Etf Sweet Spot Trading Sistema

Herman Durban, KZN, Sud Africa Ci sono ottimi blog di trading a breve termine là fuori. Ho molti elencato nel link sottostante. I blog vado a prima sono: 1. onde di Elliot a vivere, 2.COTS timer e 3.ETF Corner. I miei blog nome: Impegni di Trader SweetSpot si ispira Alex Roslins COTS Timer. Anche se il commercio, i miei investimenti a lungo termine sono nelle mani capaci di Roy Tilley, un broker esperto, vedere il suo link nella casella qui sotto link esterni. La mia performance di trading il 1 ott è di 180 YTD Visualizza il mio profilo completo link esterni Blog Archive impegni di commercianti Sweet Spot Disclaimer: Le informazioni e le opinioni contenute nel presente documento provengono da fonti ritenute attendibili, ma non garantiti per l'accuratezza o la completezza. Nessuna responsabilità viene assunta rispetto a qualsiasi dichiarazione, né in relazione a qualsiasi espressione di parere in esso contenute. Tutte le viste sono le opinioni dell'autore, al momento della redazione, che sono soggette a modifiche senza preavviso. Nessuna dichiarazione deve essere interpretata come un'offerta di acquisto o di vendita. Questo sito web è per le strategie scopi educativi e informativi only. Trading: Sweet Spot per gli stock Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Tutti i diritti riservati. I dati intraday forniti da SIX Informazioni finanziarie e soggetti a termini di utilizzo. I dati storici e attuali di fine giornata forniti da SIX Financial Information. dati intraday in ritardo per i requisiti di scambio. SampPDow Jones Indici (SM) dal Dow Jones amp Company, Inc. Tutte le citazioni sono in tempo di scambio locale. in tempo reale i dati di vendita dell'ultimo forniti dal NASDAQ. Maggiori informazioni su NASDAQ scambiati i simboli e la loro situazione finanziaria corrente. dati intraday in ritardo di 15 minuti per NASDAQ, e 20 minuti per altri scambi. SampPDow Jones Indici (SM) dal Dow Jones amp Company, Inc. SEHK dati intraday è fornito da SIX Financial Information ed è di almeno 60 minuti in ritardo. Tutte le citazioni sono in tempo di scambio locale. Nessun risultato foundthe ETF Sweet Spot Trading System di studio a casa Corso L'ETF Sweet Spot Trading System di studio a casa Corso Vuoi un modo semplice ed Storicamente redditizio per il commercio ETF è stato proficuo nelle Spys, QQQs, Midcap ETF, SMHS e Russell iShares dal ciascuna ha iniziato le contrattazioni in su attraverso 6162004. ha catturato più di 100 punti SPY da 112000 a 6.162.004 (183 punti SPY da quando hanno iniziato la negoziazione di 1993). Ha raggiunto rendimenti dall'inizio di questo decennio di 120.80 nel MDY, 68.77 nei Spys, 74.41 nei QQQs, 73.95 nel SMHS e 71.83 nel IWM (fino al 15 giugno 2004) è semplice per il commercio e facile da imparare . Ha fatto i soldi in entrambi i mercati toro e mercati orso ha sempre fatto i soldi sul lato lungo e anche il lato corto. Ha di gran lunga superato buy and hold. si prende meno di tre minuti per calcolare ogni giorno. Non si scambi gli ETF e vorresti migliorare i risultati Se è così, ora è potenzialmente in grado di catturare muove veloce, a breve termine gli ETF utilizza un sistema di trading meccanico barra che ha creato più di 196.000 dei profitti storici da 112000 mentre trading solo 500 azioni per il segnale in ipotetica negoziazione. In meno di tre minuti al giorno, dopo cinque regole proprietarie semplici, è possibile ricevere i segnali di entrata e uscita chiare e precise da parte dell'ETF Sweet Spot Trading System. Attraverso questi segnali, si sarà in grado di meccanicamente oscillazione commercio sia il lato lungo e breve per i QQQs, Spys, SMHS, IWMS, e uno qualsiasi degli altri ETF più popolari. Nel mercato toro 20038217s, hai il commercio questi potenti mosse a breve termine nei Spys performance passata non è garanzia di risultati futuri. Sulla base di trading simulato. Non include lo slittamento e commissioni. The Spot Trading System ETF dolce tutti catturati. Non solo that8230 90 dei suoi segnali erano redditizia nel 2003 per i Spys con fiducia acquistare questo sistema oggi con i nostri soldi-Back Guarantee8230 E here8217s la parte migliore: Siamo così sicuri che sarete soddisfatti di questo sistema che si tratta di una parte posteriore