Portafolio De Estrategias Comerciales

Introducción A menudo necesitamos crear algoritmos que deberían llevarse bien, es decir, la operación de un algoritmo no debe ser influenciada por el algoritmo. Las acciones de otros algoritmos realizados al mismo tiempo. Esta situación se produce cuando es necesario combinar varios algoritmos en un módulo ejecutable ex5. A pesar de su aparente simplicidad, estas tareas tienen algunas trampas significativas características algorítmicas que deben ser considerados al construir el motor de las estrategias comerciales. El motor de comercio de CStrategy incluye un conjunto de algoritmos que implementan la cooperación de dos y más estrategias de negociación. Los analizaremos en detalle en la cuarta parte de esta serie. Asimismo, crearemos un perfil de negociación de un grupo de Expertos Asesores que coticen simultáneamente con el fin de diversificar los riesgos comerciales. La clase CStrategyList un contenedor de estrategias de tipo CStrategy pertenece a los algoritmos que proporcionan la operación simultánea de estrategias. La clase permite cargar la presentación basada en XML de las estrategias, así como crearlas dinámicamente utilizando el método correspondiente una fábrica de estrategias. El vídeo adjunto demuestra el proceso de probar múltiples estrategias en el MetaTrader 5 Strategy Tester. Todas las estrategias basadas en el motor de comercio descrito tienen un panel personalizado predeterminado, que le ayuda a controlar fácilmente estrategias separadas directamente del gráfico. CStrategyList Strategy Manager El segundo artículo de la serie Universal Expert Advisor describió la clase CStrategy y sus módulos principales. Mediante el uso de esta clase y su funcionalidad implementada en los módulos, cada estrategia heredada mantiene una lógica de negociación unificada. Sin embargo, organizar un proceso comercial usando robots es algo más que una mera ejecución de peticiones comerciales. Es importante asegurar su cooperación, incluyendo la operación de varios algoritmos en un módulo ejecutable ex5. La clase CStrategyList especial se utiliza para este propósito en particular. Como se puede adivinar a partir de su nombre, esta clase proporciona una lista de estrategias de tipo CStrategy, pero su operación es algo más complicada que la operación de un contenedor de datos habitual. El módulo resuelve las siguientes tareas: asegurar el funcionamiento simultáneo de varias estrategias de negociación entregando eventos comerciales a cada instancia de estrategia creando objetos de estrategia a partir de la lista de estrategias unificadas de interacción de estrategias (deserialización de datos) con el panel personalizado utilizado para la configuración de EA. Aquí está el encabezado de la clase CStrategyList: Como puede ver, la mayoría de los métodos presentados son manejadores de eventos comerciales. Tienen contenidos del mismo tipo. Vamos a analizar uno de ellos, OnBookEvent: Como se ve desde el contenido de la clase, busca estrategias de CStrategy en la lista y llama a un evento apropiado en cada una de las estrategias. El funcionamiento de otros métodos de eventos es similar. Además de pasar de eventos, CStrategyList lleva a cabo procedimientos especiales que cargan estrategias desde el archivo XML. Para obtener más información sobre cómo funciona, lea la siguiente sección. Estrategias de carga desde una lista XML. Un portafolio de estrategias Si un módulo ejecutable ex5 contiene varios algoritmos de negociación, necesitamos herramientas para generar un portafolio de estrategias. Supongamos que dos algoritmos con diferentes parámetros intercambian en un módulo ejecutable. Cómo configurar estos parámetros Lo más sencillo es emitir los parámetros de cada estrategia en la ventana de propiedades de EA. Pero qué hacer cuando se utilizan muchas estrategias, cada una de las cuales tiene muchos parámetros En este caso, la lista de parámetros con diferentes modificadores, banderas, cadenas y comentarios sería enorme. Eso es lo que la ventana de parámetros de un asesor experto comercial de tres estrategias