Banco de dados do sistema de negociação

Acordos comerciais regionais.
Os acordos comerciais regionais (ACRs) aumentaram em número e alcance ao longo dos anos, incluindo um notável aumento em grandes acordos plurilaterais em negociação. Após a notificação da RTA entre a Mongólia e o Japão em junho de 2016, todos os membros da OMC agora têm uma RTA em vigor.
A não discriminação entre parceiros comerciais é um dos princípios fundamentais da OMC; no entanto, os ACR constituem uma das isenções e estão autorizados no âmbito da OMC, sujeitos a um conjunto de regras. Em consonância com essas regras, e também reconhecendo a necessidade de aumentar a transparência e aumentar a compreensão do impacto dos ACRs sobre os interesses dos membros da OMC, o Secretariado da OMC foi instruído pelos membros da OMC a coletar informações sobre os ACRs. A organização também oferece um fórum para discussões sobre as implicações dos ACRs para o sistema comercial multilateral mais amplo.
O que todos os ACRs da OMC têm em comum é que eles são acordos comerciais preferenciais recíprocos entre dois ou mais parceiros. Informações sobre os RTAs notificados à OMC estão disponíveis no Banco de Dados RTA. A OMC também recebe notificações de membros da OMC sobre acordos comerciais preferenciais (PTAs). Na OMC, os APCs são preferências comerciais unilaterais. Informações sobre os PTAs notificados à OMC estão disponíveis no Banco de Dados do PTA.
Introdução.
Explicação de & # 147; Entendendo a OMC & # 148 ;, a introdução à OMC.
Fatos e figuras.
A partir de 25 de janeiro de 2018, estavam em vigor 284 ACR. Estes correspondem a 455 notificações de membros da OMC, contando bens, serviços e acessos separadamente.
Acesse as informações mais atualizadas sobre Acordos Comerciais Regionais notificados ao GATT / OMC. Mapa dos RTAs por país / território.
Selecione um país ou território no mapa para ver sua participação em acordos regionais de comércio.
Mecanismo de Transparência para os ACRs.
Os membros da OMC concordaram em 2006 em implementar um mecanismo provisório para aumentar a transparência dos ACRs e entender seus efeitos no sistema multilateral. No âmbito deste processo, os membros notificam a OMC sobre os seus ACRs e estes são discutidos pelos membros mais vastos da OMC com base numa apresentação factual preparada pelo Secretariado da OMC.
Na 10ª Conferência Ministerial em Nairobi, em 2015, os membros da OMC concordaram em trabalhar para a transformação do mecanismo provisório em um mecanismo permanente, sem prejuízo das questões relacionadas aos requisitos de notificação.
Comissão dos Acordos Regionais de Comércio.
O Comitê de Acordos Regionais de Comércio considera acordos regionais individuais e também é mandatado para manter discussões sobre as implicações sistêmicas dos acordos para o sistema de comércio multilateral. O Comitê de Comércio e Desenvolvimento também implementa o Mecanismo de Transparência para os ACRs entre os países em desenvolvimento.
& gt; Veja também as comunicações do Mecanismo de Transparência (anúncios antecipados de RTAs, notificações de alterações, etc.)
Negociações sobre os ACR.
As negociações para esclarecer e melhorar as disciplinas da OMC sobre os ACRs são do trabalho do Grupo de Negociação sobre Regras, que se reporta ao Comitê de Negociações Comerciais.
Regras da OMC sobre acordos comerciais regionais.
As regras da OMC sobre acordos comerciais regionais:
Texto da decisão do GATT de 1979 que permite o comércio preferencial de mercadorias entre os países em desenvolvimento. Texto do GATS Artigo V Determinar as decisões dos órgãos da OMC relativas aos acordos comerciais regionais no Índice Analítico - mdash; Guia para a Lei e Prática da OMC O mandato de negociação de Doha.

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Bancos de Dados Securities Master para Negociação Algorítmica.
Bancos de Dados Securities Master para Negociação Algorítmica.
No comércio algorítmico, o centro das atenções geralmente brilha no componente de modelo alfa do sistema de negociação completo. Essa é a parte do sistema que gera os sinais de negociação, antes da filtragem por um sistema de gerenciamento de risco ou de construção de portfólio. Como tal, os comerciantes de algo geralmente gastam uma parte significativa de seu tempo de pesquisa refinando o modelo alfa para gerar o maior índice backpe de Sharpe antes de colocar seu sistema em produção.
No entanto, um modelo alfa é tão bom quanto os dados que estão sendo alimentados. Este conceito é bem resumido pelo velho ditado da ciência da computação de "lixo, lixo fora". É crucial que dados precisos e oportunos sejam usados ​​para alimentar o modelo alfa. Caso contrário, os resultados serão, na melhor das hipóteses, ruins ou, na pior, completamente incorretos, levando a grandes perdas se o sistema for colocado em produção.
Neste artigo, quero discutir questões relacionadas à aquisição e fornecimento de dados precisos oportunos para um sistema de backtesting de estratégia algorítmica e, finalmente, um mecanismo de execução de negociação. Em particular, estudaremos como obter dados financeiros, como armazená-los, como limpá-los e como exportá-los. No setor financeiro, esse tipo de serviço de dados é conhecido como banco de dados mestre de títulos.
O que é um mestre de valores mobiliários?
Um mestre de títulos é um banco de dados de toda a organização que armazena dados fundamentais, de preços e transacionais para uma variedade de instrumentos financeiros em todas as classes de ativos. Ele fornece acesso a essas informações de maneira consistente para ser usado por outros departamentos, como gerenciamento de risco, compensação / liquidação e negociação proprietária.
Em grandes organizações, uma variedade de instrumentos e dados será armazenada. Aqui estão alguns dos instrumentos que podem ser de interesse para uma empresa:
Acções Equity Options Índices Taxas de Juros Cambiais Futuros Commodities Bonds - Derivativos do Governo e Societários - Caps, Floors, Swaps.
Bases de dados mestre de títulos geralmente têm equipes de desenvolvedores e especialistas em dados garantindo alta disponibilidade dentro de uma instituição financeira. Embora isso seja necessário em grandes empresas, no nível de varejo ou em um fundo pequeno, um mestre em títulos pode ser muito mais simples. Na verdade, embora os grandes mestres de valores mobiliários usem bancos de dados empresariais caros e sistemas de análise, é possível usar software de código aberto de commodity para fornecer o mesmo nível de funcionalidade, assumindo um sistema bem otimizado.
Quais conjuntos de dados são usados?
Para o comerciante algorítmico de varejo ou para o pequeno fundo quantitativo, os conjuntos de dados mais comuns são o preço de fim de dia e histórico intradiário para ações, índices, futuros (principalmente commodities ou renda fixa) e câmbio (forex). Para simplificar esta discussão, nos concentraremos exclusivamente nos dados de fim de dia (EOD) para ações, ETFs e índices de ações. Artigos posteriores discutirão a adição de dados de frequência mais alta, classes de ativos adicionais e dados de derivativos, que possuem requisitos mais avançados.
