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Novos sinais do sistema de negociação de opções (CAGR mais de 500% ??)
14 de julho de 2014 18:08.
Conheço 500%, seja o que for. Mas o teste de volta é o que é. Nenhuma garantia de desempenho futuro, é claro. mas vamos discutir. Este é mais um exercício de aprendizado do que qualquer outra coisa. Uma discussão "vamos ver o que acontece".
Este é um sistema para negociação de opções VXX que já testou de forma notável desde o VXX lançado em 2009. Quero publicar os sinais aqui para o futuro, para que eu possa estabelecer o sistema em tempo real.
(Para aqueles que não sabem, a VXX é uma nota negociada em bolsa relacionada aos futuros de curto prazo do índice de volatilidade VIX. Se você ainda não sabia o que o VXX ou o VIX é, eu o advertiria contra negociando este sistema até você aprender mais sobre comércio de volatilidade.)
O princípio deste sistema é simples: todas as sextas-feiras, você verifica se o VXX está negociando relativamente alto comparado ao seu desempenho recente. Em caso afirmativo, você compra opções de venda semanais do VXX no dinheiro somente se a opção não for muito dispendiosa. Rode a opção até o VXX ter caído para um nível relativamente baixo ou até que as opções sejam muito caras. Entre esses negócios, investimos em SSO.
As fórmulas para determinar quando o VXX é alto e baixo e quando as opções são caras são o meu molho secreto. Também molho secreto é o preço de exercício das opções e quanto do portfólio investir nas opções (ou seja, o lado da gestão do dinheiro).
Tenho certeza de que muitos de vocês irão pensar que eu fiz muito ajuste de curva aqui. Mas eu conheço os perigos da adaptação de curvas e faço o melhor que posso para evitar. As fórmulas para as avaliações VXX são muito simples. Alguns de vocês podem até mesmo descobri-los. Além disso, quando os parâmetros são alterados (sugestão, há um EMA em algum lugar), os retornos ainda são ultrajantes, mesmo que não sejam ótimos.
Usando alguns parâmetros do meio da estrada, os retornos desde 1/30/2009 são surpreendentes:
(Linearidade e crescimento R são métricas descritas em algumas das minhas outras postagens de blog e artigos.)
Estes não são os melhores valores que podem ser obtidos, mas o desejo de evitar a adaptação de curvas levou-me a seguir o sistema mais simples que forneceu os retornos mais robustos. Eu fiz uma análise multi-dim sobre isso? Eu não. Por tentativa e erro, tentei encontrar um conjunto de parâmetros em que o retorno total e o índice de Sharpe foram menos afetados pelas mudanças nesses parâmetros.
Os retornos totais usando meus parâmetros de linha de base são mostrados em um gráfico de log abaixo. Observe que isso não é por cento. Isso é 10.000 vezes o investimento original.
Claro, isso é tudo um pouco louco, mas os números são o que são.
De qualquer forma, estarei postando sinais aqui e todos nós podemos ver o que acontece.
Alguma história recente:
O sistema nos fez comprar VXX coloca em 28/03/2014 no fechamento (43.55). Nós os vendemos uma semana depois no fechamento (41,84) com lucro de cerca de 4%. Os números em () acima refletem o preço VXX - as opções em si eram obviamente diferentes, na ordem de cerca de US $ 1,50 por contrato.
O sistema nos fez comprar o VXX em 14/11/2014 no final (44.75) e uma semana depois VXX estava em 41.71. Colocamos as opções para um lucro de 14% e as vendemos mais uma semana depois, com uma perda de cerca de 9%.
Entre esses dois negócios, nós seguramos o SSO por uma perda de 3,2%.
Desde o último comércio VXX fechado em 25/4/2014, temos sido SSO longo. Esta posição aberta está vendo atualmente um ganho de 12,5% (incluindo hoje).
Assim, desde 28/03/2014, vimos um ganho líquido de cerca de 18% (contando hoje).
Desde 1/2/2014, o sistema está acima de 65%. Houve 6 negócios VXX este ano de: 16% (1/31), 14% (2/7), 14% (4/11), 11% (3/14), 4% (3/28), e -9% (4/17). Esse é um ganho líquido de 58%. O resto é de estar no SSO entre as posições VXX.
Atualmente o VXX está bem abaixo do valor de trigger, então podemos ter mais algum tempo ainda antes de outro trade VXX ser sinalizado. Enquanto isso, seguramos SSO e rezamos.
Fique atento para mais sinais e discussões.
Divulgação: O autor não tem cargos em nenhum estoque mencionado, e não há planos para iniciar qualquer cargo nas próximas 72 horas.
Sistema de negociação cagr
Sistemas de negociação 101.
A grande maioria dos comerciantes no mercado basicamente negocia sem muito de um plano. A maioria acredita que tudo o que você tem que fazer para ganhar dinheiro no mercado é ouvir as recomendações dos analistas ou notícias de última hora e então eles serão definidos para a vida.
Todo mundo que eu sei que tem "jogou" O mercado usando notícias das cabeças falantes na TV ou na Internet acabou por perder seu dinheiro e sair. Se mais de 90% dos jogadores neste jogo perderem, e 90% usam as notícias para negociar. hmmmm. estamos vendo uma correlação aqui?
Negociar era como jogar uma máquina caça-níqueis.
Era uma vez, eu também fui apanhado na digitalização da notícia para idéias comerciais. De vez em quando, eu pegava uma boa vitória ou duas, mas era como jogar uma máquina caça-níqueis - eu ganhava apenas o suficiente para me manter jogando.
Eu sempre fui um tipo de pessoa analítica, então comecei minha busca por um método de negociação repetitivo. Depois de ler várias entrevistas de comerciantes bem sucedidos, decidi seguir a rota informatizada. Muitos dos melhores traders do mundo estavam usando sistemas computadorizados para gerar seus sinais de compra e venda, e isso se encaixava bem na minha ideia de como as negociações deveriam ser.
Isso foi há uma década e, nesse período, aprendi 10% a mais sobre sistemas de negociação e o que os faz funcionar.
Filosofia do Sistema de Negociação.
A filosofia do design do sistema de negociação é usar o passado para descobrir a probabilidade de algo acontecer no futuro. Isso não significa que podemos prever o futuro - podemos reagir a ele no entanto.
Eu penso em negociar como eu jogando jogos de cartas como poker. A grande diferença é que as regras do poker são muito bem estabelecidas e repetíveis. Com o mercado de ações, as regras não são publicadas, então eu tenho que usar o passado para chegar às regras de como eu acho que o jogo deve ser jogado. Coloco minhas idéias em um computador que, por sua vez, me diz se eu teria feito bem (ao ganhar dinheiro) no passado com esses conjuntos de regras.
Não há nada de novo sob o sol.
O futuro é incognoscível, mas saber o que aconteceu no passado pode vislumbrar as probabilidades de resultados futuros. Afinal de contas, a emoção humana é a mesma agora, como era há 1000 anos atrás (e eu afirmo que são essas emoções que criam limites para nós explorarmos nos mercados).
A principal maneira de manter pontuação no jogo do mercado de ações é por quanto dinheiro você faz - não com que frequência você está certo ou errado. Você vê, se você ganhou 30% do tempo, mas seus vencedores eram 3 vezes o tamanho de seus perdedores, você ganharia dinheiro.
