17 Trendlord på Sweetspots. Submitted av User den 7 november 2011 - 15 36.Sänds av Trader. I har använt denna strategi för över 4months med 96 framgång. Det använder 3 indikatorer, sötsaker, Trendlord och Super vinst Systemet gjorde 3000 pips sista månad ensamma och jag har bestämt mig för att dela detta system som det verkar noggrant nog för någon Forex-näringsidkare, jag lade till varningar för att möjliggöra att jag får varningar via e-post när min strategi är uppfylld. Jag har verkligen aldrig ångrat handel med systemet eftersom det är enkelt och rakt framåt och lätt att upptäcka inmatning och exit. Trendlord Tvåfärgsstavar Red Downtrend Gröna Uptrend Sötpottar Starkt motståndskraft, starkt stöd och svagt stöd. SHORT Trendlord Red Sweetspot Pris Stäng Under sweetspot. Target 50-150 pips per trade. Submitted av User den 7 november 2011 - 19 52.Tack för deln, var god och berätta vad par y ou handlar med ditt system Hälsningar. Inskickad av Användaren den 7 november 2011 - 19 56. Hej Vänligen skicka supervinstindikatorn, vilken inställning använder du Thx. Submitted av Manus168 den 8 november 2011 - 04 32.Nice Hälsningar Manus168 . Inskickad av Azim den 8 november 2011 - 04 33. Ser ut som ett bra system Vad är inställningen av sötsaker för 5-siffriga mäklare. Ingiven av Phil den 8 november 2011 - 14 17.Hi Där gillar jag din strategi, ren och enkelt Jag har ett par frågor till dig om du inte tänker Hur bestämmer du din stoppförlust och när du ska avsluta handeln, eller ställer du bara in ett 50-pip-mål Är det röda och gröna färgade genomsnittet din Super Profit-indikator och är det viktigt för din strategi Kan du vänligen posta den indikatorn om det är viktigt Och äntligen, vilka par handlar du med att använda detta system. Tack igen för att skicka din strategi Phil. Inskickad av Chim den 9 november 2011 - 02 50. Hej användare, änx för att dela ur strag ser ok bt trendlord rött och gult c urve linjer aren t visar på min MT4 Hälsningar, Chim. The Sweet Spot för Mean Reversion ETF Strategies. by Michael R Bryant. I sin senaste bok diskuterade Howard Bandy vad han kallar den söta platsen för att utveckla genomsnittliga reversion trading system 1 Tanken är att den rätta kombinationen av stånglängd, innehavsperiod, systemnoggrannhet och andra variabler tenderar att maximera riskjusterade avkastningar 2 Denna artikel visar hur medelvärden för återvändandehandelsstrategier som ligger i den söta punkten kan utvecklas för börshandlade fonder ETFs med hjälp av automatiserade verktyg. Använd Adaptrade Builder ett strategiskt utvecklingsverktyg för Windows ska jag visa hur stresstestmetoder med Monte Carlo-analys kan användas som en del av utvecklingsprocessen för att hitta robusta medelåtervändningsstrategier för SP 500 SPY ETF och Select Sector SPDR ETFs Project filer för Builder, som innehåller strategikoden, finns för varje exempel. Längs i den söta platsen. Grundsidan bakom Dr Bandys söta fläck är att bra trading stra tegies bör använda en kort stångstorlek och ha en ganska hög noggrannhet med kort hållbarhet och låg dragning. Den korta stångstorleken och den korta hållningsperioden maximerar möjligheterna till sammansatt avkastning, medan den höga noggrannheten och låga dragning gör det lättare att återhämta sig från förluster. senare egenskaper gör det också lättare att fastställa strategins lönsamhet och att bestämma när det inte längre fungerar, eftersom typiska förlorade streck för system med hög noggrannhet tenderar att vara relativt korta. Baserat på Dr Bandy s riktlinjer, kommer följande egenskaper att användas I den här artikeln för att definiera de optimala kraven för genomsnittliga