Hang Seng Index Coaching.
Terça-feira, 16 de agosto de 2016.
Trade for Living - Programa de Orientação do TPS.
Se você quer algo que você nunca teve, então você tem que fazer algo que você nunca fez.
Trocar por viver ou criar 2ª fonte de renda? Você está decepcionado com o gasto de anos na negociação de Forex ainda incapaz de obter lucro consistente? Pode ser hora de você olhar para outro instrumento e outro sistema que pode ajudá-lo a alcançar resultado consistente de lucro comercial. 5Loaves e 2Fishes (50 pt a 200 pt) é a nossa meta de lucro diário. "Um bom negócio por dia é suficiente".
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7 Mais 120 páginas de estudos de caso (edição especial)
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A Capitol Trading Services está mentorando US $ 2.250.
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HS TPS com o grupo de negociação diário no facebook S $ 599 (ou US $ 449) apenas!
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JN: Eu tenho estudado estratégias de yr na semana passada depois de receber nota yr e descobri que eles são todos viáveis. Agora é construir meu nível de confiança para negociar de acordo com as regras do ano. Oficina de ano é perfeito para mim, não só os métodos, mas também as emoções e gestão de dinheiro. Obrigado.
LEW: Bom. Juz eu tenho alguns hábitos de outra estratégia que eu conscientemente não devo aplicar no HS. Uma vez que eu tenha consciência mental, é como o que você disse, chato e direto. Deixe a lei das probabilidades ganhar a meu favor. Conte comigo se você tem mais strageties para conduzir.
KC: Sua estratégia funciona bem. É encorajador ver a estratégia em ação.
JO: Estratégia boa e simples, fácil de entender e implementar.
MY: Até agora eu só tentei uma das estratégias. Por enquanto, tudo bem.
CE: Boa experiência em compartilhar.
Se você quer algo que você nunca teve, então você tem que fazer algo que você nunca fez.
Divulgação de Risco: A negociação de derivativos de câmbio e futuros na margem carrega um alto nível de risco e não é adequada para todos os investidores. A negociação através de uma plataforma on-line traz riscos adicionais. Você deve consultar seu corretor para entender completamente o nível de risco antes de entrar no programa trader ao vivo.
Quarta-feira, 31 de dezembro de 2014.
Comércio para viver.
Se você quer algo que você nunca teve, então você tem que fazer algo que você nunca fez.
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Não anual e sem taxa de assinatura mensal.
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2. Diário de Negociação.
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OptionPundit 2 dias S $ 4.997 (25-26Apr15)
Ronald K StockMarketMindGames 2 dias de S $ 4.000.
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JN: Eu tenho estudado estratégias de yr na semana passada depois de receber nota yr e descobri que eles são todos viáveis. Agora é construir meu nível de confiança para negociar de acordo com as regras do ano. Oficina de ano é perfeito para mim, não só os métodos, mas também as emoções e gestão de dinheiro. Obrigado.
LEW: Bom. Juz eu tenho alguns hábitos de outra estratégia que eu conscientemente não devo aplicar no HS. Uma vez que eu tenha consciência mental, é como o que você disse, chato e direto. Deixe a lei das probabilidades ganhar a meu favor. Conte comigo se você tem mais strageties para conduzir.
KC: Sua estratégia funciona bem. É encorajador ver a estratégia em ação.
JO: Estratégia boa e simples, fácil de entender e implementar.
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Divulgação de Risco: A negociação de derivativos de câmbio e futuros na margem carrega um alto nível de risco e não é adequada para todos os investidores. A negociação através de uma plataforma on-line traz riscos adicionais. Você deve consultar seu corretor para entender completamente o nível de risco antes de entrar no programa trader ao vivo.
Sua estratégia de negociação
Negociação de ações de preço (sem indicadores)
Hang Seng HSI Futures.
Sua pesquisa o levou ao TheStrategyLab porque você quer aprender a negociação de ações de preço (sem indicadores técnicos) que irá melhorar sua compreensão da ação do preço envolvendo os futuros Hang Seng HSI, para que você possa identificar e explorar ações repetitivas de preços. Tão importante quanto, você quer estar em uma sala de bate-papo que tenha traders postando negociações em tempo real, análise de ações em tempo real dos futuros do Hang Seng HSI.
No entanto, antes de entrar em nossa sala de bate-papo, recomendamos que você baixe o guia de estudo gratuito WRB Analysis Basic Tutorial Chapters para entender melhor a conversa na sala de bate-papo envolvendo a Análise WRB, pois a sala de bate-papo é destinada a traders que usam WRB Analysis. comércio de futuros Hang Seng HSI ou outros instrumentos de negociação.
Publicamos comentários de ação em tempo real do WRB Analysis dos futuros de Hang Seng HSI e negociações em tempo real com entradas / saídas claras junto com o tamanho da posição do contrato através do nome de usuário @wrbtrader. No entanto, não há nenhuma educação na sala de bate-papo, a menos que você faça perguntas específicas para que possamos ajudá-lo a entender melhor a ação do preço que você está negociando através da Análise do WRB.
No entanto, se você está curioso sobre qualquer estratégia de sinalização comercial específica por trás de nossas negociações em tempo real, há mais informações sobre nossos capítulos de Tutorial Avançado de Análise do WRB e estratégias de sinais de negociação do Volatility Trading Report (VTR) nos links abaixo.
Assim, você pode usar nossos serviços gratuitos (por exemplo, guia de estudo gratuito do WRB Analysis Basic Tutorial, sala de bate-papo Hang Seng HSI) para ajudar a determinar os méritos de nossos serviços com base em taxas antes da compra. Nossos Capítulos Tutorial Avançado de Análise WRB em combinação com o Relatório de Negociação de Volatilidade (VTR) ensinará como identificar e explorar mudanças de ação de preço que envolvam tendência de continuação, reversões de tendência, reversões de faixa, recuos, picos de volatilidade, fugas de volatilidade, negociação de lacunas análise e principais mudanças na oferta / demanda, independentemente de você ser um day trader, swing trader ou trader de posições do Hang Seng HSI Futures. Nossos métodos de negociação fornecem uma riqueza de estratégias comerciais do que qualquer carteira de negociação Hang Seng HSI disponível para qualquer Hang Seng Futures. Além disso, nossos métodos são aplicáveis para traders que usam gráficos de barras, gráficos candlestick, gráficos de tempo, gráficos de base de volume ou gráficos de ticks constantes para negociação de ações de preço.
Você pode saber mais sobre o contrato de futuros Hang Seng HSI na Bolsa de Hong Kong.
clique no gráfico para ver o tamanho real.
