1 tick ticking 전략 거래

E-Mini 선물의 스컬 핑 전략.

이것은 스 칼핑 수학에 관한 내 게시물의 후속 게시물입니다. 스캘핑 방법론을 설명하기 위해이 게시물에 설명 된 기술을 기반으로 간단한 전략을 작성했습니다.

이 전략은 1 분 길이의 바에서 단일 ES 계약을 체결합니다. 첨부 된 ELD 파일에는 Tradestation 또는 Multicharts에서 실행할 수있는 ES 스캘핑 전략을위한 Easylanguage 코드가 포함되어 있습니다.

이 전략은 시장 방향을 예측하려고 시도하지 않으며 시장 추세를 전혀 고려하지 않습니다. 단순히 변동성의 현재 수준을 살펴보고 변동성이 특정 임계 값 매개 변수보다 높거나 낮은 지 여부에 따라 긴 변동성 위치 또는 짧은 변동성 위치를 취합니다.

장기 변동성이란 시장을 매매하는 위치를 의미하며 느슨한 이윤 목표와 단단한 손절매를 설정합니다. 단기 변동성이란 시장을 매매하거나 고정 이익 목표를 설정하고 손절매를 놓을 수있는 위치를 의미합니다. 이것은 정확히 내가 게시물의 앞 부분에서 설명한 방법론입니다. 내가 사용한 매개 변수는 다음과 같습니다.

긴 변동성 : 이익 목표 = 8 ticks, Stop Loss = 2 ticks.

단기 변동성 : 이익 목표 = 2 틱, 정지 손실 = 30 틱.

Tradestation 또는 Multicharts에서 쉽게 수행 할 수있는 이러한 매개 변수 설정을 최적화하려고 시도하지 않았습니다.

우리는 변동성이 우리의 한계 수준을 초과한다는 것을 무엇을 의미합니까? 매우 간단한 측정 기준을 사용합니다. 현재 막대에 TrueRange를 사용하고 마지막 두 막대에 대해 TrueRange에서 증가 또는 감소의 50 %를 추가합니다. 그건 내 원유 변동성 & # 8220; 예측.

설명 할 마지막 요점은 변동성 예측치가 임계치를 상회한다고 가정하여 장기 변동성을 원한다는 것입니다. 좋습니다. 그렇지만 우리는 ES를 사거나 판매합니까? 한 가지 방법은 추세를 예측하여 시장의 방향을 측정하는 것입니다. 나쁜 아이디어는, 어떤 수단 으로든, 나는 변동성이 짧은 시간 틀 (예 : 1 분)에서 어떤 추세 신호를 익사한다고 주장했지만. 그래서 저는 시장 방향에 대한 가정을하지 않는 접근법을 선호합니다.

이 접근법에서 우리는 변동성을 upsideVolatility와 downsideVolatility로 나눕니다. upsideVolatility는 닫기 & gt; 닫기 [1]. downsideVolatility는 Close & lt; 닫기 [1]. 수익의 표시에 따라 변동성을 계산하는 이러한 종류의 방법론은 잘 알려져 있으며 Sortino 비율과 같은 성과 측정에 사용됩니다. 이것은 Sharpe 비율과 같지만 시장이 하락한 날을 사용하여 수익의 표준 편차를 계산합니다. 이 방법으로 계산하면 표준 편차는 (semi-variance)의 제곱근이라고합니다.

어쨌든, 우리의 전략으로 돌아 가라. 따라서 우리는 상승 및 하락 변동성을 계산하고 이들 변동성 상한선과 하한선에 대해 테스트합니다.

의사 결정 트리는 다음과 같습니다.

upsideVolatilityForecast & gt; upperVolThrehold, 폭 넓은 PT 및 타이트한 ST (긴 시장, 긴 변동성)로 시장에서 구매하십시오.

downsideVolatilityForecast & gt; upperVolThrehold, 폭 넓은 PT 및 타이트한 ST (단기 시장, 장기 변동성)

upsideVolatilityForecast & lt; lowerVolThrehold, 타이트한 PT와 넓은 ST (단기 시장, 짧은 변동성)로 한도에 대해 물어보십시오.

downsideVolatilityForecast & lt; lowerVolThrehold, 타이트한 PT 및 와이드 ST (긴 시장, 짧은 변동성)를 가진 한도에서 입찰가로 구매하십시오.

