Criando sinais comerciais

Criando sinais comerciais
sinais para criptografia de transações.
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.
Por que você deve confiar na aprendizagem de máquinas e não no seu intestino?
Precisão alimentada pela ciência dos dados.
Com base em grandes quantidades de dados históricos e poder computacional, as máquinas podem tomar decisões precisas e complexas, assimilando muitas variáveis.
Como queremos.
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.
Poder descentralizado do supercomputador.
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.
A multidão obteve sabedoria.
A plataforma de sinais oferece uma chance de usar indicadores conduzidos pelas principais plataformas de mercado de previsão baseadas em blocos, que geram poderosas estratégias de negociação aumentadas pela sabedoria da multidão.
Como funciona o Signals?
Crie modelos algotrading sem habilidades de programação.
Não é necessário conhecimento da aprendizagem de máquinas para usar o construtor de modelos de sinais. Basta escolher entre uma variedade de indicadores, que vão desde a análise técnica tradicional até a aprendizagem profunda ou análise de sentimentos com base no monitoramento de mídia e combiná-los.
No entanto, se você for um desenvolvedor ou um cientista de dados, você pode desenvolver novos indicadores comerciais a partir do zero e rentabilizar suas habilidades de ciência de dados através do mercado de indicadores de sinais.
Treine seu modelo antes de gastar algum dinheiro.
Conecte seu modelo a uma troca de criptografia e faça o teste com dados históricos no centro de treinamento de Signals. Use nossos algoritmos de otimização e análises de suporte para encontrar as melhores configurações para a estratégia selecionada.
Explora nossa potência computacional conectada ao supercomputador descentralizado ou otimize o modelo em seu próprio dispositivo com o uso da aplicação de desktop Signals.
Use seu modelo de negociação para gerar lucros.
Uma vez que você está confiante sobre seu modelo de negociação, use-o em dados em tempo real para tomar decisões comerciais bem informadas. Depende de você se você deseja automatizar sua negociação ou apenas receber notificações sobre oportunidades comerciais.
Faça sua estratégia adaptável usando nosso conjunto de ferramentas de algoritmo de ciências de dados. Sua estratégia estará constantemente re-aprendendo suas configurações para maximizar o lucro com base em novas tendências no mercado.
Compartilhe e monetize sua estratégia de negociação.
Coloque seu novo modelo de negociação no Marketplace de Sinais para que qualquer um possa pagar você para copiar o comércio de sua estratégia bem-sucedida.
Você também pode descobrir e copiar o comércio das estratégias mais bem sucedidas na comunidade Signals e conversar com outras pessoas sobre suas idéias e o progresso da negociação.
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;
O nosso parceiro.
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. O Token Sale principal, que visa uma capa dura de 18M, será lançado 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 Ethereum genérica.
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.

Como construir um indicador de negociação.
Elliott e Gann tornaram-se nomes familiares entre a comunidade comercial em todo o mundo. Esses pioneiros de análise técnica desenvolveram algumas das técnicas mais utilizadas. Mas como Elliott e Gann apresentaram essas técnicas, e como eles se tornaram tão bem sucedidos? A verdade seja dita, não é tão difícil quanto parece! Este artigo leva você no processo de construção de seu próprio indicador personalizado, que você pode usar para obter uma vantagem sobre a concorrência. (Para leitura relacionada, consulte Como usar os indicadores Gann.)
Para entender melhor isso, vejamos um exemplo. Os retratos de Fibonacci são derivados de uma seqüência matemática: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13 e assim por diante. Podemos ver que o número atual é a soma dos dois números anteriores. O que isso tem a ver com os mercados? Bem, verifica-se que esses níveis de retracement (33%, 50%, 66%) influenciam as decisões dos comerciantes até tal ponto que os níveis se tornaram um conjunto de suporte psicológico e níveis de resistência. A idéia é que, ao encontrar esses pontos em gráficos, pode-se prever as futuras orientações dos movimentos de preços. (Para mais informações sobre estes números acessíveis, confira Take The Magic Out Of Fibonacci Numbers.)
Componentes de um indicador.
Níveis de suporte e resistência - são importantes porque são as áreas nas quais os preços se invertem. Tempo - Isso é importante porque você precisa poder prever quando ocorrerão movimentos de preços.
Ocasionalmente, os indicadores predizem esses dois fatores diretamente - como é o caso das Bollinger Bands® ou das ondas de Elliott -, mas os indicadores geralmente possuem um conjunto de regras promulgadas para emitir uma previsão. (Para mais informações básicas, confira o suporte e os conceitos básicos de resistência).
Por exemplo, ao usar o indicador de impulso de largura (que é representado por uma linha indicando níveis de momentum), precisamos saber quais níveis são relevantes. O indicador em si é simplesmente uma linha. O indicador de impulso de largura parece semelhante ao RSI, na medida em que é "limitado ao alcance", e é usado para avaliar o impulso dos movimentos de preços. Quando a linha está na zona mediana, há pouca dinâmica. Quando ele sobe para a zona superior, sabemos que há um impulso crescente e vice-versa. Pode-se olhar para assumir uma posição longa quando o impulso está em ascensão a partir de níveis baixos e olhar para curto após o impulso picos em um nível alto. É importante estabelecer regras para interpretar o significado dos movimentos de um indicador para torná-los úteis.
Com isso em mente, vejamos maneiras de criar previsões. Existem dois principais tipos de indicadores: indicadores únicos e indicadores híbridos. Indicadores únicos podem ser desenvolvidos apenas com elementos principais da análise de gráficos, enquanto os indicadores híbridos podem usar uma combinação de elementos principais e indicadores existentes.
