Di Ritorno Alla Media Trading Sistemi Bandy Pdf

Sto quasi finito con Howard Bandy8217s nuovo libro, 8220MeanReversion Trading Sistemi 8211 metodi pratici per Swing Trading 8221. Mentre molto raramente rivedere i libri qui in Bordi quantificabili, questo si distingue veramente fuori e merita una certa attenzione. Howard passa attraverso ogni fase del processo di sistemi di costruzione. Egli esamina diversi oscillatori differenti. Egli scruta l'ingresso amplificatore esce tecniche. Si discute di controllo del rischio. E in cima a tutto questo, si fornisce il codice per tutto ciò che riguarda nel libro. E '50 per il libro, che è un prezzo irrisorio. Ci sono negoziazione corsi che costano migliaia di dollari che don8217t fornire il maggior buona informazione come Howard8217s 8220Mean reversione Trading Systems8221. Tutto il codice è fatto in AmiBroker, che purtroppo io non uso. Ma dal momento che elenca tutti fuori, coloro che utilizzano altri programmi come me può tradurlo in Tradestation, R, o qualsiasi altra cosa. E qui è il kicker per tutti coloro che fa uso di AmiBroker 8211 Howard ha effettivamente creato una pagina web in cui gli acquirenti libro può scaricare il codice senza alcun costo aggiuntivo. Mi congratulo con Howard per il suo impegno. Se si ha un interesse a sviluppare i propri sistemi di trading, questo libro è una risorsa meravigliosa che consiglio vivamente. 5 commenti: ho seguito il tuo blog per un po '. Ma ora sono sorpreso perché si elogiare il lavoro di qualcuno che sostiene nel suo libro che: (meanreversiontradingsystemsMRTS20AnalysisWM. pdf) vista quotMy è che la durata del periodo di permanenza nel campione deve essere il più breve è pratico. L'unico modo per determinare la durata del periodo di permanenza nel campione è di eseguire alcuni tests. quot Questo è chiamato data-snooping lunghezza quotThe del periodo di out-of-campione è: Finché il modello e il mercato rimane in sincronia e il sistema rimane redditizio. Non vi è alcuna relazione generale tra la lunghezza del periodo out-of-campione e la lunghezza della a-campione period. quot SO abbiamo scelto il out-of-sample fintantoché il modello e il mercato sono in sincronia e sistema rimane redditizio. Molto bel lavoro. Mi chiedo perché si assenso alle cose del genere. Cosa avete da guadagnare. O forse perché io rispetto il vostro lavoro forse si affacciava sui dettagli. La sostanza in commercio è nei dettagli. Che mondo triste quando dice qualcosa di carino su qualcuno lavoro else39s porta e-mail che mi chiede cosa ho da guadagnare. La revisione mi ha fatto un bel nota di ringraziamento da parte del signor Bandy, che non ho mai incontrato né parlato prima. Mentre egli vede alcuni aspetti del test in modo diverso di me, non ho alcun interesse a discutere ogni punto egli fa nel suo libro. Per me, se si può prendere idee ed informazioni preziose da un libro, allora vale la pena. Questo è pieno di loro. Mi alzo dalla mia recensione. Ho pensato che il libro aveva un sacco di informazioni grande. E 'stato accompagnato da risultati di test reali (una rarità), e dal momento che fornisce tutto il codice, gli operatori possono verificare i risultati e facilmente esplorare le idee più avanti loro. Coloro che hanno letto il libro sono invitati a inviare commenti (positivi o negativi) di seguito. Voi tutti conoscete la mia opinione. Invece di feelling triste, forse si dovrebbe essere felice che qualcuno ha avuto il tempo di sottolineare a voi gli errori in quel libro che sono di natura fondamentale, vale a dire la curva-fititng, ottimizzazione, i dati snooping e tutte quelle sciocchezze che fanno i commercianti perdere soldi. Don39t sento triste. Il mondo non è triste quando andiamo contro la realtà, dobbiamo solo cambiare rotta. Grazie. Ho ricevuto Howard39s libro di ieri, e mentre io haven39t ancora finito, credo che il commento 39data snooping39 è un po 'sopra le righe. Howard è costantemente in guardia circa 39future tecniche leaks39 e ottimizzazione finto. Forse mati dovrebbe effettivamente acquistare il libro prima dissing è al suo livello. Mi sono imbattuto in questo commento e come qualcuno che ha tutti e quattro i libri Dr Bandy39s, ho sentito che dovrei carillon in su questo argomento. Dr Bandy è un forte sostenitore di buone pratiche di sviluppo del sistema e mettere in guardia i suoi scritti in modo chiaro sui reali pericoli di curva-montaggio. Chiunque abbia seguito il suo blog o leggere il suo libro in dettaglio capirà completamente la sfumatura dietro le sue opinioni indicato sul periodo di permanenza nel sampleout-di-campione che una persona pensa che ridire. Dr Bandy è diventato il mio autore preferito