A maioria dos comerciantes se concentra demais em seu próprio ego em vez de jogar o jogo para ganhar dinheiro. É por isso que até mesmo os brainiacs do tipo Einstein com QIs abaulamento falham na negociação. Quando você tira a emoção da imagem e se concentra em jogar o jogo em seus termos, você pode encontrar uma fonte constante de riqueza.
Triturando os números.
Não é apenas o suficiente para ganhar dinheiro com o mercado. Eu quero não só fazer um monte de dinheiro, mas eu quero fazê-lo, mantendo meus drawdowns tão pequeno quanto possível. Se eu fizer 80% em um ano, mas eu tive que suportar uma redução de 60% durante esse tempo. Bem, esse não é um bom sistema comercial. Na verdade, um sistema comercial como esse poderia muito bem fazer você perder todo seu dinheiro em algum momento no futuro.
Então, como podemos encontrar sistemas com potencial? Testando, testando e testando novamente. Eu gosto de dizer que não uso análise técnica para encontrar meus negócios; Eu uso análises testadas.
Eu vou passar por gráficos por horas até ver o que parece ser uma vantagem. Eu então programarei minhas idéias em um computador (ou computadores dependendo da quantidade de crunching de número necessária). Em seguida, refinarei os critérios de negociação testando diferentes combinações dos indicadores que forneci ao computador.
Tudo dito, este processo leva um tempo muito longo, como até mesmo os meus novos computadores têm dificuldade em processar dados para milhares de ações por mais de 15 anos. Se é difícil de fazer, então sei que estou no caminho certo. Se fosse fácil, então todos estariam fazendo isso e eu não teria uma vantagem.
Entre as razões de ganho / dor e uma infinidade de outras estatísticas.
Uma das estatísticas mais comuns para medir o desempenho é a relação MAR. Basicamente, você pega sua taxa de crescimento anual composta (CAGR) e divide pelo seu pior levantamento durante esse tempo. Então, se o meu sistema de negociação tiver uma CAGR de 50%, e minha pior retirada foi de 25%, então a relação MAR é 2,0. Quanto maior melhor.
Em geral, descobri que quanto menor o período de tempo e quanto mais negociações, maior o MAR. Um sistema de negociação de curto prazo como o nosso Profit Taker tem um MAR em torno de 3. mesmo durante o pior mercado de urso desde 1929. Se você olhar para a sua curva de capital com drawdowns, você verá que tem sido um fabricante de dinheiro constante.
Ao lidar com períodos de negociação mais longos, as taxas de ganho / dor tendem a diminuir. O benefício é que você troca menos, e os retornos podem ser muito grandes, mas esses sistemas tomam mais um sucesso de tempos em tempos. Os sistemas de tendência seguinte tendem a ter índices de MAR mais baixos no mercado acionário.
Outra estatística importante para mim é o período de tempo entre os novos picos de equidade. Eu não quero trocar sistemas que funcionem há mais de 12 meses antes de fazer uma nova equidade elevada. É muito difícil manter o foco depois da longa retirada.
A relação MAR é muito fácil de entender, mas acho falta. Apenas saber sua taxa de crescimento e pior rebaixamento não é suficiente. Eu quero mergulhar e usar um número que me penalize não apenas por grandes perdas, mas também pelo tempo entre os novos picos de capital. Peter Martin apresentou o índice Ulcer que faz exatamente isso.
Ele dá números entre 0 (uma linha perfeitamente reta sem nenhum drawdown) e 100 (um sistema sempre em drawdown, o que certamente me daria uma úlcera).
Ao atravessar sua curva de patrimônio, penaliza você pela redução em quadrado cada vez que você está abaixo do pico patrimonial. Você pode então tomar sua taxa de crescimento anual e dividi-la pelo índice Ulcer. Eu acho que esta é de longe a melhor maneira de comparar os sistemas. Obrigado Peter Martin.
Para ganhar dinheiro, mantendo o risco baixo, você deve usar o dinheiro e a gestão de riscos adequados. A maioria vê isso como um pensamento depois da negociação. Não é! Na verdade, deve ser pensado como o aspecto mais importante da negociação. Se você arrisca demais e perde todo o seu dinheiro, você está fora do jogo.
Para cada comércio que você faz, você deve saber exatamente quantas ações você vai comprar e quanto dinheiro está em risco em qualquer ponto. Por exemplo, se você perder dinheiro em uma negociação, talvez não deva ser mais do que 1% da sua carteira total. Você pode calcular quantas ações comprar com base em seu preço de entrada e preço de parada:
# Ações = (% Risco de carteira) * (Tamanho da carteira) / (preço de compra - preço de parada)
Assim, para um portfólio de US $ 50.000 arriscando 1% (ou US $ 500):
Quando os estoques de negociação existem mais do que se preocupar com o quanto você arrisca em qualquer comércio. Você vê, os estoques estão altamente correlacionados entre si. Não só você está arriscando dinheiro em cada negócio, mas você está arriscando que todas essas ações irão falhar ao mesmo tempo. Portanto, você deve limitar o número de ações que um sistema está negociando a qualquer momento.
Meus testes mostraram uma maneira muito fácil de misturar apostas fracionadas fixas com gerenciamento de risco. Basta dividir o dinheiro para arriscar uniformemente entre 10 ou mais posições. Por exemplo:
# Ações = (Tamanho do portfólio / 10) / Preço de entrada.
Agora, nós limitamos o número de posições (10) que podem ir contra nós, e reduzimos o risco máximo no caso de uma ação ter subido (se um dos nossos estoques fosse zero, estaríamos fora de 10% no máximo ).
Um dos maiores erros que eu vejo as pessoas ao testar sistemas é significância estatística. Às vezes, um padrão específico aparecerá apenas 10-15 vezes na história. Os resultados ficam ótimos, mas quando aplicados ao mundo real, eles falham. Você vê, eu poderia escolher aleatoriamente uma determinada ação e data aleatória para comprar no aberto, então vender no final. Existem milhares de ações e cerca de 250 dias de negociação em um ano. Aposto que eu poderia encontrar alguns exemplos que ganham 100% do tempo apenas devido a chance aleatória.
Quando procuro uma vantagem na negociação, quero ver muitos exemplos. não apenas um punhado. Quando se trata de escolher entre milhares de ações, quero ver centenas, senão milhares de amostras. Dessa forma, posso determinar que não tenho simplesmente uma amostragem aleatória de negociações que funcionam bem.
Os sistemas de negociação de ações descritos neste site têm milhares de amostras para testes posteriores - muitos mais do que realmente listados, já que cada sistema tem um limite de 10 posições a qualquer momento. O software que eu uso filtra as negociações se o número máximo de posições for atingido.
Eu vi esse erro uma e outra vez. Um trader obtém um pacote básico de testes de retorno e avança para testar quais médias móveis funcionam para um estoque específico. Ai! Esta é uma maneira rápida de perder dinheiro. Se você estiver usando apenas um estoque para calcular os valores otimizados, você irá encontrar o problema descrito acima (não amostras suficientes para significância estatística).
Um conjunto de regras para milhares de ações.
Em vez disso, você deveria verificar milhares de ações para algumas combinações que funcionam para todas elas. Bem, essa é uma estatística muito mais significativa. Quando eu estou testando o que funciona para ações, eu as teste TODOS. Eu quero usar as mesmas regras para milhares de ações. Só então acredito que descobri uma vantagem.