se vería así: Fig. 1. La lista de parámetros de la EA comercial de tres estrategias Un asesor experto puede utilizar aún más estrategias. En este caso, la lista de parámetros podría tener un tamaño inimaginable. El segundo aspecto importante del comercio de cartera es la creación de estrategias sobre el flujo. Supongamos que queremos ejecutar la misma estrategia con dos conjuntos diferentes de parámetros. Qué debemos hacer Obviamente, a pesar de los diferentes conjuntos de parámetros, estas dos estrategias son una y la misma estrategia, aunque con diferentes configuraciones. En lugar de crear cada una de las estrategias manualmente, podemos confiar esta tarea a una clase separada. La clase puede crear automáticamente un objeto de estrategia y configurarlo correctamente. Antes de crear una estrategia sobre el flujo, es necesario proporcionar su descripción completa. La descripción debe contener los siguientes detalles: el nombre de la estrategia un ID de estrategia único o su número mágico el símbolo de la estrategia que se está ejecutando en el marco de trabajo de la estrategia una lista de parámetros únicos de estrategias (una lista individual para cada estrategia). La descripción de la estrategia puede contener otras propiedades además de la lista anterior. La mejor manera de proporcionar esta descripción es usar XML. El lenguaje se ha creado como una herramienta de descripción especial. Permite describir convenientemente objetos complejos, de modo que un objeto como una estrategia de negociación puede convertirse en un documento XML de texto y un documento de texto puede convertirse en una estrategia. Por ejemplo, basado en un documento XML, el motor de negociación puede crear una estrategia y configurar correctamente sus parámetros. Para trabajar con este tipo de documentos directamente desde MQL5, debemos usar una biblioteca especial de XML-Parser disponible en la base de código. A continuación se muestra un ejemplo de la descripción XML de un portafolio que carga tres estrategias de MovingAverage con diferentes parámetros: Cada una de las estrategias forma la unidad ltStrategygt. Los siguientes atributos se especifican en ella: Símbolo, Marco de tiempo, Magic y StrategyName. A partir del ejemplo anterior, vemos que cada una de las tres estrategias tiene su propio símbolo, su número mágico y su calendario. Además de estos parámetros requeridos, otras propiedades de estrategia se especifican en la lista XML. Sección ltTradeStateStartgt especifica el modo de negociación en el momento del lanzamiento de la estrategia. La sección ltParamsgt contiene los parámetros de la estrategia. Al arrancar, el motor de negociación intentará cargar las estrategias de negociación desde el archivo XML anterior. Se carga y crea una estrategia basada en este documento en la clase CStrategyList en su método LoadStrategiesFromXML. A continuación se presentan los contenidos de este método, así como de todos los métodos relacionados: La parte más interesante de los métodos es la creación de una estrategia utilizando el método estático especial CStrategy :: GetStrategy. El nombre de la estrategia debe pasarle como parámetro. El método devuelve una instancia particular de la estrategia asociada con este nombre. El método se ha hecho estático para permitir el acceso a él antes de que se cree un objeto de estrategia. GetStrategy se escribe en un archivo de encabezado separado, ya que a diferencia de otras partes del motor de comercio, tendrá que editarlo de vez en cuando añadiendo nuevas estrategias. Si desea que su estrategia se cargue desde XML, su procedimiento de creación se debe agregar directamente a este método. El código fuente de este archivo de encabezado es el siguiente: Una vez creada la estrategia, se debe inicializar con los parámetros requeridos de la sección ltParamsgt. Dado que los parámetros de cada estrategia son únicos, no es posible inicializar estos parámetros a nivel del motor de negociación. En su lugar, la clase base de la estrategia puede llamar al método virtual ParseXmlParams. Si la estrategia luego anula este método y analiza