Sistemas de negociação de reversão média howard bandy

Bordas quantificáveis.
Avaliando a Ação de Mercado com Indicadores e História.
Sexta-feira, 8 de março de 2018.
Revisão do livro - Mean Reversion Trading Systems by Howard Bandy.
5 comentários:
Eu tenho acompanhado seu blog há algum tempo. Mas agora estou surpreso porque você elogia o trabalho de alguém que afirma em seu livro que: (meanreversiontradingsystems / MRTS% 20AnalysisWM. pdf)
O que um mundo triste ao dizer algo agradável sobre o trabalho de outra pessoa traz e-mails me perguntando o que tenho que ganhar.
Em vez de se sentir triste, talvez você fique feliz que alguém tomou o tempo para apontar para você os erros nesse livro que são de natureza fundamental, como a curva, a otimização, o snooping de dados e todas essas bobagens que fazem os comerciantes perderem dinheiro. Não fique triste. O mundo não está triste quando contravemos a realidade, devemos mudar de curso. Obrigado.
Eu recebi o livro de Howard ontem e, embora eu ainda não terminei, eu acho que o "snooping" dos dados é # 39; O comentário é um pouco acima do topo. Howard está constantemente alertando sobre o futuro vazamento & # 39; e técnicas de otimização de falhas. Talvez mati realmente compre o livro antes de dissecê-lo em seu nível.
Encontrei esse comentário e, como alguém que tenha todos os quatro livros do Dr. Bandy, senti que deveria abordar esse tópico.

Sistemas de negociação de reversão média howard bandy
The Sweet Spot for Mean Reversion ETF Estratégias.
por Michael R. Bryant.
Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de "ponto doce" para o desenvolvimento de sistemas de negociação de reversão média. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados pelo risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão médias que se encontram nesse ponto fácil podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas.
Usando o Adaptrade Builder, uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como os métodos de teste de estresse com a análise de Monte Carlo podem ser usados ​​como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias de reversão médias robustas para o FET S & P 500 (SPY) e o Selecione o setor SPDR * ETFs. Os arquivos de projeto do Builder, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo.
Aterrar no Sweet Spot.
A idéia básica por trás do bom ponto do Dr. Bandy é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e têm uma precisão bastante alta com um curto período de espera e baixa redução. O tamanho da barra curta e o período de retenção curto maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e a redução reduzida facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também facilitam a determinação da viabilidade da estratégia e determinam quando ela não está funcionando mais porque os padrões de perda típicos para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtos.
Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ótimos para estratégias de ETF de reversão média:
Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vendem a um preço mais alto à medida que o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição aos sistemas de tendência, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto.
Construindo com a análise de Monte Carlo.
No meu último artigo de boletim informativo, discuti o uso do teste de estresse na avaliação das estratégias de negociação e sua relação com a robustez e a superação de estratégias. Eu também mencionei que se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui.
Resumidamente, o teste de estresse refere-se à avaliação de quão sensível é uma estratégia comercial para suas insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não é excessiva para o mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços.
A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas mudanças. Os insumos da estratégia, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Ao repetir este processo muitas vezes, é obtida uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados usando versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais.
Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, vitórias percentuais, fator de lucro, etc.) que não são pior do que a maioria (tipicamente, 95%) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95% de confiança for de US $ 15.000, isso significa que 95% das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto $ 15.000. Em outras palavras, existe uma chance de 95% de que o lucro líquido seja de pelo menos US $ 15.000, ou, ao contrário, há uma chance de 5% de que o lucro líquido seja inferior a US $ 15.000.
Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente em sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a impulsionar a estratégia para uma que seja robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia utilizando os resultados de Monte Carlo de testes de estresse.
