Mittel Reversion Trading Systeme Bandy Pdf

Ich bin gerade damit fertig mit Howard Bandys neuem Buch, MeanReversion Trading Systems Praktische Methoden für Swing Trading Während ich sehr selten Bücher hier auf quantifizierbare Kanten zu überprüfen, ist dieses wirklich herausragend und verdient etwas Aufmerksamkeit. Howard geht durch jeden Schritt der Systeme - Bauprozess Er prüft mehrere verschiedene Oszillatoren Er prüft die Einfahrt Exits Techniken Er diskutiert die Risikokontrolle Und darüber hinaus bietet er Code für alles, was er in dem Buch deckt Es ist 50 für das Buch, das ist ein lächerlich niedriger Preis Es gibt Trading Kurse Das kostet viele tausend Dollar, die don t liefern so viel gute Informationen wie Howard s Mean Reversion Trading Systems Alle Kodierung ist in Amibroker getan, die ich leider nicht verwenden Aber seit er listet es alle aus, diejenigen, die andere Programme wie verwenden Ich kann es in Tradestation übersetzen, R, oder was auch immer Und hier ist der Kicker für jeden, der Amibroker benutzt Howard hat eigentlich eine Webseite eingerichtet, wo Buchkäufer ca N Download der Code ohne zusätzliche Kosten. Ich empfehle Howard auf seine Bemühungen Wenn Sie ein Interesse an der Entwicklung Ihrer eigenen Handelssysteme haben, ist dieses Buch eine wunderbare Ressource, die ich sehr empfehlen würde. Ich habe Ihr Blog für eine Weile verfolgt Aber ich Bin jetzt überrascht, weil du die Arbeit von jemandem lerne, der in seinem Buch behauptet, dass. Meine Ansicht ist, dass die Länge der in-Probe Zeitraum sollte so kurz wie praktisch ist Der einzige Weg, um die Länge der in-Sample-Zeitraum zu bestimmen ist Um einige Tests durchzuführen. Dies wird als Data-Snooping. Die Länge der Out-of-Sample-Periode ist Solange das Modell und der Markt in sync bleiben und das System bleibt profitabel Es gibt keine allgemeine Beziehung zwischen der Länge der out - Die Probezeit und die Länge der In-Sample-Periode. SO wir wählen die Out-of-Probe für so lange wie das Modell und der Markt sind synchron und das System bleibt profitabel Sehr schöne Arbeit Ich frage mich, warum Sie solche zu unterstützen Zeug Was hast du zu gewinnen Oder vielleicht, weil ich respektiere Ihre Arbeit vielleicht haben Sie die Details übersehen Die Substanz im Handel ist in den Details. Was ist eine traurige Welt, wenn man etwas Schönes über jemand anderes sagt Arbeit bringt E-Mails fragen mich, was ich zu gewinnen haben. Die Bewertung hat mir ein nettes Dankeschön von Mr Bandy, den ich noch nie zuvor getroffen und noch nicht gesprochen habe. Während er einige Aspekte des Testens anders als ich betrachtet, habe ich kein Interesse daran, jeden Punkt, den er in seinem Buch macht, zu streiten. Für mich, wenn Sie wertvolle Ideen und Informationen aus einem Buch nehmen können , Dann ist es lohnt sich diese ist mit ihnen gefüllt. Ich stehe bei meiner Rezension Ich dachte, das Buch hatte viele tolle Infos Es wurde durch tatsächliche Testergebnisse eine Seltenheit gesichert, und da er den ganzen Code liefert, können Händler die Ergebnisse verifizieren Und leicht zu erforschen, die Ideen weiter auf ihre eigene. Those, die das Buch gelesen haben, sind willkommen, um Kommentare positiv oder negativ hinter Sie alle wissen, meine Meinung. Anstatt sich traurig, vielleicht sollten Sie sich freuen, dass jemand nahm sich die Zeit, um darauf hinweisen Sie die Fehler in diesem bo Ok, die von grundlegender Natur sind, dh Kurve-fititng, Optimierung, Daten-Snooping und all das Unsinn, dass die Händler Geld verlieren Don t traurig Die Welt ist nicht traurig, wenn wir gegen die Realität gehen, sollten wir nur ändern Kurs Danke. Ich erhielt Howard S Buch gestern, und während ich habe es noch nicht fertig, ich denke, die Daten snooping Kommentar ist ein bisschen über die Spitze Howard ist ständig Vorsicht über zukünftige Lecks und Faux Optimierung Techniken Vielleicht sollte mati eigentlich das Buch kaufen, bevor es auf seinem Niveau zu verteilen. Ich stieß auf diesen Kommentar und als jemand, der alle vier von Dr Bandys Büchern hat, fühlte ich, dass ich in diesem Thema anfangen sollte. "Bandy ist ein starker Befürworter guter Systementwicklungspraktiken und seine Schriften warnen vor den wirklichen Gefahren der Kurve - fitting Jeder, der seinem Blog gefolgt ist oder sein Buch im Detail liest, versteht völlig die Nuance hinter seinen erklärten Ansichten über in-Probe out-of-Probe Zeitraum, dass eine Person Fehler gefunden hat. Dr Bandy hat sich zu meinem favori Te Autor auf das Thema der quantitativen Handelsansätze. In diesem Blog werde ich untersuchen Marktmaßnahmen und Quantifizierung meiner Ergebnisse Mit Stimmung, Breite, Preis und Volumen Indikatoren - sowohl Standard-und angepasst - Ich werde versuchen, kurzfristige Kanten, die sein könnte Nutzen von den Marktteilnehmern Ich werde häufig eine Meinung zu diesen Studien hinzufügen und kann manchmal Meinungen ohne quantifizierbare Forschung hinter ihnen. Die quantifizierbaren Edges Guide to Fed Days Ebook Version 25.All Inhalt auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken Es ist NICHT Eine Empfehlung oder Beratung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren, die ich für mich oder Kunden in den hier erwähnten Wertpapieren