É fácil obter dados de EOD para ações. Há vários serviços que fornecem acesso gratuitamente por meio de APIs disponíveis na Web:
É fácil fazer o download manual de dados históricos para títulos individuais, mas isso consome tempo se muitas ações precisarem ser baixadas diariamente. Assim, um componente importante do nosso título de títulos atualizará automaticamente o conjunto de dados.
Outra questão é o período de lookback. Até que ponto no passado precisamos ir com nossos dados? Isso será específico para os requisitos da sua estratégia de negociação, mas há certos problemas que abrangem todas as estratégias. O mais comum é a mudança de regime, que é frequentemente caracterizada por um novo ambiente regulatório, períodos de maior / menor volatilidade ou mercados de tendência de longo prazo. Por exemplo, uma estratégia de curto prazo direcional / de tendência a longo prazo provavelmente teria um bom desempenho de 2000 a 2003 ou 2007-2009. No entanto, teria sido difícil para 2003-2007 ou 2009 até o presente.
Minha regra é obter o máximo de dados possível, especialmente para dados de EOD, onde o armazenamento é barato. Só porque os dados existem no seu mestre de segurança, isso não significa que deva ser utilizado. Há ressalvas em torno do desempenho, pois tabelas de banco de dados maiores significam tempos de consulta mais longos (veja abaixo), mas os benefícios de ter mais pontos de amostra geralmente superam quaisquer problemas de desempenho.
Como em todos os dados financeiros, é imperativo estar ciente dos erros, como preços altos / baixos incorretos ou viés de sobrevivência, que discuti longamente com o QuantStart (veja aqui).
O que é usado para armazenar dados?
Existem três maneiras principais de armazenar dados financeiros. Todos eles possuem diferentes graus de acesso, desempenho e capacidades estruturais. Vamos considerar cada um por sua vez.
Armazenamento de Arquivo Simples.
O armazenamento de dados mais simples para dados financeiros e a maneira como você provavelmente receberá os dados de qualquer fornecedor de dados é o formato de arquivo simples. Os arquivos simples geralmente usam o formato CSV (Comma-Separated Variable), que armazena uma matriz bidimensional de dados como uma série de linhas, com dados de coluna separados por um delimitador (geralmente uma vírgula, mas podem ser espaços em branco, como como um espaço ou tabulação). Para dados de precificação EOD, cada linha representa um dia de negociação através do paradigma OHLC (ou seja, os preços no aberto, alto, baixo e próximo do período de negociação).
A vantagem dos arquivos simples é sua simplicidade e capacidade de serem fortemente compactados para arquivamento ou download. As principais desvantagens residem na falta de capacidade de consulta e no baixo desempenho para iteração em grandes conjuntos de dados. O SQLite e o Excel atenuam alguns desses problemas, fornecendo certos recursos de consulta.
Armazenamento de documentos / NoSQL.
As bases de dados de armazenamento de documentos / NoSQL, embora certamente não sejam um conceito novo, ganharam proeminência significativa nos últimos anos devido ao seu uso em empresas "escala da web", como Google, Facebook e Twitter. Eles diferem substancialmente dos sistemas RDBMS, pois não há conceito de esquemas de tabelas. Em vez disso, há coleções e documentos, que são as analogias mais próximas das tabelas e registros, respectivamente. Existe uma ampla taxonomia de lojas de documentos, cuja discussão está bem fora deste artigo! No entanto, algumas das lojas mais populares incluem MongoDB, Cassandra e CouchDB.
As lojas de documentos, em aplicações financeiras, são mais adequadas a dados fundamentais ou metadados. Os dados fundamentais para ativos financeiros vêm em muitas formas, como ações corporativas, declarações de lucros, arquivamentos na SEC, etc. Assim, a natureza sem esquema dos bancos de dados NoSQL é bem adequada. No entanto, os bancos de dados NoSQL não são bem projetados para séries temporais, como dados de preços de alta resolução e, portanto, não os consideraremos mais neste artigo.
Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional.
Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) faz uso do modelo relacional para armazenar dados. Esses bancos de dados são particularmente adequados aos dados financeiros porque diferentes "objetos" (como trocas, fontes de dados, preços) podem ser separados em tabelas com relacionamentos definidos entre eles.
O RDBMS faz uso da Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) para realizar consultas de dados complexas em dados financeiros. Exemplos de RDBMS incluem Oracle, MySQL, SQLServer e PostgreSQL.
As principais vantagens do RDBMS são sua simplicidade de instalação, independência de plataforma, facilidade de consulta, facilidade de integração com os principais softwares de backtest e recursos de alto desempenho em larga escala (embora alguns argumentem que este último não é o caso!). Suas desvantagens costumam ser devidas à complexidade da customização e às dificuldades de alcançar o desempenho, sem o conhecimento subjacente de como os dados do RDBMS são armazenados. Além disso, eles possuem esquemas semi-rígidos e, portanto, os dados geralmente precisam ser modificados para se adequarem a esses projetos. Isso é diferente dos armazenamentos de dados NoSQL, em que não há esquema.
Para todos os artigos sobre implementação de precificação histórica futura no QuantStart, faremos uso do MySQL RDBMS. É livre, de código aberto, multiplataforma, altamente robusto e seu comportamento em escala é bem documentado, o que o torna uma escolha sensata para o trabalho quant.
Como os dados históricos são estruturados?
Existe um corpo significativo de teorias e pesquisas acadêmicas realizadas no campo da ciência da computação para o design ideal para armazenamentos de dados. No entanto, não vamos entrar em muitos detalhes, pois é fácil se perder em minúcias! Em vez disso, apresentarei um padrão comum para a construção de um mestre de segurança de ações, que você pode modificar conforme achar adequado para seus próprios aplicativos.
A primeira tarefa é definir nossas entidades, que são elementos dos dados financeiros que serão mapeados para as tabelas no banco de dados. Para um banco de dados mestre de ações, prevejo as seguintes entidades:
Trocas - Qual é a fonte original final dos dados? Fornecedor - De onde é obtido um determinado ponto de dados? Instrumento / Ticker - O ticker / símbolo para o patrimônio ou índice, juntamente com informações corporativas da empresa ou fundo subjacente. Preço - O preço real de um determinado título em um determinado dia. Ações corporativas - A lista de todos os desdobramentos ou ajustes de dividendos (isso pode levar a uma ou mais tabelas), necessários para ajustar os dados de precificação. Feriados Nacionais - Para evitar a classificação incorreta de feriados comerciais como erros de dados perdidos, pode ser útil armazenar feriados nacionais e referências cruzadas.
Existem problemas significativos no que diz respeito ao armazenamento de tickers canônicos. Eu posso atestar isso com experiência em primeira mão em um fundo de hedge lidando com esse problema exato! Diferentes fornecedores usam métodos diferentes para resolver tickers e, assim, combinar várias fontes de precisão. Além disso, as empresas tornam-se falidas, estão expostas a atividades de fusões e aquisições (ou seja, adquirem e mudam nomes / símbolos) e podem ter várias classes de ações negociadas publicamente. Muitos de vocês não terão que se preocupar com isso, porque seu universo de tickers estará limitado aos constituintes maiores do índice (como o S & P500 ou o FTSE350).
