Dados históricos do oanda forex

March 13, 2018

Dados históricos do oanda forex

Rácios Históricos de Posições Forex.

Veja como as posições longas e curtas mantidas pelos clientes da OANDA evoluíram ao longo do tempo.

O gráfico a seguir mostra a tendência histórica das posições long-short na plataforma fxTrade, juntamente com o preço de mercado para o par de moedas e período de tempo selecionados. Observe que o gráfico da posição líquida é calculado subtraindo a porcentagem de posições curtas das posições longas. Por exemplo, uma posição líquida de + 20% para EUR / USD significa que as porcentagens de posições compradas e vendidas em EUR / USD foram de 60 e 40% respectivamente (60% Long - 40% Short = Net Long de 20%).

Perguntas frequentes.

P: & # 160; Qual é o tempo de alinhamento e frequência dos instantâneos de dados?

A: & # 160; O alinhamento de tempo e frequência dos dados apresentados é o seguinte:

P: & #; Como você calcula a porcentagem de curto índice no CSV baixado?

A: No download do CSV, fornecemos a taxa percentual longa, mas como a taxa longa + curta deve ser igual a 100%, é possível calcular a taxa percentual curta simplesmente iniciando com 100% e subtraindo a taxa percentual longa. . Por exemplo, se a taxa percentual longa for 68%, isso significa que a porcentagem curta é 100% - 68% = 32%.

P: & # ;; No CSV baixado, em que formato o campo de data e hora está?

A: & # 160; O campo de carimbo de data / hora no CSV baixado está no formato Unix Time. Você pode convertê-lo para o formato de fuso horário local de várias maneiras, por exemplo, indo para epochconverter /.

Isto é apenas para fins de informação geral - Os exemplos mostrados são para fins ilustrativos e podem não refletir os preços atuais da OANDA. Não é um conselho de investimento ou um incentivo ao comércio. O histórico passado não é uma indicação do desempenho futuro.

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Faça o download de dados históricos de Forex no Excel.

Esta planilha do Excel faz o download de dados históricos de Forex da Internet.

Você pode solicitar taxas de compra, venda e média para uma série de moedas históricas.

Você pode usar esses dados para fazer backtest de suas estratégias de negociação e realizar análises técnicas (como a plotagem de EMA, RSI ou MACD).

A planilha é fácil de usar. Você simplesmente insere dois símbolos de moeda de três letras, duas datas e especifica se deseja o lance, a consulta ou o preço intermediário.

Depois de clicar em um botão, a planilha se conectará a um serviço da Web e baixará as taxas de lance diárias (usando algum VBA inteligente). Os dados Forex são importados para uma planilha chamada & # 8220; Data & # 8221 ;.

Agora você pode analisar e plotar os dados de forex usando toda a funcionalidade do Excel. Como exemplo, a planilha representa os dados da taxa de câmbio. Se você quisesse, poderia facilmente adicionar Bollinger Bands à trama.

O VBA não é protegido por senha & # 8211; sinta-se à vontade para modificar, ampliar ou reutilizar o código, ou até mesmo aprender com os princípios nele incorporados. Eu aprecio um link para investexcel embora!

Estes são os dados Forex gratuitos que nós estamos baixando, e de nenhuma forma ou comparação com os serviços pagos. Usando os princípios de programação do VBA usados na planilha, você pode facilmente usar outras ferramentas, como bancos de dados do Access, em vez do Excel.

A planilha está no formato do Excel 2010.

Atualização de 29 de julho de 2011: removi a senha. Aproveite e, por favor, volte e deixe-me saber que aplicações legais de Forex você fez com ele.

Atualização de 20 de janeiro de 2014. Adicionamos uma opção para solicitar a oferta, pedir ou o preço médio.

47 pensamentos sobre & ldquo; Faça o download de dados históricos em Forex para o Excel & rdquo;

Estou interessado em trabalhar este código em uma pasta de trabalho existente que fiz. Isso parece uma ferramenta incrível e fará a maior parte do que eu preciso fazer. Como posso obter essa senha para o código VBA para poder validar algumas coisas?

Oi, estou realmente interessado no código

estou tendo alguns problemas para fazer com que minha pasta de trabalho faça a mesma coisa, mas com dados de estoque.

@Brent e @kristers: removi a senha da planilha (basta baixá-la novamente). Deixe-me saber quais são seus aplicativos super legais!

Parece uma ótima ferramenta para usar com excelente. No entanto, eu abri o link para a planilha e tentei apenas alterar as datas, mas a opção "excel" não será atualizada porque "a macro não está disponível no livro de trabalho ou pode estar desabilitada & # 8221;

Acabei de experimentar a planilha no Excel 2010 e ela funciona perfeitamente para mim.

Quando você carregou a planilha no Excel, você deu a permissão de macro para executar?

Como você modifica o código para que você possa consultar mais do que uma & quot; Para a moeda & # 8221; de uma vez? Então, suponha que você queira obter as taxas de câmbio para a conversão de GBP para até 10 moedas diferentes ao mesmo tempo, em vez de alterar a opção "Para moeda e repetição repetidas vezes".

Eu tentei a planilha. Eu recebo um erro.

& # 8220; Erro de compilação: Variável não definida & # 8221; nesta linha.

SortOn: = xlSortOnValues, Order: = xlAscending, DataOption: = xlSortNormal.

Este item é highlited: xlSortOnValues.

Acabei de testar a planilha em 64 bits do Excel 2010 / Win e ela funciona como esperado. Qual versão do Excel / Windows você está usando?

Eu tentei executar isso no meu WinXP Excel 2003.

e eu tive o mesmo erro que o Jim,

"Erro de compilação: variável não definida"

SortOn: = xlSortOnValues, Order: = xlAscending, DataOption: = xlSortNormal.

Achei seu código muito útil e o incorporei em uma das minhas folhas. Eu sugeriria atualizar a conexão em cada atualização em vez de criar uma nova, já que todas as conexões serão atualizadas em aberto, a menos que essa propriedade seja desativada na criação. O código a seguir vai conseguir isso:

Dim FX_table Como QueryTable.

Set FX_table = Sheets (strShtName).QueryTables (1)

Outra abordagem seria excluir todas as conexões existentes antes de adicionar uma nova:

Public Sub RemoveQueries (shtName As String)

Dim ws como planilha.

Dim qt Como QueryTable.

Definir ws = Sheets (shtName)

Para cada qt em ws. QueryTables.

É possível modificar para mostrar o aberto, alto, baixo e fechar?

Desde já, obrigado),

Oi, funciona fantástico para mim. Eu só tive um problema de usá-lo em uma versão do Excel alemão como o separador decimal não foi reconhecido corretamente. Isso pode ser superado, permitindo que o Excel saiba qual caractere reconhecer como o separador decimal. Talvez você possa incluí-lo em sua versão para ajudar outros usuários que talvez entrem no mesmo problema:

Planilhas (& # 8220; Data & # 8221;). Intervalo (& # 8220; a5 & # 8221;). CurrentRegion. TextToColumns Destino: = Folhas (& # 8220; Dados & # 8221;). Intervalo (& # 8220; a5 & # 8243;), DataType: = xlDelimited, _.

TextQualifier: = xlDoubleQuote, ConsecutiveDelimiter: = False, Tab: = True, _.

Ponto e vírgula: = Falso, Vírgula: = Falso, Espaço: = Falso, outro: = Verdadeiro, OutroCarpo _.

: = & # 8221;, & # 8221 ;, FieldInfo: = Matriz (Matriz (1, 1), Matriz (2, 1), Matriz (3, 1), Matriz (4, 1), Matriz (5, _ .

Thomas, sua solução para "não-EUA" e "# 8221; O Windows funciona muito bem.

Muito obrigado, você me poupou muito tempo.

Muito obrigado por esta ferramenta muito útil!

Apenas uma observação do meu lado: você primeiro definiu todos os cálculos para o manual e eu pessoalmente prefiro tê-los automáticos, então adicionei o seguinte no final da macro GetData ():

Isto é fantástico; sem isso eu estaria olhando para comprar um serviço comercial, então muito obrigado!

Uma pergunta: existe alguma maneira de fazer isso atualizar automaticamente sem pressionar o botão?