oder Branchen halten kann. Es besteht ein sehr hohes Maß an Risiken, die mit dem Handel von Wertpapieren verbunden sind. Die Nutzung von Informationen auf dieser Website erfolgt ausschließlich auf eigene Faust Risk. Rob Hanna Ich bin seit 2001 professionell gehandelt Von Januar 2003 bis Februar 2007 meine zweiwöchige Spalte Rob Hanna s Putting It All Toge Es erschien auf Ich habe quantitative Forschung und Entwerfen von Handelssystemen durchgeführt - meistens konzentriert auf kurzfristige Kanten seit 2004 Sehen Sie mein vollständiges Profil. Der süße Punkt für mittlere Reversion ETF Strategies. by Michael R Bryant. In seinem letzten Buch, Howard Bandy diskutiert Was er den süßen Ort für die Entwicklung von mittleren Reversion Trading Systemen nennt 1 Die Idee ist, dass die richtige Kombination von Bar Länge, Halteperiode, Systemgenauigkeit und andere Variablen neigt dazu, risikoadjustierte Renditen zu maximieren 2 Dieser Artikel zeigt, wie mittlere Reversion Handelsstrategien, die Liegen in diesem Sweet Spot für Exchange Traded Funds ETFs mit automatisierten Tools entwickelt werden. Using Adaptrade Builder ein Strategie-Entwicklungs-Tool für Windows, Ich werde zeigen, wie Stress-Test-Methoden mit Monte Carlo Analyse kann als Teil des Entwicklungsprozesses verwendet werden, um robust zu finden Mittlere Reversionsstrategien für die SP 500 SPY ETF und die Select Sector SPDR ETFs Projektdateien für Builder, die den Strategiecode enthalten, sind vorhanden Ed für jedes example. Landing in der Sweet Spot. Die Grundidee hinter Dr Bandy s Sweet Spot ist, dass gute Trading-Strategien sollten eine kurze Bar-Größe und haben eine ziemlich hohe Genauigkeit mit einer kurzen Haltezeit und niedrigen Drawdown Die kurze Bar Größe und Kurze Halteperioden maximieren die Chancen für Compound-Renditen, während die hohe Genauigkeit und niedrige Drawdown machen es einfacher, sich von Verlusten zu erholen Die letzteren Qualitäten machen es auch leichter, die Lebensfähigkeit der Strategie zu etablieren und zu bestimmen, wann es nicht mehr funktioniert, weil typische Streifen verlieren Für hochgenaue Systeme sind in der Regel relativ kurz. Basiert auf Dr Bandys Richtlinien, werden die folgenden Merkmale in diesem Artikel verwendet, um die optimalen Anforderungen für mittlere Reversion ETF-Strategien zu definieren. Daily Bars 20 - 30 Trades pro Jahr. Mindestens 65 Gewinnt Trades. Average Bars in Trades von zwischen 1 und 4.By mittlere Reversion, ich bin auf Strategien, die versuchen, unterhalb der aktuellen durchschnittlichen Preis zu kaufen und zu einem höheren Preis zu verkaufen Wie der Preis auf den Mittelwert zurückkehrt Die Idee ist, niedrig zu kaufen und zu verkaufen hoch, im Gegensatz zu Trend-Follow-Systeme, die in der Regel versuchen, hoch zu kaufen und zu verkaufen höher. Building Mit Monte Carlo Analysis. In meinem letzten Newsletter-Artikel, diskutierte ich die Einsatz von Stress-Tests bei der Bewertung von Handelsstrategien und deren Beziehung zu Robustheit und Strategie übertrieben habe ich auch erwähnt, dass, wenn es in den Build-Prozess integriert wurde, würde es dazu führen, dass Strategien, die Robustheit zeigte Das ist der Ansatz, der hier folgen wird. Bastly, Stress-Tests bezieht sich auf die Bewertung, wie empfindlich eine Handelsstrategie ist, um ihre Inputs und Umwelt Eine robuste Strategie - eine, die nicht über-fit auf den Markt - wird relativ unempfindlich gegenüber Änderungen in seinem Eingang Parameter Werte und andere Änderungen in seiner Umgebung, wie Änderungen an den Preisdaten. Monte Carlo Analyse ist die Technik verwendet, um die Auswirkungen dieser Änderungen zu bewerten Die Strategie s Eingänge, Preisdaten und andere Faktoren sind lief Domly geändert und die Strategie s Leistung ausgewertet wird Durch die Wiederholung dieses Prozesses viele Male, eine Verteilung der Ergebnisse erhalten wird Die Ergebnisse aus den ursprünglichen Daten repräsentieren einen Punkt auf der Verteilung Andere Punkte auf der Verteilung stellen die Ergebnisse aus mit leicht veränderten Versionen der Original-Daten, die Ergebnisse generieren können, die mehr oder weniger günstig sind als die ursprünglichen Daten. Die so genannten Monte Carlo Ergebnisse sind die Werte der Performance-Maßnahmen Nettogewinn, Prozent Gewinne, Gewinn Faktor, etc., die nicht schlechter als eine Mehrheit typischerweise sind , 95 der Auswertungen Zum Beispiel, wenn der Monte Carlo Nettogewinn bei 95 Vertrauen 15.000 ist, bedeutet das, dass 95 der Auswertungen einen Nettogewinn von mindestens so groß wie 15.000 haben. Mit anderen Worten, es gibt 95 Chance, dass der Nettogewinn wird Mindestens 15.000 sein, oder umgekehrt gibt es sa 5 Chance der Nettogewinn wird weniger als 15.000.Wenn eine Handelsstrategie iterativ über sukzessive Generationen von Modifikation und entwickelt wird D-Test, Gebäude auf der Grundlage der Monte Carlo Ergebnisse werden dazu neigen, die Strategie zu einem, der robust ist, da nur eine robuste Strategie haben gute Monte Carlo Ergebnisse Adaptrade Builder automatisiert diesen Prozess, einschließlich der Bewertung der Strategie Ergebnisse mit dem Monte Carlo Ergebnisse von Stress Das erste Beispiel ist für den SPDR SP 500 Index ETF-Symbol SPY Tägliche Stäbe von 1 4 1999 