멀티 에이전트 외환 거래 시스템

다중 에이전트 Forex 무역 시스템.
루이 페드로 바르보사 올랜도 벨로.
자동화 된 거래는 컴퓨터 프로그램이 금융 상품을 언제 어떻게 어떻게 교환 할 것인지를 결정하는 새로운 분야의 연구입니다. 자율적으로 행동하고 환경에 적응하고 상호 작용할 수있는 지능형 에이전트는 자동화 된 거래 시스템 개발을위한 분명한 선택 인 것 같습니다. 이 기사의 목적은 지능형 에이전트가이 작업에 얼마나 적합한 지 분석하는 것입니다. 우리는 분류 및 회귀 모델의 앙상블, 사례 기반 추론 시스템 및 전문가 시스템으로 구성된 아키텍처를 사용하여 일련의 자율적 인 통화 거래 에이전트를 구현했습니다. EUR / USD, EUR / JPY, EUR / CHF, USD / JPY, USD / CHF 및 CHF / JPY와 같은 외환 시장에서 다음과 같은 통화 쌍 중 하나를 거래 할 책임이있는 총 6 명의 거래 상담원이 구현되었습니다. 에이전트는 23 개월 동안 거래를 시뮬레이션하여 모두 합리적인 이익 거래를 독립적으로 달성했습니다. 그러나, 그들의 전략은 비교적 높은 끌어 당김을 가져왔다. 이러한 높은 수익률 저하의 위험을 줄이기 위해 동일한 시뮬레이션을 수행하여 에이전트가 금전적 자원을 공유하도록했습니다. 예상대로이 투자 다변화 전략은 더 나은 결과를 가져 왔습니다. 그럼에도 불구하고 거래 비용을 고려했을 때 전반적인 거래 실적은 인상적이었습니다. 그것은 각 에이전트가 너무 많은 거래를 수행하고 거래 수수료와 관련된 비용이 엄청나게 높았 기 때문입니다. 우리는 새로운 거래를 시작하기 전에 에이전트가 서로 통신 한 다중 에이전트 시스템에 에이전트를 통합하여 총 이익에 거래 비용이 미치는 영향을 줄였습니다. 이를 통해 시장에 의도 된 노출을 계산할 수 있었고, 결국 중복 거래를 피할 수있었습니다. 시뮬레이션과 낮은 레버리지를 사용하는이 멀티 - 에이전트 시스템은 23 개월 간의 거래에서 55.7 %의 이익을 얻었으며, 최대 하락률은 9.0 %입니다.
참조.
저작권 정보.
저자 및 제휴사.
루이 페드로 바르보사 (Rui Pedro Barbosa) 1 올랜도 벨로 (Orlando Belo) 1 1. 정보 과학부 (University of Minho Portugal).
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전환 판.
&부; 2017 Springer International Publishing AG. 스프링거 자연의 일부입니다.

다중 에이전트 거래 시스템을 만드는 방법.
이전 기사에서 나는 주식 곡선을 바꿀 전략을 세우는 방법을 보여주었습니다. 즉, 손익분기 커브가 단순한 이동 평균 이하로 떨어지면 거래가 중단되는 전략입니다. 많은 소매상이 인식하지 못하는 다른 기술을 살펴 보겠습니다. 특히이 기술은 EasyLanguage에서 실행하기가 어렵습니다.
나는 무엇을하고 싶니? 주어진 시스템의 여러 복사본을 추적하는 거래 시스템을 만들고 싶습니다. 내가 그런 짓을 왜 하겠어? 각 전략은 사본이지만 입력 값은 약간 다릅니다. 따라서 각 버전은 약간 다른 거래 실적을 창출합니다. 이것을 명확하게하는 예를 살펴 보겠습니다.
먼저 거래 시스템을 사용하여 작업하십시오. Simple S & P라는 예제 전략을 사용할 수 있습니다. 규칙은 간단하며 아래에 나열되어 있습니다.
오늘 마감이 6 일전 마감보다 짧으면 구매하십시오 (오래 입력하십시오). 오늘 마감일이 6 일전 마감일보다 빠르면 팔아주세요. 마감 가격이 40 일 SMA 이상인 경우에만 거래를 수행하십시오.
