V minulé jsme rozebrali to, jak stáhnout historická data a napojit je do platformy MultiCharts, což je velmi důležitý krok pro celkovou práci a tvorbu obchodní strategie. Čím delší historickou řadu budeme mít k dispozici, tím spolehlivějšího výsledku pravděpodobně dosáhneme. V dnešní kapitole se podíváme na to, jak vytvořit náš první kód pro AOS a jak ho nahrát do platformy a nadále s ním pracovat.

Využití AI

Jak už bylo zmíněno v úvodu tohoto seriálu, tak budeme pro vyšší efektivitu i jednoduchost používat AI, díky tomu si může každý vytvořit své vlastní AOS. Dříve byla tvorba automatických obchodních systémů dostupná především lidem, kteří uměli programovat v jazycích jako PowerLanguage, Python, SQL nebo třeba EasyLanguage. Pokud jste chtěli převést obchodní myšlenku do funkční strategie, museli jste znát syntaxi, logiku příkazů a způsob, jakým platforma s kódem pracuje. Dnes nám tento proces výrazně zjednodušuje umělá inteligence, kterou můžeme využít jako pomocníka při tvorbě prvního kódu. Stačí jí srozumitelně popsat, jaká pravidla má strategie obsahovat, kdy má vstupovat do obchodu, kdy má vystupovat a jaké podmínky má sledovat. AI nám následně pomůže převést tuto myšlenku do podoby kódu, který můžeme dále upravit, zkontrolovat a nahrát do platformy. Je ale důležité chápat, že AI nenahrazuje naše obchodní rozhodování ani pochopení strategie. Slouží hlavně jako nástroj, který nám pomáhá překlenout technickou bariéru mezi obchodním nápadem a jeho praktickým otestováním v platformě.

Co musíme AI správně zadat

Aby nám AI dokázala vytvořit použitelný kód pro obchodní strategii, musíme jí správně a konkrétně popsat, co od ní chceme. Nestačí napsat pouze obecné zadání typu „vytvoř mi ziskovou strategii“, protože takový požadavek je příliš neurčitý a nepovede ke kvalitnímu výsledku. Měli bychom jasně uvést, jaký trh chceme obchodovat, například akciový index, měnový pár nebo futures kontrakt, a na jakém časovém rámci má strategie fungovat. Stejně důležité je přesně popsat vstupní a výstupní podmínky, tedy kdy má strategie otevřít obchod a kdy ho má ukončit. Dále bychom měli doplnit, zda má systém používat stop loss, profit target, časový výstup nebo jiná pravidla řízení rizika. Nakonec je nutné AI říct, v jakém programovacím jazyce má být kód napsán, například v PowerLanguage pro platformu MultiCharts. Čím přesnější zadání AI poskytneme, tím větší je šance, že dostaneme kód, který bude možné v platformě skutečně použít, otestovat a dále rozvíjet. To, jak konkrétně popsat podmínky jsme si ukázali v kapitole uvažování nad vstupními podmínkami.

Vytvoření promptu pro AI

Nejdříve si musíme jasně říct, co od strategie vlastně chceme. V našem případě chceme vytvořit jednoduchý automatický obchodní systém pro platformu MultiCharts, který bude obchodovat podle překřížení dvou klouzavých průměrů. Strategie bude vstupovat do long pozice ve chvíli, kdy rychlejší EMA 20 překříží pomalejší EMA 50 směrem nahoru. Obchod bude ukončen ve chvíli, kdy EMA 20 překříží EMA 50 směrem dolů. Zároveň chceme, aby strategie měla jasně nastavený profit target, stop loss a pevně danou velikost pozice.

Tento obchodní nápad následně převedeme do strukturovaného zadání pro AI:

1.     Vstupní logika: Nakoupit, když EMA 20 překříží EMA 50 směrem nahoru.
2.     Výstupní logika: Ukončit long pozici, když EMA 20 překříží EMA 50 směrem dolů.
3.     Take-Profit: Nastavit profit target 500 USD na obchod.
4.     Stop-Loss: Nastavit maximální ztrátu 250 USD na obchod.
5.     Position sizing: Obchodovat vždy 1 kontrakt.

Pro první představu nám to stačí, strategie bude jednoduchá a snadno pochopitelná, později budeme vytvářet složitější zadání i strategie. Nyní přejdeme do AI (ideálně Chat GPT nebo Claude) a zadáme jí předchozích 5 bodů. Nezapomeňte na to, že kód chcete mít v programovacím jazyku PowerLanguege, jelikož ten funguje na platformě MultiCharts.