Além disso, às vezes publicamos gráficos de análise WRB em tempo real @ StockTwits @ WRB Zones.
Além disso, somente por solicitação, enviaremos um gráfico de qualquer dia de negociação desejado (um dia apenas) mostrando os resultados do sinal de negociação via negociação de ação de preço dos futuros Hang Seng HSI. No entanto, os gráficos não são a única ferramenta de aprendizado para ajudar na negociação. Na verdade, quando você se tornar um cliente do TheStrategyLab, explicaremos maneiras simples de aprender a negociação de ação de preço além dos gráficos, porque os gráficos por si só não são uma forma adequada de aprender a negociar ações de preço, independentemente de estar usando nossas estratégias de sinalização comercial estratégias de sinal de negociação.
Além disso, enquanto você ainda está no processo de aprendizado. você pode ganhar dinheiro através do nosso programa de indicação para pagar facilmente pelo material educacional do TheStrategyLab.
Por último, temos orgulho de dizer que nossos clientes em todo o mundo que usam nossos sinais de análise e comércio do WRB são das seguintes áreas geográficas. Argentina, Austrália, Bélgica, Brasil, Canadá, Dinamarca, França, Alemanha, Grécia, Hong Kong (China), Índia, Israel, Itália, Japão, México, Portugal, Porto Rico (EUA), Arábia Saudita, Cingapura, Espanha, Estados Unidos Unido (Reino Unido), Estados Unidos e Venezuela. Isso nos permite ajudar a melhorar o desempenho comercial de nossos clientes por meio de análises intermercados, devido ao fato de os mercados estarem globalmente conectados via ações de preço de um mercado com impacto na ação de preço de um mercado em outro país ou em uma bolsa diferente.
Trader e Fundador da Análise WRB (análise do corpo de amplo alcance ou análise de barra de ampla gama)
Negociação de ações de preço (sem indicadores técnicos)
Telefone: +1 708 572-4885.
Horário de Funcionamento: 8am - 5pm est (Seg - Sex)
Skype Messenger: kebec2002.
Volatility Strategy Supply Demand Suporte Resistência Scalping Day Trading Posição de Negociação de Swing Negociação de Ações de Preço de Negociação.
DAX FTSE100 CAC40 EuroFX 6E HSI MHI NOVIDADE EMD RTY (TF) ES NQ YM.
Recursos Utilizados pelo TheStrategyLab.
VXX QQQ ESPÍR IWM DIA CL QM Brent OIH GC XLE ZD ZN ZB ZF BUND EurUsd UsdCdn.
Sua estratégia de negociação
Negociação de ações de preço (sem indicadores)
Hang Seng HSI Futures.
Sua pesquisa o levou ao TheStrategyLab porque você quer aprender a negociação de ações de preço (sem indicadores técnicos) que melhorará sua compreensão da ação do preço envolvendo os futuros da Hang Seng HSI, para que você possa identificar e explorar ações repetitivas de preço. Tão importante quanto, por meio de nossos métodos de sinalização comercial, você poderá adaptar sua negociação sempre que as condições do mercado mudarem para minimizar as perdas ou evitar quedas na conta de negociação em um mercado que muda muitas vezes a cada ano. Além disso, você poderá usar os conceitos de nossos métodos de negociação para melhorar o desempenho de suas próprias estratégias de sinalização comercial, para que você possa adaptar suas estratégias comerciais sempre que as condições do mercado mudarem.
Para ser mais específico, você aprenderá a identificar e explorar essas mudanças de ação de preço que envolvem tendência de continuação, reversões de tendência, reversões de intervalo, recuos, aumentos de volatilidade, desvios de volatilidade, negociação de lacunas, análise intermarket e mudanças importantes na oferta / demanda se você for um day trader, swing trader ou trader de posições dos futuros Hang Seng HSI. Nossos métodos de negociação fornecem uma riqueza de estratégias comerciais do que qualquer carteira de negociação Hang Seng HSI disponível para qualquer Hang Seng Futures. Além disso, nossos métodos são aplicáveis para traders que usam gráficos de barras, gráficos candlestick, gráficos de tempo, gráficos de base de volume ou gráficos de ticks constantes para negociação de ações de preço.
Você pode ver a prova de nossos sinais de negociação através de negociações em tempo real postadas em uma sala de bate-papo gratuita chamada #FuturesTrades através do nome de usuário @wrbtrader. Além disso, se estamos negociando algo mais que não é o futuro Hang Seng HSI. Você pode usar gratuitamente uma de nossas estratégias de sinalização comercial para ajudá-lo a determinar os méritos de nossas estratégias comerciais, caso precise de mais verificações além do nosso registro de desempenho.
Você pode saber mais sobre o contrato de futuros Hang Seng HSI na Bolsa de Hong Kong.
Com isso dito, a base do nosso entendimento das estratégias de ação de preço e sinal de negociação é chamada Análise WRB e você pode obter um guia de estudo gratuito @ thestrategylab / tsl / forum / viewtopic. php? F = 5 & t = 180 para ajudar a melhorar sua compreensão da ação do preço que você está negociando nos futuros da Hang Seng HSI.
No entanto, se você quiser continuar aprendendo e melhorando sua negociação depois de ter aprendido os conceitos do guia de estudo gratuito sobre Análise WRB. junte-se ao TSL Support Forum para fazer perguntas envolvendo suas estratégias de sinal de negociação ou nossas próprias estratégias de sinalização comercial que são projetadas para explorar os Tutoriais de Análise do WRB. Além disso, abaixo está o ranking de nossa fonte de sinal de negociação para negociação dos futuros Hang Seng HSI.
Relatório de Negociação de Volatilidade (VTR) Saiba Mais.
Relatório Ação Só de Preço Avançado (APAOR) Saiba Mais.
Swing Trading Report (STR) Saiba mais.
Avance o Relatório de Negociação de Castiçal Japonesa (AJCTR) Saiba mais.
Os recursos de sinal de negociação acima mesclados com o WRB Analysis ajudarão você a explorar a continuação de tendência, reversões de tendência, reversões de intervalo, recuos, picos de volatilidade, desvios de volatilidade, negociação de gap, análise intermarket e mudanças importantes na oferta / demanda. No entanto, nossos melhores sinais de negociação em combinação com os Tutoriais de Análise do WRB são o Relatório de Negociação de Volatilidade (VTR) para negociar os futuros do Hang Seng HSI. uma riqueza de estratégias comerciais do que qualquer carteira de negociação disponível da HSI.
clique no gráfico para ver o tamanho real.