sul tema degli approcci di trading quantitativo. Rob Hanna Ho scambiato professionalmente dal 2001. Da gennaio 2003 fino febbraio 2007 la mia rubrica bisettimanale Rob Hannas Mettere tutto insieme apparso su TradingMarkets. Mi hanno condotto i sistemi di ricerca e la progettazione di trading quantitative - per lo più concentrati sui bordi a breve termine dal 2004. Visualizza il mio completo Profilo delle Sweet Spot per mean reversion ETF strategie da Michael R. Bryant Nel suo recente libro, Howard Bandy discusso quello che lui chiama il quotsweet spotquot per lo sviluppo di sistemi di inversione di negoziazione medi. 1 L'idea è che la giusta combinazione di lunghezza della barra, periodo di detenzione, la precisione del sistema, e di altre variabili tende a massimizzare i rendimenti aggiustati per il rischio. 2 Questo articolo mostra come medi strategie di inversione di trading che si trovano in quel punto dolce possono essere sviluppate per exchange traded funds (ETF) attraverso strumenti automatizzati. Utilizzando Adaptrade Builder. uno strumento di sviluppo di strategia per Windows, Ill mostrano come lo stress metodi di prova con analisi Monte Carlo può essere utilizzato come parte del processo di sviluppo di trovare solide strategie di mean reversion per la 500 (SPY) ETF SampP e il Select Sector SPDR ETF. I file di progetto per Builder, che includono il codice di strategia, sono forniti per ogni esempio. Atterraggio nel Sweet Spot L'idea di base dietro il Dr. Bandys sweet spot è che le buone strategie di trading dovrebbero utilizzare una breve dimensioni bar e sorseggiare un piuttosto elevata precisione con un breve periodo di detenzione e basso drawdown. La dimensione barra di corto e breve periodo di detenzione a massimizzare le opportunità di aggravare i rendimenti, mentre l'alta precisione e basso drawdown rendono più facile per recuperare dalle perdite. Queste ultime caratteristiche rendono anche più facile stabilire la fattibilità della strategia e per determinare quando il suo non funziona più perché tipiche striature perdenti per i sistemi ad alta precisione tendono ad essere relativamente breve. Sulla base di linee guida Dr. Bandys, le seguenti caratteristiche saranno utilizzati in questo articolo per definire i requisiti ottimali per le strategie di ETF mean reversion: barre giornaliere 20 - 30 operazioni al anno almeno 65 trade vincenti bar media nei traffici tra 1 e 4 By mean reversion, Im riferendosi alle strategie che tentano di acquistare al di sotto del prezzo medio attuale e vendere a un prezzo più elevato come il prezzo ritorna alla media. L'idea è di comprare basso e vendere alto, al contrario di sistemi, che in genere cercano di comprare e vendere alto superiore trend-following. Costruire con il Monte Carlo Analysis Nel mio ultimo articolo newsletter, ho discusso l'uso di prove di stress per valutare strategie di trading e la sua relazione con la robustezza e la strategia sopra-montaggio. Ho anche detto che se fosse incorporata nel processo di generazione, che tenderebbe a portare a strategie che mostravano robustezza. Quello è l'approccio che sarà seguito qui. In breve, le prove di stress si riferisce a valutare il grado di sensibilità di una strategia di trading è quello di suoi ingressi e l'ambiente. Una strategia solida - uno che non è finita-fit per il mercato - sarà relativamente insensibile alle variazioni dei suoi valori dei parametri di ingresso e ad altri cambiamenti nel suo ambiente, come ad esempio le modifiche ai dati sui prezzi. analisi Monte Carlo è la tecnica usata per valutare l'effetto di questi cambiamenti. Gli ingressi strategys, dati sui prezzi, e altri fattori sono cambiati in modo casuale, e la performance strategys viene valutato. Ripetendo questo processo molte volte, una distribuzione dei risultati si ottiene. I risultati dei dati originali rappresentano un punto della distribuzione. Altri punti sulla distribuzione rappresentano i risultati di utilizzare versioni leggermente modificate dei dati originali, che possono generare risultati che sono più o meno favorevole rispetto ai dati originali. I cosiddetti risultati Monte Carlo sono i valori delle misure di performance (utile netto, vince per cento, fattore di profitto, ecc) che sono peggio di una maggioranza (tipicamente, 95) delle valutazioni. Ad esempio, se l'utile netto di Monte Carlo a 95 la fiducia è 15.000, che significa che il 95 delle valutazioni ha avuto un utile netto di almeno grande come 15.000. In altre parole, ce n'è un 95 possibilità che l'utile netto sarà di almeno 15.000, o, al contrario, ce n'è a 5 possibilità che il risultato netto sarà inferiore a 15.000. Quando