Como os dados são avaliados quanto à precisão?
Dados históricos de preços de fornecedores são propensos a muitas formas de erro:
Ações Corporativas - Tratamento incorreto de desdobramentos e ajustes de dividendos. É preciso ter absoluta certeza de que as fórmulas foram implementadas corretamente. Picos - Pontos de preços que excedem em muito determinados níveis históricos de volatilidade. É preciso ter cuidado aqui, pois esses picos ocorrem - veja o May Flash Crash para um exemplo assustador. Os picos também podem ser causados ​​por não levar em conta os desdobramentos quando eles ocorrem. Os scripts de filtro de pico são usados ​​para notificar os operadores sobre essas situações. Agregação do OHLC - Dados OHLC livres, como do Yahoo / Google, são particularmente propensos a situações de 'agregação de tick ruim', onde pequenas trocas processam pequenos negócios bem acima dos preços de troca 'principais' do dia, levando a máximas / mínimos inflacionados excessivamente uma vez agregado. Isso é menos um "erro" como tal, mas é mais um problema para ser cauteloso. Dados em falta - Os dados em falta podem ser causados ​​por falta de negociações em um determinado período de tempo (comum em dados de resolução de segundo / minuto de small-caps sem liquidez), por feriados ou simplesmente por um erro no sistema de troca. Os dados em falta podem ser preenchidos (isto é, preenchidos com o valor anterior), interpolados (linearmente ou de outro modo) ou ignorados, dependendo do sistema de negociação.
Muitos desses erros dependem de julgamento manual para decidir como proceder. É possível automatizar a notificação de tais erros, mas é muito mais difícil automatizar sua solução. Por exemplo, é preciso escolher o limite para ser informado sobre picos - quantos desvios padrão usar e durante o período de lookback? Um stdev muito alto perderá alguns picos, mas muito baixo e muitos noticiários incomuns levarão a falsos positivos. Todas essas questões exigem um julgamento avançado do trader de quantificação.
Também é necessário decidir como corrigir erros. Os erros devem ser corrigidos assim que forem conhecidos e, em caso afirmativo, deve ser realizada uma trilha de auditoria? Isso exigirá uma tabela extra no banco de dados. Isso nos leva ao tópico de back-filling, que é uma questão particularmente insidiosa para o backtesting. Trata-se de correção automática de dados ruins a montante. Se o fornecedor de dados corrigir um erro histórico, mas uma estratégia de negociação com backtested estiver em produção com base em pesquisas de dados ruins anteriores, é necessário tomar decisões com relação à eficácia da estratégia. Isso pode ser um pouco mitigado por estar plenamente ciente de suas métricas de desempenho da estratégia (em particular, a variação em suas características de ganhos / perdas para cada negociação). Estratégias devem ser escolhidas ou projetadas de tal forma que um único ponto de dados não possa distorcer o desempenho da estratégia em grande medida.
Como esses processos são automatizados?
O benefício de escrever scripts de software para realizar o download, armazenamento e limpeza dos dados é que os scripts podem ser automatizados por meio de ferramentas fornecidas pelo sistema operacional. Em sistemas baseados em UNIX (como Mac OSX ou Linux), pode-se fazer uso do crontab, que é um processo em execução contínua que permite que scripts específicos sejam executados em horários definidos ou em períodos regulares. Existe um processo equivalente no MS Windows conhecido como o Agendador de Tarefas.
Um processo de produção, por exemplo, pode automatizar o download de todos os preços do final do dia do S & P500 assim que forem publicados por meio de um fornecedor de dados. Em seguida, executará automaticamente os scripts de filtragem de dados e spike em falta, alertando o profissional por email, SMS ou outra forma de notificação. Neste ponto, todas as ferramentas de backtesting terão automaticamente acesso a dados recentes, sem que o operador tenha que levantar um dedo! Dependendo se o seu sistema de negociação está localizado em um desktop ou em um servidor remoto, você pode escolher, no entanto, ter um processo semi-automatizado ou totalmente automatizado para essas tarefas.
Como os dados são fornecidos para software externo?
Quando os dados são atualizados automaticamente e residem no RDBMS, é necessário inseri-los no software de backtesting. Esse processo será altamente dependente de como o seu banco de dados está instalado e se o seu sistema de negociação é local (por exemplo, em um computador desktop) ou remoto (como em um servidor Exchange co-localizado).
Uma das considerações mais importantes é minimizar a entrada / saída excessiva (E / S), pois isso pode ser extremamente caro, tanto em termos de tempo quanto de dinheiro, assumindo conexões remotas onde a largura de banda é cara. A melhor maneira de abordar esse problema é mover somente os dados por uma conexão de rede que você precisa (via consulta seletiva) ou exportar e compactar os dados.
Muitos RDBMS suportam a tecnologia de replicação, que permite que um banco de dados seja clonado em outro sistema remoto, geralmente com um grau de latência. Dependendo da sua configuração e quantidade de dados, isso pode ser apenas da ordem de minutos ou segundos. Uma abordagem simples é replicar um banco de dados remoto em uma área de trabalho local. No entanto, esteja avisado que os problemas de sincronização são comuns e consomem muito tempo para serem corrigidos!
Tentarei discutir algumas situações de exemplo abaixo, mas há muitas maneiras de abordar esse problema e elas serão altamente específicas para sua configuração individual:
Se você estiver usando o MySQL, então você pode fazer uso de uma linguagem de script de código aberto, como o Python (através da biblioteca MySQLdb ou SQLAlchemy ORM) para se conectar ao banco de dados e executar consultas sobre ele.
Bibliotecas de análise de dados mais recentes, como pandas, permitem acesso direto ao MySQL (veja este tópico para um exemplo).
Você também pode usar seu idioma / ambiente favorito (C ++, C #, Matlab) e um link ODBC para se conectar a uma instância do MySQL.
MS SQLServer.
SQLServer é projetado para ser facilmente conectado a idiomas MS, como C # e Visual Basic via o LINQ ORM. Você também pode se conectar ao SQLServer com Python, via pyODBC.
Existem claramente muitas outras combinações de armazenamento de dados e ambiente de backtesting. No entanto, vou deixar a discussão dessas configurações para artigos posteriores!
Próximos passos.
Em artigos futuros, vamos discutir os detalhes técnicos de implementação para mestres de valores mobiliários. Em particular, vamos instalar o MySQL, configurá-lo para dados de preços e obter dados EOD do Yahoo / Google finance e explorá-los através da biblioteca de análise de dados do pandas.
A Quantcademy.
Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

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Informações sobre as vendas de exportação dos EUA, por mercadoria e país de destino, atualizadas semanalmente.
Visão e análise dos escritórios no exterior da FAS sobre questões que afetam a produção agrícola e o comércio.
Dados atuais e históricos sobre o comércio internacional de produtos agrícolas, de peixe, florestais e têxteis.
Dados sobre produção, fornecimento e distribuição de commodities agrícolas para os EUA e principais países produtores e consumidores.
Relatórios em destaque.
Últimos Relatórios
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Banco de dados do sistema de negociação
A Busca pelo Sistema de Negociação do Santo Graal: Parte 1 por David Samborsky.