correctamente la lista de parámetros como un nodo XML, podrá especificar los valores requeridos de sus propios parámetros. Por ejemplo, vea el método ParseXmlParams de la estrategia CMovingAverage que se basa en dos medias móviles (su algoritmo se describe en el primer capítulo de este artículo). Los detalles de esta estrategia se describen en el tercer artículo de la serie, que abarca el desarrollo de estrategias personalizadas. Utilizando el mecanismo de creación de estrategias a partir de un archivo, es posible configurar un conjunto de estrategias una vez, y luego cargarlo desde un archivo cada vez. Puede ir más lejos y escribir un algoritmo de auto-optimización que guarda los conjuntos de parámetros de sus mejores ejecuciones a un archivo XML. El motor de comercio leerá este archivo en el inicio y formará un conjunto de estrategias sobre su base. Gestión de estrategias mediante un panel personalizado Desde el punto de vista del usuario, las estrategias pueden ser controladas convenientemente mediante un panel personalizado especial. Este panel se mostraría en un gráfico después del lanzamiento de EA y permitiría realizar operaciones sencillas con cada uno de los algoritmos de negociación: cambiar el modo de negociación de estrategia de compra o venta del volumen requerido en lugar de la estrategia. Esta última opción es útil si EA ha fallado en ejecutar la acción apropiada por alguna razón, y necesita sincronizar su estado con la situación actual del mercado. Descripción de las clases que crean paneles personalizados y cuadros de diálogo está más allá del alcance del tema discutido, y requiere un artículo por separado. Sólo describiremos los aspectos básicos relacionados con la conexión del panel. El panel de control de Expert Advisor se implementa en una clase CPanel separada que incluye varios controles, como listas, botones y etiquetas de texto. Todas las clases para la creación de gui están disponibles en ltdatafoldergtMQL5IncludePanel. Para asegurar el funcionamiento del panel, es necesario manejar el evento OnChartEvent directamente en el archivo mq5 de EAs. El manejador de eventos de gráfico se encuentra en la clase CStrategyList, por lo que es suficiente llamar a este controlador en OnChartEvent: El controlador de estos eventos en CStrategyList los envía directamente al panel. Al hacer clic en cualquier botón del panel, define la acción que se va a realizar y la realiza. Por ejemplo, si seleccionamos una estrategia de la lista de estrategias, el índice de la estrategia actual será igual al seleccionado, entonces podrá realizar más acciones comerciales. Por ejemplo, puede cambiar el modo de negociación de la estrategia elegida seleccionando la opción apropiada en la lista desplegable de los modos de estrategia: Fig. 2. La lista de modos de una estrategia seleccionada La compra y venta en nombre de la estrategia seleccionada se realiza de la misma manera. Un puntero a la estrategia llama a los métodos de compra y venta de la clase base de CStrategy. Estos métodos compran y venden el volumen pasado en ellos. En este caso, el número mágico en las operaciones realizadas corresponde al número mágico de la estrategia, por lo que es imposible distinguir el comercio manual de las acciones de EA. Cabe señalar que la lógica de comercio EA se implementa de manera que todas las posiciones abiertas por un usuario son mantenidas por este Asesor Experto en el modo normal. Maneja tales posiciones como sus propias posiciones abiertas automáticamente. Asesores expertos que negocian en un grupo Podemos montar una lista de estrategias comerciales. Las estrategias deben contener métodos responsables del análisis de parámetros XML, es decir, necesitamos anular el método ParseXmlParams. También es necesario agregar la creación del tipo apropiado de estrategia al método CStrategy :: GetStrategy. Finalmente, necesitaremos crear un archivo XML con una lista de estrategias y sus parámetros. Después de eso, la clase CStrategyList creará instancias de estrategias y las añadirá a su lista de estrategias. El panel personalizado mostrará estas