Obrigado por este programa muito útil.

Uma coisa que quero fazer é inserir diariamente ou semanalmente na caixa de parâmetros. Eu posso fazer isso mudando a palavra “diariamente” para “semanalmente” no código.

Gostaria de fazer isso na caixa Parâmetros, mas parece que não funciona, embora tenha declarado a variável no código como você fez.

Isso é o que eu tentei no código depois de nomear a célula B9 como “dayWk”:

Dim dayWk As String.

Muito obrigado por isso.

Uma coisa que eu notei é o preço da oferta e eu realmente preciso do & # 8220; ponto médio & # 8221; taxa, mas quando eu tento alterar a macro ainda recebo o preço do lance. Alguma sugestão?

Eu atualizei a planilha. Agora você pode escolher o lance, a pergunta ou a média.

Ótima ferramenta. Quase funciona perfeitamente! Maria Como Maria relatou, não está dando as taxas médias do mercado. Acho que o URL que você está criando na macro é antigo. Tentei reescrever a macro criando uma nova URL que parece funcionar, mas a seção de código que cria as quebras de folha de dados.

Eu acho que o pouco que eu não estou desbloqueando é como o seu código salva a tabela como valores separados por vírgulas.

Muito obrigado.

Então eu meio que percebi. A URL usada cria um link para um arquivo de download, enquanto o URL que eu postei acima vincula você a uma tabela em uma página da web. Além disso, se você usar lance, pedir ou no meio, ele retornará números diferentes. Então muito obrigado.

Eu só queria poder ter vários pares de moeda em uma folha & # 8230; ou melhor ainda, tudo isso indo direto para o powerpivot!

Samir & # 8211; incrível & # 8211; economia de tempo e fácil de usar. Tentou fazer uma doação de Paypal mas não aceitou um pagamento de JPY.

Você pode fazer uma doação em US $ e ela será convertida para JPY na taxa usada pelo seu provedor de cartão de crédito.

OANDA mudou seu site nos últimos dias Os dados não estão mais disponíveis. Você tem uma solução?

Eu estou usando uma macro que eu construí do zero há 2 anos, mas não consigo encontrar um site de boa fonte agora para obter taxas de câmbio.

Eu aprecio seu feedback.

Ferramentas impressionantes para os dados-driven! Eu tenho duas perguntas para você:

1) Eu estou comparando seus resultados em Forex (em particular XAU w / moedas) para aqueles fornece Yahoo. Não estão combinando. Você está fornecendo a média diária?

2) Sua folha fornece resultados também para os finais de semana, embora o FOREX não esteja aberto. Eu verifiquei novamente hoje e estou recebendo resultados de fim de semana.

Se você pudesse poupar um momento para resolver isso, eu ficaria muito agradecido.

Obrigado por esse bom site. É incrível ter códigos prontos para folhas atualizadas. No entanto, eu também estou olhando se existe alguma possibilidade de obter as taxas de Oanda, taxas históricas em 5 casas decimais. Eu não sei se é possível, se você tem algum código ou escreve, por favor me avise em [email & # 160; protegido]

Ótima ferramenta! Muito obrigado.

Quando tento incorporar o código em minha pasta de trabalho existente, recebo um erro de runtime.

Alguma idéia porque isso ocorre?

Com ActiveSheet. ChartObjects. Add _.

Excel2007 em um sistema Windows.

Eu preciso saber se é possível obter dados como abaixo:

De Moeda: EUR.

Para Moeda: USD.

Para Moeda: INR.

Para Moeda: TND.

Para Moeda: GBP.

Para Moeda: CHF.

Para Moeda: CAD.

Para Moeda: ZAR.

Em uma data específica, se precisarmos de taxa de câmbio para essas muitas moedas. Pode ser possível através do ajuste na codificação acima.

Olá, existe alguma solução para essa solicitação, pois o restante do código e a maneira de exportar as informações são perfeitas? Só preciso disso para implementá-las em minhas planilhas, para que ela possa preencher todas as moedas necessárias de uma só vez.

Agradeço antecipadamente.

Também muito obrigado a Samir. Ótimo trabalho homem.

A OANDA agora também mudou a página de dados históricos e a chama de "histórico-tarifas-clássico". Eu tentei codificar minha macro para baixar desta página, mas eu acho que eles também mudaram o formato da data no link.

Eu verifiquei com sua planilha excel, ForexExcelImport. xlsm, e o link não está mais funcionando.

Você conhece outro site que tenha dados históricos de forex que eu possa baixar com a definição de um período?

Eu aprecio seu feedback.

Eu verifiquei a folha, está funcionando perfeitamente bem. Eu não sei quais são os problemas que você está enfrentando. Eu acho que você não baixou a planilha correta.

Seu meio de descrever a coisa toda neste post é realmente legal, todos podem simplesmente.

esteja ciente disso, muito obrigado.

Qualquer maneira de se também alta, baixa e fechar preço?

Isso é excelente, obrigado Samir!

funciona excelente e adora o código - realmente surpreendente o poder do vba / excel!

O código é simplesmente fantástico e funciona bem no meu laptop dos EUA!

Eu só tive um problema de usá-lo em uma versão do Excel alemão no meu escritório, como o separador decimal não foi reconhecido corretamente.

isso poderia ser superado permitindo que o Excel saiba qual caractere reconhecer como o separador decimal?

Eu sou novo no VBA e realmente não sei o que e onde eu preciso modificar o código-fonte original.

Muito obrigado pela sua ajuda, ótimo trabalho!

Eu estou tentando usar essa ferramenta para simplificar algumas informações financeiras, mas parece haver um erro no código que eu baixei. Não importa o que eu preencha na folha de excel, o código sempre parece extrair o mesmo período entre hoje e um mês atrás, enquanto eu preciso de dados muito mais antigos.

Até onde vai o código?

Eu estou olhando para o código VBA, mas eu não vejo nenhum limite codificado, então talvez seja devido ao próprio site da oanda?

Quando eu pesco a corda & # 8216; str & # 8217; das variáveis locais e uso no mozilla, ele me fornece um arquivo csv para download chamado & # 8216; data. csv & # 8217; com as informações do mês anterior, enquanto endDate e startDate estão codificados corretamente.

Alguma idéia de onde o problema poderia estar?

Sim, acho que Oanda mudou alguma coisa nos bastidores.

AS Simon disse que isso não está mais funcionando corretamente? Existe alguma maneira alternativa de obter os dados? Isso poderia ser corrigido?

Eu faço o download da versão mais recente do ForexExcelImport. xlsm.

O lance "& # 8220; lance & # 8221; e & # 8220; pergunte & # 8221; volte sempre o & # 8220; lance & # 8221; taxa de câmbio.

Esta planilha é realmente incrível. Eu estou olhando para expandir o intervalo de datas, no entanto, parece que os dados estão sendo retirados de um arquivo csv que é automaticamente definido para os últimos 30 dias. Como você codifica a planilha do excel para desenhar a partir do arquivo csv do último ano? 3 meses? 6 meses?

Eu realmente aprecio sua ajuda e conselhos!

Bem feito Sam. Isso foi muito fácil de entender e implementar.

Olá & # 8211; obrigado por produzir esta planilha é muito útil! Estou interessado em fazer uma planilha que possa baixar os preços das ações e as taxas de câmbio ao mesmo tempo, a fim de traçar os preços das ações com neutralidade cambial ao longo do tempo. É possível ter uma versão sem uma senha para o código?

Olá eu sou um Data Science Student.

Por favor, se alguém poderia me ajudar a encontrar um histórico de dados EUR / USD em um arquivo Excel com um grande número de linhas (como centenas de milhares ou mais), estou trabalhando na previsão de taxa de câmbio no meu projeto de graduação. Se alguém puder ajudar, por favor entre em contato comigo em [email & # 160; protegido]

Oi, parece que o link da Oanda na Macro para taxas de câmbio históricas parou de funcionar. Isto pode ser devido a Oanda parar de fornecer o serviço gratuitamente.

Alguma idéia de qual seria a sintaxe para obter os dados de FX do Yahoo Finance?