una strategia di trading è stato sviluppato in modo iterativo nel corso delle generazioni successive di modifica e di prova, edificio sulla base dei risultati Monte Carlo tenderà a guidare la strategia per uno che è robusto dal momento che solo una strategia robusta avrà buona Monte Carlo risultati. Adaptrade Builder consente di automatizzare questo processo, ivi compresa la valutazione dei risultati della strategia utilizzando i risultati di Monte Carlo di stress test. Il primo esempio è per il SPDR SampP 500 Index ETF (simbolo SPY). sono stati utilizzati barre giornaliere da 141.999-4.232.013. L'intervallo di date per la costruzione è stato fissato a 141.999-122.011, con i primi 80 (141.999-8.102.008) utilizzato per la costruzione (cioè in-campione) e le restanti dati (8112008 - 122011) utilizzati per le prove out-of-sample. I dati rimanenti (132.011-4.232.013) sono stati accantonati per la convalida. Tutti i dati sono stati ottenuti da TradeStation 9. La logica strategia era long-only, e 100 di equità sono stati investiti per ogni scambio, con tutti i profitti reinvestiti, e 0,015 per azione detratta per round-turn per i costi di negoziazione. Adaptrade Builder utilizza un algoritmo di programmazione genetica di evolvere una popolazione di strategie nel succedersi delle generazioni. La chiave per usare Builder per trovare strategie che soddisfano i nostri requisiti ottimali è l'impostazione del cosiddetti parametri di compilazione, mostrato di seguito in Fig. 1. Figura 1. Le metriche costruito nel Generatore di definire il punto dolce per la strategia SPY. L'elenco degli obiettivi build contiene tre metriche general-purpose, che sono tutti in fase di massimizzati. Questi aiutano a guidare la popolazione di strategie verso quelli che hanno un alto profitto netto, coefficiente di correlazione e la significatività statistica, che sono desiderabili per qualsiasi strategia. Le qualità specifiche stavano cercando (vale a dire il punto debole) sono definiti dalle condizioni Costruire, che includono le condizioni di disuguaglianza per il numero di transazioni, bar media nei traffici, e la percentuale di vittorie. Si noti che la condizione per il numero di transazioni è impostato un intervallo in base al numero di anni di dati in-campione e l'obiettivo di avere tra 20 e 30 commerci all'anno. Si noti inoltre che la percentuale di trade vincenti è impostato su un intervallo compreso tra 65 e 85. Il limite superiore è stato aggiunto perché le strategie con un insolitamente alta percentuale di trade vincenti in genere non riescono a soddisfare qualche altra condizione. Penalizzare tali strategie aiuterà a guidare la popolazione verso strategie che soddisfano tutte le condizioni, a differenza di strategie che sproporzionatamente soddisfano una condizione di esclusione di altri. La stessa logica è stata utilizzata per impostare un intervallo per il fattore di profitto. Le altre condizioni - coefficiente di correlazione, la significatività statistica, fattore di profitto, e la frazione di Kelly - non fanno parte delle nostre esigenze specifiche, ma sono stati aggiunti per migliorare i risultati complessivi. Il test da sforzo e le impostazioni di Monte Carlo usato per questo esempio sono stati selezionati sullo schermo Build Options, come mostrato di seguito in Fig. 2. Figura 2. Le opzioni di analisi e di test di stress Monte Carlo sono selezionati nella scheda Costruisci Opzioni. Come mostrato nella figura, 99 Monte Carlo iterazioni sono stati usati per ogni analisi. Ciò significa che 99 stress test sono stati eseguiti in aggiunta alla valutazione dei dati originali. I 100 insiemi di dati sono stati analizzati utilizzando l'analisi Monte Carlo per estrarre i risultati a 95 fiducia, dove sono stati utilizzati per valutare le condizioni mostrate nella Fig. 1. Gli stress test consisteva di randomizzazione i prezzi, randomizzazione gli ingressi di strategia, e randomizzazione la barra di partenza. Tutti e tre i randomizzazioni sono stati eseguiti per ogni test di stress. Poiché ogni strategia è stata valutata 100 volte (99 prove di stress più i dati originali) ad ogni generazione, questo approccio ha circa 100 volte il tempo avrebbe impiegato avuto prove di stress e analisi Monte Carlo non è stata utilizzata. Per questo motivo, una popolazione relativamente piccola di membri only100 stato utilizzato per mantenere il tempo soluzione ragionevole. La popolazione è stata evoluta oltre 10 generazioni, e un'opzione è stata impostata per ricominciare dopo 10 generazioni, se l'utile netto nel periodo di out-of-campione è risultato negativo. La trama curva di equità dalla strategia superiore nella popolazione