estrategias después de eso. Creemos una cartera de estrategias consistentes en los Asesores Expertos descritos anteriormente. En las secciones 3.5 y 4.3 se encuentran ejemplos de análisis de parámetros XML para las estrategias CMovingAverage y CChannel. El contenido de CStrategy :: GetStrategy para la creación de las dos estrategias será el siguiente: El último toque es anular el método responsable del nombre completo de EAs. Realice la sustitución para la estrategia CMovingAverage: Ahora todo está listo para crear una cartera de estrategias. Nuestra cartera incluirá cuatro sistemas de negociación. Cada uno de ellos comercializará su propio símbolo. Dos estrategias se basarán en MovingAverage, y otras dos usarán BollingerBands. Una descripción más detallada de estas estrategias está disponible en el artículo anterior: Asesor Experto Universal: Estrategias Personalizadas y Clases Comerciales Auxiliares (parte 3). Nuestra cartera XML será la siguiente: Este archivo debe guardarse una carpeta de datos común de la plataforma MetaTrader como Strategies. xml. Aquí está el código fuente del módulo mq5 que crea un Asesor experto: Las variables personalizadas StrategiesXMLFile y LoadOnlyCurrentSymbol se definen en la clase CStrategyList. Se usan dentro de esta clase para especificar la lista de estrategias a cargar y el modo que permite cargar solamente las estrategias con el símbolo igual al nombre del instrumento en el que se está ejecutando el Asesor Experto. También tenga en cuenta que algunos eventos, como OnBookEvent y OnTimer, no se utilizan. Esto significa que no se utilizarán en estrategias personalizadas. La compilación debe tener éxito. Después de que el asesor experto (denominado Agent. ex5 en el proyecto) está listo para su uso. Intentemos ejecutarlo en el gráfico. Antes de eso, debemos asegurarnos de que todos los símbolos usados ​​estén disponibles en el MetaTrader Market Watch. Después de iniciar con éxito, aparecerá el icono de Expert Advisor en la esquina superior derecha del gráfico. Se agrega otro botón a la esquina superior izquierda del gráfico que maximiza el panel personalizado. Si seleccionamos la lista de EA (denominada Agente) en el panel, se abrirá una lista de cuatro Asesores Expertos: Fig. 3. Lista de asesores expertos cargados La captura de pantalla incluye la lista de asesores expertos formados por nuestro archivo XML Strategies. xml. Después de un tiempo, las estrategias comenzarán a negociar cada estrategia en su símbolo individual. Analizando la Operación del Asesor Experto en el Probador de Estrategia Después de haber generado una cartera de estrategias, podemos probarla en el Probador de Estrategia para asegurarnos de que funciona correctamente. No se requiere ninguna acción específica adicional, ya que la lista de estrategias XML se encuentra en la carpeta de datos global, accesible a través del probador de estrategias. Después de lanzar el módulo Agent. ex5 EA en él, todos los símbolos requeridos se cargarán automáticamente. Cada Asesor Experto llevará a cabo operaciones comerciales siguiendo sus reglas comerciales individuales y, además, elaborará su propio conjunto de indicadores. El siguiente video muestra la prueba de un portafolio de estrategias en cuatro instrumentos diferentes: La simulación de estrategias basadas en CStrategy en el Strategy Tester es similar al comercio en tiempo real usando estas estrategias. La opción de prueba visual le permite comprobar fácilmente la exactitud de las entradas y salidas de las estrategias. Conclusión Hemos considerado algoritmos que permiten crear conjuntos aleatorios de estrategias comerciales. Con estos conjuntos o carteras de estrategias, puede escalar de forma flexible y eficiente el proceso de negociación, al mismo tiempo que gestiona varios algoritmos de negociación ubicados en el mismo módulo ejecutable. Los algoritmos son particularmente útiles para las estrategias que utilizan múltiples instrumentos de negociación simultáneamente. Utilizando el enfoque propuesto, la creación de algoritmos comerciales similares es tan fácil como el desarrollo