dei soldi garanzia. Se non è redditizio per voi dopo sei mesi dalla data di acquisto dopo aver seguito tutte le regole di sistema e prendendo tutti i mestieri come innescata, basta tornare L'ETF Sweet Spot Trading System per un rimborso totale, senza fare domande. Qual è il Trading System L'ETF Sweet Spot Trading System ETF Sweet Spot è un sistema di trading meccanico che è stato sviluppato per fare una cosa e lo fa molto bene 8230IDENTIFY BREVE TERMINE alta probabilità di entrata e uscita ZONE NELLE ETF. Ecco ciò che il sistema fa in cinque fasi: Utilizzo di un proprietario, ma semplice da imparare di calcolo, il sistema individua per voi quali sono stati storicamente i più alti punti di inversione di probabilità sia sul lato lungo e corto per gli ETF. Quando un ETF raggiunge la sua zona ad alta probabilità, un segnale di commercio viene attivato automaticamente. Poi, si consente di immettere una forte mossa ETF, proprio come sta cominciando. Inoltre, il sistema aggiunge un tocco insolito. L'ETF Sweet Spot Trading System controlla l'azione e identifica le situazioni in cui per breve tempo 8220hangs8221 prima che si verifichi un ETF l'inversione. Quando ciò si verifica, la nostra ricerca mostra la forza dei potenziali aumenti movimento. E that8217s a vostro vantaggio Quando ciò si verifica, il sistema fa scattare un segnale che consente di aggiungere più azioni alla propria posizione, di solito a un prezzo migliore. Una volta che l'inversione inizia, la quantità di moto calci. Si guida la, più potente parte più veloce della breve termine mossa. E poi il sistema ti dice di uscire, il più delle volte entro 4 a 7 giorni. Che tipo di bordo si ottiene il Sweet Spot Trading System ETF è un sistema potente, ma è anche semplice e facile da usare. Se scambiato 500 azioni per segnale dei cinque Exchange Traded più popolari Funds (ETF), il sistema Spot Trading ETF dolce creato 196.000 nei guadagni dal gennaio 2000. Ecco la performance per ciascun ETF: (. Non compravendite effettive slittamento e commissioni escluse) corretta su più di 73 di tutti i suoi segnali e ha fatto più di 396 punti (112000 a 6.152.004). Ora si può avere la comodità e vantaggio psicologico di sapere che si sta operando un sistema che è stato corretto il meglio di 7 su 10 mestieri e ha guadagnato 396 punti di negoziazione un cestino dei cinque ETF più attivi. Mentre non vi è alcuna garanzia che questi futuri risultati duplicare questa performance passate, riteniamo che i risultati we8217re che vi mostra parlano da soli. Non più indovinare. Dato che il sistema è completamente meccanico, tutte le decisioni sono prese per voi così è possibile barattare unemotionally e non distrarsi dalle vostre altre attività quotidiane. Si don8217t deve guardare il mercato per tutto il giorno. Basta andare sulla tua attività quotidiana, il tuo lavoro giorno di lavoro o commissioni di esecuzione per tutta la giornata. E la sera, dopo la chiusura del mercato, basta sedersi e prendere un minuto per seguire le semplici regole del ETF Sweet Spot Trading System. E poi mettere gli ordini nel vostro broker. Semplice e facile da usare . Non esistono calcoli complicati. E con solo cinque regole facili da imparare, noi crediamo che si sarà in grado di padroneggiare il sistema in pochi minuti. ti tiene in commercio per la parte migliore del movimento. Il segnale medio dura da una a 1 12 settimane prima che ti dice di uscire. Questo ti permette di rimanere in un commercio abbastanza a lungo per catturare la porzione di moto più veloce e più alto di un movimento. Redditizia sia sul lato lungo e corto. Ora è possibile usufruire di entrambi giù e su mercati perché questo è un sistema che ha eseguito altrettanto bene sul lato corto come il lato lungo. L'ETF Sweet Spot Trading System è stato proficuo durante il mercato orso estrema del 2000 8211 2002 e il mercato toro del 2003 8211 2004. Questi sono solo alcuni dei mestieri a partire dall'estate del 2001. Mentre il mercato orso prese piede nel 2001 e la gli indici sono scesi, The Spot Trading System ETF dolce ti ha dato queste chiare opportunità performance passate non sono garanzia di risultati futuri. Sulla base di trading simulato. Non include lo slittamento e commissioni. The Sweet Spot Trading System ETF catturato