다음주의 사항을 참고하십시오. 이 전략을 살기 위해 노력하지 마십시오 (그러나 그것을 거래 가능한 전략의 기초로 사용하십시오)

1.이 전략은 일반적으로 1 분 정도의 짧은 간격으로 비현실적인 채우기 비율에 대한 일반적인 가정을합니다.

2.이 전략은 계약 당 $ 3 또는 라운드 턴 당 6 달러의 수수료 및 수수료를 허용합니다. 거래 비용이 이보다 더 높을 수 있습니다.

3. Tradestation은 여기에서 사용 된 기간 (2000 년에서 2014 년까지) 동안 진드기 수준에서 분석을 수행 할 수 없습니다. 진드기 분석에 의한 진드기는 매우 다른 결과를 나타냅니다 (좋든 나쁘 든).

4. 전략은 극단적으로 깎여있다 : 수익의 대다수는 긴 측면에서 만들어지고, 승리율과 수익 요소는 긴 거래와 짧은 거래에서 매우 다르다. 나는 진드기 분석에 의해 진드기로 바뀔 것이라고 생각한다. 그러나 긴 거래가 짧은 거래와 다르게 처리되도록 더 많은 매개 변수를 추가해야 할 수도 있습니다.

5. 매개 변수를 최적화하려고 시도하지 않았습니다.

6 가까운 장래에 시장을 떠나는 주간 전략입니다.

그래서 여기에 결과가 있습니다.

보시다시피, 이 전략은 매끄럽고 상향 경상적인 주식 곡선을 산출하며, 2008 년의 시장 변동성이 큰 기간에 그 비중이 크게 증가합니다.

단일 ES 계약 수수료 후 순이익은 243,000 달러 (계약 당 3.42 달러)이며 승리율은 76 %이고 이익 계수는 1.24입니다.

이 기본 구현은 분명히 이익의 대부분이 생성되는 짧은 쪽과 긴쪽에 전략적 수익성의 불균형을 해결하는 것 이외에도 여러 분야에서 개선이 필요합니다.

고주파수 스캘핑 전략.

HFT 스캘핑 전략은 저주파 전략과 비교하여 몇 가지 매우 바람직한 특성을 즐긴다. 현재 Collective2 웹 사이트에서 실행중인 VIX 선물의 스캘핑 전략이 있습니다.

전략은 매우 수익성이 높습니다. Sharpe Ratio는 9를 초과합니다 (거래 비용 14 달러 prt 초과). 많은 거래 (하루 10-20 회)를 기반으로 일관되고 신뢰할 수 있습니다. 전략이 낮습니다. 기본 지분 및 변동성 지표와의 음의 상관 관계 야간 위험은 없습니다.

HFT 두피 전략에 관한 배경.

그러한 전략의 매력은 부인할 수 없습니다. 그렇다면 어떻게 개발할 것인가?

독자들이 고주파 거래에 대한 배경 및 스캘핑 전략에 익숙해지는 것이 중요합니다. 특히 다음 블로그 게시물을 읽는 것이 좋습니다.

실행과 HFT 전략의 알파 생성.

HFT 전략을 이해하는 열쇠는 실행이 모든 것입니다. 저주파 전략을 사용하면 알파 소스를 연구하는 데 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 종종 정교한 수학 및 통계 기술을 사용하여 알파 신호를 식별하고 백그라운드 노이즈와 분리합니다. 전략 알파는 저주파수 전략에서 총 수익의 80 %를 차지하며, 실행은 나머지 20 %를 차지합니다. 실행이 중요하지 않다는 것은 아니지만 매월 회전율로 전략을 세울 수있는 기본 포인트가 너무 많습니다. 대조적으로 고 빈도 전략은 무역 실행에 크게 의존하며 전체 거래 수익의 80 % 이상을 차지할 수 있습니다. 전략 알파를 생성하는 알고리즘은 종종 매우 단순하며 에지 중 가장 작은 것만 제공 할 수 있습니다. 그러나 수천 개의 거래를 통해 확장 된 매우 작은 에지는 상당한 수익을 창출하는 데 충분합니다. 그리고 위험은 아주 작은 시간 증가분의 많은 부분에 걸쳐 있기 때문에, 수익률은 위험 조정 기준에 따라 눈에 띄게 높아질 수 있습니다. Sharpe Ratios 10 이상은 HFT 전략으로 일반적으로 달성됩니다.