O primeiro exemplo é para o ETF SPDR S & amp; P 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 1/4/1999 a 23/23/2018. O intervalo de data para construção foi definido em 1/4/1999 a 1/2/2018, com os primeiros 80% (1/4/1999 - 8/10/2008) utilizados para construção (isto é, na amostra) e dados restantes (8/11/2008 - 1/2/2018) utilizados para testes fora da amostra. Os dados restantes (1/3/2018 - 23/04/2018) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos na TradeStation 9.
A lógica da estratégia era apenas por muito tempo, e 100% do capital próprio foi investido em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e US $ 0,015 por ação deduzidos por rodada para os custos de negociação.
O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias em sucessivas gerações. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é configurar as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1.
Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto de encontro da estratégia SPY.
A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles com alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas que estamos procurando (ou seja, a mancha doce) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de trades, barras médias em negociações e a porcentagem de vitórias.
Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e o objetivo de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras está definida entre 65% e 85%. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem invulgarmente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a alguma outra condição. A penalização de tais estratégias ajudará a conduzir a população em direção a estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que satisfazem desproporcionalmente uma condição para a exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro.
As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração de Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais. O teste de estresse e as configurações de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de construção, conforme mostrado abaixo na figura 2.
Figura 2. As opções de análise e teste de esforço de Monte Carlo são selecionadas na guia Opções de construção.
Conforme mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados com 95% de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em aleatorizar os preços, randomizar os insumos da estratégia e aleatorizar o início Barra. Todas as três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse.
Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem demorou cerca de 100 vezes o tempo que deveria ter tido testes de estresse e a análise de Monte Carlo não foi usada. Por esta razão, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi usada para manter o tempo de solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo.
O gráfico da curva de equidade da estratégia superior na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3.
Figura 3. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia SPY final.
Cada curva na Fig. 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. Os seguintes são alguns dos resultados de Monte Carlo com 95% de confiança correspondentes à Fig. 3.
Além do número de negócios, que é menos do que solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data de término é estendida até 23/04/2018, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para US $ 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz o requisito de uma estratégia de reversão média: ele entra em uma ordem limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado deve baixar o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado voltar.
É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo com 95% de confiança, o que significa que, por exemplo, 95% das avaliações do teste de estresse tinham um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto $ 56.784. Se o teste de estresse é desligado e a estratégia é avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4.
Figura 4. Curva de capital para a estratégia SPY final sobre os dados originais.
Essa curva de patrimônio corresponde a um lucro líquido de $ 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5%. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele bate facilmente o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8% no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de ações cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados ursos.
Um exemplo do SPDR do setor selecionado.
O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs, que consiste nos SPDR do Select Sector. Esses ETFs dividem o índice S & P 500 em nove setores, de modo que cada estoque no S & amp; P 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energy (XLE), Financial (XLF), Healthcare (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU).
A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir esta estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na construção, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de construção foram as mesmas da Fig. 2, exceto a opção de reconstrução, que não entre no jogo. Para o dimensionamento da posição, 20% do patrimônio foram investidos em cada comércio. Como nem todos os mercados provavelmente estavam negociando ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento).
O período in-sample para esta compilação foi 1/4/1999 a 5/28/2009 com 29/5/2009 a 1/2/2018 como o período fora da amostra e 1/3/2018 a 4/23 / 2018 reservado para validação. O gráfico da curva de equidade de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5.
Figura 5. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final Select SPDR Set.
Cada curva de equivalência patrimonial na Fig. 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir do back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados resumidos de Monte Carlo são mostrados abaixo.
Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para US $ 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia apenas nos dados originais (sem teste de estresse), em que o período de validação está incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6.
Figura 6. Curva de capital para a estratégia final do portfólio Select SPDR do setor nos dados originais.
Essa curva de equivalência patrimonial corresponde a um lucro líquido de US $ 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5%, com o pior caso de redução de 21%. Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longamente em uma ordem limite. A maioria das saídas é através de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção.
Download dos arquivos do Projeto de Reversão Média: *
(clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo. zip, requer o Adaptrade Builder para abrir.)
* Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço.
O chamado "sweet spot" para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para construir significativas reverter as estratégias comerciais de forma automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atinjam a maioria dos requisitos para ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado do ETF SPY e uma estratégia para um portfólio de ETFs, que consiste nos nove Setores SPDR selecionados. Ambas as estratégias superaram a compra e a retenção e manteve-se bem no teste de validação.
Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo do portfólio, os resultados do teste de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso seja devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação com o exemplo do portfólio, sugere que a estratégia SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar, embora isso dependa de quão conservador seja o teste de estresse e a análise de Monte Carlo .
Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem em uma variedade mais ampla de dados de preços. Foi construído nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais trades. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação em relação aos nove setores diferentes dos SPDRs.
Embora nenhuma das duas estratégias tenha cumprido o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atinjam todos os requisitos se uma população maior for usada ou forem exigidos requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser o caso de que tal estratégia não é provável devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, curta duração do comércio e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial do mercado enquanto permanece realista.
Combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como teste de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias comerciais eficazes.
Bandy, Howard B., Mean Reversion Trading Systems, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2018, p. 138.
Bandy, Howard B., Modeling Trading System Performance, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2018, p. 154.
Este artigo apareceu na edição de abril de 2018 do boletim informativo do Adaptrade Software.
* O S & amp; P 500 ® e Select Sector SPDRs são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc.
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Revisão: Sistemas de negociação de reversão média - H. Bandy.
Os que seguem o blog, você já está falando no que diz respeito a Bandy es uno de mis autores preferidos. Me gusta su forma de explicar o comércio de tipo cuantitativo sobre uma base de conceitos muito simples. Além disso, suele preferir sistemas de tipo swing (mantienen a posição poucos dias), com alto percentual de acierto e que permitindo operações.
En este livro. H Bandy se dedica exclusivamente a tratar sobre os sistemas de reversão na mídia, sempre de acordo com os princípios do comércio cuantitativo.
Estes son temas principais:
O que é um sistema significa reversão de reversão e mídia: Características principais deste tipo de sistemas. Bases para desenvolver um sistema de negociação. ¿Como saber se é melhor seguir tendencias ou seguir um sistema de reversão na mídia ?. Pues dependendo do comportamento do ativo no operar. Aqui Bandy desenvolve o sistema Naive que ajuda uma avaliação e o ativo tem um comportamento tendencial o no. Encontrar um instrumento de este sistema na esta entrada do blog: Sistema tendencial o antitendencial ¿Quem eligir? Como projetar e usar os indicadores para identificar sinais de entrada e saída: transformações e estandarizaciones em osciladores, RSI, estocástico, DPO, índice de difusão e DV2. Entradas, salidas e filtros. Ejemplos de sistemas de swing trading que usa uma lógica significa reversão. Entre outros analiza uma variação do sistema e # 8220; 3 dias High / Low & # 8221; do livro High Probability ETF Trading, outro sistema baseado em RSI de Connors, um sistema usando o VIX, & # 8230;
O livro inclui os programas diretamente em AFL e sus de links de descarga, pelo que você está aprendendo um programa em Amibroker te pode resultar de mucha ayuda.
En un resumen breve: En Mean Reversion Trading Systems, H. Bandy retoma alguns conceitos que se tratam em su livro anterior, Quantitative Trading Systems, e incorporar um análise sobre a lógica e as características dos sistemas de reversão da mídia, tema que en su libro anterior apenas se mencionaba brevemente.
Se você está gostando dos artigos, é possível que você escreva o blog e os receberás diretamente como newsletter em tu correo. Além disso, pode seguir / compartir por Google+, Twitter, Feedly, etc.
Saludos y buen trading!
Relacionado.
8 opiniões en & ldquo; Revisão: Sistemas de negociação de reversão média - H. Bandy & rdquo;
Que os livros estão escritos em inglês, como sempre bom articulo, a ver se pode profundizar nos temas tratados no livro, os anteriores articulos foram muito interessantes. saludos.
