Mekanisk Handels Strategier

Trading Strategies and Models. Trading Strategier och Modeller. Övrig Trading Strategies. CCI Correction En strategi som använder varje vecka CCI för att diktera en trading bias och daglig CCI att generera handelssignaler. CVR3 VIX Market Timing Utvecklad av Larry Connors och Dave Landry, detta är en Strategi som använder överdrivna avläsningar i CBOE Volatility Index VIX för att generera köp och sälj signaler för SP 500.Gap Trading Strategies Olika strategier för handel baserad på öppningspris gap. En strategi som använder Ichimoku Cloud för att ställa in handelsförskjutningen, identifiera korrigeringar och signal kortvariga vändpunkter. Flytta Momentum En strategi som använder en tre stegs process för att identifiera trenden, vänta på korrigeringar inom den trenden och identifiera sedan omkastningar som signalerar ett slut på korrigeringen. Narrow Range Day NR7 Utvecklat av Tony Crabel, den smala intervallets dagstrategi söker efter sammandragningar för att förutsäga omfattningsutvidgningar. Förskanningskod inkluderade som anpassar denna strategi genom att lägga till Aroon - och CCI-kvalifikatörer. Beräknad över 50-dagars SMA En strategi som använder breddindikatorn, procent över 50-dagars glidande medelvärde, för att definiera tonen för den breda marknaden och identifiera korrigeringar. Tidigare Holiday Effect Hur marknaden har utfört tidigare Till stora amerikanska helgdagar och hur det kan påverka handelsbeslut. RSI2 En översikt över Larry Connors medelvärde omvänd strategi med 2-års RSI. Faber s Sektorrotationsstrategi Baserat på forskning från Mebane Faber köper denna sektorens rotationsstrategi de bästa sektorerna och Återbalansera en gång per month. Six Month Cycle MACD Utvecklad av Sy Harding kombinerar denna strategi sex månaders tjurbjörnscykel med MACD-signaler för timing. Stochastic Pop and Drop Utvecklat av Jake Berstein och modifierad av David Steckler använder denna strategi Genomsnittlig riktningsindex ADX och Stokastisk Oscillator för att identifiera prispoppar och breakouts. Slope Performance Trend Använda lutningsindikatorn för att kvantifiera den långsiktiga trenden och mäta relativ perf ormance för användning i en handelsstrategi med de nio sektorerna SPDRs. Swing Charting Vad Swing Trading är och hur det kan användas till vinst under vissa marknadsförhållanden. Tendenskvantificering och tillgångsfördelning Denna artikel visar kartläggare hur man definierar långsiktiga trendomkastningar som En process genom att prissätta prisdata med fyra olika procentandelskurs Oscillatorer Chartister kan också använda denna teknik för att kvantifiera trendstyrka och bestämma tillgångsallokering. Varför mekaniska handelssystem misslyckas. Att träna dig själv för att vara en fullständigt systematisk näringsidkare är svår. utformat handelssystem är att realtidsresultat kommer in som backtest leder dig att förvänta Utmaningen av ett mekaniskt handelssystem är you. You måste handla exakt som systemet dikterar för att duplicera testresultat För vissa följer varje enskilt system diktat är omöjligt Här är några av de vanliga fallgroparna i mekaniska handelssystem. Fooling med nya idéer Mekaniska handelssystem ofta n misslyckas eftersom näringsidkaren inte kan motstå att fiska med systemkomponenterna antingen indikatorer eller regler De flesta handelssystem är aldrig riktigt färdiga De utvecklas medan näringsidkaren experimenterar med nya idéer Problemet med nya tekniker är att människor är otåliga och försöker passa in den nya idén i Ett befintligt system utan att helt backtesting det eller ibland utan att testa det alls. Avtestning tills du blir blå i ansiktet För att hitta den perfekta parametern för din indikator på dina värdepapper, kan du spendera otaliga timmars backtesting. Du upptäcker aldrig de ideala parametrarna än marknadens volatilitetsförskjutningar och parametern är inte längre optimal. Många indikatorer testar bara att svänga dina hjul Indikatorsignalnoggrannheten är inte 100 procent pålitlig till att börja med, och fiddling med indikatorer botar aldrig noggrannhetsproblemet Innan du spenderar en zillionstid Lägga till eller perfektera indikatorer, kom ihåg att ditt mål är att inte ha den perfekta indikatorn