Componentes de Indicadores Únicos.
Existem muitos outros padrões simples que os comerciantes usam para identificar áreas de movimento de preços dentro dos ciclos. Alguns destes incluem triângulos, cunhas e retângulos.
Esses tipos de padrões podem ser identificados dentro dos gráficos, simplesmente olhando para eles; No entanto, os computadores oferecem uma maneira muito mais rápida de realizar essa tarefa. Aplicativos e serviços de computador fornecem a capacidade de localizar automaticamente esses padrões.
2. Funções matemáticas.
Componentes dos Indicadores Híbridos.
Este indicador híbrido utiliza vários indicadores diferentes, incluindo três instâncias das médias móveis. Deve-se primeiro desenhar as médias móveis de 3, 7 e 20 dias com base no histórico de preços. A regra então procura um cruzamento para comprar a segurança ou um cross-under para vender. Este sistema indica um nível no qual o movimento de preços pode ser esperado e fornece uma maneira razoável de estimar quando isso ocorrerá (à medida que as linhas se aproximam). Aqui está o que pode parecer:
Criando um Indicador.
Determine o tipo de indicador que deseja criar: exclusivo ou híbrido. Determine os componentes a serem incluídos no seu indicador. Crie um conjunto de regras (se necessário) para governar quando e onde os movimentos de preços devem ocorrer. Teste seu indicador no mercado real através de testes de retorno ou troca de papel. Se produzir bons retornos, coloque-o em uso.
Suponhamos que desejemos criar um indicador que mede um dos elementos mais básicos dos mercados: oscilações de preços. O objetivo do nosso indicador é prever futuros movimentos de preços com base nesse padrão de swing. (Para leitura relacionada, confira Usando Indicadores Técnicos para Desenvolver Estratégias de Negociação.)
Para definir o alcance dos balanços, usamos um relativo alto e um relativo baixo, e nós estabelecemos estes no alto e baixo do gráfico semanal. Em seguida, para criar uma projeção da inclinação / declínio atual com base nas inclinações / declínios passados, simplesmente medimos as inclinações / declínios totais e prevemos que os mesmos movimentos medidos (+/-) ocorram no futuro. A direção e a duração do movimento, novamente, são determinadas pelo padrão.

Criando sinais comerciais
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Criando Sinais de Negociação em R.
Estou construindo uma estratégia comercial e estou preso em duas áreas-chave. Ao usar Stoch e MACD no quantmod, estou tentando criar um sinal quando o estocástico lento atravessa o estocástico rápido (1) e o visto-versa (-1) e o plano quando estiver no meio (0). MACD o código é idêntico exceto com os nomes das colunas MACD e Signal. Por fim, estou tentando mesclar os três sinais para criar um sinal mestre quando todos os três sinais são iguais a 1, -1, 0.
Atualização: Eu reparei todos os loops desagradáveis ​​usando uma diferença, em vez disso, após essa resposta.
É assim que eu abordarei esse problema. Você está calculando todas as posições que possuem os relacionamentos desejados. Você quer apenas a primeira posição que satisfaça o sinal de negociação para atuar nele o mais rápido possível.
Eu configuraria o sinal da banda Bollinger como este:
Eu criaria o sinal estocástico como este:
Uma vez que você calcula a diferença, você deseja encontrar o primeiro crossover onde um é mais alto do que o outro, então você precisa considerar as posições i th e i-1 th. Além disso, o sinal será mais forte se você estiver em território de sobrecompra ou sobrevenda (0,8 ou 0,2).
Da mesma forma para MACD:
Agora nós os fundimos e calculamos o sinal de combinação:
Se fosse eu, preferiria ter uma soma dos sinais, porque isso lhe dirá como é confiável cada sinal. Se você tem um 3, isso é stong, mas um 1 ou 2 não é tão forte. Então eu iria com a soma como o sinal combinado.
Agora, tudo é uma matriz com todos os sinais e a última coluna é a força combinada do sinal.
Também pense em como isso pode não dar-lhe um bom sinal. Usando a abordagem para este gráfico, os sinais mais fortes que recebo são -2, e eu só recebo 5 ocasiões. Tipo de estranho, uma vez que o gráfico vai direto, mas não há compras fortes.
Estes sinais de venda apenas dão uma baixa desvantagem e, em seguida, os foguetes da carta maior. Claro que tudo depende do estoque etc.
Você também obtém situações como esta:
Alguns indicadores são mais rápidos ou mais lentos que outros. Esta seria a minha abordagem, mas você deve fazer testes baseados em larga escala e determinar se você acha que estes serão negócios acionáveis ​​e se você fizer qualquer dinheiro agindo neles menos comissão e manter a duração.

Criando sinais comerciais
Trade Copier: (software de cópia comercial MT4i, Metatrader Account Copier) Veja: Um guia sobre como copiar negócios em SMS MT4 (SMS móveis, Web para SMS, SMS em massa, etc.) Fornecedores de host (por exemplo, MQL Community Signal Services) Direct Emails & amp ; Plataformas sociais de sites (Facebook, Twitter, Comunidade do Google+, e. t.c.) Mensageiro instantâneo (Skype, Mensageiros móveis, Yahoo Chat, e. t.c.)