대부분의 경우 HFT 알고리즘은 근본적인 상승 또는 하락의 조건부 확률을 추정하여 이에 따라 입찰 또는 제안 가격에 기댈 수 있습니다. 제공된 주문은 적절한 유효 율을 보장하기 위해 대기열 앞쪽에 배치 될 수 있습니다. 확률의 법칙은 나머지를 처리합니다. 따라서 HFT 환경에서 대기 시간을 완화하고 제한 주문서에서 우선 순위를 설정하고 유지하는 기술을 개발하는 데 많은 노력이 필요합니다. 또 하나의 주요 관심사는 도서 장서의 역 동성을 모니터하여 장부상의 압박이 열려있는 주문에 대해 움직일 수 있다는 것입니다. 이를 통해 정보를받은 거래업자의 불리한 선택이나 원하지 않는 인벤토리의 축적을 피할 수 있습니다.

고주파 스캘핑 전략에서 일반적으로 거래 당 평균 1 / 2 ~ 1 틱을 포착하려고합니다. 예를 들어 여기에 설명 된 VIX 스캘핑 전략은 거래 당 계약 당 평균 약 23 달러, 즉 선물 계약의 틱 (tick)의 1/2 이하입니다. 무역 진입 및 퇴출은 제한 주문을 사용하여 이루어 지는데, 무역 당 평균 한 번의 진드기를 발생시키지 않는 미끄러짐을 수용 할 여지가 없기 때문이다. 대부분의 HFT 전략과 마찬가지로 알파 알고리즘은 보통 수준으로 정교하며 전략은 수용 가능한 유효 노출 률 (실행되는 제한 주문의 비율)을 달성하는 데 크게 의존합니다. 충분한 채움 율을 달성하는 것의 중요성은 위에 언급 된 두 개의 게시물 중 첫 번째 게시물에 명확하게 설명되어 있습니다. 그렇다면 HFT 전략의 유효 유효 률은 무엇입니까?

채우기 속도.

필자는 문제의 핵심 부분에 초점을 맞춤으로써 채우기 비율 문제를 해결할 것입니다 : 막대의 극단에서 발생하는 채우기 (극단적 인 히트라고도 함). 이는 가격이 가장 높은 가격 (판매 주문의 경우) 또는 가장 낮은 가격 (구매 주문의 경우) 가격 시리즈의 모든 막대의 거래 가격과 일치하는 주문입니다. 술집 내부의 가격에 제한 주문이 반드시 채워 지므로 논쟁의 여지가 없습니다. 그러나 술집의 말단에서 주문을 제한하거나 채우지 않을 수도 있으므로주의의 초점 인 주문입니다.

기본적으로 대부분의 소매 플랫폼 백 테스트 시뮬레이터는 극단적 인 히트를 포함한 모든 제한 주문이 기본 거래가 있으면 채워진다 고 가정합니다. 즉, 이러한 시스템은 일반적으로 극단적 인 조회수에 대해 100 % 유효 노출 률을 가정합니다. 이것은 매우 비현실적입니다 : 대부분의 경우 막대의 높거나 낮음은 최근 추세를 반전하기 전에 가격 시리즈가 잠깐 방문하는 전환점을 형성하며 상당한 시간 동안 재 방문하지 않습니다. 대기열 앞쪽에있는 처음 몇 가지 주문은 채워질 것이지만 대부분의 주문은 우선 순위를 낮추는 순서로 실망하게됩니다. 상인이 자신의 거래를 수행하기 위해 HFT 플랫폼 대신 소매 거래 시스템을 사용하는 경우, 그의 제한 주문은 시스템의 대기 시간이 비교적 길기 때문에 거의 항상 대기열 뒤쪽으로 쉬게됩니다. 결과적으로 그의 많은 주문 중 상당량이 & # 8211; 특히, 극단적 인 히트 & # 8211; 채워지지 않을 것이다.