Eu só descobri sua ferramenta dois ou três meses atrás e desfrutei de conveniência e precisão que a macro me permitiu criar relatórios para o trabalho (para uso interno, não uma empresa de capital aberto), mas parece que em algum momento desde 1 de abril Oanda mudou alguma coisa na estrutura de seus bancos de dados que torna a pasta de trabalho desatualizada. Eu descobri que havia um problema quando comecei a atualizar meus relatórios para dados de abril e as macros não atualizaram minha tabela principal como eu esperava. Voltei a transferir a sua pasta de trabalho de origem e tentei executar uma atualização para a taxa de câmbio para um intervalo de datas que funcionou anteriormente. Ocorreu um erro indicando que o & # 8220; destino & # 8221; intervalo foi inválido.

Você espera atualizar esta pasta de trabalho a qualquer momento em breve? Eu apreciaria se você fizer isso!

Estou tendo exatamente o mesmo problema dos dois últimos comentários & # 8211; o arquivo não está mais funcionando. Esta ferramenta foi incrível e curiosa se existe uma correção ou algo similar?

Jon V.

BigData. Iniciantes. Negociação

Colocando seu primeiro comércio Forex com o Python.

Atualização: atualizei o código para que funcione com a nova API da Oanda. Venha aqui.

Hora de falar sobre corretores, como colocar um comércio programaticamente e, mais importante, como não ser enganado.

Um corretor nada mais é do que uma empresa que permite negociar (comprar ou vender) ativos em um mercado por meio de sua plataforma. O que é muito importante para o algotrading é:

O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos Você pode ter uma conta de demonstração para executar seu ambiente de preparação e experimentar O spread é o menor possível.

No nosso caso, nós realmente não nos importamos com spread, já que não estaremos fazendo High Frequency Trading em breve.

Mesmo que os corretores sejam regulamentados, houve incidentes nos últimos dois anos, quando os corretores foram dobrados devido a certas condições. Seja muito cauteloso se.

Não há comentários do corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor oferece alguma alavancagem louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho.

O que pode acontecer é que você comece a ganhar algum dinheiro e você não será capaz de retirá-los. A sério. Situação super estressante.

Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha!

Eu estou usando o Oanda como um corretor (eu não sou afiliado com eles) e eles oferecem uma API decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita.

Depois de fazer login na sua conta de demonstração, acesse Gerenciar acesso à API. Lá você pode encontrar sua chave de API que usaremos em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE.

O código para isso é e todos os outros posts estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo facilmente.

Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova (melhorada) API. Esta postagem foi atualizada para usar a nova API, mas se (por algum motivo) você quiser verificar o código antigo, ela está aqui. Você tem sorte!

Conectar-se ao Oanda precisa de um arquivo conf - que você pode gerar usando um script que o Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Porque você iria querer aquilo? Primeiro de tudo, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se à vontade para usar um dos métodos.

Agora prepare-se para se surpreender. O código é direto. Nós inicializamos a API:

e agora vamos fazer um pedido (compre 5000 unidades de EURUSD)

Verifique o preço atual é tão fácil!

Super fácil. Não se preocupe com o que é o EURUSD ou quantas unidades estamos comprando ou o que é uma ordem de mercado. Por enquanto, nós colocamos nossa primeira negociação em nosso laptop e vamos construir nossa própria API para fazer negócios. Coisas emocionantes!

Você pode ler a documentação de Oanda aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca Python aqui. Aqui estão alguns exemplos de exemplos da página do github de Oanda.

A seguir, conectando-se a um sistema de algotrading real ao vivo, rodando a partir do meu RaspberryPI em casa.

Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falaremos mais sobre Forex e estratégias.

Se você tiver mais comentários, envie-me um ping no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo.

Outro Jurídico Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma de algotrading para experimentação e DIVERSÃO. Todas as sugestões aqui não são conselhos financeiros. Se você perder algum (ou todo) dinheiro porque seguiu qualquer aviso de negociação ou implantou este sistema em produção, você não pode culpar esse blog aleatório (e / ou eu). Aproveite por sua conta e risco.

Trading Ethereum: Fazendo 10% a cada 20 minutos.

Este é mais um "Como construir sua própria estratégia algotrading - a edição Ethereum" e não um post de blog "ganhar dinheiro rápido".

É também um exemplo real com retornos reais (e erros reais de produção que me custam dinheiro), onde você pode ver como identificar oportunidades, porque o algoritmo de alinhamento é incrível e por que o gerenciamento de risco pode salvar sua bunda.

Eu recebo essa pergunta quase diariamente. Como posso encontrar uma boa estratégia? Como posso construir o meu? Eu preciso ter um doutorado em matemática? Estatisticas?

Newsflash: Se eu puder escrever uma estratégia, qualquer um pode escrever uma estratégia. Confie em mim sobre isso. O único truque é procurar por um simples.

Update: Este post foi reescrito "pelo menos" cinco vezes (como "The DAO drama" escalado) e é o exemplo perfeito de uma estratégia fazendo um círculo completo.

Comecei a me envolver com o Ethereum desde o início, pois gostei muito da coisa "executar seus algoritmos no blockchain". Quando o TheDAO saiu, li tudo sobre ele e adorei a ideia. Você não precisa entender o que Ethereum, theDAO, blockchain é neste momento (eu prometo que vou divagar em outro post). As mesmas idéias se aplicam ao Forex, Estoques até mesmo bolas Pokemon.

Meu sistema de quatro etapas - capitão óbvio -.

Eu, pessoalmente, tenho uma maneira específica de trabalhar.

Primeiro passo: identifique uma ideia.

Minha idéia neste caso é que há algumas trocas oferecendo tokens Ethereum e DAO. E se houvesse uma arbitragem entre aqueles?

Etapa dois: teste manualmente a ideia.

Se algo "funciona", eu estou em algo. Tudo o que eu preciso fazer é executar todas as etapas manualmente e anotar quaisquer taxas, condições ou qualquer coisa que deva ser documentada.

Etapa três: automatizar.

Este algoritmo não é um algoritmo de negociação de alta frequência. Existe uma quantidade considerável de risco de tempo (que você pode eliminar, como veremos mais adiante), mas o que eu fiz pode ser feito manualmente. O problema é que eu teria que gastar todo o tempo na frente do meu computador, verificando se existe uma condição de arbitragem e se houvesse, eu teria que agir rápido e sem bagunçar. Ah, e eu tive que recrutar cinco amigos para aumentar isso.

Resumindo, passei o Dia dos Presidentes escrevendo um programa simples que reproduziria todas as minhas etapas manuais. O programa iria falhar e não era mais que 100 linhas de código. Este é o estágio de coleta de dados, onde vejo se há uma vantagem que os algoritmos podem me dar. As vantagens podem ser:

Algo que é automatizado e executado 1000 vezes por segundo ou 1000 vezes em paralelo Algo que pensa mais rápido do que eu Algo que não tem sentimentos para estragar meu sistema.

Se houver pelo menos uma ou mais condições atendidas, vou começar a construir e reescrever o algoritmo.

Etapa quatro: tudo em.

Eu estou brincando e você verá daqui a pouco porque o gerenciamento de risco é super importante neste negócio.

Vamos discutir um pouco sobre o que foi essa arbitragem.

A ideia é: "Eu me pergunto se o Kraken e o Shapeshift têm preços diferentes para os mesmos ativos". Este é um caso clássico de arbitragem (Kraken e Shapeshift são "trocas"). Eu poderia trocar o DAO pelo ETH no Kraken, transferir o ETH para o Shapeshift, trocar o ETH pelo DAO e mandá-los de volta para o Kraken e, devido a inconsistências de preços, acabaria com mais DAO do que comecei inicialmente! Dinheiro sem risco, o melhor tipo de dinheiro.

Você pode ganhar dinheiro, enquanto ETHDAO de Kraken * DAOETH de ShapeShift & gt; 1 (+ taxas + gás). Fórmula muito simples, certo?

Todo ciclo, foi um retorno de 2% a 10% do meu capital. Depois de um tempo, comecei a atingir os limites do Shapeshift e tive que fazer isso funcionar em paralelo.