Certifique-se de ter testado sua estratégia de negociação em uma conta ao vivo ou conta de demonstração por um mínimo de 6 meses para cima. Quanto maior o período de teste, melhor a confiança. Isso é muito importante, pois a maioria dos comerciantes de Forex procuram consistência na rentabilidade de qualquer sistema de negociação. Use o melhor software de teste Forex à sua disposição para realizar testes aleatórios com diferentes parâmetros. Teste também sua estratégia com diferentes corretores e tipos de contas. A essência é garantir que sua estratégia de negociação atenda ao padrão ótimo.
Você não precisa necessariamente de servidores de computador maciços, ou software para iniciar um serviço de sinal. Existem muitas opções e soluções para escolher quando se decide a tecnologia certa para começar. Iniciantes, e aqueles com poucos orçamentos são aconselhados a procurar soluções gratuitas ou mais baratas como e-mails, provedores de hospedagem grátis, fóruns, e. t.c.
A embalagem é uma parte essencial do marketing. Envolve o nome da marca, o logotipo e as marcas do produto.
Finalmente, os seguintes custos devem ser considerados e incorporados ao seu preço, se necessário. Custos administrativos (inclui tarifas de programadores, taxas de hospedagem e outras logísticas). Custo de contratação de soluções como VPS e renovações de licença de software (se houver). Outros custos recorrentes necessários para evitar interrupções nos serviços.
NÃO CARREGA SEUS CLIENTES COM EXCESSIVO.
Acompanhe seus clientes periodicamente. Você pode criar um fórum para permitir sessões interativas. Isso aumentará a confiança do seu cliente e também atrairá outros assinantes. Também assegure-se de publicar seus negócios diariamente ou no final de cada negociação no fórum ou no site. Isso permitiria a transparência e servia como uma propaganda de desempenho.

Usando Indicadores Técnicos para Desenvolver Estratégias de Negociação.
Os indicadores, como as médias móveis e Bollinger Bands®, são ferramentas de análise técnica baseadas em matemática que os comerciantes e os investidores usam para analisar o passado e prever futuras tendências e padrões de preços. Onde os fundamentalistas podem rastrear relatórios econômicos e relatórios anuais, os comerciantes técnicos contam com indicadores para ajudar a interpretar o mercado. O objetivo na utilização de indicadores é identificar as oportunidades comerciais. Por exemplo, um crossover médio móvel geralmente prevê uma mudança de tendência. Nessa instância, aplicar o indicador de média móvel a um gráfico de preços permite aos comerciantes identificar áreas onde a tendência pode mudar. A Figura 1 mostra um exemplo de um gráfico de preços com uma média móvel de 20 períodos.
As estratégias, por outro lado, freqüentemente empregam indicadores de forma objetiva para determinar as regras de entrada, saída e / ou comércio. Uma estratégia é um conjunto definitivo de regras que especifica as condições exatas em que os negócios serão estabelecidos, gerenciados e fechados. As estratégias normalmente incluem o uso detalhado de indicadores ou, mais freqüentemente, de múltiplos indicadores, para estabelecer os casos em que a atividade de negociação ocorrerá. (Digite mais profundamente as médias móveis. Leia Simples e as médias móveis exponenciais.)
Embora este artigo não se centre em estratégias de negociação específicas, ele serve como uma explicação de como os indicadores e as estratégias são diferentes e como eles trabalham juntos para ajudar os analistas técnicos a identificar as configurações de negociação de alta probabilidade. (Para mais, confira Criar suas próprias estratégias de negociação.)
Um número crescente de indicadores técnicos estão disponíveis para os comerciantes a serem estudados, incluindo aqueles no domínio público, como uma média móvel ou um oscilador estocástico, bem como indicadores proprietários comercialmente disponíveis. Além disso, muitos comerciantes desenvolvem seus próprios indicadores únicos, às vezes com a ajuda de um programador qualificado. A maioria dos indicadores tem variáveis ​​definidas pelo usuário que permitem que os comerciantes adaptem as entradas-chave, como o "período de retrocesso" (quanto tempo os dados históricos serão usados ​​para formar os cálculos) para atender às suas necessidades.
Uma média móvel, por exemplo, é simplesmente uma média do preço de uma garantia em um determinado período. O período de tempo é especificado no tipo de média móvel; por exemplo, uma média móvel de 50 dias. Esta média móvel será a média dos 50 dias anteriores da atividade de preços, usualmente usando o preço de fechamento da segurança em seu cálculo (embora outros pontos de preço, como o aberto, alto ou baixo, possam ser usados). O usuário define o comprimento da média móvel, bem como o preço que será usado no cálculo. (Para saber mais, consulte o nosso Tutorial de médias móveis.)
Uma estratégia é um conjunto de regras objetivas e absolutas que definem quando um comerciante agirá. Normalmente, as estratégias incluem filtros de comércio e gatilhos, ambos com base em indicadores. Os filtros comerciais identificam as condições de configuração; Os desencadeantes do comércio identificam exatamente quando uma determinada ação deve ser tomada. Um filtro de comércio, por exemplo, pode ser um preço que encerrou acima da média móvel de 200 dias. Isso prepara o cenário para o gatilho comercial, que é a condição real que leva o comerciante a agir - AKA, a linha na areia. Um gatilho comercial pode ser quando o preço atinge um ponto acima da barra que violou a média móvel de 200 dias. A Figura 2 mostra uma estratégia que utiliza uma média móvel de 20 períodos com confirmação do RSI. As entradas comerciais e as saídas são ilustradas com pequenas setas pretas.