ditt mål är att tjäna pengar. Inte k Nuvarande tidsram Teknisk analys innehåller regler som är giltiga inom ramen för sin egen tidsram men fungerar mycket mindre väl i en annan tidsram. Att pröva själv sabotage Även om ett mekaniskt system ger förtroende för eventuell vinst och förlust profil Under en viss tid har den nackdelen att det ibland är fel på någon enskild handel. Ibland kan du se fel handel som kommer att göra att du vill åsidosätta signalen. Att överrätta tekniska signaler kallas diskretion. Diskretion är ett oskyldigt ljudande ord, Men i själva verket är det dynamit Att utöva ett utrymme för skönsmässig bedömning innebär att du lämnar dina intjänade, höga sannolikhet systematiska handelssignaler till förmån för personlig dom. Eftersom du inte kan döma dom är det enda sättet att utvärdera diskretionella överklaganden att hålla en dagbok och Skriv ner varje överskridande du vill göra. Så ofta, gå tillbaka och gör en ärlig redogörelse för din bedömning. En handelsdagbok har många fördelar. Du får idéer om tillägg t O ditt system för att övervinna en brist Dagboken blir en önskelista Sedan du läser den tekniska litteraturen kan du se en pärla när du stöter på det. Det är lösningen på ett problem på din önskelista. Du kan upptäcka att ditt öga upptäckte mönster som mattebaserade indikatorer inte får ta emot Om du hade en känsla av att du borde stoppa en position men dina indikatorer inte var överens, och i efterhand kan du se ett mönster som var korrekt, du kan ha en dold talent för mönster. Du upptäcka personliga egenskaper du inte visste om dig själv och kanske eller inte kan tyckas En vanlig upptäckt är att du såg en fortsatt trend eftersom du ville se den och försiktigt ignorerade reverseringsvarningar från andra indikatorer som fanns närvarande på diagrammet Backtesting och live trading system exekvering Efter en miljon trades. Systematic handlare använder nästan alltid backtesting för att bedöma tidigare prestanda av en handelsalgoritm Detta är ett otroligt värdefullt verktyg eftersom det tillåter oss att få en N idé om hur en handelsalgoritm skulle ha utförts tidigare utan att behöva handla ett system under långa perioder. Men hela användbarheten av backtesting är beroende av hur bra simuleringsmodellen överträffar prestanda och därför är den öppen för många fallgropar som uppstår från flera praktiska bekymmer På grund av ovanstående är det väldigt viktigt att utföra live backtesting jämförelser där en levande handlad period jämförs med en backtest av exakt samma period för att se huruvida resultaten oavsett om de är positiva eller negativa matchning I dagens s post Jag vill diskutera en analys av live backtesting konsistens Jag har gjort att använda data från mer än 1 miljon levande trades tagna från mer än två tusen Asirikuy skapade system. Det finns flera sätt på vilka en backtest kan göra förflutna ser bättre ut än vad det skulle Har verkligen varit som i verklig handel finns det vanligtvis likviditet, timing och spridning av bekymmer som i allmänhet är mycket svåra att ta hänsyn till i ackumulering I Forex trading är historisk likviditetsdata väldigt svår att få, medan slippning är nästan omöjligt att redogöra för på grund av att historiska anslutningshastigheter och svarstider är okända. Tick-data kan lindra spridningsanmälan eftersom kryssdata inkluderar bud-ask-data men detta är mäklare specifikt och kan sällan erhållas för en viss mäklare i mer än ett par år Om simuleringar utförs utan hänsyn till något av ovanstående utan likviditetsdata, förutsatt att det genomförs perfekta avrättningar och med ständigt spridda är det viktigt att se om dessa antaganden verkligen är leda till acceptabla matchningar mellan backtesting och live trading Om något av dessa antaganden leder till betydande problem måste simuleringarna göras mer pessimistiska för att anpassa sig till dessa ökade kostnader. Tack vare det faktum att vi har hundratals användare som handlar tusentals handelsstrategier i sina egna konton har vi kunnat samla en databas med miljontals affärer tillsammans med t arvtagare, reella inträdes - och utgångspriser som vi kan jämföra med våra backtests för att se hur bra våra simuleringar representerar det senaste förflutna. Först och främst