Hola Hanubis e graças ao seu cometa.
Si, al final, quase todos os livros de comércio estão apenas em inglês, o que é o que mais conhecem o jogo.
De este livro está testando alguns dos sistemas que proponham, em português, com os resultados concretos dos cuelgos no blog.
genial, estare atno a trabajos,
¿Podrías explicar a variação que Bandy realiza do sistema 3 dias oi / baixo? Siempre ele pensado que não é um sistema de sistema, mas não é um problema.
Digo variante porque o sistema original tem largos e cortos em uma base de dados, uma base e uma empresa imobiliária onde se realizeaba una segunda entrada. Aqui Bandy no analiza los cortos em versão agresiva, apenas mostra a piramidação em versão agresiva con largos.
Como tropeçar, perca sempre a perda. A mi se me hace duro piramidar a la baja. A idéia é como usar a segunda entrada promedia e a baixa e tem uma relação de prefeito de acierto, mas quando a entrada falla a perda é muito maior e não há parada para pararla.
Gracias. Tem hecho que me interese por el livro!
¿Sozinho vendido por internet? Não é o que você está em librerias?
leva os codigos afl en un CD o como funciona?
No se si lo encontraras en librerías. A verdade é a maioria dos tempos sem remuneração, mas na internet, em sites tipo Amazon seguro que lo encontras.

Avaliações de Clientes.
Houve um problema na filtragem de avaliações agora. Por favor, tente novamente mais tarde.
O material é explicado de forma clara e direta. Testei alguns dos sistemas do livro, com algumas modificações, eles também parecem bons para negociar hoje. A ênfase colocada na simplicidade dos sistemas é que eu acho bastante único neste campo de design de sistemas. Adicionar mais e mais filtros, indicadores, condições, regras e parâmetros aumenta significativamente a chance de superar os dados. O autor faz um excelente trabalho explicando isso. Eu leio algumas críticas sobre o fato de o código estar em Python. Bem, tem que ser em um idioma ou outro. Nunca vi um código em python antes de ler este livro, mas eu ainda podia ler e entender. Eu acho que qualquer pessoa com alguma experiência de programação terá uma experiência semelhante. E uma vez que as regras são claras o suficiente, não deve ser um problema para codificá-lo em um idioma que prefira de qualquer maneira. Se você não tem experiência em programação e apenas quer copiar e colar um código em algum lugar, bem, esperando que as coisas sejam tão fáceis, você está no negócio errado.
Alguns conteúdos são triviais ou repetitivos, enquanto que em outros casos não há elaboração suficiente na minha opinião. Gostaria de ver mais números, mais resultados dos sistemas descritos. Não me lembro de Volume já discutido seriamente (ou talvez mesmo mencionado?) No livro, por que? A questão da correlação entre vários sistemas que funcionam simultaneamente também pode ter mais profundidade, eu certamente esperava mais dessa seção.
O que estou confuso é onde eu encontro o código. No final dos livros, diz que você pode encontrar o código capaz @ [. ] /Programs. html mas não há nada lá ??
Então, onde é o código ou devo digitá-lo no livro?

Como construir sistemas rentáveis ​​de negociação de reversão média.
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Como comerciante, a maioria das minhas estratégias se concentrou na filosofia da tendência seguinte. No entanto, ao longo do tempo, percebi que os sistemas de negociação de reversão também podem ser rentáveis ​​se implementados corretamente. Às vezes, talvez eles precisem ter uma duração um pouco maior e envolver algum elemento discricionário para funcionar bem.
O fato é que os mercados financeiros se movem em ciclos. Às vezes, eles tendem, e as estratégias de seguimento de tendências serão melhores, e outras vezes irão variar e retornar à média. Os mercados com limites de alcance são, na verdade, mais comuns do que os mercados de tendências, o que significa que as estratégias de reversão média geralmente têm maiores porcentagens vencedoras do que a tendência seguinte.