tutti questi traffici durante uno dei peggiori mercati orso di questa generazione Inoltre, ora è possibile usufruire di ETF. Here8217s una cosa in più da considerare: l'ETF Sweet Spot Trading System permette di scambiare, su base a breve termine, uno dei segmenti in più rapida crescita dei mercati finanziari, exchange-traded funds, o ETF come vengono comunemente chiamati. Che cosa è un ETF di ETF sono panieri di titoli che vengono acquistati e venduti come un unico magazzino. Le scorte all'interno di questi cestini sono scelti in modo da Respresent un indice o industria gruppo specifico. Ad esempio, i QQQs contengono titoli che rappresentano l'indice Nasdaq-100. Il movimento delle QQQs poi seguire il movimento dell'indice Nasdaq-100. Da Forbes a Smart Money. tutto il mondo del trading concorda sul fatto che gli ETF offrono una combinazione di vantaggi che nessun altro mercato può eguagliare. Qui ci sono solo alcuni motivi per cui si dovrebbe prendere in considerazione le negoziazioni se aren8217t già facendo: meno di cui preoccuparsi. Il rischio maggiore durante la notte è stato rimosso. Quante volte ti sei svegliato al mattino per scoprire che il vostro magazzino è precipitata a causa di notizie durante la notte Quando il commercio ETF, si può dormire meglio sapendo che spiacevoli sorprese durante la notte sono di gran lunga meno probabile che accada. Nessuna manipolazione casa di brokeraggio e nessun rischio scandalo aziendale. Dal momento che si sta operando un paniere di titoli con gli ETF, il potenziale impatto negativo proveniente da singole azioni è notevolmente ridotto. Eccellente liquidità consente di risparmiare denaro. minori costi di transazione. Gli ETF più popolari che you8217re probabile che sia commerciali come QQQs, Spys e SMHS hanno un'eccellente liquidità. You8217ll essere in grado di muoversi dentro e fuori di commerci con minori costi di transazione a causa di basso slittamento e spread stretti. Facilità di negoziazione entrambi i lati del mercato. Facilmente commercio sia il lato lungo e corto. Con gli ETF, è possibile inserire posizioni corte nel modo migliore e facilità con cui si entra in quelle lunghe perché, a differenza delle scorte, non c'è una regola uptick. Ordinare il sistema Trading ETF Sweet Spot Oggi e qui è che cosa riceverete Order L'ETF Sweet Spot Trading System oggi e si receive8230 I system8217s formula completa e la metodologia. Questo include tutti le regole del commercio system8217s per entrare automaticamente e uscita inversioni forti in ETF, sia sul lato lungo e corto del mercato. Sia we8217re in un mercato toro o mercato orso, si avranno ora il sistema che consente di scambiare meccanicamente ed unemotionally. Nessuna interpretazione dei modelli vaghe o guardare un monitor di computer sarà mai più essere necessaria quando si utilizza questo sistema. libro di strategia del sistema globale e approfondita. Questo fornisce una spiegazione approfondita di come funziona il sistema e la sua logica sottostante. E, si riceverà l'analisi completa delle prestazioni della sua storia commercio-by-trade. Il nostro obiettivo è per voi di padroneggiare il sistema in 30 minuti o meno in modo che si può immediatamente applicare al vostro trading. Per garantire ciò, la Guida Strategica sarà anche camminare attraverso numerosi traffici bar-by-bar in modo da poter ottenere una prospettiva hands-on prima di iniziare a utilizzare il sistema. Non ci sono recensioni yet. The Sweet Spot per mean reversion ETF strategie di Michael R. Bryant nel suo recente libro, Howard Bandy discusso quello che lui chiama il spotquot quotsweet per lo sviluppo di sistemi di inversione di negoziazione medi. 1 L'idea è che la giusta combinazione di lunghezza della barra, periodo di detenzione, la precisione del sistema, e di altre variabili tende a massimizzare i rendimenti aggiustati per il rischio. 