채워지지 않은 한도 주문으로 인한 다수의 거래 누락의 결과는 모든 HFT 전략에 치명적일 수 있습니다. 대부분의 백 테스트 시스템에서 쉽게 사용할 수있는 간단한 테스트는 극단적 인 조회수에 대한 유효 노출 률과 관련하여 기본 가정을 변경하는 것입니다. 그러한 주문의 100 %가 채워 졌다고 가정하는 대신 시스템은 가격 시리즈가 이후 제한 가격을 초과하는 경우에만 제한 주문이 채워지면 결과를 테스트 할 수 있습니다. 이전에 언급 된 첫 번째 블로그 게시물에 설명 된 것처럼 대체 시나리오에서 생성 된 결과는 대개 매우 불리합니다.

현실적으로, 물론, 가정도 합리적이지 않습니다. 전략의 극단 히트의 100 % 또는 0 %가 채워지지 않을 가능성은 희박합니다. & # 8211; 실제 유효 노출 률은이 두 결과 사이의 어딘가에 위치 할 것입니다. 그리고 이것은 중요한 문제입니다. 일정 비율의 유효 노출 률에서 전략은 수익성에서 비영리 단체로 이동합니다. HFT 스캘핑 전략을 성공적으로 구현하는 핵심은 실행이 해당 분할 선의 오른쪽에 있는지 확인하는 것입니다.

실제로 HFT 스 캘링 전략 구현.

유효 노출 률 문제의 한 가지 해결책은 HFT 인프라를 구축하는 데 수백만 달러를 소비하는 것입니다. 그러나이 게시물의 목적 상 Tradestation이나 Interactive Brokers와 같은 소매 거래 플랫폼을 사용하는 것으로 상인이 한정되어 있다고 가정합니다. 이러한 환경에서 HFT 스캘 핑 시스템이 여전히 실행 가능합니까? 놀랍게도 그 대답은 예 & # 8211; 발견하는데 수년이 걸린 기술을 사용했습니다.

이 방법을 설명하기 위해 E-Mini S & P500 선물 계약에 다음 HFT 스캘핑 시스템을 사용할 것입니다. 이 시스템은 E-Mini 선물을 3 분 막대로 거래하며 평균 보유 시간은 15 분입니다. 평균 거래가 매우 적습니다. & # 8211; 약 $ 6 prt $ 8 prt의 수수료. 그러나이 전략은 많은 수의 거래로 인해 매우 수익성이 높은 것처럼 보입니다. 하루 평균 약 50에서 60입니다.

여태까지는 그런대로 잘됐다. 그러나 중요한 문제는 전략에 의해 생성 된 극단적 인 히트 수가 매우 많다는 것입니다. 예를 들어 10/18 거래 활동을 봅니다 (아래 참조). 그날 53 건의 거래 중 무역이 발생한 3 분 바의 고가 또는 저가로 극단적 인 히트가 25 건 (47 %) 발생했습니다.

전반적으로 전략 극단적 인 히트 율은 34 %로 매우 높습니다. 실제로 이러한 주문 중 1/4 또는 1/3 만 실제로 실행됩니다. & # 8211; 총 주문 수의 약 20 %에 달하는 나머지는 실패 할 것이라는 의미입니다. HFT 스캘핑 전략은 이러한 결과를 극복하기 위해 노력할 수 없습니다. 전략적 수익성은 누락 된 수익성이 높은 거래와 출구 주문이 실행되지 않은 후에 확대되는 거래 손실로 구성됩니다.

그런 상황에서 무엇을 할 수 있습니까?

수동 무시, MIT 및 기타 중재.