Além disso, os exemplos mais recentes de gráfico de sinal de negociação de ação de preço @ Chart. ly @ WRB Zones e @ VTR.
Além disso, somente por solicitação, enviaremos um gráfico de qualquer dia de negociação desejado (um dia apenas) mostrando os resultados do sinal de negociação via negociação de ação de preço dos futuros Hang Seng HSI. No entanto, os gráficos não são a única ferramenta de aprendizado para ajudar na negociação. Na verdade, quando você se tornar um cliente do TheStrategyLab, explicaremos maneiras simples de aprender a negociação de ação de preço além dos gráficos, porque os gráficos por si só não são uma forma adequada de aprender a negociar ações de preço, independentemente de estar usando nossas estratégias de sinalização comercial estratégias de sinal de negociação.
Aqui está algo em que pensar antes de continuar sua pesquisa, a maioria de nossos clientes recupera o dinheiro que gastaram em nossos Tutoriais de Análise do WRB ou estratégias de sinalização de negociação. Além disso, enquanto você ainda está no processo de aprendizado. você pode ganhar dinheiro através do nosso programa de indicação para pagar facilmente pelo material educacional do TheStrategyLab.
Por último, temos orgulho de dizer que nossos clientes em todo o mundo que usam nossos sinais de análise e comércio do WRB são das seguintes áreas geográficas. Argentina, Austrália, Bélgica, Brasil, Canadá, Dinamarca, França, Alemanha, Grécia, Hong Kong (China), Índia, Israel, Itália, Japão, México, Portugal, Porto Rico (EUA), Arábia Saudita, Cingapura, Espanha, Estados Unidos Unido (Reino Unido), Estados Unidos e Venezuela. Isso nos permite ajudar a melhorar o desempenho comercial de nossos clientes por meio de análises intermercados, devido ao fato de os mercados estarem globalmente conectados via ações de preço de um mercado com impacto na ação de preço de um mercado em outro país ou em uma bolsa diferente.
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Telefone: +1 708 572-4885.
Horário de Funcionamento: 8am - 5pm est (Seg - Sex)
Skype Messenger: kebec2002.
Scalping Day Trading Swing Negociação Posição Negociação GAP Negociação Tendência Continuações Tendência Reversões Reversões.
DAX FTSE100 CAC40 EuroFX EC HSI MHI NOVIDADE EMD TF ES NQ YM.
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Previsão do Macaco.
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5, 5 月 02, 2007.
Negociação mecânica do Hang Seng Index Future (HSIF) 程式 買賣 指數 期貨.
No mês passado, finalmente descobri como conectar meu programa da TradeStation (TS) aos dados futuros da HSI em tempo real e à minha corretora para fazer o pedido diretamente do sinal gerado pela TS. Agora posso mudar facilmente minha estratégia de negociação com a flexibilidade dada por TS.
Monkey está fazendo muita previsão em seus posts. Eu não acredito em previsão. Eu costumo ser um seguidor de tendências mais do que um preditor quando desenvolvo minha estratégia de negociação. De agora em diante, escreverei mais neste blog para compartilhar minhas descobertas do experimento contínuo da minha estratégia de negociação definitiva do HSIF.
Minha primeira estratégia de negociação:
O relatório de desempenho de estratégia gerado pelo TS acima parece promissor, certo? Ganho líquido de 1 contrato futuro é de cerca de 4000 pts (no valor de HKD200K) em 7 meses. Acho que posso me aposentar em breve ", mas" compartilhe com você minhas descobertas na próxima vez.
Macaco, eu uso metastock. De qualquer forma, metastock e TS são semelhantes na natureza. Quais indicadores você acha que são mais úteis?
Chiubo o pinguim, desculpe por eu erroneamente chamá-lo de macaco. As minhas desculpas.
Estratégia de Negociação ARIMA + GARCH no Índice S & amp; P500 Stock Market Usando R.
Estratégia de Negociação ARIMA + GARCH no Índice S & amp; P500 Stock Market Usando R.
Neste artigo, quero mostrar a você como aplicar todo o conhecimento adquirido nos posts de análise de séries temporais anteriores a uma estratégia de negociação no índice do mercado de ações S & amp; P500 nos EUA.
Veremos que, combinando os modelos ARIMA e GARCH, podemos superar significativamente a abordagem "Buy-and-Hold" em longo prazo.
Visão Geral da Estratégia.
A ideia da estratégia é relativamente simples, mas se você quiser experimentar, sugiro ler os posts anteriores sobre análise de séries temporais para entender o que você estaria modificando!
A estratégia é executada de forma "rotativa":
Para cada dia, $ n $, os $ k $ dias anteriores dos retornos logarítmicos diferenciados de um índice do mercado de ações são usados como uma janela para ajustar um modelo ARIMA e GARCH ideal. O modelo combinado é usado para fazer uma previsão para os retornos do dia seguinte. Se a previsão for negativa, o estoque está em curto no fechamento anterior, enquanto, se for positivo, ele é esperado. Se a previsão for a mesma direção do dia anterior, nada será alterado.
Para essa estratégia, usei o máximo de dados disponíveis do Yahoo Finance para o S & amp; P500. Tomei $ k = 500 $, mas este é um parâmetro que pode ser otimizado para melhorar o desempenho ou reduzir o rebaixamento.
O backtest é realizado de maneira direta e vetorializada usando R. Ele ainda não foi implementado no backtester orientado a eventos do Python. Portanto, o desempenho alcançado em um sistema de negociação real provavelmente seria um pouco menor do que o que você poderia alcançar aqui, devido a comissões e derrapagens.
Implementação estratégica.
Para implementar a estratégia, vamos usar alguns dos códigos que criamos anteriormente na série de artigos de análise de séries temporais, bem como algumas novas bibliotecas, incluindo rugarch, que me foram sugeridas por Ilya Kipnis no QuantStrat Trader.
Vou percorrer a sintaxe passo-a-passo e, em seguida, apresentar a implementação completa no final, bem como um link para o meu conjunto de dados para o indicador ARIMA + GARCH. Eu incluí o último porque demorei alguns dias no meu PC dekstop para gerar os sinais!
Você deve ser capaz de replicar meus resultados na íntegra, já que o código em si não é muito complexo, embora demore algum tempo para simulá-lo, se você o executar na íntegra.
A primeira tarefa é instalar e importar as bibliotecas necessárias em R:
Se você já tem as bibliotecas instaladas, pode simplesmente importá-las:
Com isso feito, aplicaremos a estratégia ao S & amp; P500. Podemos usar quantmod para obter dados desde 1950 para o índice. O Yahoo Finance usa o símbolo "^ GPSC".