Tuto obchodní strategii můžeme zkusit využít na indexu S&P 500 (v rámci MultiCharts vybereme od data providera symbol $SPX.X) a rovnou si stejnou strategii můžeme udělat i na indexu NASDAQ 100 (symbol je @NQ) a na konci se podíváme na srovnání výsledků. Výsledky zatím nebudeme analyzovat, jelikož to bude tématem jedné samostatné kapitoly. Historii grafu si nastavíme od 1.1.2020 do 31.12.2025. Time Frame si zvolíme 15 minut.

1.     Zkopírujeme kód, který nám vygenerovala AI

Od AI máme vygenerovaný následující kód:

Kód je kratší, proto ho zde uvádíme celý, ale v některých strategiích bude mít kód více než 500 řádků, proto nebude možné ho zde v článcích uvést.

2.     Otevřeme study editor a vložíme kód

Po otevření uvidíte následující okno. V tomto okně klikneme vlevo nahoře na ikonku složky s textem fx a vybereme „New Signal…“.

Po vybrání na vás vyskočí okno New Signal Name, což je jen název pro vaši novou obchodní strategii. My si zvolíme například název EMA trading bot.

Následně jen klikneme na OK a uvidíme novou prázdnou složku stejně jako na obrázku níže.

To je prostor, kam vložíme náš kód z AI. Takže už jen provedeme CTRL+C a CTRL+V.

Takže pokud si to shrneme, aktuálně jsme nahrály kód do platformy, který dělá následující úkony:

• EMA 20 překříží EMA 50 nahoru → vstup do long pozice.
• EMA 20 překříží EMA 50 dolů → výstup z long pozice.
• Profit target = 500 USD.
• Stop loss = 250 USD.
• Velikost pozice = 1 kontrakt.
  
  

3.     Kompilace

Kompilace kódu je proces, při kterém platforma zkontroluje, zda je napsaný kód správný a zda mu MultiCharts rozumí. Jinými slovy ověřujeme, jestli v kódu nejsou chyby v syntaxi, špatně napsané příkazy nebo neplatné názvy proměnných. Kompilaci děláme proto, aby bylo možné strategii následně vložit do grafu, spustit ji nad historickými daty a otestovat, jestli se chová podle našich pravidel. Pokud kompilace projde bez chyby, znamená to, že kód je technicky připravený k použití v platformě.

Kompilaci provedeme tak, že klikneme na dvě modrá ozubená kolečka jako vidíte na obrázku níže.

Následně uvidíte načítání (Compiling…). Pokud kompilace byla úspěšná uvidíte dole napsáno „compiled successfully“, pokud nebude úspěšná, tak tento text tam neuvidíte a budete tam mít napsanou nějakou chybovou hlášku. Pokud neumíte programovat v tomto jazyce, není nic jednoduššího, než tuto hlášku přeposlat AI aby chybu opravila. Většinou chybu opraví sama na první nebo maximálně druhý pokus.

4.     Nahrání kódu do našeho grafu s S&P 500

Nyní máme kód úspěšně kompilovaný i nahraný v MultiCharts. Dalším krokem bude přidat tento kód do našeho grafu S&P500. Nejprve klikneme pravým tlačítkem na graf a vybereme „Insert Study…“ stejně jako to vidíte na obrázku níže.

Otevře se nám následující okno, ve kterém najdeme mezi signály EMA trading bot (dle toho, jak jsme si bota pojmenovali). Následně ho jen označíme a klikneme na OK.

5.     Nastavení bota

AI byla dost chytrá na to, že nám nenapsala tvrdý kód s fixními čísly, ale do kódu vložila inputy, což jsou vstupní informace, které můžeme upravovat. Inputy vidíte na obrázku níže. 

Toto jsou čísla, která můžeme při vstupu nastavovat podle sebe. V rámci našeho původního zadání jsou tam předpřipravené hodnoty, jaké jsme chtěli, ale pokud by výsledky byly například špatné nebo nedostačující, tak můžeme přejít na proces optimalizace, kde si s těmito čísly budeme více „hrát“, což budeme rozebírat v následujících kapitolách.

