Etf sweet spot trading sistema no Brasil

Herman Durban, KZN, África do Sul Existem excelentes blogs comerciais de curto prazo lá fora. Eu tenho muitos listados na caixa de links abaixo. Os blogs que eu vou para a primeira são: 1.The Elliot Wave Vive, 2.COTS Timer e 3.ETF Corner. Meu nome de blogs: Compromissos de Trader SweetSpot é inspirado por Alex Roslins Timer COTS. Embora eu comércio, os meus investimentos de longo prazo estão nas mãos capazes de Roy Tilley, um corretor experiente, ver o seu link na caixa links externos abaixo. Meu desempenho comercial em 1 de outubro é de 180 YTD Ver o meu perfil completo Links externos Arquivos do Blog Compromissos de comerciantes Sweet Spot Aviso legal: As informações e opiniões contidas neste documento provêm de fontes consideradas confiáveis, mas não garantidas quanto à exatidão ou integridade. Nenhuma responsabilidade é assumida com relação a qualquer declaração, nem com respeito a qualquer expressão de opinião aqui contida. Todas as opiniões são as opiniões do autor no momento da escrita e estão sujeitos a alterações sem aviso prévio. Nenhuma declaração deve ser interpretada como uma oferta de compra ou venda. Este local é para finalidades educacionais e informativas somente. O ponto doce para a reversão média Estratégias do ETF por Michael R. Bryant Em seu livro recente, Howard Bandy discutiu o que chama o quotsweet spotquot para desenvolver sistemas reversos reversos da troca. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento de barra, período de retenção, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar retornos ajustados ao risco. 2 Este artigo mostra como médias estratégias de reversão comercial que se encontram nesse sweet spot pode ser desenvolvido para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas. Usando Adaptrade Builder. Uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para Windows, Ill mostrar como métodos de teste de estresse com análise de Monte Carlo pode ser usado como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias de reversão média robusta para o ETFP SampP 500 (SPY) e Select Sector SPDR ETFs. Arquivos de projeto para o Construtor, que incluem o código de estratégia, são fornecidos para cada exemplo. Landing no Sweet Spot A idéia básica por trás do Dr. Bandys sweet spot é que as estratégias de negociação bom deve usar um tamanho de barra curta e ter uma precisão bastante elevada com um curto período de detenção e baixo drawdown. O tamanho da barra curta eo período de retenção mais curto maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e o baixo levantamento facilitam a recuperação das perdas. Estas últimas qualidades também tornam mais fácil estabelecer a viabilidade da estratégia e determinar quando o seu não mais de trabalho porque típico perder estrias para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curto. Com base nas diretrizes do Dr. Bandys, as seguintes características serão utilizadas neste artigo para definir os requisitos ideais para a reversão média ETF estratégias: Barras diárias 20 - 30 comércios por ano Pelo menos 65 tradições vencedoras Barras médias em negociações entre 1 e 4 Por Significa reversão, Im referindo-se a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vender a um preço mais alto como o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alta, ao contrário de tendência de seguir os sistemas, que normalmente tentam comprar alta e vender mais. Construindo com a análise de Monte Carlo Em meu último artigo do boletim de notícias, eu discutiu o uso do teste de esforço em avaliar estratégias negociando e seu relacionamento à robustez e à estratégia over-fitting. Também mencionei que, se fosse incorporada ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui. Resumidamente, o teste de estresse refere-se a avaliar quão sensível é uma estratégia comercial para seus insumos e meio ambiente. Uma estratégia robusta - que não seja excessivamente ajustada ao mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços. A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas alterações. As entradas das estratégias, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho das estratégias é avaliado. Repetindo este processo muitas vezes, obtém-se uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados da utilização de versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais. Os resultados chamados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, porcentagem de vitórias, fator de lucro, etc.) que não são piores do que a maioria (tipicamente, 95) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo em 95 confiança é 15.000, isso significa que 95 das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto 15.000. Em outras palavras, há uma chance de que o lucro líquido seja de pelo menos 15.000, ou, inversamente, há 5 chances de o lucro líquido ser inferior a 15.000. Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente ao longo de sucessivas gerações de modificação e teste, a construção com base nos resultados Monte Carlo tenderá a conduzir a estratégia para uma que é robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia usando os resultados de Monte Carlo dos testes de estresse. O primeiro exemplo é para o índice SPDR SampP 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 141999 a 4232017. O intervalo de datas para a construção foi definido para 141999 para 122017, com os primeiros 80 (141999 - 8102008) utilizados para construção (isto é, na amostra) e os restantes dados (8112008 - 122017) utilizados para testes fora da amostra. Os restantes dados (132017 - 4232017) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos da TradeStation 9. A lógica de estratégia era apenas de longa duração, e 100 de capital próprio foram investidos em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e 0,015 por ação deduzida por rodada para os custos de negociação. Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para evoluir uma população de estratégias ao longo das gerações sucessivas. A chave para usar o Construtor para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é definir as métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1. Figura 1. As métricas de construção no Construtor definem o ponto ideal para a estratégia SPY. A lista de Build Objectives contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles que têm um alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas que procuravam (ou seja, o ponto ideal) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de negócios, as médias de barras em negócios e a porcentagem de vitórias. Observe que a condição para o número de comércios é definida para um intervalo com base no número de anos de dados na amostra eo objetivo de ter entre 20 e 30 comércios por ano. Observe também que a porcentagem de comércios vencedores é definido para um intervalo de entre 65 e 85. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma percentagem invulgarmente elevada de comércios vencedores geralmente não conseguem cumprir alguma outra condição. Penalizar essas estratégias ajudará a conduzir a população para estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que desproporcionalmente satisfazem uma condição à exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro. As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator lucro e fração Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionadas para melhorar os resultados globais. As configurações de teste de esforço e Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela de Opções de Construção, como mostrado abaixo na Fig. 2. Figura 2. As opções de análise de Monte Carlo e stress testing são selecionadas na guia Build Options. Conforme mostrado na figura, 99 iterações de Monte Carlo foram utilizadas para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados a 95% de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em randomizing os preços, aleatorizando os inputs da estratégia, e randomizing a barra de partida. As três aleatorizações foram realizadas para cada teste de estresse. Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem levou cerca de 100 vezes mais tempo do que teria sido se o teste de estresse ea análise de Monte Carlo não tivessem sido utilizados. Por esta razão, foi utilizada uma população relativamente pequena de apenas 100 membros para manter o tempo de solução razoável. A população foi evoluída ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar de novo após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra foi negativo. A curva de equidade parcela da estratégia de topo na população após 20 gerações (1 reconstruir) é mostrado abaixo na Fig. 3. Figura 3. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia final do SPY. Cada curva na Fig. 3 representa um teste de esforço. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade têm geralmente a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. Seguem-se alguns dos resultados de Monte Carlo a 95 de confiança correspondendo à Fig. 3. Total do lucro líquido Barras médias em negócios Além do número de comércios, que é menos do que o pedido, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa o teste de validação. Quando a data de conclusão é estendida para 4232017, o Monte Carlo lucro líquido total aumenta para 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz a exigência de uma estratégia de reversão média: entra em uma ordem limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado tem que descer para o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado volta para cima. É importante ter em mente que estes são Monte Carlo resultados em 95 confiança, o que significa que, por exemplo, 95 das avaliações de teste de estresse teve um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto 56.784. Se o teste de esforço for desligado ea estratégia for avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4. Figura 4. Curva de equidade para a estratégia final do SPY sobre os dados originais. Essa curva patrimonial corresponde a um lucro líquido de 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele facilmente bate o retorno buy-and-hold de aproximadamente 1,8 durante o mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de capital cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados de baixa. Um exemplo de SPDR de setor selecionado O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs que consiste nos SPDRs do setor selecionado. Estes ETFs dividem o índice de SampP 500 em nove setores tais que cada estoque no SampP 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), bens de consumo (XLP), energia (XLE), financeiro (XLF), serviços de saúde (XLV), industrial (XLI), materiais (XLB), tecnologia XLK e utilitários (XLU). A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir essa estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na compilação, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de construção eram as mesmas da Fig. 2 exceto para a opção de reconstrução, que não entrou em jogo. Para o dimensionamento da posição, 20 de patrimônio foram investidos em cada comércio. Uma vez que nem todos os mercados eram susceptíveis de serem negociados ao mesmo tempo, esta definição foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequada, sem resultar em alavancagem (ou seja, sobre-investimento). O período de amostragem para esta compilação foi 141999 para 5282009 com 5292009 para 122017 como o período fora da amostra e 132017 para 4232017 reservado para validação. A curva de equidade parcela de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5. Figura 5. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final do Setor Seletivo SPDR. Cada curva de equidade na Fig. 5 representa o patrimônio de carteira gerado a partir de back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados sumários de Monte Carlo são mostrados abaixo. Lucro Líquido Total Diferentemente do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Neste caso, o lucro líquido total aumenta para 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia em relação aos dados originais apenas (sem teste de esforço), em que o período de validação é incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6. Figura 6. Curva de Patrimônio Líquido para a Estratégia de portfólio do Setor Seletivo do Setor Selecionado nos dados originais. Esta curva de equidade corresponde a um lucro líquido de 249.431, o que equivale a uma rentabilidade anual de 9,5 com uma redução do pior caso de 21. Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra muito tempo em uma ordem de limite. A maioria das saídas é através de uma saída alvo, com outros comércios sair com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção. Baixar Mean Reversion Project Files: (clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo. zip requer Adaptrade Builder para abrir.) Por razões de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço. O ponto chamado doce para estratégias de negociação recomendadas pelo Dr. Bandy parece fornecer condições eficazes para a construção de reverter estratégias de negociação de forma automática, utilizando uma ferramenta como Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atendessem a maioria dos requisitos de ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado de ETF SPY e uma estratégia para uma carteira de ETFs constituída pelos nove SPDRs do Setor Selecionado. Ambas as estratégias bater comprar e segurar e segurou bem no teste de validação. Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo da carteira, os resultados dos testes de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte daquela possa ser devido ao teste de esforço mais rigoroso comparado ao exemplo da carteira, sugere que a estratégia de SPY é menos robusto do que o exemplo da carteira. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo divergem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar entre eles, embora isso dependerá de quão conservador o teste de estresse ea análise de Monte Carlo são . Parece razoável que a estratégia de carteira seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem sobre uma variedade mais ampla de dados de preços. Ele foi construído mais de nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais negócios. O maior desempenho da estratégia de carteira pode refletir o efeito positivo da diversificação nos nove diferentes setores dos SPDRs. Embora nenhuma das duas estratégias satisfaça o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atendam a todos os requisitos se uma população maior é usada ou exigências de reconstrução mais rigorosas são empregadas, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser o caso que tal estratégia seja improvável de ser encontrada devido às exigências conflitantes da exatidão elevada, da freqüência do comércio, da duração curta do comércio, e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial dos mercados enquanto permanece realista. A combinação de um conjunto de condições de compilação úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como testes de estresse e análise Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder, deve fornecer uma estrutura sólida para desenvolver estratégias de negociação eficazes. Bandy, Howard B. Mean Reversão Sistemas de Negociação. Blue Owl Press, Inc. Cascatas Sioux, SD, 2017, p. 138. Bandy, Howard B. Modelando o Desempenho do Sistema de Negociação. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2017, p. 154. Este artigo foi publicado na edição de abril de 2017 do boletim informativo Adaptrade Software. Os SPDRs SampP 500 e Select Sector são marcas registradas da The McGraw-Hill Companies, Inc. RESULTADOS HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS DO DESEMPENHO TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, SENDO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM REALMENTE EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR GANHOS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. Se você gostaria de ser informado sobre novidades, novidades e ofertas especiais da Adaptrade Software, por favor junte-se à nossa lista de e-mails. Obrigado. 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Heres uma coisa extra a considerar: O ETF Sweet Spot Trading System permite que você comércio, em um curto prazo, um dos segmentos de mais rápido crescimento dos mercados financeiros, Exchange-Traded Funds, ou ETFs como eles são comumente chamados. O que é um ETF ETFs são cestas de ações que são comprados e vendidos como um único estoque. Os estoques dentro destes cestos são escolhidos a fim de respresent um índice ou um grupo de indústria específico. Por exemplo, os QQQs contêm ações que representam o índice Nasdaq-100. O movimento dos QQQs acompanha o movimento do índice Nasdaq-100. De Forbes para Smart Money. Todo o mundo de comércio concorda que os ETFs oferecem-lhe uma combinação de vantagens que nenhum outro mercado pode combinar. Aqui estão apenas algumas razões pelas quais você deve considerar negociá-los se você já não está fazendo isso: Menos para se preocupar. O principal risco overnight é removido. Quantas vezes você acordou na parte da manhã para descobrir que o seu estoque caiu devido à notícia noturna Quando você troca ETFs, você pode dormir melhor sabendo que surpresas desagradáveis ​​durante a noite são muito menos prováveis ​​de acontecer. Nenhuma manipulação da corretora e nenhum risco de escândalo corporativo. Uma vez que você está negociando uma cesta de ações com ETFs, o potencial impacto negativo proveniente de ações individuais é muito reduzido. Excelente liquidez economiza dinheiro. Menores custos de transação. Os ETFs mais populares que você está provavelmente negociando como QQQs, SPYs e SMHs têm excelente liquidez. Você será capaz de se mover dentro e fora de comércios com custos de transação mais baixos devido à baixa derrapagem e spreads apertados. Facilidade de negociação de ambos os lados do mercado. Troque facilmente o lado longo e curto. 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