Contabilização da Comissão, juros de margem e derrapagem.
Existem apenas muitos comerciantes por aí que não percebem o quanto as despesas extras em negociação representam. A ótima notícia é que as comissões estão caindo drasticamente (os roteiros interativos são baixos para metade de uma parcela agora). No entanto, você ainda precisa pagar juros para o seu corretor por usar a margem ao comprar ou vender curto, e você deve explicar a derrapagem.
Slippage é a quantidade de dinheiro que você perde quando uma ação não troca exatamente com seu preço de entrada. Digamos que pego um pedido para comprar no horário aberto. O horário aberto era 20,00, mas meu preço de preenchimento era 20,07. Seu escorregamento é de 7 centavos vezes o número de ações compradas (7 centavos * 1000 ações = US $ 70). Eu sempre incluo deslizamento quando testar sistemas. Eu costumo estimar o escorregamento entre 5-10% do intervalo do dia. Se um estoque se movia entre as 20.00 e as 21.00, o deslizamento era provavelmente entre 5-10 centavos.
Eventualmente, é muito possível mover o mercado com seus pedidos. Existem duas maneiras de eu combater isso: apenas negociando ações líquidas que comercializam vários milhões de dólares em ações, em média, e usando ordens de limite de parada.
As ordens de limite de parada permitem que você coloque um teto sobre quanto você está disposto a pagar por um estoque. Por exemplo, o estoque XYZ está sendo negociado às 19.00 e eu coloco uma ordem de limite para comprar às 20.00 / 20.06. Quando o estoque atinge 20,00, meu pedido para comprar no limite de 20,06 é colocado no mercado.
Termos e fórmulas de negociação do sistema.
CAGR - Taxa de crescimento anual composta. Não é bom simplesmente levar seus ganhos percentuais e dividir pelo tempo. Se você fez 50.000% em um período de 50 anos, isso não é o mesmo que dizer que você fez 1.000% ao ano. Você aplicaria uma fórmula com base em interesse composto em vez disso:
x Sqrt (Ganho percentual) - 1 (onde x é o número de anos)
(50) Sqrt (50.000%) - 1 = 13.23% (Note que estou usando a função xsquareRoot especial encontrada na maioria das calculadoras científicas. Eu não estou multiplicando por 50 no exemplo acima).
MAR - Uma medida simples para ganhar dor. Tome a taxa de crescimento anual composta (CAGR) e divida-se pela pior retirada. Se eu tenho um 50% CAGR, e meu pior rebaixamento foi de 25%, o meu rácio MAR é 2.0.
Índice de úlceras - Criado por Peter Martin, esta faixa de aumento / dor varia de 0 a 100. Zero seria uma linha perfeitamente reta sem rebaixamentos, enquanto 100 seriam diretos (dando assim uma úlcera). Tanto a profundidade quanto a duração de um rebaixamento são medidas.
Eu gosto deste modelo estatístico porque ao contrário da relação MAR, ele não penaliza demais pelo que, por definição, é um evento único (seu pior levantamento). Por favor, consulte este site para mais informações.
Razão de Martin - Tomando seu CAGR e dividindo pelo índice de Ulcer, este número lhe dará um número muito melhor para comparar sistemas de negociação. As taxas de Sharpe e as razões MAR são modelos de comparação inferiores, na minha opinião.
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Os resultados aqui listados são baseados em negociações hipotéticas. Falando claramente, esses negócios não foram realmente executados. os resultados de desempenho hipotéticos ou simulados têm certas limitações inerentes. Ao contrário de um registro de desempenho real, os resultados simulados não representam a negociação real. Além disso, uma vez que as negociações não foram realmente executadas, os resultados podem ter em (ou sobre) compensado o impacto, se houver, de certos fatores do mercado, como a falta de liquidez. Você pode ter feito melhor ou pior do que os resultados retratados.
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Sistema de negociação cagr
O uso de algoritmos durante a negociação tornou-se a parte mais crítica do negócio geral por apenas uma única empresa, a saber, UBS, Credit Sussie, Bank of America Merill Lynch e Morgan Stanley entre outros. Essas empresas estão cada vez mais implantando negociações baseadas em algoritmos para a maior parte de seus negócios, devido à mudança de tendência de obter transações simples de forma consistente e eficiente para melhorar a performance de execução geral. Além disso, à medida que as ferramentas se tornam mais sofisticadas em operação, o resultado positivo é considerado objetivo realista e desejável. A tendência de mudança para a aceitação de mais software que os humanos, a fim de melhorar o desempenho geral da execução, deverá gerar o crescimento da receita no mercado global de software de negociação de algoritmos e criará oportunidades significativas de receita para provedores de serviços de troca de algoritmos.
O Insight Partners é um provedor de pesquisa única da indústria de inteligência acionável. Ajudamos nossos clientes a obter soluções para suas necessidades de pesquisa por meio de nossos serviços de pesquisa sindicalizados e consultivos. Somos especialistas em tecnologia, mídia e telecomunicações.
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Medindo o sucesso: principais métricas de desempenho.
Quando você vê o desempenho de um sistema de negociação, como você sabe que é bom? Como você conhece o sistema certo para você? Muitas pessoas simplesmente olham para o lucro líquido assumindo que o sistema com mais lucro deve ser o melhor sistema. Isso muitas vezes está longe de ser uma boa idéia. Ao comparar os sistemas de negociação durante o processo de desenvolvimento ou ao comparar sistemas antes de fazer uma compra, é bom ter algumas métricas disponíveis que permitirão comparar o sistema com um benchmark hipotético ou com outro sistema. Não há uma única pontuação que você possa usar, que funcionará para todos, já que todos nós temos tolerâncias de risco e definições únicas sobre o que consideramos negociável. Da mesma forma, nem todos os sistemas de pontuação são iguais ou realizados em todas as circunstâncias. No entanto, neste artigo, eu vou falar sobre meus métodos favoritos usados para marcar e classificar os sistemas de negociação. Estas são as principais métricas de desempenho do sistema que uso durante o processo de desenvolvimento do sistema.
Número de operações.
Qualquer sistema comercial deve ter um & # 8220; significativo & # 8221; número de negociações. O que é significativo? Bem, isso varia. Para um sistema de swing que não leva mais do que 10 negociações por ano, ter 100 trades é bom. Isso representa cerca de 10 anos de testes históricos. Como um determinado sistema de negociação começa a produzir mais transações por ano, eu esperaria ver mais negociações utilizadas durante o backtesting.
Fator de lucro.
Embora o lucro líquido possa ser um fator na sua decisão sobre um sistema de comércio específico, o fator de lucro é muitas vezes ainda mais importante na minha opinião. Fator de lucro mede a eficiência do seu sistema de negociação. O fator de lucro é calculado dividindo o lucro gerado pelas perdas geradas. Um fator de lucro de 1,5 indica por cada dois dólares perdidos, ganham três dólares ($ 3 vitórias / $ 2 perdidos = 1,5). Obviamente, um número acima de 1.0 significa que você está ganhando dinheiro. Eu gosto de ver um fator de lucro de 1,5 ou superior.
Lucro Médio Por Negociação.
Como fator de lucro, o lucro médio por negociação me diz se um sistema está ganhando dinheiro suficiente em cada negociação. Ao projetar um sistema de negociação, eu gosto de ver um comércio médio lucrativo acima de US $ 50 antes que as comissões e as devoluções sejam deduzidas em um mínimo absoluto. Se o lucro líquido médio for superior a US $ 50 com comissões e derrapagens deduzidas, isso é ainda melhor. Quanto maior o lucro médio por comércio, melhor.
