Uma introdução ao comércio de reversão média e os 4 maiores desafios.
Uma introdução ao comércio de reversão média e os 4 maiores desafios.
A negociação média de reversão é muitas vezes referida como negociação de contra-tendência ou de reversão, que descrevem, mais ou menos, o mesmo tipo de estilo de negociação. Um comerciante de reversão médio procura o preço que se afastou significativamente do seu preço médio (médio); O comerciante de reversão média procura tendências insustentáveis.
Embora a maioria das pessoas prefira a abordagem de tendência, nunca me sinto confortável com a mentalidade geral de negociação de tendências e comecei a procurar operações de reversão média muito cedo. Escusado será dizer que fiquei queimando algumas vezes no início, já que este estilo comercial não é adequado para iniciantes absolutos devido aos desafios emocionais e psicológicos que coloca no comerciante. No seguinte artigo, damos uma olhada no comércio de reversão médio, quais são os aspectos mais negligenciados e quais desafios enfrentar um comerciante de reversão médio.
Negociação de reversão média - uma breve introdução.
Como dito acima, um comerciante de reversão médio está procurando oportunidades onde o preço se afastou significativamente de seu preço médio (ou médio). Normalmente, o preço médio é calculado usando uma média móvel e aplicando-a aos gráficos. Por exemplo, o gráfico abaixo mostra o gráfico diário EUR / USD e uma média móvel suavizada em 50 períodos.
Como você pode ver, o preço freqüentemente se afasta da média móvel azul e depois encaixa de volta. Se isso parecer muito bom para ser verdade, é. Claro, esses gráficos de retrospectiva com os traders perfeitos só contam a metade da história.
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A captura de tela abaixo mostra o mesmo cronograma diário EUR / USD com a mesma média móvel. Mas desta vez, marquei todos os pullbacks que não o fizeram até a média móvel. E, é claro, se olharmos mais de perto, haveria muitas mais vezes quando o preço tentou uma reversão, mas falhou. Portanto, a negociação média de reversão é mais do que apenas uma negociação de volta para a média móvel e requer uma gestão de entrada muito rígida, abordagem de gerenciamento de risco e um caráter emocionalmente estável para evitar coisas como revenda ou negociação.
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Os 4 principais desafios do comércio médio de reversão.
No que se segue, examinamos os aspectos mais comumente ignorados que tornam a negociação média mais difícil do que parece à primeira vista.
# 1 Como você determina a média?
Embora isso pareça muito óbvio, a maioria dos comerciantes nunca pensa nas implicações que sua escolha da média móvel tem em suas negociações. Vamos dar uma olhada no gráfico EUR / USD acima. Desta vez, aplicamos duas médias móveis diferentes: a média móvel 100 suavizada (SMA) em vermelho e 50 SMA em azul. As diferenças podem parecer insignificantes, mas para um comerciante de reversão médio, escolher a média móvel correta é uma das decisões mais importantes e também é muito pessoal e individual. Estas são as principais diferenças entre os dois tipos de médias móveis:
Como você pode ver, isso não é crítico e não há certo ou errado quando se trata de escolher uma média móvel para sua negociação. Em vez disso, quero destacar o fato de que a escolha da média móvel tem amplas conseqüências em seu estilo de negociação e deve ser feita com base em preferências pessoais e estilos de personagem.
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# 2 Às vezes, o preço não reverte, mas a média móvel alcança o preço.
O segundo aspecto mais negligenciado e subestimado é que às vezes a inversão acontece muito devagar e, enquanto isso, a média móvel se aproxima do preço e, assim, reduz a recompensa: a proporção do comércio.
A captura de tela abaixo ilustra o ponto. Embora, à primeira vista, parece que a estratégia de reversão média funciona como um charme e um preço sempre retorna à média móvel, é importante entender que, às vezes, a média móvel alcança o preço mais rápido e pode reduzir a recompensa inicial: taxa de risco e, conseqüentemente, a expectativa de tal estratégia de negociação. Um comerciante então tem que decidir se ele deixa sua ordem de lucro inicial sem mudança ou se ele move seu lucro com a média móvel.