Podemos, então, criar os retornos logarítmicos diferenciados do "Preço de fechamento" do S & amp; P500 e retirar o valor inicial de NA:
Precisamos criar um vetor, previsões para armazenar nossos valores de previsão em datas específicas. Nós definimos o comprimento foreLength para ser igual ao comprimento dos dados de negociação que temos menos $ k $, o tamanho da janela:
Neste estágio, precisamos percorrer todos os dias nos dados de negociação e ajustar um modelo ARIMA e GARCH apropriado à janela de rolagem de comprimento $ k $. Dado que nós tentamos 24 ajustes ARIMA separados e ajustamos um modelo GARCH, para cada dia, o indicador pode levar muito tempo para ser gerado.
Usamos o índice d como uma variável de loop e o loop de $ k $ para o tamanho dos dados de negociação:
Em seguida, criamos a janela contínua pegando os retornos do S & P500 e selecionando os valores entre $ 1 + d $ e $ k + d $, onde $ k = 500 $ para essa estratégia:
Usamos o mesmo procedimento que no artigo ARIMA para pesquisar em todos os modelos ARMA com $ p \ in \ $ e $ q \ in \ $, com exceção de $ p, q = 0 $.
Envolvemos a chamada arimaFit em um bloco de tratamento de exceção R tryCatch para garantir que, se não obtivermos um ajuste para um valor específico de $ p $ e $ q $, a ignoramos e passamos para a próxima combinação de $ p $ e $ q $.
Observe que definimos o valor "integrado" de $ d = 0 $ (este é um $ d $ diferente para nosso parâmetro de indexação!) E, como tal, estamos realmente ajustando um modelo ARMA, em vez de um ARIMA.
O procedimento de looping nos fornecerá o "melhor" modelo de ARMA adequado, em termos do Critério de Informações de Akaike, que podemos usar para alimentar nosso modelo GARCH:
No próximo bloco de código, vamos usar a biblioteca rugarch, com o modelo GARCH (1,1). A sintaxe para isso requer que configuremos um objeto de especificação ugarchspec que usa um modelo para a variância e a média. A variação recebe o modelo GARCH (1,1), enquanto a média aceita um modelo ARMA (p, q), onde $ p $ e $ q $ são escolhidos acima. Também escolhemos a distribuição sged pelos erros.
Uma vez escolhida a especificação, realizamos o ajuste real do ARMA + GARCH usando o comando ugarchfit, que recebe o objeto de especificação, os retornos $ k $ do S & amp; P500 e um solucionador de otimização numérica. Escolhemos usar o híbrido, que tenta resolvedores diferentes para aumentar a probabilidade de convergência:
Se o modelo GARCH não convergir, basta definir o dia para produzir uma previsão "longa", que é claramente um palpite. No entanto, se o modelo convergir, então nós enviamos a data e a direção de previsão de amanhã (+1 ou -1) como uma string, ponto no qual o loop é fechado.
Para preparar a saída para o arquivo CSV, criei uma string que contém os dados separados por uma vírgula com a direção da previsão para o dia subseqüente:
A penúltima etapa é a saída do arquivo CSV para o disco. Isso nos permite pegar o indicador e usá-lo em um software de backtesting alternativo para análise posterior, se assim for desejado:
No entanto, há um pequeno problema com o arquivo CSV como está agora. O arquivo contém uma lista de datas e uma previsão para a direção de amanhã. Se fôssemos carregar isso no código de backtest abaixo como está, estaríamos introduzindo um viés de look-ahead, porque o valor de predição representaria dados não conhecidos no momento da previsão.
Para explicar isso, precisamos simplesmente mover o valor previsto um dia à frente. Eu descobri que isso é mais simples usando o Python. Como não quero supor que você instalou nenhuma biblioteca especial (como pandas), mantive-a em Python puro.
Aqui está o pequeno script que leva esse procedimento para fora. Certifique-se de executá-lo no mesmo diretório que o arquivo forecasts. csv:
Neste ponto, agora temos o arquivo do indicador corrigido armazenado em forecast_new. csv. Como isso leva um tempo considerável para calcular, forneci o arquivo completo para você fazer o download:
Resultados da Estratégia.
Agora que geramos nosso arquivo CSV de indicador, precisamos comparar seu desempenho com "Comprar e reter".
Primeiro, lemos no indicador do arquivo CSV e o armazenamos como spArimaGarch:
Em seguida, criamos uma interseção das datas para as previsões ARIMA + GARCH e o conjunto original de retornos do S & amp; P500. Podemos então calcular os retornos para a estratégia ARIMA + GARCH multiplicando o sinal de previsão (+ ou -) pelo próprio retorno:
Quando tivermos os retornos da estratégia ARIMA + GARCH, podemos criar curvas de patrimônio para o modelo ARIMA + GARCH e para "Comprar e manter". Finalmente, nós os combinamos em uma única estrutura de dados:
Finalmente, podemos usar o comando xyplot para plotar ambas as curvas de equidade no mesmo enredo:
A curva de capital próprio até 6 de outubro de 2015 é a seguinte:
Curva de capital da estratégia ARIMA + GARCH vs "Buy & amp; Hold" para o S & amp; P500 de 1952.
Como você pode ver, ao longo de um período de 65 anos, a estratégia ARIMA + GARCH superou significativamente o "Buy & amp; Hold". No entanto, você também pode ver que a maior parte do ganho ocorreu entre 1970 e 1980. Observe que a volatilidade da curva é bastante mínima até o início dos anos 80, quando a volatilidade aumenta significativamente e os retornos médios são menos impressionantes.
Claramente, a curva de patrimônio promete um ótimo desempenho durante todo o período. No entanto, esta estratégia teria realmente sido negociável?
Primeiro de tudo, vamos considerar o fato de que o modelo ARMA só foi publicado em 1951. Não foi realmente amplamente utilizado até os anos 1970, quando Box & amp; Jenkins discutiu isso em seu livro.
Em segundo lugar, o modelo ARCH não foi descoberto (publicamente!) Até o início dos anos 80, por Engle, e o próprio GARCH foi publicado pela Bollerslev em 1986.
Em terceiro lugar, este "backtest" foi realmente realizado em um índice do mercado de ações e não um instrumento comercializável fisicamente. Para obter acesso a um índice como este, teria sido necessário negociar futuros S & P500 ou uma réplica do Exchange Traded Fund (ETF), como o SPDR.
