Validar a estratégia de negociação
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Quantos dados são necessários para validar uma estratégia comercial de curto horizonte?
Suponha que se tenha uma idéia para uma estratégia de negociação de curto horizonte, que definiremos como tendo um período de espera médio de menos de 1 semana e uma latência necessária entre o cálculo do sinal e a execução de menos de 1 minuto. Esta categoria inclui muito mais do que apenas estratégias de mercado de alta freqüência. Também inclui a arbitragem estatística, a negociação baseada em notícias, os ganhos comerciais ou os lançamentos econômicos, a arbitragem entre mercados, a reversão / impulso a curto prazo, etc. Antes de sequer pensar em negociar essa estratégia, obviamente gostaria de voltar a testá-la de forma suficiente amostra de dados longa.
Quantos dados precisa adquirir para ter certeza de que a estratégia "funciona" e não é um acaso estatístico? Não quero dizer confiante o suficiente para apostar no rancho, mas confiante o suficiente para atribuir recursos adicionais significativos para encaminhar testes ou comercializar uma quantidade relativamente pequena de capital.
A aquisição de dados (e não apenas de dados de preço de mercado) pode ser muito dispendiosa ou impossível para alguns sinais, como aqueles baseados em séries temporais econômicas ou financeiras mais recentes. Como tal, esta questão é importante tanto para decidir quais estratégias investigar e quanto esperar para investir na aquisição de dados.
Uma resposta completa deve depender da Relação de Informação esperada da estratégia, uma vez que uma estratégia IR baixa levaria uma amostra muito mais longa para se distinguir do ruído.
Considere o erro padrão e, em particular, a distância entre os limites superior e inferior:
\ begin \ Delta = (\ bar + SE \ cdot \ alpha) - (\ bar - SE \ cdot \ alpha) = 2 \ cdot SE \ cdot \ alpha \ end.
Usando a fórmula para erro padrão, podemos resolver o tamanho da amostra:
onde $ s $ é o desvio padrão medido, que você já possui do seu cálculo de RI.
Eu estava testando um modelo de criação de mercado recentemente, que deveria retornar alguns pontos de base para cada comércio e queria estar confiante de que meus retornos eram realmente positivos (ou seja, não é um acaso). Então, eu escolhi uma distância de 3 bps $ (\ Delta = .0003) $. O desvio padrão medido da minha amostra foi de 45 pb $ (s = 0,0045) $. Para um intervalo de confiança de 95% $ (\ alpha = 1.96) $, meu tamanho de amostra precisa ser $ n = 3458 $ comércios. Eu teria escolhido uma distância mais estreita se eu estivesse simulando esse modelo, mas eu estava negociando ao vivo e não podia ser tão exigente com dinheiro na linha.
Eu imagino que, para um modelo de baixa freqüência que deveria retornar 1,5% por mês, eu gostaria de talvez 1% como a distância $ (\ Delta = .01) $. Se o esperado índice de Sharpe fosse 3, então o desvio padrão seria 1,7% $ (s = .017) $, com o qual eu apareci com o back-out dos retornos mensais. Então, para um intervalo de confiança de 95% $ (\ alpha = 1.96) $, eu precisaria de 45 meses de dados.
Eu também observaria que você precisa estar atento às correlações entre os pontos de dados. (Por exemplo, se você tem um ponto de dados provando que isso funciona para a empresa petrolífera x. Outro ponto de dados para a empresa petrolífera e pode não contar como separado.)
Se você está olhando para os períodos de espera de 5 dias, por que não apenas pegar todos os dados do EOD que você também pode. Os dados de EOD obviamente não são negociáveis, mas podem ser usados como um cheque de sanidade para retornos de estratégia de negociação de longo prazo quando você realmente não possui os dados.