återvändande ETF strategier. Daily bars 20-30 trades per år. Minst 65 vinnande trades. Average barer i branschen mellan 1 och 4.By genomsnittlig reversion, jag m refererar till strategier som försöker att köpa under det nuvarande genomsnittspriset och sälja till ett högre pris eftersom priset återgår till medelvärdet. Tanken är att köpa låga och sälja höga, i motsats till trend-efterföljande system, whic H försöker normalt köpa högt och sälja högre. Bygga med Monte Carlo Analys. I min senaste artikeln diskuterade jag användningen av stresstestning vid utvärdering av handelsstrategier och dess relation till robusthet och strategiövermontering. Jag nämnde också att om det var Införlivad i byggprocessen skulle det tendera att leda till strategier som uppvisade robusthet. Det är det tillvägagångssätt som kommer att följas här. Stresstest avser stresstest att utvärdera hur känslig en handelsstrategi är för sina insatser och miljö. En robust strategi - en som inte överträffar marknaden - kommer att vara relativt okänslig för förändringar i dess ingångsparametervärden och andra förändringar i dess miljö, såsom förändringar i prisdata. Monte Carlo-analys är tekniken som används för att utvärdera effekten av dessa förändringar Strategins insatser, prisdata och andra faktorer förändras slumpmässigt, och strategins prestanda utvärderas genom att upprepa denna process många gånger, en fördelning av Resultaten erhålls. Resultaten från de ursprungliga uppgifterna representerar en punkt på fördelningen. Andra punkter på fördelningen representerar resultaten från att använda lite ändrade versioner av de ursprungliga uppgifterna, vilket kan ge resultat som är mer eller mindre gynnsamma än de ursprungliga data. - called Monte Carlo resultat är värdena på prestationsåtgärderna vinst, procent vinster, vinstfaktor etc som inte är värre än en majoritet, typiskt 95 av utvärderingarna. Om Monte Carlo nettovinst vid 95 förtroende är 15 000, det vill säga att 95 av utvärderingarna hade en nettovinst på minst lika mycket som 15 000 Med andra ord finns det 95 chans att nettovinsten kommer att vara minst 15 000, eller omvänd så är det 5 chans att nettoresultatet blir mindre än 15 000. När en handelsstrategi utvecklas iterativt över successiva generationer av modifiering och test, bygger byggnaden utifrån Monte Carlo-resultaten en tendens att driva strategin till en som är robust eftersom endast En robust strategi kommer att ha bra Monte Carlo-resultat Adaptrade Builder automatiserar denna process, bland annat genom att utvärdera strategieresultaten med hjälp av Monte Carlo-resultaten av stresstest. Det första exemplet är SPDR SP 500-indexet ETF-symbol SPY Dagliga staplar från 1 4 1999 till 4 23 2013 använde Datumintervallet för byggnad sattes till 1 4 1999 till 1 2 2011, varav de första 80 1 4 1999 - 8 10 2008 används för byggande, dvs i urvalet och resterande data 8 11 2008 - 1 2 2011 används för utprovningstestning Återstående data 1 3 2011 - 4 23 2013 avsattes för validering All data erhölls från TradeStation 9. Strategicogic var långvarig och 100 av eget kapital investerades på varje handel med alla vinst återinvesteras och 0 015 per aktie dras av per omgång för handelskostnader. Adaptrade Builder använder en genetisk programmeringsalgoritm för att utveckla en population av strategier över successiva generationer. Nyckeln till att använda Builder för att hitta strategier som uppfyller våra optimala krav är att ställa in så kallade byggnadsvärden, som visas nedan i Fig. 1.Figur 1 Byggnadsvärdena i Builder definierar den söta fläcken för SPY-strategin. Listan över byggnadsmål innehåller tre generella mått, vilka