O estudo de caso a seguir é apenas para fins educacionais e não é um endosso de nenhum dos conceitos descritos neste artigo. Os resultados fornecidos neste estudo de caso não são indicativos e não têm relação com qualquer resultado, o que pode ser alcançado em negociações reais. Resultados do desempenho passado não são garantia de desempenho futuro. Não se deve presumir que você experimentaria resultados comparáveis ​​aos refletidos pelos resultados descritos neste artigo. Nenhuma garantia é dada de que você não incorrerá em perdas substanciais, nem a Compuvision Australia Pty Ltd deverá ser responsabilizada se as perdas forem incorridas.
A maioria dos comerciantes vê o Santo Graal dos sistemas de negociação como aquele que produz transações lucrativas 100% do tempo. No entanto, um sistema de negociação que produz transações rentáveis ​​de 100% é semelhante a ser capaz de prever os movimentos futuros do mercado. Como isso não é prático sob nenhuma circunstância, isso leva à seguinte afirmação, que deve sempre ser enfatizada:
& # 147; Nada e ninguém pode prever os movimentos futuros dos mercados. & # 148;
Se alguém disser o contrário, eles estão tentando enganar você. Muitas pessoas que usam a análise técnica, muitas vezes pensam que é um substituto para observar a bola de cristal. Alguns comerciantes fazem grandes esforços em busca do Santo Graal de indicadores para despistar os mercados: - Lamento dizer que não há nenhum! No entanto, na melhor das hipóteses, só podemos falar em termos de probabilidades e não de absolutos. O que estamos procurando é uma maneira de nos dar uma vantagem de mercado para que o equilíbrio de probabilidades seja a nosso favor, independentemente de estarmos ou não negociando em condições de mercado desfavoráveis. Isso não significa que precisamos nos preocupar com exatamente quais operações serão lucrativas e quais não serão. Enquanto as perdas forem limitadas com boas estratégias de gerenciamento de dinheiro, podemos ter certeza de que, a longo prazo, poderemos estar negociando com um sistema de negociação robusto e confiável que possa ser usado em um mercado amplo e que sobreviva durante períodos de movimentos adversos no mercado.
Para aqueles que são céticos sobre o uso de análise técnica para projetar um sistema comercial lucrativo ou um que funcione bem em todas as condições de mercado em um amplo grupo de mercado, você pode reconsiderar suas próprias filosofias sobre o design do sistema de negociação depois de analisar o seguinte sistema de negociação. Eu peguei um sistema de negociação existente da caixa de ferramentas do Metastock e o modifiquei. Nesse caso, peguei o Equis Bollinger Band Expert e o modifiquei substituindo o item BBand por uma estratégia de entrada aleatória, que imitava o resultado de jogar uma moeda. Por exemplo, uma troca foi feita se você jogasse uma moeda e o resultado fosse uma vantagem. A condição de saída do Equis BBand não foi alterada de qualquer maneira.
Um verdadeiro simulador de negociação de carteiras chamado TradeSim foi usado para fazer o teste do sistema a fim de modelar com precisão as condições reais de negociação. O Metastock foi usado para gerar dados comerciais para o simulador e o simulador usou esses dados para testar o sistema de uma maneira que correspondesse à forma como um comerciante trocaria o sistema na vida real de acordo com um conjunto fixo de regras e parâmetros comerciais que não eram alterado ao longo do curso da negociação.
Para gerar os dados de negociação, uma Metastock Exploration especial foi usada para gerar um banco de dados de negociação de uma carteira de títulos que continha as 200 ações mais importantes do ASX. Observe que alguns títulos da lista ASX200 atual podem não ter existido no passado, caso em que nenhum dado de negociação teria sido produzido antes dessa hora para essa segurança específica. O banco de dados comercial resultante foi gerado ao longo de um período de 16 anos a partir de 1985 e abrangendo todo o caminho até julho de 2001. Nesse período, mais de 3500 candidatos foram gerados, mas nem todos esses negócios são feitos durante qualquer simulação de negociação, assim como ser o caso na vida real. Eu também incluí um parâmetro de parada inicial com base na faixa média real que foi usada para gerar o dimensionamento de posição para o modelo de tamanho de posição baseado em risco que usei ao simular esse sistema de negociação. Nenhuma parada de gerenciamento de dinheiro foi usada - a saída do comércio era totalmente dependente do acionador de saída do Equis BBand. Para tornar o sistema de negociação mais realista, incluí um custo total de transação de 40 dólares e redefini os gatilhos de entrada e saída para que um negócio fosse entrado e saído no dia seguinte aos disparos nos piores preços possíveis para modelar o pior caso de derrapagem. .
A exploração do banco de dados comercial.
Uma Metastock Exploration especial foi escrita para gerar um banco de dados de negociação usando um plug-in externo que contém um gerador de números aleatórios, bem como uma função especial que é usada para gravar todos os candidatos de negociação em um arquivo de banco de dados proprietário. A exploração usada para gerar um banco de dados comercial é mostrada abaixo. Esse conjunto de indicadores usados ​​na exploração é chamado uma vez para cada segurança na lista de segurança de exploração e as informações comerciais relevantes são gravadas em um arquivo de banco de dados proprietário, que é usado posteriormente pelo simulador de negociação para análise. A lista de segurança da Metastock Exploration é projetada para combinar os títulos no portfólio de interesse, que neste exemplo são os principais papéis da S & P ASX 200.
Ref (C & gt; BBandTop (C, 20, S, 1,25), - 1) E Ref (C & lt; BBandTop (C, 20, S, 2), - 1) E.
& quot; Entrada Rand & amp; Bandas de Bollinger Sair & quot ;,
Resultados de uma verdadeira simulação de portfólio.
O TradeSim foi usado para executar uma verdadeira simulação de comércio de portfólio usando o banco de dados comercial resultante e os seguintes parâmetros de negociação.
Entrada aleatória + Bollinger Bands Sair do sistema.
Parâmetro inicial de parada usado.
Parada de gerenciamento de dinheiro externo usada.
Primeira data de entrada no comércio.
Data de entrada no comércio mais recente.
Modelo de tamanho de posição.
Modelo de risco percentual fixo.
Capital de Comércio Inicial.
Custo Total de Transação por Comércio.
Fração de Capital Risco por Negócio.
Limite de tamanho da posição.
O simulador comercial traria o banco de dados para candidatos comerciais adequados com base na data de entrada e, em seguida, entraria em uma negociação se o tamanho da posição e o capital comercial disponível permitissem. Múltiplas posições seriam tomadas se o capital comercial disponível permitisse e um calor de carteira de 100% permitisse que todo o capital de negociação fosse alocado para tantos negócios quanto o capital comercial disponível permitisse. Em essência, a simulação comercial estava imitando a maneira como um negociador real trocaria um sistema usando uma carteira de títulos. Compare isso com a maneira como a maioria dos testadores apenas testam um sistema de negociação em uma única segurança, gerando assim apenas cerca de vinte candidatos comerciais, o que dificilmente é suficiente para fazer qualquer tipo de hipótese estatística precisa.