dopo 20 generazioni (1 ricostruzione) Di seguito è riportato in fig. 3. Figura 3. Curve di capitale per ogni test di stress per la strategia SPY finale. Ciascuna curva in Fig. 3 rappresenta uno stress test. Come si vede, tutte le diverse curve azionari hanno generalmente la stessa forma con risultati positivi out-of-campione. I seguenti sono alcuni dei risultati di Monte Carlo a 95 la fiducia corrispondente alla fig. 3. Bar Total Net profitto medio nei traffici A parte il numero di transazioni, che è meno di chiese, la strategia soddisfa i requisiti originali. La strategia passa anche il test di validazione. Quando la data di fine è estesa a 4.232.013, il Monte Carlo totale aumenta utile netto a 67.015. La logica di strategia soddisfa anche l'esigenza di una strategia di mean reversion: entra su un ordine di limite ed esce con una condizione di indicatore. L'ingresso limite significa che il mercato ha da venire giù al limite di prezzo, in modo che la strategia è comprare basso e vendere dopo il mercato risale. E 'importante tenere a mente che si tratta di Monte Carlo I risultati a 95 la fiducia, il che significa che, per esempio, 95 delle valutazioni stress test ha avuto un utile netto totale di almeno grande come 56.784. Se il test di stress è spegnere e la strategia viene valutata sui dati originali, la curva di equità è come mostrato di seguito in Fig. 4. Figura 4. Curva Patrimonio Netto per la strategia SPY finale sui dati originali. Questa curva di equità corrisponde ad un utile netto di 109.497, che equivale a un rendimento annuo del 5,5. Anche se questo è solo un modesto ritorno, batte facilmente il ritorno di buy-and-hold di circa 1,8 rispetto allo stesso periodo ed è ottenuta senza leva e con una curva di equità in costante aumento nel corso di un periodo che comprende due mercati orso. Un Select Sector SPDR Esempio Il secondo esempio riguarda la costruzione di una strategia di più di un portafoglio di ETF costituiti dei SPDRs Select Sector. Questi ETF dividono l'indice SampP 500 in nove settori in modo tale che ogni stock nel SampP 500 viene inserito in uno dei nove settori con nessuna sovrapposizione. I nove settori sono di consumo ciclici (simbolo XLY), Beni di prima necessità (XLP), Energia (XLE), finanziari (XLF), Health Care (XLV), industriale (XLI), Materiali (XLB), tecnologia (XLK), e Utilità (XLU). La maggior parte delle stesse impostazioni sono stati utilizzati per costruire questa strategia come nell'ultimo esempio. Tuttavia, perché nove volte dati prezzo molto stati usati nella costruzione, ho ridotto il numero di iterazioni Monte Carlo da 99 a 5. Le altre opzioni di generazione erano uguali come in Fig. 2, tranne per l'opzione di ricostruzione, che didnt entrano in gioco. Per la posizione dimensionamento, 20 di equità sono stati investiti su ogni commercio. Poiché non tutti i mercati sono suscettibili di essere scambiata allo stesso tempo, questa impostazione è stata scelta per fornire adeguate misure di posizione senza conseguente leva (ossia over-investimento). Il periodo di permanenza nel campione per questa build è stata 141.999-5.282.009 con 5.292.009-122.012 come il periodo out-of-campione e 132.012-4.232.013 mettere da parte per la convalida. La trama curva di equità da una delle migliori strategie nella popolazione dopo 10 generazioni (non ricostruisce) Di seguito è riportato in fig. 5. Figura 5. Curve di capitale per ogni test di stress per la strategia finale portafoglio Select Sector SPDR. Ogni curva equità nella fig. 5 rappresenta il patrimonio portafoglio generato da test retrospettivi su tutti i nove mercati contemporaneamente per una serie di impostazioni di test di stress (o dei dati originali). Alcuni di sintesi Monte Carlo risultati sono riportati di seguito. Totale Utile differenza dell'esempio precedente, i risultati non sono sostanzialmente diverse quando l'analisi Monte Carlo è spento ei risultati vengono valutati sui dati originali. In questo caso, il profitto totale incrementi netti per 205.140. Questa strategia passa anche il test di convalida. La curva di equità per la strategia sui dati originale (nessun test stress), in cui è incluso il periodo di convalida, è mostrato sotto in Fig. 6. Figura 6. curva di equità per la strategia di portafoglio Select Sector SPDR finale sui dati originali. Questa curva di equità corrisponde ad un utile netto di 249.431, che equivale a un rendimento annuo del 9.5 con un caso peggiore prelievo di 21. Come per il precedente esempio, la logica di strategia entra a lungo su un ordine limite. La maggior parte delle uscite sono attraverso una uscita bersaglio, con altri traffici in uscita da basate su una