Porcentagem de negócios vencedores.
Eu não acompanho isso demais. Eu tomo nota disso, mas isso não é tão importante para mim. A porcentagem de negociações vencedoras é simplesmente o número de negócios que geraram um lucro líquido positivo dividido por todas as negociações realizadas. Este fator pode ser importante se você não quiser ter uma grande série de perdedores. Por exemplo, muitas vezes os sistemas de tendências a longo prazo podem ser muito lucrativos, mas apenas têm uma taxa de ganhos de 40% ou menos. Você consegue muitos negócios perdidos? Talvez você esteja confortável apenas com sistemas que tendem a produzir mais negociações vencedoras do que perder negócios. Se sim, então um sistema com uma taxa de ganho de 60% ou mais seria melhor para você. Por cento de negociações vencedoras é um indicador de tolerância psicológica que irá variar entre as pessoas.
Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR)
Isso descreve o crescimento como se fosse uma taxa de retorno estável e fixa. Obviamente, isso não acontece ao negociar, pois seu sistema comercial produz uma curva de equidade irregular ao longo do tempo. No entanto, esta é uma maneira de facilitar seu retorno ao longo do mesmo período de negociação. Digamos que seu sistema comercial produz um CAGR de 5% ao longo de um período de 10 anos. Durante esse mesmo período, você possui um CD do banco que também produz um retorno de 5% no mesmo período. Isso faz do CD um investimento melhor? Talvez. Uma coisa a ter em mente é esta: o cálculo CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Por exemplo, enquanto o sistema de negociação pode retomar 5% de CAGR ao longo de 10 anos, seu dinheiro está ativamente no mercado por uma fração do tempo. Na maioria das vezes, está sentando ocioso em sua conta de corretagem ou futuro aguardando o próximo sinal de negociação. A CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Lembre-se, um retorno de 5% no CD é realizado apenas se o seu dinheiro estiver trancado 100% do tempo. Com o nosso sistema de troca de exemplo, nosso dinheiro também é liberado para ser usado em outros instrumentos.
Retorno ajustado ao risco (RAR)
Este cálculo leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco no mercado. Isso é feito tomando o CAGR e dividindo-o pela exposição. A exposição é a porcentagem de tempo (durante o período de teste) de que seu dinheiro estava ativamente no mercado. Eu gosto de ver um valor de 50% ou melhor.
Maximum Intraday Drawdown e The Equity Curve.
Quão grande são essas retiradas? Posso lidar mentalmente com essa redução? Nessa linha, também vejo a forma da curva patrimonial. Ele sobe com recuos superficiais ou tem recuos acentuados? Há longos períodos prolongados sem novas elevações de capital? Idealmente, a curva de equidade deve crescer à medida que o tempo passa, criando novos níveis de capital com retrocessos pouco profundos.
Este é aquele que você não vê muito. O t-Test é um teste estatístico usado para avaliar a probabilidade de os resultados do seu sistema comercial terem ocorrido por acaso sozinhos. Você gostaria de ver um valor superior a 1,6, o que indica que os resultados da negociação são mais prováveis de não se basear no acaso. Qualquer outro valor abaixo indica que os resultados da negociação podem ser baseados no acaso. O valor do teste-t deve ser calculado com no mínimo 30 negociações. Abaixo está o cálculo do teste t.
t = raiz quadrada (número de negócios) * (lucro médio por comércio / desvio padrão de negócios)
Expectativa.
A expectativa é um conceito que foi descrito no livro de Van Tharps # 8220; Trade Your Way To Financial Freedom & # 8221 ;. A expectativa diz-lhe, em média, o quanto você espera fazer por dólar em risco. Expectativa também pode ser um valor que você otimiza ao testar diferentes combinações de entrada de estratégia. Enquanto a computação da verdadeira expectativa de um sistema de negociação está além deste artigo, pode ser estimada com a seguinte fórmula simples.
Expectativa = lucro líquido médio por comércio / | Média perdendo comércio em dólares |
Para aqueles que não estão muito familiarizados com a matemática, as linhas verticais em torno do & ldquo; Perder média em dólares & # 8221; indica que o valor absoluto deve ser usado. Isto significa simplesmente se o número é um valor negativo, deixamos o sinal negativo, tornando o valor positivo.
Pontuação de Expectativa.
Esse valor é um valor de expectativa anualizada que produz um número objetivo que pode ser usado na comparação de vários sistemas de negociação. Essencialmente, os fatores da Pontuação de Expectativa em & # 8220; oportunidade; # 8221; no valor, levando em consideração a freqüência com que o sistema de negociação fornecido produz negócios. Assim, esta pontuação permite comparar sistemas de negociação muito diferentes. Quanto maior a expectativa, mais rentável o sistema.
Expectancy Score = Expectancy * Número de negócios * 365 / Número de dias de negociação da estratégia.
Conclusão.
Com os valores acima, podemos obter uma imagem decente sobre o desempenho do sistema. Existem, é claro, outros valores que você poderia avaliar e ainda mais que você pode fazer, como passar os negócios históricos através de um simulador de Monte Carlo. Mas esses valores discutidos neste artigo são os valores importantes que eu utilizo ao projetar um sistema ou ao avaliar um sistema de comércio de terceiros.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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você coloca corretamente & # 8220; número de negociações & # 8221; no topo da sua lista, porque todas as outras métricas dependem da validade da sua amostra.
Infelizmente, você parece seguir uma linha de raciocínio (como muitos outros fazem) que eu acredito ser falso: isso está dando importância ao período de tempo que a amostra é derivada. Você argumentou que 100 negócios são bons se eles cobrem 10 anos.
Bem, 100 trades são 100 comércios independentemente do período. Portanto, a questão importante é se uma amostra de 100 tem ou não validade.
Para uma leitura com abertura de olho eu recomendo fortemente: Kahneman, & # 8220; Thinking Fast And Slow & # 8221 ;, pg. 109ss.
O ponto que ele faz é que pequenas amostras podem ser facilmente impactadas por outliers (raros). Este efeito não é de forma alguma reduzido, simplesmente porque sua amostra cobre um período de tempo mais longo!
Apenas como exemplo: como são válidos os resultados do sistema com base em 1000 anos de trades? Muito válido?
Bem, e se as regras forem comprar o principal índice acionário no final do último dia do século e vender no aberto no dia seguinte? Isso daria a você 10 grandes negociações para basear sua análise. Agora, quão válido é isso?
Então, como podemos lidar com o problema outlier?
Minha sugestão é cortar o x% superior de seus negócios vencedores (5% -10% parece razoável para mim) e examinar o quanto seu desempenho se degrada (medido por qualquer métrica que você deseja aplicar). Isso é chamado de análise de sensibilidade e mostrará o quanto seu desempenho total depende de alguns grandes negócios (que provavelmente serão outliers que não repetirão o máximo ou no futuro).
Um segundo método é o teste t que você mencionou. A única diferença que eu faria é aplicá-la no lucro ajustado pelo risco (ou perda) por comércio, não no P / L absoluto. Basicamente, você divide o resultado (em quantidade de dólares) pelo risco conforme definido pela parada inicial (também em quantidade de dólares). A partir desses números, você calcula a média e o desvio padrão que entram na fórmula mostrada acima.