A questão é: o que você faria se tivesse um algoritmo que lhe desse 10% do seu dinheiro a cada 20 minutos? A coisa mais idiota que você pode fazer é investir muito dinheiro nisso.

Se você não está familiarizado com a palavra grega hybris, considere-se com sorte. Hybris é quando você pensa que é invencível, melhor que os deuses. E este é o maior NÃO, você pode fazer na negociação.

Depois de algumas semanas, oDAO foi hackeado. 160 milhões de dólares foram roubados (ou devo dizer congelados?) E ninguém sabia o que iria acontecer. Para mim, isso aconteceu, 10 minutos antes de embarcar em um avião para voar para Nova York. Hybris Ou como as pessoas nos EUA dizem: Foda-se.

Eu era esperto (sorte?) O suficiente para ter bons hábitos de gerenciamento de risco (obrigado Forex). Eu nunca, jamais, arrisco mais do que 2% do meu capital, mesmo que pareça o melhor tipo de negócio.

Felizmente, o dinheiro foi "restaurado" e eu poderia retirar / converter meu DAO para a Ethereum (mas sim, eu comprei o WiFi durante o vôo para acompanhar o que está acontecendo).

Toda essa experiência é um lembrete de que sempre há coisas que você não pode prever. Coisas que você não pode controlar. Este era um risco sistemático e não havia como eu ter visto isso acontecer. Empurrar botões e construir algoritmos não é suficiente. Gestão de risco adequada e saber quando você precisa tomar uma pílula de frio é o que pode mantê-lo no jogo.

No próximo post, vou postar todo o algoritmo e ir linha por linha. Eu também planejo discutir um pouco mais sobre o DAO e o Ethereum. Se você não quer perder nenhuma dessas e obter mais informações adicionais, sinta-se à vontade para se inscrever na newsletter onde falo sobre fintech, algoritmos e mercados.

By the way, se você quiser fazer o seu próprio cryptocurrency e aprender mais sobre Ethereum, eu tenho um ótimo post com o código postado aqui.

A seguir: Mergulhar no programa de algotrading ETHDAO.

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Machine Beats Human: Usando Machine Learning em Forex.

Aprendizado de máquina e negociação é um assunto muito interessante. É também um assunto onde você pode gastar toneladas de tempo escrevendo código e lendo jornais e, em seguida, uma criança pode bater em você enquanto estiver jogando Mario Kart.

Nos posts de nexts, vamos falar sobre:

Otimizar entradas e saídas. Isso e somente isso pode fazer muita diferença na sua conta bancária. Calcular o tamanho da posição (caso você não goste do critério de Kelly) Encontre a possível correlação entre os diferentes pares (par de negociações). Eu amo a correlação EURUSD vs GBPJPY! Calcular suporte & amp; linhas de resistência.

Mas o que é aprendizado de máquina?

Algoritmos de aprendizado de máquina são algoritmos nos quais uma máquina pode identificar padrões em seus dados. Sim, é assim tão simples. Por exemplo, encontre todos os animais nesta foto e desenhe uma caixa ao redor deles. Além disso, nomeie esse animal. Louco eu sei. Para negociação, como você pode imaginar, é bem parecido:

Para que uma máquina "aprenda", você precisa ensinar o que é certo ou errado (aprendizagem supervisionada) ou dar a ela um grande conjunto de dados e deixá-lo ficar selvagem (sem supervisão). Para identificar objetos, isso é direto, mas e a negociação?

Olhei em volta para ver se havia algum programa de aprendizado de máquina que pudesse identificar linhas S / R, mas sem sucesso. Então eu decidi escrever o primeiro programa de aprendizado de máquina em python que identifica linhas de suporte e resistência em Python. Outro primeiro! Viva!

Mas como um algoritmo pode identificar essas áreas? Hoooooow Senhoras e senhores (e robôs), deixe-me apresentar-lhe MeanShift, um algoritmo não supervisionado que é usado principalmente para reconhecimento de imagem e é bastante trivial para configurar e executar (mas também muito lento).

A idéia é que esse algoritmo me permita particionar meus dados (forex ticks) em áreas e então eu possa usar as "arestas" como linhas de suporte e resistência. Idéia legal, mas isso funciona?

Analisamos cerca de 12 milhões de pontos de dados do EURUSD em 2014 e alguns meses de 2015. As linhas de resistência são posicionadas automaticamente por um algoritmo de aprendizado de máquina.

O que é realmente legal (e assustador) é que o algoritmo praticamente o prega. PREGOS é difícil. Fica realmente assustador quando vamos usar o algoritmo para identificar micro-estruturas e iniciar o escalpelamento.

O sistema é capaz de processar qualquer tipo de dados de séries temporais (estoques, forex, ouro, o que for) e irá renderizar um gráfico interativo html (como o gráfico acima) com seus dados e o S / L gerado pela máquina. O código está aqui, então fique louco.

Agora vamos percorrer o código. Depois de ter seu conjunto de dados, você precisa lê-los e limpá-los. Prepare-se para alguns pandas mágicos.

Deixamos cair os valores vazios (finais de semana) e, em seguida, os dados foram redimensionados para 24 horas de castiçais (ohcl). Isso torna muito mais fácil traçar. Os grouped_data são os dados que serão alimentados no algoritmo ml.

Então nós preparamos os dados que vamos usar no algoritmo.

No próximo post, discutiremos como tornar esse trabalho ainda melhor, discutiremos alguns resultados muito interessantes (o algoritmo pode realmente prever o futuro?) E começaremos a usá-lo em nossa própria negociação. Se você quiser verificar o próximo artigo e ler mais sobre negociação e investimento usando algoritmos, inscreva-se no boletim informativo.

Em breve: Machine Learning Gone Wild - Usando o código!

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Forex e impostos para novos comerciantes.

Atualização: O post do Machine Learning será épico, mas leva muito tempo para tornar o código apresentável. Fique comigo, coisas legais estão chegando (como você leu na newsletter)

Isenção de responsabilidade: ISTO NÃO É CONSELHO FISCAL.

O que é realmente surpreendente é que a maioria dos pedidos no boletim informativo são:

Use ferramentas para ajudar o Trading Machine Learning a otimizar os impostos.

Os dois primeiros, eu posso entender. Todo mundo quer ser um profissional melhor. Entendi. Mas impostos? IMPOSTOS?

Esse é seu dia de sorte. Os impostos Forex são super fáceis. A sério. Por padrão (isso é chamado de Seção 988), todas as suas perdas vão compensar seus impostos sem o limite de 3k por ano. Isso é muito melhor do que a negociação de ações, onde as perdas compensam seus ganhos de capital.

Mas o que acontece com ganhos? POR QUÊ VOCÊ SE IMPORTA? PORQUE? A maioria dos comerciantes de Forex perde dinheiro (eu chamo de "pagamento de taxa de matrícula") no primeiro ano (s), então é melhor mantê-lo simples até que você tenha uma estratégia comprovada e consistente.

Dito isto, se você realmente lucrar, será taxado pelo ganho de capital de curto prazo (às vezes até 40%). As soluções para quando você começa a ganhar dinheiro são:

Deixar de fora da Seção 988 e ser tributado sob a Seção 1256, onde 60% dos lucros são tributados como ganhos de capital de longo prazo e 40% como de curto prazo (mas agora as perdas não podem compensar sua receita). Isso é muito bom quando você ganha dinheiro, muito ruim quando você não faz. Comece uma LLC.

Para pessoas que apenas começaram a experimentar com Forex e algotrading, eu sempre sugiro que eles fiquem na Seção 988 (o padrão) e quando eles começarem a ganhar algum dinheiro (consistentemente) ou eles quiserem ir em tempo integral, fale comigo :) Sério, lá São tantas as coisas que você começará a fazer diferente quando passar do estágio de "passatempo" para "segunda renda" a "emprego em tempo integral", que não há razão para otimizar demais isso.

Em breve: Machine Learning Gone Wild!

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Construindo o sistema de backtesting mais simples em Python.

A última vez que falamos sobre o backtester "for-looper" (como eu gosto de chamá-los). Agora é hora de ver algum código!

Nós dissemos que temos algo assim:

. python para cada elemento de readhistoricaldata (): apply_strategy () how_our_strategy_did ()

Doce, vamos carregar nossa estratégia, carregar alguns dados históricos, executar nosso algoritmo e imprimir alguns resultados!

