Sistemas de negociação de reversão à média bandy

Sistemas de negociação de reversão significa howard bandy.
Lista de ebooks e manuais sobre sistemas de negociação de reversão da média howard bandy.
Mrts analysiswm. pdf - Os sistemas de reversão à média desenvolvidos neste livro são baseados nos princípios da análise quantitativa. O sinal e o barulho.
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Mrts ingênua systemwm. pdf - sistema de reversão para alguns sistemas de tendências ideais. O indicador de ziguezague usa um único argumento numérico - a porcentagem mínima varia entre picos e.
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0306_4_slide. pdf - Negociação de alta frequência (negociação de pares) Jonathan Chiu Daniel Wijaya Lukman. - O tempo para o processo de reversão da média mudou drasticamente. Gerenciamento de riscos.
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Hft_smr. pdf - Negociação de Alta Freqüência: Uma Simulação Wei Pan MIT Laboratório de Mídia Alex Sandy Pentland. realizando reversão à média em vários títulos diferentes. Desde este papel.
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Syllabus-2013.pdf - a experiência de aprendizagem em campo, onde os alunos têm a oportunidade de aplicar os conceitos de negociação. workshops técnicos sobre sistemas de negociação. novos sistemas de negociação,.
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Understanding. spreads. edward. d.dobson. pdf - sistemas de comércio a prazo que se baseiam estritamente em conceitos técnicos. . O Guia Completo para Spread Trading. McGraw-Hill: Nova Iorque,. Sistemas de Negociação Técnica.
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Bandy_vendachildrenssongs. pdf - Canções Infantis de Venda © Uma apresentação de David Bandy, baseada no livro do mesmo título, de John Blacking.
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It-gb-fr_bandy-c4_160911_vxx07.pdf - BANDY-C4 1 2 C E B 3 BANDY - C4_160911_VXX07_IT-PT-FR IT Radiocomando. & quot; ATTERIA E APERTURA [1] Aprender o prazer com um ai de uma cacciavite a stella per rimuovere la.
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658860705.pdf - Desenvolvimento de modelos de negociação de ações de alta frequência por. "revers� m�ia" e o outro regime é "momentum" . Essa suposição explicaria.
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Christianlundströmday-trading-profitability-across-volatility-states-evidence-of-intraday-momentum-and-mean-reversion. pdf - Day Trading Rentabilidade em toda volatilidade Estados: Evidências de Intraday Momentum e Mean Reversion Christian Lundström Departamento de Economia.
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Topforexsystemsfor2013.pdf - Top 8 Sistemas de Negociação Forex GRÁTIS Para 2013! Todos estes sistemas de negociação Forex e estratégias são 100% grátis! Pontuação total: Lucros: Consistência: facilidade de uso:
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Pl_bandy_2003.pdf - Leslie Bandy Fall, 2003 415. 826. 5718 Soluções para o problema de transbordamento de esgotos combinados em São Francisco.
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5190_6b_chap23.pdf - reversão do imóvel antes da execução de termo de consentimento voluntário ou instrumento de remessa. 23,7. Reversão Involuntária. Recusa do patrocinador em cooperar.
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Attachment. php? Attachmentid = 1253764 & amp; d = 1376501241 - Van Tharp em Systems & amp; Trading Fundamentals Van Tharp Institute Material de Educação para Negociação Gratuita (Incluindo trechos dos programas de estudo em casa de Van Tharp)
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4weekrule. pdf - Sempre houve sistemas de negociação mecânicos vendidos, mas a ascensão do comércio on-line tem visto um grande número de fornecedores que vendem forex. Sistemas simples funcionam melhor!
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Darwin-variação-fm-vol-2-i. pdf - C 0 NT E I S. CAPÍTULO XIII. INHERITAKCE, CGni Wed - REVERSÃO OU ATAVISM. FORMAS DIFERENTES DE REVERSÃO EM RAÇAS PURAS OU NÃOCRESCIDAS, COMO EM POMBOS, GALINHAS, BOVINOS SEM CRIMINOSOS.
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Modello_bandy. pdf - O Modello BANDY ГѓВЁ caratterizzato de due supporti a sbalzo, soluzione che permette di non avere ingom bri nella zona di manovra e di apertura delle porti ere. Dimensioni.