한 가지 접근법은 일종의 수동 감독으로 문제를 해결하기에 충분할 것이라고 순진하게 생각하는 것입니다. 상인이 시스템의 두 가지 버전 (시뮬레이션 및 시뮬레이션 버전)을 나란히 실행한다고 가정 해 보겠습니다. 제한 주문이 시뮬레이션 시스템에서 실행되지만 생산에서 실행되지 않을 경우 상인은 단계적으로 시스템을 수동으로 무시하고 스프레드를 교차시켜 거래를 실행합니다. 그렇게함으로써 상인은 거래가 이행되지 않았을 때 일어날 수있는 손실을 방지하거나 나중에 수익성이있는 것으로 거래를 강제 할 수 있습니다. 그러나 마찬가지로 상인은 나중에 돌아 서서 손실에서 이익으로 이동하는 무역의 출구를 강요하거나 패자로 판명되는 무역에 진입 할 수 있습니다. 상인이 알 수있는 방법이 없으며, 그 시나리오 중 어느 것이 재생 될지도 모릅니다. 그리고 상인은 하루에 20 번 정도 같은 결정에 직면해야합니다. 상인이 승자를 뽑아 내고 패자를 깎는 데 정말 좋은 사람이라면 그는 자신의 거래 시스템을 스크랩하고 수동으로 거래해야합니다!

다른 방법은 거래 시스템이 문제를 처리하도록하는 것입니다. 예를 들어, 거래가 한계 가격 (MIT)에서 발생하거나 제한 가격이 초과 된 후 x 초 후에 제한 주문을 시장 주문으로 변환하도록 시스템을 프로그래밍 할 수 있습니다 만졌어. 그러나 다시 한 번 그런 행동이 긍정적 인 결과를 낳을 지 아니면 한계 주문을 제자리에 두는 것과 비교할 때 더 나쁜 결과를 낳을 지 미리 알 수있는 방법이 없습니다.

실제로 수동 또는 자동 여부에 상관없이 개입은 시스템의 거래 성능을 향상시키지 않을 것입니다. 그러나 가격대의 극단적 인 상황에서 일어나는 거래의 진입과 퇴출을 강요하면 상인은 스프레드를 넘어서 추가 비용을 부담하게됩니다. 거래 당 평균 반값 미만의 수익을 창출하는 시스템에서 모든 거래의 1/3 정도의 비용을 발생시키는 것은 확실합니다.

소매 플랫폼에서 HFT 전략을 성공적으로 구현.

수년 동안 필 레이트 문제에 대한 유일한 해결책은 HFT 인프라에서 스캘핑 전략을 구현하는 것이라고 생각했습니다. 어느 날 나는 전략의 속도가 느려지면 어떻게 될 것인가라는 질문에 스스로에게 묻습니다. 특히, 우리가 3 분 E-Mini 전략을 취하여 5 분 막대로 실행했다고 가정합니다.

내 첫 번째 실현은 HFT 전략에서 알파 생성 알고리즘의 상대적 단순성이 여기에 장점이라고했습니다. 낮은 주파수 환경에서 알파 추출 프로세스의 복잡성은 다른 자산 또는 시간 프레임으로 일반화하는 기능을 완화합니다. 그러나 HFT 알고리즘은 간단하고 포괄적인데, E-Mini 선물의 경우 3 분 길이의 바에서 작동하는 것이 E-Minis의 5 분 막대 또는 SPY의 경우에도 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 알고리즘의 본질이 가격이 y 바 이동 평균보다 x % 이상 떨어질 때 구매하면 간단합니다. 이 방법은 3 분, 5 분 분, 60 분 또는 심지어 매일 바를 표시합니다.

그래서 우리가 3 분 막대 대신 5 분 막대에 E-mini scalping 시스템을 가동하면 어떻게됩니까?

분명히 전략의 전반적인 수익성은 느린 시간 규모에서 더 적은 수의 거래와 함께 감소합니다. 그러나 평균 거래가 증가했고 전략은 전반적으로 매우 수익성이 높습니다.

더 중요한 것은 평균 극단적 인 히트 율은 34 %에서 22 %로 떨어졌습니다.