A simulação comercial executou 289 negócios do banco de dados total de 3.356 negócios que foram feitos em ordem cronológica e foram dimensionados de acordo com o modelo de tamanho de posição usado e o capital comercial disponível. A simulação comercial resultante produziu um Trade Log (isso leva um tempo para carregar), que contém um log de todos os detalhes de negociação em uma base de comércio por negócio. Um abrangente Relatório de Simulação do Comércio, que é mostrado abaixo, também foi gerado, o qual contém detalhes de todos os parâmetros relevantes para uma única simulação de negociação do portfólio. O sistema produziu um aumento de 1903% no patrimônio ao longo do período de 16 anos, o que equivale a uma taxa de juros média anual de 20,7%. Pico de rebaixamento foi contido para 14%, o que é um resultado bastante notável, considerando que estamos usando apenas um sistema de negociação em um amplo grupo de entidades de mercado durante um longo período de tempo.
Olhando para o gráfico de patrimônio abaixo, você notará que um aumento exponencial na curva de capital ao longo de dezesseis anos, o que é atribuível à pirâmide do lucro. Não houve grande redução no capital a curto prazo, o que também prova que este sistema é imune a aberrações nas condições de mercado. Note-se especificamente como o crash da 87 e, mais recentemente, o crash das ações de tecnologia de abril de 2000 teve muito pouco impacto sobre o patrimônio líquido. O gráfico de redução mostrado posteriormente também verifica isso. Este é um resultado muito notável considerando que o sistema foi testado sob o pior escorregamento possível!
Não houve mais do que 14% de rebaixamento de pico a vale no patrimônio, como mostrado no gráfico de patrimônio abaixo e o crash de outubro-87 não produziu o pico de rebaixamento.
O índice de recompensa / risco negativo médio de -0,97 e o gráfico do índice de recompensa / risco mostrado abaixo mostra como o risco foi contido, o que sugere que a estratégia de saída contém, construída no gerenciamento de risco.
Como mostrado no gráfico de lucro líquido anual abaixo da maioria dos períodos anuais, os lucros produzidos. Note como o maior lucro foi produzido em 2000 com o Bull Run até o crash da tecnologia. Isso ilustra a boa preservação do capital, bem como a imunidade às aberrações do mercado, que é uma característica de qualquer sistema de negociação robusto.
Embora pareça que podemos ter desenvolvido um sistema de negociação bastante robusto e que se encaixa na definição prática de um sistema de negociação do Graal Sagrado, ainda devemos nos perguntar se os resultados desse sistema de negociação poderiam ter sido repetidos por outro negociante negociando o mesmo sistema utilizando a mesma carteira de títulos para o mesmo período de tempo. Uma coisa a ter em mente é que, embora tenhamos gerado um banco de dados de negociação com mais de 3500 candidatos a negociação, outro trader obteria os mesmos resultados ou semelhantes se escolhesse um conjunto diferente de candidatos comerciais do banco de dados de operações - ou eles teriam feito? uma perda líquida? Para responder a esta pergunta, precisamos olhar para todo o sistema de negociação de um ponto de vista estatístico e é isso que exploramos na Parte 2 deste artigo.
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Walk Through - Criando um banco de dados de controle de estoque do MS Access.
Se você quiser tentar criar seu próprio banco de dados de controle de estoque, continue lendo.
Neste artigo, você será guiado por algumas instruções passo a passo para criar seu próprio banco de dados de gerenciamento de estoque ou sistema de controle de estoque no MS Access. Incluímos também algumas dicas e sugestões baseadas em nossos muitos anos de experiência na criação de bancos de dados Access para empresas reais. Para baixar o banco de dados que faremos neste tutorial de graça, clique no link acima. Você também pode seguir este tutorial usando nosso vídeo do YouTube que explica cada etapa e fornece demonstrações para ajudá-lo a fazer isso sozinho; Clique no link acima para abrir o vídeo em uma nova guia / janela.
Observe que, para seguir este passo a passo, ou executar o banco de dados gratuito finalizado vinculado acima, você deve ter uma versão completa do Microsoft Access instalada no seu computador.
Pode parecer óbvio, mas um dos pontos mais importantes ao criar seu banco de dados de controle de estoque é decidir exatamente o que você precisa fazer e para que serve. Obter o design correto é muito mais fácil quando você entende a finalidade do banco de dados. Um banco de dados bem projetado será mais simples de manter e adaptar-se posteriormente se seus requisitos forem alterados.
Por exemplo, o banco de dados simples que estamos criando precisa ser capaz de:
Registrar pedidos de clientes Rastrear níveis de estoque Avisar quando as peças precisarem ser reordenadas.
Pense nos detalhes da maneira como sua empresa funciona. Cada cliente solicita um tipo de item de cada vez, ou seus clientes solicitam uma série de peças ou itens de você todos ao mesmo tempo? Você tem apenas um fornecedor para cada peça que você armazena? Você pede uma gama de itens de cada fornecedor ou cada fornecedor fornece apenas um tipo de item? Seu design também será diferente se você armazenar itens para fabricação em vez de vender. Mantenha as respostas a estas perguntas em mente quando entramos na próxima etapa.
Defina as tabelas necessárias.
Informações em um banco de dados são mantidas em tabelas. Nesse ponto, você deve ter alguma idéia das informações que o banco de dados precisa manter para atingir suas metas. Você precisa categorizar essas informações em um conjunto de tabelas. Para começar, você nem precisa fazer isso no Access, basta fazer uma lista manualmente ou em outro programa.
As tabelas em nosso banco de dados de exemplo são: Peças, Clientes, Pedidos, PartTypes, PurchaseOrders e Suppliers. Para simplificar, vamos supor que cada cliente pede apenas uma peça de cada vez e que encomendamos apenas uma peça de um fornecedor de cada vez. Claro que isso pode não ser verdade para você; seus clientes podem pedir uma seleção inteira de itens juntos, e você provavelmente comprará uma variedade de itens de uma só vez. Nesse caso, você precisará de uma tabela que contenha todas as partes vinculadas a cada pedido, provavelmente denominadas Itens do pedido.
Nós fizemos um tipo semelhante de suposição sobre os clientes, assumindo que eles são todos pessoas individuais ou pequenas empresas; para clientes de grandes empresas com vários endereços ou números de telefone para armazenar você talvez precisaria de um conjunto mais avançado de tabelas para armazenar todas as informações de forma consistente. Mas tudo isso é um tópico mais avançado, então vamos mostrar a maneira simples de usar tabelas com objetivos mais básicos.
Configure campos dentro das tabelas.
Dentro de uma tabela, as informações são mantidas nos campos "& # 8220; & # 8221 ;. Basicamente, um campo é a informação específica sobre a coisa pela qual a mesa é responsável. Campos típicos na tabela Parts, por exemplo, podem ser PartNumber, PartDescription, Supplier e StockLevel. Se você imaginar uma tabela como uma grade tabular, os campos serão os títulos das colunas, com cada linha representando uma entrada na tabela ou registro.