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W. t. O Centro W. W. Bandy para Baudelaire e Estudos Franceses Modernos na Universidade Vanderbilt: um recurso para os estudiosos Nashville Tennessee é conhecida como Music City USA ,.
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Ucalgary_2013_bandy_nick. pdf - Construção e de uma cepa de B. burgdorferi com Expressão Condicional da Resolvase de Telômeros Essenciais, ResT por Nick Bandy A TESE SUBMETIDA À FACULDADE DE ESTUDOS DE PÓS-GRADUAÇÃO.
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Formiv_jan13.pdf - Formulário IV-A Nome do Licenciado em Comércio: Knowledge Infrastructure Systems Pvt Ltd Detalhes da Licença (No & amp; Data): 42 / Trading / CERC datado de 18 de dezembro de 2008.
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Bordas quantificáveis.
Avaliando a ação do mercado com indicadores e histórico.
Sexta-feira, 8 de março de 2013.
Book Review - Mean Reversion Trading Systems por Howard Bandy.
5 comentários:
Eu tenho acompanhado seu blog por um tempo. Mas agora estou surpreso porque você elogia o trabalho de alguém que afirma em seu livro que: (meaneversiontradingsystems / MRTS% 20AnalysisWM. pdf)
O que é um mundo triste ao dizer algo de bom sobre o trabalho de outra pessoa traz e-mails me perguntando o que eu ganho.
Em vez de ficar triste, talvez você deva ficar feliz por alguém ter tido tempo de apontar para você os erros desse livro que são de natureza fundamental, ou seja, ajuste de curva, otimização, espionagem de dados e todo esse absurdo que faz com que os comerciantes percam dinheiro. Não fique triste. O mundo não fica triste quando vamos contra a realidade, devemos apenas mudar de rumo. Obrigado.
Recebi o livro de Howard ontem e, embora ainda não tenha terminado, acho que o & quot; O comentário é um pouco exagerado. Howard está constantemente alertando sobre vazamentos futuros & # 39; e técnicas de otimização de faux. Talvez o mati deva realmente comprar o livro antes de desmenti-lo ao seu nível.
Eu me deparei com este comentário e como alguém que tem todos os quatro livros do Dr. Bandy, senti que deveria falar sobre este assunto.

Sistemas de negociação de reversão à média bandy
O ponto doce para estratégias de ETF de reversão à média.
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 à média. 1 A ideia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados ao risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão média que se encontram nesse ponto ideal podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas.
Usando o Adaptrade Builder, uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para Windows, mostrarei como os métodos de teste de estresse com a análise Monte Carlo podem ser usados ​​como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias de reversão médias robustas para o ETF S & P 500 (SPY) e Selecione os ETFs do Setor SPDR *. Arquivos de projeto para o Construtor, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo.
Pousando no Sweet Spot.
A ideia básica por trás do ponto ideal do Dr. Bandy é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e ter uma precisão razoavelmente alta com um curto período de retenção e baixo rebaixamento. O tamanho da barra curta e o período de detenção curto maximizam as oportunidades de recompor os retornos, enquanto a alta precisão e o baixo rebaixamento facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também facilitam o estabelecimento da viabilidade da estratégia e a determinação de quando ela não está mais funcionando, porque as listras típicas de perda para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtas.
Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ideais para estratégias de ETF de reversão à média:
Por reversão à média, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vender a um preço mais alto à medida que o preço volta à média. A ideia é comprar baixo e vender alto, ao contrário dos sistemas que seguem tendências, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto.
Edifício com análise de Monte Carlo.
No meu artigo do último boletim, discuti o uso de testes de estresse na avaliação de estratégias de negociação e sua relação com robustez e estratégia de ajuste excessivo. Mencionei também 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 se refere à avaliação de quão sensível é uma estratégia de negociação a seus insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não seja excessivamente adequada ao mercado - será relativamente insensível a mudanças em seus valores de parâmetro de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como alterações nos dados de preço.
A análise de Monte Carlo é a técnica usada para avaliar o efeito dessas mudanças. As entradas da estratégia, os dados de preço e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Repetindo este processo muitas vezes, obtém-se uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados de usar versões ligeiramente alteradas dos dados originais, que podem 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, percentual de ganhos, fator de lucro, etc.) que não são piores que a maioria (normalmente, 95%) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95% de confiança for US $ 15.000, isso significa que 95% das avaliações tiveram um lucro líquido de pelo menos US $ 15.000. Em outras palavras, há uma chance de 95% de que o lucro líquido seja de pelo menos US $ 15.000, ou, inversamente, há uma chance de 5% de que o lucro líquido seja inferior a US $ 15.000.
Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente por gerações sucessivas de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a direcionar a estratégia para uma que seja robusta, pois somente uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia usando os resultados de testes de estresse de Monte Carlo.
O primeiro exemplo é para o ETF do índice SPDR S & P 500 (símbolo SPY). Barras diárias de 1/4/1999 a 23/4/2013 foram utilizadas. O intervalo de datas para construção foi definido como 1/4/1999 a 1/2/2011, com os primeiros 80% (1/4/1999 - 8/10/2008) usados ​​para construção (ou seja, 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 da TradeStation 9.
A lógica da estratégia era longa, e 100% do capital investido em cada negócio, com todos os lucros reinvestidos, e $ 0,015 por ação deduzido por turno para os custos de negociação.
O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias ao longo de gerações sucessivas. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ideais é definir as chamadas métricas de compilação, mostradas abaixo na Figura 1.
Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto ideal para a estratégia SPY.
A lista de Objetivos de Construção contém três métricas gerais, todas maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles que têm um alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas que estamos procurando (ou seja, o ponto ideal) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de negociações, barras médias em negociações e a porcentagem de ganhos.
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 na meta de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras é definida para um intervalo entre 65% e 85%. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem extraordinariamente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a alguma outra condição. A penalização dessas estratégias ajudará a direcionar a população para estratégias que atendam a todas as condições, em oposição a estratégias que satisfaçam desproporcionalmente uma condição à exclusão de outras. A mesma lógica foi usada para definir um intervalo para o fator de lucro.
As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionadas para melhorar os resultados gerais. As configurações de teste de estresse e de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de compilação, conforme mostrado abaixo na Fig. 2.
Figura 2. A análise de Monte Carlo e as opções de teste de estresse são selecionadas na guia Build Options.
Como mostrado na figura, 99 iterações de Monte Carlo foram usadas 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 ​​usando a análise Monte Carlo para extrair os resultados com 95% de confiança, onde foram usadas para avaliar as condições apresentadas na figura 1. Os testes de estresse consistiram em randomizar os preços, randomizar os inputs da estratégia e randomizar 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 levou cerca de 100 vezes o tempo que teria se os testes de estresse e a análise de Monte Carlo não tivessem sido usados. Por esse motivo, 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 recomeçar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo.
O gráfico da curva de capital a partir da estratégia de topo na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3.
Figura 3. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia final do SPY.
Cada curva da figura 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. A seguir, alguns dos resultados de Monte Carlo com 95% de confiança, correspondentes à Fig. 3.
Além do número de negociações, que é menor do que o pedido, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data final é estendida para 23/04/2013, o lucro líquido total da Monte Carlo aumenta para US $ 67.015. A lógica da estratégia também atende à necessidade de uma estratégia de reversão à média: ela entra em uma ordem de limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada de limite significa que o mercado tem que descer até o preço limite, então a estratégia é comprar baixo e vender depois que o mercado voltar a subir.
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 de testes de estresse tiveram um lucro líquido total de pelo menos $ 56.784. Se o teste de estresse for desativado e a estratégia for avaliada nos dados originais, a curva de patrimônio é mostrada abaixo na Figura 4.
Figura 4. Curva de patrimônio para a estratégia final do SPY nos dados originais.
Essa curva de capital corresponde a um lucro líquido de US $ 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 capital cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados em baixa.
Um exemplo de SPDR de setor selecionado.
O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs que consiste nos SPDRs do Setor Selecionado. Esses ETFs dividem o índice S & P 500 em nove setores, de modo que cada ação do S & P 500 é colocada em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energia (XLE), Financeiro (XLF), Saúde (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU)
A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir essa estratégia, como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na compilação, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de compilação eram as mesmas da Figura 2, exceto pela opção de reconstrução, que não entre no jogo. Para o dimensionamento da posição, 20% do patrimônio líquido foi investido em cada operação. Como nem todos os mercados provavelmente seriam negociados ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento).