bis 4 23 2013 wurden verwendet Der Datumsbereich für Gebäude wurde auf 1 4 1999 auf 1 2 2011 eingestellt, mit den ersten 80 1 4 1999 - 8 10 2008 für den Bau, dh in der Stichprobe und die verbleibenden Daten 8 11 2008 - 1 2 2011 für die Stichprobenprüfung verwendet Die verbleibenden Daten 1 3 2011 - 4 23 2013 wurden für die Validierung aufgehoben TradeStation 9.Die Strategielogik war langwierig, und 100 von Eigenkapital wurde in jedem Handel investiert, wobei alle Gewinne reinvestiert wurden und 0 015 pro Aktie pro Umlauf für Handelskosten abgezogen wurde. Adaptrade Builder verwendet einen genetischen Programmieralgorithmus zur Entwicklung eines Bevölkerung von Strategien über s Aufwändige Generationen Der Schlüssel zur Verwendung von Builder, um Strategien zu finden, die unseren optimalen Anforderungen gerecht werden, ist die Festlegung der sogenannten Build-Metriken, die unten in Abb. 1 dargestellt sind. Abbildung 1 Die Build-Metriken im Builder definieren den Sweet Spot für die SPY-Strategie Die Ziele enthalten drei Allzweck-Metriken, die alle maximiert werden. Diese helfen, die Population von Strategien zu denen zu begleiten, die einen hohen Nettogewinn, einen Korrelationskoeffizienten und eine statistische Signifikanz aufweisen, die für jede Strategie wünschenswert sind. Die spezifischen Qualitäten, die wir suchen, Dh der süße Punkt wird durch die Build-Bedingungen definiert, die die Ungleichheitsbedingungen für die Anzahl der Trades, die durchschnittlichen Balken im Handel und den Prozentsatz der Gewinne beinhalten. Nichts, dass die Bedingung für die Anzahl der Trades auf einen Bereich basiert, der auf der Basis basiert Anzahl der Jahre der In-Probe-Daten und das Ziel, zwischen 20 und 30 Trades pro Jahr zu haben Auch zu bemerken, dass der Prozentsatz der Sieger-Trades auf einen Bereich zwischen 65 und 85 eingestellt ist Die Obergrenze wurde hinzugefügt, weil Strategien mit einem ungewöhnlich hohen Prozentsatz der Siegertätigkeiten im Allgemeinen nicht in der Lage sind, eine andere Bedingung zu erfüllen. Eine solche Finanzierung wird dazu beitragen, die Bevölkerung auf Strategien zu stoßen, die alle Bedingungen erfüllen, im Gegensatz zu Strategien, die überproportional eine Bedingung zum Ausschluss erfüllen Von anderen Die gleiche Logik wurde bei der Festlegung eines Bereichs für den Gewinnfaktor verwendet. Die anderen Bedingungen - Korrelationskoeffizient, statistische Signifikanz, Gewinnfaktor und Kelly-Fraktion - sind nicht Teil unserer spezifischen Anforderungen, sondern wurden hinzugefügt, um die Gesamtergebnisse zu verbessern Die Stress-Tests und Monte-Carlo-Einstellungen, die für dieses Beispiel verwendet wurden, wurden auf dem Bildschirm "Build-Optionen" ausgewählt, wie unten in Abb. 2 dargestellt. Abbildung 2 Die Monte-Carlo-Analyse und die Stress-Testoptionen werden auf der Registerkarte "Build-Optionen" ausgewählt. Wie in der Abbildung gezeigt, Für jede Analyse wurden Monte-Carlo-Iterationen verwendet. Dies bedeutet, dass neben der Auswertung der Stress-Tests auch 99 Stresstests durchgeführt wurden Originaldaten Die 100 Datensätze wurden mit Hilfe der Monte-Carlo-Analyse analysiert, um die Ergebnisse bei 95 Vertrauen zu extrahieren, wo sie zur Bewertung der in Abb. 1 gezeigten Bedingungen verwendet wurden. Die Stresstests bestanden aus der Randomisierung der Preise, der Randomisierung der Strategie-Inputs und der Randomisierung der Startleiste Alle drei Randomisierungen wurden für jeden Stress-Test durchgeführt. Weil jede Strategie 100 Mal 99 Stress-Tests plus die ursprünglichen Daten bei jeder Generation ausgewertet wurde, dauerte dieser Ansatz etwa 100-mal so lange, wie es genommen hatte, hatte Stress-Tests und Monte-Carlo-Analyse nicht gewesen Verwendet Aus diesem Grund wurde eine relativ kleine Bevölkerung von nur 100 Mitgliedern verwendet, um die Lösung zeit angemessen zu halten Die Bevölkerung wurde über 10 Generationen entwickelt, und eine Option wurde eingestellt, um nach 10 Generationen zu beginnen, wenn der Nettogewinn in der out-of - sample-Periode war negativ. Die Eigenkapitalkurve von der Top-Strategie in der Population nach 20 Generationen 1 Wiederaufbau ist unten in Abb. 3 dargestellt. Abbildung 3 Eigenkapital Kurven für jeden Stresstest für die endgültige SPY-Strategie. Jede Kurve in Abb. 3 stellt einen Stresstest dar Wie Sie sehen können, haben alle verschiedenen Eigenkapitalkurven in der Regel die gleiche Form mit positiven Out-of-Sample-Ergebnissen Die folgenden sind einige der Monte Carlo Ergebnisse bei 95 Vertrauen entsprechend Abb. 3.Total Net Profit. Average Bars in Trades. Aside aus der Anzahl der Trades, die weniger als gefragt ist, erfüllt die Strategie die ursprünglichen Anforderungen Die Strategie übergibt auch die Validierungstest Wenn das Enddatum Wird auf 4 23 2013 verlängert, der Gesamtbetrag von Monte Carlo steigt auf 67.015 Die Strategielogik erfüllt auch die Forderung nach einer mittleren Reversionsstrategie, die sie auf eine Limit Order eingibt und mit einer Indikatorbedingung ausläuft. Der Limiteintrag bedeutet, dass der Markt herunterkommen muss Auf den Grenzpreis, so dass die Strategie ist zu kaufen niedrig und verkaufen, nachdem der Markt geht zurück up. It s wichtig zu beachten, dass diese