Estratégia de reversão média pdf
O seguinte artigo é patrocinado pela Carta de Opções Dr. Stoxx.
Nos meus dois artigos anteriores sobre este assunto, detalhei como os comerciantes e os investidores usam um dos componentes mais comuns da análise técnica, a média móvel simples. Uma média móvel é uma média corrente do preço de fechamento de uma ação em x número de períodos de tempo. As duas médias mais usadas são as médias móveis de 50 dias e 200 dias. As médias móveis não são apenas usadas por técnicos de mercado especialmente treinados. Mesmo os analistas financeiros com o Harvard MBA referem-se às médias móveis de 50 dias e 200 dias com a freqüência que fazem com os índices P / E e as taxas de crescimento dos lucros.
Nos artigos anteriores, falei sobre como as médias móveis nos ajudam a obter uma boa "leitura" da tabela de preços de ações. Nós vimos como usar as médias móveis para determinar a tendência dominante de um estoque ou índice, bem como os pontos ideais para entrar ou sair dessa tendência. Hoje eu quero trazer a minha discussão sobre as médias móveis ao fim, falando sobre uma maneira mais de usar as médias móveis. Essa é, de fato, a estratégia de negociação técnica mais lucrativa que uso. Nesta estratégia, destacamos a ideia de que determinadas médias móveis - particularmente as "grandes", as médias de 50 dias e 200 dias - atuam como "ímãs" pelo preço de uma ação ou índice sempre que se afasta muito das médias.
O fenômeno que eu estou fazendo referência aqui tem um rótulo elegante. É chamado de "reversão média", e recaia com tanta frequência nos mercados financeiros que estudá-lo e aprender a lucrar com isso tornou-se uma espécie de indústria artesanal. Algumas das maiores mentes financeiras do mundo, incluindo professores da Ivy League e economistas do Federal Reserve Bank, publicaram artigos revisados por pares sobre o assunto.
A idéia por trás da reversão média, em poucas palavras, é esta: uma média móvel do preço da ação representa a acumulação de sabedoria sobre o valor justo de mercado das ações de uma determinada empresa (e, portanto, da própria empresa), enquanto a flutuação do dia a dia no preço das ações é mais um reflexo dos caprichos sempre em mudança do sentimento do mercado. Assim, sempre que esse sentimento impulsiona o preço da ação muito longe de sua média, a eficiência das forças de mercado sendo o que são, o preço da ação é obrigado a voltar a ser médio em curto prazo.
Determinando exatamente quando o preço foi esticado muito longe de sua média, e até que ponto de volta ao meio que ele viajará quando ele reverter, é mais arte do que ciência. Mas existe uma ferramenta que pode nos ajudar muito com essa determinação. Usando o desempenho do preço passado em X numero de intervalos de tempo, esta ferramenta mede o desvio padrão de uma média móvel e tira bandas no gráfico, ambos acima da média abaixo, que mostram os limites superior e inferior desse desvio. Espera-se que o preço permaneça contido dentro dessas bandas no futuro. Esta seria uma ação de preço "normal". Qualquer movimento acima ou abaixo das bandas, portanto, sinaliza um movimento "anormal" além do desvio padrão, daí uma sobreexpressão que provavelmente reverterá para a média.
A ferramenta que eu falo aqui, é claro, é Bollinger Bands, desenvolvido pelo técnico de mercado, John Bollinger, na década de 1980. Usei essas bandas há anos e posso dizer que, como a maioria dos indicadores técnicos, eles funcionam bem quando trabalham! Mas quando as Bandas Bollinger não estão funcionando bem, sua negociação com base nelas pode ficar horrivelmente errada. Ainda assim, quando acoplamos as Bandas com perdas para minimizar os danos, eles são a melhor ferramenta que temos para determinar regiões de extremos de preços onde um estoque ou índice provavelmente se estenderá e voltará para a média.
Deixe-me mostrar alguns exemplos. No gráfico abaixo, você verá as ações da EBAY, Inc. (Nasdaq: EBAY) com a média móvel de 200 dias sobreposta, juntamente com as Bandas Bollinger superiores e inferiores, definidas em 1,5 desvios padrão, longe da média. Você pode ver como nos últimos 9 meses, sempre que o preço viajou para fora de qualquer banda, era apenas uma questão de tempo antes de se recuperar da outra direção.
Eu usei um desvio padrão de apenas 1,5 na média móvel de 200 dias no gráfico acima, porque leva um movimento significativo para ficar longe dessa média móvel de longo prazo. Quando encurtamos nosso tempo até a média de 50 dias, no entanto, precisamos aumentar nosso desvio de 1,5 para 2,0 para reduzir o ruído dos sinais falsos.
Aqui está um gráfico da Amazon, Inc. (Nasdaq: AMZN) durante um tempo bastante ineficiente e tumultuado na história recente do estoque. Eu aqui superpôs a média móvel de 50 dias com bandas ajustadas em 2.0 desvios padrão longe da média. Você pode ver um maior número de sinais em comparação com o gráfico acima, e também que alguns sinais teriam sido mais lucrativos do que outros.
À medida que você trabalha com Bollinger Bands, você quer refinar seu sistema de negociação. Você não pode simplesmente comprar cada mergulho abaixo da faixa mais baixa e vender curto cada reunião acima da banda superior. À medida que você experimenta, sugiro integrar algumas das seguintes sugestões no seu sistema comercial:
Pegue apenas sinais de compra em áreas de suporte de preços e venda sinais em áreas de resistência de preços Não troque movimentos menores além das Bandas, mas apenas aqueles que excedem as Bandas por uma determinada porcentagem (você pode usar o Indicador de B Bollinger de% B para esta determinação ) Tente entrar somente quando o preço fecha fora das Bandas em um dia e fecha-se dentro das Bandas no próximo dia. Apenas faça negociações quando Bandas estiverem largas e evitem trocas quando as Bandas estiverem apertadas.
A teoria da reversão média é um fenômeno bem atestado que, quando bem aprendido e negociado corretamente, pode ser uma abordagem muito lucrativa para os mercados. Se você está procurando mais recursos neste sistema comercial, você pode querer experimentar o Manual de Negociação de Reversão Média que eu ofereço no meu site, DrStox. Você também pode olhar para o meu livro, Market Neutral Trading, onde eu explico inteiramente como uso este sistema comercial. Mas certamente a fonte original é sempre um bom lugar para começar também: Bollinger em Bollinger Bands, a "Bíblia" das Bandas!
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Estratégia de reversão média pdf
Na semana passada, discuti em grande detalhe uma das minhas estratégias de opções favoritas, a propagação do urso se espalhou. Eu também falei sobre a minha abordagem para suportar chamadas se espalhar com grande detalhe durante o meu último webinar. Clique aqui para assistir.
Então, com isso dito, não vou examinar os fundamentos da estratégia. Em vez disso, eu quero cavar ainda mais na estratégia, discutindo uma oportunidade comercial potencial.
Como você pode ver no quadro SPDR Gold Shares (NYSEArca: GLD) abaixo, o fundo GLD empurrou significativamente mais alto nas últimas semanas. Como resultado, o RSI (2) e RSI (5) estão em um estado de "overbought".
Quando ocorre este tipo de movimento a curto prazo, a reversão média - a tendência de um estoque retornar ao seu preço médio - geralmente chuta. Neste caso, o GLD moveu vários desvios padrão para longe da média.
Pense em um "pouco sobreprecisado" em termos da curva padrão do sino. Quando algo é "muito sobrecompra", moveu-se para as franjas exteriores da curva.
Havia apenas uma chance de 4.79% de que a GLD iria empurrar para onde está negociando agora. O mercado de opções, conforme observado na cadeia de opções para GLD abaixo, afirmou que houve uma probabilidade de sucesso de 95,21% que a GLD fecharia em 15 de outubro abaixo de US $ 113,50.
Então, sabemos que o movimento é um pouco de uma anomalia.
