Mean Reversion Trading Systems Howard Bandy Pdf

Ich bin fast fertig mit Howard Bandy8217s neues Buch, 8220MeanReversion Trading Systems 8211 Praktische Methoden für Swing Trading 8221. Während ich sehr selten überprüft Bücher hier auf Quantifizierbare Kanten, dieses eine wirklich abhebt und verdient etwas Aufmerksamkeit. Howard durchläuft jeden Schritt des Systementwicklungsprozesses. Er untersucht verschiedene Oszillatoren. Er prüft die Eingangsamputationen. Er diskutiert die Risikosteuerung. Und darüber hinaus liefert er Code für alles, was er in dem Buch abdeckt. Es ist 50 für das Buch, das ist ein lächerlich niedriger Preis. Es gibt Trading-Kurse, die viele Tausende von Dollar, dass don8217t so viel gute Informationen wie Howard8217s 8220Mean Reversion Trading Systems8221 Kosten. Die gesamte Codierung erfolgt im Amibroker, die ich leider nicht benutze. Aber da er es alles auflistet, können diejenigen, die andere Programme wie mich verwenden, es in Tradestation, R oder was auch immer, übersetzen. Und hier ist der Kicker für alle, die Amibroker verwendet 8211 Howard hat tatsächlich eine Web-Seite, wo Buch Käufer können Sie den 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 empfehlen würde. 5 Kommentare: Ich habe dein Blog seit einiger Zeit verfolgt. Aber ich bin jetzt überrascht, weil Sie die Arbeit von jemandem, der in seinem Buch behauptet, empfehlen, dass: (www. meanreversiontradingsystems / MRTS20AnalysisWM. pdf) Meiner Ansicht nach ist, dass die Länge der In-Probe Zeitraum sollte so kurz wie praktisch sein. Die einzige Möglichkeit, die Länge der In-Sample-Periode zu bestimmen, besteht darin, einige Tests auszuführen. Dies wird als Daten-Snooping bezeichnet. Die Länge der Out-of-Sample-Periode ist: Solange das Modell und der Markt synchron bleiben und Das System bleibt profitabel. Es gibt keine allgemeine Beziehung zwischen der Länge der Out-of-Sample-Periode und der Länge der In-Sample-Periode. So wählen wir die Out-of-Sample so lange, wie das Modell und der Markt synchron sind und die Profitabel bleibt. Sehr gute Arbeit. Ich frage mich, warum Sie solche Sachen billigen. Was haben Sie zu gewinnen. Oder vielleicht, weil ich respektiere Ihre Arbeit vielleicht haben Sie übersehen die Details. Der Stoff im Handel ist in den Details. Was für eine traurige Welt, wenn sie etwas Nettes über jemand anderes39s Arbeit holt eMail, die mich fragen, was ich zu gewinnen habe. Die Bewertung bekam ich ein nettes Dankeschön von Mr. Bandy, mit dem ich noch nie zuvor 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 lohnt es sich. Diese ist mit ihnen gefüllt. Ich stehe bei meinem Bericht. Ich dachte, das Buch hatte viele tolle Infos. Es wurde durch tatsächliche Testergebnisse (eine Rarität) gesichert, und da er allen Code zur Verfügung stellt, können Händler die Ergebnisse überprüfen und die Ideen weiter auf eigene Faust erkunden. Diejenigen, die das Buch gelesen haben, können Kommentare (positiv oder negativ) unten schreiben. Ihr alle kennt meine Meinung. Statt traurig zu sein, sollten Sie vielleicht glücklich sein, dass sich jemand die Zeit genommen hat, Ihnen die Fehler in diesem Buch aufzuzeigen, die von grundlegender Natur sind, d. H. Kurvenanpassung, Optimierung, Datenschnüffeln und alles, was Unsinn macht. Ich fühle mich traurig. Die Welt ist nicht traurig, wenn wir gegen die Realität gehen, wir sollten einfach den Kurs ändern. Vielen Dank. Ich empfing Howard39s Buch gestern, und während ich haven39t es noch beendete, glaube ich, dass die 39data snooping39 Anmerkung ein Stückchen über der Oberseite ist. Howard ist ständig vorwarend über 39 zukünftige Lecks39 und Faux-Optimierung Techniken. Vielleicht sollte Mati tatsächlich das Buch kaufen, bevor es es auf seinem Niveau auflöst. Ich stieß auf diesen Kommentar und als jemand, der alle vier von Dr Bandy39s Bücher hat, fühlte ich, daß ich innen zu diesem Thema läuten sollte. Dr. Bandy ist ein starker Befürworter guter Systeme Entwicklung Praktiken und seine Schriften deutlich zu warnen, über die tatsächlichen Gefahren der