Por isso, é realmente apropriado aplicar tais modelos a uma série histórica anterior à sua invenção? Uma alternativa é começar a aplicar os modelos a dados mais recentes. De fato, podemos considerar o desempenho nos últimos dez anos, de 1º de janeiro de 2005 até hoje:
Curva de capital da estratégia ARIMA + GARCH vs "Buy & amp; Hold" para o S & amp; P500 de 2005 até hoje.
Como você pode ver, a curva de patrimônio permanece abaixo de um Buy & amp; Segure a estratégia por quase 3 anos, mas durante a quebra do mercado de ações de 2008/2009 ela se sai muito bem. Isto faz sentido porque provavelmente haverá uma correlação serial significativa neste período e será bem capturado pelos modelos ARIMA e GARCH. Uma vez que o mercado se recuperou após 2009 e entrou no que parece ser uma tendência mais estocástica, o desempenho do modelo começa a sofrer mais uma vez.
Observe que essa estratégia pode ser facilmente aplicada a diferentes índices do mercado de ações, ações ou outras classes de ativos. Eu recomendo fortemente que você tente pesquisar outros instrumentos, pois você pode obter melhorias substanciais nos resultados aqui apresentados.
Próximos passos.
Agora que terminamos de discutir a família de modelos ARIMA e GARCH, desejo continuar a discussão da análise de séries temporais considerando processos de memória longa, modelos de espaço de estados e séries temporais cointegradas.
Essas áreas subseqüentes de séries temporais nos apresentarão modelos que podem melhorar nossas previsões além das que apresentamos aqui, o que aumentará significativamente nossa rentabilidade comercial e / ou reduzirá o risco.
Aqui está a lista completa para a geração de indicadores, backtesting e plotagem:
E o código Python para aplicar a forecasts. csv antes de reimportar:
A Quantcademy.
Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.
Uma estratégia de negociação simples.
Trabalhando com traders em todo o mundo, notei um tema comum. Comerciantes do dia tornam a negociação muito complicada! Eles traçam dezenas de indicadores em sua tela de negociação e não conseguem entrar em negociações com confiança. Neste artigo, você aprenderá a ter confiança em suas decisões de negociação usando uma estratégia simples de negociação diária que depende apenas de dois indicadores.
Quais são os melhores mercados para esta estratégia de negociação?
Esta estratégia é uma tendência simples seguindo uma estratégia que deve funcionar em qualquer mercado, mas como um day trader eu prefiro negociar futuros. Na Rockwell Trading, trocamos essa estratégia ao vivo em nossas salas de negociação ao vivo nos seguintes mercados: T-Bonds de 30 anos da E-mini S & P e-mini Dow E-mini S & P da MidCap FX Euro.
Como configurar o seu software de gráficos.
Ao selecionar um período de tempo, preferimos gráficos de ticks para essa estratégia. Se você não estiver familiarizado com os gráficos de ticks, uma barra de seleção será concluída após um número específico de negociações, em vez de um período de tempo como uma barra de 5 ou 15 minutos. Como exemplo, eu uso um gráfico de 4.500 ticks para o E-mini S & P. Isso significa que uma barra ou vela é plotada a cada 4.500 negociações. Um bar pode levar de 2 a 5 minutos para ser concluído, mas o tempo real necessário para completar realmente não importa. Tudo o que conta é a quantidade de negociações que foram executadas no mercado.
A vantagem de usar gráficos de ticks é que o número de barras aumentará e diminuirá dependendo da volatilidade. Quando os mercados estão se movendo e há mais negócios, você terá mais barras. Se os mercados estão tranquilos, você terá menos barras.
Como exemplo, um cenário de 4.500 negociações para o E-mini S & P produzirá tipicamente entre 7 e 10 barras durante a sessão de 17 horas durante a noite (16:30 pm EST e 9:30 am EST) desde o E-mini S & amp; P não é negociado ativamente durante esse período. No entanto, nas primeiras duas horas de negociação ativa (entre 9h30 e 11h30 da manhã), você pode esperar entre 16 e 24 barras, dependendo da atividade de negociação do dia.
Os gráficos de ticks removem o fator tempo dos gráficos e adicionam volume e volatilidade às suas barras. Experimente e você provavelmente descobrirá que os gráficos de ticks são uma maneira mais fácil de ver os movimentos intradiários nos mercados em que você negocia.
Nota: Atualizamos as configurações de ticks para os mercados que acompanhamos de 2 a 3 vezes por ano, já que a volatilidade nos mercados pode mudar.
O próximo passo é adicionar o popular Indicador MACD ao gráfico. Basta usar as configurações padrão: 26 para a média móvel lenta 12 para a média móvel rápida e 9 para a média móvel do MACD & # 8211; a linha de sinal & # 8220; & # 8221;
Estou usando o MACD para identificar a direção do mercado, mas estou usando-o com uma pequena reviravolta: o mercado está em tendência de alta se o MACD estiver acima de sua linha de sinal e acima da linha zero. O mercado está em tendência de baixa se o MACD estiver abaixo de sua linha de sinal e abaixo da linha zero.
Meu software de gráficos permite-me colorir as barras com base em certos critérios e, portanto, estou colorindo as barras em uma tendência de alta (de acordo com a definição acima) verde e as barras em uma tendência de baixa vermelha.
Para evitar ser whipsawed em um mercado lateral e só pegar tendências fortes, estamos adicionando um segundo indicador: Bollinger Bands. Estamos usando as seguintes configurações: 12 para a média móvel 2 para o desvio padrão.
Você pode encontrar oportunidades de negociação intraday durante todo o dia & # 8212; com o TradingMarkets Live Screener, com atualizações em tempo real sobre 20 preços populares e indicadores técnicos & # 8230; Clique aqui para saber como.
Usamos as Bandas de Bollinger para determinar nosso sinal de entrada: Digite LONG com uma ordem stop no valor da Upper Bollinger Band se o mercado estiver em tendência de alta (veja a definição acima). Se você não estiver preenchido, ajuste seu pedido de parada para refletir o valor da Banda de Bollinger Superior, desde que permaneçamos em uma tendência de alta. Digite SHORT com uma ordem de parada no valor da Banda de Bollinger Inferior, se o mercado estiver em tendência de baixa (veja a definição acima). Se você não estiver preenchido, ajuste seu pedido de parada para refletir a Banda de Bollinger Inferior enquanto permanecermos em uma tendência de baixa.
Ao usar ordens de parada, só seremos acionados se o preço passar pela Banda de Bollinger, o que pode sinalizar uma continuação da tendência. Você verá que essas regras simples permitem que você capture uma tendência forte, e que o uso das Bandas de Bollinger irá ajudá-lo a evitar muitos sinais falsos & # 8221 ;.