Eu prefiro ter minhas estratégias em um formato JSON que contém o nome da estratégia e algumas especificações (como quantos pips para stop_loss ou take_profit etc). Dessa forma, quando começarmos a usar um backtester baseado em eventos, poderemos passar a estratégia por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina e tentar otimizá-lo.

A próxima linha está carregando nossos dados. Eu sei que as pessoas não gostam de picles e há outras maneiras de carregar dados (e vamos falar sobre o BColz em algum momento), mas por enquanto, apenas descubra comigo.

A próxima linha é autoexplicativa. Passamos os dados históricos para o nosso algoritmo e recuperamos algumas estatísticas para imprimir.

Vamos nos concentrar no algoritmo um pouco e podemos discutir plotagem etc em um momento posterior.

A magia do simples sistema de backtesting.

Prepare-se para se surpreender com o quão ridiculamente fácil de fazer isso.

Baixas vindas O que acontece com este tipo de backtesting é que 1. você provavelmente cometer erros quando quiser usar exatamente o mesmo algoritmo 2. Você não será capaz de escrever uma estratégia muito complexa (pelo menos tão fácil) 3. Muito difícil de escalar (comparado ao baseado em eventos) 4. Você precisa ter sua simulação e execução no mesmo idioma.

Mas lembre-se que esta é a melhor e mais rápida maneira de começar e descobrir como todas essas coisas funcionam.

A seguir, usando outros backtesters conhecidos em Python e adicionando gráficos aos nossos!

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Estratégias para Forex e negociação.

O que é um bom sistema de algotrading sem algumas estratégias para implantar?

Abaixo, há uma lista de estratégias que encontrei on-line (ou enviadas para mim por traders que estão no boletim informativo). Eu pretendo atualizar a lista enquanto continuo procurando novas idéias.

O conceito é que, à medida que continuamos mergulhando cada vez mais em nosso sistema de algotrading, mostrarei como codificar e implantar essas estratégias. Eu sei com certeza que a maioria deles trabalha com mudanças mínimas. Na pior das hipóteses, você terá um sistema para testar suas suposições.

Aqui está a lista (e por favor me envie qualquer outra estratégia que você acha que deveria ser incluída):

Chegando em seguida, compartilhando e discutindo meu mais simples (mas mais bem sucedido) backtester!

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Construindo um sistema de backtesting em Python: ou como eu perdi $ 3400 em duas horas.

Construir um sistema de backtest é realmente muito fácil. Fácil de estragar eu quero dizer. Embora existam toneladas de excelentes bibliotecas por aí (e nós as percorremos em algum momento), eu sempre gosto de fazer isso sozinho para ajustá-las.

De todos os sistemas de backtesting que vi, podemos supor que existem duas categorias:

Hoje, falaremos sobre loopers.

Os "loopers" são meus tipos favoritos de backtesters. Eles são triviais para escrever e super divertidos de expandir, mas eles têm alguns fluxos vitais e, infelizmente, a maioria dos backtesters lá fora é "for-loopers" (ps: eu preciso encontrar um nome melhor para isso!).

Como funcionam os loopers? Usando um loop for (como você deve ter imaginado). É algo assim:

Muito simples né? É assim que funciona um sistema de backtesting, que executa uma estratégia de momentum:

Então qual é o problema?

Muito difícil de escalar (horizontalmente) Precisa de muito trabalho para manter seu apply_strategy () trabalhando em backtesting e produção Você precisa ter tudo na mesma linguagem de programação.

Vamos mergulhar neles, um por um.

Escalabilidade Eu estava experimentando algumas semanas atrás com um algoritmo de escalada para otimizar uma das minhas estratégias. Ainda está em execução. Depois de duas semanas. E eu construo sistemas escaláveis para a vida. Por que ainda está funcionando? Você pode usar multiprocessamento, Disco, produtor / consumidor (usando ZeroMQ) ou apenas threads para acelerar isso, mas alguns problemas não são "constrangedores paralelos" (sim, este é um termo real, não uma das minhas palavras inventadas). A quantidade de trabalho para escalar um backtester como este (especialmente quando você quer fazer o mesmo aprendizado de máquina em cima dele) é enorme. Você pode fazer isso, mas é o caminho errado.

Produção e backtesting em sincronia. As vezes eu fui mordido por isso. Eu me lembro dos negócios perdidos onde eu estava "hm, porque eu entrei neste comércio?" ou o meu favorito dos velhos tempos "PORQUE PARAR DE TRAILING FOI APLICADO AGORA?"

Hora da história: Eu tive uma idéia para otimizar minha estratégia, para executar um backtester para ver o que aconteceria se eu pudesse colocar um stop stop depois que o negócio fosse lucrativo, a fim de sempre garantir lucros. O backtesting funcionou como um encanto, com um aumento de 13% nos lucros e a produção perdeu todos os negócios. Eu percebi isso depois que meu algo perdeu $ 3400 em um par de horas (uma lição muito cara).

Manter o apply_strategy em sincronia é muito difícil e se torna quase impossível quando você quer fazê-lo de maneira distribuída. E você não quer ter duas versões da sua estratégia que são "quase" idênticas. A menos que você tenha $ 3400 de sobra.

Usando diferentes linguagens eu amo o Python. E Erlang. E Clojure. E J. E C. E R. E Ruby (não, na verdade, eu odeio Ruby). Eu quero ser capaz de aproveitar a força de outras linguagens no meu sistema. Eu quero experimentar estratégias em R onde existem bibliotecas muito bem testadas e há uma enorme comunidade por trás disso. Eu quero ter Erlang para escalar meu código e C para processar dados. Se você quer ser bem sucedido (não apenas na negociação), você precisa ser capaz de usar todos os recursos disponíveis sem preconceitos. Eu aprendi toneladas de coisas de sair com desenvolvedores de R sobre como você pode delta de títulos de hedge e visualizá-los ou por que razão de Sharpe pode ser uma mentira. Cada idioma tem uma multidão diferente e você quer tantas pessoas despejando ideias em seu sistema. Se você tentar ter apply_strategy em uma linguagem diferente, então boa sorte com (2).

Você está convencido agora? Bem, eu não estou tentando convencê-lo como para loopers é uma ótima maneira de executar seus testes iniciais. Foi assim que comecei e, para muitas estratégias, não as envio para o pipeline. Um "melhor" caminho (assim você pode dormir à noite) é o gerador de eventos.

Chegando em seguida, compartilhando e discutindo meu mais simples (mas mais bem sucedido) backtester!

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Fazendo o download de dados históricos de ticks do Forex e importando-os para o Python usando Pandas.

Antes de executar qualquer sistema de algotrading ao vivo, é uma boa prática fazer backtest (isso significa executar uma simulação) em nossos algoritmos. Tenha em mente que isso não significa que, se o seu sistema o estiver matando nos últimos 5 anos / meses / dias, ele terá lucro, mas é um bom indicador de que você pode estar envolvido em algo.

Há quatro coisas que precisamos levar em consideração quando fazemos nosso backtesting:

A qualidade dos dados Como carregá-los eficientemente Como construir nosso sistema de backtesting Tente fazer com que nosso backtesting e nosso sistema ao vivo compartilhem o máximo de código possível.

Hoje, vamos nos concentrar em (1) e (2).

Para dados de Forex, estou usando o GainCapital. Seus dados estão na forma de carrapatos. Para uma fonte livre, é bom o suficiente. Eu costumava usar o serviço de dados históricos da Oanda, mas parece que eles mudaram para um produto premium. Que pena. Certifique-se de usar os dados do GainCapital apenas para experimentação.

Para qualquer outro tipo de dados históricos pagos (ETFs, ações, opções stc), estou usando eoddata (eles também têm alguns dados históricos de forex, mas eu não os usei).

Vamos baixar dados por uma semana e experimentar um pouco. O link para os dados é avaliadoata. gaincapital / 2015/11% 20November / EUR_USD_Week1.zip para a primeira semana de novembro de 2015.