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# 3 Reversão média contra captura de uma faca caindo.
Escolher tops e fundos pode ser uma coisa muito perigosa a fazer na negociação e os comerciantes amadores, especialmente, muitas vezes se envolvem em tal comportamento comercial, porque eles subestimam o fato de que o preço pode manter tendências muito mais do que eles pensam. Durante períodos de tendências duradouras e fortes, a reversão da média comercial pode muitas vezes levar a riscos significativos de perda sem tomar precauções. A captura de tela abaixo mostra o gráfico atual EUR / USD diário e levou preço cerca de 300 dias de negociação para finalmente se encontrar novamente com a média móvel.
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Um comerciante de reversão médio não está aguardando com ordens pendentes em níveis predeterminados, como ficando na frente de um trem que se aproxima, mas espera até que o trem tenha chegado a um suporte e ofereça indícios de que vai para o outro lado.
# 4 Estabilidade emocional e disciplina.
Embora isso seja verdade para todos os tipos de negociação, é especialmente importante para comerciantes de reversão média. Pode levar muito tempo até ocorrer um sinal de negociação e muitas vezes você não verá todos os seus critérios de entrada, mas o preço ainda se volta para a média móvel. Ficar longe de saltar no final e não tentar perseguir um comércio é muito importante. Outras vezes, todos os seus critérios se alinham, mas o preço ainda continua em frente a você. Não cortar sua perda e adicionar a um perdedor é o que significa que os comerciantes de reversão costumam fazer porque acreditam que a reversão está atrasada.
Dica: os osciladores, como o STOCHASTIC, muitas vezes fornecem as implicações erradas para os comerciantes de reversão média. Os cenários de sobrecompra e sobrevenda são freqüentemente usados como razões para entrar em negociações de contra-tendência, enquanto os preços de sobrecompra geralmente apenas sinalizam uma tendência muito forte - e não uma inversão em atraso.
Todos esses pontos destacam a complexidade e os desafios para o comércio de reversão médio e torna-se óbvio por que esse estilo pode não ser adequado para comerciantes amadores ou comerciantes que ainda estão lutando com o aspecto mental da negociação. No entanto, nem todos os comerciantes se sentem confortáveis com uma estratégia de tendência seguinte; Portanto, é importante que você se audite para encontrar seu ajuste perfeito.
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Estratégia de reversão média forex
O seguinte artigo é patrocinado pela Carta de Opções Dr. Stoxx.
Nos meus dois artigos anteriores sobre este assunto, detalhei como os comerciantes e os investidores usam um dos componentes mais comuns da análise técnica, a média móvel simples. Uma média móvel é uma média corrente do preço de fechamento de uma ação em x número de períodos de tempo. As duas médias mais usadas são as médias móveis de 50 dias e 200 dias. As médias móveis não são apenas usadas por técnicos de mercado especialmente treinados. Mesmo os analistas financeiros com o Harvard MBA referem-se às médias móveis de 50 dias e 200 dias com a freqüência que fazem com os índices P / E e as taxas de crescimento dos lucros.
Nos artigos anteriores, falei sobre como as médias móveis nos ajudam a obter uma boa "leitura" da tabela de preços de ações. Nós vimos como usar as médias móveis para determinar a tendência dominante de um estoque ou índice, bem como os pontos ideais para entrar ou sair dessa tendência. Hoje eu quero trazer a minha discussão sobre as médias móveis ao fim, falando sobre uma maneira mais de usar as médias móveis. Essa é, de fato, a estratégia de negociação técnica mais lucrativa que uso. Nesta estratégia, destacamos a ideia de que determinadas médias móveis - particularmente as "grandes", as médias de 50 dias e 200 dias - atuam como "ímãs" pelo preço de uma ação ou índice sempre que se afasta muito das médias.