따라서 우리는 더 적은 수익을 올리는 무역을 얻게 될뿐만 아니라 5 분 막대의 극단에서 훨씬 낮은 비율로 거래가 발생합니다. 결과적으로 유효 기간 문제는이 기간에 덜 중요합니다.

물론, 이 과정을 계속할 수 있습니다. 10 분 막대 또는 30 분 막대는 어떨까요? 그러한 실험에서 찾을 수있는 것은 전략 수익성과 유효 노출 률 의존성 간의 균형을 최적화하는 시간 프레임이 있다는 것입니다.

그러나 우리가 해명해야 할 또 다른 중요한 요소가 있습니다. 시스템에서 거래 기록을 검토하면 날마다 극단적 인 히트 율에 큰 변동이 있음을 알 수 있습니다 (예 : 전체 평균 22 %에 비해 10/18의 46 %로 높습니다). 실제로 각 거래 일과 중에 극단적 인 히트 율에는 상당한 변동이 있으며 12 시부 터 2 시까 지와 같이 느린 시장 간격에서 요금이 상승합니다. 결국 나에게 일어난 중요한 실현은 물론 중요한 것은 시계 시간 (또는 HFT 말의 벽 시간)이 아니라 거래 시간, 즉 거래가 발생하는 속도라는 점입니다.

벽 시간 대 거래 시간.

우리가해야 할 일은 특정 시간 (분) 대신 지정된 거래 수를 포함하는 막대를 표시하도록 차트를 재구성하는 것입니다. 이 계획에서는 주어진 막대의 경과 시간이 3 분, 5 분 또는 다른 시간 간격인지 여부에 상관하지 않습니다. 우리가 요구하는 것은 막대가 다른 막대와 동일한 양의 거래 활동으로 구성된다는 것입니다. 시장 개방 또는 폐쇄와 같은 높은 볼륨 기간 동안에는 무역 시간 막대가 더 짧아지고, 단 몇 초만에 구성됩니다. 하루 중반의 느린 기간에는 같은 수의 거래를 실행하는 데 훨씬 오래 걸립니다. 그러나 각 기간은 기간이 얼마나 길어도 상관없이 동일한 수준의 거래 활동을 나타냅니다.

차트에 원하는 바당 거래 방법을 어떻게 결정합니까?

일반적으로 전략은 일일 거래율에 따라 15 %에서 25 % 사이의 극단적 인 히트 율을 용인합니다. 원래의 구현에서 전략이 받아 들일 수 없을 정도로 높은 히트 율 50 %를 갖는다 고 가정 해보십시오. 그리고 설명의 목적으로 각 타임 바가 평균 1,000 건의 계약을 산출한다고합시다. 변동성이 시간의 제곱근에 비례하기 때문에 극단적 인 적중률을 2 배, 즉 50 %에서 25 %로 줄이려면 막대 당 평균 거래 수를 2 배로 늘려야합니다 ^ 2, ie 4.이 그림에서 막대 당 4,000 건의 계약을 포함하는 볼륨 바가 필요합니다. 물론 이것은 엄지 손가락의 규칙 일뿐입니다. & # 8211; 실제로 바당 3,000 ~ 6,000 계약의 범위에서 다양한 볼륨 바 (bar) 크기의 전략을 구현하고 각각의 경우 성능과 채우기 비율 간의 균형을 평가하고자합니다.

이 접근 방식을 사용하여 막대 당 20,000 계약의 E-Mini 스캘핑 전략을위한 볼륨 바 구성에 도달합니다. 이 시간대에 거래 활동은 일일 약 20-25 거래로 줄어들지 만 높은 승리율과 평균 거래 규모가 있습니다. 더 중요한 것은 극단적 인 히트 율은 평균 22 %로 평균보다 낮기 때문에 거래자는 볼륨 바 극단에서 발생하는 일일 평균 거래량이 하루에 4 ~ 5 건에 불과하다는 것을 의미합니다. 이 시나리오에서 수동 개입은 거래 실적에 미치는 영향이 훨씬 적으며 소매 거래 플랫폼에서도 전략이 실행 가능할 수 있습니다.