Como construir sistemas rentáveis ​​de negociação de reversão média.
O primeiro passo na construção de uma estratégia de reversão média bem sucedida é primeiro concordar sobre o que significa reversão é. Enquanto os seguidores das tendências procuram mercados de tendências que continuam por longos períodos, os comerciantes de reversão média procuram mercados que são invulgarmente baixos ou altos, o que eventualmente retornará ao seu nível normal. Assim, a reversão média é sobre a procura de mercados que tenham se desviado significativamente da sua média, o que provavelmente retornará à média em algum momento no futuro.
Muitos tipos de estratégias de reversão média, portanto, dependem de indicadores técnicos para indicar quando um mercado está longe disso significa. As médias móveis, Bollinger Bands, RSI, MACD e outros osciladores podem ser usados ​​dessa maneira.
A idéia de reversão média também pode ser aplicada aos fundamentos. Por exemplo, os estoques geralmente se movem em correlação com os ganhos, então, se os ganhos de uma empresa crescerem substancialmente acima da média recente, é uma boa aposta de que os ganhos do próximo trimestre retornarão mais de acordo com a média de longo prazo .
É uma história semelhante para conceitos econômicos, como a inflação e o crescimento econômico, que muitas vezes retornam à média de longo prazo ao longo do tempo.
Primeiro passo - Procure por padrões nos dados.
O primeiro passo para construir um sistema de troca de reversão média, então, é para escanear gráficos de preços procurando idéias ou padrões que você possa lucrar. Se você está negociando um mercado específico, você percebe algum comportamento interessante? O mercado mora de volta sempre que RSI toca um nível de sobrevenda de & # 8217; 20 & # 8217 ;? O mercado geralmente volta depois que ele mudou 2 desvios padrão na direção oposta?
Segundo Passo - Destilar em código.
O próximo passo é colocar a sua ideia no papel sob a forma de código matemático. Ao fazê-lo, você poderá usar um programa de negociação como o Amibroker para testar essa idéia em dados de preço real. Você poderia fazer isso à mão, mas seria um uso muito longo e ineficiente do tempo.
Passo Três - Teste novamente o código completamente.
Para testar o código corretamente, você precisará aprender um pouco sobre o design adequado do sistema. Em essência, você vai querer testar a estratégia da maneira mais completa possível; em diferentes prazos e em diferentes mercados. Certifique-se sempre de manter um grande pedaço de dados reservados para testes fora da amostra. Em seguida, faça seus testes nos dados na amostra e confirme seu sistema uma vez com os dados fora da amostra. Se falhar ao usar os dados fora da amostra, o sistema não é suficientemente robusto e você precisará começar de novo. A análise progressiva é algo que você deve enfrentar, a fim de garantir que o sistema se mantenha em diferentes condições de mercado.
Passo quatro - Papel comercial do sistema.
Se você passar pelas etapas do projeto adequado do sistema e você acabar com uma estratégia de reversão média que você acredita ser robusta, é importante não se precipitar no mercado e começar a negociá-lo imediatamente. Leve algum tempo para validar em dados novos e ativos primeiro para que você possa ter certeza de que a estratégia funcionará. Porque no final do dia, os únicos dados fora da amostra são dados futuros. Depois de trocar o sistema no papel por um tempo e ainda funciona, você pode começar a aplicá-lo com dinheiro real.
Passo Cinco - Revise o sistema.
Se você tiver uma estratégia de reversão média rentável e robusta, então ele deve se apresentar de forma semelhante aos seus testes anteriores. Você pode usar essas informações para manter um olho no sistema e certificar-se de que ele está se comportando como deve ser. Fique atento às métricas do sistema, como o índice de ganhos para perdas, a expectativa ou os níveis de retirada. Se você tiver um desconto que seja significativamente maior do que qualquer outro que você experimentou no modo back-testing, ele é um sinal de que o sistema foi discriminado.