De qualquer forma, tente obter uma cópia desse livro, que recomendo vivamente a todos os comerciantes!
Eu geralmente concordaria com o que você diz sobre o tamanho da amostra, e uma questão que eu gostaria de dirigir para Jeff era se, como a maioria dos procedimentos estatísticos transferidos para análise de dados de mercado, não é necessário um tamanho de amostra maior que 10 para o T - Teste?
No que diz respeito à sua sugestão acima, porém ("cortar o x% superior de seus negócios vencedores & # 8221;), isso não depende da natureza da estratégia em questão? Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outontes com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante.
Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem um tamanho de amostra muito grande, corre o risco de criar um cisne negro contraproducente e # 8220; exclusão de estilo que não é representativa do efeito pretendido deste processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você arrisca a introduzir uma nova contramedida outlier.
Estaria interessado em ouvir seus pensamentos sobre isso se me expliquei o bastante.
Claro, acima deveria ter lido X-n% & # 8211; não há & # 8220; editar & # 8221; botão como nos fóruns!
Obrigado novamente pela resposta pensativa. Desculpe por voltar a este tópico dias depois. Foi uma semana agitada na semana passada. Eu ouvi muitas coisas boas sobre "Pensando rápido e devagar. # 8221 ;. I & # 8217; atualmente lendo & # 8220; The Big Short & # 8221; e adicionará sua recomendação à minha lista de leitura.
Não tenho a certeza se eu entendi seu comentário corretamente, então perdoe-me se a minha resposta não deve corresponder ao que quis dizer.
O objetivo do procedimento de corte & # 8220; & # 8221; é descobrir em que medida os resultados dos testes foram impactados por outliers. Se houver um grande impacto, você tem um alto risco de que os resultados do SAMPLE (teste) NÃO sejam representativos do desempenho da vida real mais tarde.
& gt; & gt; & gt; & # 8221; & # 8230; isto não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221; & lt; & lt; curva de equidade robusta com alta variação).
& gt; & gt; & # 8221; Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outlier com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante. # 8221; & lt; & lt; & gt; & gt; & # 8221; Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem muito grande Tamanho da amostra, corre o risco de criar uma exclusão contraproducente de estilo "cisne negro" que não seja representativa do efeito pretendido desse processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você corre o risco de introduzir uma contramedida adicional outlier. & # 8221; & lt; & lt; & lt;
Não tenho certeza do que você quis dizer com este parágrafo. O que eu falo é eliminar as negociações das avaliações estatísticas. Claro que NÃO DEVE introduzir nenhuma regra no seu sistema que corta "home runs & quot; curto se eles realmente acontecessem. Meu objetivo é ver se o sistema pode aguentar se os excelentes negócios são muito menos freqüentes (na vida real) do que a amostra pode fazer você acreditar que eles podem ser.
Ansioso por sua resposta,
Algum comentário sobre o período de lookback versus o tamanho da amostra? A propósito: o sistema que descrevi é denominado "Millenium Bull" e disponível para alguns créditos galácticos em JabbaTheHut =: p.
Desculpe, parece haver um problema. Tento inserir a seção perdida agora:
& # 8221; & # 8230; isso não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221;
Na verdade, este procedimento REVELA a natureza do sistema. É constituído por lucros de tamanho uniforme (pequeno impacto de outliers = curva de patrimônio suave com pouca variação) ou alguns "homeruns" e # 8221; (grande impacto de outliers = & gt; curva patrimonial robusta com alta variância).
P. S. Jeff, fique à vontade para deletar o primeiro repost.
E quanto a avaliar o desempenho da OOS ou verificar se algum desempenho da OOS foi feito?
Enquanto este artigo não fala especificamente sobre fora da amostra versus na amostra, aplicam-se as mesmas métricas. Não durante todos os casos, o desempenho da OOS disponível quando se procura comprar um sistema, no entanto, este é um passo importante no teste. Se você estiver desenvolvendo um sistema, você sempre deve testar os dados do OOS, pois oferece uma melhor idéia do desempenho do seu sistema. O próximo passo é testá-lo em dados reais. Muitas pessoas ficam chocadas ao ver seu sistema não funcionar no mercado ao vivo enquanto as barras se formam em tempo real. Muitas vezes, isso é devido a um entendimento incompleto sobre como as barras são construídas, tick-by-tick e como o código de negociação é executado em relação a esses dados. Isso é muito importante para os sistemas de negociação intradia.
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A curva de equidade acima mostra os rendimentos diários cumulativos do sistema de negociação The Summit, rastreados todos os dias no final. A curva compreende cerca de 1800 dias de negociação e existem cerca de 1490 negociações hipotéticas:
Diminuição máxima diária = -40% (composto -40%)
frequência de comércio = 4,18 transacções por semana, em média.
O sistema comercializa UVXY etp INTRADAY no mercado aberto às 9h30 da manhã, principalmente no curto prazo UVXY. Uma versão mais conservadora comercializa VXX em vez de UVXY, reduzindo a redução combinada para -18,6% e CAGR para 88,8%
A Cúpula aproveita tanto o comportamento de rotação quanto o preço VXX. O backtest se estende desde o início do início da VXX em janeiro de 2009 até o presente.
E quanto ao efeito de composição? A redução extremamente baixa do sistema The Summit permite aos comerciantes reinvestir lucros sem incorrer em perdas financeiras excessivas. Abaixo está a curva de capital composto:
US $ 10.000 investidos em janeiro de 2009 teriam crescido para mais de US $ 29.264.255 até o início de março de 2017.
O risco permanece baixo mesmo que os ganhos sejam reinvestidos.
Por fim, o gráfico de redução combinado:
Abaixo, você pode observar os retornos percentuais mensais cumulativos (não compostos):
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I. Estratégia de negociação.
Fonte: Kaufman, P. J. (2013). Sistemas e Métodos de Negociação. Nova Jersey: John Wiley & amp; Conceito Sons, Inc.: Tendência na sequência da estratégia de negociação com base nos filtros SMA (Simple Moving Average). Meta de pesquisa: para comparar a média móvel simples (SMA) contra a média móvel de casco (HMA). Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Filtro de comércio: operações longas: Fast_SMA [i-1] & gt; Slow_SMA [i-1]. Operações curtas: Fast_SMA [i-1] & lt; Slow_SMA [i-1]. Índice: i.
Barra atual. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 36 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis testadas: Slow_SMA_Length, Fast_SMA_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
Fast_SMA (Close, Fast_SMA_Length) é um & # 8220; fast & # 8221; média móvel simples do preço de fechamento ao longo de um período de Fast_SMA_Length.
Fast_SMA_Length = Fast_SMA_Index × Slow_SMA_Length.
Fast_SMA_Index = [0.2, 0.98], Passo = 0.02;
Fast_SMA [i-1] & gt; Slow_SMA [i-1].
Fast_SMA [i-1] & lt; Slow_SMA [i-1].
O sistema de inversão de 2 fases (longo / curto).
Negociações curtas: uma venda no aberto é colocada após um Sinal Curto.
Fast_SMA_Index = [0.2, 0.98], Passo = 0.02.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis testadas: Slow_SMA_Length, Fast_SMA_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 2 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Avaliação comparativa.