sind Monte Carlo Ergebnisse bei 95 Vertrauen, was bedeutet, dass zum Beispiel, 95 der Stress-Test-Auswertungen hatten einen Nettogewinn von mindestens so groß wie 56.784 Wenn der Stress-Test abgebaut wird und die Strategie auf die ursprünglichen Daten ausgewertet wird, ist die Eigenkapitalkurve wie unten in Abb. 4 dargestellt. Abbildung 4 Eigenkapitalkurve für Die endgültige SPY-Strategie auf den ursprünglichen Daten. Diese Eigenkapitalkurve entspricht einem Nettogewinn von 109.497, was einer jährlichen Rendite von 5 5 entspricht. Während dies nur eine bescheidene Rendite ist, schlägt es leicht die Buy-and-Hold-Rendite von ungefähr 1 8 im gleichen Zeitraum und wird ohne Hebelwirkung und mit einer stetig wachsenden Eigenkapitalkurve während eines Zeitraums erreicht, der zwei Bärenmärkte umfasst. Auswählen Sektor SPDR Beispiel Das zweite Beispiel beinhaltet den Aufbau einer Strategie über ein Portfolio von ETFs, bestehend aus den Select Sector SPDRs Diese ETFs teilen den SP 500 Index in neun Sektoren auf, so dass jeder Bestand im SP 500 in einen der neun Sektoren ohne Überlappung platziert wird. Die neun Sektoren sind Consumer Discretionary Symbol XLY, Consumer Staples XLP , Energy XLE, Financial XLF, Health Care XLV, Industrial XLI, Materialien XLB, Technologie XLK und Utilities XLU. Most der gleichen Einstellungen wurden verwendet, um diese Strategie wie im letzten Beispiel zu bauen Allerdings, weil neun Mal so viel Preis Daten waren Verwendet, um die Anzahl der Monte-Carlo-Iterationen von 99 auf 5 zu reduzieren. Die anderen Build-Optionen waren die gleichen wie in Abb. 2, mit Ausnahme der Wiederherstellungsoption, die nicht ins Spiel kam. Für die Positionsgröße wurde 20 des Eigenkapitals investiert Jeder Handel Da nicht alle Märkte zugleich gehandelt werden konnten, wurde diese Einstellung gewählt, um angemessene Positionsgrößen zu schaffen, ohne dass es zu Leverage, dh zu überhöhten. Die In-Probe-Periode für diesen Build betrug 1 4 1999 bis 5 28 2009 Mit 5 29 2009 bis 1 2 2012 als Out-of-Sample-Zeitraum und 1 3 2012 bis 4 23 2013 für die Validierung aufgehoben Die Equity-Kurve von einer der Top-Strategien in der Bevölkerung nach 10 Generationen keine Umbauten sind unten gezeigt Abb. 5.Figure 5 Eigenkapitalkurven für ea Ch-Stress-Test für die endgültige Select Sector SPDR-Portfolio-Strategie. Jede Eigenkapitalkurve in Abb. 5 repräsentiert das Portfolio-Equity, das aus Backtests auf allen neun Märkten gleichzeitig für einen Satz von Stress-Test-Einstellungen oder die Original-Daten generiert wird. Einige Zusammenfassung Monte Carlo Ergebnisse werden gezeigt Unten. Total Net Profit. Unter dem vorherigen Beispiel sind die Ergebnisse nicht wesentlich anders, wenn die Monte Carlo-Analyse ausgeschaltet ist und die Ergebnisse über die ursprünglichen Daten ausgewertet werden. In diesem Fall steigt der Gesamtgewinn auf 205.140 Diese Strategie geht auch über die Validierungstest Die Eigenkapitalkurve für die Strategie über die ursprünglichen Daten nur kein Stress-Test, in dem die Validierungsperiode enthalten ist, ist unten in Abb. 6 dargestellt. Abbildung 6 Eigenkapitalkurve für die endgültige Select Sector SPDR Portfolio-Strategie auf den Originaldaten Die Eigenkapitalkurve entspricht einem Nettogewinn von 249.431, was einer jährlichen Rendite von 9 5 entspricht, mit einem Worst-Case-Drawdown von 21 Wie beim vorherigen Beispiel die Strategie-Logik geht lange auf eine Limit-Reihenfolge Die meisten Exits sind über einen Ziel-Exit, mit anderen Trades verlassen, basierend auf einer Indikator-Bedingung oder auf einem Schutzstopp. Download Mean Reversion Project Files. Klicken Sie mit der rechten Maustaste, Ziel speichern als Datei benötigt Adaptrade Builder zum Öffnen. Aus Lizenzgründen enthalten die Projektdateien keine Preisdaten. Der so genannte Sweet Spot für Handelsstrategien, der von Dr Bandy empfohlen wird, scheint effektive Voraussetzungen für den Aufbau von mittelständischen Umsetzungshandelsstrategien in automatisierter Weise mit einem Tool wie Adaptrade Builder zu schaffen. Es war möglich Finden Strategien, die die meisten Anforderungen für beide Beispiele für eine Einmarktstrategie für den SPY-ETF-Markt und eine Strategie für ein Portfolio von ETFs, bestehend aus den neun Select Sector SPDRs, beides. Beide Strategien schlagen Buy-and-Hold und hielten sich gut ein Der Validierungstest. Für Beide Beispiele wurde der Stress-Test mit der Monte-Carlo-Analyse eingesetzt, um die Chancen auf eine robuste Strategie zu erhöhen. Im Vergleich zum Portfolio-Beispiel waren die Stress-Testergebnisse für die Single-Market-SPY-Strategie wesentlich günstiger als die Ergebnisse Aus den ursprünglichen Daten Während einige von denen aufgrund der strengeren Stress-Tests im Vergleich zu dem Portfolio-Beispiel, kann es vorschlagen, t Hut die SPY-Strategie ist weniger robust als das Portfolio-Beispiel Im Allgemeinen, wo die Ergebnisse von Monte Carlo deutlich von den Ergebnissen der ursprünglichen Daten abweichen, könnte man erwarten, dass die beste Schätzung der zukünftigen Ergebnisse irgendwo dazwischen liegen würde, obwohl das abhängt Wie konservativ die Stress-Tests und Monte-Carlo-Analyse ist. Es scheint vernünftig, dass die Portfolio-Strategie wäre robuster als die