2 Questo articolo mostra come medi strategie di inversione di trading che si trovano in quel punto dolce possono essere sviluppate per exchange traded funds (ETF) attraverso strumenti automatizzati. Utilizzando Adaptrade Builder. uno strumento di sviluppo di strategia per Windows, Ill mostrano come lo stress metodi di prova con analisi Monte Carlo può essere utilizzato come parte del processo di sviluppo di trovare solide strategie di mean reversion per la 500 (SPY) ETF SampP e il Select Sector SPDR ETF. I file di progetto per Builder, che includono il codice di strategia, sono forniti per ogni esempio. Atterraggio nel Sweet Spot L'idea di base dietro il Dr. Bandys sweet spot è che le buone strategie di trading dovrebbero utilizzare una breve dimensioni bar e sorseggiare un piuttosto elevata precisione con un breve periodo di detenzione e basso drawdown. La dimensione barra di corto e breve periodo di detenzione a massimizzare le opportunità di aggravare i rendimenti, mentre l'alta precisione e basso drawdown rendono più facile per recuperare dalle perdite. Queste ultime caratteristiche rendono anche più facile stabilire la fattibilità della strategia e per determinare quando il suo non funziona più perché tipiche striature perdenti per i sistemi ad alta precisione tendono ad essere relativamente breve. Sulla base di linee guida Dr. Bandys, le seguenti caratteristiche saranno utilizzati in questo articolo per definire i requisiti ottimali per le strategie di ETF mean reversion: barre giornaliere 20 - 30 operazioni al anno almeno 65 trade vincenti bar media nei traffici tra 1 e 4 By mean reversion, Im riferendosi alle strategie che tentano di acquistare al di sotto del prezzo medio attuale e vendere a un prezzo più elevato come il prezzo ritorna alla media. L'idea è di comprare basso e vendere alto, al contrario di sistemi, che in genere cercano di comprare e vendere alto superiore trend-following. Costruire con il Monte Carlo Analysis Nel mio ultimo articolo newsletter, ho discusso l'uso di prove di stress per valutare strategie di trading e la sua relazione con la robustezza e la strategia sopra-montaggio. Ho anche detto che se fosse incorporata nel processo di generazione, che tenderebbe a portare a strategie che mostravano robustezza. Quello è l'approccio che sarà seguito qui. In breve, le prove di stress si riferisce a valutare il grado di sensibilità di una strategia di trading è quello di suoi ingressi e l'ambiente. Una strategia solida - uno che non è finita-fit per il mercato - sarà relativamente insensibile alle variazioni dei suoi valori dei parametri di ingresso e ad altri cambiamenti nel suo ambiente, come ad esempio le modifiche ai dati sui prezzi. analisi Monte Carlo è la tecnica usata per valutare l'effetto di questi cambiamenti. Gli ingressi strategys, dati sui prezzi, e altri fattori sono cambiati in modo casuale, e la performance strategys viene valutato. Ripetendo questo processo molte volte, una distribuzione dei risultati si ottiene. I risultati dei dati originali rappresentano un punto della distribuzione. Altri punti sulla distribuzione rappresentano i risultati di utilizzare versioni leggermente modificate dei dati originali, che possono generare risultati che sono più o meno favorevole rispetto ai dati originali. I cosiddetti risultati Monte Carlo sono i valori delle misure di performance (utile netto, vince per cento, fattore di profitto, ecc) che sono peggio di una maggioranza (tipicamente, 95) delle valutazioni. Ad esempio, se l'utile netto di Monte Carlo a 95 la fiducia è 15.000, che significa che il 95 delle valutazioni ha avuto un utile netto di almeno grande come 15.000. In altre parole, ce n'è un 95 possibilità che l'utile netto sarà di almeno 15.000, o, al contrario, ce n'è a 5 possibilità che il risultato netto sarà inferiore a 15.000. Quando una strategia di trading è stato sviluppato in modo iterativo nel corso delle generazioni successive di modifica e di prova, edificio sulla base dei risultati Monte Carlo tenderà a guidare la strategia per uno che è robusto dal momento che solo una strategia robusta avrà buona Monte Carlo risultati. Adaptrade Builder consente di automatizzare questo processo, ivi compresa la valutazione dei risultati della strategia utilizzando i risultati di Monte Carlo di stress test. Il primo esempio è per il SPDR SampP 500 Index ETF (simbolo SPY). sono stati utilizzati barre giornaliere da 141.999-4.232.013. L'intervallo di date per la costruzione è stato fissato a 141.999-122.011, con i primi 80 (141.999-8.102.008) utilizzato per la costruzione (cioè in-campione) e le restanti dati (8112008 - 122011) utilizzati per le prove out-of-sample. I