Nós comparamos a estratégia do caso base contra alternativas:
Caso # 1: Slow_SMA_Length = 250; Fast_SMA_Index = 0,25 (Base Case).
Caso # 2: Slow_SMA_Length = 500; Fast_SMA_Index = 0,25.
Caso # 3: Slow_SMA_Length = 750; Fast_SMA_Index = 0,25.
Caso # 4: Slow_SMA_Length = 1000; Fast_SMA_Index = 0,25.
Tabela 2 | Entradas: Tabela 1; Dimensão Fracionada Fixa: 1%; Comissão & amp; Slippage: R $ 100 Turno redondo.
V. Classificação: filtro de média móvel simples (SMA) | Estratégia de Negociação.
VI. Resumo.
(i) O Simple Moving Average (SMA) é menos robusto do que o Hull Moving Average (HMA); (ii) Com base nos testes de sensibilidade acima, os parâmetros SMA preferidos são: 100 ≤ Slow_SMA_Length ≤ 600; 0,2 ≤ Fast_SMA_Index ≤ 0,5 (Figura 1-2).
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS APRESENTADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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O uso de algoritmos durante a negociação tornou-se a parte mais crítica do negócio geral por apenas uma única empresa, a saber, UBS, Credit Sussie, Bank of America Merill Lynch e Morgan Stanley entre outros. Essas empresas estão cada vez mais implantando negociações baseadas em algoritmos para a maior parte de seus negócios, devido à mudança de tendência de obter transações simples de forma consistente e eficiente para melhorar a performance de execução geral. Além disso, à medida que as ferramentas se tornam mais sofisticadas em operação, o resultado positivo é considerado objetivo realista e desejável. A tendência de mudança para a aceitação de mais software que os humanos, a fim de melhorar o desempenho geral da execução, deverá gerar o crescimento da receita no mercado global de software de negociação de algoritmos e criará oportunidades significativas de receita para provedores de serviços de troca de algoritmos.
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Medindo o sucesso: principais métricas de desempenho.
Quando você vê o desempenho de um sistema de negociação, como você sabe que é bom? Como você conhece o sistema certo para você? Muitas pessoas simplesmente olham para o lucro líquido assumindo que o sistema com mais lucro deve ser o melhor sistema. Isso muitas vezes está longe de ser uma boa idéia. Ao comparar os sistemas de negociação durante o processo de desenvolvimento ou ao comparar sistemas antes de fazer uma compra, é bom ter algumas métricas disponíveis que permitirão comparar o sistema com um benchmark hipotético ou com outro sistema. Não há uma única pontuação que você possa usar, que funcionará para todos, já que todos nós temos tolerâncias de risco e definições únicas sobre o que consideramos negociável. Da mesma forma, nem todos os sistemas de pontuação são iguais ou realizados em todas as circunstâncias. No entanto, neste artigo, eu vou falar sobre meus métodos favoritos usados para marcar e classificar os sistemas de negociação. Estas são as principais métricas de desempenho do sistema que uso durante o processo de desenvolvimento do sistema.
Número de operações.
Qualquer sistema comercial deve ter um & # 8220; significativo & # 8221; número de negociações. O que é significativo? Bem, isso varia. Para um sistema de swing que não leva mais do que 10 negociações por ano, ter 100 trades é bom. Isso representa cerca de 10 anos de testes históricos. Como um determinado sistema de negociação começa a produzir mais transações por ano, eu esperaria ver mais negociações utilizadas durante o backtesting.
Fator de lucro.
Embora o lucro líquido possa ser um fator na sua decisão sobre um sistema de comércio específico, o fator de lucro é muitas vezes ainda mais importante na minha opinião. Fator de lucro mede a eficiência do seu sistema de negociação. O fator de lucro é calculado dividindo o lucro gerado pelas perdas geradas. Um fator de lucro de 1,5 indica por cada dois dólares perdidos, ganham três dólares ($ 3 vitórias / $ 2 perdidos = 1,5). Obviamente, um número acima de 1.0 significa que você está ganhando dinheiro. Eu gosto de ver um fator de lucro de 1,5 ou superior.
Lucro Médio Por Negociação.
Como fator de lucro, o lucro médio por negociação me diz se um sistema está ganhando dinheiro suficiente em cada negociação. Ao projetar um sistema de negociação, eu gosto de ver um comércio médio lucrativo acima de US $ 50 antes que as comissões e as devoluções sejam deduzidas em um mínimo absoluto. Se o lucro líquido médio for superior a US $ 50 com comissões e derrapagens deduzidas, isso é ainda melhor. Quanto maior o lucro médio por comércio, melhor.
Porcentagem de negócios vencedores.
Eu não acompanho isso demais. Eu tomo nota disso, mas isso não é tão importante para mim. A porcentagem de negociações vencedoras é simplesmente o número de negócios que geraram um lucro líquido positivo dividido por todas as negociações realizadas. Este fator pode ser importante se você não quiser ter uma grande série de perdedores. Por exemplo, muitas vezes os sistemas de tendências a longo prazo podem ser muito lucrativos, mas apenas têm uma taxa de ganhos de 40% ou menos. Você consegue muitos negócios perdidos? Talvez você esteja confortável apenas com sistemas que tendem a produzir mais negociações vencedoras do que perder negócios. Se sim, então um sistema com uma taxa de ganho de 60% ou mais seria melhor para você. Por cento de negociações vencedoras é um indicador de tolerância psicológica que irá variar entre as pessoas.
Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR)
Isso descreve o crescimento como se fosse uma taxa de retorno estável e fixa. Obviamente, isso não acontece ao negociar, pois seu sistema comercial produz uma curva de equidade irregular ao longo do tempo. No entanto, esta é uma maneira de facilitar seu retorno ao longo do mesmo período de negociação. Digamos que seu sistema comercial produz um CAGR de 5% ao longo de um período de 10 anos. Durante esse mesmo período, você possui um CD do banco que também produz um retorno de 5% no mesmo período. Isso faz do CD um investimento melhor? Talvez. Uma coisa a ter em mente é esta: o cálculo CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Por exemplo, enquanto o sistema de negociação pode retomar 5% de CAGR ao longo de 10 anos, seu dinheiro está ativamente no mercado por uma fração do tempo. Na maioria das vezes, está sentando ocioso em sua conta de corretagem ou futuro aguardando o próximo sinal de negociação. A CAGR não leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco. Lembre-se, um retorno de 5% no CD é realizado apenas se o seu dinheiro estiver trancado 100% do tempo. Com o nosso sistema de troca de exemplo, nosso dinheiro também é liberado para ser usado em outros instrumentos.
Retorno ajustado ao risco (RAR)
Este cálculo leva em consideração o tempo em que seu dinheiro está em risco no mercado. Isso é feito tomando o CAGR e dividindo-o pela exposição. A exposição é a porcentagem de tempo (durante o período de teste) de que seu dinheiro estava ativamente no mercado. Eu gosto de ver um valor de 50% ou melhor.
Maximum Intraday Drawdown e The Equity Curve.
Quão grande são essas retiradas? Posso lidar mentalmente com essa redução? Nessa linha, também vejo a forma da curva patrimonial. Ele sobe com recuos superficiais ou tem recuos acentuados? Há longos períodos prolongados sem novas elevações de capital? Idealmente, a curva de equidade deve crescer à medida que o tempo passa, criando novos níveis de capital com retrocessos pouco profundos.