alla maximeras. Dessa hjälper till att styra Befolkning av strategier mot de som har en hög nettovinst, korrelationskoefficient och statistisk signifikans som är önskvärda för en strategi. De specifika kvaliteterna vi letar efter dvs den söta fläcken definieras av byggvillkoren, som inkluderar ojämlikhetsförhållandena för antal branscher, medelstänger i branschen och procentdelen av vinster. Notera att villkoret för antalet branscher är inställt på ett intervall baserat på antalet år av in-sample data och målet att ha mellan 20 och 30 branscher per år Observera också att andelen vinnande affärer är inställd till ett intervall mellan 65 och 85. Den övre gränsen har lagts till eftersom strategier med en ovanligt hög andel vinstaffärer generellt kommer att få Att uppfylla andra villkor Att straffa sådana strategier hjälper till att driva befolkningen mot strategier som uppfyller alla förhållanden, i motsats till strategier som oproportionerligt uppfyller ett villkor för att andra inte uteslutas. Samma logik användes för att ställa in ett intervall för vinstfaktorn. Övriga villkor - korrelationskoefficient, statistisk signifikans, vinstfaktor och Kellyfraktion - ingår inte i våra specifika krav, men har lagts till för att förbättra de övergripande resultaten. Stresstestning och Monte Carlo-inställningar som användes för detta exempel valdes på Byggalternativ skärm, som visas nedan i figur 2.Figur 2 Monte Carlo analys och stress testalternativ valts på fliken Byggalternativ. Som visas i figuren användes 99 Monte Carlo iterationer för varje analys. Det innebär att 99 stresstester utfördes utöver utvärderingen av de ursprungliga uppgifterna De 100 dataseten analyserades med hjälp av Monte Carlo-analys för att extrahera resultaten vid 95-förtroende, var användes för att utvärdera villkoren som visas i Fig 1 Stresstesterna bestod av att randomisera priserna, randomisering av strateginsignalerna och randomisering av startfältet. Samtliga tre randomiseringar utfördes för varje stresstest. Eftersom varje strategi utvärderades 100 gånger 99 stresstester plus de ursprungliga uppgifterna vid varje generation, tog detta tillvägagångssätt cirka 100 gånger så länge som det skulle ha tagit haft stresstestning och Monte Carlo-analysen inte använts. Av denna anledning användes en relativt liten population av only100 medlemmar för att hålla lösningen tidskrävande Befolkningen utvecklades under 10 generationer och ett alternativ skulle börja om efter 10 generationer om nettoresultatet i urvalsperioden var negativt. Aktiekurva-diagrammet från toppstrategin i befolkningen efter 20 generationer 1 ombyggnad visas nedan i figur 3.Figur 3 Equitykurvor för varje stresstest för den slutliga SPY-strategin. Varje kurva i Fig 3 representerar ett stresstest. Som kan ses alla de olika kapitalkurvorna har i allmänhet samma form med positiva resultat utanför provet Följande är några av Monte Carlo-resultaten med 95 förtroende som motsvarar Fig 3.Total Net Profit. Average Bars i Trades. Aside från numret av branschen som är färre än vad man efterfrågar strategin uppfyller de ursprungliga kraven Strategin passerar också valideringstestet När slutdatumet förlängs till 4 23 2013 ökar Monte Carlos totala nettovinst till 67 015 Strategidogiken uppfyller också kravet för en genomsnittlig reverseringsstrategi går det in i en gränsvärde och utgångar med ett indikatorvillkor. Gränsvärdet innebär att marknaden måste komma ner till gränsvärdet, så strategin köper låg och säljer efter att marknaden går tillbaka. Det är viktigt Att komma ihåg att dessa är Monte Carlo-resultat vid 95-förtroende, vilket innebär att till exempel 95 av