Todas as tabelas devem ter um campo de identificação exclusivo chamado de chave primária, que não pode ser o mesmo para nenhum registro ou estar vazio. Então, em nossa tabela de peças, o PartNumber é único para cada parte e cada parte tem uma, então podemos usá-la. Mas para outras tabelas onde isso pode não ser o caso, podemos inventar números de ID ou códigos para uso interno no sistema para garantir que ele possa identificar exclusivamente qualquer entrada em qualquer tabela. No Access, há algo chamado campo de numeração automática que você pode usar como chave primária, se não houver outra opção ou preferência óbvia, que apenas atribua um novo número sequencial a cada registro na tabela.
Para cada campo na tabela, você precisa escolher um tipo de dados para mostrar o tipo de dado que será mantido, como Número, Texto, Data / Hora ou Moeda. Dentro de cada tipo, você pode especificar a natureza exata dos dados, como o número de caracteres para um texto. Você já pode usar números de peça em sua empresa, e o formato usado provavelmente ajudará a decidir o tipo de dados para o campo Part Number. Seus números de peça podem ser algo como ACBD2222, caso em que você pode optar por usar uma cadeia de texto de 8 caracteres.
Agora vamos imaginar que o nosso negócio lida com um grande número de diferentes partes que classificamos em diferentes tipos. Temos uma tabela chamada PartTypes, que lista os diferentes tipos de partes. Queremos que nossa tabela de peças tenha um campo que possa ser vinculado às PartTypes para que cada parte possa ser atribuída a um tipo. O campo na tabela de peças precisa ser o mesmo que o campo de chave primária (a coisa que identifica o registro no sistema) na tabela PartTypes, na qual criamos um código de 1 caractere. A tabela de peças também seria relacionada de maneira semelhante à tabela Fornecedores, para que você possa descobrir quem fornece uma peça específica.
Fazendo nosso design no papel.
Pense em como você estará usando os campos e certifique-se de defini-los da maneira mais lógica para seus objetivos. Por exemplo, pode fazer sentido armazenar os nomes das pessoas como Primeiro Nome e Sobrenome separadamente, em vez de apenas um campo, para que você possa classificar e listar nomes em ordem alfabética (de sobrenome). Uma dica que achamos útil é manter os endereços postais como um campo, em vez de dividi-los em elementos individuais do endereço, como a Linha de Endereço 1, a Linha de Endereço 2, a Cidade, o Condado e o Código Postal. Isso torna muito mais fácil incorporar endereços em formulários e relatórios e facilita a entrada de dados, pois o Access fica feliz em armazenar as várias linhas em um campo.
Ao pensar em quais campos você precisa, verifique se todos eles têm nomes exclusivos, a menos que dois campos realmente contenham as mesmas informações. Só neste caso você deve dar a eles o mesmo nome, como no PartTypeCode anterior. Algo para manter em mente com seus nomes é que, se você quiser avançar para o uso de consultas SQL ou o código Visual Basic for Applications (VBA) com seu banco de dados, você encontrará a vida mais fácil se não houver espaços nos nomes de tabela ou de campo. É por isso que estamos escrevendo PartTypes como uma palavra, em vez de ter o espaço.
Outra dica a ter em mente é que é uma prática ruim dar a um campo um nome que já esteja sendo usado nos bastidores pelo Access para outra coisa. Essas chamadas "palavras reservadas" inclua itens como & # 8216; nome & # 8217 ;, & # 8216; data & # 8217 ;, & # 8216; nível & # 8217; e & # 8216; dinheiro & # 8217 ;, entre muitos outros. Você pode procurar uma lista completa de palavras reservadas do Access on-line para garantir que nenhum dos seus campos use um. Isso pode ajudar a evitar confusão no mecanismo de banco de dados entre palavras predefinidas e seus nomes de campo, que, se não forem verificados, poderão causar sérios erros.
Crie suas tabelas no Access.
Para criar uma tabela de peças e definir seus campos:
No MS Access 2013/2010/2007, clique na guia Criar na Faixa de Opções, em Design de Tabela. Isso abre uma nova tabela no modo de design. Cada linha na exibição de design representa um campo na tabela. (No Access 2003, clique em Tabelas na lista de Objetos e, em seguida, clique no botão Novo, que abre uma caixa de diálogo chamada Nova Tabela. Finalmente, selecione Exibição de Design e clique em OK.) Clique na primeira coluna, na linha superior. Digite o nome do primeiro campo (PartNo) Use a tecla Tab para ir para a próxima coluna onde definimos o tipo de dados. Clique no menu suspenso e selecione Texto. Use a tecla Tab para ir para a próxima coluna e insira uma descrição para o novo campo. Como esta será a chave primária da tabela, clique no botão da chave primária na barra de ferramentas. Na guia Geral, na parte inferior da janela, clique na linha Tamanho do campo e insira 10 para definir uma cadeia de texto com 10 caracteres. Na guia Geral, clique na linha Legenda e digite o rótulo desejado para esse campo na tela (por exemplo, Número da peça). Clique na segunda linha para definir o próximo campo na tabela. E assim por diante. Quando terminar de adicionar campos à tabela, feche-a clicando no X no canto superior direito. O Access pedirá que você nomeie a tabela. Digite "Peças" e "# 8221".
A tabela de peças do banco de dados de controle de estoque de exemplo contém os seguintes campos:
String de texto de 10 caracteres.
Número de peça exclusivo para definir cada parte.
Sequência de texto de 50 caracteres.
Nome / descrição desta parte.
String de texto de 20 caracteres.
A unidade de medida para esta parte, e. Kg, Metros, caixa de 10.
Seqüência de texto de 6 caracteres.
O fornecedor desta peça.
O número desta parte no estoque atual.
O número mínimo desta peça em estoque antes de você precisar reordenar.
O preço de custo desta peça.
O preço de venda desta peça.
String de texto de 1 caractere.
O tipo de parte disso é.
Cadeia de texto de 255 caracteres.
Dica: geralmente é útil incluir um campo do Notes para qualquer outra informação que você queira adicionar posteriormente.
A tabela de peças no modo Design (Access 2013)
A tabela Parts no modo Design (Access 2003)
As capturas de tela acima mostram a tabela Parts de nosso banco de dados de controle de estoque no modo Design. O uso da Visualização de design permite definir todos os campos da tabela, especificar seus tipos de dados, descrevê-los e definir seu formato.
Sugestão & # 8211; Complete a descrição do campo. Quando você usa o Assistente de Formulários para criar formulários para você mais tarde, essa descrição será exibida na barra de status para ajudar os usuários.
Sugestão & # 8211; Se o seu campo tiver um nome abreviado ou não tiver espaços, use a área Legenda para escrever seu nome em inglês simples. Essa legenda aparecerá em formulários produzidos pelo Assistente de formulário. Por exemplo, se o seu campo é chamado POQty, insira Quantidade na legenda.
A tabela Customers é a seguinte:
String de texto de 8 caracteres.
Referência exclusiva de oito caracteres para este cliente com base nas primeiras quatro letras do sobrenome (por exemplo, SMIT0001). Isso facilitará a localização de clientes individuais. Este campo é a chave primária.
String de texto de 20 caracteres.