Primeiro precisamos descompactar o arquivo. python & gt; descompacte EUR_USD_Week1.zip.

e você receberá um arquivo de 25MB chamado EUR_USD_Week1.csv. Estes são dados para uma semana para um par de moedas. Você pode imaginar a quantidade de dados que você precisa processar para todas as moedas nos últimos cinco anos (dica: muito!). Mas não se preocupe, vamos otimizar isso. Por enquanto, vamos abrir o arquivo e inspecionar.

as coisas que nos interessam são o RateDateTime, RateBid e RateAsk. Como você pode entender cada linha tem um timestamp e quanto foi o preço para comprar ou vender. Formatos baixados por outros serviços são bem parecidos.

Há muitas maneiras de carregar esses dados no Python, mas o mais preferível quando se trata de cortar dados e manipular é usar Pandas. Podemos sempre usar a biblioteca csv para carregar dados (e pode ser mais rápido), mas precisamos fazer algumas otimizações e processar primeiro que, como você verá, é bastante fácil com os pandas.

Outra ótima ferramenta para carregar TONELADAS de GBs com bastante eficiência e rapidez é usar o Bcolz, abordado em um post muito posterior (ou você pode ler uma prévia se você se inscreveu no boletim informativo.

Manipulando dados usando Pandas Os dados que baixamos estão em ticks. A menos que estejamos criando um algoritmo UHFT (trading de ultra alta frequência), é muito mais eficiente (memória, armazenamento e processamento) para "agrupar" esses ticks em segundos (ou minutos ou horas dependendo da sua estratégia). Isso fará com que o nosso download diminua de 25MB para apenas 35KB, o que significa um grande desempenho e benefícios de memória.

Vamos agrupar todos esses dados em 15 minutos. Como? Hora de se apaixonar por resample.

O reamostrado do conjunto de dados é assim:

Isso é chamado de barra OHLC (Open High Low Close) a cada 15 minutos. Você pode ver agora que os ticks estão agrupados em segmentos de 15 minutos e você tem o ponto mais alto e mais baixo que o preço alcançou durante esses 15 minutos e também o abrir / fechar para comprar e vender. Ouro puro! Não só você tem todas as informações que você precisa, mas agora é extremamente rápido para carregá-lo. Você só precisa salvar os dados:

e então você pode reutilizar este arquivo 35kb.

Podemos escrever um algoritmo de momentum simples que verifica se houve um grande movimento nos últimos 15 minutos e se esse fosse o caso, vamos comprar. Vamos mergulhar nisso em um post posterior.

Você pode ver o código como sempre no github.

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O que é Forex?

Antes de construir qualquer sistema de algotrading, você precisa saber como negociar manualmente. O que isso realmente significa é que você precisa perder dinheiro por conta própria antes de culpar a máquina. Tão simples como isso.

Então, vamos falar sobre câmbio ou Forex como os caras legais chamam.

Primeiro de tudo, porque escolhemos Forex para algotrading? Por que não nos tornamos milionários negociando como todo mundo? Por que não comprar apenas Tesla, Amazon, Google, Facebook, Twitter e esperar pelo melhor (PS: leia o documento jurídico no final deste post antes de comprar qualquer ação).

Resposta fácil. Você não pode ganhar (ou perder) dinheiro rápido o suficiente comprando ações.

Forex tem uma coisa legal (ou terrível, dependendo de qual lado da moeda você é) chamada alavancagem.

A alavancagem pode ser 1:10, 1:50, 1: 100, 1: 200, 1: 1000, dependendo de como você é suicida ou do quão incompleto é o seu corretor (não se preocupe, falaremos sobre corretores no próximo post ). Vamos ver um exemplo.

Queremos colocar uma negociação de US $ 1k. O lógico é que, para comprar algo que custa $ 1k, você precisa ter em sua conta $ 1k, certo? Não. Você sempre pode obter um empréstimo. Oooooooor: Entre na alavancagem.

Se tivermos uma alavancagem de 1: 100, podemos colocar uma negociação e "controlar" $ 1k com apenas $ 10. Para aqueles que falharam em matemática (não se envergonhe, eu sou um de vocês), $ 10 x 100 (alavancagem) = $ 1.000. Isso significa que você pode negociar grande e ganhar muito! Na verdade, 100 vezes mais grande! O problema é que você pode realmente ir 100 vezes mais pequeno. Vamos ter outro exemplo.

Acabei de receber meu bônus ($ 1k) e quero jogar no Forex. Sem qualquer alavancagem, eu posso comprar 1.000 unidades de Forex que custam $ 1 (a propósito, não há unidades de Forex, mas falaremos sobre isso mais tarde). Quantas unidades posso comprar com alavancagem de 1:50?

Se você responder 100.000, você fez algo errado. A resposta é de 50.000 (US $ 1.000 x 50 de alavancagem).

Lá você tem isso. Uma das razões que estamos fazendo Forex, é porque você pode perder / ganhar muito. Nós vamos voltar a alavancar quando começarmos a fazer negócios.

Existem três razões mais excitantes, na verdade, que são ainda mais impressionantes (ousam dizer awesomer?).

Forex (quase) nunca dorme. Os mercados estão abertos durante todo o dia, seis dias por semana. Para ser mais exato, não há um mercado, mas quatro e eles estão se sobrepondo, fornecendo o efeito "todo dia". Forex é muito volátil e há toneladas de dinheiro circulando (mais de 5 trilhões por dia). Louco certo? Nenhuma taxa em negociações. Você não paga US $ 10 por comércio como você está fazendo com ações. Aqui você paga o spread que é apenas uma fração de um centavo (mais uma vez, falaremos sobre isso em outro post).

Todas estas razões (alavancagem, todo o dia, volatilidade, taxas) fazem do Forex a plataforma mais interessante para construir e implantar seus algoritmos.

Em breve, os corretores de Forex. Como não ser enganado antes mesmo de escrever uma linha de código.

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Como construir sua própria plataforma de negociação algorítmica - Parte Um.

É isso aí. Toda semana, eu recebo pelo menos 10 Mestres no Twitter perguntando sobre como experimentar com algotrading, Forex e análise de carteira e eu decidi que é hora de fazer algo sobre isso.

Atualização: encontre as postagens aqui.

Então, eu estou planejando cobrir o básico de como construir sua própria plataforma de negociação, escrever suas próprias estratégias e ir de férias enquanto os elétrons estão fazendo dinheiro para você. Ou zerar sua conta. De qualquer maneira, vai ser divertido!

A maioria dos exemplos vai estar em Python, embora possa haver partes em Erlang e eu vou tentar mantê-lo tão fácil quanto possível.

Vamos falar agora sobre como será o produto final.

Estamos construindo um sistema onde você será capaz de:

Simule sua estratégia (isso é chamado de backtesting) Execute sua estratégia sem supervisão Alertá-lo via sms / email para negociações e erros Seja escalável e trivial para implantar novas atualizações Ser capaz de rodar até mesmo de sua casa (de um raspberrypi por exemplo)

Eu suponho que isso vai ser um total de 20 capítulos, mais ou menos.

Esse é um sistema semelhante ao que estou executando no ano passado e inclui uma interface do usuário, alertas de sms, pipeline de backtesting, entrega contínua e todas as coisas legais que os geeks amam.

Todo o código estará no github e, se tudo correr bem, vou embrulhá-lo em um livro para que todos possam desfrutar.

Eu tenho quase três capítulos prontos, então se você quiser acesso antecipado, apenas me faça um ping no jonromero.

Como construir sua própria plataforma de negociação algorítmica.

Estes são todos os posts que foram escritos até agora. Eu posso adicionar / remover post enquanto obtenho mais feedback.

Post Nine: Psicologia Forex.

Post Ten: implantar e automatizar.

Post Eleven: Notificações, SMS e controle remoto.

Post Twelve: Aprendizado Profundo e Chute (Humano).

Post Thirteen: Forex avançado.

Porto Catorze: Em HFT.

Mapeamento e processamento de dados no Clojure.

Eu tenho que admitir que tenho uma queda por DSLs. Você pode vê-lo em notas de música como dados e ritmo / batida é "mapeado" para dados e você pode aplicar transformações de dados.

A mesma coisa que quero fazer com dados em repouso.