Single-Markt-Strategie, da die Portfolio-Strategie wurde auf neun verschiedenen Märkten gebaut und war verpflichtet, vernünftig gut über eine breitere arbeiten Vielfalt der Preisdaten Es wurde über neunmal so viel Daten gebaut und hat etwa neunmal so viele Trades Die höhere Performance der Portfolio-Strategie kann die positive Wirkung der Diversifikation über die neun verschiedenen Sektoren der SPDR widerspiegeln. Obwohl keine Strategie die Anforderung erfüllt hat Für die Anzahl der Trades kann es möglich sein, Strategien zu finden, die alle Anforderungen erfüllen, wenn eine größere Bevölkerung verwendet wird oder mehr Es werden strenge Wiederherstellungsanforderungen angewendet, die mehr Bauzeit erfordern. Alternativ kann es auch sein, dass eine solche Strategie aufgrund der widersprüchlichen Anforderungen an hohe Genauigkeit, Handelshäufigkeit, kurze Handelsdauer und so weiter nicht gefunden wird Von Build-Bedingungen ist eine, die das Marktpotenzial voll ausschöpft, während sie eine Reihe von nützlichen Build-Bedingungen realisiert, wie sie von Dr. Bandy mit eingebauten Robustheitsmerkmalen wie Stress-Tests und Monte-Carlo-Analyse in einem automatisierten Tool bereitgestellt werden Wie Builder sollte einen soliden Rahmen für die Entwicklung von effektiven Handelsstrategien. Bandy, Howard B Mean Reversion Trading Systems Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2013, p 138.Bandy, Howard B Modellierung Trading System Performance Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2011, S. 154. Dieser Artikel erschien in der April 2013 Ausgabe des Adaptrade Software-Newsletters. Die SP 500 und Select Sector SPDRs sind Marken der McGraw-Hill Companies, Inc. HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE INHERENTE BESCHRÄNKUNGEN UNS EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIERTE ERGEBNISSE VERMEIDEN NICHT AKTUELLES HANDEL, DASS DIE HÄNDE NICHT AKTUELL AUSGEFÜHRT WERDEN DIE ERGEBNISSE KÖNNEN FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WENN JEDOCH KÖNNEN, WENN JEDOCH LIEBIGE LIQUIDITÄT SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINES SOLLTEN, DASS SIE DEN TATSACHEN, DASS SIE MIT DEM VORTEILE DER HINDSIGHT KEINE REPRÄSENTATION ENTWICKELT WERDEN IST DARAUF HINZUFÜGEN, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Wenn Sie gern über neue Entwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informiert werden möchten, dann melden Sie sich bitte bei unserer E-Mail-Liste an. Danke Schickte mir einige Handelsregeln, die er aus einem Newsletter von Nick Radge bekam. Er wollte wissen, ob diese Regeln wirklich so gut gemacht wurden wie im Newsletter veröffentlicht. Sie schienen zu einfach zu produzieren Ce so gute Ergebnisse Die Strategie, die vorgestellt wurde, war lang und kurz und ging an Marge, aber er wollte wissen, wie es lange gedauert hat, seit er nicht kurz war. Nach der Kontaktaufnahme mit Nick Radge bei dem Chartisten, den ich mit ihm bestätigte, war es OK, diese Regeln zu veröffentlichen. Die ursprünglichen Regeln. Test von 1 1 1995 bis 5 31 2014 Maximal 20 Positionen bei 10 von Equity jeder Dies bedeutet, dass die Strategie 200 investiert werden kann Selten wurde man 200 nach Nick Radge investiert. Schließen mehr als 100-Tage gleitenden Durchschnitt. Schließen Sie weniger als die 5-tägigen gleitenden Durchschnitt.3 niedrigere Tiefs nicht niedriger schließt, habe ich diesen Fehler zum ersten Mal schrieb ich den Code. Mitglied der Russell 1000.Set ein Limit Kaufauftrag für den nächsten Tag, wenn der Preis fällt noch 5 mal 10-tägigen durchschnittlichen wahren range. Close ist größer als der vorherige Tag s close. Sell auf die nächsten Eröffnungen auf der Rules. No Phantasie Regeln sind hier Es ist Standard mittlere Reversion-Strategie Zu Zeiten wird die Strategie mehr Signale produzieren, als es offene Slots gibt Denn um das zu tauschen, muss man zuschauen Die Märkte während des Tages und nehmen die Signale, wie sie geschehen Dies ist nicht realistisch für die meisten Menschen, da sie nicht Vollzeit-Händler sitzen vor ihren Computern Man könnte dies automatisieren, aber das ist keine einfache Aufgabe. Sie können Pause genommen haben An der sehr einfachen Ausstiegsregel eines up close Diese Regeln bringen Erinnerungen zurück, während ich für Connors Research arbeitete Das erste Mal hörte ich von dieser Regel und testete ich dachte, es gibt keine Möglichkeit, diese Regel funktionieren könnte Ich dachte, es würde ein perfektes gut zu zerstören Strategie Ich war verblüfft, dass es funktionierte und produzierte gute Ergebnisse Dies ist der Grund, warum ich sage, dass man Ideen vor dem Auswerfen ausprobieren Sie wissen nie, was wird funktionieren. Die getesteten Regeln. Ich habe die folgenden Änderungen an Original-Regeln. Test von 1 1 2004 Bis 6 30 2014.Allow max von 10 Positionen bei 10 je No margin. Added eine Liquiditätsregeln von.21-Tage gleitenden Durchschnitt von Dollar-Volumen größer als 10 Millionen. Preis als Handel größer als 1.Wenn es mehr Signale als offen Positionen, die Code würde zufällig wählen, welche Aktien zu betreten dann lief dann 500 Läufe für jeden Test. Russell 1000 Ergebnisse. Der durchschnittliche CAR der 500 Monte Carlo läuft ist 22 35 mit einem Max DD von 21 02 