O fenômeno que eu estou fazendo referência aqui tem um rótulo elegante. É chamado de "reversão média", e repete-se tão freqüentemente nos mercados financeiros que estudá-lo e aprender a lucrar com isso tornou-se uma espécie de indústria artesanal. Algumas das maiores mentes financeiras do mundo, incluindo professores da Ivy League e economistas do Federal Reserve Bank, publicaram artigos revisados por pares sobre o assunto.
A idéia por trás da reversão média, em poucas palavras, é esta: uma média móvel do preço da ação representa a acumulação de sabedoria sobre o valor justo de mercado das ações de uma determinada empresa (e, portanto, da própria empresa), enquanto a flutuação do dia a dia no preço das ações é mais um reflexo dos caprichos sempre em mudança do sentimento do mercado. Assim, sempre que esse sentimento impulsiona o preço da ação muito longe de sua média, a eficiência das forças de mercado sendo o que são, o preço da ação é obrigado a voltar a ser médio em curto prazo.
Determinando exatamente quando o preço foi esticado muito longe de sua média, e até que ponto de volta ao meio que ele viajará quando ele reverter, é mais arte do que ciência. Mas existe uma ferramenta que pode nos ajudar muito com essa determinação. Usando o desempenho do preço passado em X numero de intervalos de tempo, esta ferramenta mede o desvio padrão de uma média móvel e tira bandas no gráfico, ambos acima da média abaixo, que mostram os limites superior e inferior desse desvio. Espera-se que o preço permaneça contido dentro dessas bandas no futuro. Esta seria uma ação de preço "normal". Qualquer movimento acima ou abaixo das bandas, portanto, sinaliza um movimento "anormal" além do desvio padrão, daí uma sobreexpressão que provavelmente reverterá para a média.
A ferramenta que eu falo aqui, é claro, é Bollinger Bands, desenvolvido pelo técnico de mercado, John Bollinger, na década de 1980. Usei essas bandas há anos e posso dizer que, como a maioria dos indicadores técnicos, eles funcionam bem quando trabalham! Mas quando as Bandas Bollinger não estão funcionando bem, sua negociação com base nelas pode ficar horrivelmente errada. Ainda assim, quando acoplamos as Bandas com perdas para minimizar os danos, eles são a melhor ferramenta que temos para determinar regiões de extremos de preços onde um estoque ou índice provavelmente se estenderá e voltará para a média.
Deixe-me mostrar alguns exemplos. No gráfico abaixo, você verá as ações da EBAY, Inc. (Nasdaq: EBAY) com a média móvel de 200 dias sobreposta, juntamente com as Bandas Bollinger superiores e inferiores, definidas em 1,5 desvios padrão, longe da média. Você pode ver como nos últimos 9 meses, sempre que o preço viajou para fora de qualquer banda, era apenas uma questão de tempo antes de se recuperar da outra direção.
Eu usei um desvio padrão de apenas 1,5 na média móvel de 200 dias no gráfico acima, porque leva um movimento significativo para ficar longe dessa média móvel de longo prazo. Quando encurtamos nosso tempo até a média de 50 dias, no entanto, precisamos aumentar nosso desvio de 1,5 para 2,0 para reduzir o ruído dos sinais falsos.
Aqui está um gráfico da Amazon, Inc. (Nasdaq: AMZN) durante um tempo bastante ineficiente e tumultuado na história recente do estoque. Eu aqui superpôs a média móvel de 50 dias com bandas ajustadas em 2.0 desvios padrão longe da média. Você pode ver um maior número de sinais em comparação com o gráfico acima, e também que alguns sinais teriam sido mais lucrativos do que outros.
À medida que você trabalha com Bollinger Bands, você quer refinar seu sistema de negociação. Você não pode simplesmente comprar cada mergulho abaixo da faixa mais baixa e vender curto cada reunião acima da banda superior. À medida que você experimenta, sugiro integrar algumas das seguintes sugestões no seu sistema comercial:
Pegue apenas sinais de compra em áreas de suporte de preços e venda sinais em áreas de resistência de preços Não troque movimentos menores além das Bandas, mas apenas aqueles que excedem as Bandas por uma determinada porcentagem (você pode usar o Indicador de B Bollinger de% B para esta determinação ) Tente entrar somente quando o preço fecha fora das Bandas em um dia e fecha-se dentro das Bandas no próximo dia. Apenas faça negociações quando Bandas estiverem largas e evitem trocas quando as Bandas estiverem apertadas.