Este é aquele que você não vê muito. O t-Test é um teste estatístico usado para avaliar a probabilidade de os resultados do seu sistema comercial terem ocorrido por acaso sozinhos. Você gostaria de ver um valor superior a 1,6, o que indica que os resultados da negociação são mais prováveis de não se basear no acaso. Qualquer outro valor abaixo indica que os resultados da negociação podem ser baseados no acaso. O valor do teste-t deve ser calculado com no mínimo 30 negociações. Abaixo está o cálculo do teste t.
t = raiz quadrada (número de negócios) * (lucro médio por comércio / desvio padrão de negócios)
Expectativa.
A expectativa é um conceito que foi descrito no livro de Van Tharps # 8220; Trade Your Way To Financial Freedom & # 8221 ;. A expectativa diz-lhe, em média, o quanto você espera fazer por dólar em risco. Expectativa também pode ser um valor que você otimiza ao testar diferentes combinações de entrada de estratégia. Enquanto a computação da verdadeira expectativa de um sistema de negociação está além deste artigo, pode ser estimada com a seguinte fórmula simples.
Expectativa = lucro líquido médio por comércio / | Média perdendo comércio em dólares |
Para aqueles que não estão muito familiarizados com a matemática, as linhas verticais em torno do & ldquo; Perder média em dólares & # 8221; indica que o valor absoluto deve ser usado. Isto significa simplesmente se o número é um valor negativo, deixamos o sinal negativo, tornando o valor positivo.
Pontuação de Expectativa.
Esse valor é um valor de expectativa anualizada que produz um número objetivo que pode ser usado na comparação de vários sistemas de negociação. Essencialmente, os fatores da Pontuação de Expectativa em & # 8220; oportunidade; # 8221; no valor, levando em consideração a freqüência com que o sistema de negociação fornecido produz negócios. Assim, esta pontuação permite comparar sistemas de negociação muito diferentes. Quanto maior a expectativa, mais rentável o sistema.
Expectancy Score = Expectancy * Número de negócios * 365 / Número de dias de negociação da estratégia.
Conclusão.
Com os valores acima, podemos obter uma imagem decente sobre o desempenho do sistema. Existem, é claro, outros valores que você poderia avaliar e ainda mais que você pode fazer, como passar os negócios históricos através de um simulador de Monte Carlo. Mas esses valores discutidos neste artigo são os valores importantes que eu utilizo ao projetar um sistema ou ao avaliar um sistema de comércio de terceiros.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Estratégia quebrada ou mudança de mercado: investigação de desempenho insuficiente.
você coloca corretamente & # 8220; número de negociações & # 8221; no topo da sua lista, porque todas as outras métricas dependem da validade da sua amostra.
Infelizmente, você parece seguir uma linha de raciocínio (como muitos outros fazem) que eu acredito ser falso: isso está dando importância ao período de tempo que a amostra é derivada. Você argumentou que 100 negócios são bons se eles cobrem 10 anos.
Bem, 100 trades são 100 comércios independentemente do período. Portanto, a questão importante é se uma amostra de 100 tem ou não validade.
Para uma leitura com abertura de olho eu recomendo fortemente: Kahneman, & # 8220; Thinking Fast And Slow & # 8221 ;, pg. 109ss.
O ponto que ele faz é que pequenas amostras podem ser facilmente impactadas por outliers (raros). Este efeito não é de forma alguma reduzido, simplesmente porque sua amostra cobre um período de tempo mais longo!
Apenas como exemplo: como são válidos os resultados do sistema com base em 1000 anos de trades? Muito válido?
Bem, e se as regras forem comprar o principal índice acionário no final do último dia do século e vender no aberto no dia seguinte? Isso daria a você 10 grandes negociações para basear sua análise. Agora, quão válido é isso?
Então, como podemos lidar com o problema outlier?
Minha sugestão é cortar o x% superior de seus negócios vencedores (5% -10% parece razoável para mim) e examinar o quanto seu desempenho se degrada (medido por qualquer métrica que você deseja aplicar). Isso é chamado de análise de sensibilidade e mostrará o quanto seu desempenho total depende de alguns grandes negócios (que provavelmente serão outliers que não repetirão o máximo ou no futuro).
Um segundo método é o teste t que você mencionou. A única diferença que eu faria é aplicá-la no lucro ajustado pelo risco (ou perda) por comércio, não no P / L absoluto. Basicamente, você divide o resultado (em quantidade de dólares) pelo risco conforme definido pela parada inicial (também em quantidade de dólares). A partir desses números, você calcula a média e o desvio padrão que entram na fórmula mostrada acima.
De qualquer forma, tente obter uma cópia desse livro, que recomendo vivamente a todos os comerciantes!
Eu geralmente concordaria com o que você diz sobre o tamanho da amostra, e uma questão que eu gostaria de dirigir para Jeff era se, como a maioria dos procedimentos estatísticos transferidos para análise de dados de mercado, não é necessário um tamanho de amostra maior que 10 para o T - Teste?
No que diz respeito à sua sugestão acima, porém ("cortar o x% superior de seus negócios vencedores & # 8221;), isso não depende da natureza da estratégia em questão? Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outontes com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante.
Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem um tamanho de amostra muito grande, corre o risco de criar um cisne negro contraproducente e # 8220; exclusão de estilo que não é representativa do efeito pretendido deste processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você arrisca a introduzir uma nova contramedida outlier.
Estaria interessado em ouvir seus pensamentos sobre isso se me expliquei o bastante.
Claro, acima deveria ter lido X-n% & # 8211; não há & # 8220; editar & # 8221; botão como nos fóruns!
Obrigado novamente pela resposta pensativa. Desculpe por voltar a este tópico dias depois. Foi uma semana agitada na semana passada. Eu ouvi muitas coisas boas sobre "Pensando rápido e devagar. # 8221 ;. I & # 8217; atualmente lendo & # 8220; The Big Short & # 8221; e adicionará sua recomendação à minha lista de leitura.
Não tenho a certeza se eu entendi seu comentário corretamente, então perdoe-me se a minha resposta não deve corresponder ao que quis dizer.
O objetivo do procedimento de corte & # 8220; & # 8221; é descobrir em que medida os resultados dos testes foram impactados por outliers. Se houver um grande impacto, você tem um alto risco de que os resultados do SAMPLE (teste) NÃO sejam representativos do desempenho da vida real mais tarde.
& gt; & gt; & gt; & # 8221; & # 8230; isto não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221; & lt; & lt; curva de equidade robusta com alta variação).
& gt; & gt; & # 8221; Por exemplo, dado um tamanho de amostra de 100 e uma estratégia exreme dependente de outlier com uma taxa de ganhos de 10%, então cortar os 10% superiores significa desconsiderar um único comércio. No entanto, em uma média de 10.000 negócios, o X% superior pode, em média, ser apenas um pouco mais rentável do que o X + n% superior, no caso do tamanho da amostra de 100 o comércio X% superior (ou seja, o único comércio selecionado ), podem ser muitos múltiplos mais lucrativos do que o X + n% restante. # 8221; & lt; & lt; & gt; & gt; & # 8221; Em outras palavras, o que você descreve, com certos tipos de sistemas e sem muito grande Tamanho da amostra, corre o risco de criar uma exclusão contraproducente de estilo "cisne negro" que não seja representativa do efeito pretendido desse processo. Em vez de mitigar o impacto de outliers, você corre o risco de introduzir uma contramedida adicional outlier. & # 8221; & lt; & lt; & lt;
Não tenho certeza do que você quis dizer com este parágrafo. O que eu falo é eliminar as negociações das avaliações estatísticas. Claro que NÃO DEVE introduzir nenhuma regra no seu sistema que corta "home runs & quot; curto se eles realmente acontecessem. Meu objetivo é ver se o sistema pode aguentar se os excelentes negócios são muito menos freqüentes (na vida real) do que a amostra pode fazer você acreditar que eles podem ser.