Surpreendentemente, ninguém mencionou a necessidade de garantir que a estratégia de negociação possa sobreviver a diferentes tipos de condições de mercado. Suponha que você use a fórmula de chrisaycock e tenha chegado a 5000 comércios. Bem, você poderia fazer 5000 negócios em algumas horas ou em 1-2 meses com os critérios originais. Colocando de lado a quantidade de dados para testar, pode acontecer que o período de tempo que você selecionou para testar e coletar 5000 trades de dados "encaixar" sua estratégia bem. E quanto ao comércio 5001 ou 6000? Eu estaria perguntando como você teria lidado com um "choque flash" ou uma mudança repentina no valor do produto? Um regulador informa que uma licença-chave necessária para operar legalmente a função principal do negócio foi suspensa ou revogada efetiva imediatamente?
Uma resposta mais precisa na minha opinião e experiência é certificar-se de que você experimente dados de tiques suficientes para cobrir uma variedade de condições de mercado. Preste muita atenção à volatilidade em torno de eventos repentinos, bem como anúncios de calendário econômico (principalmente movimentos bruscos nos preços). O algo precisaria saber como se ajustar para lidar com esses movimentos. Então, você pode inicialmente executá-lo em alguns anos de dados de tiques e anote esses movimentos afiados e diferentes sabores de volatilidade. Em seguida, em corridas subseqüentes, você pode se concentrar primeiro nos movimentos afiados, depois reproduzir os dados restantes para validar ainda mais a estratégia.
Como testar uma estratégia de negociação. Muitos comerciantes bem sucedidos compartilham um hábito; eles reassentam suas estratégias de negociação. Backtesting sua estratégia de negociação não vai garantir que você se tornará rentável, mas é um passo gigante na direção certa. Neste artigo, examinamos alguns viés potenciais que podem se infiltrar em seu backtesting e nós.
Tutorial [Forex Trading] Como testar uma estratégia de negociação.
Como testar uma estratégia de negociação. Ao longo dos anos, tentei várias maneiras de acompanhar minhas estratégias comerciais. Apenas um método de backtesting acabou trabalhando para mim e queria mostrar-lhe como isso funciona! Mas vamos enfrentá-lo: ninguém se diverte. Pergunte a qualquer comerciante seu nível de excitação quando eles testarem uma estratégia comercial e a maioria deles.
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Validar a estratégia de negociação
Backtest Option Strategies, verifique o desempenho histórico, valide suas idéias de negociação de opções usando o simulador de opções / software / ferramenta como um serviço.
Login Registrar Contacte-nos Ajuda Bem-vindo, convidado!
Backtest Bull Put Spread, Bear Call Spread, Bull Call Spread, Bear Put Spread.
Gerencie estratégias de risco e backtest: Long Call, Long Put, Short Put.
Saiba como escolher as greves de opções ao testar novamente e ao otimizar a seleção de opções.
Analise o desempenho da estratégia de opções e valide idéias comerciais usando dados históricos.
Filtra estratégias por volatilidade, gregos, distância ao ponto de equilíbrio, desempenho técnico e muito mais.
O Oscreener permite estratégias de opções de backtest com métricas de desempenho histórico para análise e otimização de estratégias.
O comércio de opções foi tão simples:
a) Selecione os parâmetros de seleção no menu à esquerda.
b) Especifique stop loss (%) no menu do testador traseiro.
c) Teste sua estratégia e ajuste vários outros parâmetros.
Escolhendo o preço de ataque certo quando as opções de negociação podem determinar as chances de sucesso versus falha em longo prazo:
- A opção BAIXA no dinheiro abre e gt; levam a BAIXO lucro vs perda e gt; mas alta probabilidade de comércio bem sucedido.
O Oscreener trabalha com grupos predefinidos e todas as ações possíveis (ETFs e índices)
gregos, volatilidade implícita e até análises técnicas de estoque relacionadas.
Estratégia de opção Backtest Bear Call Spread (tendência Neutral to Bearish)
Estratégia de opção Backtest Bull Call Spread (tendência Neutral to Bullish)
Estratégia de opção Backtest Bear Put Spread (tendência Neutral to Bearish)
Estratégia de opção Backtest Long Put (tendência bearish)
Estratégia de opção Backtest Long Call (tendência de alta)
Backtest Short Put opção estratégia (Neutral para Tendência Bullish)
uma. Especifique o patrimônio líquido individual ou crie portfólio de ações ou exiba todo o mercado de opções e reflita sua estratégia de opções.
b. Retorno de estratégia de opção (em%) também conhecido como 'retorno de risco'.
c. Orçamento por estratégia ou "risco máximo" (em dólares norte-americanos)
e. Volatilidade da frente (volatilidade implícita)
f. Gregos - Delta, Gamma, Theta, Vega.
g Volume de negociação - Número mínimo de contratos negociados em uma única etapa da estratégia de opções selecionadas.
h. Distância ao ponto de equilíbrio em% em cada estratégia de opção.