Überraschend gute Ergebnisse aus solchen einfachen Regeln Die Standardabweichung Für CAR und MDD sind viel kleiner als erwartet. SP 500 Ergebnisse. Die Ergebnisse sind nicht so gut wie mit dem Russell 1000 aber immer noch gut Wahrscheinlich wegen der kleineren Universum, die zu niedrigeren Exposition führt. Russell 3000 Results. Having ein größeres Universum, gibt Uns mehr Belichtung, die höhere CAR. Wenn Sie interessiert in einer Kalkulationstabelle der Daten verwendet, um diese Tabellen zu generieren, geben Sie Ihre Informationen unten, und ich werde Ihnen einen Link zu der Kalkulationstabelle Die Kalkulationstabelle enthält die volle Monte Carlo Laufdaten In der Kalkulationstabelle sind Details, wie man den AmiBroker-Code, den ich für diesen Beitrag verwendet habe. Final Thoughts. What ich mag über diese Strategie ist, wie einfach es ist, dennoch produziert gute Ergebnisse Nur 3 Set-Regeln Eine wirklich einfache Exit-Regel, die Man würde denken, dass es nicht funktionieren würde Das größte Problem mit der Strategie ist, dass die meisten Menschen es nicht handeln können, weil es den ganzen Tag vor dem Markt benötigt. In einem zukünftigen Beitrag werden wir die Regeln umsetzen, um es für die handelbarer zu machen Durchschnittliche person. Added auf 8 15 2014 In der Kommentar Thread unten, ein paar Leute in Frage gestellt die Ergebnisse Ich hatte einen Forscher Freund von mir Code auf die Regeln, wie auf dieser Post angegeben Seine Ergebnisse stimmten mir genau Das gibt mir volles Vertrauen, dass die Ergebnisse Sind korrekt. Good Quant Trading. Fill in für kostenlose Spreadsheet. Cesar Alvarez - 12. August 2014 Reply. There sind 10 5 Jahre im Test mit 252 Bars pro Jahr Das gibt 2646 Bars in den Test nicht 2375 Der durchschnittliche Hold ist 3 58. Bars, aber man muss verstehen, wie AmiBroker die Anzahl der Stäbe berechnet, die für eine Position gehalten werden Wenn ich eine Position heute bei der offenen und beenden morgen auf die offene, AmiBroker berechnet, dass als 2 bar halten In Wirklichkeit ist das nur 1 bar der Zeit Man sollte sub Trage einen von den Avg-Bards, die das AmiBroker vorstellt. Wenn wir 7183 Trades nehmen 10 Positionen 3 58-1 Takte 2646 Gesamtstäbe im Test 100 70, die sehr nahe an der Belichtung im AmiBroker-Bericht von 69 67 liegen. Durch diese Berechnungen ist alles gut. Bei deines Anliegens habe ich meinen Code überprüft, um sicherzustellen, dass ich nicht mehr als 10 Positionen einsteige oder Margin Ich bin mir immer bewusst, dass ich kann und ich mache Fehler Nach der Überprüfung meines Codes sehe ich keine Probleme. Lange eine Antwort. Aktuell ist es komplizierter als das und die Belichtungsberechnung ist falsch, weil du ein Langzeitsystem machst und du musst nur in Perioden aussehen, in denen die Bedingungen erfüllt sind. Da das System wahrscheinlich noch viele weitere Positionen als 10 hält Eine gegebene Zeit Beachten Sie, dass die meisten Einzelhandels-Backtrester CAR auf der Grundlage von Start - und Anfangsguthaben berechnen und keine Marge berücksichtigen. Der einzige Weg, um dies zu lösen, ist für Sie, einen kompletten Trade-by-Trade-Bericht zu geben, damit jeder davon überzeugt werden kann Du bist kein T mit Margin in Ihrem CAR Berechnungen Ich dachte, dies ist, was in der Kalkulationstabelle enthalten war, aber ich fand nur einen Link gibt es für den Kauf der Amibroker-Code für 50 Wenn dieses System war ein echter Gewinner Ich mache keinen Sinn, es für 50 zu verkaufen, dies Ist das, was die Theorie des rationalen Verhaltens sagt. Ich bin nicht überzeugt, dass Ihre Ergebnisse richtig sind oder dass Ihr Code richtig ist Der einzige Weg für Sie, mich zu überzeugen, ist es, komplette Ergebnisse oder Code, so dass Ihre Leser können sie reproduzieren. Leave Eine Antwort. Cesar Alvarez - August 14, 2014 Reply. Here ist der Code, der mich davon abhält, mehr als 100 investiert Hier ist der Code, der mich beschränkt, nicht mehr als 10 Positionen oder mit mehr als 100 investiert, außer AmiBroker, hat plötzlich Defekt, diese Zeilen sollten mich davon abhalten, mehr als 100 investiert zu haben. posqty 10 pctPerPosition 100 pospty SetOption MarginRequirement, 100 SetPositionSize pctPerPosition, spsPercentOfEquity. Wenn Sie immer noch glauben, dass der Code falsch ist, schlage ich vor, dass Sie Code t t Er Strategie und posten Sie Ihre Ergebnisse Ich habe Ihnen die vollen Regeln Ich verstecke nichts Es kann immer noch ein Fehler in den Code, den ich nicht gefunden habe, aber an diesem Punkt lasse ich es Ihnen zu Code und Post Ergebnisse, die meine Ergebnisse widersprechen. Leave eine Antwort. Ich nur versuchen zu helfen, zu hören, aber pls keine Umkehr der Beweislast wird akzeptiert Welche Version von AMI verwenden Sie. Try Hinzufügen dieser. Ich wiederhole wieder, dass die hohe Rendite sollte sofort eine rote Fahne ausgelöst haben Jeder mit mehr als 3 Monate Backtesting Erfahrung kennt dies. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - August 15, 2014 Reply. Ich tue das Hier ist, dass Zeile der Code SetOption MaxOpenPositions, posqty. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - 15. August 2014 Reply. Because von Ihren anhaltenden Sorgen und dass ich möchte sicherzustellen, dass der Code richtig ist, wie ich schon gesagt habe, bevor es möglich ist, dass ich einen Bug habe, den ich nicht gefunden habe, fragte ich einen Gefallen von jemandem, den ich weiß, wer ein professioneller Forscher ist Mit sehr starken AmiBroker Fähigkeiten, um die zu programmieren Strategie wie die Regeln, wie in diesem Beitrag gegeben Wenn ich arbeitete für Connors Research die Art, wie wir überprüft eine Strategie war, indem sie die englischen Regeln wie in diesem Post zu einem anderen erforschen zu kodieren Wir verglichen dann Ergebnisse. Die Forscher s Ergebnisse für diese Strategie abgestimmt Mine identisch An dieser Stelle betrachte ich die Strategie überprüft und richtig Wenn Sie nicht sagen wollen, die Regeln, wie in der Post angegeben sind falsch. Leave eine Antwort. Ich möchte eine Kopie der Kalkulationstabelle Thanks. Leave eine Antwort. Auch so weit Wie die Regeln gehen Ist die enge unterhalb der 5-Tage-MA müssen zuerst passieren, und dann die 3 unteren Tiefs nach dem Oder können die 3 unteren Tiefen über die MA und dann die Nähe unterhalb der 5 Tage MA geschieht am 3. Tag. Hinterlassen Sie eine Antwort. Cesar Alvarez - 12. August 2014 Reply. To erhalten Sie eine Kopie der Kalkulationstabelle Füllen Sie das Formular an der Unterseite der Post. On der Setup-Tag, ist die Nähe unter der MA5 und dieser Tag ist zumindest die Dritten Tag in einer Reihe von 3 unteren Tiefen. Leave eine Antwort. Statt des Handels einzelnen Stoc Ks, wie würden Ihre Ergebnisse anders für den Handel ETF SPY, entweder Long, Short oder Money mkt, und nur bei EOD Vielen Dank für die gemeinsame Nutzung Ihrer Arbeit Regards, Jim. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - August 13, 2014 Reply. One würde Haben große Änderungen in der Strategie wegen des Mangels an Trades zu machen, wäre die Exposition sehr niedrig und so niedrig CAGR. Leave eine Antwort. Vielen Dank Cesar Das war auch mein Verdacht, dass es sehr wenige Trades geben würde, wenn man handelte SPY Gibt es eine Lieblingsstrategie von Ihnen, oder dass Sie für den Handel SPY bei EOD nur empfehlen Danke. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - August 14, 2014 Reply. I derzeit nicht handeln die SPYs Ich erforsche eine mögliche SPY Option Handel Strategie Aber das ist in den frühen Stadien der Untersuchung. Leave eine Antwort. Hello, was AFL-Anweisung sind Sie verwenden, um offene Positionen auf 10 zu begrenzen Wie jemand bereits darauf hingewiesen, es scheint, dass Sie System nimmt mehr als 10 Positionen und überschreitet Cash-Equity Ich erinnere mich an AFL Hat den Befehl, die Eröffnung neuer Positionen zu begrenzen Bis 10, aber ich erinnere mich nicht, dass es eine zu setzen, um neue Positionen auf bereits offenen zu begrenzen Wie bereits erwähnt, ist die CAGR unrealistisch und dies ist möglicherweise auf Überschätzung. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - August 14, 2014 Reply. As ich habe Wies darauf hin, ich glaube, der Code ist richtig Nicht zu sagen, dass es immer noch falsch sein Ich habe es mehrmals überprüft Warum denkst du, der Code ist falsch. Hier ist der Code, der mich beschränkt, nicht mehr als 10 Positionen oder mehr haben Als 100 investiert Es sei denn, AmiBroker, hat plötzlich gebrochen, diese Zeilen sollten mich davon abhalten, mehr als 100 investiert zu haben. posqty 10 pctPerPosition 100 pospty SetOption MarginRequirement, 100 SetPositionSize pctPerPosition, spsPercentOfEquity. Leave a reply. Cesar Alvarez - August 15, 2014 Reply. One Mehr Codezeile SetOption MaxOpenPositions, posqty. Leave a reply. Thanks für die awesome, interessante Website blog. With Rücksicht auf den Ausgang dieses Systems Schließen ist größer als der vorherige Tag s schließen, wie können Sie beenden, wenn diese condit Ion nie wirklich auftritt Das ist, der Ausstieg erfordert einen engen Preis größer als der vorherige Tag s enge Preis, also was ist, wenn der Preis gerade fiel, als ein Beispiel Würdest du es nicht den ganzen Weg hinunter halten Oder wenn der Preis oszilliert in einem So dass diese Bedingung nie wahr wurde Die Aktie könnte für immer gehalten werden. Was bin ich vermisse. Leave a reply. Cesar Alvarez - August 15, 2014 Reply. Yes in der Theorie die Aktie könnte jeden Tag schließen, bis es null In all meinem Testen das ist noch nie passiert Wenn der Preis oszilliert, dann werden wir raus, denn um den Vorrat zu schwingen, muss man schließen und dann würden wir raus Ich stimme dir zu, es ist ein merkwürdiger Ausgang. Lange eine Antwort. Cesar, was wäre Die inverse Version dieser Strategie dh was sind die Eingaben, wenn Sie kurz handeln wollen. Leben Sie eine Antwort. Cesar Alvarez - 15. August 2014 Reply. First, ich habe nicht getestet, die kurze Version von diesem Die inverse Regeln Änderungen sind Setup-Änderungen würde Sei schliessen MA5.Buy change Trigger is Previous close 5 ATR10.Sell ändern Sell auf first down close. Leave eine Antwort. Cesar Ich fragte einen Gefallen von jemandem Ich weiß, wer ein professioneller Forscher mit sehr starken AmiBroker Fähigkeiten ist, um die Strategie als die Regeln wie in diesem Beitrag zu programmieren. Ich finde es interessant Dass diese Person war in der Lage, diese Strategie zu programmieren, generieren die Ergebnisse und testen sie in weniger als einem halben