A teoria da reversão média é um fenômeno bem atestado que, quando bem aprendido e negociado corretamente, pode ser uma abordagem muito lucrativa para os mercados. Se você está procurando mais recursos neste sistema comercial, você pode querer experimentar o Manual de Negociação de Reversão Média que eu ofereço no meu site, DrStox. Você também pode olhar para o meu livro, Market Neutral Trading, onde eu explico inteiramente como uso este sistema comercial. Mas certamente a fonte original é sempre um bom lugar para começar também: Bollinger em Bollinger Bands, a "Bíblia" das Bandas!
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The Mean Reversion Trader - Qual estilo Forex combina com você?
O comércio médio de reversão é construído em torno da idéia de que os preços altos e baixos são temporários e um preço tenderá a voltar para sua média ao longo do tempo.
Portanto, um comerciante de reversão médio estabelecerá uma média em que pensa que o preço reverterá, e os níveis negociarão quando o preço se desviar suficientemente. Isso é semelhante ao que os fabricantes de mercado fazem ao estabelecer um meio e estar pronto para comprar abaixo desse preço e vender acima dele.
Tradutor de reversão de média famosa:
Enquanto os mercados exibirem esse transtorno bipolar e passem de períodos de mania para períodos de depressão, a reversão média deve continuar a merecer o valor como estratégia de investimento.
O Connor e os Associados usaram esse mercado fazendo estilo de negociação para se tornar um dos maiores participantes nas trocas de opções dos EUA nos dez anos após sua fundação em 1977.
Sua experiência em preços de opções e gerenciamento de riscos levou a Swiss Bank Corporation a formar uma joint venture.
Tempo necessário para se tornar um dos maiores participantes nas trocas de opções dos EUA.
5 fatos sobre a negociação inversa média.
1) Análise Fundamental.
Os comerciantes de reversão média precisam ter uma sólida compreensão dos fundamentos econômicos, pois as taxas de câmbio podem divergir da média histórica por longos períodos devido a fatores como desequilíbrios comerciais prolongados, incerteza política, política econômica pobre e outros fatores macroeconômicos.
2) A Estratégia de Longo Prazo.
A estratégia de Reversão Média atende melhor ao comércio de longo prazo, pois há uma imagem mais clara de uma média em um período mais longo.
3) Observe os Riscos.
Um comerciante de reversão médio deve ter o cuidado de observar eventos potenciais que possam afetar negativamente o comércio cambial. Tais eventos têm o potencial de fazer com que a taxa de câmbio diverge da média por longos períodos e prejudique significativamente os níveis de capital.
O Arbitragem de Reversão Média é muitas vezes melhor implementado em taxas de câmbio cruzado, onde duas economias estão alinhadas de forma estreita, pois o desvio significativo da taxa da média pode rapidamente levar a um re-equilíbrio de recursos e um re-alinhamento de taxa de câmbio em relação à média.
Os indicadores técnicos podem ser uma adição útil ao comerciante de reversão médio para ajudá-los a identificar o ponto de viragem de uma tendência em que a taxa de câmbio se desviou significativamente da média histórica.
Negociação de reversão média no MahiFX.
Caracterize a natureza do movimento.
O primeiro passo é procurar qualquer notícia que possa estar recebendo preços.
Monitore a ação de preço do seu comércio a partir das tabelas do livro de área de negociação.
Você pode abrir os livros e ver gráficos mais detalhados da ação de preço em todos os pares e em diferentes horizontes. Observe que o gráfico de livros EUR / USD mostra períodos horários, enquanto o gráfico GBP / USD mostra períodos de 10 minutos.
Navegue até a seção de gráficos.