Considerações para sistemas de negociação de reversão média.
Um dos principais problemas com os sistemas de negociação de reversão média é o controle de risco. Um comerciante de reversão médio vê um mercado que caiu da média como barato; O problema é que se o mercado continuar a cair, torna-se ainda mais barato. A resposta adequada de um comerciante de reversão médio é, portanto, continuar a comprar o mercado à medida que cai.
Isso vai contra a maioria dos princípios de controle de risco, pois não é sensato adicionar uma posição perdedora ou tentar pegar uma faca caindo.
A resposta dos comerciantes de reversão média é usar diferentes tipos de saídas para seguidores de tendências. As saídas baseadas no tempo são freqüentemente usadas e os comerciantes de reversão média costumam ter regras para impedir que elas adicionem muitas vezes a uma troca já perdida.
Claro, outra consideração fundamental são os dados utilizados para testar o sistema de negociação. Escusado será dizer que um sistema de negociação é tão bom quanto os dados que ele testou, sem bons dados que você pode criar um bom sistema. Eu uso Norgate Premium Data, que funciona com várias plataformas diferentes. Você pode obter uma avaliação gratuita do serviço aqui.
Outra consideração fundamental para comerciantes de reversão média é a condição no mercado. Como já mencionado, as estratégias de reversão média funcionam melhor nos mercados vinculados à escala e, em geral, os mercados tendem a ser ajustados em torno de 60% do tempo. No entanto, os sistemas de reversão média podem cair de forma espetacular durante as grandes tendências. Portanto, faz sentido ter uma estratégia para quando o mercado não está variando.
Por exemplo, você pode querer operar uma estratégia de seguimento da estratégia, bem como um sistema de reversão médio ou você pode ter um filtro para impedir que você entre negociações de reversão média quando o mercado está em tendência.
Este livro do Dr. Howard Bandy é bom para comerciantes de reversão média. Eu direi que algumas das idéias são bastante complexas e, em geral, o livro está voltado para os usuários da Amibroker. No entanto, é uma boa adição à biblioteca para comerciantes sérios.
Idéias para sistemas de negociação de reversão média.
• Quando o preço de mercado é maior do que a Banda superior de Bollinger, venda o mercado.
• Quando o preço do mercado for inferior ao Bollinger Band inferior, compre o mercado.
• Quando RSI tem menos de 20, compre o mercado.
• Quando o RSI tem mais de 80 anos, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) é superior a 120, venda o mercado.
• Quando o índice do canal de commodities (CCI) for inferior a -120, compre o mercado.
• Quando o mercado é 10% superior aos 50 EMA, venda o mercado.
• Quando o mercado é 10% inferior aos 50 EMA, compre o mercado.
• Quando o VIX é 20% maior do que a média de dois anos, compre o mercado.
• Quando o EPS de 5 anos de uma ação cai 20% abaixo da média, compre o estoque.
Um exemplo do curso.
As estratégias de reversão média tendem a funcionar melhor em prazos mais curtos e, portanto, são ideais para comerciantes swing. Na Marwood Research, várias estratégias de reversão média são reveladas, como Bar Strength.
A seguinte ideia é projetada usando uma fórmula muito simples que mede a inclinação entre dois pontos recentes em uma média móvel exponencial de 24 períodos (EMA). A fórmula Amibroker para o indicador é a seguinte:
A fórmula GRA (gradiente), portanto, mede a inclinação da curva EMA.
Uma posição de compra é inserida sempre que o GRA cai abaixo de 0,98, pois isso indica uma condição de sobreposição significativa. Sempre que o GRA se desloca após 1,02, a posição está fechada.
Testei o sistema em dados diários sobre os estoques S & P 500 entre 2000 e 2018 e recebi um retorno anual composto de 16,73%.
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Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Veja o aviso completo.
Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
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