condizione spia o uno stop protettivo. Scarica mean reversion file di progetto: (. Tasto destro del mouse, Salva oggetto con nome al file. zip richiede Adaptrade Builder per aprire.) Per motivi di licenza, i file di progetto non includono dati sui prezzi. Il sweet spot cosiddetta per strategie di trading raccomandate da Dr. Bandy sembra fornire condizioni efficaci per la costruzione di strategie di trading medi di ritornare in modo automatico utilizzando uno strumento come Adaptrade Builder. E 'stato possibile trovare strategie che soddisfacevano la maggior parte dei requisiti per entrambi gli esempi: una strategia di mercato unico per il mercato degli ETF SPY, e una strategia per un portafoglio di ETF composto da nove SPDRs Select Sector. Entrambe le strategie battere comprare e tenere premuto e tenuto bene nel test di validazione. Per entrambi gli esempi, stress test con l'analisi Monte Carlo è stato impiegato per aumentare le possibilità di trovare strategie robuste. Rispetto all'esempio portafoglio, i risultati dei test di stress per la strategia (SPY)-mercato unico sono stati sostanzialmente più conservatori (meno favorevole) rispetto ai risultati dei dati originali. Mentre alcuni di questo può essere dovuto al stress test più rigoroso rispetto all'esempio portafoglio, suggerisce che la strategia spia è meno robusta rispetto all'esempio portafoglio. In generale, in cui i risultati di Monte Carlo si discostano notevolmente dai risultati sui dati originali, ci si potrebbe aspettare che la migliore stima di risultati futuri sarebbe una via di mezzo, anche se questo dipenderà da come conservatrice prove di stress e analisi Monte Carlo è . Sembra ragionevole che la strategia di portafoglio sarebbe più robusta rispetto alla strategia del mercato unico dal momento che la strategia di portafoglio è stato costruito più di nove diversi mercati e era tenuto a lavorare abbastanza bene su una più ampia varietà di dati sui prezzi. E 'stato costruito più di nove volte più dati e ha circa nove volte molti mestieri. La maggior rendimento della strategia di portafoglio può riflettere l'effetto positivo della diversificazione nei nove diversi settori delle SPDRs. Sebbene né la strategia ha incontrato il requisito per il numero di transazioni, potrebbe essere possibile trovare strategie che soddisfano tutti i requisiti se una popolazione più ampia è utilizzato o più rigorose ricostruire requisiti sono impiegati, che richiederebbe più tempo di costruzione. In alternativa, può essere il caso che tale strategia è improbabile che si trovano a causa dei requisiti contrastanti di elevata precisione, la frequenza commercio, durata commerciali a breve, e così via. Il migliore insieme di condizioni di compilazione è quella che sfrutta appieno le potenzialità dei mercati, pur rimanendo realistico. La combinazione di una serie di condizioni di compilazione utili, come quelli forniti dal Dr. Bandy, con built-in caratteristiche di robustezza, come i test di stress e analisi Monte Carlo, in uno strumento automatico come costruttore dovrebbe fornire un quadro solido per lo sviluppo di strategie di trading efficaci. Bandy, Howard B. mean reversion Trading Systems. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2013, p. 138. Bandy, Howard B. Modellazione Trading System Performance. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2011, p. 154. Questo articolo è apparso nel numero di aprile 2013 della newsletter Adaptrade Software. I SampP 500 e Select Sector SPDRs sono marchi registrati di The McGraw-Hill Companies, Inc. IPOTETICI O RISULTATI prestazioni simulate HANNO LIMITI DETERMINATI. A DIFFERENZA DI UN RECORD effettive prestazioni, risultati simulati NON RAPPRESENTANO trading reale. Inoltre, poiché i mestieri NON SONO EFFETTIVAMENTE stato eseguito, i risultati possono avere sovra o sotto-compensato l'eventuale impatto, dei fattori di mercato certi, come la mancanza di liquidità. Programmi di trading simulato in GENERALI sono inoltre soggetti a FATTO CHE sono stati progettati con il senno di poi. Non viene stato fatto che qualsiasi account volontà o sia idonea a conseguire profitti o le perdite simili a quelli mostrati. Se youd come per essere informato su nuovi sviluppi, notizie, e offerte speciali da Adaptrade Software, si prega di unirsi alla nostra mailing list. Grazie you. MR Swing è un sistema quantitativo che impiega media giornaliera - reversion e swing trading in diversi regimi di mercato per produrre un migliore assoluto e rischio. Book Review - mean reversion Trading Sistemi di Howard Bandy: meanreversiontradingsystemsMRTS20AnalysisWM. pdf). Book Review - mean reversion Trading Sistemi di