Quando um movimento como este ocorre e vemos o RSI pressionar para "níveis muito sobrebiscados", eu imediatamente quero desvanecer o movimento direcional. Quando eu fadei de um movimento - neste caso, um movimento de alta - eu espero um adiamento de curto prazo no preço subjacente. O preço poderia se mover mais baixo, trocar de lado ou simplesmente avançar lentamente mais alto. Eu só espero que as leis da reversão média sejam iniciadas.
Mas eu aumento as minhas chances de pote envolvendo uma estratégia de alta probabilidade em torno do comércio. Em vez de tomar um viés direcional e simplesmente comprar puts, eu quero vender chamadas, mais especificamente suportar spreads de chamadas.
Neste caso, uma vez que a GLD atualmente está negociando por US $ 113,81, eu quero vender uma ligação em uma greve mais alta. Mas que greve? Eu sempre começo minha busca com a greve que tem uma probabilidade de sucesso de 80%. O que isso significa é que, no vencimento em 37 dias, há 80% de chances de que a GLD feche abaixo dessa greve.
Como você pode ver nas cadeias de opções acima, o ataque 119 atende aos meus requisitos.
Podemos vender a greve de chamadas 119 e comprar a greve 121 por um crédito líquido de US $ 0,27. Para encontrar o crédito, pegue o preço da oferta do ataque 119 que vendemos (US $ 0,88) e subtrai o preço de venda da 121 greve que compramos (US $ 0,61).
Nosso retorno sobre o comércio: 15,6%.
Basicamente, enquanto a GLD ficar abaixo do nosso ataque curto no vencimento, colheremos todo o prêmio de 15,6%. Existe uma probabilidade de sucesso de 78,48% de que o preço da GLD permanecerá abaixo do nosso acerto de chamadas curtas de US $ 119 no vencimento em 37 dias.
Mas não esqueça, estamos envolvendo um comércio de curto prazo de alta probabilidade em um ETF que já empurrou para uma leitura "muito sobrecomprada". Isso aumenta nossas probabilidades de pote no comércio muito mais e é por isso que eu não estou fazendo negócios a qualquer outro dia. É uma abordagem metódica e paciente.
R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Desenvolvedor: Richard Wyckoff. Conceito: estratégia de negociação baseada em falhas falsas. Objetivo da pesquisa: Sensibilidade dos padrões de Wyckoff. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1, Figura 3. Configuração do Comércio: Negociações Longas: o preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Negociações curtas: o preço se move acima de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bull Trap & # 8221 ;; Figura 2). Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 33 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≤ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Long Trades: O preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Existem duas condições:
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≥ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Cancel_Index = [0.2, 3.0], Step = 0.1;
Entry_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index.
Short Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo do Entry_Level, onde:
Entry_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index; (Figura 2).
Reward Exit: Long Trades: Um limite de venda é colocado em: Entry_Level + | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index. Negociações curtas: um limite de compra é colocado em: Entry_Level - | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index.
Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Trades: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Operações curtas: uma parada de compra é colocada em [Entrada + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop].
Entry_Index = [0.1, 1.5], Step = 0.05.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 3 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Classificação: Richard Wyckoff & # 8211; Reversão média | Estratégia de negociação.
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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Estratégia de reversão média pdf
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curto-circuito também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2013-2016. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2013!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
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Estratégia de reversão média pdf
The Sweet Spot for Mean Reversion ETF Estratégias.
por Michael R. Bryant.
Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de "ponto doce" para o desenvolvimento de sistemas de negociação de reversão média. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis tende a maximizar os retornos ajustados pelo risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão médias que se encontram nesse ponto fácil podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas.
Usando o Adaptrade Builder, uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como os métodos de teste de estresse com a análise de Monte Carlo podem ser usados como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias robustas de reversão média para a ETF S & P 500 (SPY) e a Selecione o setor SPDR * ETFs. Os arquivos de projeto do Builder, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo.
Aterrar no Sweet Spot.
A idéia básica por trás do bom ponto do Dr. Bandy é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e têm uma precisão bastante alta com um curto período de espera e baixa redução. O tamanho da barra curta e o período de retenção curto maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e a redução reduzida facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também facilitam a determinação da viabilidade da estratégia e determinam quando ela não está funcionando mais porque os padrões de perda típicos para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtos.
Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ótimos para estratégias de ETF de reversão média:
Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vendem a um preço mais alto à medida que o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição aos sistemas de tendência, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto.
Construindo com a análise de Monte Carlo.
No meu último artigo de boletim informativo, discuti o uso do teste de estresse na avaliação das estratégias de negociação e sua relação com a robustez e a superação de estratégias. Eu também mencionei que se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui.
Resumidamente, o teste de estresse refere-se à avaliação de quão sensível é uma estratégia comercial para suas insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não é excessiva para o mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços.
A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas mudanças. Os insumos da estratégia, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Ao repetir este processo muitas vezes, é obtida uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados usando versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis do que os dados originais.
Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, vitórias percentuais, fator de lucro, etc.) que não são pior do que a maioria (tipicamente, 95%) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95% de confiança for de US $ 15.000, isso significa que 95% das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto $ 15.000. Em outras palavras, existe uma chance de 95% de que o lucro líquido seja de pelo menos US $ 15.000, ou, ao contrário, há uma chance de 5% de que o lucro líquido seja inferior a US $ 15.000.
Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente em sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a impulsionar a estratégia para uma que seja robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia utilizando os resultados de Monte Carlo de testes de estresse.
O primeiro exemplo é para o ETF SPDR S & amp; P 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 1/4/1999 a 23/23/2013. O período para a construção foi definido em 1/4/1999 a 1/2/2011, com os primeiros 80% (1/4/1999 - 8/10/2008) utilizados para construção (isto é, na amostra) e dados restantes (8/11/2008 - 1/2/2011) utilizados para testes fora da amostra. Os dados restantes (1/3/2011 - 23/04/2013) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos na TradeStation 9.
A lógica da estratégia era apenas por muito tempo, e 100% do capital próprio foi investido em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e US $ 0,015 por ação deduzidos por rodada para os custos de negociação.
O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias em sucessivas gerações. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é configurar as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1.
Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto de encontro da estratégia SPY.
A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles com alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis para qualquer estratégia. As qualidades específicas que estamos procurando (ou seja, a mancha doce) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de trades, barras médias em negociações e a porcentagem de vitórias.
Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e o objetivo de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras está definida entre 65% e 85%. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem invulgarmente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a alguma outra condição. A penalização de tais estratégias ajudará a conduzir a população em direção a estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que satisfazem desproporcionalmente uma condição para a exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro.
As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração de Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais. O teste de estresse e as configurações de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de construção, conforme mostrado abaixo na figura 2.
Figura 2. As opções de análise e teste de esforço de Monte Carlo são selecionadas na guia Opções de construção.
Conforme mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados com 95% de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em aleatorizar os preços, randomizar os insumos da estratégia e aleatorizar o início Barra. Todas as três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse.
Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem demorou cerca de 100 vezes o tempo que deveria ter tido testes de estresse e a análise de Monte Carlo não foi usada. Por esta razão, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi usada para manter o tempo de solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo.
O gráfico da curva de equidade da estratégia superior na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3.
Figura 3. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia SPY final.
Cada curva na Fig. 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. Os seguintes são alguns dos resultados de Monte Carlo com 95% de confiança correspondentes à Fig. 3.
Além do número de negócios, que é menos do que solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data de término é estendida até 23/04/2013, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para US $ 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz o requisito de uma estratégia de reversão média: ele entra em uma ordem limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado deve baixar o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado voltar.
É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo com 95% de confiança, o que significa que, por exemplo, 95% das avaliações do teste de estresse tinham um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto $ 56.784. Se o teste de estresse é desligado e a estratégia é avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4.
Figura 4. Curva de capital para a estratégia SPY final sobre os dados originais.
Essa curva de patrimônio corresponde a um lucro líquido de $ 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5%. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele bate facilmente o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8% no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de ações cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados ursos.
Um exemplo do SPDR do setor selecionado.