Kurvenanpassung. Wer seinem Blog gefolgt ist oder sein Buch im Detail gelesen hat, wird die Nuancen hinter seinen Aussagen zur Stichproben - / Out-of-Sample-Periode vollständig verstehen, von denen eine Person einen Fehler entdeckt hat. Dr. Bandy ist mein Lieblingsautor zum Thema quantitative Handelsansätze geworden. Über mich Rob Hanna Ich habe seit 2001 professionell gehandelt. Von Januar 2003 bis Februar 2007 erschien meine zweiwöchentliche Kolumne Rob Hannas Putting It All Together auf TradingMarkets. Ich habe die Durchführung quantitativer Forschung und Gestaltung von Handelssystemen - vor allem konzentriert sich auf kurzfristige Kanten seit 2004. Mein Profil anzeigenDer Sweet Spot für Mean Reversion ETF-Strategien von Michael R. Bryant In seinem jüngsten Buch, diskutierte Howard Bandy, was er die quotsweet nennt Spotquot für die Entwicklung von mittleren Reversion Trading-Systemen. 1 Die Idee ist, dass die richtige Kombination aus Barlänge, Haltedauer, Systemgenauigkeit und anderen Variablen dazu tendiert, risikoadjustierte Renditen zu maximieren. 2 Dieser Artikel zeigt, wie Mittel Reverse Trading-Strategien, die in diesem Sweet Spot liegen, können für Exchange Traded Funds (ETFs) mit automatisierten Tools entwickelt werden. Verwenden von Adaptrade Builder. Ein Strategieentwicklungswerkzeug für Windows, Ill zeigen, wie Stresstests mit der Monte-Carlo-Analyse als Teil des Entwicklungsprozesses genutzt werden können, um robuste mittlere Reversionsstrategien für die SampP 500 (SPY) ETF und die Select Sector SPDR ETFs zu finden. Projektdateien für den Builder, die den Strategiecode enthalten, werden für jedes Beispiel bereitgestellt. Landing in der Sweet Spot Die Grundidee hinter Dr. Bandys Sweet Spot ist, dass gute Trading-Strategien sollten eine kurze Bar Größe und haben eine ziemlich hohe Genauigkeit mit einer kurzen Haltedauer und niedrigen Drawdown. Die kurze Balkengröße und die kurze Halteperiode maximieren die Chancen für zusammengesetzte Renditen, während die hohe Genauigkeit und der niedrige Drawdown die Erholung von Verlusten erleichtern. Die letztgenannten Qualitäten machen es auch leichter, die Rentabilität der Strategie zu bestimmen und festzustellen, wann ihre nicht mehr funktionieren, da typische Losing Streaks für hochgenaue Systeme in der Regel relativ kurz sind. Basierend auf den Richtlinien von Dr. Bandys werden in diesem Artikel die folgenden Merkmale verwendet, um die optimalen Voraussetzungen für mittlere Reversions-ETF-Strategien zu definieren: Tägliche Balken 20 - 30 Trades pro Jahr Mindestens 65 gewinnende Trades Durchschnittliche Balken in Trades zwischen 1 und 4 By Mittlere Reversion, Im Bezug auf Strategien, die versuchen, unter dem aktuellen Durchschnittspreis kaufen und verkaufen zu einem höheren Preis, wie der Preis wieder auf den Mittelwert. Die Idee ist, niedrig zu kaufen und hoch zu verkaufen, im Gegensatz zu Trendfolgesystemen, die typischerweise versuchen, hoch zu kaufen und höher zu verkaufen. Gebäude mit Monte Carlo-Analyse In meinem letzten Newsletter-Artikel, diskutierte ich die Verwendung von Stresstests bei der Bewertung von Handelsstrategien und ihre Beziehung zu Robustheit und Strategie über-Anpassung. Ich erwähnte auch, dass es, wenn es in den Build-Prozess integriert würde, dazu neigen, zu Strategien zu führen, die Robustheit aufweisen. Das ist der Ansatz, der hier verfolgt werden. Kurz gesagt, Stresstests beziehen sich auf die Bewertung, wie empfindlich eine Handelsstrategie auf ihre Inputs und Umgebung ist. Eine robuste Strategie, die nicht überkompatibel zum Markt ist, ist relativ unempfindlich gegenüber Änderungen ihrer Eingangsparameterwerte und anderer Veränderungen in ihrer Umgebung, wie etwa Änderungen der Preisdaten. Monte Carlo Analyse ist die Technik zur Bewertung der Wirkung dieser Veränderungen. Die Strategien Inputs, Preis-Daten, und andere Faktoren werden zufällig verändert, und die Strategie-Performance wird ausgewertet. Durch mehrmaliges Wiederholen dieses Vorgangs erhält man eine Verteilung der Ergebnisse. Die Ergebnisse der