Para ser claro, uma estratégia não é simplesmente "Comprar quando o preço se move acima da média móvel". Isso é muito evasivo e não fornece detalhes definitivos para agir. Aqui estão exemplos de algumas questões que precisam ser respondidas para criar uma estratégia objetiva:
Que tipo de média móvel será usada, incluindo comprimento e ponto de preço a ser usado no cálculo? Até que ponto acima da média móvel o preço precisa se mover? O comércio deve ser inserido assim que o preço se mover uma distância especificada acima da média móvel, ao fechar a barra ou ao abrir a barra seguinte? Que tipo de ordem será usada para colocar o comércio? Limite? Mercado? Quantos contratos ou ações serão negociados? Quais são as regras de gerenciamento de dinheiro? Quais são as regras de saída?
Todas essas questões devem ser respondidas para desenvolver um conjunto conciso de regras para formar uma estratégia.
Usando Indicadores Técnicos para Desenvolver Estratégias.
Um indicador não é uma estratégia comercial. Um indicador pode ajudar os comerciantes a identificar condições de mercado; uma estratégia é um livro de regras do comerciante: como os indicadores são interpretados e aplicados para fazer suposições educadas sobre a futura atividade do mercado. Existem muitas categorias diferentes de ferramentas de negociação técnica, incluindo indicadores de tendência, volume, volatilidade e momentum. Muitas vezes, os comerciantes usarão múltiplos indicadores para formar uma estratégia, embora sejam recomendados diferentes tipos de indicadores ao usar mais de um. Usando três indicadores diferentes do mesmo tipo - impulso, por exemplo - resulta na contagem múltipla da mesma informação, um termo estatístico denominado multicolinearidade. A multicolicinearidade deve ser evitada, pois produz resultados redundantes e pode fazer com que outras variáveis ​​pareçam menos importantes. Em vez disso, os comerciantes devem selecionar indicadores de diferentes categorias, como um indicador de momentum e um indicador de tendência. Freqüentemente, um dos indicadores é usado para confirmação; isto é, para confirmar que outro indicador produz um sinal preciso. (Para saber mais, consulte Bases de Regressão para análise de negócios).
Uma estratégia de média móvel, por exemplo, pode empregar o uso de um indicador de momentum para confirmação de que o sinal de negociação é válido. Um indicador de impulso é o Índice de Força Relativa (RSI), que compara a variação média do preço dos períodos de avanço com a variação média do preço dos períodos em declínio. Como outros indicadores técnicos, o RSI possui entradas variáveis ​​definidas pelo usuário, incluindo a determinação de quais níveis representarão condições de sobrecompra e sobrevenda. O RSI, portanto, pode ser usado para confirmar quaisquer sinais que a média móvel produza. Os sinais opostos podem indicar que o sinal é menos confiável e que o comércio deve ser evitado.
Cada indicador e combinação de indicadores requer pesquisa para determinar a aplicação mais adequada em relação ao estilo do comerciante e tolerância ao risco. Uma vantagem na quantificação das regras de negociação em uma estratégia é que permite que os comerciantes apliquem a estratégia aos dados históricos para avaliar como a estratégia teria realizado no passado, um processo conhecido como backtesting. Claro, isso não garante resultados futuros, mas certamente pode ajudar no desenvolvimento de uma estratégia comercial lucrativa. (Saiba mais sobre os benefícios e as desvantagens do backtesting. Leia Backtesting and Forward Testing: The Importance Of Correlation.)
Independentemente de quais indicadores são usados, uma estratégia deve identificar exatamente como os indicadores serão interpretados e precisamente quais as ações a serem tomadas. Os indicadores são ferramentas que os comerciantes usam para desenvolver estratégias; eles não criam sinais comerciais por conta própria. Qualquer ambiguidade pode levar a problemas.
Escolhendo indicadores para desenvolver uma estratégia.
O tipo de indicador que um comerciante usa para desenvolver uma estratégia depende do tipo de estratégia que ele ou ela pretende construir. Isso diz respeito ao estilo de negociação e à tolerância ao risco. Um comerciante que busca movimentos de longo prazo com grandes lucros pode se concentrar em uma estratégia de tendência e, portanto, utilizar um indicador de tendência, como uma média móvel. Um comerciante interessado em pequenos movimentos com pequenos ganhos freqüentes pode estar mais interessado em uma estratégia baseada na volatilidade. Mais uma vez, diferentes tipos de indicadores podem ser usados ​​para confirmação. A Figura 2 mostra as quatro categorias básicas de indicadores técnicos com exemplos de cada um.
Os comerciantes têm a opção de comprar sistemas de negociação "caixa preta", que são estratégias proprietárias comercialmente disponíveis. Uma vantagem para a compra desses sistemas de caixa preta é que toda a pesquisa e backtesting tem sido teoricamente feito para o comerciante; A desvantagem é que o usuário está "voando cego", pois a metodologia geralmente não é divulgada e, muitas vezes, o usuário não consegue fazer personalizações para refletir seu estilo de negociação. (Saiba como os sistemas de caixa preta funcionam com ETFs inteligentes em Sharpen Your Portfolio With Intelligent ETFs.)
Os indicadores sozinhos não fazem sinais comerciais. Cada trader deve definir o método exato em que os indicadores serão utilizados para sinalizar oportunidades comerciais e para desenvolver estratégias. Os indicadores podem certamente ser usados ​​sem ser incorporados em uma estratégia; no entanto, as estratégias técnicas de negociação geralmente incluem pelo menos um tipo de indicador. Identificar um conjunto absoluto de regras, como com uma estratégia, permite que os comerciantes façam backtest para determinar a viabilidade de uma estratégia específica. Também ajuda os comerciantes a entender a expectativa matemática das regras ou a forma como a estratégia deve atuar no futuro. Isso é fundamental para os comerciantes técnicos, pois ajuda os comerciantes a avaliar continuamente o desempenho da estratégia e pode ajudar a determinar se e quando é hora de fechar uma posição.