Tag Ursprünglich, wenn Sie gab die Regeln die Option gab ich Ihnen war nicht enthalten Dies ist, was Sie gab. posqty 10 pctPerPosition 100 posqty SetOption MarginRequirement , 100 SetPositionSize pctPerPosition, spsPercentOfEquity. Und dieser, den ich vorgeschlagen habe. was war nicht enthalten Ihr Beitrag, dass dies aufgenommen werden muss, hat einen Zeitstempel mindestens 3 Stunden nach meiner Post Ich sehe keinen Grund für das Weglassen in den ersten Platz, weil es sich handelt Mit genau die Fragen aufgeworfen. Soher eine Möglichkeit für Sie zu beweisen, dass Ihre Ergebnisse korrekt ist, um eine Excel-Datei der Amibroker Trade-by-Trade-Ausgabe für den ersten Fall von Russell 1000 Ich denke nicht, dass Sie eine haben sollten Y objections to that Dann wird das Problem wie folgt abgewickelt werden Sie haben vielleicht etwas hier, aber die Chancen sind gegen Sie und Sie haben entweder das System optimiert, um Vergangenheit Daten passen oder Sie haben einen Fehler, der CAGR übertreibt Wenn dieses System funktioniert und tatsächlich produziert Ein CAGR, dass hoch es macht keinen Sinn, den Code für 50 zu verkaufen Bitte sagen Sie mir, Sie sind ein guter Samariter und Sie wollen Ihre Blog-Besucher reich für eine 50 down. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - August 16, 2014 Reply. Der Grund für die Unterlassung ist, dass ich diese Codezeile vermisst habe, als ich über das, was ich wollte zu kopieren verpasst habe. Da du jemanden gehabt hast, kannst du es selbst überprüfen, ob die Ergebnisse korrekt sind oder nicht So weit wie ich Ich bin besorgt, diese Ergebnisse sind richtig, wie ich schon sagte, ich hätte eine andere Person Code sie auf und bekomme genau die gleichen Ergebnisse Ich schätze Sie bringen Ihre Bedenken, dass der Code falsch war, aber ich habe mir bewiesen, gibt es keine Probleme, die ich nur ausgeben werde Mehr Zeit und Energie zu diesem Thema , Wenn jemand beweist, dass die Ergebnisse falsch sind. Leben Sie eine Antwort. Diese Strategie ist in der Tat eine Intraday-Strategie, nicht interday Sie könnten viele Aktien, die die Kriterien auf gegebene Tag erfüllt Im wirklichen Leben aber würden Sie nur kaufen diese Lager, Das wird früher gehen EAP-Daten haben Sie nicht wirklich wissen, welche Sie kaufen werden Das ist, warum Sie brauchen, um MonteCarlo. Lets annehmen, dass bei gegeben fay 5 Aktien erfüllen Kriterien und geht um mindestens 5 Prozent Nach wenigen Tagen 4 von ihnen kehrt goog-Aktien zurück und man geht weiter unten schlechte Bestände MonteCarlo geht davon aus, dass die Verteilung der Wahrscheinlichkeit einheitlich ist. Andere Worte, Sie kaufen gute Aktien in 4 Fällen und die schlechte in 1 Fall. Und was ist, wenn schlechte Lager fast immer untergeht Schneller, dass gute Lager Das bedeutet, dass die Verteilung der Wahrscheinlichkeit ist nicht einheitlich Und die Testergebnisse sind nicht zuverlässig Meine Frage ist, warum könnten Sie davon ausgehen, dass die erste Aktie, die gehen wird, ist eine gute Aktie Wie wissen Sie, dass die Aktie Das wird tanne St gehen, um auf den gegebenen Tag zu begrenzen ist nicht schlechte Aktie Ich stelle die Frage, weil ich eine ähnliche mittlere Reversion-Strategie erstellt, aber diese Frage beunruhigt mich. Leave eine Antwort. Cesar Alvarez - August 16, 2014 Reply. Ich habe einen Monte gemacht Carlo-Simulation auf diese Ergebnisse Wir wissen nicht, welche Aktien zuerst ausgelöst werden Sie sind richtig, dass wir nicht wissen, ob schlechte Bestände dazu neigen, zuerst auszulösen oder nicht, so dass die Verteilung nicht einheitlich ist. Die Informationen und Analysen auf dieser Seite dienen zu Informationszwecken only Nothing herein should be interpreted as personalized investment advice Under no circumstances does this information represent a recommendation to buy, sell or hold any security None of the information on this site is guaranteed to be correct, and anything written here should be subject to independent verification You, and you alone, are solely responsible for any investment decisions you make The ideas and strategies should never be used without first assessing your own personal and financi al situation, or without consulting a financial professional I may hold positions for myself or clients in the securities or industries mentioned here There is a very high degree of risk involved in trading securities Your use of any information on this site is entirely at your own risk My thoughts and opinions will also change from time to time as I learn and accumulate more knowledge. Nach der Arbeit mit Cesar ging meine Handelsleistung von unvorhersehbar und kaum profitabel bis hin zu konsequent rentabel. Es gibt keine Möglichkeit, dass ich professionell Geld verwaltete, heute war es nicht für den professionellen Rat und die Hilfe von Cesar Alvarez.- Mark Angil, RBD Adaptive, LLC. Ich kenne Cesar seit 8 Jahren und er ist meine erste und wichtigste Ressource für Finanzmarktforschung, quantifizierte Strategieentwicklung und Codierung. Rob Davenport - LCA Capital, LLC. Eventually, I realized that the majority of the models they presented were engineered by Cesar His work is enlightening, informative and very easy to understand, and that is very refreshing to see in the Quant world.