Um gráfico útil para a negociação média de reversão seria um com vários instrumentos comparando seus retornos ao longo de um período de amostra definido. O exemplo abaixo mostra o desempenho EUR / GBP, GBP / USD e EUR / USD nos últimos 9 meses.
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Estratégia de reversão média forex
Muitas vezes, assumimos que as estratégias de pares e os padrões de reversão de dados devem funcionar.
Mas, há algum suporte de literatura sobre isso? Embora seja fácil de assumir, fui recentemente perguntado por um professor, então, por que deve ser caro ou baixo preço, ilustrado por altos resíduos cumulativos ou resíduos cumulativos negativos, reverte? & Quot; E explicar era mais difícil do que eu pensava.
Por exemplo, se você pensa sobre a tendência de dados estacionários versus o processo da raiz da unidade (caminhada aleatória), quando ocorre um choque, o primeiro provavelmente retornará para reverter a quantidade de choque ao longo do tempo, enquanto o posterior não será afetado (o Um choque de tempo não será revertido).
Lembro-me de ler alguns materiais sem teorias de preços de arbitragem. Alguns documentos explicaram como a maioria dos retornos são conduzidos por porções sistemáticas e as partes idiosincrásicas eventualmente não podem persistir devido à teoria de mercado eficiente. No entanto, é uma teoria de mercado eficiente a resposta suficiente para por que razão a reversão deve funcionar?
Mesmo apontando alguns papéis que eu posso ler, será apreciado.
Meu trabalho sobre isso é prático principalmente, mas também escreveu um documento mais formal. Os algos de reversão média simples foram extremamente bons no ano passado. Por exemplo, minha estratégia PSI5 baseada na teoria da probabilidade de livros didáticos ganhou 15,4% líquido em 2018 com redução máxima de & lt; 5%. Esta é uma das quatro estratégias de reversão média que uso.
Essas estratégias parecem funcionar bem porque o risco não é controlado diretamente, exceto no nível de alocação (sem paradas). Assim que as paradas são introduzidas, a lucratividade diminui.
A partir de anos de testes de volta, literalmente, milhares de tipos de estratégias baseadas em bases não baseadas no tempo, baseado em ticks, tipo de gráfico de barras exclusivo, eu encontrei que a reversão média pode funcionar ótima por um tempo, mas então terá grandes desvios tornando-o basicamente inútil no longo corre. Os meus testes de retorno foram feitos usando todos os futuros de alto volume e Forex voltando ao ano 2000. Algumas das maneiras que você pode ver melhores resultados com reversão média é usá-lo dentro de um canal Bollinger em oposição a um canal Keltner. Qualquer tipo de indicador personalizado que tenha uma zona de venda superior e uma zona de compra mais baixa podem ser usados. Minha própria pesquisa mostrou uma inversão média de pouco valor por si só. Um dos principais problemas que mata a rentabilidade com reversão média em prazos inferiores é a comissão.
Pode valer a pena lê-se na cobertura relacionada ao financiamento comportamental na reversão média, eu não tenho nenhuma literatura específica como referência, mas esse campo de conhecimento pode fornecer alguma perspectiva.
Você pode dar uma olhada em:
Eu não tenho nenhuma experiência do mundo real com isso, mas meu senso de muitos backtesting é que se você é longo apenas, a longo prazo, a reversão média funciona. No entanto, quando o mercado recusar, não há proteção.
Eu tenho trabalhado para "hand craft" uma estratégia que tem um indicador direcional de curto prazo e uma negociação de reversão média longa e curta. Até agora, eu digo que a relação Sharpe de longo prazo (10 anos ou mais) é limitada a 1,0 max, com base em testes de backtesting. Então, a questão é, o que ele compraria? O mesmo desempenho pode ser alcançado por uma estratégia ETF mais simples, passiva ou ativa / passiva?
Não tenho certeza de que tipo de resposta o seu professor está esperando, mas provavelmente você pode responder uma resposta sobre a quespian, definindo uma medida de "estresse no mercado" e, em seguida, buscando algumas medidas de reversão em um amplo universo de ações (por exemplo, o Quantopian Q500 / Q1500). Se você olhar para pyfolio (a. k.a. sheet), você verá que os recentes eventos de estresse no mercado são definidos lá (você poderia pedir a Quantopian como os escolheu).