Traders freqüentemente falam sobre o Santo Graal - o único segredo comercial que levará à lucratividade instantânea. Infelizmente, não existe uma estratégia perfeita que garanta o sucesso de cada investidor. Cada comerciante tem um estilo único, temperamento, tolerância ao risco e personalidade. Como tal, cabe a cada comerciante conhecer a variedade de ferramentas de análise técnica disponíveis, pesquisar como elas funcionam de acordo com suas necessidades individuais e desenvolver estratégias baseadas nos resultados. (Para mais, confira Survive The Trading Game.)

Criando Sinais de Negociação em R.
Estou construindo uma estratégia comercial e estou preso em duas áreas-chave. Ao usar Stoch e MACD no quantmod, estou tentando criar um sinal quando o estocástico lento atravessa o estocástico rápido (1) e o visto-versa (-1) e o plano quando estiver no meio (0). MACD o código é idêntico exceto com os nomes das colunas MACD e Signal. Por fim, estou tentando mesclar os três sinais para criar um sinal mestre quando todos os três sinais são iguais a 1, -1, 0.
Melhor Como:
Atualização: Eu reparei todos os loops desagradáveis ​​usando uma diferença, em vez disso, após essa resposta.
É assim que eu abordarei esse problema. Você está calculando todas as posições que possuem os relacionamentos desejados. Você quer apenas a primeira posição que satisfaça o sinal de negociação para atuar nele o mais rápido possível.
Eu configuraria o sinal da banda Bollinger como este:
Eu criaria o sinal estocástico como este:
Uma vez que você calcula a diferença, você deseja encontrar o primeiro crossover onde um é mais alto do que o outro, então você precisa considerar as posições i th e i-1 th. Além disso, o sinal será mais forte se você estiver em território de sobrecompra ou sobrevenda (0,8 ou 0,2).
Da mesma forma para MACD:
Agora nós os fundimos e calculamos o sinal de combinação:
Se fosse eu, preferiria ter uma soma dos sinais, porque isso lhe dirá como é confiável cada sinal. Se você tem um 3, isso é stong, mas um 1 ou 2 não é tão forte. Então eu iria com a soma como o sinal combinado.
Agora, tudo é uma matriz com todos os sinais e a última coluna é a força combinada do sinal.
Também pense em como isso pode não dar-lhe um bom sinal. Usando a abordagem para este gráfico, os sinais mais fortes que recebo são -2, e eu só recebo 5 ocasiões. Tipo de estranho, uma vez que o gráfico vai direto, mas não há compras fortes.
Estes sinais de venda apenas dão uma baixa desvantagem e, em seguida, os foguetes da carta maior. Claro que tudo depende do estoque etc.
Você também obtém situações como esta:
Alguns indicadores são mais rápidos ou mais lentos que outros. Esta seria a minha abordagem, mas você deve fazer testes baseados em larga escala e determinar se você acha que estes serão negócios acionáveis ​​e se você fizer qualquer dinheiro agindo neles menos comissão e manter a duração.
Como ler rapidamente um grande arquivo de dados txt (5GB) em R (RStudio) (Centrino 2 P8600, 4Gb RAM)
Se você tiver apenas 4 GB de RAM, não pode colocar 5 GB de dados "em R". Você pode, alternativamente, olhar para a seção "Grande memória e dados fora da memória" da visão da tarefa High Perfomance Computing em R. Pacotes projetados para processos fora da memória, como o ff, podem ajudá-lo. De outra forma.
Armazene todos os valores em uma seqüência, exceto alguns valores.
Retornar Nomes de Colunas quando Verdadeiro em R.
Você pode percorrer as linhas de seus dados, retornando os nomes das colunas onde os dados são configurados com um número apropriado de valores NA preenchidos no final: `colnames & lt; -` (t (apply (dat == 1, 1, function ( x) c (colnames (dat) [x], rep (NA, 4-soma (x))))), colar ("Impair", 1: 4)) # Impair1 Impair2 Impair3 Impair4 # 1 "A" NA NA N / D.
Encontre várias linhas vazias consecutivas.
Aqui está uma solução para extrair somente as linhas de artigos. Descobriu-se muito mais complexo e críptico do que esperava, mas tenho certeza de que funciona. Além disso, graças a Akrun para os dados do teste. v1 & lt; - c ('ard', 'b', '', '', '', 'rr', '', 'fr', '', '', '', '', 'gh', 'd'); ind & lt; -.
R Programa Vector, registro Percentagem de coluna.
Supondo que você deseja obter o rowSums de colunas que possuem 'Windows' como nomes de coluna, subconjamos o conjunto de dados ("sep1") usando o grep. Em seguida, obtenha o rowSums (Sub1), divida pelo rowSums de todas as colunas numéricas (sep1 [4: 7]), multiplique por 100 e atribua os resultados a uma nova coluna ("newCol") Sub1.
equivalente de ggplot para matplot.
Você pode criar um gráfico similar no ggplot, mas você precisará fazer uma nova remodelação dos dados primeiro. library (reshape2) #ggplot precisa de dados de dataframe & lt; - as. data. frame (data) #id variável para posição em dados de matriz $ id & lt; - 1: nrow (data) #reshape para formato longo plot_data & lt; - derreter (dados, id. var = "id") #plot ggplot (plot_data, aes (x = id, y = valor, grupo = variável, cor = variável)) + geom_point () + geom_line (aes (lty = variable)) .