de estrategias de negociación convencionales. Cartera de Estrategias de Negocio 8211 mis pensamientos En el primer post de la serie DVI, concluimos con un sistema simple que se desempeñó bastante bien en un universo diverso 26 ETF . En el pasado he encontrado más estrategias con similares o actuaciones, y luego el verdadero desafío (y diversión) para mí comienza. Cómo comercializamos esta estrategia? Para seguir pounder esto, supongo que he pasado 90 de mi tiempo de investigación para encontrar buenas estrategias. A principios de este año me obligué a dejar de buscar y comenzar a operar sobre la base de las 3-5 estrategias más prometedoras. Me alegro de haberlo hecho ya que aprendí mucho sobre la ejecución del comercio, la creación de mi infraestructura, la disciplina del comercio, etc Hoy todavía el comercio con una cuenta relativamente modesta de 25k (más se añadirá cuando siento que he dominado la rutina) Pero todavía no tengo un marco que me diga cómo debe dividir mi dinero y dividir a través de estrategias, cuántas estrategias, etc Mis objetivos tienen como objetivo generar 10-15 uncompounded un año con 10 DD. Como consecuencia del requisito de 10MaxDD, la mayoría de los inversionistas acordarán diversificar sus inversiones para reducir el riesgo. Esto viene directamente de los libros de texto sobre Modern Portfolio Theory (MPT). Pero cómo funciona esta diversificación con las estrategias mecánicas Podemos tratar las estrategias mecánicas como activos individuales como se describe en MPT Y si es así, cuál sería una buena manera de seleccionar y combinar estrategias mecánicas en una cartera de estrategias Cómo decidimos activar y desactivar Estrategias Quizás estas preguntas son muy fáciles de responder para las personas con más educación financiera / inversionista / experiencia comercial, pero no los he resuelto todavía (tengo un grado de maestría en Ingeniería Mech y un MBA). Así que invito a todos los lectores a ayudarme a resolver esto, por favor comente Mientras tanto, estoy leyendo y experimentando para profundizar mi comprensión. Algunos temas interesantes que he encontrado son los desarrollos alrededor de Adaptive Time Machine de David Varadi, el último libro de Ralph Vince (The Leverage Space Model 8211 LSPM) y la implementación de it8217s en R discutido en FOSStrading. Aquí es lo que mi actual línea de pensamiento es. Voy a tratar de validar esto en las próximas semanas y ver si puedo resolver esto en una configuración viable para mi propio comercio. Al tomar una posición, nunca debe negociarse por debajo de un cierto valor mínimo debido a los costos de transacción. Digamos que 2500. devoluciones procedentes de estrategias comerciales se comportan como retornos de los activos individuales y por lo que los modelos MPT o LSPM mantener para ellos definir las herramientas que se utilizan para experimentar uso MPT o LSPM para encontrar una asignación óptima de dinero a las estrategias de comercio maximizando recompensa vs riesgo De extracción a) experimento con el número de estrategias agregadas y sus correlaciones b) investigar la diferencia al aplicar una estrategia vs ETF8217s individuales o aplicar una estrategia vs un universo de ETF8217s y amenazar la corriente de retorno como una corriente individual c) investigar on / off switching De las estrategias basadas en su rendimiento histórico se traducen en una configuración práctica que empecé en el segundo puesto en el sistema DVI, pero sentí que tenía que despejar esto fuera de mi sistema en primer lugar. Voy a publicar la segunda parte en el sistema DVI muy pronto. Happy Trading QD I8217m un lector de mucho tiempo de la mayoría de sus posts blogroll y este es mi primer comentario en su blog8230let me dicen que suena muy prometedor. Habiendo dicho que la cartera de estrategias de negociación es un tema muy bien discutido 8211 simplemente comprobar cuántos puestos se pueden encontrar en el boletín de noticias AB 8211 y todo el mundo se acerca desde un ángulo diferente y con diferentes soluciones. Por desgracia suena como una historia interminable de que la mayoría