(참고 : 아래 결과는 볼륨 막대를 사용할 수있는 기간 인 지난 6 개월 동안의 전략 실적 만 요약 한 것입니다.

끝 맺는 말.

원칙적으로 소매 플랫폼에서 HFT 스캘핑 전략을 실행 속도를 낮추어 구현하는 것이 가능하다는 것을 알았습니다. 즉, 더 낮은 빈도의 막대에 전략을 구현하는 것이 가능합니다. 많은 HFT 알파 생성 알고리즘의 단순성으로 인해 종종 여러 시간 프레임 (때로는 자산 전반)에 걸쳐 일반화가 가능합니다. 더 나은 접근법은 전략을 구현하기 위해 볼륨 바 또는 거래 시간을 사용하는 것입니다. 제곱근 시간 규칙을 사용하여 적절한 막대 크기를 계산하여 막대 볼륨을 조정하여 필요한 채우기 속도를 생성 할 수 있습니다. 10 % ~ 15 %의 히트 율이 일반적으로 이상적 일지라도, 일일 거래율에 따라 최대 25 %까지 극단적 인 히트 율이 허용 될 수 있습니다.

마지막으로 데이터에 관한 단어입니다. 거래 플랫폼 및 연결성과 관련하여 필요한 절충안을 만들 수는 있지만 적시성 및 완전성면에서 최고 품질이어야하는 시장 데이터는 마찬가지입니다. 그 이유는 특히 시장 데이터의 무결성과 대기 시간이 중요한 거래 시간에 전략을 구현하려고 시도하는 경우 자명합니다. 이런 맥락에서 인터랙티브 브로커 (Interactive Brokers)와 같은 데이터 피드를 사용하면 간단하게 & # 8211; 데이터는 500ms 패킷으로 전적으로 작업에 부적합합니다. 상인은 합리적으로 여유가있는 가장 높은 시장 데이터 피드를 사용해야합니다.

이러한주의 사항을 제외하고, 소매 거래 플랫폼에서도 대량의 스캘핑 전략을 구현하는 것이 가능하며, 시스템의 모델링 및 구현에 충분한주의를 기울여야한다는 결론을 얻을 수 있습니다.

무역 및 투자.

거래 및 투자 가이드.

실생활 예제를 사용하여 Betfair에서 한 눈금의 스킨에 대한 빠른 가이드.

스포츠에 베팅 확률을 두드리는 것은 베팅에 대해 인용 된 확률로 작은 움직임에서 작고 규칙적인 이윤을 남기는 상인을 포함하는 베팅 거래 유형입니다. Scalpers는 두피 베팅에 가장 좋은 곳이 Betfair라는 것을 알게 될 것입니다. Betfair에서 스컬 핑은 Bet Traders와 같은 타사 소프트웨어 제공 업체가 가능합니다. 내기 거래 소프트웨어는 한 번의 클릭으로 도박을하고 헤지를 가능하게합니다. 이 게시물을 열지 못했고 Betfair를 인식하지 못하는 독자는 Betfair를 설명하는 게시물을 읽어야합니다. 대부분의 거래 유형과 같은 두피는 과학보다 기술이며 설명과 지침이 필요합니다.

아래 동영상에서 The Badger라는 상인의 호의에 따라 Betfair에서 영국 경마 시장을 스캘핑하는 사례가 있습니다. Badger는 Racing Traders의 소프트웨어 인 Bet Trader Pro를 사용하여 거래를합니다. 나중에 Bet Trader 소프트웨어에 대해 자세히 알아보십시오.

스캘핑에 대해 더 많은 설명이 필요한 사람들은이 섹션을 읽어야합니다. 다른 사람들은 Betfair에서 경마를 스케이프하는 상인의 실제 사례를 얻기 위해 비디오로 바로 가야합니다. 스캘핑의 주요 이론은 다음과 같습니다.