O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs, que consiste nos SPDR do Select Sector. Esses ETFs dividem o índice S & P 500 em nove setores, de modo que cada estoque no S & amp; P 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energy (XLE), Financial (XLF), Healthcare (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU).
A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir esta estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados na construção, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de construção foram as mesmas da Fig. 2, exceto a opção de reconstrução, que não entre no jogo. Para o dimensionamento da posição, 20% do patrimônio foram investidos em cada comércio. Como nem todos os mercados provavelmente estavam negociando ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento).
O período in-sample para esta compilação foi 1/4/1999 a 5/28/2009 com 29/5/2009 a 1/2/2012 como período fora da amostra e 1/3/2012 a 4/23 / 2013 reservado para validação. O gráfico da curva de equidade de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5.
Figura 5. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final Select SPDR Set.
Cada curva de equivalência patrimonial na Fig. 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir do back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados resumidos de Monte Carlo são mostrados abaixo.
Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para US $ 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia apenas nos dados originais (sem teste de estresse), em que o período de validação está incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6.
Figura 6. Curva de capital para a estratégia final do portfólio Select SPDR do setor nos dados originais.
Essa curva de equivalência patrimonial corresponde a um lucro líquido de US $ 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5%, com o pior caso de redução de 21%. Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longamente em uma ordem limite. A maioria das saídas é através de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção.
Download dos arquivos do Projeto de Reversão Média: *
(clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo. zip, requer o Adaptrade Builder para abrir.)
* Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço.
O chamado "sweet spot" para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para construir significativas reverter as estratégias comerciais de forma automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atinjam a maioria dos requisitos para ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado do ETF SPY e uma estratégia para um portfólio de ETFs, que consiste nos nove Setores SPDR selecionados. Ambas as estratégias superaram a compra e a retenção e manteve-se bem no teste de validação.
Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo do portfólio, os resultados do teste de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso seja devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação com o exemplo do portfólio, sugere que a estratégia SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar, embora isso dependa de quão conservador seja o teste de estresse e a análise de Monte Carlo .
Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem em uma variedade mais ampla de dados de preços. Foi construído nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais trades. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação em relação aos nove setores diferentes dos SPDRs.
Embora nenhuma das duas estratégias tenha cumprido o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atinjam todos os requisitos se uma população maior for usada ou forem exigidos requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser que tal estratégia não seja encontrada devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, curta duração do comércio e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial do mercado enquanto permanece realista.
Combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como teste de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias comerciais eficazes.
Bandy, Howard B., Mean Reversion Trading Systems, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2013, p. 138.
Bandy, Howard B., Modeling Trading System Performance, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2011, p. 154.
Este artigo apareceu na edição de abril de 2013 da newsletter do Adaptrade Software.
* O S & amp; P 500 ® e Select Sector SPDRs são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
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Como construir sistemas rentáveis de negociação de reversão média.
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Como comerciante, a maioria das minhas estratégias se concentrou na filosofia da tendência seguinte. No entanto, ao longo do tempo, percebi que os sistemas de negociação de reversão também podem ser rentáveis se implementados corretamente. Às vezes, talvez eles precisem ter uma duração um pouco maior e envolver algum elemento discricionário para funcionar bem.
O fato é que os mercados financeiros se movem em ciclos. Às vezes, eles tendem, e as estratégias de seguimento de tendências serão melhores, e outras vezes irão variar e retornar à média. Os mercados com limites de alcance são, na verdade, mais comuns do que os mercados de tendências, o que significa que as estratégias de reversão média geralmente têm maiores porcentagens vencedoras do que a tendência seguinte.
Como construir sistemas rentáveis de negociação de reversão média.
O primeiro passo na construção de uma estratégia de reversão média bem sucedida é primeiro concordar sobre o que significa reversão é. Enquanto os seguidores das tendências procuram mercados de tendências que continuam por longos períodos, os comerciantes de reversão média procuram mercados que são invulgarmente baixos ou altos, o que eventualmente retornará ao seu nível normal. Assim, a reversão média é sobre a procura de mercados que tenham se desviado significativamente da sua média, o que provavelmente retornará à média em algum momento no futuro.
Muitos tipos de estratégias de reversão média, portanto, dependem de indicadores técnicos para indicar quando um mercado está longe disso significa. As médias móveis, Bollinger Bands, RSI, MACD e outros osciladores podem ser usados dessa maneira.
A idéia de reversão média também pode ser aplicada aos fundamentos. Por exemplo, os estoques geralmente se movem em correlação com os ganhos, então, se os ganhos de uma empresa crescerem substancialmente acima da média recente, é uma boa aposta de que os ganhos do próximo trimestre retornarão mais de acordo com a média de longo prazo .
É uma história semelhante para conceitos econômicos, como a inflação e o crescimento econômico, que muitas vezes retornam à média de longo prazo ao longo do tempo.
Primeiro passo - Procure por padrões nos dados.
O primeiro passo para construir um sistema de troca de reversão média, então, é para escanear gráficos de preços procurando idéias ou padrões que você possa lucrar. Se você está negociando um mercado específico, você percebe algum comportamento interessante? O mercado mora de volta sempre que RSI toca um nível de sobrevenda de & # 8217; 20 & # 8217 ;? O mercado geralmente volta depois que ele mudou 2 desvios padrão na direção oposta?
Segundo Passo - Destilar em código.
O próximo passo é colocar a sua ideia no papel sob a forma de código matemático. Ao fazê-lo, você poderá usar um programa de negociação como o Amibroker para testar essa idéia em dados de preço real. Você poderia fazer isso à mão, mas seria um uso muito longo e ineficiente do tempo.
Passo Três - Teste novamente o código completamente.
Para testar o código corretamente, você precisará aprender um pouco sobre o design adequado do sistema. Em essência, você vai querer testar a estratégia da maneira mais completa possível; em diferentes prazos e em diferentes mercados. Certifique-se sempre de manter um grande pedaço de dados reservados para testes fora da amostra. Em seguida, faça seus testes nos dados na amostra e confirme seu sistema uma vez com os dados fora da amostra. Se falhar ao usar os dados fora da amostra, o sistema não é suficientemente robusto e você precisará começar de novo. A análise progressiva é algo que você deve enfrentar, a fim de garantir que o sistema se mantenha em diferentes condições de mercado.
Passo quatro - Papel comercial do sistema.
Se você passar pelas etapas do projeto adequado do sistema e você acabar com uma estratégia de reversão média que você acredita ser robusta, é importante não se precipitar no mercado e começar a negociá-lo imediatamente. Leve algum tempo para validar em dados novos e ativos primeiro para que você possa ter certeza de que a estratégia funcionará. Porque no final do dia, os únicos dados fora da amostra são dados futuros. Depois de trocar o sistema no papel por um tempo e ainda funciona, você pode começar a aplicá-lo com dinheiro real.
Passo Cinco - Revise o sistema.
Se você tiver uma estratégia de reversão média rentável e robusta, então ele deve se apresentar de forma semelhante aos seus testes anteriores. Você pode usar essas informações para manter um olho no sistema e certificar-se de que ele está se comportando como deve ser. Fique atento às métricas do sistema, como o índice de ganhos para perdas, a expectativa ou os níveis de retirada. Se você tiver um desconto que seja significativamente maior do que qualquer outro que você experimentou no modo back-testing, ele é um sinal de que o sistema foi discriminado.
Considerações para sistemas de negociação de reversão média.
Um dos principais problemas com os sistemas de negociação de reversão média é o controle de risco. Um comerciante de reversão médio vê um mercado que caiu da média como barato; O problema é que se o mercado continuar a cair, torna-se ainda mais barato. A resposta adequada de um comerciante de reversão médio é, portanto, continuar a comprar o mercado à medida que cai.
Isso vai contra a maioria dos princípios de controle de risco, pois não é sensato adicionar uma posição perdedora ou tentar pegar uma faca caindo.