Eis um cenário: tenho muitos dados em formato CSV no meu disco rígido e quero processá-los. Não consultá-los. Processe-os.

O que seria realmente interessante é poder definir (dinamicamente) um esquema como esse:

Deixe-me explicar. Primeiro de tudo, uma função "tokenize". Cada dataline é tokenizado com base em uma função. Você quer regex? Algo mais complexo? Você é livre para escrever o que quiser. Eu realmente odeio frameworks que você deve escrever uma expressão regular complexa ou usar um sistema de compilação apenas para tokenizar uma linha.

Como você pode imaginar, o tokenize retorna uma lista de dados que são mapeados para "colunas".

Agora, as coisas interessantes.

Você pode escrever scripts como os seguintes:

Eu amo Forex porque:

Tem enorme quantidade de dados (volume) Estes dados estão chegando extremamente rápido (velocidade) Você precisa considerar vários recursos quando você está construindo sua estratégia (variedade)

Minha definição de BigData é que você tem informações de variedade de velocidade de volume e precisa reagir agora (em tempo real). É uma das principais razões pelas quais eu não gosto do Hadoop (ok, o outro é porque eu não gosto de Java :).

Forex é o melhor lugar se você quiser começar a jogar com BigData. Você tem (pelo menos) um canal de dados, atingindo você com dados, precisa continuar executando algoritmos nesse fluxo (às vezes fazendo correlações por até uma semana) e precisa ser capaz de responder com muita rapidez. Se um coletor de lixo entrar em ação ou se você precisar extrair dados de um banco de dados (mesmo que esse banco de dados esteja na memória - viva ao Redis), você terá problemas.

Essa é a razão pela qual a maioria dos bancos de dados de "negociação" tem todos os seus dados no mesmo espaço de memória e tem linguagens personalizadas fazendo a análise (como o Kdb).

Essa foi a inspiração para a LDB.

Milhões de fontes de dados (telefones celulares), atingindo seu banco de dados e calculando / atualizando para cada uma das solicitações milhares de contadores e executando todos os tipos de algoritmos. Por pedido. Em tempo real.

Mas vamos encarar isso. A grande maioria dos usuários / empresas nunca terá milhões (ou mesmo milhares) de solicitações atingindo seus servidores. É por isso que eu iniciei um novo banco de dados de código aberto com o codinome: HybrisDB.

HDB tem as seguintes características:

Simples de instalar (sem partes móveis) Simples de usar (painéis pré-definidos) Será perfeito para 99% dos usuários / empresas, mas não para o 1% como o Facebook ou o Google (sacrificando os recursos do Enterprise)

O conceito é ter um painel, observar os indicadores ligados / desligados e, em seguida, (talvez) conectar-se a um sistema para fazer um pedido.

Parece um interessante projeto interessante de hobby e eu ainda tento decidir entre usar Erlang ou Clojure para isso.

Ping me no twitter, se você tem alguma idéia!

Chutando o gerenciamento do tempo nas porcas.

Construir um Startup com dinheiro de bolso e vendê-lo por toneladas de dinheiro em apenas dois anos, faz você aprender um par de truques que mudam sua vida. Um deles é o gerenciamento do tempo.

A administração do tempo é um dos fatores decisivos para tornar alguém feliz. Ter muito tempo pode levar ao tédio, não ter tempo pode levar ao estresse e ansiedade. O engraçado é que é tão fácil saltar de um extremo ao outro e impossível ficar "na zona".

Primeiro de tudo, deixe-me tirar algo do meu peito: Não existe tal coisa como "tenho muitas coisas para fazer que preciso de mais de 24 horas por dia". Besteira. Mesmo se você tivesse 50 horas por dia, você ainda estaria lutando com todos. Por quê? Porque o tempo é irrelevante. Tudo é sobre procedimentos.

O que eu realmente odeio no gerenciamento do tempo é acompanhar o tempo. É ineficiente, fico entediado rapidamente e você não pode se concentrar 100% em uma tarefa toda vez para cada timeslot específico (a menos que você seja um monge buddist). O que eu amo fazer é assinalar tarefas. O prazer de eliminar uma tarefa que está na sua lista nas últimas duas semanas é o mesmo que comer um sorvete de sundae ao sol. Às vezes melhor ainda.

Eu pedi emprestado uma das formas mais eficazes de "matar" tarefas por uma técnica de gerenciamento de projetos chamada Scrum. Se você está em um Startup e não ouviu falar do Scrum, prepare-se para se surpreender.

Com base nesse método, você cria períodos de trabalho (chamados sprints) e adiciona itens a serem feitos nesses períodos. Por que isso é muito melhor do que apenas ter uma enorme lista de tarefas? Ele divide as tarefas em blocos de tempo grandes e de alto nível, que são mais fáceis de gerenciar e mais fáceis de extrair informações sobre como você (ou sua equipe) executa.

A falácia do planejamento.

Sempre que eu falo com um Startup que está lutando para ir a um release ou protótipo, há um tema recorrente: todos eles têm tarefas, alguns até têm marcos, mas ninguém tem um plano de ação de alto nível sobre o que precisa ser feito.

Nós, seres humanos, somos muito ruins em calcular coisas que duram mais do que algumas semanas, e o que é pior, é que somos péssimos em identificar isso. É uma coisa do ego.

Então, arregace as mangas e vamos fazer um pequeno teste.

Crie uma lista de todas as coisas que você precisa fazer e atribua um número de quão importante é este item (de 1 a 5) Adicione todos os valores e divida pelo número de tarefas (esta é sua velocidade média) Organize as coisas em dois grupos (grupo A e grupo B). Certifique-se de que cada grupo tenha um valor somado próximo à sua média. Pegue o primeiro grupo (grupo A) e divida-o novamente em dois grupos (grupo C e grupo D) Agora, nas próximas duas semanas, concentre-se em resolver todas as tarefas em grupo C.

Você pode estar se perguntando qual é a grande coisa por trás disso e por que isso é tão eficaz. Primeiro de tudo, é um sistema muito fácil que se traduz em uma taxa de abandono muito baixa. Em segundo lugar, mesmo a partir da primeira semana, você será capaz de calcular a sua velocidade média (que pode ser totalmente diferente da que você calculou aqui) e "sentir" o progresso. E terceiro, você terá um feedback realista de quanto trabalho é para uma única tarefa versus o valor que essa tarefa realmente oferece.

O que você deve fazer quando a segunda semana terminar, é colocar as tarefas não resolvidas de volta no pool de tarefas (chamado de backlog) e reorganizar seus grupos com base na sua velocidade média recém-calculada. Como regra geral, você deve calcular sua velocidade a cada mês.

Tenha em mente que existem sistemas mais sofisticados (falarei mais sobre eles em um próximo post), mas minha regra é que primeiro você precisa de algo simples que funcione agora e então você pode melhorar e repetir.

Como ter mais 7 dias por mês.

Uma de minhas resoluções de ano novo foi "estudar um de seus hábitos todos os meses" e decidi me concentrar em quais atividades estou gastando meu tempo online. Então, eu instalei o RescueTime, que é um aplicativo muito legal que fica em segundo plano e cria relatórios sobre quais aplicativos e sites você está usando mais. E não, não é enviar essa informação para a NSA (você não é tão importante!).

Mesmo tendo passado a maior parte do tempo trabalhando, escrevendo e me comunicando, também passei cerca de duas horas em média no Facebook (suspiro!). Não é nada demais. O que eu odiava era que na maioria das vezes eu estava rolando / atualizando para novas atualizações. Como abrir seu refrigirator a cada dois minutos, mesmo que você saiba que está vazio! Malditos hábitos!

Assim, gastar 2 horas todos os dias (às vezes mais) no Facebook significa 60 horas por mês ou 7 dias úteis. 7 dias de trabalho por mês. 7 dias, cada dia com 8 horas completas, para dormir, sair, fazer exercícios, escrever um livro, aprender algo novo.

O que fiz foi instalar o StayFocused, um plugin gratuito para o seu navegador que não permite que você gaste mais de 10 minutos em sites específicos todos os dias. E adivinha. O "Eu estou apenas usando o Facebook para se comunicar" é uma desculpa tão esfarrapada como eu não tive nenhum problema de comunicação com meus amigos, mesmo usando o Facebook por 10 minutos.