Pokud se vrátíme zpět do MultiCharts, tak na nás po zmáčknutí tlačítka OK vyskočí následující okno:

Vidíme, že uprostřed (Input Strings) máme v závorce napsány čísla 20, 50, 500, 250 a 1, což jsou přesně ta čísla, která jsme chtěli. Pokud bychom na ně 2krát klikly myší, vyskočí na nás tabulka, kde je můžeme přepsat, což nyní dělat nepotřebujeme. Poté stačí pouze kliknout na close (zavřít) a robot se sám nahraje do grafu a provede obchody, což uvidíte i graficky pomocí čar, kde se obchod otevřel a kde uzavřel. Číslo 1 na grafu znamená otevření/uzavření 1 kontraktu.

Tento postup provedeme i s druhým instrumentem NASDAQ 100.

6.     Vyhodnocení

Nyní se můžeme jednoduše podívat na vyhodnocení této strategie pro NASDAQ i S&P500. První klikneme pravým tlačítkem na graf a přejdeme do sekce „Strategy Performance Report“.

Poté přejdeme do „Equity Curve Detailed“ a uvidíme následující výsledky equity křivky. Samozřejmě po kliknutí uvidíte jen jeden graf, proto celý proces musíte udělat jak pro S&P500, tak i pro NASDAQ 100.

Výsledky jsou zajímavé, na první pohled by za zvážení stálo se věnovat vývoji této strategie na S&P 500, vytvořit delší časové období s testovanými a validačními fázemi a pokusit se optimálně nastavit podmínky či i přidat další, ale to je téma, kterému se budeme věnovat v následujících kapitolách.

Závěr

V dnešní kapitole jsme si ukázali, jak nahrát vytvořený kód do platformy MultiCharts a jednoduše si vypsat report. Tento postup budeme opakovat neustále v každé části, kdy vytvoříme úplně nové AOS nebo pouze budeme aktualizovat stávající AOS. Proto by bylo vhodné mít tento postup naučený, jelikož se bude pokaždé opakovat.

Radek Zalubil
Tým FXstreet.cz

Související články

Historická data, kde je získat, jak připojit svého data providera do MultiCharts a proč je budeme potřebovat? (4. díl)
V minulé kapitole jsme si rozebrali základní orientaci v platformě MultiCharts. Ukázali jsme si instalaci a základní kroky v platformě, bez kterých se neobejdeme. Dnes si ukážeme velmi důležitý další krok, a to je napojení data providera neboli poskytovatele dat, bez kterého se neobejdeme, abychom vytvořili plnohodnotného obchodního robota (AOS). První si ale v rychlosti řekneme, proč je to důležité a následně přejdeme ke konkrétnímu postupu, jak to provést.

Stáhnutí a orientace v platformě, kde budeme pracovat a tvořit obchodní roboty - Multicharts (3. díl)
V minulé kapitole jsme si rozebrali téma uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizaci. To znamená, že jsme si v ní probrali postup, jak přetransformovat náš nápad na konkrétní vstupní podmínky, které lze zapsat do kódu a budou objektivní. Objektivní pravidla znamenají, že jsou jasně definovaná, jednoznačně vyhodnotitelná a počítač je dokáže zpracovat přesně podle našeho záměru. V dnešní kapitole si rozebereme další téma, a to už více praktické, konkrétně si představíme platformu, ve které budeme tvořit naše obchodní roboty a provádět analýzy, konkrétně se bude jednat o MultiCharts. První si v rychlosti řekneme, co je to MultiCharts.

Algo trading pro každého: Uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizace (2. díl)
V minulé kapitole jsme si rozebrali úvod do algoritmického obchodování, kde jsme si řekli celkový úvod do tohoto seriálu včetně toho, co vše budeme probírat v budoucnu. Dnes začneme druhou kapitolu našeho seriálu o algoritmizaci a podíváme se na uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizace, což je velmi důležité téma, které nás bude potkávat při každé tvorbě jakékoli strategie. V dnešní kapitole probereme postup, jakým způsobem uvažovat v mechanizaci vstupních a výstupních podmínek.