dati rimanenti (132.011-4.232.013) sono stati accantonati per la convalida. Tutti i dati sono stati ottenuti da TradeStation 9. La logica strategia era long-only, e 100 di equità sono stati investiti per ogni scambio, con tutti i profitti reinvestiti, e 0,015 per azione detratta per round-turn per i costi di negoziazione. Adaptrade Builder utilizza un algoritmo di programmazione genetica di evolvere una popolazione di strategie nel succedersi delle generazioni. La chiave per usare Builder per trovare strategie che soddisfano i nostri requisiti ottimali è l'impostazione del cosiddetti parametri di compilazione, mostrato di seguito in Fig. 1. Figura 1. Le metriche costruito nel Generatore di definire il punto dolce per la strategia SPY. L'elenco degli obiettivi build contiene tre metriche general-purpose, che sono tutti in fase di massimizzati. Questi aiutano a guidare la popolazione di strategie verso quelli che hanno un alto profitto netto, coefficiente di correlazione e la significatività statistica, che sono desiderabili per qualsiasi strategia. Le qualità specifiche stavano cercando (vale a dire il punto debole) sono definiti dalle condizioni Costruire, che includono le condizioni di disuguaglianza per il numero di transazioni, bar media nei traffici, e la percentuale di vittorie. Si noti che la condizione per il numero di transazioni è impostato un intervallo in base al numero di anni di dati in-campione e l'obiettivo di avere tra 20 e 30 commerci all'anno. Si noti inoltre che la percentuale di trade vincenti è impostato su un intervallo compreso tra 65 e 85. Il limite superiore è stato aggiunto perché le strategie con un insolitamente alta percentuale di trade vincenti in genere non riescono a soddisfare qualche altra condizione. Penalizzare tali strategie aiuterà a guidare la popolazione verso strategie che soddisfano tutte le condizioni, a differenza di strategie che sproporzionatamente soddisfano una condizione di esclusione di altri. La stessa logica è stata utilizzata per impostare un intervallo per il fattore di profitto. Le altre condizioni - coefficiente di correlazione, la significatività statistica, fattore di profitto, e la frazione di Kelly - non fanno parte delle nostre esigenze specifiche, ma sono stati aggiunti per migliorare i risultati complessivi. Il test da sforzo e le impostazioni di Monte Carlo usato per questo esempio sono stati selezionati sullo schermo Build Options, come mostrato di seguito in Fig. 2. Figura 2. Le opzioni di analisi e di test di stress Monte Carlo sono selezionati nella scheda Costruisci Opzioni. Come mostrato nella figura, 99 Monte Carlo iterazioni sono stati usati per ogni analisi. Ciò significa che 99 stress test sono stati eseguiti in aggiunta alla valutazione dei dati originali. I 100 insiemi di dati sono stati analizzati utilizzando l'analisi Monte Carlo per estrarre i risultati a 95 fiducia, dove sono stati utilizzati per valutare le condizioni mostrate nella Fig. 1. Gli stress test consisteva di randomizzazione i prezzi, randomizzazione gli ingressi di strategia, e randomizzazione la barra di partenza. Tutti e tre i randomizzazioni sono stati eseguiti per ogni test di stress. Poiché ogni strategia è stata valutata 100 volte (99 prove di stress più i dati originali) ad ogni generazione, questo approccio ha circa 100 volte il tempo avrebbe impiegato avuto prove di stress e analisi Monte Carlo non è stata utilizzata. Per questo motivo, una popolazione relativamente piccola di membri only100 stato utilizzato per mantenere il tempo soluzione ragionevole. La popolazione è stata evoluta oltre 10 generazioni, e un'opzione è stata impostata per ricominciare dopo 10 generazioni, se l'utile netto nel periodo di out-of-campione è risultato negativo. La trama curva di equità dalla strategia superiore nella popolazione dopo 20 generazioni (1 ricostruzione) Di seguito è riportato in fig. 3. Figura 3. Curve di capitale per ogni test di stress per la strategia SPY finale. Ciascuna curva in Fig. 3 rappresenta uno stress test. Come si vede, tutte le diverse curve azionari hanno generalmente la stessa forma con risultati positivi out-of-campione. I seguenti sono alcuni dei risultati di Monte Carlo a 95 la fiducia corrispondente alla fig. 3. Bar Total Net profitto