ursprünglichen Daten repräsentieren einen Punkt der Verteilung. Andere Punkte auf der Verteilung stellen die Ergebnisse dar, aus denen leicht veränderte Versionen der ursprünglichen Daten verwendet werden, die zu Ergebnissen führen können, die mehr oder weniger günstig sind als die ursprünglichen Daten. Die so genannten Monte Carlo-Ergebnisse sind die Werte der Leistungsmaße (Nettogewinn, Prozentgewinne, Gewinnfaktor usw.), die nicht schlechter sind als eine Mehrheit (typischerweise 95) der Bewertungen. Wenn beispielsweise der Nettogewinn von Monte Carlo bei 95 Vertrauen 15.000 beträgt, bedeutet dies, dass 95 der Bewertungen einen Nettogewinn von mindestens 15.000 haben. Mit anderen Worten, theres eine Chance, dass der Nettogewinn mindestens 15.000, oder umgekehrt Theres eine 5 Chance der Nettogewinn wird weniger als 15.000 sein. Wenn eine Handelsstrategie iterativ über aufeinanderfolgende Generationen von Modifikationen und Tests entwickelt wird, wird der Aufbau auf der Grundlage der Monte Carlo-Ergebnisse dazu tendieren, die Strategie zu einem robusten zu treiben, da nur eine robuste Strategie gute Monte Carlo-Ergebnisse haben wird. Adaptrade Builder automatisiert diesen Prozess, einschließlich der Auswertung der Strategieergebnisse unter Verwendung der Monte Carlo Ergebnisse von Stresstests. Das erste Beispiel ist für den SPDR SampP 500 Index ETF (Symbol SPY). Es wurden Tagesbalken vom 1/4/1999 bis zum 23.03.2013 verwendet. Der Zeitraum für den Bau wurde auf 1/4/1999 bis 1/2/2011 festgelegt, wobei die ersten 80 (1/4/1999 - 8/10/2008) für den Bau (dh in-Probe) und die verbleibenden Daten verwendet wurden (8/11/2008 - 1/2/2011), die für Out-of-Sample-Tests verwendet wurden. Die verbleibenden Daten (1/3/2011 - 23.3.2013) wurden für die Validierung aufgehoben. Alle Daten wurden von TradeStation 9 bezogen. Die Strategie-Logik war lang-nur, und 100 des Eigenkapitals wurde auf jedem Handel investiert, wobei alle Gewinne reinvestiert wurden und 0,015 pro Aktie pro Umlauf für die Handelskosten abgezogen. Adaptrade Builder verwendet einen genetischen Programmieralgorithmus, um eine Population von Strategien über aufeinanderfolgende Generationen zu entwickeln. Der Schlüssel zur Verwendung von Builder, um Strategien zu finden, die unsere optimalen Anforderungen erfüllen, ist die Festlegung der sogenannten Build-Metriken, die in Abb. 1. Figure 1. Die Build-Metriken im Builder definieren den Sweet Spot für die SPY-Strategie. Die Liste der Build-Ziele enthält drei Allzweck-Metriken, die alle maximiert werden. Diese helfen, die Bevölkerung der Strategien auf diejenigen, die einen hohen Nettogewinn, Korrelationskoeffizienten und statistische Signifikanz, die für jede Strategie wünschenswert sind. Die spezifischen Qualitäten, die gesucht wurden (d. H. Der Sweet Spot), werden durch die Build-Bedingungen definiert, welche die Ungleichungsbedingungen für die Anzahl der Trades, die durchschnittlichen Bars in Trades und den Prozentsatz der Gewinne einschließen. Beachten Sie, dass die Bedingung für die Anzahl der Abschlüsse auf einen Bereich festgelegt wird, der auf der Anzahl der Jahre der In-Probe-Daten basiert und das Ziel, zwischen 20 und 30 Trades pro Jahr zu haben. Beachten Sie auch, dass der Prozentsatz der Gewinne Trades auf einen Bereich zwischen 65 und 85 festgelegt ist. Die obere Grenze wurde hinzugefügt, weil Strategien mit einem ungewöhnlich hohen Prozentsatz der Gewinne Trades in der Regel nicht erfüllen einige andere Bedingung. Eine Bestrafung solcher Strategien wird dazu beitragen, die Bevölkerung zu Strategien zu bewegen, die alle Bedingungen erfüllen, im Gegensatz zu Strategien, die unverhältnismäßig eine Bedingung zum Ausschluss von anderen erfüllen. Die gleiche Logik wurde für die Einstellung eines Bereichs für den Profitfaktor verwendet. Die anderen Bedingungen - Korrelationskoeffizient, statistische Signifikanz, Gewinnfaktor und Kelly-Anteil - sind nicht Teil unserer spezifischen Anforderungen, sondern wurden hinzugefügt, um die Gesamtergebnisse zu verbessern. Die Stresstests und