A resposta dos comerciantes de reversão média é usar diferentes tipos de saídas para seguidores de tendências. As saídas baseadas no tempo são freqüentemente usadas e os comerciantes de reversão média costumam ter regras para impedir que elas adicionem muitas vezes a uma troca já perdida.
Claro, outra consideração fundamental são os dados utilizados para testar o sistema de negociação. Escusado será dizer que um sistema de negociação é tão bom quanto os dados que ele testou, sem bons dados que você pode criar um bom sistema. Eu uso Norgate Premium Data, que funciona com várias plataformas diferentes. Você pode obter uma avaliação gratuita do serviço aqui.
Outra consideração fundamental para comerciantes de reversão média é a condição no mercado. Como já mencionado, as estratégias de reversão média funcionam melhor nos mercados vinculados à escala e, em geral, os mercados tendem a ser ajustados em torno de 60% do tempo. No entanto, os sistemas de reversão média podem cair de forma espetacular durante as grandes tendências. Portanto, faz sentido ter uma estratégia para quando o mercado não está variando.
Por exemplo, você pode querer operar uma estratégia de seguimento da estratégia, bem como um sistema de reversão médio ou você pode ter um filtro para impedir que você entre negociações de reversão média quando o mercado está em tendência.
Este livro do Dr. Howard Bandy é bom para comerciantes de reversão média. Eu direi que algumas das idéias são bastante complexas e, em geral, o livro está voltado para os usuários da Amibroker. No entanto, é uma boa adição à biblioteca para comerciantes sérios.
Idéias para sistemas de negociação de reversão média.
• Quando o preço de mercado é maior do que a Banda superior de Bollinger, venda o mercado.
• Quando o preço do mercado for inferior ao Bollinger Band inferior, compre o mercado.
• Quando RSI tem menos de 20, compre o mercado.
• Quando o RSI tem mais de 80 anos, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) é superior a 120, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) for inferior a -120, compre o mercado.
• Quando o mercado é 10% superior aos 50 EMA, venda o mercado.
• Quando o mercado é 10% inferior aos 50 EMA, compre o mercado.
• Quando o VIX é 20% maior do que a média de dois anos, compre o mercado.
• Quando o EPS de 5 anos de uma ação cai 20% abaixo da média, compre o estoque.
Um exemplo do curso.
As estratégias de reversão média tendem a funcionar melhor em prazos mais curtos e, portanto, são ideais para comerciantes swing. Na Marwood Research, várias estratégias de reversão média são reveladas, como Bar Strength.
A seguinte ideia é projetada usando uma fórmula muito simples que mede a inclinação entre dois pontos recentes em uma média móvel exponencial de 24 períodos (EMA). A fórmula Amibroker para o indicador é a seguinte:
A fórmula GRA (gradiente), portanto, mede a inclinação da curva EMA.
Uma posição de compra é inserida sempre que o GRA cai abaixo de 0,98, pois isso indica uma condição de sobreposição significativa. Sempre que o GRA se desloca após 1,02, a posição está fechada.
Testei o sistema em dados diários sobre os estoques S & P 500 entre 2000 e 2010 e recebi um retorno anual composto de 16,73%.
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Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
Lembre-se de que o comércio financeiro é arriscado e você pode sofrer uma perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um conselho de investimento personalizado. Veja o aviso completo.
Na semana passada, discuti em grande detalhe uma das minhas estratégias de opções favoritas, a propagação do urso se espalhou. Eu também falei sobre a minha abordagem para suportar chamadas se espalhar com grande detalhe durante o meu último webinar. Clique aqui para assistir.
Então, com isso dito, não vou examinar os fundamentos da estratégia. Em vez disso, eu quero cavar ainda mais na estratégia, discutindo uma oportunidade comercial potencial.
Como você pode ver no quadro SPDR Gold Shares (NYSEArca: GLD) abaixo, o fundo GLD empurrou significativamente mais alto nas últimas semanas. Como resultado, o RSI (2) e RSI (5) estão em um estado de "overbought".
Quando ocorre este tipo de movimento a curto prazo, a reversão média - a tendência de um estoque retornar ao seu preço médio - geralmente chuta. Neste caso, o GLD moveu vários desvios padrão para longe da média.
Pense em um "pouco sobreprecisado" em termos da curva padrão do sino. Quando algo é "muito sobrecompra", moveu-se para as franjas exteriores da curva.
Havia apenas uma chance de 4.79% de que a GLD iria empurrar para onde está negociando agora. O mercado de opções, conforme observado na cadeia de opções para GLD abaixo, afirmou que houve uma probabilidade de sucesso de 95,21% que a GLD fecharia em 15 de outubro abaixo de US $ 113,50.
Então, sabemos que o movimento é um pouco de uma anomalia.
Quando um movimento como este ocorre e vemos o RSI pressionar para "níveis muito sobrebiscados", eu imediatamente quero desvanecer o movimento direcional. Quando eu fadei de um movimento - neste caso, um movimento de alta - eu espero um adiamento de curto prazo no preço subjacente. O preço poderia se mover mais baixo, trocar de lado ou simplesmente avançar lentamente mais alto. Eu só espero que as leis da reversão média sejam iniciadas.
Mas eu aumento as minhas chances de pote envolvendo uma estratégia de alta probabilidade em torno do comércio. Em vez de tomar um viés direcional e simplesmente comprar puts, eu quero vender chamadas, mais especificamente suportar spreads de chamadas.
Neste caso, uma vez que a GLD atualmente está negociando por US $ 113,81, eu quero vender uma ligação em uma greve mais alta. Mas que greve? Eu sempre começo minha busca com a greve que tem uma probabilidade de sucesso de 80%. O que isso significa é que, no vencimento em 37 dias, há 80% de chances de que a GLD feche abaixo dessa greve.
Como você pode ver nas cadeias de opções acima, o ataque 119 atende aos meus requisitos.
Podemos vender a greve de chamadas 119 e comprar a greve 121 por um crédito líquido de US $ 0,27. Para encontrar o crédito, pegue o preço da oferta do ataque 119 que vendemos (US $ 0,88) e subtrai o preço de venda da 121 greve que compramos (US $ 0,61).
Nosso retorno sobre o comércio: 15,6%.
Basicamente, enquanto a GLD ficar abaixo do nosso ataque curto no vencimento, colheremos todo o prêmio de 15,6%. Existe uma probabilidade de sucesso de 78,48% de que o preço da GLD permanecerá abaixo do nosso acerto de chamadas curtas de US $ 119 no vencimento em 37 dias.
Mas não esqueça, estamos envolvendo um comércio de curto prazo de alta probabilidade em um ETF que já empurrou para uma leitura "muito sobrecomprada". Isso aumenta nossas probabilidades de pote no comércio muito mais e é por isso que eu não estou fazendo negócios a qualquer outro dia. É uma abordagem metódica e paciente.
R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Desenvolvedor: Richard Wyckoff. Conceito: estratégia de negociação baseada em falhas falsas. Objetivo da pesquisa: Sensibilidade dos padrões de Wyckoff. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1, Figura 3. Configuração do Comércio: Negociações Longas: o preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Negociações curtas: o preço se move acima de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bull Trap & # 8221 ;; Figura 2). Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 33 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≤ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Long Trades: O preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Existem duas condições:
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≥ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Cancel_Index = [0.2, 3.0], Step = 0.1;
Entry_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index.
Short Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo do Entry_Level, onde:
Entry_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index; (Figura 2).
Reward Exit: Long Trades: Um limite de venda é colocado em: Entry_Level + | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index. Negociações curtas: um limite de compra é colocado em: Entry_Level - | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index.
Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Trades: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Operações curtas: uma parada de compra é colocada em [Entrada + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop].
Entry_Index = [0.1, 1.5], Step = 0.05.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 3 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Classificação: Richard Wyckoff & # 8211; Reversão média | Estratégia de negociação.
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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Estratégia de reversão média pdf
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curto-circuito também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2013-2016. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2013!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
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Estratégia de reversão média pdf
The Sweet Spot for Mean Reversion ETF Estratégias.
por Michael R. Bryant.
Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de "ponto doce" para o desenvolvimento de sistemas de negociação de reversão média. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis tende a maximizar os retornos ajustados pelo risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão médias que se encontram nesse ponto fácil podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas.
Usando o Adaptrade Builder, uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como os métodos de teste de estresse com a análise de Monte Carlo podem ser usados como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias robustas de reversão média para a ETF S & P 500 (SPY) e a Selecione o setor SPDR * ETFs. Os arquivos de projeto do Builder, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo.
Aterrar no Sweet Spot.
A idéia básica por trás do bom ponto do Dr. Bandy é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e têm uma precisão bastante alta com um curto período de espera e baixa redução. O tamanho da barra curta e o período de retenção curto maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e a redução reduzida facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também facilitam a determinação da viabilidade da estratégia e determinam quando ela não está funcionando mais porque os padrões de perda típicos para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtos.
Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ótimos para estratégias de ETF de reversão média:
Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vendem a um preço mais alto à medida que o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição aos sistemas de tendência, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto.
Construindo com a análise de Monte Carlo.
No meu último artigo de boletim informativo, discuti o uso do teste de estresse na avaliação das estratégias de negociação e sua relação com a robustez e a superação de estratégias. Eu também mencionei que se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui.
Resumidamente, o teste de estresse refere-se à avaliação de quão sensível é uma estratégia comercial para suas insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não é excessiva para o mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços.
A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas mudanças. Os insumos da estratégia, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Ao repetir este processo muitas vezes, é obtida uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados usando versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis do que os dados originais.
Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, vitórias percentuais, fator de lucro, etc.) que não são pior do que a maioria (tipicamente, 95%) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95% de confiança for de US $ 15.000, isso significa que 95% das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto $ 15.000. Em outras palavras, existe uma chance de 95% de que o lucro líquido seja de pelo menos US $ 15.000, ou, ao contrário, há uma chance de 5% de que o lucro líquido seja inferior a US $ 15.000.
Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente em sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a impulsionar a estratégia para uma que seja robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia utilizando os resultados de Monte Carlo de testes de estresse.
O primeiro exemplo é para o ETF SPDR S & amp; P 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 1/4/1999 a 23/23/2013. O período para a construção foi definido em 1/4/1999 a 1/2/2011, com os primeiros 80% (1/4/1999 - 8/10/2008) utilizados para construção (isto é, na amostra) e dados restantes (8/11/2008 - 1/2/2011) utilizados para testes fora da amostra. Os dados restantes (1/3/2011 - 23/04/2013) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos na TradeStation 9.
A lógica da estratégia era apenas por muito tempo, e 100% do capital próprio foi investido em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e US $ 0,015 por ação deduzidos por rodada para os custos de negociação.
O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias em sucessivas gerações. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é configurar as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1.
Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto de encontro da estratégia SPY.
A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles com alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis para qualquer estratégia. As qualidades específicas que estamos procurando (ou seja, a mancha doce) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de trades, barras médias em negociações e a porcentagem de vitórias.
Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e o objetivo de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras está definida entre 65% e 85%. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem invulgarmente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a alguma outra condição. A penalização de tais estratégias ajudará a conduzir a população em direção a estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que satisfazem desproporcionalmente uma condição para a exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro.
As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração de Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais. O teste de estresse e as configurações de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de construção, conforme mostrado abaixo na figura 2.
Figura 2. As opções de análise e teste de esforço de Monte Carlo são selecionadas na guia Opções de construção.
Conforme mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados com 95% de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em aleatorizar os preços, randomizar os insumos da estratégia e aleatorizar o início Barra. Todas as três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse.
Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem demorou cerca de 100 vezes o tempo que deveria ter tido testes de estresse e a análise de Monte Carlo não foi usada. Por esta razão, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi usada para manter o tempo de solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo.
O gráfico da curva de equidade da estratégia superior na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3.
Figura 3. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia SPY final.
Cada curva na Fig. 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. Os seguintes são alguns dos resultados de Monte Carlo com 95% de confiança correspondentes à Fig. 3.
Além do número de negócios, que é menos do que solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data de término é estendida até 23/04/2013, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para US $ 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz o requisito de uma estratégia de reversão média: ele entra em uma ordem limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado deve baixar o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado voltar.
É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo com 95% de confiança, o que significa que, por exemplo, 95% das avaliações do teste de estresse tinham um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto $ 56.784. Se o teste de estresse é desligado e a estratégia é avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4.
Figura 4. Curva de capital para a estratégia SPY final sobre os dados originais.
Essa curva de patrimônio corresponde a um lucro líquido de $ 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5%. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele bate facilmente o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8% no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de ações cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados ursos.
Um exemplo do SPDR do setor selecionado.
O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs, que consiste nos SPDR do Select Sector. Esses ETFs dividem o índice S & P 500 em nove setores, de modo que cada estoque no S & amp; P 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energy (XLE), Financial (XLF), Healthcare (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU).
A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir esta estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados na construção, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de construção foram as mesmas da Fig. 2, exceto a opção de reconstrução, que não entre no jogo. Para o dimensionamento da posição, 20% do patrimônio foram investidos em cada comércio. Como nem todos os mercados provavelmente estavam negociando ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento).
O período in-sample para esta compilação foi 1/4/1999 a 5/28/2009 com 29/5/2009 a 1/2/2012 como período fora da amostra e 1/3/2012 a 4/23 / 2013 reservado para validação. O gráfico da curva de equidade de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5.
Figura 5. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final Select SPDR Set.
Cada curva de equivalência patrimonial na Fig. 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir do back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados resumidos de Monte Carlo são mostrados abaixo.
Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para US $ 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia apenas nos dados originais (sem teste de estresse), em que o período de validação está incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6.
Figura 6. Curva de capital para a estratégia final do portfólio Select SPDR do setor nos dados originais.
Essa curva de equivalência patrimonial corresponde a um lucro líquido de US $ 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5%, com o pior caso de redução de 21%. Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longamente em uma ordem limite. A maioria das saídas é através de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção.
Download dos arquivos do Projeto de Reversão Média: *
(clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo. zip, requer o Adaptrade Builder para abrir.)
* Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço.
O chamado "sweet spot" para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para construir significativas reverter as estratégias comerciais de forma automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atinjam a maioria dos requisitos para ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado do ETF SPY e uma estratégia para um portfólio de ETFs, que consiste nos nove Setores SPDR selecionados. Ambas as estratégias superaram a compra e a retenção e manteve-se bem no teste de validação.
Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo do portfólio, os resultados do teste de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso seja devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação com o exemplo do portfólio, sugere que a estratégia SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar, embora isso dependa de quão conservador seja o teste de estresse e a análise de Monte Carlo .
Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem em uma variedade mais ampla de dados de preços. Foi construído nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais trades. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação em relação aos nove setores diferentes dos SPDRs.
Embora nenhuma das duas estratégias tenha cumprido o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atinjam todos os requisitos se uma população maior for usada ou forem exigidos requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser que tal estratégia não seja encontrada devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, curta duração do comércio e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial do mercado enquanto permanece realista.
Combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como teste de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias comerciais eficazes.
Bandy, Howard B., Mean Reversion Trading Systems, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2013, p. 138.
Bandy, Howard B., Modeling Trading System Performance, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2011, p. 154.
Este artigo apareceu na edição de abril de 2013 da newsletter do Adaptrade Software.
* O S & amp; P 500 ® e Select Sector SPDRs são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
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Como construir sistemas rentáveis de negociação de reversão média.
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Como comerciante, a maioria das minhas estratégias se concentrou na filosofia da tendência seguinte. No entanto, ao longo do tempo, percebi que os sistemas de negociação de reversão também podem ser rentáveis se implementados corretamente. Às vezes, talvez eles precisem ter uma duração um pouco maior e envolver algum elemento discricionário para funcionar bem.