Dividir múltiplas entradas de Shiny.
Principal == input $ selectPrincipal | input $ selectPrincipal == "Todos".
algoritmo de otimização para dados circulares.
Eu calcularia todos os pares de linhas em df: (pares & lt; - cbind (1: nrow (df), c (2: nrow (df), 1))) # [, 1] [, 2] # [1 ,] 1 2 # [2,] 2 3 # [3,] 3 4 # [4,] 4 5 # [5,] 5 6 # [6,] 6 1 Você pode encontrar o melhor emparelhamento com which. max.
R para exibir mapas.
Você está apenas salvando um mapa em variável e não exibindo. Apenas faça o mapa da biblioteca (ggmap) & lt; - mapa qmap ('Anaheim', zoom = 10, maptype = 'mapa roteiro') ou biblioteca (ggmap) qmap ('Anaheim', zoom = 10, maptype = 'roteiro').
R - frequências dentro de uma variável para repetir valores.
Você pode tentar a biblioteca (data. table) # v1.9.4 + setDT (yourdf) ​​[,.N, by = A].
R: função recursiva para dar grupos de números consecutivos.
Sua chamada de sapply é aplicar diversão em todos os valores de x, quando você realmente quer que ele se aplique em todos os valores de i. Para obter o sapply para fazer o que eu suponho que você deseja fazer, você pode fazer o seguinte: sapply (X = 1: length (x), FUN = fun, x =.
Como dividir um texto em duas palavras significativas em R.
Dada uma lista de palavras em inglês, você pode fazer isso simplesmente, procurando todas as divisões possíveis da palavra na lista. Vou usar o primeiro hit do Google que encontrei para a minha lista de palavras, que contém cerca de 70k palavras minúsculas: wl & lt; - read. table ("www-personal. umich. edu/
jlawler / lista de palavras ") $ V1 check. word & lt; - function (x, wl)
Convertendo a coluna do tempo militar para o tempo padrão.
Dado seus critérios - que 322 é representado como 3 e 2045 é 20 - que tal dividir por 100 e, em seguida, arredondar para 0 com trunc (). time_24hr & lt; - c (1404, 322, 1945, 1005, 945) trunc (time_24hr / 100).
Sumário semelhante ao histograma para dados de intervalo.
Usando IRanges, você deve usar findOverlaps ou mergeByOverlaps em vez de countOverlaps. Porém, por padrão, não retorna nenhuma correspondência. Vou deixar isso para você. Em vez disso, mostrará um método alternativo usando foverlaps () do pacote data. table: require (data. table) subject & lt; - data. table (interval = paste ("int", 1: 4, sep = ""), start = c (2,10,12,25), final = c (7,14,18,28)) consulta.
ggplot2 & facet_wrap - elimina a distância vertical entre as facetas.
Altere o argumento panel. margin para panel. margin = unidade (c (-0.5,0-0.5,0), "linhas"). Por algum motivo, as margens superior e inferior precisam ser negativas para se alinhar perfeitamente. Aqui está o resultado:.
Regressão multivariada linear em R.
A regressão múltipla multivariada pode ser feita por lm (). Isso está muito bem documentado, mas aqui segue um pequeno exemplo: rawMat & lt; - matrix (rnorm (200), ncol = 2) noise & lt; - matrix (rnorm (200, 0, 0.2), ncol = 2) B & lt; - matriz (1: 4, ncol = 2) P & lt; - t (B% *% t (rawMat)) + ajuste de ruído & lt; - lm (P.
rawMat) sumário (ajuste).
Limite a variação de cor em R usando scale_color_grey.
Eu acho que esse código deve produzir a trama que deseja. No entanto, sem o seu conjunto de dados exato, eu tive que gerar dados simulados. ## Gera dados falsos e biblioteca de biblioteca de carga (ggplot2) df4 = data. frame (Restante = rep (0: 1, times = 4), Day = rep (1: 4, cada = 2), Genótipo = rep (c ( "wtb", "whd"), cada = 4).
Como traçar pontos de dados em local específico em um mapa em R.
Isso deve levá-lo na direção certa, mas não deixe de conferir os exemplos apontados por Jaap nos comentários. mapa da biblioteca (ggmap) & lt; - get_map (location = "Mumbai", zoom = 12) df & lt; - data. frame (location = c ("Airoli", "Andheri East", "Andheri West", "Arya Nagar" , "Asalfa", "Bandra East", "Bandra West"), valores.
Twitter: Obter seguidores de vários usuários ao mesmo tempo.
Aqui está um exemplo de código baseado no que você teve no seu problema original, que agregará os resultados do Twitter para um conjunto de usuários: # crie um quadro de dados com 4 colunas e nenhuma linha inicialmente df_result & lt; - data. frame (t (rep (NA , 4))) nomes (df_result) & lt; - c ('id', 'nome', 's_name', 'fol_count') df_result & lt; - df_result [0: 0,] #.
Subtrair o tempo em r, forçando a unidade de resultados a minutos [duplicar]
Você pode tentar com difftime df1 $ time. diff & lt; - com (df1, difftime (time. stamp2, time. stamp1, unit = 'min')) df1 # time. stamp1 time. stamp2 time. diff # 1 2015-01 -05 15:00:00 2015-01-05 16:00:00 60 mins # 2 2015-01-05 16:00:00 2015-01-05 17:00:00 60 mins # 3 2015-01-05 18:00:00 2015-01-05 20:00:00 120 minutos # 4 2015-01-05 19:00:00 2015-01-05 20:00:00 60 mins # 5 2015-01-05 20: 00:00 2015-01-05 22:00:00 120.