Úvod do algoritmizace obchodních strategií (1. díl)
Vítejte u nového seriálu s názvem Algo trading pro každého, ve kterém si ukážeme spoustu užitečných věcí, jak algoritmizovat obchodní strategie bez znalosti programování od A do Z. Algoritmizace obchodních strategií už dávno není jen doménou profesionálních programátorů, kvantitativních analytiků a velkých fondů. Dnes si může vlastní automatický obchodní systém postavit prakticky každý, kdo má jasně definovanou myšlenku, disciplínu a ochotu převést své rozhodování do přesných pravidel, a to i bez znalostí programování. V tomto seriálu si postupně ukážeme, jak z obchodního nápadu vytvořit funkční AOS (Automatický Obchodní Systém), jak jej otestovat na historických datech, vyhodnotit jeho výsledky a připravit pro reálné nasazení. Zaměříme se přitom na praktickou stránku celého procesu tak, aby byl seriál srozumitelný i pro ty, kteří nemají programátorské zkušenosti, ale chtějí přestat obchodovat čistě intuitivně a začít nad strategiemi přemýšlet systematicky, objektivně a s důrazem na měřitelné výsledky.

Algoritmické obchodování (Algo trading)
Algo trading (neboli algoritmické obchodování) využívá předem naprogramované počítačové instrukce k nákupu a prodeji aktiv. Odstraňuje lidské emoce a nahrazuje je matematikou a rychlostí. Algoritmy analyzují tržní data a provádějí transakce na základě proměnných, jako je čas, cena nebo objem.

Čtěte více

• Algo trading pro každého: Uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizace (2. díl)
  V minulé kapitole jsme si rozebrali úvod do algoritmického obchodování, kde jsme si řekli celkový úvod do tohoto seriálu včetně toho, co vše budeme probírat v budoucnu. Dnes začneme druhou kapitolu našeho seriálu o algoritmizaci a podíváme se na uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizace, což je velmi důležité téma, které nás bude potkávat při každé tvorbě jakékoli strategie. V dnešní kapitole probereme postup, jakým způsobem uvažovat v mechanizaci vstupních a výstupních podmínek.
• Historická data, kde je získat, jak připojit svého data providera do MultiCharts a proč je budeme potřebovat? (4. díl)
  V minulé kapitole jsme si rozebrali základní orientaci v platformě MultiCharts. Ukázali jsme si instalaci a základní kroky v platformě, bez kterých se neobejdeme. Dnes si ukážeme velmi důležitý další krok, a to je napojení data providera neboli poskytovatele dat, bez kterého se neobejdeme, abychom vytvořili plnohodnotného obchodního robota (AOS). První si ale v rychlosti řekneme, proč je to důležité a následně přejdeme ke konkrétnímu postupu, jak to provést.
• Stáhnutí a orientace v platformě, kde budeme pracovat a tvořit obchodní roboty - Multicharts (3. díl)
  V minulé kapitole jsme si rozebrali téma uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizaci. To znamená, že jsme si v ní probrali postup, jak přetransformovat náš nápad na konkrétní vstupní podmínky, které lze zapsat do kódu a budou objektivní. Objektivní pravidla znamenají, že jsou jasně definovaná, jednoznačně vyhodnotitelná a počítač je dokáže zpracovat přesně podle našeho záměru. V dnešní kapitole si rozebereme další téma, a to už více praktické, konkrétně si představíme platformu, ve které budeme tvořit naše obchodní roboty a provádět analýzy, konkrétně se bude jednat o MultiCharts. První si v rychlosti řekneme, co je to MultiCharts.
• Úvod do algoritmizace obchodních strategií (1. díl)
  Vítejte u nového seriálu s názvem Algo trading pro každého, ve kterém si ukážeme spoustu užitečných věcí, jak algoritmizovat obchodní strategie bez znalosti programování od A do Z. Algoritmizace obchodních strategií už dávno není jen doménou profesionálních programátorů, kvantitativních analytiků a velkých fondů. Dnes si může vlastní automatický obchodní systém postavit prakticky každý, kdo má jasně definovanou myšlenku, disciplínu a ochotu převést své rozhodování do přesných pravidel, a to i bez znalostí programování. V tomto seriálu si postupně ukážeme, jak z obchodního nápadu vytvořit funkční AOS (Automatický Obchodní Systém), jak jej otestovat na historických datech, vyhodnotit jeho výsledky a připravit pro reálné nasazení. Zaměříme se přitom na praktickou stránku celého procesu tak, aby byl seriál srozumitelný i pro ty, kteří nemají programátorské zkušenosti, ale chtějí přestat obchodovat čistě intuitivně a začít nad strategiemi přemýšlet systematicky, objektivně a s důrazem na měřitelné výsledky.