Etf Sweet Spot Trading Sistema

Herman Durban, KZN, África do Sul Há excelentes blogs de curto prazo de negociação lá fora, eu tenho muitos listados na caixa de links abaixo Os blogs que eu vá para a primeira são Elliot Wave Vive On, Timer e Corner O meu nome do blog Compromissos de Trader SweetSpot é inspirado Por Alex Roslin s COTS Timer Embora o meu comércio, os meus investimentos a longo prazo estão nas mãos capazes de Roy Tilley, um corretor experiente, ver o seu link na caixa de links externos abaixo Meu desempenho comercial em 1 de outubro é 180 YTD Ver o meu perfil completo. Outside Links. Blog Archivemitments of Comerciantes Sweet Spot. Disclaimer As informações e opiniões contidas neste documento provêm de fontes consideradas confiáveis, mas não garantidas quanto à exatidão ou integridade Nenhuma responsabilidade é assumida em relação a qualquer declaração, nem com relação a qualquer expressão de Opinião aqui contida Todas as opiniões são as opiniões do autor no momento da escrita e estão sujeitos a alterações sem aviso prévio Nenhuma declaração deve ser interpretada como uma oferta para comprar ou vender Thi Em seu livro recente, Howard Bandy discutiu o que ele chama de ponto ideal para o desenvolvimento de sistemas de troca de reversão significativos. A idéia é Que a combinação certa de comprimento da barra, período de retenção, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados ao risco 2 Este artigo mostra como média reversão negociação estratégias que se encontram nesse sweet spot pode ser desenvolvido para ETFs negociados em bolsa usando ferramentas automatizadas. Usando Adaptrade Builder uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como métodos de teste de estresse com Monte Carlo análise pode ser usado como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias de reversão média robusta para o SP 500 SPY ETF e Select Sector SPDR ETFs Project Arquivos para o Construtor, que incluem o código de estratégia, são fornecidos para cada example. Landing no Sweet Spot. A idéia básica por trás de Dr. Bandy s sweet spot é que bom As estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curta e ter uma precisão bastante alta com um curto período de retenção e baixo drawdown O tamanho da barra curta e período de retenção curto maximizar as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e baixa rebaixamento tornam mais fácil recuperar de perdas As últimas qualidades também tornam mais fácil estabelecer a viabilidade da estratégia e determinar quando ela não está mais funcionando, porque as vias de perda típicas para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtas. Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão Usado neste artigo para definir os requisitos ideais para a reversão média ETF strategies. Daily barras 20-30 comércios por year. At menos 65 ganhar trades. Average barras em comércios de entre 1 e 4.Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que Tentar comprar abaixo do preço médio atual e vender a um preço mais elevado como o preço reverte para a média A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição à tendência de seguimento s Construindo com Monte Carlo Analysis. In meu artigo último boletim, eu discutiu o uso de testes de estresse na avaliação de estratégias de negociação e sua relação com a robustez e estratégia de encaixe Eu também mencionei que se Ele foi incorporado no processo de construção, que tenderia a levar a estratégias que exibiram robustez Essa é a abordagem que será seguido here. Briefly, stress testing refere-se a avaliar o quão sensível é uma estratégia comercial para seus insumos e meio ambiente Uma estratégia robusta - - que não seja excessivamente ajustado ao mercado - será relativamente insensível às mudanças nos seus valores de parâmetro de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços. A análise de Monte Carlo é a técnica usada para avaliar a O efeito dessas mudanças As entradas da estratégia, os dados sobre os preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado Repetindo esse processo muitas vezes, A distribuição dos resultados é obtida Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição Outros pontos na distribuição representam os resultados da utilização de versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais. Os resultados chamados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho lucro líquido, percentagem ganha, fator de lucro, etc que não são piores do que uma maioria tipicamente, 95 das avaliações Por exemplo, se o Monte Carlo lucro líquido em 95 confiança é 15.000, o que significa que 95 das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto 15.000. Em outras palavras, há uma chance de que o lucro líquido seja pelo menos 15.000, ou, inversamente, há uma chance de o lucro líquido ser Menos de 15.000. Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente ao longo de sucessivas gerações de modificação e teste, a construção com base nos resultados de Monte Carlo tenderá a conduzir a estratégia para uma que é robusta Uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo Adaptrade Builder automatiza este processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia usando os resultados Monte Carlo de stress testing. O primeiro exemplo é para o SPDR SP 500 índice ETF símbolo SPY Diariamente barras de 1 4 1999 A 4 23 2013 foram utilizados O intervalo de datas para a construção foi fixado em 1 4 1999 a 1 2 2011, com o primeiro 80 1 4 1999 - 8 10 2008 utilizado para a construção ou seja na amostra e os restantes dados 8 11 2008 - 1 2 2011 utilizado para testes fora da amostra Os restantes dados 1 3 2011 - 4 23 2013 foram reservados para validação Todos os dados foram obtidos a partir de TradeStation 9. A lógica de estratégia foi apenas de longa duração, e 100 de capital foi investido em cada comércio, Com todos os lucros reinvestidos e 0 015 por ação deduzida por rodada-volta para os custos de negociação. Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para evoluir uma população de estratégias ao longo sucessivas gerações A chave para usar o construtor para encontrar estratégias que atendam às nossas necessidades óptimas é Configurando as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1.Figura 1 As métricas de construção no Construtor definem o ponto ideal para a estratégia SPY. A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Orientar a população de estratégias para aqueles que têm um elevado lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia As qualidades específicas que estamos procurando, ou seja, o sweet spot são definidas pelas condições de construção, que incluem as condições de desigualdade Para o número de comércios, barras médias em comércios ea porcentagem de wins. Notice que a condição para o número de comércios é ajustada a uma escala baseada no número de anos de dados dentro da amostra ea meta de ter entre 20 e 30 negócios por ano Note também que a porcentagem de negócios vencedores é definido para um intervalo de entre 65 e 85 O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma percentagem invulgarmente elevada de comércios vencedores serão Geralmente não conseguem cumprir alguma outra condição Penalizar essas estratégias ajudará a conduzir a população para estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que desproporcionalmente satisfazer uma condição à exclusão de outros A mesma lógica foi utilizada 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 são parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionadas para melhorar os resultados globais As configurações de teste de estresse e Monte Carlo usadas neste exemplo foram selecionadas no Build Como mostrado abaixo na Figura 2. Figura 2 As opções de análise de Monte Carlo e teste de estresse são selecionadas na aba Opções de Construção. Como mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isto significa que 99 testes de estresse foram Realizado para além da avaliação dos dados originais Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados a 95 Foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1 Os testes de estresse consistiram em randomizar os preços, randomizar os dados da estratégia e randomizar a barra de partida. Todas as três aleatorizações foram realizadas para cada teste de estresse. Testes de estresse mais os dados originais em cada geração, esta abordagem levou cerca de 100 vezes o tempo que teria tido se o teste de estresse ea análise de Monte Carlo não tivesse sido 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 de novo após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra foi negativo. A curva de equidade parcela 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 esforço para a estratégia final de SPY. Cada curva na Fig. 3 representa um teste de esforço 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 a 95 confiança correspondente à Fig. 3.Total Lucro Líquido. A estratégia atende aos requisitos originais A estratégia também passa o teste de validação Quando a data de término é estendida para 4 23 2013, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para 67.015 A lógica de estratégia também Satisfaz a exigência de uma estratégia de reversão média que entra em uma ordem de limite e sai usando uma condição de indicador A entrada de limite significa que o mercado tem que descer para o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado volta a subir. É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo em 95 confiança, o que significa que, por exemplo, 95 das avaliações de teste de estresse tiveram um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto 56.784. A curva de equidade é como mostrado abaixo na Figura 4. Figura 4 Curva de equidade para a estratégia final de SPY sobre os dados originais. Esta curva de equidade 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 buy-and-hold de aproximadamente 1 8 ao longo do mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de Período que inclui dois mercados de baixa. Um Exemplo de SPDR Set Set O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre uma carteira de ETFs consistindo do Select Sector SPDRs Estes ETFs dividir o índice SP 500 em nove setores de modo que cada estoque no SP 500 é colocado Em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são o símbolo de consumo discreto XLY, o consumidor Staples XLP, o Energy XLE, o Financial XLF, o Health Care XLV, o Industrial XLI, os Materiais XLB, o Technology XLK eo Utilitários XLU. Most 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 compilação, eu reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5 As outras opções de construção Foram idênticos aos da Fig. 2, excepto para a opção de reconstrução, que não entrou em jogo. Para o dimensionamento da posição, foram investidos 20 de capital próprio em cada transacção. Uma vez que nem todos os mercados estavam a negociar ao mesmo tempo, Fornecer o tamanho de posição adequado sem resultar em alavancagem, ou seja, sobre-investimento. O período de amostragem para esta construção foi 1 4 1999 a 5 28 2009 com 5 29 2009 a 1 2 2012 como o período fora da amostra e 1 3 2012 para 4 23 2013 reservada para validação A curva de equidade parcela de uma das principais estratégias na população após 10 gerações sem reconstruções é mostrada abaixo na Fig. 5.Figura 5 Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia Setorial Selecionar Sector SPDR. Equidade na Fig. 5 representam S o patrimônio da carteira gerado a partir de back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de esforço ou os dados originais Alguns resultados sumários de Monte Carlo são mostrados abaixo. Total Net Profit. Unlike o exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando A análise de Monte Carlo é desligada e os resultados são avaliados sobre os dados originais Neste caso, o lucro líquido total aumenta para 205.140 Esta estratégia também passa o teste de validação A curva de equidade para a estratégia sobre os dados originais apenas sem stress testing, em Que é incluído no período de validação, é mostrada abaixo na Figura 6. Figura 6 Curva de Patrimônio Líquido para a Estratégia de Carteira Seletiva do Setor Seletivo do Setor SPDR sobre os dados originais. Esta curva de equivalência corresponde a um lucro líquido de 249.431, equivalente a um retorno anual de 9 5 com um drawdown do pior caso de 21 Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longo em uma ordem de limite A maioria das saídas são através de uma saída de alvo, com outros comércios Saída com base em uma condição de indicador ou em um stop. Download protegem os arquivos de projeto Mean Reversion. Clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo requer Adaptrade Builder para abrir. Por razões de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço. O denominado ponto de equilíbrio para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para a construção de estratégias de negociação de reversão de maneira automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Encontrar estratégias que atendeu a maioria dos requisitos para ambos os exemplos de uma estratégia de mercado único para o SPY ETF mercado, e uma estratégia para uma carteira de ETFs consistindo em nove Select Sector SPDRs Ambas as estratégias bater buy-and-hold e segurou bem em Em comparação com o exemplo da carteira, os resultados do teste de estresse para a estratégia SPY do mercado único foram substancialmente mais conservadores menos favoráveis ​​do que os resultados Dos dados originais Embora parte daquela possa ser devida ao teste de estresse mais rigoroso comparado ao exemplo da carteira, sugere Em geral, onde os resultados de Monte Carlo divergem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar entre eles, embora isso dependa Sobre o quão conservador é o teste de estresse e análise de Monte Carlo. Parece razoável que a estratégia de carteira seria mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigado a trabalhar 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 carteira pode refletir o efeito positivo da diversificação sobre os nove diferentes setores do SPDRs. Embora nenhuma das duas estratégias cumpriu a exigência Para o número de comércios, pode ser possível encontrar estratégias que atendam a todos os requisitos se uma população maior é usada ou mais Requisitos de reconstrução rigorosos são empregados, o que exigiria mais tempo de construção Alternativamente, pode ser o caso que essa estratégia é improvável de ser encontrado devido às exigências conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, duração do comércio curto, e assim por diante O melhor conjunto De condições de construção é aquela 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 testes de estresse e análise Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada Como Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias de negociação eficaz. Bandy, Howard B Mean Reversão Trading Systems Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2013, p 138.Bandy, Falls, SD, 2011, p 154. Este artigo apareceu na edição de abril de 2013 da newsletter Adaptrade Software. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM ALGUMAS LIMITAÇÕES INERENTES SEM RELAÇÃO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL TAMBÉM, DESDE QUE OS COMERCIOS NÃO FICAM REALMENTE EXECUTADOS , OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE SIMQUETAS DE LIQUIDEZ EM GERAL, SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT, NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO QUE QUALQUER CONTA É OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Se você gostar de ser informado de desenvolvimentos novos, de notícias, e de ofertas especiais de Software de Adaptrade, por favor junte-se a nossa lista de email Obrigado. 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