stresstestutvärderingarna hade en total nettovinst som var minst lika stor som 56 784 Om spänningstestet är tur Av och strategin utvärderas på de ursprungliga uppgifterna är aktiekurvan som visas nedan i figur 4.Figur 4 Equitykurva för den slutliga SPY-strategin på de ursprungliga uppgifterna. Denna kapitalkurva motsvarar en nettovinst på 109 497, vilket motsvarar till en årlig avkastning på 5 5 Medan det bara är en blygsam avkastning slår det lätt upp köp och återköp av cirka 1 8 under samma period och uppnås utan hävstång och med en stadigt ökande kapitalkurva under en period som inkluderar Två bärmarknader. A Select Sector SPDR Exempel Det andra exemplet innebär att man bygger en strategi över en portfölj av ETFs som består av SPDR-sektorerna. Dessa ETF delar upp SP 500-indexet i nio sektorer så att varje aktie i SP 500 placeras i en av De nio sektorerna utan överlappning De nio sektorerna är Consumer Discretionary symbol XLY, Consumer Staples XLP, Energy XLE, Financial XLF, Hälsovård XLV, Industrial XLI, Material XLB, Technology XLK och Utilities XL U. Mesta av samma inställningar användes för att bygga denna strategi som i det sista exemplet Men eftersom nio gånger så mycket prisdata användes i byggnaden minskade antalet Monte Carlo iterationer från 99 till 5. De andra byggalternativen var Samma som i Fig 2 med undantag för ombyggnadsalternativet, som inte kom till spel För positionsstorlek investerades 20 av eget kapital på varje handel Eftersom inte alla marknader sannolikt skulle vara handel samtidigt, valdes denna inställning för att tillhandahålla Tillräckliga positionsstorlekar utan att resultera i hävstångseffekt, dvs överinvesteringar. Undersökningsperioden för denna byggnad var 1 4 1999 till 5 28 2009 med 5 29 2009 till 1 2 2012 som urvalet och 1 3 2012 till 4 23 2013 avsatt för validering Aktiekurva-diagrammet från en av de översta strategierna i befolkningen efter 10 generationer utan ombyggnad visas nedan i figur 5.Figur 5 Aktiekurvor för varje stresstest för den slutliga Select Sector SPDR-portföljen. Varje eget kapital kurvan i Fig 5 representerar porten Lio eget kapital genererat från back-test på alla nio marknader samtidigt för en uppsättning stresstestinställningar eller de ursprungliga uppgifterna. En del sammanfattande Monte Carlo-resultat visas nedan. Totala nettoresultat. I motsats till föregående exempel är resultaten inte väsentliga olika när Monte Carlo-analysen är avstängd och resultaten utvärderas över de ursprungliga uppgifterna. I det här fallet ökar den totala nettovinsten till 205 140. Denna strategi passerar också valideringstestet. Aktiekurvan för strategin över de ursprungliga uppgifterna är ingen stressstest, där valideringsperioden ingår, visas nedan i figur 6.Figur 6 Aktiekurva för den slutliga Select Sector SPDR-portföljstrategin på de ursprungliga uppgifterna. Denna kapitalkurva motsvarar en nettovinst på 249 431, vilket motsvarar en årlig avkastning på 9 5 Med en worst case-draw av 21 Som med föregående exempel går strategilogiken långt in i en gränsvärde De flesta av utgångarna är via en målavgång, med andra affärer som går ut ur basen ed på ett indikatorförhållande eller på ett skyddande stopp. Ladda ner Mean Reversion Project Files. högerklicka, Spara mål enligt fil kräver att Adaptrade Builder öppnas. Av licenshänsyn innehåller projektfiler inte prisdata. Den så kallade söta fläcken för handelsstrategier som rekommenderas av Dr Bandy verkar ge effektiva förutsättningar för att bygga upp betydande återföring av handelsstrategier på ett automatiserat sätt med hjälp av ett verktyg som Adaptrade Builder. Det var möjligt att hitta strategier som uppfyllde