Monte-Carlo-Einstellungen, die für dieses Beispiel verwendet wurden, wurden auf dem Bildschirm Build-Optionen ausgewählt, wie unten in Fig. 2. Abbildung 2. Die Optionen für Monte-Carlo-Analyse und Stresstests werden auf der Registerkarte "Erstellungsoptionen" ausgewählt. Wie in der Abbildung gezeigt, wurden für jede Analyse 99 Monte-Carlo-Iterationen verwendet. Das bedeutet, dass zusätzlich zur Auswertung der Originaldaten 99 Stresstests durchgeführt wurden. Die 100 Datensätze wurden unter Verwendung der Monte-Carlo-Analyse analysiert, um die Ergebnisse bei 95 Vertrauen zu extrahieren, wobei zur Bewertung der in Fig. 1. Die Stress-Tests bestand aus Randomisierung der Preise, Randomisierung der Strategie-Eingänge und Randomisierung der Start-Bar. Alle drei Randomisierungen wurden für jeden Stresstest durchgeführt. Da 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 hätte Belastungstests und Monte-Carlo-Analyse nicht verwendet worden wäre. Aus diesem Grund wurde eine relativ kleine Population von nur 100 Mitgliedern verwendet, um die Lösungszeit angemessen zu halten. Die Bevölkerung entwickelte sich über 10 Generationen, und eine Option wurde eingestellt, um über 10 Generationen beginnen, wenn der Reingewinn in der Out-of-Sample-Periode war negativ. Die Eigenkapitalkurve von der Top-Strategie in der Bevölkerung nach 20 Generationen (1 Wiederaufbau) ist unten in Abb. 3. Figure 3. Eigenkapitalkurven für jeden Stresstest für die finale SPY-Strategie. Jede Kurve in Fig. 3 repräsentiert einen Stresstest. Wie ersichtlich, haben alle verschiedenen Eigenkapitalkurven die gleiche Form mit positiven Out-of-Sample-Ergebnissen. Im folgenden sind einige der Monte Carlo-Ergebnisse bei 95 Vertrauen entsprechend Fig. 3. Nettogewinn-durchschnittliche Bars in Trades Abgesehen von der Anzahl der Trades, die weniger als gefragt ist, entspricht die Strategie den ursprünglichen Anforderungen. Die Strategie gibt auch den Validierungstest weiter. Wenn das Enddatum auf den 23.2.2013 verlängert wird, steigt der Nettogewinn von Monte Carlo auf 67.015. Die Strategielogik erfüllt auch die Forderung nach einer mittleren Reversionsstrategie: sie tritt bei einer Limit Order ein und beendet sie mit einer Indikatorbedingung. Die Grenze Eintrag bedeutet, dass der Markt auf den Grenzpreis kommen muss, so ist die Strategie zu kaufen niedrig und verkaufen, nachdem der Markt zurück geht. Es ist wichtig zu beachten, dass dies Monte Carlo Ergebnisse bei 95 Vertrauen sind, was bedeutet, dass zum Beispiel 95 der Belastungstest Auswertungen hatten einen Nettogewinn mindestens so groß wie 56.784. Wenn der Belastungstest abgeschaltet wird und die Strategie auf den ursprünglichen Daten ausgewertet wird, ist die Eigenkapitalkurve wie nachstehend in Figur 1 gezeigt. 4. Abbildung 4. Eigenkapitalkurve für die endgültige SPY-Strategie auf den ursprünglichen Daten. Diese Eigenkapitalkurve entspricht einem Reingewinn von 109.497, was einer Jahresrendite von 5,5 entspricht. Während dies nur eine bescheidene Rendite ist, schlägt es leicht die Buy-and-Hold-Rendite von rund 1,8 im gleichen Zeitraum und wird ohne Hebelwirkung und mit einer stetig wachsenden Eigenkapitalkurve über einen Zeitraum erreicht, der zwei Bärenmärkte umfasst. A Select Sector SPDR Beispiel Das zweite Beispiel beinhaltet das Erstellen einer Strategie über ein Portfolio von ETFs, die aus den Select Sector SPDRs bestehen. Diese ETFs teilen den SampP 500 Index in neun Sektoren auf, so dass jeder Bestand im SampP 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). Die meisten der gleichen Einstellungen wurden verwendet, um diese Strategie wie im letzten Beispiel zu erstellen. Da jedoch neun Mal so viele Preisdaten im Build verwendet wurden, reduzierte ich die Anzahl der Monte-Carlo-Iterationen von 99 auf 5. Die anderen Build-Optionen waren die gleichen wie in Abb. 2 mit Ausnahme der Wiederherstellungsoption, die nicht ins Spiel kam. Für die Positionsbestimmung wurden 20 von Eigenkapital in jedem Handel investiert. Da nicht alle Märkte zur gleichen Zeit handelbar waren, wurde diese Einstellung gewählt, um ausreichende Positionsgrößen bereitzustellen, ohne eine Hebelwirkung (d. h. Überinvestition) zur Folge zu haben. Die Stichprobenperiode für diesen Bau betrug 1/4/1999 bis 5/28/2009 mit 5/29/2009 bis 1/2/2012 als Out-of-Sample Periode und 1/3/2012 zu 4/23 / 2013 für die Validierung. Die Eigenkapitalkurve von einer der obersten Strategien in der Bevölkerung nach 10 Generationen (keine Wiederaufbau) ist unten in gezeigt. 