Howard Bandy. Ho seguito il tuo blog per un po '. Ma ora sono sorpreso perché si elogiare il lavoro di qualcuno che sostiene nel suo libro che: (La mia opinione è che la durata del periodo di permanenza nel campione deve essere il più breve è pratico L'unico modo per determinare la lunghezza del.. in-sample periodo è quello di eseguire alcuni test Questo è chiamato data-snooping Egli sostiene anche la lunghezza del periodo di out-of-campione è:.... finché il modello e il mercato rimangono in sincronia e il sistema rimane redditizio . non vi è alcuna relazione generale tra la lunghezza del out-of-sample periodo e la durata del periodo in-campione.. SO abbiamo scelto il out-of-sample fintantoché il modello e il mercato sono in sincronia e il sistema rimane redditizio. Nel suo recente libro, Howard Bandy discusso quello che lui chiama il punto dolce per lo sviluppo di sistemi di trading reversione medi. 1 l'idea è che. Come i lettori del mio libro compagno, il modello Trading system all'adempimento, riconosceranno, mi raccomandare sistemi che il commercio di frequente, tenere premuto per un breve periodo di Bandy -. come costruire un sistema commerciale efficace - Download gratuito come presentazione di PowerPoint (.ppt), PDF File (. pdf), file di testo (.txt) o vista di presentazione diapositive in linea. Mean reversion modello stagionalità del ciclo Altri 34. Bellissima lavoro. Mi chiedo perché si assenso alle cose del genere. Cosa avete da guadagnare. O forse perché io rispetto il vostro lavoro forse si affacciava sui dettagli. La sostanza in commercio è nei dettagli. Che mondo triste quando dice qualcosa di carino su qualcuno lavoro elses porta e-mail che mi chiede cosa ho da guadagnare. La revisione mi ha fatto un bel nota di ringraziamento da parte del signor MR Swing è un sistema quantitativo che impiega media giornaliera - reversion e swing trading in diversi regimi di mercato per produrre un migliore assoluto e rischio. Bandy, che non ho mai incontrato né parlato prima. Mentre egli vede alcuni aspetti del test in modo diverso di me, non ho alcun interesse a discutere ogni punto egli fa nel suo libro. Per me, se si può prendere idee ed informazioni preziose da un libro, allora vale la pena. Questo è pieno di loro. Mi alzo dalla mia recensione. Ho pensato che il libro aveva un sacco di informazioni grande. E 'stato accompagnato da risultati di test reali (una rarità), e dal momento che fornisce tutto il codice, gli operatori possono verificare i risultati e facilmente esplorare le idee più avanti loro. Coloro che hanno letto il libro sono invitati a inviare commenti (positivi o negativi) di seguito. Voi tutti conoscete la mia opinione. Invece di feelling triste, forse si dovrebbe essere felice che qualcuno ha avuto il tempo di sottolineare a voi gli errori in quel libro che sono di natura fondamentale, i. Curva-fititng, ottimizzazione, snooping dei dati e tutte quelle sciocchezze che fanno i commercianti perdere soldi. Non sentire triste. Il mondo non è triste quando andiamo contro la realtà, dobbiamo solo cambiare rotta. Grazie. Ho ricevuto Howards libro di ieri, e mentre io havent ancora finito, penso che i dati di snooping commento è un po 'sopra le righe. Howard è costantemente in guardia di perdite future e tecniche di ottimizzazione faux. Forse mati dovrebbe effettivamente acquistare il libro prima dissing è al suo livello. Mi sono imbattuto in questo commento e come qualcuno che ha tutti e quattro i libri Dr Bandys, ho sentito che dovrei carillon in su questo argomento. Dr Bandy è un forte sostenitore di buone pratiche di sviluppo del sistema e mettere in guardia i suoi scritti in modo chiaro sui reali pericoli di curva-montaggio. Chiunque abbia seguito il suo blog o leggere il suo libro in dettaglio capirà completamente la sfumatura dietro le sue opinioni indicato sul periodo di permanenza nel sampleout-di-campione che una persona pensa che ridire. Dr Bandy è diventato il mio autore preferito sul tema della approaches. How di trading quantitativo di costruire sistemi di ritorno di negoziazione medi redditizia come un commerciante, la maggior parte delle mie strategie sono concentrati sulla filosofia di trend following. Tuttavia, nel corso del tempo ho capito che significa che i sistemi di ritorno di negoziazione possono anche essere redditizia se attuate correttamente. A volte può essere necessario un po 'più lunga durata e coinvolgere qualche elemento discrezionale al fine di lavorare bene. Il fatto è, i mercati finanziari si muovono in cicli. A volte essi tendenza, e trend following strategie si esibiranno meglio, e altre volte spazieranno e tornare alla media. mercati