de la gente tiende a utilizar un enfoque igualmente diversificado en el que dividen la cuenta global en tantas subcuentas como el número de estrategias de negociación de un solo sistema cada uno. Por supuesto, creo que esta es la solución menos eficiente, pero que le permiten empezar a operar sin ir demasiado en cuestiones exotéricas. Algunas soluciones que he estado considerando son: 1. Utilizar sub-cuentas ajustadas por volatilidad: let8217s dicen que usted está negociando 2 sistemas sólo con la primera con una volatilidad doble y luego la segunda. A continuación, el comercio de 1/3 de la cuenta para el sistema 1 y 2/3 para el sistema 2. 2. el comercio de una cartera de sistemas como usted estaría negociando una cartera de acciones individuales: debe tener un algoritmo de clasificación / puntuación seleccionando el Mejores sistemas / señales que se negocian cuando el dinero no es suficiente para intercambiarlos a todos y seleccionar los más prometedores. 3. utilizando un enfoque como el SOTM marketsci. wordpress / state-of-the-market / donde se pueden combinar diferentes señales (idealmente largo / mediano / corto plazo) en uno con un promedio ponderado (tal vez utilizando un sistema de rendimiento stat como peso). Dicho esto, creo que el enfoque pragmático sigue siendo el mejor: al combinar los sistemas en una cartera usted está creando realmente un nuevo sistema de sí mismo que requiere ser evaluado como de costumbre sin demasiado preguntarse sobre la mejor combinación ideal que puede no aplicarse a Su cartera específica. I8217m realmente esperando escuchar sus pensamientos, Hola Paolo, gracias por su respuesta Usted trae algunos enfoques interesantes y mis dedos están picazón para investigar más estos. Inspirado en su post, estoy considerando tomar las 3 estrategias que he publicado y ver si puedo simular las alternativas que está sugiriendo es decir: 1. Determinar los resultados de la estrategia individual 2. Cantidad fija por estrategia en subcuenta y determinar la ponderación óptima 3. Igual Como 2, pero con el reequilibrio cada x meses 4. Volatilidad ajustada por las cantidades de las estrategias en la subcuenta como 8220variable8221 variante de 2 5. Clasificación / Clasificación de los sistemas (esto es mi sentimiento intestino me estaba tomando) Voy a publicar mi progreso como se pone en. Manténganse al tanto. El enfoque SOTM que he intentado en el pasado con la adición de señales de 10 diferentes RSI (2) los sistemas. El resultado no fue muy prometedor, así que por eso dejé ese rastro. Como un tema separado, usted sabe que estoy usando Amibroker. Como mencionó el boletín de AB, me preguntaba si tiene alguna idea sobre el análisis de una cartera de sistemas en AB. Idealmente, me gustaría poder utilizar la información de comercio por comercio al ejecutar Backtester en Amibroker. Así, p. Apague un sistema en backtest cuando las transacciones x recientes no hayan funcionado bien y vuelva a encenderse más tarde. Esto no parece fácil de backtest, por no hablar de varios sistemas al mismo tiempo8230. Cualquier pensamiento contento de haberlo encontrado interesante. Como nota secundaria a sus señales de 8220adding de 10 sistemas RSI (2) diferentes8221 evitaría combinar señales del mismo tipo de indicador (véase también marketsci. wordpress / 2010/08/03 / indicators-as-concepts /) favoreciendo la combinación De señales de diferentes tipos de indicadores. En cuanto al análisis de una cartera de sistemas en AB, tengo una breve lista de los boletines de noticias más relevantes de AB8217s que puedo enviarle si desea 8211 solo envíeme un correo electrónico si es así. También hay una función Multiplex de Paul Ho disponible en amibroker / members / library / detail. phpid1227 pero I8217m ot muy confiado con ella. Lamentablemente, la prueba de portafolio de sistemas es una de las pocas semanas de AB. Btw la solución más aceptada y prometedora se describe aquí finance. groups. yahoo/group/amibroker/message/143966 pero cualquier administración de dinero personalizada (como su umbral de rendimiento comercial) probablemente tendría que