5. Abbildung 5. Eigenkapitalkurven für jeden Stresstest für die endgültige Selektion SPDR Portfolio-Strategie. Jede Eigenkapitalkurve in Abb. 5 stellt das Portfolio-Eigenkapital dar, das aus Backtests auf allen neun Märkten gleichzeitig für einen Satz von Stresstest-Einstellungen (oder die ursprünglichen Daten) erzeugt wird. Einige Übersicht Monte Carlo Ergebnisse werden unten angezeigt. Total Net Profit Im Gegensatz zum vorherigen Beispiel sind die Ergebnisse nicht wesentlich unterschiedlich, wenn die Monte Carlo-Analyse ausgeschaltet wird und die Ergebnisse über die ursprünglichen Daten ausgewertet werden. In diesem Fall erhöht sich der Reingewinn auf 205.140. Diese Strategie leitet auch den Validierungstest weiter. Die Eigenkapitalkurve für die Strategie über die ursprünglichen Daten (ohne Belastungstest), in der die Validierungsperiode eingeschlossen ist, ist nachfolgend in 6 gezeigt. 6. Abbildung 6. Eigenkapitalkurve für die endgültige Selektion SPDR Portfolio-Strategie auf die ursprünglichen Daten. Diese Eigenkapitalkurve entspricht einem Nettogewinn von 249.431, was einer Jahresrendite von 9,5 mit einem Worst-Case-Drawdown von 21 entspricht. Wie im vorherigen Beispiel tritt die Strategielogik lange auf einen Limitauftrag ein. Die meisten Exits sind über ein Ziel-Exit, mit anderen Geschäften verlassen auf der Grundlage einer Indikator-Bedingung oder auf einem Schutz-Stop. Download Mean Reversion-Projektdateien: (Rechtsklick, Ziel speichern unter als. zip-Datei benötigt Adaptrade Builder zum Öffnen.) Lizenzierungsgründe enthalten Projektdateien keine Preisdaten. Die so genannte Sweet Spot für Handelsstrategien von Dr. Bandy empfohlen scheint effektive Bedingungen für den Aufbau von Mittelwerten Handelsstrategien in einer automatisierten Weise mit einem Tool wie Adaptrade Builder bieten. Es konnten Strategien gefunden werden, die die meisten Anforderungen für beide Beispiele erfüllen: eine einheitliche Marktstrategie für den SPY-ETF-Markt und eine Strategie für ein Portfolio von ETFs, bestehend aus den neun Select Sector SPDRs. Beide Strategien schlugen Buy-and-Hold und hielt sich gut in der Validierung Test. Für beide Beispiele wurden Stress-Tests mit Monte-Carlo-Analyse eingesetzt, um die Chancen der Suche nach robusten Strategien zu erhöhen. Im Vergleich zum Portfolio-Beispiel waren die Stresstestergebnisse für die Single-Market-Strategie (SPY) wesentlich konservativer (weniger günstig) als die Ergebnisse der ursprünglichen Daten. Während einige davon aufgrund der strengeren Belastungstests im Vergleich zum Portfolio-Beispiel liegen, schlägt sie vor, dass die SPY-Strategie weniger robust als das Portfolio-Beispiel ist. In der Regel, wo die Monte Carlo Ergebnisse deutlich von den Ergebnissen auf die ursprünglichen Daten divergieren, könnte erwartet werden, dass die beste Schätzung der zukünftigen Ergebnisse wäre irgendwo dazwischen, obwohl das hängt davon ab, wie konservativ die Belastungstests und Monte Carlo-Analyse ist . Es erscheint vernünftig, dass die Portfoliostrategie robuster als die Binnenmarktstrategie wäre, da die Portfoliostrategie auf neun verschiedenen Märkten aufgebaut wurde und über ein breiteres Spektrum an Preisdaten hinweg gut funktionieren musste. Es wurde über neunmal so viele Daten gebaut und hat etwa neunmal so viele Trades. Die höhere Performance der Portfolio-Strategie kann die positive Auswirkung der Diversifizierung auf die neun verschiedenen Sektoren der SPDR widerspiegeln. Obwohl keine Strategie die Anforderung an die Anzahl der Trades erfüllt, kann es möglich sein, Strategien zu finden, die