O período em amostra para essa compilação foi 1/4/1999 a 28/5/2009 com 29/05/2009 para 1/2/2012 como o out-of-sample período e 1/3/2012 para 4/23 / 2013 reservado para validação. O gráfico da curva de capital de uma das principais estratégias da população após 10 gerações (sem recompilação) é mostrado abaixo na Fig. 5.
Figura 5. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia final do portfólio Select Sector SPDR.
Cada curva de patrimônio na Figura 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir de back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados sumários 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 sobre os dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para US $ 205.140. Essa estratégia também passa no teste de validação. A curva de patrimônio para a estratégia sobre os dados originais apenas (sem testes de estresse), na qual o período de validação é incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6.
Figura 6. Curva de patrimônio para a estratégia final do portfólio Select Sector SPDR nos dados originais.
Essa curva de capital corresponde a um lucro líquido de US $ 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5%, com um rebaixamento de 21% no pior cenário. Como no exemplo anterior, a lógica da estratégia entra em um longo prazo em uma ordem limite. A maioria das saídas é feita por meio de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção.
Baixar Arquivos de Projeto de Reversão Média: *
(clique com o botão direito, salve o arquivo de destino como. para. zip; requer que o Adaptrade Builder seja aberto.)
* Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço.
O chamado ponto ideal para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para a construção de estratégias de negociação reversíveis, de maneira automatizada, usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atendessem a maioria dos requisitos para os dois exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado SPY ETF e uma estratégia para um portfólio de ETFs composto pelos nove SPDRs Select Sector. Ambas as estratégias venceram o buy-and-hold e se mantiveram 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 da carteira, os resultados do teste de estresse para a estratégia de mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso possa ser devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação ao exemplo do portfólio, ele sugere que a estratégia do SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem acentuadamente dos resultados dos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum ponto intermediário, embora isso dependa do quão conservador é 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, já que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e era obrigada a funcionar razoavelmente bem em uma ampla variedade de dados de preços. Foi construído mais de nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais negócios. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação nos nove setores diferentes dos SPDRs.
Embora nenhuma das estratégias atenda ao requisito de número de negociações, pode ser possível encontrar estratégias que atendam a todos os requisitos, se uma população maior for utilizada ou se forem empregados requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser que tal estratégia seja improvável de ser encontrada devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, frequência de negociação, duração de curto prazo, e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora completamente o potencial do mercado, permanecendo realista.
A combinação de um conjunto de condições úteis de construção, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos integrados de robustez, como testes de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder, deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias de negociação eficazes.
Bandy, Howard B., Sistemas de Negociação de Reversão Média, 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 foi publicado na edição de abril de 2013 do boletim da Adaptrade Software.
* Os S & P 500 ® e Select Sector SPDRs são marcas registradas da The McGraw-Hill Companies, Inc.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NAO SÃO REALMENTE EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM TER COMPENSADO OU SUPERIOR AO IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS APRESENTADOS.
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Melhor Sistema Trader.
Better System Trader é o podcast e blog dedicado a traders sistemáticos, fornecendo dicas práticas de especialistas em negociação em todo o mundo.
006 & # 8211; Dr. Howard Bandy.
O Dr. Howard Bandy é formado em matemática, física, engenharia e ciência da computação, completando estudos de pós-graduação e pesquisa em modelagem e simulação, estatística e alguns dos primeiros trabalhos em inteligência artificial.
Ele tem mais de 50 anos de experiência em pesquisa e aplicações de modelagem e simulação de sistemas financeiros.
Howard trabalhou anteriormente como analista sênior de pesquisa para uma empresa de CTA e como consultor para empresas comerciais e pessoas físicas.
Ele é palestrante em conferências internacionais e é autor de 5 livros sobre sistemas de negociação quantitativos.
Neste episódio, falamos sobre as principais mudanças que ocorreram nos campos de desenvolvimento de sistemas de negociação, gerenciamento de comércio e análise técnica. Também discutimos porque o comércio está se tornando cada vez mais difícil, o que faz com que os sistemas de negociação experimentem períodos de baixo desempenho, como identificar e gerenciar um sistema de negociação quando está fora de sincronia com o mercado e as duas habilidades mais importantes no desenvolvimento do sistema.

Idéias simples para uma estratégia de reversão à média com bons resultados.