ser implementado en código de backtester personalizado. No podría ser necesario si se utiliza la lógica de línea de equidad (ejemplo en finance. groups. yahoo/group/amibroker/message/134556 de Howard Bandy). Lo mismo que Paolo, me parece que tu blog es muy prometedor. Bien hecho y Bienvenido al mundo de los blogs relacionados con el comercio Cuando leí sobre LSPM, una de mis primeras ideas es que podría aplicarse a una cartera de estrategias 8211 que creo que es una gran manera de ganar diversificación y volatilidad reducida. Haven8217t consiguió redondear a la puesta en práctica / prueba cualquier cosa serio en eso pero I8217ll esté mirando su progreso con interés. Otro ángulo que deseo investigar es similar al de la máquina del tiempo adaptativo, pero con regímenes comerciales. Similar a la idea en el blog de David8217s con el monitoreo de la volatilidad como un filtro 8220system8221, es decir, tener un sistema estable de sistemas para activar / desactivar (o asignación variable) basado en un meta filtro utilizado como régimen de comercio (volatilidad o bien) Hi Jez, Gracias por visitar mi blog y sus palabras de aliento le mantendré al día sobre la implementación de LSPM, primero necesito obtener algo más de experiencia en el uso de RI como su idea en el comercio regimes8230.un otro hilo interesante para researching8230 sólo tendría más tiempo8230 Tenga un fin de semana agradable Michel Allocating modelos a través de una cartera se explica bien en Rishi Narang8217s libro 8220inside la caja negra8221. Hay varios enfoques, cada uno bien resumido. Portfolio Trading Strategies estrategia de comercio de cartera implica el comercio en canastas de diversos activos. Raders y los inversores prefieren el comercio de una serie de activos al mismo tiempo con el fin de reducir el riesgo. En la actualidad, el nuevo método GeWorko ha permitido realizar operaciones de cartera de manera muy sencilla y con amplias posibilidades. Puede crear carteras en unos pocos clics, elegir las combinaciones de activos y el comercio siguiendo la teoría de la diversificación del riesgo. Aquí puede encontrar un ejemplo aplicado de la construcción de una cartera eficaz independientemente de las condiciones del mercado y los factores económicos globales. Puede aprender a equilibrar las inversiones, así como optimizarlas basándose en valores absolutos y relativos, así como en el desempeño cuantitativo, incluyendo indicadores tales como Retorno, Desviación Estándar y Índice de Sharpie. Es un desafío para compilar una estructura óptima de activos en una cartera. Por un lado, depende mucho de los parámetros de los activos, incluidos en la cartera y, por otro, de las preferencias y restricciones individuales de los inversores. Sin embargo, la teoría financiera moderna y el nuevo método de análisis y comercio de GeWorko, simplifica sustancialmente ese proceso. Aquí hay un ejemplo de una 6 optimización de la cartera de acciones. El artículo actual lleva adelante el proceso de optimización de la cartera centrándose en el aumento del retorno esperado de la cartera. En consecuencia, la cartera optimizada es una de mayor riesgo para obtener rendimientos más altos. Como resultado, existen varias carteras con riesgo y tasa de rendimiento variables. Los inversores son libres de elegir en función del grado de tolerancia al riesgo. Con el fin de aplicar el método GeWorko en la práctica le ofrecemos el uso de una plataforma de negociación y análisis de nueva generación NetTradeX. A través de él podrá crear GeWorko instrumentos personales compuestos de una manera fácil y rápida, para obtener el gráfico de precios al instante y utilizar una amplia gama de herramientas de análisis técnico para predecir el precio de los instrumentos creados. La teoría de la cartera moderna sugiere beneficios significativos de la diversificación. Usando el conjunto de herramientas del método GeWorko nos gustaría mostrar cómo exactamente un inversionista se beneficia de la diversificación. Para este ejemplo hemos elegido dos valores bien conocidos incluidos en el índice Dow Jones Industrial Average.