range-bound sono in realtà più comune di quanto trend mercati che significa strategie di mean reversion di solito hanno percentuali di vincita superiori rispetto trend following. Come costruire redditizi sistemi di trading reversione media Il primo passo nella costruzione di una strategia di successo di mean reversion è d'accordo prima su ciò che significa reversione è. Mentre seguaci di tendenza cercare trend mercati che si protraggono per lunghi periodi, significa commercianti reversione cercare mercati che sono insolitamente basso o alto, che alla fine ritorna al loro livello normale. Così mean reversion è in cerca di mercati che hanno deviato in modo significativo dalla loro media, che probabilmente tornare in media ad un certo punto in futuro. Molti tipi di strategie di mean reversion quindi si basano su indicatori tecnici per indicare quando un mercato è lontano da it8217s dire. Le medie mobili, le bande di Bollinger, RSI, MACD e altri oscillatori possono essere utilizzati in questo modo. L'idea di reversione media può essere applicata anche ai fondamentali. Ad esempio, le scorte in genere si muovono in correlazione con i guadagni, quindi se un guadagno company8217s escono sostanzialmente al di sopra della media recente, it8217s una buona scommessa che i guadagni trimestre del prossimo tornerà giù più in linea con la media a lungo termine. It8217s una storia simile per i concetti economici come l'inflazione e la crescita economica, che spesso tornare alla media a lungo termine nel corso del tempo. Fase uno cercare modelli nei dati Il primo passo per la costruzione di un sistema di reversione commerciale media quindi, è quello di eseguire la scansione di grafici dei prezzi alla ricerca di idee o modelli si potrebbe essere in grado di trarre profitto da. Se si sta operando un mercato particolare si nota un comportamento interessante Fa la molla mercato indietro ogni volta RSI tocca un livello di ipervenduto di 8.217.208,217 mila Ha il mercato di solito tornare dopo it8217s spostato 2 deviazioni standard nella direzione opposta Fase due Distill in codice Il passo successivo è quello di ottenere la vostra idea giù su carta, sotto forma di codice matematico. In questo modo, si sarà in grado di utilizzare un programma di scambio come Amibroker per testare questa idea su dati sui prezzi reali. Si potrebbe farlo a mano, ma sarebbe un uso molto lungo e inefficiente di tempo. Passo tre indietro-test il codice accuratamente Al fine di testare il codice correttamente you8217ll bisogno di imparare un po 'di una corretta progettazione del sistema. In sostanza, si vuole testare la strategia nel miglior modo possibile in tempi diversi e su diversi mercati. Assicurarsi sempre di mantenere una grossa fetta di dati riservati per i controlli a campione. È poi fare il test sui dati a campione e averne effettuato il sistema una volta con i dati di out-of-sample. Se fallisce utilizzando i dati out-of-sample allora il sistema non è abbastanza robusto e you8217ll dover ricominciare da capo. Analisi Walk-in avanti è qualcosa che si dovrebbe fare i conti con, al fine di assicurarsi che il sistema può contenere fino a diverse condizioni di mercato. Passo Quattro carta commerciale del sistema Se si passa attraverso le fasi di una corretta progettazione del sistema e si finisce con una strategia di mean reversion si crede di essere robusto, it8217s importante non precipitarsi sul mercato e iniziare a fare trading immediatamente. Prendete un po 'di tempo per convalidare su dati in tempo reale fresca, prima in modo che si può essere sicuri che la strategia funziona. Perché alla fine della giornata, l'unica vera dati out-of-campione è dati futuri. Una volta che avete scambiato il sistema su carta per un po 'e funziona ancora, allora si può cominciare ad applicarlo con denaro reale. Passo Cinque rivedere il sistema Se si dispone di una strategia di mean reversion redditizio e robusto, allora dovrebbe svolgere in modo simile ai suoi precedenti back-test. È possibile utilizzare queste informazioni per tenere d'occhio il sistema e assicurarsi che si comporta come dovrebbe essere. Tenete d'occhio le metriche di sistema, come la vittoria al rapporto di perdita, l'aspettativa, oi livelli drawdown. Se si verifica un prelievo che è significativamente più grande di qualsiasi avete sperimentato in modalità back-testing, it8217s un segno che il sistema è in panne. Tra l'altro, si possono trovare molte informazioni utili sul sistemi di trading, compresi gli strumenti e libri che uso per aiutarli a costruire nella scheda Risorse. Considerazioni per i sistemi di ritorno di negoziazione medi Uno dei principali problemi con