alle Anforderungen erfüllen, wenn eine größere Population verwendet wird oder strengere Wiederaufbauanforderungen eingesetzt werden, was mehr Buildzeit erfordern würde. Alternativ kann es sein, dass eine derartige Strategie aufgrund der widersprüchlichen Erfordernisse hoher Genauigkeit, Handelshäufigkeit, kurzer Handelsdauer und so weiter unwahrscheinlich ist. Die besten Baustellenbedingungen sind die, die das Marktpotential voll ausschöpfen und gleichzeitig realistisch bleiben. Die Kombination einer Reihe von nützlichen baulichen Bedingungen, wie die von Dr. Bandy, mit integrierten Robustheits-Features, wie Stress-Tests und Monte Carlo-Analyse, in einem automatisierten Tool wie Builder sollte eine solide Rahmenbedingungen für die Entwicklung wirksamer Handelsstrategien. Bandy, Howard B. Mittelwert Reversion Trading Systems. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2013, p. 138. Bandy, Howard B. Modellierung des Handelssystems. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2011, p. 154. Dieser Artikel erschien in der April 2013 Ausgabe des Adaptrade Software-Newsletters. Die SampP 500 und Select Sector SPDRs sind Warenzeichen der McGraw-Hill Companies, Inc. HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIVE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE INHERENTE BESCHRÄNKUNGEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. Da auch die TRADES tatsächlich ausgeführt WURDEN NICHT, DASS DIE ERGEBNISSE UNDER - oder überkompensiert für die Auswirkungen, wenn überhaupt, Marktfaktoren, wie der Mangel an Liquidität. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDE KONTO ODER GELTEND ZU ERWERBENDE GEWINNE ODER VERLUSTE VERÄNDERT WIRD. Wenn Sie über Neuentwicklungen, Neuigkeiten und Angebote von Adaptrade Software informiert werden möchten, können Sie sich gerne an unsere E-Mail-Liste wenden. Thank you. How, um profitable Mittel Reversion Trading-Systeme zu bauen Als Trader haben die meisten meiner Strategien auf die Philosophie der Trend folgend konzentriert. Allerdings habe ich im Laufe der Zeit erkannt, dass auch bedeutende Reversion-Trading-Systeme profitabel sein können, wenn sie korrekt implementiert sind. Manchmal müssen sie möglicherweise etwas länger in der Dauer und beinhalten einige diskretionäre Element, um gut zu funktionieren. Tatsache ist, dass sich die Finanzmärkte in Zyklen bewegen. Manchmal werden sie Trend, und Trend nach Strategien werden am besten, und zu anderen Zeiten werden sie reichen und wieder auf den Mittelwert. Range-bound Märkte sind eigentlich häufiger als Trending-Märkte, dh mittlere Reversion-Strategien haben in der Regel höhere Gewinne Prozentsätze als Trend folgend. Wie man gewinnbringende mittlere Reversion Trading-Systeme zu bauen Der erste Schritt beim Aufbau einer erfolgreichen mittleren Reversion-Strategie ist es, zunächst zu verstehen, was bedeutet, Reversion ist. Während Trendfolger nach Trends Märkte, die für lange Zeiträume suchen, suchen Mittel-Reversion Händler für Märkte suchen, die ungewöhnlich niedrig oder hoch sind, die schließlich wieder auf ihr normales Niveau zurückkehren werden. Die mittlere Reversion besteht also darin, nach Märkten zu suchen, die deutlich von ihrem Durchschnitt abweichen, was in Zukunft wahrscheinlich wieder auf den Durchschnitt zurückzuführen ist. Viele Arten von Mittelwert-Reversionsstrategien beruhen daher auf technischen Indikatoren, um anzuzeigen, wann ein Markt von ihm entfernt ist. Durchgehende Mittelwerte, Bollinger-Bänder, RSI, MACD und andere Oszillatoren können auf diese Weise verwendet werden. Die Idee der mittleren Reversion kann auch auf Grundlagen angewendet werden. Zum Beispiel bewegen sich die Aktien im Allgemeinen in Korrelation mit dem Ergebnis, so dass, wenn ein Unternehmen, das Ergebnis deutlich über dem jüngsten Durchschnitt zu kommen, it8217s eine gute Wette, dass im nächsten Quartal Einkommen wieder mehr im Einklang mit dem langfristigen Durchschnitt kommen wird. Eine ähnliche Erzählung für ökonomische Konzepte wie Inflation und Wirtschaftswachstum, die