O fato é que os mercados financeiros se movem em ciclos. Às vezes, eles tendem, e as estratégias de seguimento de tendências serão melhores, e outras vezes irão variar e retornar à média. Os mercados com limites de alcance são, na verdade, mais comuns do que os mercados de tendências, o que significa que as estratégias de reversão média geralmente têm maiores porcentagens vencedoras do que a tendência seguinte.
Como construir sistemas rentáveis de negociação de reversão média.
O primeiro passo na construção de uma estratégia de reversão média bem sucedida é primeiro concordar sobre o que significa reversão é. Enquanto os seguidores das tendências procuram mercados de tendências que continuam por longos períodos, os comerciantes de reversão média procuram mercados que são invulgarmente baixos ou altos, o que eventualmente retornará ao seu nível normal. Assim, a reversão média é sobre a procura de mercados que tenham se desviado significativamente da sua média, o que provavelmente retornará à média em algum momento no futuro.
Muitos tipos de estratégias de reversão média, portanto, dependem de indicadores técnicos para indicar quando um mercado está longe disso significa. As médias móveis, Bollinger Bands, RSI, MACD e outros osciladores podem ser usados dessa maneira.
A idéia de reversão média também pode ser aplicada aos fundamentos. Por exemplo, os estoques geralmente se movem em correlação com os ganhos, então, se os ganhos de uma empresa crescerem substancialmente acima da média recente, é uma boa aposta de que os ganhos do próximo trimestre retornarão mais de acordo com a média de longo prazo .
É uma história semelhante para conceitos econômicos, como a inflação e o crescimento econômico, que muitas vezes retornam à média de longo prazo ao longo do tempo.
Primeiro passo - Procure por padrões nos dados.
O primeiro passo para construir um sistema de troca de reversão média, então, é para escanear gráficos de preços procurando idéias ou padrões que você possa lucrar. Se você está negociando um mercado específico, você percebe algum comportamento interessante? O mercado mora de volta sempre que RSI toca um nível de sobrevenda de & # 8217; 20 & # 8217 ;? O mercado geralmente volta depois que ele mudou 2 desvios padrão na direção oposta?
Segundo Passo - Destilar em código.
O próximo passo é colocar a sua ideia no papel sob a forma de código matemático. Ao fazê-lo, você poderá usar um programa de negociação como o Amibroker para testar essa idéia em dados de preço real. Você poderia fazer isso à mão, mas seria um uso muito longo e ineficiente do tempo.
Passo Três - Teste novamente o código completamente.
Para testar o código corretamente, você precisará aprender um pouco sobre o design adequado do sistema. Em essência, você vai querer testar a estratégia da maneira mais completa possível; em diferentes prazos e em diferentes mercados. Certifique-se sempre de manter um grande pedaço de dados reservados para testes fora da amostra. Em seguida, faça seus testes nos dados na amostra e confirme seu sistema uma vez com os dados fora da amostra. Se falhar ao usar os dados fora da amostra, o sistema não é suficientemente robusto e você precisará começar de novo. A análise progressiva é algo que você deve enfrentar, a fim de garantir que o sistema se mantenha em diferentes condições de mercado.
Passo quatro - Papel comercial do sistema.
Se você passar pelas etapas do projeto adequado do sistema e você acabar com uma estratégia de reversão média que você acredita ser robusta, é importante não se precipitar no mercado e começar a negociá-lo imediatamente. Leve algum tempo para validar em dados novos e ativos primeiro para que você possa ter certeza de que a estratégia funcionará. Porque no final do dia, os únicos dados fora da amostra são dados futuros. Depois de trocar o sistema no papel por um tempo e ainda funciona, você pode começar a aplicá-lo com dinheiro real.
Passo Cinco - Revise o sistema.
Se você tiver uma estratégia de reversão média rentável e robusta, então ele deve se apresentar de forma semelhante aos seus testes anteriores. Você pode usar essas informações para manter um olho no sistema e certificar-se de que ele está se comportando como deve ser. Fique atento às métricas do sistema, como o índice de ganhos para perdas, a expectativa ou os níveis de retirada. Se você tiver um desconto que seja significativamente maior do que qualquer outro que você experimentou no modo back-testing, ele é um sinal de que o sistema foi discriminado.
Considerações para sistemas de negociação de reversão média.
Um dos principais problemas com os sistemas de negociação de reversão média é o controle de risco. Um comerciante de reversão médio vê um mercado que caiu da média como barato; O problema é que se o mercado continuar a cair, torna-se ainda mais barato. A resposta adequada de um comerciante de reversão médio é, portanto, continuar a comprar o mercado à medida que cai.
Isso vai contra a maioria dos princípios de controle de risco, pois não é sensato adicionar uma posição perdedora ou tentar pegar uma faca caindo.
A resposta dos comerciantes de reversão média é usar diferentes tipos de saídas para seguidores de tendências. As saídas baseadas no tempo são freqüentemente usadas e os comerciantes de reversão média costumam ter regras para impedir que elas adicionem muitas vezes a uma troca já perdida.
Claro, outra consideração fundamental são os dados utilizados para testar o sistema de negociação. Escusado será dizer que um sistema de negociação é tão bom quanto os dados que ele testou, sem bons dados que você pode criar um bom sistema. Eu uso Norgate Premium Data, que funciona com várias plataformas diferentes. Você pode obter uma avaliação gratuita do serviço aqui.
Outra consideração fundamental para comerciantes de reversão média é a condição no mercado. Como já mencionado, as estratégias de reversão média funcionam melhor nos mercados vinculados à escala e, em geral, os mercados tendem a ser ajustados em torno de 60% do tempo. No entanto, os sistemas de reversão média podem cair de forma espetacular durante as grandes tendências. Portanto, faz sentido ter uma estratégia para quando o mercado não está variando.
Por exemplo, você pode querer operar uma estratégia de seguimento da estratégia, bem como um sistema de reversão médio ou você pode ter um filtro para impedir que você entre negociações de reversão média quando o mercado está em tendência.
Este livro do Dr. Howard Bandy é bom para comerciantes de reversão média. Eu direi que algumas das idéias são bastante complexas e, em geral, o livro está voltado para os usuários da Amibroker. No entanto, é uma boa adição à biblioteca para comerciantes sérios.
Idéias para sistemas de negociação de reversão média.
• Quando o preço de mercado é maior do que a Banda superior de Bollinger, venda o mercado.
• Quando o preço do mercado for inferior ao Bollinger Band inferior, compre o mercado.
• Quando RSI tem menos de 20, compre o mercado.
• Quando o RSI tem mais de 80 anos, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) é superior a 120, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) for inferior a -120, compre o mercado.
• Quando o mercado é 10% superior aos 50 EMA, venda o mercado.
• Quando o mercado é 10% inferior aos 50 EMA, compre o mercado.
• Quando o VIX é 20% maior do que a média de dois anos, compre o mercado.
• Quando o EPS de 5 anos de uma ação cai 20% abaixo da média, compre o estoque.
Um exemplo do curso.
As estratégias de reversão média tendem a funcionar melhor em prazos mais curtos e, portanto, são ideais para comerciantes swing. Na Marwood Research, várias estratégias de reversão média são reveladas, como Bar Strength.
A seguinte ideia é projetada usando uma fórmula muito simples que mede a inclinação entre dois pontos recentes em uma média móvel exponencial de 24 períodos (EMA). A fórmula Amibroker para o indicador é a seguinte:
A fórmula GRA (gradiente), portanto, mede a inclinação da curva EMA.
Uma posição de compra é inserida sempre que o GRA cai abaixo de 0,98, pois isso indica uma condição de sobreposição significativa. Sempre que o GRA se desloca após 1,02, a posição está fechada.
Testei o sistema em dados diários sobre os estoques S & P 500 entre 2000 e 2010 e recebi um retorno anual composto de 16,73%.
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Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Veja o aviso completo.
Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
Lembre-se de que o comércio financeiro é arriscado e você pode sofrer uma perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um conselho de investimento personalizado. Veja o aviso completo.