medio nei traffici A parte il numero di transazioni, che è meno di chiese, la strategia soddisfa i requisiti originali. La strategia passa anche il test di validazione. Quando la data di fine è estesa a 4.232.013, il Monte Carlo totale aumenta utile netto a 67.015. La logica di strategia soddisfa anche l'esigenza di una strategia di mean reversion: entra su un ordine di limite ed esce con una condizione di indicatore. L'ingresso limite significa che il mercato ha da venire giù al limite di prezzo, in modo che la strategia è comprare basso e vendere dopo il mercato risale. E 'importante tenere a mente che si tratta di Monte Carlo I risultati a 95 la fiducia, il che significa che, per esempio, 95 delle valutazioni stress test ha avuto un utile netto totale di almeno grande come 56.784. Se il test di stress è spegnere e la strategia viene valutata sui dati originali, la curva di equità è come mostrato di seguito in Fig. 4. Figura 4. Curva Patrimonio Netto per la strategia SPY finale sui dati originali. Questa curva di equità corrisponde ad un utile netto di 109.497, che equivale a un rendimento annuo del 5,5. Anche se questo è solo un modesto ritorno, batte facilmente il ritorno di buy-and-hold di circa 1,8 rispetto allo stesso periodo ed è ottenuta senza leva e con una curva di equità in costante aumento nel corso di un periodo che comprende due mercati orso. Un Select Sector SPDR Esempio Il secondo esempio riguarda la costruzione di una strategia di più di un portafoglio di ETF costituiti dei SPDRs Select Sector. Questi ETF dividono l'indice SampP 500 in nove settori in modo tale che ogni stock nel SampP 500 viene inserito in uno dei nove settori con nessuna sovrapposizione. I nove settori sono di consumo ciclici (simbolo XLY), Beni di prima necessità (XLP), Energia (XLE), finanziari (XLF), Health Care (XLV), industriale (XLI), Materiali (XLB), tecnologia (XLK), e Utilità (XLU). La maggior parte delle stesse impostazioni sono stati utilizzati per costruire questa strategia come nell'ultimo esempio. Tuttavia, perché nove volte dati prezzo molto stati usati nella costruzione, ho ridotto il numero di iterazioni Monte Carlo da 99 a 5. Le altre opzioni di generazione erano uguali come in Fig. 2, tranne per l'opzione di ricostruzione, che didnt entrano in gioco. Per la posizione dimensionamento, 20 di equità sono stati investiti su ogni commercio. Poiché non tutti i mercati sono suscettibili di essere scambiata allo stesso tempo, questa impostazione è stata scelta per fornire adeguate misure di posizione senza conseguente leva (ossia over-investimento). Il periodo di permanenza nel campione per questa build è stata 141.999-5.282.009 con 5.292.009-122.012 come il periodo out-of-campione e 132.012-4.232.013 mettere da parte per la convalida. La trama curva di equità da una delle migliori strategie nella popolazione dopo 10 generazioni (non ricostruisce) Di seguito è riportato in fig. 5. Figura 5. Curve di capitale per ogni test di stress per la strategia finale portafoglio Select Sector SPDR. Ogni curva equità nella fig. 5 rappresenta il patrimonio portafoglio generato da test retrospettivi su tutti i nove mercati contemporaneamente per una serie di impostazioni di test di stress (o dei dati originali). Alcuni di sintesi Monte Carlo risultati sono riportati di seguito. Totale Utile differenza dell'esempio precedente, i risultati non sono sostanzialmente diverse quando l'analisi Monte Carlo è spento ei risultati vengono valutati sui dati originali. In questo caso, il profitto totale incrementi netti per 205.140. Questa strategia passa anche il test di convalida. La curva di equità per la strategia sui dati originale (nessun test stress), in cui è incluso il periodo di convalida, è mostrato sotto in Fig. 6. Figura 6. curva di equità per la strategia di portafoglio Select Sector SPDR finale sui dati originali. Questa curva di equità corrisponde ad un utile netto di 249.431, che equivale a un rendimento annuo del 9.5 con un caso peggiore prelievo di 21. Come per il precedente esempio, la logica di strategia entra a lungo su un ordine limite. La maggior parte delle uscite sono attraverso una uscita bersaglio, con altri traffici in uscita da basate su una condizione spia o uno stop protettivo. Scarica mean reversion