Subconectando linhas passando um argumento para uma função.
O problema é que você passa a condição como uma string e não como uma condição real, então R não pode avaliá-la quando quiser. se você ainda quiser passar como string, você precisa analisar e eval-lo no lugar certo, por exemplo: cond.
copie uma lista de data. tables.
copy () é para copiar data. table's. Você está usando para copiar uma lista. Tente ... zz & lt; - lapply (z, copy) zz [[1]] [, newColumn: = 1] Usando seu código original, você verá que a aplicação de cópia () na lista não faz uma cópia do original Tabela de dados. Eles ainda são referenciados por.
Selecione / subaqueles dados espaciais em R.
Estou indo com o pressuposto de que você quis dizer "à direita" desde que você disse que "Outra solução poderia ser desenhar um polígono ao redor do Mar Báltico e apenas para selecionar os pontos dentro deste polígono" # seus dados de amostra e lt; - ler. table (text = "lat long 59.979687 29.706236 60.136177 28.148186 59.331383 22.376234 57.699154 ​​11.667305.
Sleep Shiny WebApp para deixá-lo atualizar ... Alguma alternativa?
algum código reprodutível me permitiria dar-lhe algum código de exemplo, mas na ausência disso. envolva o que você tem atualmente em outro se (), verificando o comprimento = 0 (ou simplesmente e, com a verificação NULL primeiro) e exiba sua mensagem de espaço reservado favorita.
Correlacionar por níveis de uma variável em R.
Você pode colocar seus registros em um data. frame e, em seguida, dividido pelas cateogias e, em seguida, executar a correlação para cada uma das categorias. sapply (split (data. frame (var1, var2), categorias), função (x) cor (x [[1]], x [[2]])) Isso pode parecer mais bonito com os dados da biblioteca da biblioteca dplyr (dplyr).frame (var1 = var1, var2 = var2, categories = categories)% & gt;% group_by (categorias)% & gt;% summary (cor = cor (var1, var2)).
Remova as cotações para usar o resultado como nome do conjunto de dados.
Você pode obter os valores com get ou mget (para vários objetos) lst & lt; - mget (myvector) lapply (seq_along (lst), função (i) write. csv (lst [[i]], file = paste (myvector [ i], '.csv', sep = '')).
Como (de forma vetoriais) para recuperar quantidades de valor único a partir de células de dataframe contendo arrays numéricos?
Parece que você está tentando capturar funções de resumo de cada entrada em uma lista, ignorando os elementos definidos para -999. Você pode fazer isso com algo como: get_scalar & lt; - function (name, FUN = max) Observe que eu mudei sua função.
Usando R para atribuir tratamentos a grupos.
É mais fácil pensar nisso em termos de duas exposições que não são usadas, e não as cinco que são. Vamos limitar o número de vezes que uma exposição pode ser excluída: draw_exc & lt; - function (exposições, nexp, ng, max_excluded = 10)
Defina um temporizador em R para executar um programa.
Você pode fazer algo como isto: print_test & lt; - function (x) print_test (15) Se você quiser executá-lo por uma certa quantidade de iterações, use para incorporar um 'loop for' em sua função com o número de iterações.
Converta cadeias de dados em objetos "Dados" em R [duplicado]
Se você ler na página de ajuda R para as. Date digitando? Como. Date você verá que existe um formato padrão assumido se você não especificar. Então, para especificar seus dados, você faria nmmaps $ date & lt; - as. Date (nmmaps $ date, format = "% m /% d /% Y").
Modificação em série de objetos em R.
Eu criaria uma lista de todas as suas matrizes usando mget e ls (e algumas expressões regex de acordo com os nomes de suas matrizes) e depois as modificamos de uma só vez usando as funções de substituição e laptops e lt; - rownames e lt; -. Algo entre essas linhas l & lt; - mget (ls (patter = "m \\ d +.m")) lapply (l, função (x).
Agregando dados em R.
Usando data. table library (data. table) setDT (df1) [, list (pages = paste (page, collapse = "_")), list (user_id, date = as. Date (date, '% m /% d /% Y '))] Ou usando a biblioteca dplyr (dplyr) df1% & gt;% group_by (user_id, date = as. Date (data,'% m /% d /% Y '))% & gt;% resumir (páginas = colar (página, colapso = '_')).
Ajustando um modelo de subconjunto com apenas um atraso, usando o pacote R FitAR.
Use GetFitARpMLE (z, 4) Você receberá & gt; GetFitARpMLE (z, 4) $ loglikelihood [1] -2350.516 $ phiHat ar1 ar2 ar3 ar4 0.0000000 0.0000000 0.0000000 -0.9262513 $ constantTerm [1] 0.05388392.
como obter valores de selectInput com brilho.
Você pode simplesmente usar a entrada $ selectRunid como este: conteúdo (GET ("stats", path = "gentrap / alignments", query = list (runIds = input $ selectRunid, userId = "dev") add_headers ("X-SENTINEL-KEY "=" dev "), como =" analisado ")) Provavelmente é aconselhável adicionar algum tipo de botão de ação e disparar o download apenas por clique.
Mantenha a segunda ocorrência em uma coluna em R.
Aqui está outra biblioteca de solução de data. table possível (data. table) setDT (df1) [, list (Valor = c ("não censurado", "censurado"), Time = c (Time [match ("uncensored", Value)], Tempo [(.N - match ("não censurado", rev (Valor))) + 2L])), por = ID] # ID Valor Tempo # 1: 1 não censurado 3 # 2: 1 censurado 5 # 3: 2 sem censura 2 # 4: 2 censurado 5 Ou similarmente.