The Sweet Spot for Mean Reversion ETF Estratégias.
por Michael R. Bryant.
Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de "ponto doce" para o desenvolvimento de sistemas de negociação de reversão média. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis tende a maximizar os retornos ajustados pelo risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão médias que se encontram nesse ponto fácil podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas.
Usando o Adaptrade Builder, uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como os métodos de teste de estresse com a análise de Monte Carlo podem ser usados como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias robustas de reversão média para a ETF S & P 500 (SPY) e a Selecione o setor SPDR * ETFs. Os arquivos de projeto do Builder, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo.
Aterrar no Sweet Spot.
A idéia básica por trás do bom ponto do Dr. Bandy é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e têm uma precisão bastante alta com um curto período de espera e baixa redução. O tamanho da barra curta e o período de retenção curto maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e a redução reduzida facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também facilitam a determinação da viabilidade da estratégia e determinam quando ela não está funcionando mais porque os padrões de perda típicos para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtos.
Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ótimos para estratégias de ETF de reversão média:
Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vendem a um preço mais alto à medida que o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição aos sistemas de tendência, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto.
Construindo com a análise de Monte Carlo.
No meu último artigo de boletim informativo, discuti o uso do teste de estresse na avaliação das estratégias de negociação e sua relação com a robustez e a superação de estratégias. Eu também mencionei que se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui.
Resumidamente, o teste de estresse refere-se à avaliação de quão sensível é uma estratégia comercial para suas insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não é excessiva para o mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços.
A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas mudanças. Os insumos da estratégia, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Ao repetir este processo muitas vezes, é obtida uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados usando versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis do que os dados originais.
Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, vitórias percentuais, fator de lucro, etc.) que não são pior do que a maioria (tipicamente, 95%) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95% de confiança for de US $ 15.000, isso significa que 95% das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto $ 15.000. Em outras palavras, existe uma chance de 95% de que o lucro líquido seja de pelo menos US $ 15.000, ou, ao contrário, há uma chance de 5% de que o lucro líquido seja inferior a US $ 15.000.
Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente em sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a impulsionar a estratégia para uma que seja robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia utilizando os resultados de Monte Carlo de testes de estresse.
O primeiro exemplo é para o ETF SPDR S & amp; P 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 1/4/1999 a 23/23/2013. O período para a construção foi definido em 1/4/1999 a 1/2/2011, com os primeiros 80% (1/4/1999 - 8/10/2008) utilizados para construção (isto é, na amostra) e dados restantes (8/11/2008 - 1/2/2011) utilizados para testes fora da amostra. Os dados restantes (1/3/2011 - 23/04/2013) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos na TradeStation 9.
A lógica da estratégia era apenas por muito tempo, e 100% do capital próprio foi investido em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e US $ 0,015 por ação deduzidos por rodada para os custos de negociação.
O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias em sucessivas gerações. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é configurar as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1.
Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto de encontro da estratégia SPY.
A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles com alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis para qualquer estratégia. As qualidades específicas que estamos procurando (ou seja, a mancha doce) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de trades, barras médias em negociações e a porcentagem de vitórias.
Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e o objetivo de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras está definida entre 65% e 85%. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem invulgarmente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a alguma outra condição. A penalização de tais estratégias ajudará a conduzir a população em direção a estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que satisfazem desproporcionalmente uma condição para a exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro.
As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração de Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais. O teste de estresse e as configurações de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de construção, conforme mostrado abaixo na figura 2.
Figura 2. As opções de análise e teste de esforço de Monte Carlo são selecionadas na guia Opções de construção.
Conforme mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados com 95% de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em aleatorizar os preços, randomizar os insumos da estratégia e aleatorizar o início Barra. Todas as três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse.
Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem demorou cerca de 100 vezes o tempo que deveria ter tido testes de estresse e a análise de Monte Carlo não foi usada. Por esta razão, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi usada para manter o tempo de solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo.
O gráfico da curva de equidade da estratégia superior na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3.
Figura 3. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia SPY final.
Cada curva na Fig. 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. Os seguintes são alguns dos resultados de Monte Carlo com 95% de confiança correspondentes à Fig. 3.
Além do número de negócios, que é menos do que solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data de término é estendida até 23/04/2013, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para US $ 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz o requisito de uma estratégia de reversão média: ele entra em uma ordem limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado deve baixar o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado voltar.
É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo com 95% de confiança, o que significa que, por exemplo, 95% das avaliações do teste de estresse tinham um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto $ 56.784. Se o teste de estresse é desligado e a estratégia é avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4.
Figura 4. Curva de capital para a estratégia SPY final sobre os dados originais.
Essa curva de patrimônio corresponde a um lucro líquido de $ 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5%. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele bate facilmente o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8% no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de ações cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados ursos.
Um exemplo do SPDR do setor selecionado.
O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs, que consiste nos SPDR do Select Sector. Esses ETFs dividem o índice S & P 500 em nove setores, de modo que cada estoque no S & amp; P 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energy (XLE), Financial (XLF), Healthcare (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU).
A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir esta estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados na construção, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de construção foram as mesmas da Fig. 2, exceto a opção de reconstrução, que não entre no jogo. Para o dimensionamento da posição, 20% do patrimônio foram investidos em cada comércio. Como nem todos os mercados provavelmente estavam negociando ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento).
O período in-sample para esta compilação foi 1/4/1999 a 5/28/2009 com 29/5/2009 a 1/2/2012 como período fora da amostra e 1/3/2012 a 4/23 / 2013 reservado para validação. O gráfico da curva de equidade de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5.
Figura 5. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final Select SPDR Set.
Cada curva de equivalência patrimonial na Fig. 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir do back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados resumidos de Monte Carlo são mostrados abaixo.
Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para US $ 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia apenas nos dados originais (sem teste de estresse), em que o período de validação está incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6.
Figura 6. Curva de capital para a estratégia final do portfólio Select SPDR do setor nos dados originais.
Essa curva de equivalência patrimonial corresponde a um lucro líquido de US $ 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5%, com o pior caso de redução de 21%. Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longamente em uma ordem limite. A maioria das saídas é através de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção.
Download dos arquivos do Projeto de Reversão Média: *
(clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo. zip, requer o Adaptrade Builder para abrir.)
* Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço.
O chamado "sweet spot" para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para construir significativas reverter as estratégias comerciais de forma automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atinjam a maioria dos requisitos para ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado do ETF SPY e uma estratégia para um portfólio de ETFs, que consiste nos nove Setores SPDR selecionados. Ambas as estratégias superaram a compra e a retenção e manteve-se bem no teste de validação.
Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo do portfólio, os resultados do teste de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso seja devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação com o exemplo do portfólio, sugere que a estratégia SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar, embora isso dependa de quão conservador seja o teste de estresse e a análise de Monte Carlo .
Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem em uma variedade mais ampla de dados de preços. Foi construído nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais trades. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação em relação aos nove setores diferentes dos SPDRs.
Embora nenhuma das duas estratégias tenha cumprido o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atinjam todos os requisitos se uma população maior for usada ou forem exigidos requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser que tal estratégia não seja encontrada devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, curta duração do comércio e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial do mercado enquanto permanece realista.
Combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como teste de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias comerciais eficazes.
Bandy, Howard B., Mean Reversion Trading Systems, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2013, p. 138.
Bandy, Howard B., Modeling Trading System Performance, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2011, p. 154.
Este artigo apareceu na edição de abril de 2013 da newsletter do Adaptrade Software.
* O S & amp; P 500 ® e Select Sector SPDRs são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TENER SOB OU COMENTÁRIOS COMPLEMENTARES PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VÁ OU SEJA PROBABILITÁVEL PARA ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
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Como construir sistemas rentáveis de negociação de reversão média.
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Como comerciante, a maioria das minhas estratégias se concentrou na filosofia da tendência seguinte. No entanto, ao longo do tempo, percebi que os sistemas de negociação de reversão também podem ser rentáveis se implementados corretamente. Às vezes, talvez eles precisem ter uma duração um pouco maior e envolver algum elemento discricionário para funcionar bem.