이 전략은 다음 결과를 산출합니다.
이제 전략을 복제하고 입력을 약간 변경하십시오. 우리의 엔트리 룩백 (lookback)이 6이 아니라, 5로 우리를 떠나는 것에 의해 그것을 줄일 수 있습니다. 우리는 약간 다른 트레이딩 시스템을 만들었습니다.
원래 전략을 다시 복제하고 입력을 변경할 수 있습니다. 우리의 엔트리 룩백이 6이 아니라 1 씩 증가시킬 수 있습니다. 이것은 우리에게 7의 가치를줍니다. 우리는 다음과 같은 결과를 산출하는 새로운 전략을 가지고 있습니다.
그래서 우리에게는 세 가지 다른 거래 전략이 있습니다. 각각은 다른 전환 확인 값을 사용하여 거래 체결 시점을 결정합니다.
전통적인 거래 환경에서는 과거 데이터에 대해 단일 전략을 최적화하고 적절한 입력 매개 변수 세트를 선택할 수 있습니다. 그런 다음 하나의 시스템을 교환하게됩니다. 각 전략의 실적을 모니터링하고 실적이 가장 우수한 전략을 실시간으로 교환 할 수 있다면 흥미롭지 않습니까? 본질적으로 우리는 경마를 보면서 경주가 진행됨에 따라 내기를 바꿀 수있는 능력을 원합니다. 매우 흥미로운 아이디어! 그러나 그러한 스키마를 코딩하기 시작하면 매우 어려운 작업이됩니다.
이 문제를 해결하려면 주어진 전략 내에서 여러 거래 시스템을 추적 할 수 있어야합니다. 그러면 우리는 단순히 실시간으로 거래 할 수있는 최상의 전략을 선택합니다. 단순하지만 개념은 어렵습니다. 기본적으로 EL에서이를 수행 할 방법은 없습니다. 그러나 그것은 바뀌었다. 이 도구 인 Equity Curve Feedback Toolkit을 사용하면이 작업을 수행 할 수 있습니다.
가장 실적이 좋은 전략 변화를 자동으로 교환하는 첫 번째 다중 상담원 전략을 만들 수 있습니다.
환경 설정.
EasyLanguage에서 Simple S & P 규칙을 코딩하고 2000 년으로 거슬러 올라가는 E-mini S & P 선물 시장에서 테스트했습니다. 시연을 계속하기 전에이 기사의 모든 테스트에서 가정에 따라 :
계좌 크기 25,000 달러 테스트 한 날짜는 1998 년부터 2016 년 12 월 31 일까지입니다. 각 신호에 대해 하나의 계약이 거래되었습니다. P & amp; L은 초기 자본에 누적되지 않습니다. 미끄러짐 및 커미션에 대한 공제가 없습니다.
기준선 결과.
멀티 에이전트 전략 수립.
전략에 따라해야 할 3 가지 핵심 요소가 있습니다.
첫 번째는 세 가지 다른 전략의 성능을 추적 할 수있는 가상 백 테스터를 만드는 것입니다. 이것은 Equity Curve Feedback Toolkit에 포함 된 ECF_VirtualBackTester 함수를 사용하여 수행됩니다. 이 작업을 수행하는 코드는 다음과 같습니다.
결과 = ECF_VirtualBackTester (Orders1, Trades1, True);
결과 = ECF_VirtualBackTester (Orders2, Trades2, True);
결과 = ECF_VirtualBackTester (Orders3, Trades3, True);
두 번째로 우리는 이제 우리 백 테스터들로부터 현재의 주식과 거래를 얻습니다. ECF_GetEquity 함수는 CurrentEquityX 변수와 EquityX 배열 내에 형평 정보를 배치합니다.
CurrentEquity1 = ECF_GetEquity (Orders1, Trades1, Equity1, cLongAndShort, UseOpenTrade);
CurrentEquity2 = ECF_GetEquity (Orders2, Trades2, Equity2, cLongAndShort, UseOpenTrade);
CurrentEquity2 = ECF_GetEquity (Orders3, Trades3, Equity3, cLongAndShort, UseOpenTrade);
셋째, 우리는 이제 우리의 전략이 지분 곡선을 넘어서고 있는지를 판단해야합니다. 이것은 이전 기사 인 Equity Curve & amp; Trading에서 더 자세히 설명됩니다. 을 넘어서. 다음 행은 우리의 가상 전략이 각각의 주식 곡선 이상으로 거래되고 있는지를 결정합니다.