Eu. Equity Daily, Weekly, Monthly, Quarterly Performance Técnica em%
j. Equity Technical 5,20,50,100 Day Moving Average acima / abaixo em%.
Gráficos individuais de equidade para visualizar o lucro, o risco e a distância do limite para a expiração de cada estratégia de opção.
Por exemplo, o March Bull Put Spread no SHW no início de dezembro dá lucro de 15% no investimento quando o preço da ação continua a tendência e aumenta ou muda a tendência e permanece neutro. A estratégia ainda pode ser lucrativa, mesmo que o estoque da SHW cai 9%. (A visualização do risco é exibida no gráfico de amostra)
4) Os pontos de entrada e saída de estratégia histórica são claramente exibidos em um formato de várias colunas. Preço de entrada e saída de capital, lucro objetivo / lucro real em% e $, distância ao ponto de equilíbrio, preço de oferta / oferta, gregos, volatilidade e muito mais.
O Oscreener melhora a visibilidade nos negócios e permite que os comerciantes gerenciem o risco de forma mais eficaz.
Como avaliar, fazer backtest e validar uma estratégia de negociação.
Ultimamente tenho trabalhado com backtesting várias estratégias que eu invento ou encontrei em sites como o TradingView. Eu vou acompanhar o processo de como eu:
Identificar uma estratégia possível Encontrar uma variedade de ações para executar através de um backtest estruturado Execute o próprio teste real.
No final desses 3 passos, posso identificar o quão bem-sucedido é a estratégia e se eu deveria usá-lo para negociação ao vivo e (aproximadamente) quanto eu poderia esperar fazer em um determinado período de tempo com base em um número determinado de negócios.
Identificando a Estratégia.
Eu identifiquei essa estratégia juntada por Chris Moody no TradingView. É chamado de Williams VIX Fix e é baseado nos escritos de Larry Williams em torno de um cálculo sintético Vix. Se você quiser saber mais sobre o VIX, a Wikipedia é um ótimo lugar para começar.
Depois de fazer alguns testes visuais em várias moedas, desenvolvi um sistema de negociação simples que queria testar. As regras deste sistema são simples:
Digite um longo comércio para todos os sinais de entrada agressivos ou filtrados gerados pelo sistema, a menos que o RSI Stochastic seja próximo ou superior a 80 (o RSI estocástico é um indicador livremente disponível no TradingView e em uma série de outras plataformas de gráficos financeiras). Sair do comércio quando o RSI está acima de 80 e a linha K atravessa a linha D Se ocorrerem múltiplos sinais, adicione a posição atual assumindo que as condições em # 1 acima são atendidas (por exemplo, se houver duas entradas filtradas em dias concorrentes, uma delas compraria o mesmo # de ações no dia 2 como no dia 1)
Eu não levei em consideração Money Management para as regras, pois variará para cada comerciante individual.
Encontrando Estoques para Backtest.
Utilizei o Mapa de FinViz e a Unicorn Bay para encontrar uma gama de moedas para fazer backtest. Meus critérios para selecionar moedas são os seguintes:
Teste as moedas em setores e indústrias (para evitar testes contra, digamos, todas as ações de tecnologia durante anos que as ações de tecnologia viram um boom) Teste pelo menos 2 moedas altamente dissimilares / não correlacionadas para ver como a estratégia funciona contra conjuntos de dados muito diferentes.
As moedas que eu resolvi fazer foram:
Além disso, testei dois títulos altamente não correlacionados, identificados a partir da página de Ativos correlacionados mais ou menos da Unicorn Bay:
Correndo o Backtest.