O primeiro nome deste cliente.
Sequência de texto de 25 caracteres.
O sobrenome deste cliente.
Cadeia de texto de 255 caracteres.
O endereço deste cliente.
String de texto de 15 caracteres.
O número de telefone deste cliente.
A tabela de clientes acima é projetada para uma empresa cujos clientes são predominantemente indivíduos, conforme assumido anteriormente. Quando seus clientes são principalmente grandes empresas, e você pode ter vários contatos em cada negócio, ou cada empresa pode ter vários sites, então você precisará de uma solução mais complexa.
Depois de pegar o jeito, passe pelo restante das tabelas planejadas configurando-as também. Você verá suas novas tabelas aparecendo no navegador de objetos à esquerda à medida que você as faz (pressione F11 para ativar este navegador se não puder vê-lo).
Os relacionamentos são configurados no banco de dados, para mostrar a maneira como uma tabela se relaciona com outra. Um relacionamento um-para-muitos é o tipo mais comum de relacionamento. Nesse relacionamento, um registro em uma tabela pode ter mais de um registro correspondente em uma segunda tabela, mas cada registro na segunda tabela pode ter apenas um registro correspondente na primeira tabela. Por exemplo, cada parte pode ter apenas um tipo de peça, mas para cada tipo de peça provavelmente haverá muitas partes desse tipo.
Se cada parte tiver apenas um fornecedor, como no nosso exemplo, esse é outro relacionamento direto de um para muitos. Se cada peça puder ser fornecida por vários fornecedores diferentes, você precisará de um design diferente.
Em nosso banco de dados de exemplo, os seguintes relacionamentos entre tabelas são obrigatórios.
Fornecedores - Peças, para especificar o fornecedor de cada peça.
Parts - PurchaseOrders, mostrando a peça solicitada em um pedido.
Peças - Pedidos, mostrando a peça solicitada por um cliente.
Clientes - Pedidos, mostrando o cliente para cada pedido.
PartTypes - Partes, classificando cada parte em um tipo de peça específico.
Como exemplo, mostraremos como configurar o relacionamento entre as partes Parts e PartTypes. Antes de começar a fazer relacionamentos, é uma boa idéia escrever algumas informações de amostra em suas tabelas que apresentem entradas que sejam tão longas quanto você acha que você usará. Isso ajudará um pouco com algumas configurações que você precisará ajustar mais tarde.
Configure o campo PartTypeCode na tabela Part Types como uma cadeia de texto de um único caractere que define o tipo de peça. Tornar este campo a chave primária Abra a tabela Parts no modo Design. Adicione um campo PartTypeCode à tabela Parts. Certifique-se de que também seja uma cadeia de texto de caractere único. Agora clique na coluna Data Type do campo Part type para exibir uma seta para baixo. Clique aqui para exibir uma lista suspensa e selecione Assistente de pesquisa. Selecione "Eu quero que a coluna de pesquisa pesquise os valores em uma tabela ou consulta & # 8221 ;. Clique em Next. Na lista de tabelas exibidas, selecione a tabela PartTypes. Clique em Next. Clique nos campos que você deseja incluir na sua coluna de pesquisa. Neste caso, vamos selecionar os dois campos. Clique em Next. Uma ordem de classificação pode ser selecionada, se necessário. Selecione Descrição. Clique em Next. A próxima etapa permite definir a largura das colunas em sua coluna de pesquisa e especificar se você deseja que a coluna-chave (a coluna que contém a chave do campo principal) seja exibida. Por padrão, a coluna-chave não é exibida e, no nosso caso, apenas queremos visualizar a descrição, portanto, deixe o carrapato na caixa. Agora defina a largura da sua coluna de pesquisa, arrastando a borda para a posição desejada. Se você já tiver inserido alguns dados na tabela PartTypes, isso será exibido para ajudá-lo a ajustar a coluna à largura do conteúdo provável. Clique em Next. Agora selecione o rótulo da sua coluna de pesquisa. O rótulo sugerido geralmente estará correto. Clique em Concluir para concluir o Assistente de pesquisa. Você será perguntado se deseja salvar a tabela para que os relacionamentos possam ser criados. Clique em Sim Para concluir o relacionamento, selecione Ferramentas, Relacionamentos ou clique no botão Relacionamentos na barra de ferramentas para exibir a janela de relacionamentos. Você verá a tabela Parts e a tabela PartTypes com uma linha ligando o campo PartType em Parts com o campo PartTypeCode em PartTypes. Passe o mouse sobre essa linha e escolha Editar Relacionamento (ou clique duas vezes na linha). Marque a caixa Enforce Integrity Referential. Você deve sempre assinalar isso, caso contrário, o relacionamento tem pouco valor. Por exemplo, se você definiu três tipos de peças diferentes na tabela Tipos de peça: E & # 8211; Eletrônica, S & # 8211; Software, H & # 8211; Hardware, assinalando a caixa Enforce Integrity Referential (Integridade Referencial Reforçada), garantirá que você não será capaz de definir uma nova peça como qualquer outro tipo de peça. Além disso, se você tentar excluir um tipo de peça da tabela PartTypes, quando as peças na tabela Parts tiverem esse tipo de peça, o banco de dados o avisará. Marque a caixa Cascade Update Related Fields. Isso significa que você pode alterar a chave primária na tabela principal (por exemplo, a tabela PartTypes) e ela será atualizada automaticamente na tabela relacionada (Parts). A terceira caixa é Cascade Delete Related Fields. Assinalar isso significa que, se você excluir um registro, por exemplo Software, da tabela principal (por exemplo, PartTypes), todos os registros na tabela relacionada (Parts) com esse tipo de peça também serão excluídos. Normalmente você não iria querer que isso acontecesse & # 8211; Se você tivesse partes do tipo Software na tabela de peças, você não desejaria excluir esse tipo de peça, portanto, deixe a caixa desmarcada. Provavelmente haverá exemplos em seu banco de dados em que você deseja marcar a caixa Cascade Delete Related Records. Normalmente, aplica-se quando uma tabela forma informação suplementar para outra & # 8211; por exemplo, se você tivesse tabelas Orders e OrderItems (listando vários itens em um Pedido), você desejaria excluir todos os OrderItems se excluísse um Order inteiro.
A janela de relacionamentos no Access 2013.
A janela de relacionamentos no Access 2003.
Então, agora que você viu como estabelecer um relacionamento, você deve passar pelas tabelas que estabelecem os relacionamentos que você planejou em seu design. Uma vez que você fez todos eles, podemos passar para a parte final do nosso banco de dados.
Criando uma consulta de reordenação.
Em geral, as consultas são usadas para extrair dados e informações do banco de dados. Em nosso exemplo, queremos saber se temos menos do que o nível mínimo de estoque para todas as peças, para que saibamos quando você precisa pedir mais. Você pode extrair todos os tipos de outras informações com consultas. Você pode querer saber todas as peças fornecidas por um determinado fornecedor ou quantas vezes um determinado cliente solicitou no ano passado. Frequentemente, você extrairá as informações usando uma consulta e, em seguida, usará um relatório do Access para apresentar os dados de maneira clara, mas aqui estaremos fazendo a consulta.