Um leitor me enviou algumas regras de negociação que recebeu de uma newsletter de Nick Radge. Ele queria saber se essas regras realmente funcionavam tão bem quanto publicadas no boletim informativo. Eles pareciam muito simples para produzir bons resultados. A estratégia apresentada foi longa e curta e foi na margem, mas ele queria saber como fez o longo desde que ele não fez curto. Depois de entrar em contato com Nick Radge no The Chartist, confirmei com ele que não havia problema em publicar essas regras.
As regras originais.
Testado de 1/1/1995 a 31/05/2014. Máximo de 20 posições a 10% do patrimônio cada. Isso significa que a estratégia pode ser investida em 200%. Raramente alguém conseguiu investir 200% de acordo com Nick Radge.
Perto de média móvel de 100 dias Feche menos que a média móvel de 5 dias 3 mínimos mais baixos. (Não menor fecha, eu cometi este erro na primeira vez que escrevi o código) Membro do Russell 1000.
Defina uma ordem de compra limite para o próximo dia se o preço cair mais 0,5 vezes o intervalo médio real de 10 dias.
Fechar é maior que o fechamento do dia anterior. Vender no próximo dia aberto.
Comentários sobre as regras.
Não há regras extravagantes aqui. É uma estratégia de reversão à média. Às vezes, a estratégia produzirá mais sinais do que os slots abertos. Para negociar isso, é preciso estar observando os mercados durante o dia e levar os sinais quando eles acontecem. Isto não é realista para a maioria das pessoas, uma vez que não são comerciantes a tempo inteiro sentados em frente aos seus computadores. Pode-se automatizar isso, mas isso não é uma tarefa simples.
Você pode ter feito uma pausa na regra de saída muito simples de "de perto". Essa regra traz de volta memórias enquanto eu estava trabalhando para a Connors Research. A primeira vez que ouvi sobre essa regra e testei. Eu pensei que não há como essa regra funcionar. Eu imaginei que isso destruiria uma estratégia perfeitamente boa. Fiquei espantado que funcionou e produziu bons resultados. É por isso que eu digo que se deve testar idéias antes de jogá-las fora. Você nunca sabe o que vai funcionar.
As regras testadas.
Fiz as seguintes alterações nas regras originais.
Testado a partir de 1/1/2004 a 30/06/2014 Permitir um máximo de 10 posições a 10% cada. Sem margem. Adicionadas regras de liquidez de: média móvel de 21 dias de volume em dólar superior a US $ 10 milhões. Preço negociado maior que 1.
Quando há mais sinais do que posições abertas, o código escolheria aleatoriamente quais ações entrar. Em seguida, executei 500 execuções para cada teste.
Resultados Russell 1000.
O CAR médio das 500 corridas de Monte Carlo é 22,35% com um máximo de 21,02%. Surpreendentemente bons resultados de tais regras simples. O desvio padrão para CAR e MDD é muito menor que o esperado.
Resultados S & P 500.
Os resultados não são tão bons quanto usando o Russell 1000, mas ainda são bons. Provavelmente por causa do universo menor que leva a menor exposição.
Resultados Russell 3000.
Ter um universo maior nos dá mais exposição, o que dá maior CAR.
Planilha.
Se você tiver interesse em uma planilha com os dados usados ​​para gerar essas tabelas, insira suas informações abaixo e enviaremos um link para a planilha. A planilha inclui os dados completos da corrida de Monte Carlo. Na planilha, há detalhes sobre como obter o código do AmiBroker que usei para este post.
Pensamentos finais.
O que eu gosto nessa estratégia é como ela é simples, mas produz bons resultados. Apenas 3 regras de configuração. Uma regra de saída realmente simples que alguém poderia pensar que não funcionaria. O maior problema com a estratégia é que a maioria das pessoas não pode negociá-lo porque exige estar na frente do mercado durante todo o dia. Em um post futuro, analisaremos as regras para torná-las mais negociáveis ​​para a pessoa comum.
Plataforma de backtesting usada: AmiBroker. Provedor de dados: Norgate Data.
Adicionado em 15/08/2014: No tópico de comentários abaixo, algumas pessoas questionaram os resultados. Eu tinha um pesquisador amigo meu codificando as regras conforme declarado neste post. Seus resultados correspondiam exatamente aos meus. Isso me dá total confiança de que os resultados estão corretos.