작은 이익은 같은 선택 (이 예에서는 같은 말)에서 등판과 평판 확률 사이의 차이로 만들어집니다. 항상 높은 상태 (높은 확률)와 낮은 상태 (낮은 확률). 어떤 베팅이 먼저 나올지는 중요하지 않습니다. 소프트웨어를 사용하여 거래를 완료하는 두 번째 베팅을하십시오. 이 소프트웨어에는 거래를 완료하고 이익을 보장하기 위해 스테이크가 내려야 할 필요가있는 헤징 기능이 있습니다. 헤지 (hedge)는 본질적으로 다른 모든 선택 (이 경우 경주의 말)에 걸쳐 베팅을합니다. 잃어버린 거래보다 승리하는 거래를 많이하고 이익을 얻습니다. 이 목표를 달성하기 위해 자금 관리 및 손실 방지 기술을 사용하십시오.

영국 경마는 Betfair의 두피에 인기있는 시장입니다. 특히 경주가 시작되기 10 분 전까지는 많은 돈이 듭니다. 스캘핑은 유동성에 의존합니다 (많은 돈이 도박 시장에 들어갑니다).

이는 헤이스팅 버튼을 사용하여 누가 어떻게 경쟁에서이기 든 이익을 보장하는 빠른 틱 수익을 창출하는 방법의 한 예입니다. 무역이 완료되기 전에 경주가 진행되는 것에 관한 경고의 말; 경주가 돈을 잃을 상당한 위험을 만들기 시작할 때 어떤 일이 일어날 수 있습니다. 말은 블록에서 넘어 지거나 큰 손실을 초래할 수 있습니다.

배트 거는 즉시 거래가 성사되며 배팅이 성사 될 때까지 기다려야한다는 것을 알 수 있습니다. 거래 소프트웨어의 가장 중요한 기능 중 하나는 속도입니다. 상인은 베팅을 대기열의 맨 앞에 놓기를 원합니다. 베팅을하는 데 너무 오래 걸리면 수익성있는 기회를 놓치게됩니다. Bet Trader 소프트웨어는 트레이더가 시작할 수있는 완전한 기능의 무료 버전을 제공하기 때문에 훌륭합니다. 거래자는 속도가 필요하기 때문에 프리미엄 가입은 필수적이지만

유로 화폐 선물 스칼 핑 전략 테스트.

스캘핑은 많은 시스템 거래자를 흥미롭게 만드는 것입니다. 작은 위험을 감수하면서 시장에서 매일 작지만 일관된 거래를하는 데있어서의 어려움은 매력적입니다. 스캘핑 (scalping)을 통해 일반적으로 5 분 이내의 작은 시간대에서 거래가 가능합니다. 아이디어는 직책을 열어 몇 번만 이익을 포착하는 것입니다. 항소는 우리가 작은 시간대에서 거래를하고 있기 때문에 위험 부담이 적으므로 작은 계좌로 거래 할 수 있습니다. 종종 높은 승리율을 보이며 시간당 또는 매일 같은 더 높은 시간대의 설정보다 자주 발생하는 설정을 갖게됩니다. 잠재적으로 대규모 누적 이익을 창출 할 수있는 스캘핑과 거래 기회의 빈도가 높아지는 경향이 있습니다.

극단적 인 가격 움직임.

차트 설정 및 거래 규칙.

차트 : EURUSD 5 분 SMA 기간 : 200 이동 평균 봉투 : SMA의 1.0 %.

가격이 더 낮은 봉투 아래로 교차하고 닫으면 시장에서 구매하십시오. 가격이 위 봉투를 넘어서 닫으면 시장에서 매도하십시오.

가격이 더 낮은 봉투 위로 교차하여 닫히면 시장에서 오랫동안 나가십시오. 가격이 교차하여 상단 봉투 아래로 닫히면 시장에서 잠깐 나가십시오.

미끄러짐과 위임의 효과.

베이스 라인 시스템.

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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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1 tick ticking 전략.

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이것은 리셉션 범주의 첫 번째 단계 포럼에서 1 tick ticking 전략에 대한 토론입니다. 누구든지 공유 할 수있는 1 tick짜리 전략을 가지고 있습니까? Excel에서 가급적이면 X_Trader를 사용하도록 조정하십시오. .

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