Agora, dê uma chance e me diga o que você construiu no seu tempo livre!

Informações sobre câmbio estrangeiro para.

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Melhores corretores de Forex.

Forex trading, que envolve a troca de uma moeda por outra no mercado de câmbio, não é para os fracos de coração ou inexperientes. Nenhum investimento é isento de riscos, mas o forex aumenta ainda mais o medidor de risco com seu rápido ritmo de negociação e alta alavancagem, o que significa que os investidores podem rapidamente perder mais do que seus investimentos iniciais. Claro, isso significa que você também pode lucrar na mesma velocidade, o que - combinado com a liquidez - é o que atrai os investidores para o comércio de moedas.

Ao selecionar seu corretor forex, você deve considerar plataformas de negociação e ferramentas, o número de pares de moedas oferecidos, alavancar máximos, atendimento ao cliente e, claro, os custos. Mas comparar custos é complicado na negociação forex: enquanto alguns corretores cobram uma comissão, muitos não anunciam comissões, ganham dinheiro no spread bid-ask - a diferença entre o preço que um corretor ou distribuidor está pagando pela moeda (a oferta) e preço pelo qual um corretor ou revendedor está vendendo uma moeda (o pedido). Corretores essencialmente rolam suas taxas para esse spread, ampliando-o e embolsando o excesso.

Essa é apenas uma das razões pelas quais a busca pelo melhor corretor forex é complexa. Outra é que há uma variedade de corretores por aí, muitos deles não regulamentados ou apenas regulados em países fora dos EUA. Para nossa lista dos melhores corretores de câmbio, consideramos apenas aqueles que são regulados pela National Futures Association e pela Commodity Futures. Comissão de Negociação.

Se você está ciente dos riscos aqui e ainda está preparado para mergulhar, aqui estão as principais escolhas da NerdWallet para os melhores corretores de forex trading. Uma sugestão: Todos esses corretores oferecem contas de demonstração gratuitas para que você possa testar o mercado com dólares virtuais. Mergulhe um pouco antes de mergulhar com seu próprio dinheiro.

Melhores corretores para negociação forex em geral.

Esses corretores combinam custos razoáveis com plataformas de negociação fortes e uma grande seleção de pares de moedas.

Comissão: Spread markup. Alavancagem máxima: 50: 1. Mínimo da conta: $ 0. Pares de moedas: 90+. Lote comercial mínimo: Nenhum.

Veja nossa revisão da TD Ameritrade. Comissão: Ambas as comissões (mínimo de $ 1; $ 0,10 / 1.000 unidades de cada lado) e spread de marcação, dependendo da moeda. Alavancagem máxima: 50: 1. Mínimo da conta: US $ 2.000. Pares de moedas: 100+. Lote de comércio mínimo: 1.000 para pares de comissão; 10.000 para pares de marcação de spread.

Os melhores operadores de câmbio combinam valor com seleção e ferramentas de alta qualidade, e a Oanda e a TD Ameritrade atingem todas essas notas. A TD Ameritrade não precisa de apresentações, já que o corretor freqüentemente encabeça nossas listas e é um vencedor em todos os aspectos, independentemente do produto de investimento que você está negociando. A empresa é provavelmente a melhor escolha se você quiser negociar vários produtos em uma conta multifuncional (digamos, ações, opções e forex), embora o fato de cobrar uma comissão (com um mínimo de US $ 1) em alguns pares de moedas pode levar a custos mais altos para os traders de baixo volume.

Se você preferir pagar através de uma margem de spread, a Oanda consistentemente teve os spreads mais baixos em nossa análise, que comparou os spreads ao vivo dos corretores dos sete principais pares de moedas ao longo de uma semana. A empresa também não possui uma exigência mínima de investimento e nenhum lote mínimo de comércio (a maioria dos corretores exige negócios de 1.000 unidades - um lote de micro - ou mais).

Melhor corretor para traders de moedas iniciantes.

Este corretor se destaca por seus recursos educacionais e suporte ao trader.

Comissão: Spread markup. Alavancagem máxima: 50: 1. Conta mínima: US $ 250. Pares de moedas: 52. Lote de comércio mínimo: 1.000.

Se você está entrando no mercado forex, você quer um corretor que possa fornecer recursos educacionais e suporte ao cliente para você começar. Forex tem amplo suporte ao cliente, juntamente com uma grande variedade de vídeos, webinars e guias para ajudá-lo a aprender o básico.

A maioria dos corretores de forex oferece suporte a traders 24 horas por dia, cinco dias por semana, e domingo às 17h. Hora do leste até sexta-feira às 5 da tarde Oriental. Mas o Forex acrescenta as horas de sábado (9h às 17h Eastern). Os custos podem ser um pouco mais altos aqui - o Forex usa exclusivamente margens de spread que saíram mais que a concorrência em alguns de nossos testes. A empresa também cobra contas com 90 dias sem atividade de negociação ou com posições abertas de US $ 15 mensais; os clientes podem optar por desativar temporariamente a conta para evitar essa taxa.

Uma nota: o Forex é de propriedade da Gain Capital, que também possui contas Forex da TradeKing. Esses corretores de forex operam separadamente, mas são muito semelhantes, portanto, os usuários que já estão familiarizados com o TradeKing podem preferir o TradeKing Forex. (O Forex superou o TradeKing Forex em nossa análise, com suas horas de suporte a traders mais longas e recursos educacionais muito mais extensos; essas ofertas são escassas em relação ao TradeKing.)

Melhores plataformas e ferramentas de negociação forex.

A TD Ameritrade oferece opções de plataformas comerciais de alta qualidade e ferramentas avançadas.

A TD Ameritrade é difícil de superar com sua plataforma de negociação thinkorswim, que permite que os usuários negociem não apenas a moeda, mas também uma série de outros produtos de investimento. A plataforma é de nível profissional, com recursos avançados de análise técnica e a capacidade de criar pares de forex personalizados, e a TD Ameritrade tem um aplicativo móvel igualmente robusto, o Mobile Trader. O Thinkorswim também oferece até US $ 200.000 em dinheiro virtual para praticar com seu recurso paperMoney. Uma desvantagem: a plataforma não oferece negociações automatizadas e está avançada o suficiente para que novos operadores possam facilmente ficar sobrecarregados.

Melhores corretores para negociação forex de baixo custo.

Em nossa análise, esses corretores ofereciam o maior valor.

Comissão: Spread markup. Alavancagem máxima: 50: 1. Mínimo da conta: $ 0. Pares de moedas 90+. Lote comercial mínimo: Nenhum.

Comissão: $ 0,80 por 10.000 unidades, turno Alavancagem máxima: 50: 1. Mínimo da conta: $ 5.000. Pares de moedas: 35. Lote comercial mínimo: 5.000, mas comissão mínima de $ 0.80.

Os custos associados com a negociação forex podem ser difíceis de descobrir, como observamos anteriormente. Negociantes de baixo volume podem economizar dinheiro com um corretor que marca seus spreads, mas não cobra comissões, desde que essas margens sejam competitivas. A Oanda publica tanto os spreads ao vivo quanto os históricos em seu site, e saiu como o vencedor claro em nossa análise para os spreads mais baixos dos principais pares. A empresa também não cobra taxas de inatividade.

Comerciantes de alto volume podem se beneficiar de um corretor somente comissionado, como a TD Ameritrade, uma de nossas melhores escolhas gerais. No entanto, o preço fixo de comissão da ATC Brokers faz com que a TD Ameritrade seja melhor: a empresa vende sua rodada de comissões (em outras palavras, para ambos os lados, quando você compra e vende) e cobra US $ 0,80 por 10.000 unidades. Uma ressalva: embora o corretor permita negociações tão pequenas quanto 5.000 unidades, US $ 0,80 é uma comissão mínima.

Resumo: melhores corretores de forex.

TD Ameritrade.

Corretores do ATC.

Arielle O'Shea é redatora da NerdWallet, um site de finanças pessoais. Email: aoshea @ nerdwallet. Twitter: @arioshea.

Atualizado em 21 de fevereiro de 2017.

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