de flesta kraven för båda exemplen en enmarknadsstrategi för SPY ETF-marknaden och en strategi för en portfölj av ETF som består av de nio Select Sector SPDRs Båda strategierna slog buy-and-hold och höll sig bra ihop valideringstestet. För båda exemplen användes stresstestning med Monte Carlo-analys för att öka chanserna att hitta robusta strategier. Jämfört med portföljexemplet var stresstestresultaten för den enskilda marknaden SPY-strategin betydligt mer konservativ mindre gynnsam än resultaten från de ursprungliga uppgifterna Även om vissa av det kan bero på den strängare stresstestningen jämfört med portföljexemplet, föreslår det t hatten SPY-strategin är mindre robust än portföljexemplet. I allmänhet, där Monte Carlo-resultaten avviker markant från resultaten på de ursprungliga uppgifterna, kan det förväntas att den bästa uppskattningen av framtida resultat skulle vara någonstans däremellan, även om det beror på På hur konservativ stressprovningen och Monte Carlo-analysen är. Det verkar rimligt att portföljstrategin skulle vara robustare än den inre marknaden eftersom portföljstrategin byggdes på nio olika marknader och var skyldig att arbeta rimligt bra över en bredare olika prisdata Det byggdes över nio gånger så mycket data och har ungefär nio gånger så många branscher. Den större prestationen av portföljstrategin kan spegla den positiva effekten av diversifiering över de nio olika sektorerna i SPDR. Även om ingen strategi uppfyllde kravet För antalet branscher kan det vara möjligt att hitta strategier som uppfyller alla krav om en större befolkning används eller mer stränga ombyggnadskrav är anställda, vilket skulle kräva mer byggtid. Alternativt kan det vara så att en sådan strategi sannolikt inte kommer att hittas på grund av de motstridiga kraven på hög noggrannhet, handelsfrekvens, kort varaktighet och så vidare. Den bästa uppsättningen Av byggnadsförhållandena är en som utnyttjar marknadens potential fullt ut samtidigt som den fortfarande är realistisk med en uppsättning användbara byggnadsförhållanden, såsom de som tillhandahålls av Dr Bandy, med inbyggda robusthetsfunktioner, såsom stresstestning och Monte Carlo-analys, i ett automatiserat verktyg som Builder, bör tillhandahålla en solid ram för att utveckla effektiva handelsstrategier. Bandy, Howard B Mean Reversion Trading Systems Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2013, s. 138.Bandy, Howard B Modeling Trading System Prestanda Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2011, s. 154. Denna artikel uppträdde i april 2013-numret av Adaptrade Software-nyhetsbrevet. SP 500- och SP-sektorerna är varumärken som tillhör The McGraw-Hill Companies, Inc. HYPOTETISKA ELLER SIMULERADE RESULTATRESULTAT HAR VISSA BEGRÄNSNINGAR TILL NÅGOT FAKTISKT RESULTATREKORD, SIMULERADE RESULTAT FÖRSÄKRAR INTE SÄRSKILDA HANDEL, SOM HANDLINGARNA INTE FAKTISKT UTFÖRS. , RESULTATEN KAN FÖRSÖKAS ELLER ÖVERKÖPAS FÖR IMPAKTEN, OM NÅGON AV SÄRSKILDA MARKNADSFAKTORER, SOM SÅ TILLGÄNDER AV LIKVIDITETSIMULERADE HANDELSPROGRAM I ALLMÄNNA ÄR ÄVEN ÄR FAKTA ATT DE UTFORMAS MED FÖRSÄLJNINGEN AV HINDSIGHT NO REPRESENTATION SKA GÖR ATT NÅGON KONTO VIL ELLER ÄR LIKELIGT ATT FÖRVÄNDA RESULTAT ELLER FÖRSTOR SOM LIKNAR DESSA VISA. Om du vill bli informerad om nya nyheter, nyheter och specialerbjudanden från Adaptrade Software, vänligen gå med i vår e-postlista Tack. Trader Hitta Sweet Spot och mer med VectorVest OptionsPro. Opptäcka höga sannolikhetspriser, utfall och volatilitetsgap i ett optimerat, tidsbesparande system för framgångsrik opt ions trading. February 11, 2014 11 06 AM Eastern Standard Time. CORNELIUS, NC - BUSINESS WIRE --VectorVest tillkännagav idag utgivandet av OptionsPro, ett proprietärt mjukvaruverktyg som förenklar den komplexa analysen av realtidsoptioner. VectorVest OptionsPro fungerar i tillsammans med VectorVest 7 ett prisbelönt lageranalys och portföljhanteringssystem, för att ge en 360 graders strategi till handelsindex och aktieoptioner. OptionsPro är utformat för att hjälpa investerare att köpa alternativ till lägsta pris och sälja dem till högsta priser. Det gör detta Genom att analysera följderna av volatilitet Hög volatilitet gör att optionspremierna går upp, men det ökar också sannolikheten för att det underliggande kommer att gå över ditt Samtalsalternativ Strike-priser eller under ditt Put-alternativ Strike-priser Så det är en trade-off här, vilket gör det mycket svårt att veta exakt vilket Strike Price och expiration date har den högsta nivån på framgång till lägsta kostnad på ett köp eller högsta avkastning på en sel l OptionsPro gör jobbet och listar de bästa kandidaterna för framgång. Du kan se en instruktionsvideo om hur OptionsPro fungerar genom att besöka. OptionerPro-funktioner inkluderar fyra proprietära volatilitetsstudier för kartläggning och automatisk avsökning enligt intervall, avvikelse, jämförelse och skillnad. Dessa studier använder implicerade snarare än historisk volatilitet för att säkerställa större noggrannhet vid mätning av den idealiska tiden för att öppna en alternativposition. OptionsPro Search Matrix ger ett omfattande utbud av förinställda sökningar i sex kategorier Basic, Momentum, Gaps Range, ljus dagligen och veckovis, Reversal Patterns och Advanced Alla OptionsPro-sökningar kan användas tillsammans med VectorVest s grundläggande grundläggande och tekniska sökningar. Genom att välja OptionsPro ger handlare tillgång till 27 populära tekniska indikatorer Parabol SAR, Stochastic, RSI, MACD, Keltner Channels etc. Tilläggsdiagramfunktioner och fördelar inkluderar .- - Teknisk diagram för att automatiskt identifiera och färgkod lager ljusstake mönster .-- Risk rewa rd analys på både nuvarande och utgångsdatum .-- Volatilitet skew kartläggning för att utnyttja aberrationer i volatilitet vid strejk och utgång .-- Sannolikhetskuvert för att bestämma sannolikheten för framgång baserat på strejkval .-- Tidförfallskartläggning för att hitta sötpunkten för verkställande optionsavtal för stora vinster. Med OptionsPro kan handlare skopa upp undervärderade alternativ och sälja övervärderade, hitta det perfekta fönstret när de säljer för att samla in de mest krävande premierna och skanna alla lagerförteckningar för att spotlighta dem med högsta sannolikhet att leverera enorma vinster, säger Brian D Amico VectorVest s Manager of Educational Services OptionsPro minskar timmar av komplexa alternativanalyser till några minuter i ett lättanvänt analysverktyg OptionsPro gör framgångsrika alternativhandel tillgängliga för alla. VectorVest OptionsPro används tillsammans med VectorVest 7 Lär dig mer om OptionsPro av för 26 år har VectorVest tillhandahållit överlägsen investeringsforskning och är det enda lageranalys - och portföljhanteringssystemet som analyserar, rankar och diagrammer över 23 000 lager varje dag för värde, säkerhet och timing och ger en köp, sälja eller hålla rekommendation för varje lager varje dag VectorVest kombinerar insikten om grundläggande värdering med kraften i teknisk analys sis i ett lättanvänt lageranalysprogramvara som är utformat för alla typer av investerare Idag analyserar VectorVest marknaderna i USA, Storbritannien, Australien, Hong Kong, Sydafrika, Singapore och Indien. För mer information och levande evenemang, besök.
No comments:
Post a Comment