file di progetto: (. Tasto destro del mouse, Salva oggetto con nome al file. zip richiede Adaptrade Builder per aprire.) Per motivi di licenza, i file di progetto non includono dati sui prezzi. Il sweet spot cosiddetta per strategie di trading raccomandate da Dr. Bandy sembra fornire condizioni efficaci per la costruzione di strategie di trading medi di ritornare in modo automatico utilizzando uno strumento come Adaptrade Builder. E 'stato possibile trovare strategie che soddisfacevano la maggior parte dei requisiti per entrambi gli esempi: una strategia di mercato unico per il mercato degli ETF SPY, e una strategia per un portafoglio di ETF composto da nove SPDRs Select Sector. Entrambe le strategie battere comprare e tenere premuto e tenuto bene nel test di validazione. Per entrambi gli esempi, stress test con l'analisi Monte Carlo è stato impiegato per aumentare le possibilità di trovare strategie robuste. Rispetto all'esempio portafoglio, i risultati dei test di stress per la strategia (SPY)-mercato unico sono stati sostanzialmente più conservatori (meno favorevole) rispetto ai risultati dei dati originali. Mentre alcuni di questo può essere dovuto al stress test più rigoroso rispetto all'esempio portafoglio, suggerisce che la strategia spia è meno robusta rispetto all'esempio portafoglio. In generale, in cui i risultati di Monte Carlo si discostano notevolmente dai risultati sui dati originali, ci si potrebbe aspettare che la migliore stima di risultati futuri sarebbe una via di mezzo, anche se questo dipenderà da come conservatrice prove di stress e analisi Monte Carlo è . Sembra ragionevole che la strategia di portafoglio sarebbe più robusta rispetto alla strategia del mercato unico dal momento che la strategia di portafoglio è stato costruito più di nove diversi mercati e era tenuto a lavorare abbastanza bene su una più ampia varietà di dati sui prezzi. E 'stato costruito più di nove volte più dati e ha circa nove volte molti mestieri. La maggior rendimento della strategia di portafoglio può riflettere l'effetto positivo della diversificazione nei nove diversi settori delle SPDRs. Sebbene né la strategia ha incontrato il requisito per il numero di transazioni, potrebbe essere possibile trovare strategie che soddisfano tutti i requisiti se una popolazione più ampia è utilizzato o più rigorose ricostruire requisiti sono impiegati, che richiederebbe più tempo di costruzione. In alternativa, può essere il caso che tale strategia è improbabile che si trovano a causa dei requisiti contrastanti di elevata precisione, la frequenza commercio, durata commerciali a breve, e così via. Il migliore insieme di condizioni di compilazione è quella che sfrutta appieno le potenzialità dei mercati, pur rimanendo realistico. La combinazione di una serie di condizioni di compilazione utili, come quelli forniti dal Dr. Bandy, con built-in caratteristiche di robustezza, come i test di stress e analisi Monte Carlo, in uno strumento automatico come costruttore dovrebbe fornire un quadro solido per lo sviluppo di strategie di trading efficaci. Bandy, Howard B. mean reversion Trading Systems. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD 2013, p. 138. Bandy, Howard B. Modellazione Trading System Performance. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2011, p. 154. Questo articolo è apparso nel numero di aprile 2013 della newsletter Adaptrade Software. I SampP 500 e Select Sector SPDRs sono marchi registrati di The McGraw-Hill Companies, Inc. IPOTETICI O RISULTATI prestazioni simulate HANNO LIMITI DETERMINATI. A DIFFERENZA DI UN RECORD effettive prestazioni, risultati simulati NON RAPPRESENTANO trading reale. Inoltre, poiché i mestieri NON SONO EFFETTIVAMENTE stato eseguito, i risultati possono avere sovra o sotto-compensato l'eventuale impatto, dei fattori di mercato certi, come la mancanza di liquidità. Programmi di trading simulato in GENERALI sono inoltre soggetti a FATTO CHE sono stati progettati con il senno di poi. Non viene stato fatto che qualsiasi account volontà o sia idonea a conseguire profitti o le perdite simili a quelli mostrati. Se youd come per essere informato su nuovi sviluppi, notizie, e offerte speciali da Adaptrade Software, si prega di unirsi alla nostra mailing list. Grazie.