Substitua os valores - inf, NaN e NA por zero em um conjunto de dados em R.
Como por? Zoo: Subscrever por um objeto zoológico cujos dados contém valores lógicos é indefinido. Então, você precisa encerrar o subconjunto em uma chamada: log_ret [which (! Is. finite (log_ret))] & lt; - 0 log_ret x y z s p t 2005-01-01 0.234 -0.012 0 0 0.454 0.
Contar o número de linhas que atendem aos critérios em outra tabela - R PRogramming.
Usando dplyr para o seu primeiro problema: left_join (contatos, listagens, por = c ("id" = "id"))% & gt;% filter (abs (listing_date - contact_date) & lt; 30)% & gt;% group_by (id) % & gt;% summary (cnt = n ())% & gt;% right_join (listagens) E a saída é: id cnt city listing_date 1 6174 2 A 2015-03-01 2 2175 3 B 2015-03-14 3 9176 1 B 2015-03-30.
Passe algumas linhas com o fread.
No linux, você pode usar awk com fread ou pode ser canalizado com read. table. Aqui, mudei o delimitador para, usando awk pth & lt; - '/home/akrun/file. txt' # troque para seu caminho v1 & lt; - sprintf ("awk" / ^ (ID_REF | LMN) / emparelhado 'OFS = \ ", \"% s ", pth) e lido com a biblioteca fread (data. table).
Traduzindo Stata para R: colapso.
Sua intuição está correta. o colapso é o equivalente de Stata da função agregada de R, que produz um novo conjunto de dados a partir de um conjunto de dados de entrada, aplicando uma função de agregação (ou múltiplas funções de agregação, uma por variável) a cada variável em um conjunto de dados.
como ler uma string como um número complexo?
R prefere usar eu em vez de j. Além disso, note que o complexo é diferente de asplex eo último é usado para conversão. Você pode fazer myStr & lt; - "0.76 + 0.41j" myStr_complex & lt; - asplex (sub ("j", "i", myStr)) Im (myStr_complex) # [1] 0.41.
Como definir o eixo x com valores de potência decrescentes em tamanhos iguais.
Como posso minimizar esta função em R?
Eu acho que você quer minimizar o quadrado de a-fptotal. ff & lt; - function (x) myfun (x) ^ 2 & gt; otimize (ff, lower = 0, upper = 30000) $ minimum [1] 28356.39 $ objective [1] 1.323489e-23 Ou encontre a raiz (ou seja, onde myfun (x) == 0): uniroot (myfun, interval = c (0,30000)) $ root [1] 28356.39 $ f. root [1] 1.482476e-08 $ iter [1] 4 $ init. it [1] NA $ estim. prec [1] 6.103517e-05.
Destaque de intervalos específicos em um gráfico em R.
Ou você poderia colocar um retângulo na região de interesse: rect (xleft = 1994, xright = 1998, ybottom = range (CVD $ cvd) [1], ytop = range (CVD $ cvd) [2], densidade = 10, col = "azul").
Rbind no tamanho da linha variável não dando NA's.
Você pode tentar cSplit library (splitstackshape) setnames (cSplit (fusionedDf, 'PROD_CODE', ','), paste0 ('X', 1: 4)) [] # X1 X2 X3 X4 # 1: PRD0900033 PRD0900135 PRD0900220 PRD0900709 # 2 : PRD0900097 PRD0900550 NA NA # 3: PRD0900121 NA NA NA # 4: PRD0900353 NA NA NA # 5: PRD0900547 PRD0900614 NA NA Ou usando a versão devel de data. table ou seja, v1.9.5 library (data. table) setDT (fusionedDf) [ .
R: Usando a função "nomes" em um conjunto de dados criado em um loop.
Uma melhor abordagem seria ler os arquivos em uma lista de data. frames, em vez de um objeto data. frame por arquivo. Supondo que os arquivos são o vetor de nomes de arquivos (como você diz acima): importar & lt; - lapply (files, read. csv, header = FALSE) Então, se você quiser operar em cada data. frame na lista.
como chamar o método Java que retorna qualquer lista da linguagem R? [em espera]
Você pode fazê-lo com o pacote rJava. install. packages ('rJava') library (rJava).jinit () jObj =.jnew ("JClass") resultado =.jcall (jObj, "[D", "method1") Aqui, JClass é uma classe Java que deve esteja em sua variável de ambiente ClassPath, method1 é um método estático de JClass que retorna duplo [], [D é uma notação JNI para uma matriz dupla. Veja a entrada do blog para.
Como construir um loop 'for' com entrada $ i em R Shiny.
Use [[ou [se desejar subconjunto por nomes de string, não $. De Hadley's Advanced R, "x $ y é equivalente a x [[" y ", exato = FALSE]]". ## Criar entrada input & lt; - `names & lt; -` (lapply (landelist, function (x) sample (0: 1, 1)), landelist) filterland & lt; - c () para (landeselect in landelist) if (input [[landeselect]] == TRUE) # use `[[`.
Estou usando Sapply incorretamente?
Sapply itera através do vetor fornecido ou lista e fornece cada membro, por sua vez, para a função. No seu caso, você está obtendo os valores 2 e 4 e depois tentando indexar seu vetor novamente usando seus próprios valores. Uma vez que o vetor oth_let1 tem apenas dois membros, você obtém NA.