TradeEnable1 = ECF_EquityMASignal (Orders1, Equity1, EquityMALength, cLongAndShort, UseOpenTrade);
TradeEnable2 = ECF_EquityMASignal (Orders2, Equity2, EquityMALength, cLongAndShort, UseOpenTrade);
TradeEnable3 = ECF_EquityMASignal (Orders3, Equity3, EquityMALength, cLongAndShort, UseOpenTrade);
넷째, 우리는 세 가지 시뮬레이션 전략 중 어느 것이 가장 잘 수행되는지 결정해야합니다. 이것은 이러한 코드 행을 사용하여 수행됩니다.
(CurrentEquity1> CurrentEquity2) 및 (CurrentEquity1> CurrentEquity3) 및 (CurrentEquity1> 0)이면 BestSys1 = true이다.
그렇지 않으면 (CurrentEquity2> CurrentEquity1) 및 (CurrentEquity2> CurrentEquity3) 및 (CurrentEquity2> 0)이면 BestSys2 = true이다.
그렇지 않으면 (CurrentEquity3> CurrentEquity1) 및 (CurrentEquity3> CurrentEquity2) 및 (CurrentEquity3> 0) BestSys3가 참이면;
우리는 그것을 가지고 있습니다. 세 가지 가상 전략의 실적을 추적하고 최고의 실적 전략 만 추적하는 단일 전략. 이것은 모두 실시간으로 발생합니다.
다음은 Simple S & P 전략의 다중 에이전트 버전에서 수행되는 거래를 보여주는 차트의 스냅 샷입니다. 왼쪽에는 전략 버전 2가 나와 있습니다. 그런 다음 차트의 오른쪽에서 전략 버전 1로 전환합니다.
다음은 다중 에이전트 전략의 성과 보고서입니다.
결론.
이것은 다중 에이전트 거래 전략의 아주 간단한 예입니다. 우리의 경우, 우리는 백 테스터에서 시뮬레이션되는 세 가지 유사한 전략을 가지고 있습니다. 더 많은 가상 복사본을 만들 수 있습니다. 원하는만큼. 동일한 전략을 사용할 필요조차 없습니다. 이 예에서는 동일한 전략을 사용했지만 입력 값 중 하나를 변경했습니다. 당신은 서로 경쟁하기 위해 다른 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 추종 추종 모델과 평균 복귀 모델이 있습니다.
이 예에서는 각 시스템의 형평성을 토대로 거래 의사 결정을 내렸지 만, 인하 또는 평균 거래 당 평균 수익과 같은 다른 지표를 사용할 수 있습니다. 옵션은 정말로 믿어지지 않는다. 그리고 나는이 간단한 예가 당신의 머리에서 바퀴를 돌고있게하고 있기를 바란다!
그러한 거래 모델을 구축하기위한 모범 사례는 무엇입니까? 좋은 질문. 이 자료는 저에게 새로운 것이고 당신이 생각하는 것을 듣고 싶습니다. 어떤 도구와 마찬가지로 악용 될 수 있습니다. 이 시점에서 제 견해는 올바른 단일 전략을 먼저 구축해야한다는 것입니다. 즉, 전략 개발의 모범 사례를 모두 따라야합니다. 일단 견고한 시스템을 가지고 있다면 Equity Curve Feedback Toolkit에서 사용할 수있는 도구를 추가하십시오.
전략에서 어떤 투입물을 변경해야하는지 궁금 할 것입니다. 좋은 질문. 나는 더 적은 것이 더 좋다고 생각한다. 이 예에서는 전환 확인 가치 중 하나만 변경했습니다. 제 생각에는 각 변수에 대해 안정 범위가 무엇인지 처음부터 예상하는 것이 중요 할 것 같습니다. 그런 다음 해당 범위 내의 값을 사용하십시오. 그러나 내가 말했던 것처럼, 이것은 나를위한 새로운 지역이다. 그러나 그것은 확실히 유망 해 보인다.
저자 Jeff Swanson에 대하여.
Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.
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