Em seguida, executei isso através do TradingSim, um simulador de negociação onde você pode praticar estratégias reais usando uma conta simulada. Usando este software, você pode abrir posições em ações usando uma conta falsa e negociar como se fossem ações reais. A única desvantagem é que o backtest é de apenas 2 anos.
Eu continuei a executar o backtest para cada estoque durante os 2 anos completos com uma conta falsa de US $ 10.000. Para cada comércio, eu coloquei.
20% do capital em risco (o que não é necessariamente o que você faria no mundo real, mas queria amplificar os resultados neste caso). Os resultados foram promissores. Ao longo de um período de 2 anos, cada ação fez um retorno de saúde. Os negócios individuais estão listados aqui.
Mais backtesting.
Embora esses resultados iniciais tenham sido promissores, 2 anos de testes não foram suficientes. Para aumentar o estresse, testei-o, codifiquei uma Estratégia em TradingView com base nas regras do meu sistema comercial. Você pode encontrar o sistema aqui. Você pode vê-lo e modificá-lo se desejar no TradingView.
Os dados do TradingView remontam muito mais longe (pelo menos todo o caminho até 1968 para muitas ações), então testei cada uma das 13 ações novamente usando a mesma conta virtual de US $ 10.000 para ver se eles acabaram com lucro.
Apenas 1 dos 13 pares não saiu lucrativo (GS - Goldman Sachs). Eu decidi descobrir por que isso era, e se houvesse algum padrão que pudesse ser entendido sobre qualquer estoque que talvez não fosse útil para usar esta estratégia.
Eu usei o criador do TradingView para testar a estratégia em uma variedade de ações de menor volatilidade, e encontrei uma série de candidatos que parecem adequados para o teste para frente devido ao seu alto fator de lucro. Uma lista crescente de ações que apresentam alto potencial de lucro com esta estratégia é visível aqui. Abaixo estão algumas capturas de tela de alguns dos desempenhos de estoque anteriores.
Mais uma vez, nada disso é dizer que simplesmente colocar seu dinheiro todo na AAPL em 2004 e simplesmente manter não é uma ótima estratégia. Você pode fazer isso, bem como ter lucros previsíveis, mesmo através de mergulhos do mercado, como em 2001 e 2008 e, através de alguns compostos, ganhar dinheiro digno com estratégias como esta.
Realizar o teste de uma série de ações usando o Robinhood e mostrar resultados positivos, depois aumentar as contribuições de capital. Codificar a estratégia / algoritmo em Quantopian e ganhar suporte / capital para negociar essa estratégia. Encontre / desenvolva outras estratégias adequadas para negociação.
Disclaimer: Tudo isso é especulativo e não é considerado um conselho de investimento definitivo. Eu não sou responsável por lucros ou perdas que experimente usar esta estratégia, seja em formato parcial ou completo. Eu não sou um profissional de investimento ou corretor. Faça mais pesquisas antes de usar qualquer uma das estratégias descritas nesta publicação.
O crédito para Williams VIX FIX estratégia vai para Chris Moody.
Estratégia usada no TradingView disponível aqui.
Lista de tickers de ações que mostram excelentes retornos e curvas de ações disponíveis aqui.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Timothy Jaeger.
Experiente UX Designer, Trader (Opções, Stocks, Forex), HODLer (Crypto), Futurista. Interessado em coisas e coisas.
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b) Especifique stop loss (%) no menu do testador traseiro.
c) Teste sua estratégia e ajuste vários outros parâmetros.
Escolhendo o preço de ataque certo quando as opções de negociação podem determinar as chances de sucesso versus falha em longo prazo:
- A opção BAIXA no dinheiro abre e gt; levam a BAIXO lucro vs perda e gt; mas alta probabilidade de comércio bem sucedido.