Em nossa estratégia de negociação simples, estamos usando saídas baseadas em volatilidade. Nosso objetivo é acomodar diferentes condições de mercado, usando paradas mais amplas e metas de lucro em um mercado volátil, enquanto usamos paradas menores e metas de lucro em um mercado silencioso.
Medimos a volatilidade de um mercado usando o intervalo médio diário (ADR). Para calcular o ADR, medimos a distância entre o Daily High e o Daily Low e construímos uma média nos últimos sete dias:
No gráfico abaixo você pode ver que o alcance diário em 25 de março de 2009 no e-mini S & P foi de 36 pontos. Você simplesmente calcula esse intervalo nos últimos sete dias e obtém o intervalo médio diário (ADR):
Usamos este ADR para calcular nosso stop loss e meta de lucro: Stop Loss = ADR * 0,10 Lucro Alvo = ADR * 0,15.
Como você pode ver, estamos usando 10% do Intervalo Diário Médio como um stop loss e 15% do ADR como meta de lucro. Eu recomendo altamente usar uma meta de lucro para obter lucros e sair de uma negociação antes de se voltar contra você.
Além de nossa meta de lucro e perda de parada, fecharemos uma negociação se uma barra for concluída e vermos um crossover de MACD. Se formos longos e o MACD cruzar abaixo da linha de sinal, ou curto e o MACD cruzar novamente acima da linha de sinal, queremos fechar a negociação para sair de uma posição no caso de a tendência se inverter.
Esta estratégia é uma estratégia de negociação simples que é fácil de entender e executar. Teste e você ficará surpreso com o quão robusto é. Uma vez que você esteja familiarizado com as regras básicas, considere incorporar suas preferências de negociação pessoais, como a escala de entrada e saída de uma posição, usando paradas finais ou qualquer outro filtro com o qual você se sinta confortável.
Tudo de bom em sua negociação.
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Negociação de ações de preço (sem indicadores)
Hang Seng HSI Futures.
Sua pesquisa o levou ao TheStrategyLab porque você quer aprender a negociação de ações de preço (sem indicadores técnicos) que melhorará sua compreensão da ação do preço envolvendo os futuros da Hang Seng HSI, para que você possa identificar e explorar ações repetitivas de preço. Tão importante quanto, por meio de nossos métodos de sinalização comercial, você poderá adaptar sua negociação sempre que as condições do mercado mudarem para minimizar as perdas ou evitar quedas na conta de negociação em um mercado que muda muitas vezes a cada ano. Além disso, você poderá usar os conceitos de nossos métodos de negociação para melhorar o desempenho de suas próprias estratégias de sinalização comercial, para que você possa adaptar suas estratégias comerciais sempre que as condições do mercado mudarem.
Para ser mais específico, você aprenderá a identificar e explorar essas mudanças de ação de preço que envolvem tendência de continuação, reversões de tendência, reversões de intervalo, recuos, aumentos de volatilidade, desvios de volatilidade, negociação de lacunas, análise intermarket e mudanças importantes na oferta / demanda se você for um day trader, swing trader ou trader de posições dos futuros Hang Seng HSI. Nossos métodos de negociação fornecem uma riqueza de estratégias comerciais do que qualquer carteira de negociação Hang Seng HSI disponível para qualquer Hang Seng Futures. Além disso, nossos métodos são aplicáveis para traders que usam gráficos de barras, gráficos candlestick, gráficos de tempo, gráficos de base de volume ou gráficos de ticks constantes para negociação de ações de preço.
Você pode ver a prova de nossos sinais de negociação através de negociações em tempo real postadas em uma sala de bate-papo gratuita chamada #FuturesTrades através do nome de usuário @wrbtrader. Além disso, se estamos negociando algo mais que não é o futuro Hang Seng HSI. Você pode usar gratuitamente uma de nossas estratégias de sinalização comercial para ajudá-lo a determinar os méritos de nossas estratégias comerciais, caso precise de mais verificações além do nosso registro de desempenho.
Você pode saber mais sobre o contrato de futuros Hang Seng HSI na Bolsa de Hong Kong.
Com isso dito, a base do nosso entendimento das estratégias de ação de preço e sinal de negociação é chamada Análise WRB e você pode obter um guia de estudo gratuito @ thestrategylab / tsl / forum / viewtopic. php? F = 5 & t = 180 para ajudar a melhorar sua compreensão da ação do preço que você está negociando nos futuros da Hang Seng HSI.
No entanto, se você quiser continuar aprendendo e melhorando sua negociação depois de ter aprendido os conceitos do guia de estudo gratuito sobre Análise WRB. junte-se ao TSL Support Forum para fazer perguntas envolvendo suas estratégias de sinal de negociação ou nossas próprias estratégias de sinalização comercial que são projetadas para explorar os Tutoriais de Análise do WRB. Além disso, abaixo está o ranking de nossa fonte de sinal de negociação para negociação dos futuros Hang Seng HSI.
Relatório de Negociação de Volatilidade (VTR) Saiba Mais.
Relatório Ação Só de Preço Avançado (APAOR) Saiba Mais.
Swing Trading Report (STR) Saiba mais.
Avance o Relatório de Negociação de Castiçal Japonesa (AJCTR) Saiba mais.
Os recursos de sinal de negociação acima mesclados com o WRB Analysis ajudarão você a explorar a continuação de tendência, reversões de tendência, reversões de intervalo, recuos, picos de volatilidade, desvios de volatilidade, negociação de gap, análise intermarket e mudanças importantes na oferta / demanda. No entanto, nossos melhores sinais de negociação em combinação com os Tutoriais de Análise do WRB são o Relatório de Negociação de Volatilidade (VTR) para negociar os futuros do Hang Seng HSI. uma riqueza de estratégias comerciais do que qualquer carteira de negociação disponível da HSI.
clique no gráfico para ver o tamanho real.
Além disso, os exemplos mais recentes de gráfico de sinal de negociação de ação de preço @ Chart. ly @ WRB Zones e @ VTR.
Além disso, somente por solicitação, enviaremos um gráfico de qualquer dia de negociação desejado (um dia apenas) mostrando os resultados do sinal de negociação via negociação de ação de preço dos futuros Hang Seng HSI. No entanto, os gráficos não são a única ferramenta de aprendizado para ajudar na negociação. Na verdade, quando você se tornar um cliente do TheStrategyLab, explicaremos maneiras simples de aprender a negociação de ação de preço além dos gráficos, porque os gráficos por si só não são uma forma adequada de aprender a negociar ações de preço, independentemente de estar usando nossas estratégias de sinalização comercial estratégias de sinal de negociação.