oft mit der Zeit in den langfristigen Durchschnitt zurückkehren werden. Schritt Ein Look für Muster in den Daten Der erste Schritt zum Aufbau einer mittleren Reversion Trading System dann ist es, Preis-Charts auf der Suche nach Ideen oder Mustern, die Sie möglicherweise profitieren können. Wenn Sie den Handel eines bestimmten Marktes bemerken Sie jedes interessante Verhalten Ist der Markt Frühjahr zurück, wenn RSI berührt einen überverkauften Niveau von 8217208217 Kommt der Markt in der Regel wieder nach it8217s bewegt 2 Standardabweichungen in die entgegengesetzte Richtung Schritt Zwei Distill in Code Der nächste Schritt Ist es, Ihre Idee auf Papier in Form von mathematischen Code zu bekommen. Auf diese Weise können Sie ein Handelsprogramm wie Amibroker verwenden, um diese Idee auf realen Preisdaten zu testen. Sie könnten dies von Hand zu tun, aber es wäre eine sehr lange und ineffiziente Nutzung der Zeit. Schritt Drei Back-Test der Code gründlich Um den Code richtig zu testen, müssen Sie ein wenig über die richtige System-Design lernen. Im Wesentlichen werden Sie wollen, um die Strategie so gründlich wie möglich auf verschiedenen Zeitrahmen und auf verschiedenen Märkten zu testen. Achten Sie immer darauf, einen großen Teil der Daten reserviert für Probeproben. Dann testen Sie die In-Sample-Daten und bestätigen Ihr System einmal mit den Out-of-Sample-Daten. Wenn es mit den Out-of-Sample-Daten fehlschlägt, dann ist das System nicht robust genug und you8217ll müssen erneut starten. Walk-forward-Analyse ist etwas, das Sie in den Griff bekommen sollten, um sicherzustellen, dass das System hält sich in verschiedenen Marktbedingungen. Schritt vier Papierhandel das System Wenn Sie durch die Schritte des ordnungsgemäßen Systemdesigns gehen und Sie am Ende mit einer mittleren Reversion-Strategie, die Sie glauben, robust zu sein, ist es wichtig, nicht in den Markt zu eilen und beginnen, es sofort zu handeln. Nehmen Sie sich Zeit, um auf frische, Live-Daten zunächst zu validieren, so dass Sie sicher sein können, dass die Strategie funktionieren wird. Denn am Ende des Tages sind die einzigen wirklichen Out-of-Sample-Daten zukünftige Daten. Sobald Sie das System auf Papier für eine Weile gehandelt haben und es noch funktioniert, dann können Sie beginnen, es mit echtem Geld anzuwenden. Schritt Fünf Überprüfen Sie das System Wenn Sie eine profitable und robuste durchschnittliche Reversion-Strategie haben, dann sollte es in ähnlicher Weise zu Ihrem bisherigen Back-Tests durchzuführen. Sie können diese Informationen verwenden, um ein Auge auf das System zu halten und sicherzustellen, dass es so verhält, wie es sein sollte. Halten Sie ein Auge auf die System-Metriken wie die Gewinn-Verlust-Verhältnis, die Erwartung, oder die Drawdown-Ebenen. Wenn Sie einen Drawdown erleben, der deutlich größer ist als alle, die Sie im Back-Test-Modus erlebt haben, ist es ein Zeichen, dass das System aufgebrochen ist. By the way, finden Sie viele nützliche Informationen über Handelssysteme, einschließlich der Werkzeuge und Bücher, die ich verwenden, um sie auf der Registerkarte Ressourcen zu helfen. Überlegungen für mittlere Reversion-Handelssysteme Eines der Hauptprobleme bei den mittleren Reversion-Handelssystemen ist die Risikokontrolle. Ein mittlerer Reversion Trader sieht einen Markt, der aus dem Durchschnitt gefallen ist so billig das Problem ist, dass, wenn der Markt weiter sinkt, wird es sogar billiger. Die entsprechende Antwort von einem durchschnittlichen Reversion Trader ist daher auch weiterhin den Markt zu kaufen, wie es fällt. Dies geht gegen die meisten Grundsätze der Risikokontrolle, da es nicht klug ist, eine verlorene Position hinzuzufügen oder zu versuchen, ein fallendes Messer zu fangen. Die Reaktion von durchschnittlichen Reversion Trader ist es, verschiedene Arten von Exits zu Trendfolger zu verwenden. Zeitbasierte Exits werden oft verwendet und bedeuten Reversion Trader haben in der Regel Regeln, um sie von Hinzufügen zu viele Male zu einem bereits verlieren Handel. Natürlich ist eine weitere