Claro, o seu professor provavelmente irá pedir que você mergulhe mais fundo e considere os fundamentos subjacentes da resposta do mercado ao estresse. Conforme sugerido por Jon acima, você poderia examinar as finanças comportamentais (por exemplo, https: //en. wikipedia/wiki/Daniel_Kahneman). É bastante intuitivo, porém, como se você o experimentou, a "exuberância irracional" (por exemplo, dot-com / telecom e bolhas habitacionais) e "FUD" final no mercado são tangíveis.
Qualquer modelo que você construa será baseado em premissas. No caso da estratégia de arbitragem estatística favorita de todos, negociação de pares, Antony está certo em dizer que a cointegração é o conceito-chave. Temos essa suposição de que os elementos do par que estamos negociando podem ser combinados de forma alguma para torná-los estacionados, e esta estacionança é o que faz o todo ir. Quando uma série de tempo (ou combinação linear de séries temporais) é estacionária, isso é quase equivalente a dizer que todos os pontos de dados dessa série de tempo são desenhados a partir da mesma distribuição de probabilidade, com os mesmos parâmetros ao longo do tempo.
Ao assumir que um par é cointegrado, assumimos que conhecemos a distribuição de probabilidade e seus parâmetros. Assim, qualquer comportamento que seja suficientemente desviante (por exemplo, fora de um desvio padrão) pode ser considerado um acordo único, o que nos permite concluir que haverá um efeito de reversão. Na realidade, as coisas são um pouco mais complicadas, uma vez que todos os nossos pressupostos de cointegração são baseados em dados históricos e os pares podem sair da cointegração. A teoria estatística é som, no entanto, é por isso que se trata de como é boa a nossa detecção para quando um par se decompõe (talvez incorporando algum tipo de medida de impulso) e quão resistente é o nosso portfólio geral (ou seja, queremos muitos pares).
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Estratégia de reversão média forex
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de https: // quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curtir também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2018-2018. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2018!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
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Muitas vezes, assumimos que as estratégias de pares e os padrões de reversão de dados devem funcionar.
Mas, há algum suporte de literatura sobre isso? Embora seja fácil de assumir, fui recentemente perguntado por um professor, então, por que deve ser caro ou baixo preço, ilustrado por altos resíduos cumulativos ou resíduos cumulativos negativos, reverte? & Quot; E explicar era mais difícil do que eu pensava.
Por exemplo, se você pensa sobre a tendência de dados estacionários versus o processo da raiz da unidade (caminhada aleatória), quando ocorre um choque, o primeiro provavelmente retornará para reverter a quantidade de choque ao longo do tempo, enquanto o posterior não será afetado (o Um choque de tempo não será revertido).
Lembro-me de ler alguns materiais sem teorias de preços de arbitragem. Alguns documentos explicaram como a maioria dos retornos são conduzidos por porções sistemáticas e as partes idiosincrásicas eventualmente não podem persistir devido à teoria de mercado eficiente. No entanto, é uma teoria de mercado eficiente a resposta suficiente para por que razão a reversão deve funcionar?
Mesmo apontando alguns papéis que eu posso ler, será apreciado.
Meu trabalho sobre isso é prático principalmente, mas também escreveu um documento mais formal. Os algos de reversão média simples foram extremamente bons no ano passado. Por exemplo, minha estratégia PSI5 baseada na teoria da probabilidade de livros didáticos ganhou 15,4% líquido em 2018 com redução máxima de & lt; 5%. Esta é uma das quatro estratégias de reversão média que uso.
Essas estratégias parecem funcionar bem porque o risco não é controlado diretamente, exceto no nível de alocação (sem paradas). Assim que as paradas são introduzidas, a lucratividade diminui.