Aqui está algo em que pensar antes de continuar sua pesquisa, a maioria de nossos clientes recupera o dinheiro que gastaram em nossos Tutoriais de Análise do WRB ou estratégias de sinalização de negociação. Além disso, enquanto você ainda está no processo de aprendizado. você pode ganhar dinheiro através do nosso programa de indicação para pagar facilmente pelo material educacional do TheStrategyLab.
Por último, temos orgulho de dizer que nossos clientes em todo o mundo que usam nossos sinais de análise e comércio do WRB são das seguintes áreas geográficas. Argentina, Austrália, Bélgica, Brasil, Canadá, Dinamarca, França, Alemanha, Grécia, Hong Kong (China), Índia, Israel, Itália, Japão, México, Portugal, Porto Rico (EUA), Arábia Saudita, Cingapura, Espanha, Estados Unidos Unido (Reino Unido), Estados Unidos e Venezuela. Isso nos permite ajudar a melhorar o desempenho comercial de nossos clientes por meio de análises intermercados, devido ao fato de os mercados estarem globalmente conectados via ações de preço de um mercado com impacto na ação de preço de um mercado em outro país ou em uma bolsa diferente.
Trader e Fundador da Análise WRB (análise do corpo de amplo alcance ou análise de barra de ampla gama)
Negociação de ações de preço (sem indicadores técnicos)
Telefone: +1 708 572-4885.
Horário de Funcionamento: 8am - 5pm est (Seg - Sex)
Skype Messenger: kebec2002.
Scalping Day Trading Swing Negociação Posição Negociação GAP Negociação Tendência Continuações Tendência Reversões Reversões.
DAX FTSE100 CAC40 EuroFX EC HSI MHI NOVIDADE EMD TF ES NQ YM.
Recursos Utilizados pelo TheStrategyLab.
VXX QQQQ SPY IWM DIA CL QM OIH XLE GC GLD ZN ZB ZF BUND EurUsd UsdCdn.
Previsão do Macaco.
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5, 5 月 02, 2007.
Negociação mecânica do Hang Seng Index Future (HSIF) 程式 買賣 指數 期貨.
No mês passado, finalmente descobri como conectar meu programa da TradeStation (TS) aos dados futuros da HSI em tempo real e à minha corretora para fazer o pedido diretamente do sinal gerado pela TS. Agora posso mudar facilmente minha estratégia de negociação com a flexibilidade dada por TS.
Monkey está fazendo muita previsão em seus posts. Eu não acredito em previsão. Eu costumo ser um seguidor de tendências mais do que um preditor quando desenvolvo minha estratégia de negociação. De agora em diante, escreverei mais neste blog para compartilhar minhas descobertas do experimento contínuo da minha estratégia de negociação definitiva do HSIF.
Minha primeira estratégia de negociação:
O relatório de desempenho de estratégia gerado pelo TS acima parece promissor, certo? Ganho líquido de 1 contrato futuro é de cerca de 4000 pts (no valor de HKD200K) em 7 meses. Acho que posso me aposentar em breve ", mas" compartilhe com você minhas descobertas na próxima vez.
Macaco, eu uso metastock. De qualquer forma, metastock e TS são semelhantes na natureza. Quais indicadores você acha que são mais úteis?
Chiubo o pinguim, desculpe por eu erroneamente chamá-lo de macaco. As minhas desculpas.
Estratégia de Negociação ARIMA + GARCH no Índice S & amp; P500 Stock Market Usando R.
Estratégia de Negociação ARIMA + GARCH no Índice S & amp; P500 Stock Market Usando R.
Neste artigo, quero mostrar a você como aplicar todo o conhecimento adquirido nos posts de análise de séries temporais anteriores a uma estratégia de negociação no índice do mercado de ações S & amp; P500 nos EUA.
Veremos que, combinando os modelos ARIMA e GARCH, podemos superar significativamente a abordagem "Buy-and-Hold" em longo prazo.
Visão Geral da Estratégia.
A ideia da estratégia é relativamente simples, mas se você quiser experimentar, sugiro ler os posts anteriores sobre análise de séries temporais para entender o que você estaria modificando!
A estratégia é executada de forma "rotativa":
Para cada dia, $ n $, os $ k $ dias anteriores dos retornos logarítmicos diferenciados de um índice do mercado de ações são usados como uma janela para ajustar um modelo ARIMA e GARCH ideal. O modelo combinado é usado para fazer uma previsão para os retornos do dia seguinte. Se a previsão for negativa, o estoque está em curto no fechamento anterior, enquanto, se for positivo, ele é esperado. Se a previsão for a mesma direção do dia anterior, nada será alterado.
Para essa estratégia, usei o máximo de dados disponíveis do Yahoo Finance para o S & amp; P500. Tomei $ k = 500 $, mas este é um parâmetro que pode ser otimizado para melhorar o desempenho ou reduzir o rebaixamento.
O backtest é realizado de maneira direta e vetorializada usando R. Ele ainda não foi implementado no backtester orientado a eventos do Python. Portanto, o desempenho alcançado em um sistema de negociação real provavelmente seria um pouco menor do que o que você poderia alcançar aqui, devido a comissões e derrapagens.
Implementação estratégica.
Para implementar a estratégia, vamos usar alguns dos códigos que criamos anteriormente na série de artigos de análise de séries temporais, bem como algumas novas bibliotecas, incluindo rugarch, que me foram sugeridas por Ilya Kipnis no QuantStrat Trader.
Vou percorrer a sintaxe passo-a-passo e, em seguida, apresentar a implementação completa no final, bem como um link para o meu conjunto de dados para o indicador ARIMA + GARCH. Eu incluí o último porque demorei alguns dias no meu PC dekstop para gerar os sinais!
Você deve ser capaz de replicar meus resultados na íntegra, já que o código em si não é muito complexo, embora demore algum tempo para simulá-lo, se você o executar na íntegra.
A primeira tarefa é instalar e importar as bibliotecas necessárias em R:
Se você já tem as bibliotecas instaladas, pode simplesmente importá-las:
Com isso feito, aplicaremos a estratégia ao S & amp; P500. Podemos usar quantmod para obter dados desde 1950 para o índice. O Yahoo Finance usa o símbolo "^ GPSC".