wichtige Überlegung die Daten, die verwendet werden, um das Handelssystem zu testen. Es versteht sich von selbst, dass ein Handelssystem nur so gut ist wie die Daten, die es ohne gute Daten getestet hat, können Sie ein gutes System aufbauen. Ich verwende Norgate Premium Data, die mit einer Reihe von verschiedenen Plattformen arbeitet. Sie können eine kostenlose Testversion des Dienstes hier erhalten. Eine weitere zentrale Erwägung für mittlere Reversion Händler ist die Bedingung auf dem Markt. Wie bereits erwähnt, arbeiten mittlere Reversionsstrategien am besten in bereichsgebundenen Märkten und insgesamt sind die Märkte in der Regel ringsherum rund 60 Jahre alt. Allerdings können mittlere Reversion-Systeme spektakulär während großer Trends ausfallen. Daher ist es sinnvoll, eine Strategie zu haben, wenn der Markt nicht reicht. Zum Beispiel möchten Sie vielleicht einen Trend nach Strategie sowie ein mittleres Reversion-System zu betreiben, oder Sie haben einen Filter zu stoppen Sie die Eingabe von mittleren Reversion Trades, wenn der Markt trending ist. Dieses Buch von Dr. Howard Bandy ist gut für mittlere Reversion Händler. Ich werde sagen, dass einige der Ideen sind ziemlich komplex, und insgesamt ist das Buch auf Amibroker Nutzer ausgerichtet. Trotzdem ist es eine gute Ergänzung der Bibliothek für seriöse Händler. Ideen für mittlere Reversion Handelssysteme Wenn der Marktpreis größer ist als die obere Bollinger Band, den Markt verkaufen Wenn der Marktpreis niedriger ist als die untere Bollinger Band, kaufen Sie den Markt Wenn RSI weniger als 20 ist, kaufen Sie den Markt Wenn RSI mehr ist Als 80, verkaufen den Markt Wenn der Warenkanalindex (CCI) über 120 ist, verkaufen Sie den Markt Wenn der Warenkanalindex (CCI) weniger als -120 ist, kaufen Sie den Markt Wenn der Markt 10 ist höher als die 50 EMA, verkaufen Der Markt Wenn der Markt 10 ist niedriger als die 50 EMA, kaufen Sie den Markt Wenn der VIX 20 ist höher als it8217s zwei Jahre Durchschnitt, kaufen Sie den Markt Wenn 5 Jahre EPS einer Aktie 20 sinkt unter dem Durchschnitt, kaufen die Aktie Ein Beispiel aus Der Kurs Mittlere Reversionsstrategien neigen dazu, besser auf kürzeren Zeitrahmen zu arbeiten und sind somit ideal für Swing-Trader geeignet. In meinem Buch und Kurs, decke ich mehr als 30 Handelssysteme. Beide bedeuten Reversion und Trend folgend. Dieses wird mit einer sehr einfachen Formel entworfen, die die Steigung zwischen zwei jüngsten Punkten auf einem 24-Perioden-exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) misst. Die Amibroker-Formel für den Indikator ist wie folgt: Die GRA (Gradient-) Formel misst daher die Steilheit der EMA-Kurve. Eine Kaufposition wird eingegeben, wenn GRA unter 0,98 sinkt, da dies einen signifikant überverkauften Zustand anzeigt. Wenn GRA nach 1.02 zurückkehrt, wird die Position geschlossen. Ich testete das System auf täglichen Daten auf SampP 500 Aktien zwischen 2000 und 2010 und erhielt eine zusammengesetzte jährliche Rendite von 16,73. Mit einem maximalen Verlust von -47 und 59 Sieger-Verhältnis. Hier ist die Equity-Kurve: Weitere Beiträge wie diese wie ein Nifty Positionshandelssystem aufzubauen, in weniger als 3 Minuten mit Amibroker Amibroker AFL Kollektion Erfahren Amibroker mit Trading: Review 20 Grund Amibroker Kaufen Argumente Schreiben AFL für Amibroker Testing Der RSI 2 Trading-Strategie 8 Amibroker Rotational Handelsideen Intraday Trading Systems With End Of Day Daten: Pivot-Studie Punkte Aus diesem Grund ist Forex-Handel ist nicht einfach (simple Handelssysteme entlarvt) Wie 038 zu prüfen ein Handelssystem zu verbessern System einfach Handel bringt 170 A Jahr Wo bekommt man historische Börsendaten für Amibroker JB MarwoodWas keine Editor Adobe-Produkten Acrobat pDF-Dateien verkauft auch ihre Sensibilität für die Sprache entwickelt werden können, wenn sie die Muster der Verwendung in Abdolkarim entdecken werden ermutigt, könnte ich ein ebook in mein PayPal-Konto verknüpfen und haben die Menschen tatsächlich Kaufen it. 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