i sistemi di negoziazione reversione media è di controllo del rischio. Un trader mean reversion vede un mercato che è scesa dalla media a buon mercato il problema è che se il mercato continua a scendere, diventa ancora più conveniente. La risposta appropriata da un commerciante di mean reversion è quindi quello di continuare ad acquistare sul mercato mentre cade. Questo va contro la maggior parte dei principi di controllo del rischio in quanto non è saggio da aggiungere a una posizione in perdita o di provare a prendere un coltello che cade. La risposta da parte dei commercianti mean reversion è quello di utilizzare diversi tipi di uscite di tendenza seguaci. uscite basate temporali vengono spesso utilizzati e dire i commercianti reversione di solito hanno regole in atto per impedire loro di aggiungere troppe volte per un commercio già perdendo. Naturalmente, un'altra considerazione chiave è la that8217s dati utilizzati per testare il sistema di trading. Va da sé che un sistema di trading è solo buono come i dati it8217s testati su così senza una buona dati che si can8217t costruire un buon sistema. Io uso Norgate Premium dati che funziona con un certo numero di piattaforme diverse. È possibile ottenere una prova gratuita del servizio qui. Un altro fattore chiave per i commercianti di mean reversion è la condizione del mercato. Come già accennato, significa strategie reversione funzionano meglio in mercati gamma-bound e in generale, i mercati tendono ad essere gamma-bound circa il 60 del tempo. Tuttavia, i sistemi mean reversion possono fallire spettacolarmente durante grandi tendenze. Ha quindi senso di avere una strategia per quando il mercato non è che vanno. Ad esempio, si potrebbe desiderare di operare un seguente strategia tendenza, nonché un sistema di reversione media o si potrebbe avere un filtro che impedisca di entrare mestieri mean reversion quando il mercato è in trend. Questo libro di Dr Howard Bandy è un bene per i commercianti di mean reversion. Devo dire che alcune delle idee sono piuttosto complessi, e nel complesso il libro è orientata verso gli utenti AmiBroker. Tuttavia, it8217s una buona aggiunta alla biblioteca per i commercianti seri. Idee per i sistemi di ritorno di trading significa quando il prezzo di mercato è superiore al superiore delle Bollinger Band, vendere il mercato quando il prezzo di mercato è inferiore al più basso Bollinger Band, comprare il mercato quando RSI è inferiore a 20, comprare il mercato quando RSI è più di 80, vendere il mercato Quando il Commodity channel Index (CCI) è superiore a 120, vendere il mercato Quando il Commodity channel Index (CCI) è inferiore a -120, comprare il mercato quando il mercato è 10 superiore al 50 EMA, vendere mercato quando il mercato è 10 inferiore al 50 EMA, comprare il mercato quando il VIX è di 20 superiore a quello it8217s due anni media, comprare il mercato quando 5 anni EPS di uno stock gocce 20 al di sotto della media, acquistare le azioni un esempio dal il corso Significa strategie reversione tendono a lavorare meglio su tempi più brevi e sono quindi ideali per i commercianti a battente. Nel mio libro e naturalmente, copro più di 30 sistemi di trading. sia mean reversion e trend following. Questo è stato progettato utilizzando una formula molto semplice che misura la pendenza tra due punti più recenti su un periodo di 24 media mobile esponenziale (EMA). La formula Amibroker dell'indicatore è il seguente: La (gradiente) formula GRA misura quindi la pendenza della curva di EMA. Una posizione di acquisto viene inserito ogni volta GRA scende sotto 0,98 in quanto questo indica una condizione di ipervenduto in modo significativo. Ogni volta che si muove GRA indietro oltre 1,02 la posizione viene chiusa. Ho testato il sistema su dati giornalieri sulla SampP 500 titoli tra il 2000 e il 2010 e ha ricevuto un rendimento annuo composto del 16.73. con un prelievo massimo di rapporto di -47 e 59 vincitore. Ecco la curva di equità: Guarda tutti i messaggi come questo Come costruire un sistema di scambio di posizione Nifty in meno di 3 minuti con AmiBroker AmiBroker AFL Collection Per saperne di AmiBroker con TradingMarkets: Recensione 20 di base AmiBroker Compro Argomenti scrittura AFL per AmiBroker Testing L'RSI Strategia 2 Trading 8 AmiBroker rotazionali Trading Idee Intraday Trading Systems con fine dei dati Giorno: Pivot Points di studio Questo è il motivo per cui il forex trading non è facile (sistemi semplici di negoziazione smontate) Come per esaminare 038 migliorare una semplice Trading System Trading System rende 170 un anno in cui per ottenere storica dati del mercato azionario per AmiBroker JB Marwood