O fato é que os mercados financeiros se movem em ciclos. Às vezes, eles tendem, e as estratégias de seguimento de tendências serão melhores, e outras vezes irão variar e retornar à média. Os mercados com limites de alcance são, na verdade, mais comuns do que os mercados de tendências, o que significa que as estratégias de reversão média geralmente têm maiores porcentagens vencedoras do que a tendência seguinte.
Como construir sistemas rentáveis de negociação de reversão média.
O primeiro passo na construção de uma estratégia de reversão média bem sucedida é primeiro concordar sobre o que significa reversão é. Enquanto os seguidores das tendências procuram mercados de tendências que continuam por longos períodos, os comerciantes de reversão média procuram mercados que são invulgarmente baixos ou altos, o que eventualmente retornará ao seu nível normal. Assim, a reversão média é sobre a procura de mercados que tenham se desviado significativamente da sua média, o que provavelmente retornará à média em algum momento no futuro.
Muitos tipos de estratégias de reversão média, portanto, dependem de indicadores técnicos para indicar quando um mercado está longe disso significa. As médias móveis, Bollinger Bands, RSI, MACD e outros osciladores podem ser usados dessa maneira.
A idéia de reversão média também pode ser aplicada aos fundamentos. Por exemplo, os estoques geralmente se movem em correlação com os ganhos, então, se os ganhos de uma empresa crescerem substancialmente acima da média recente, é uma boa aposta de que os ganhos do próximo trimestre retornarão mais de acordo com a média de longo prazo .
É uma história semelhante para conceitos econômicos, como a inflação e o crescimento econômico, que muitas vezes retornam à média de longo prazo ao longo do tempo.
Primeiro passo - Procure por padrões nos dados.
O primeiro passo para construir um sistema de troca de reversão média, então, é para escanear gráficos de preços procurando idéias ou padrões que você possa lucrar. Se você está negociando um mercado específico, você percebe algum comportamento interessante? O mercado mora de volta sempre que RSI toca um nível de sobrevenda de & # 8217; 20 & # 8217 ;? O mercado geralmente volta depois que ele mudou 2 desvios padrão na direção oposta?
Segundo Passo - Destilar em código.
O próximo passo é colocar a sua ideia no papel sob a forma de código matemático. Ao fazê-lo, você poderá usar um programa de negociação como o Amibroker para testar essa idéia em dados de preço real. Você poderia fazer isso à mão, mas seria um uso muito longo e ineficiente do tempo.
Passo Três - Teste novamente o código completamente.
Para testar o código corretamente, você precisará aprender um pouco sobre o design adequado do sistema. Em essência, você vai querer testar a estratégia da maneira mais completa possível; em diferentes prazos e em diferentes mercados. Certifique-se sempre de manter um grande pedaço de dados reservados para testes fora da amostra. Em seguida, faça seus testes nos dados na amostra e confirme seu sistema uma vez com os dados fora da amostra. Se falhar ao usar os dados fora da amostra, o sistema não é suficientemente robusto e você precisará começar de novo. A análise progressiva é algo que você deve enfrentar, a fim de garantir que o sistema se mantenha em diferentes condições de mercado.
Passo quatro - Papel comercial do sistema.
Se você passar pelas etapas do projeto adequado do sistema e você acabar com uma estratégia de reversão média que você acredita ser robusta, é importante não se precipitar no mercado e começar a negociá-lo imediatamente. Leve algum tempo para validar em dados novos e ativos primeiro para que você possa ter certeza de que a estratégia funcionará. Porque no final do dia, os únicos dados fora da amostra são dados futuros. Depois de trocar o sistema no papel por um tempo e ainda funciona, você pode começar a aplicá-lo com dinheiro real.
Passo Cinco - Revise o sistema.
Se você tiver uma estratégia de reversão média rentável e robusta, então ele deve se apresentar de forma semelhante aos seus testes anteriores. Você pode usar essas informações para manter um olho no sistema e certificar-se de que ele está se comportando como deve ser. Fique atento às métricas do sistema, como o índice de ganhos para perdas, a expectativa ou os níveis de retirada. Se você tiver um desconto que seja significativamente maior do que qualquer outro que você experimentou no modo back-testing, ele é um sinal de que o sistema foi discriminado.
Considerações para sistemas de negociação de reversão média.
Um dos principais problemas com os sistemas de negociação de reversão média é o controle de risco. Um comerciante de reversão médio vê um mercado que caiu da média como barato; O problema é que se o mercado continuar a cair, torna-se ainda mais barato. A resposta adequada de um comerciante de reversão médio é, portanto, continuar a comprar o mercado à medida que cai.
Isso vai contra a maioria dos princípios de controle de risco, pois não é sensato adicionar uma posição perdedora ou tentar pegar uma faca caindo.
A resposta dos comerciantes de reversão média é usar diferentes tipos de saídas para seguidores de tendências. As saídas baseadas no tempo são freqüentemente usadas e os comerciantes de reversão média costumam ter regras para impedir que elas adicionem muitas vezes a uma troca já perdida.
Claro, outra consideração fundamental são os dados utilizados para testar o sistema de negociação. Escusado será dizer que um sistema de negociação é tão bom quanto os dados que ele testou, sem bons dados que você pode criar um bom sistema. Eu uso Norgate Premium Data, que funciona com várias plataformas diferentes. Você pode obter uma avaliação gratuita do serviço aqui.
Outra consideração fundamental para comerciantes de reversão média é a condição no mercado. Como já mencionado, as estratégias de reversão média funcionam melhor nos mercados vinculados à escala e, em geral, os mercados tendem a ser ajustados em torno de 60% do tempo. No entanto, os sistemas de reversão média podem cair de forma espetacular durante as grandes tendências. Portanto, faz sentido ter uma estratégia para quando o mercado não está variando.
Por exemplo, você pode querer operar uma estratégia de seguimento da estratégia, bem como um sistema de reversão médio ou você pode ter um filtro para impedir que você entre negociações de reversão média quando o mercado está em tendência.
Este livro do Dr. Howard Bandy é bom para comerciantes de reversão média. Eu direi que algumas das idéias são bastante complexas e, em geral, o livro está voltado para os usuários da Amibroker. No entanto, é uma boa adição à biblioteca para comerciantes sérios.
Idéias para sistemas de negociação de reversão média.
• Quando o preço de mercado é maior do que a Banda superior de Bollinger, venda o mercado.
• Quando o preço do mercado for inferior ao Bollinger Band inferior, compre o mercado.
• Quando RSI tem menos de 20, compre o mercado.
• Quando o RSI tem mais de 80 anos, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) é superior a 120, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) for inferior a -120, compre o mercado.
• Quando o mercado é 10% superior aos 50 EMA, venda o mercado.
• Quando o mercado é 10% inferior aos 50 EMA, compre o mercado.
• Quando o VIX é 20% maior do que a média de dois anos, compre o mercado.
• Quando o EPS de 5 anos de uma ação cai 20% abaixo da média, compre o estoque.
Um exemplo do curso.
As estratégias de reversão média tendem a funcionar melhor em prazos mais curtos e, portanto, são ideais para comerciantes swing. Na Marwood Research, várias estratégias de reversão média são reveladas, como Bar Strength.
A seguinte ideia é projetada usando uma fórmula muito simples que mede a inclinação entre dois pontos recentes em uma média móvel exponencial de 24 períodos (EMA). A fórmula Amibroker para o indicador é a seguinte:
A fórmula GRA (gradiente), portanto, mede a inclinação da curva EMA.
Uma posição de compra é inserida sempre que o GRA cai abaixo de 0,98, pois isso indica uma condição de sobreposição significativa. Sempre que o GRA se desloca após 1,02, a posição está fechada.
Testei o sistema em dados diários sobre os estoques S & P 500 entre 2000 e 2010 e recebi um retorno anual composto de 16,73%.
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Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
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