Ansioso por sua resposta,
Algum comentário sobre o período de lookback versus o tamanho da amostra? A propósito: o sistema que descrevi é denominado "Millenium Bull" e disponível para alguns créditos galácticos em JabbaTheHut =: p.
Desculpe, parece haver um problema. Tento inserir a seção perdida agora:
& # 8221; & # 8230; isso não depende da natureza da estratégia em questão? & # 8221;
Na verdade, este procedimento REVELA a natureza do sistema. É constituído por lucros de tamanho uniforme (pequeno impacto de outliers = curva de patrimônio suave com pouca variação) ou alguns "homeruns" e # 8221; (grande impacto de outliers = & gt; curva patrimonial robusta com alta variância).
P. S. Jeff, fique à vontade para deletar o primeiro repost.
E quanto a avaliar o desempenho da OOS ou verificar se algum desempenho da OOS foi feito?
Enquanto este artigo não fala especificamente sobre fora da amostra versus na amostra, aplicam-se as mesmas métricas. Não durante todos os casos, o desempenho da OOS disponível quando se procura comprar um sistema, no entanto, este é um passo importante no teste. Se você estiver desenvolvendo um sistema, você sempre deve testar os dados do OOS, pois oferece uma melhor idéia do desempenho do seu sistema. O próximo passo é testá-lo em dados reais. Muitas pessoas ficam chocadas ao ver seu sistema não funcionar no mercado ao vivo enquanto as barras se formam em tempo real. Muitas vezes, isso é devido a um entendimento incompleto sobre como as barras são construídas, tick-by-tick e como o código de negociação é executado em relação a esses dados. Isso é muito importante para os sistemas de negociação intradia.
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Explorando padrões de estrutura de termo de futuros para entender melhor a volatilidade do mercado com o VIX.
O Summit & # 8211; Sistema proprietário.
A curva de equidade acima mostra os rendimentos diários cumulativos do sistema de negociação The Summit, rastreados todos os dias no final. A curva compreende cerca de 1800 dias de negociação e existem cerca de 1490 negociações hipotéticas:
Diminuição máxima diária = -40% (composto -40%)
frequência de comércio = 4,18 transacções por semana, em média.
O sistema comercializa UVXY etp INTRADAY no mercado aberto às 9h30 da manhã, principalmente no curto prazo UVXY. Uma versão mais conservadora comercializa VXX em vez de UVXY, reduzindo a redução combinada para -18,6% e CAGR para 88,8%
A Cúpula aproveita tanto o comportamento de rotação quanto o preço VXX. O backtest se estende desde o início do início da VXX em janeiro de 2009 até o presente.
E quanto ao efeito de composição? A redução extremamente baixa do sistema The Summit permite aos comerciantes reinvestir lucros sem incorrer em perdas financeiras excessivas. Abaixo está a curva de capital composto:
US $ 10.000 investidos em janeiro de 2009 teriam crescido para mais de US $ 29.264.255 até o início de março de 2017.
O risco permanece baixo mesmo que os ganhos sejam reinvestidos.
Por fim, o gráfico de redução combinado:
Abaixo, você pode observar os retornos percentuais mensais cumulativos (não compostos):
Subscreva o sistema da cimeira.
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COMÉRCIO DE FUTUROS DE PRODUTOS COMERCIAIS FUTUROS E FOREX TRADING TEM GRANDES RECOMENDAÇÕES POTENCIAIS, MAS TAMBÉM GRANDES RISCOS POTENCIAIS. VOCE DEVE SER CONSCIENTE DOS RISCOS E ESTÁ DISPONIVO PARA ACEITAR-LOS PARA INVESTIR NOS MERCADOS DE FUTUROS E OPÇÕES. NÃO COMER COM DINHEIRO, NÃO PODE SEGUIR PARA PERDER. ESTA NÃO É SOLICITAÇÃO OU OFERTA PARA COMPRAR / VENDER FUTUROS OU FOREX. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSÍVEL ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS DISCUSSOS NESTE WEB SITE. O DESEMPENHO PASSADO DE QUALQUER SISTEMA DE NEGOCIAÇÃO OU METODOLOGIA NÃO É NECESSÁRIO INDICATIVO DE RESULTADOS FUTUROS. CLÁUSULA CFTC 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS APRESENTADOS.
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R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Fonte: Kaufman, P. J. (2013). Sistemas e Métodos de Negociação. Nova Jersey: John Wiley & amp; Conceito Sons, Inc.: Tendência na sequência da estratégia de negociação com base nos filtros SMA (Simple Moving Average). Meta de pesquisa: para comparar a média móvel simples (SMA) contra a média móvel de casco (HMA). Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1-2. Filtro de comércio: operações longas: Fast_SMA [i-1] & gt; Slow_SMA [i-1]. Operações curtas: Fast_SMA [i-1] & lt; Slow_SMA [i-1]. Índice: i.
Barra atual. Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 36 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis testadas: Slow_SMA_Length, Fast_SMA_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
Fast_SMA (Close, Fast_SMA_Length) é um & # 8220; fast & # 8221; média móvel simples do preço de fechamento ao longo de um período de Fast_SMA_Length.
Fast_SMA_Length = Fast_SMA_Index × Slow_SMA_Length.
Fast_SMA_Index = [0.2, 0.98], Passo = 0.02;
Fast_SMA [i-1] & gt; Slow_SMA [i-1].
Fast_SMA [i-1] & lt; Slow_SMA [i-1].
O sistema de inversão de 2 fases (longo / curto).
Negociações curtas: uma venda no aberto é colocada após um Sinal Curto.
Fast_SMA_Index = [0.2, 0.98], Passo = 0.02.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis testadas: Slow_SMA_Length, Fast_SMA_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 2 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Avaliação comparativa.
Nós comparamos a estratégia do caso base contra alternativas:
Caso # 1: Slow_SMA_Length = 250; Fast_SMA_Index = 0,25 (Base Case).
Caso # 2: Slow_SMA_Length = 500; Fast_SMA_Index = 0,25.
Caso # 3: Slow_SMA_Length = 750; Fast_SMA_Index = 0,25.
Caso # 4: Slow_SMA_Length = 1000; Fast_SMA_Index = 0,25.
Tabela 2 | Entradas: Tabela 1; Dimensão Fracionada Fixa: 1%; Comissão & amp; Slippage: R $ 100 Turno redondo.
V. Classificação: filtro de média móvel simples (SMA) | Estratégia de Negociação.
VI. Resumo.
(i) O Simple Moving Average (SMA) é menos robusto do que o Hull Moving Average (HMA); (ii) Com base nos testes de sensibilidade acima, os parâmetros SMA preferidos são: 100 ≤ Slow_SMA_Length ≤ 600; 0,2 ≤ Fast_SMA_Index ≤ 0,5 (Figura 1-2).
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS APRESENTADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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