A partir de anos de testes de volta, literalmente, milhares de tipos de estratégias baseadas em bases não baseadas no tempo, baseado em ticks, tipo de gráfico de barras exclusivo, eu encontrei que a reversão média pode funcionar ótima por um tempo, mas então terá grandes desvios tornando-o basicamente inútil no longo corre. Os meus testes de retorno foram feitos usando todos os futuros de alto volume e Forex voltando ao ano 2000. Algumas das maneiras que você pode ver melhores resultados com reversão média é usá-lo dentro de um canal Bollinger em oposição a um canal Keltner. Qualquer tipo de indicador personalizado que tenha uma zona de venda superior e uma zona de compra mais baixa podem ser usados. Minha própria pesquisa mostrou uma inversão média de pouco valor por si só. Um dos principais problemas que mata a rentabilidade com reversão média em prazos inferiores é a comissão.
Pode valer a pena lê-se na cobertura relacionada ao financiamento comportamental na reversão média, eu não tenho nenhuma literatura específica como referência, mas esse campo de conhecimento pode fornecer alguma perspectiva.
Você pode dar uma olhada em:
Eu não tenho nenhuma experiência do mundo real com isso, mas meu senso de muitos backtesting é que se você é longo apenas, a longo prazo, a reversão média funciona. No entanto, quando o mercado recusar, não há proteção.
Eu tenho trabalhado para "hand craft" uma estratégia que tem um indicador direcional de curto prazo e uma negociação de reversão média longa e curta. Até agora, eu digo que a relação Sharpe de longo prazo (10 anos ou mais) é limitada a 1,0 max, com base em testes de backtesting. Então, a questão é, o que ele compraria? O mesmo desempenho pode ser alcançado por uma estratégia ETF mais simples, passiva ou ativa / passiva?
Não tenho certeza de que tipo de resposta o seu professor está esperando, mas provavelmente você pode responder uma resposta sobre a quespian, definindo uma medida de "estresse no mercado" e, em seguida, buscando algumas medidas de reversão em um amplo universo de ações (por exemplo, o Quantopian Q500 / Q1500). Se você olhar para pyfolio (a. k.a. sheet), você verá que os recentes eventos de estresse no mercado são definidos lá (você poderia pedir a Quantopian como os escolheu).
Claro, o seu professor provavelmente irá pedir que você mergulhe mais fundo e considere os fundamentos subjacentes da resposta do mercado ao estresse. Conforme sugerido por Jon acima, você poderia examinar as finanças comportamentais (por exemplo, https: //en. wikipedia/wiki/Daniel_Kahneman). É bastante intuitivo, porém, como se você o experimentou, a "exuberância irracional" (por exemplo, dot-com / telecom e bolhas habitacionais) e "FUD" final no mercado são tangíveis.
Qualquer modelo que você construa será baseado em premissas. No caso da estratégia de arbitragem estatística favorita de todos, negociação de pares, Antony está certo em dizer que a cointegração é o conceito-chave. Temos essa suposição de que os elementos do par que estamos negociando podem ser combinados de forma alguma para torná-los estacionados, e esta estacionança é o que faz o todo ir. Quando uma série de tempo (ou combinação linear de séries temporais) é estacionária, isso é quase equivalente a dizer que todos os pontos de dados dessa série de tempo são desenhados a partir da mesma distribuição de probabilidade, com os mesmos parâmetros ao longo do tempo.
Ao assumir que um par é cointegrado, assumimos que conhecemos a distribuição de probabilidade e seus parâmetros. Assim, qualquer comportamento que seja suficientemente desviante (por exemplo, fora de um desvio padrão) pode ser considerado um acordo único, o que nos permite concluir que haverá um efeito de reversão. Na realidade, as coisas são um pouco mais complicadas, uma vez que todos os nossos pressupostos de cointegração são baseados em dados históricos e os pares podem sair da cointegração. A teoria estatística é som, no entanto, é por isso que se trata de como é boa a nossa detecção para quando um par se decompõe (talvez incorporando algum tipo de medida de impulso) e quão resistente é o nosso portfólio geral (ou seja, queremos muitos pares).
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