kan vi se om vår backtesting och levande handelslogik verkligen är identisk och för det andra kan vi se om ovanstående problem relateras Med glid - och spridningskostnader påverkar vår handel på ett väsentligt negativt sätt Vi har analyserat totalt 76 813 signaler som har genomförts på många olika handelskonton. För varje signal beräknar vi de genomsnittliga in - och utgående priserna med hjälp av data från alla de branscher som var Tagen på grund av den signalen och det gör det möjligt för oss att uppskatta hur mycket inträde och utträde avvikit på ett gynnsamt eller ogynnsamt sätt. I genomsnitt var vår totala avvikelse avvikelse plus nära avvikelse, bestämning av fördelning med tanke på handelsriktningen för varje fall -1 37 pips, Vilket innebär att i genomsnitt varje handel utförde 1 37 pips mindre positivt än vad som förväntas av våra simuleringar, kan det här föreställas som att betala ett tillägg 1 37 pips per handel i spridningskostnader Den första bilden i det här inlägget visar resultaten per par Här kan vi faktiskt se att för 4 av 6 par har vi faktiskt goda avvikelser EURJPY 0 3, EURUSD 0 81, GBPUSD 2 05, USDJPY 1 17 vilket betyder att de spridningar vi använder i våra simuleringar är förmodligen bra uppskattningar för dessa symboler och förseningarna i utförandet vi får är antingen gynnsamma eller låga för att inte vara viktiga. Men det finns två fall med negativa resultat, det första är USDCHF -1 53 och den andra är GBPJPY -8 78 I det första fallet är avviket inte så högt men i det andra har vi ett resultat som är enormt negativt, vilket förmodligen beror på huvuddelen av anledningen till att vårt huvudsakliga genomsnitt per Handeln är negativ Orsaken till ovanstående beror dels på att GBPJPY är mycket mer flyktig än de andra paren och eftersom vi använder en spridning av 5 pips för denna symbol, vilket är som framgår av ovanstående bevis troligtvis för lågt, även om 5 pips i s över den genomsnittliga Oanda-marknadsspridningen för denna symbol ger det inte tillräckligt med utrymme för ytterligare förluster på grund av glidning och utvidgning. Den andra bilden visar avvikelserna när de splittras av handeln på olika timmar Det är uppenbart att alla timmar är inte desamma och även för den mycket negativa GBPJPY verkar det finnas några timmar då avvikelser tenderar att vara positiva. Du kan också se några fall där avvikelser är extremt positiva, till exempel GBPUSD-affärerna öppnade vid timme 8 beror det huvudsakligen på att handeln öppnades vid detta timmen har haft positiva nyheter som helhet av en slump och potentiellt också mött några viktiga marknadsförflyttande händelser som Brexit eller GBP-flashkortet positivt. Det är dock osannolikt att sådana avvikelser kommer att bestå under en betydligt lång tidsperiod, eftersom de förmodligen är de Följden av dessa sällsynta händelser som råkade gynna vissa strategier mer än andra med lycka till, jag förväntar mig att dessa avvikelser blir lägre och lägre som en tidens funktion, vilket ger oss en mycket jämnare kurva efter några år av handel Av samma skäl måste vi ta mer tid och samla mer data innan vi överväger några åtgärder som kan innebära direkt användning av denna information, såsom gruvsystem som handlar timmar När avvikelser förväntas vara gynnsamma. Ovanstående visar redan att våra simuleringsspridningskostnader sannolikt måste ökas avsevärt för GBPJPY och kanske bara måttligt för USDCHF. Det visar också att vår körning har varit bra över hela linjen på de flesta symboler som en faktum och att högre likviditetssymboler visar lägre avvikelser än lägre likviditetssymboler, inte överraskande eftersom dessa kostnadsökningar för det mesta är relaterade till genomförandefördröjningar och spridningsförlängning. Vi har nu kodat några skript för att utföra ovanstående analys varje vecka så vi kommer att kunna Behåll uppdaterade flikar om hur våra system körs och huruvida våra simuleringar är anpassade till dessa avrättningar Om du vill lära dig mer eller inte om vårt samhälle och hur du också kan skapa dina egna algoritmiska handelsstrategier kan du överväga att ansluta dig till en webbplats fylld med pedagogiska videor, handelssystem, utveckling och ett ljud, ärligt och öppet sätt att automatisera.