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Estratégia de opção Backtest Bear Call Spread (tendência Neutral to Bearish)
Estratégia de opção Backtest Bull Call Spread (tendência Neutral to Bullish)
Estratégia de opção Backtest Bear Put Spread (tendência Neutral to Bearish)
Estratégia de opção Backtest Long Put (tendência bearish)
Estratégia de opção Backtest Long Call (tendência de alta)
Backtest Short Put opção estratégia (Neutral para Tendência Bullish)
uma. Especifique o patrimônio líquido individual ou crie portfólio de ações ou exiba todo o mercado de opções e reflita sua estratégia de opções.
b. Retorno de estratégia de opção (em%) também conhecido como 'retorno de risco'.
c. Orçamento por estratégia ou "risco máximo" (em dólares norte-americanos)
e. Volatilidade da frente (volatilidade implícita)
f. Gregos - Delta, Gamma, Theta, Vega.
g Volume de negociação - Número mínimo de contratos negociados em uma única etapa da estratégia de opções selecionadas.
h. Distância ao ponto de equilíbrio em% em cada estratégia de opção.
Eu. Equity Daily, Weekly, Monthly, Quarterly Performance Técnica em%
j. Equity Technical 5,20,50,100 Day Moving Average acima / abaixo em%.
Gráficos individuais de equidade para visualizar o lucro, o risco e a distância do limite para a expiração de cada estratégia de opção.
Por exemplo, o March Bull Put Spread no SHW no início de dezembro dá lucro de 15% no investimento quando o preço da ação continua a tendência e aumenta ou muda a tendência e permanece neutro. A estratégia ainda pode ser lucrativa, mesmo que o estoque da SHW cai 9%. (A visualização do risco é exibida no gráfico de amostra)
4) Os pontos de entrada e saída de estratégia histórica são claramente exibidos em um formato de várias colunas. Preço de entrada e saída de capital, lucro objetivo / lucro real em% e $, distância ao ponto de equilíbrio, preço de oferta / oferta, gregos, volatilidade e muito mais.
O Oscreener melhora a visibilidade nos negócios e permite que os comerciantes gerenciem o risco de forma mais eficaz.
Como avaliar, fazer backtest e validar uma estratégia de negociação.
Ultimamente tenho trabalhado com backtesting várias estratégias que eu invento ou encontrei em sites como o TradingView. Eu vou acompanhar o processo de como eu:
Identificar uma estratégia possível Encontrar uma variedade de ações para executar através de um backtest estruturado Execute o próprio teste real.
No final desses 3 passos, posso identificar o quão bem-sucedido é a estratégia e se eu deveria usá-lo para negociação ao vivo e (aproximadamente) quanto eu poderia esperar fazer em um determinado período de tempo com base em um número determinado de negócios.
Identificando a Estratégia.
Eu identifiquei essa estratégia juntada por Chris Moody no TradingView. É chamado de Williams VIX Fix e é baseado nos escritos de Larry Williams em torno de um cálculo sintético Vix. Se você quiser saber mais sobre o VIX, a Wikipedia é um ótimo lugar para começar.
Depois de fazer alguns testes visuais em várias moedas, desenvolvi um sistema de negociação simples que queria testar. As regras deste sistema são simples:
Digite um longo comércio para todos os sinais de entrada agressivos ou filtrados gerados pelo sistema, a menos que o RSI Stochastic seja próximo ou superior a 80 (o RSI estocástico é um indicador livremente disponível no TradingView e em uma série de outras plataformas de gráficos financeiras). Sair do comércio quando o RSI está acima de 80 e a linha K atravessa a linha D Se ocorrerem múltiplos sinais, adicione a posição atual assumindo que as condições em # 1 acima são atendidas (por exemplo, se houver duas entradas filtradas em dias concorrentes, uma delas compraria o mesmo # de ações no dia 2 como no dia 1)
Eu não levei em consideração Money Management para as regras, pois variará para cada comerciante individual.
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Teste as moedas em setores e indústrias (para evitar testes contra, digamos, todas as ações de tecnologia durante anos que as ações de tecnologia viram um boom) Teste pelo menos 2 moedas altamente dissimilares / não correlacionadas para ver como a estratégia funciona contra conjuntos de dados muito diferentes.
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Timothy Jaeger.
Experiente UX Designer, Trader (Opções, Stocks, Forex), HODLer (Crypto), Futurista. Interessado em coisas e coisas.
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