Agora, vamos ver como configurar uma consulta para mostrar quais partes estão abaixo do nível mínimo de estoque e informar os fornecedores de quem elas devem ser reordenadas.
Para configurar uma consulta para mostrar quais partes estão abaixo do nível mínimo de estoque e os fornecedores de quem elas devem ser solicitadas:
Na guia Criar, clique em Design da Consulta (Access 2013/2010/2007). Ou, em Consultas, clique em Novo, selecione Design e clique em OK (Access 2003). Na caixa Mostrar Tabela, selecione Peças. Clique em Adicionar. Selecione fornecedores. Clique em Adicionar. Clique em Fechar. A grade de design de consulta agora é exibida com as tabelas escolhidas acima. Os campos a serem incluídos na consulta são adicionados arrastando-os da tabela para a grade ou clicando duas vezes sobre eles. Os campos que exigimos são PartNo e StockLevel da tabela Parts e SupplierName e Address da tabela Fornecedores, portanto, selecione-os. Queremos apenas exibir peças cujo nível de estoque seja menor que o nível mínimo de estoque para essa peça. Isso é feito definindo um critério para esse campo. Digite & lt; = [MinStockLevel] na linha de critérios do campo Nível de estoque (coluna). Clique no X no canto superior direito da janela para fechar a consulta. O Access perguntará se você deseja salvar alterações na consulta e solicitará um nome para a consulta (por exemplo, LowStockLevels). Agora, clique duas vezes na consulta que você acabou de criar para visualizar as peças com baixos níveis de estoque.
A grade de design da consulta no Access 2010.
A consulta deve estar visível no navegador de objetos à esquerda. Clique duas vezes na consulta para visualizar as peças com baixos níveis de estoque depois de ter alguns dados em funcionamento no sistema.
Mais uma coisa sobre a consulta: as linhas entre as tabelas no conjunto de dados da consulta são chamadas de Joins. As junções são criadas automaticamente entre tabelas quando existem campos que já possuem um relacionamento entre eles ou entre uma chave primária e outro campo com o mesmo nome. Normalmente, você gostaria de participar aqui, mas haverá casos em que você não deseja ingressar nesses campos por vários motivos, portanto, lembre-se de que talvez seja necessário verificar todas as associações depois que elas forem criadas.
As propriedades de associação nas consultas são muito importantes quando sua consulta usa mais de uma tabela. Se a consulta não lhe der os resultados esperados, verifique-os clicando com o botão direito do mouse na linha que une as duas tabelas no modo Design. Aqui, você pode escolher se deseja apenas ver as peças que têm um fornecedor ou todas as peças com baixo estoque, independentemente de terem um fornecedor (escolhendo "Incluir todos os registros de & # 8216; Peças" e somente esses registros de "Fornecedores", onde os campos unidos são iguais. & # 8221;). Você pode querer usar essa opção neste exemplo. A terceira opção é o contrário disso, portanto, mostre todos os fornecedores, mesmo que eles não forneçam peças de baixo estoque, o que, nesse caso, não faria sentido, portanto, ignore-o.
Então, agora nós completamos o banco de dados de acordo com o nosso design. Podemos inserir todos os dados de que precisamos e nos informará quando reordenar os produtos. É claro que os usos potenciais de um banco de dados são muitos, então agora vamos discutir brevemente algumas maneiras de expandir esse banco de dados para torná-lo mais útil e mais fácil de usar.
No MS Access, você usa formulários para exibir, inserir e editar dados e controlar o banco de dados. Quando você configura todas as tabelas e relacionamentos em seu banco de dados, o Assistente de Formulários é muito útil na configuração de formulários baseados em suas tabelas, para entrada de dados, visualização e edição. Você pode então fazer alterações no formulário produzido pelo Assistente de Formulários, adicionando e editando os recursos conforme necessário.
Formulários no MS Access também podem ser usados ​​para exibir botões e links para fornecer acesso a todos os outros formulários e relatórios. Nós sempre configuramos uma forma desse tipo e a chamamos de tela frontal. A configuração de um formulário claro de nível superior facilita as pessoas a usar o sistema sem conhecimento do banco de dados.
Os relatórios do MS Access permitem exibir informações ao usuário de maneira conveniente, que podem ser visualizadas na tela e impressas, se necessário. Normalmente, as informações do relatório virão de uma consulta. O Assistente de Relatório ajudará a criar relatórios simples. Relatórios mais detalhados estão além do escopo deste artigo.
Você pode querer certificar-se de que ninguém que não é confiável possa adulterar seus dados. A maneira mais simples de proteger o banco de dados é definir uma senha.
Para definir ou alterar a senha, o banco de dados deve ser aberto para uso exclusivo. Para fazer isso, abra o MS Access, use Arquivo, Abrir para selecionar o banco de dados. Clique na caixa Abrir à direita do botão Abrir e selecione Abrir exclusivo. Selecione Ferramentas, Segurança, Definir Senha do Banco de Dados (Access 2003). Ou selecione a guia Database Tools na Ribbon e clique em Set Database Password (Access 2007). Ou vá para o menu Arquivo, selecione o submenu Informações e clique em Definir senha do banco de dados (Access 2010/2013) Digite a senha desejada e digite novamente para verificar. A senha está agora definida.
Ao criar um banco de dados de controle de estoque grande ou um que contenha informações confidenciais, você pode exigir segurança mais complexa. Por exemplo, você pode querer restringir o acesso a algumas das informações no banco de dados ou permitir que alguns usuários visualizem as informações no banco de dados, mas não alterá-las. O MS Access permite definir tipos de usuários e aplicar níveis de segurança, para que você possa especificar quais ações estão disponíveis para cada tipo de usuário. Isso está além do escopo deste artigo, mas é chamado de "segurança em nível de usuário" se você quiser pesquisá-lo mais.
O Access permite que você escreva um código personalizado em seu Visual Basic for Applications, conhecido como VBA. Você pode configurar um código para ser executado quando você executar determinadas ações ou apenas no comando. Isso permite que você automatize muitos processos. Por exemplo, você pode querer que o seu sistema ajuste automaticamente os níveis de estoque registrados sempre que uma entrega for recebida, ou você pode querer que o campo Referência do cliente seja criado automaticamente a partir do sobrenome do cliente. Usar o VBA para automatizar recursos pode tornar um banco de dados mais poderoso e fácil de usar, mas requer conhecimento de programação, por isso é um passo mais avançado para o desenvolvimento de seu banco de dados.
Então, isso é tudo para este artigo tutorial. Se você gostaria de continuar aprendendo sobre como criar bancos de dados de gerenciamento de estoque no MS Access, por favor clique aqui para o nosso artigo adicional sobre relacionamentos muitos-para-muitos.
Se você decidir que construir seu próprio banco de dados de controle de estoque não é para você, afinal, nós da Software-Matters estamos felizes em oferecer conselhos sobre alternativas através de nossa consulta inicial gratuita. Contacte-nos em 01747 822616 ou preencha um formulário de inquérito aqui e nós entraremos em contato com você. Obrigado pela leitura!
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