Podemos, então, criar os retornos logarítmicos diferenciados do "Preço de fechamento" do S & amp; P500 e retirar o valor inicial de NA:
Precisamos criar um vetor, previsões para armazenar nossos valores de previsão em datas específicas. Nós definimos o comprimento foreLength para ser igual ao comprimento dos dados de negociação que temos menos $ k $, o tamanho da janela:
Neste estágio, precisamos percorrer todos os dias nos dados de negociação e ajustar um modelo ARIMA e GARCH apropriado à janela de rolagem de comprimento $ k $. Dado que nós tentamos 24 ajustes ARIMA separados e ajustamos um modelo GARCH, para cada dia, o indicador pode levar muito tempo para ser gerado.
Usamos o índice d como uma variável de loop e o loop de $ k $ para o tamanho dos dados de negociação:
Em seguida, criamos a janela contínua pegando os retornos do S & P500 e selecionando os valores entre $ 1 + d $ e $ k + d $, onde $ k = 500 $ para essa estratégia:
Usamos o mesmo procedimento que no artigo ARIMA para pesquisar em todos os modelos ARMA com $ p \ in \ $ e $ q \ in \ $, com exceção de $ p, q = 0 $.
Envolvemos a chamada arimaFit em um bloco de tratamento de exceção R tryCatch para garantir que, se não obtivermos um ajuste para um valor específico de $ p $ e $ q $, a ignoramos e passamos para a próxima combinação de $ p $ e $ q $.
Observe que definimos o valor "integrado" de $ d = 0 $ (este é um $ d $ diferente para nosso parâmetro de indexação!) E, como tal, estamos realmente ajustando um modelo ARMA, em vez de um ARIMA.
O procedimento de looping nos fornecerá o "melhor" modelo de ARMA adequado, em termos do Critério de Informações de Akaike, que podemos usar para alimentar nosso modelo GARCH:
No próximo bloco de código, vamos usar a biblioteca rugarch, com o modelo GARCH (1,1). A sintaxe para isso requer que configuremos um objeto de especificação ugarchspec que usa um modelo para a variância e a média. A variação recebe o modelo GARCH (1,1), enquanto a média aceita um modelo ARMA (p, q), onde $ p $ e $ q $ são escolhidos acima. Também escolhemos a distribuição sged pelos erros.
Uma vez escolhida a especificação, realizamos o ajuste real do ARMA + GARCH usando o comando ugarchfit, que recebe o objeto de especificação, os retornos $ k $ do S & amp; P500 e um solucionador de otimização numérica. Escolhemos usar o híbrido, que tenta resolvedores diferentes para aumentar a probabilidade de convergência:
Se o modelo GARCH não convergir, basta definir o dia para produzir uma previsão "longa", que é claramente um palpite. No entanto, se o modelo convergir, então nós enviamos a data e a direção de previsão de amanhã (+1 ou -1) como uma string, ponto no qual o loop é fechado.
Para preparar a saída para o arquivo CSV, criei uma string que contém os dados separados por uma vírgula com a direção da previsão para o dia subseqüente:
A penúltima etapa é a saída do arquivo CSV para o disco. Isso nos permite pegar o indicador e usá-lo em um software de backtesting alternativo para análise posterior, se assim for desejado:
No entanto, há um pequeno problema com o arquivo CSV como está agora. O arquivo contém uma lista de datas e uma previsão para a direção de amanhã. Se fôssemos carregar isso no código de backtest abaixo como está, estaríamos introduzindo um viés de look-ahead, porque o valor de predição representaria dados não conhecidos no momento da previsão.
Para explicar isso, precisamos simplesmente mover o valor previsto um dia à frente. Eu descobri que isso é mais simples usando o Python. Como não quero supor que você instalou nenhuma biblioteca especial (como pandas), mantive-a em Python puro.
Aqui está o pequeno script que leva esse procedimento para fora. Certifique-se de executá-lo no mesmo diretório que o arquivo forecasts. csv:
Neste ponto, agora temos o arquivo do indicador corrigido armazenado em forecast_new. csv. Como isso leva um tempo considerável para calcular, forneci o arquivo completo para você fazer o download:
Resultados da Estratégia.
Agora que geramos nosso arquivo CSV de indicador, precisamos comparar seu desempenho com "Comprar e reter".
Primeiro, lemos no indicador do arquivo CSV e o armazenamos como spArimaGarch:
Em seguida, criamos uma interseção das datas para as previsões ARIMA + GARCH e o conjunto original de retornos do S & amp; P500. Podemos então calcular os retornos para a estratégia ARIMA + GARCH multiplicando o sinal de previsão (+ ou -) pelo próprio retorno:
Quando tivermos os retornos da estratégia ARIMA + GARCH, podemos criar curvas de patrimônio para o modelo ARIMA + GARCH e para "Comprar e manter". Finalmente, nós os combinamos em uma única estrutura de dados:
Finalmente, podemos usar o comando xyplot para plotar ambas as curvas de equidade no mesmo enredo:
A curva de capital próprio até 6 de outubro de 2015 é a seguinte:
Curva de capital da estratégia ARIMA + GARCH vs "Buy & amp; Hold" para o S & amp; P500 de 1952.
Como você pode ver, ao longo de um período de 65 anos, a estratégia ARIMA + GARCH superou significativamente o "Buy & amp; Hold". No entanto, você também pode ver que a maior parte do ganho ocorreu entre 1970 e 1980. Observe que a volatilidade da curva é bastante mínima até o início dos anos 80, quando a volatilidade aumenta significativamente e os retornos médios são menos impressionantes.
Claramente, a curva de patrimônio promete um ótimo desempenho durante todo o período. No entanto, esta estratégia teria realmente sido negociável?
Primeiro de tudo, vamos considerar o fato de que o modelo ARMA só foi publicado em 1951. Não foi realmente amplamente utilizado até os anos 1970, quando Box & amp; Jenkins discutiu isso em seu livro.
Em segundo lugar, o modelo ARCH não foi descoberto (publicamente!) Até o início dos anos 80, por Engle, e o próprio GARCH foi publicado pela Bollerslev em 1986.
Em terceiro lugar, este "backtest" foi realmente realizado em um índice do mercado de ações e não um instrumento comercializável fisicamente. Para obter acesso a um índice como este, teria sido necessário negociar futuros S & P500 ou uma réplica do Exchange Traded Fund (ETF), como o SPDR.
Por isso, é realmente apropriado aplicar tais modelos a uma série histórica anterior à sua invenção? Uma alternativa é começar a aplicar os modelos a dados mais recentes. De fato, podemos considerar o desempenho nos últimos dez anos, de 1º de janeiro de 2005 até hoje:
Curva de capital da estratégia ARIMA + GARCH vs "Buy & amp; Hold" para o S & amp; P500 de 2005 até hoje.
Como você pode ver, a curva de patrimônio permanece abaixo de um Buy & amp; Segure a estratégia por quase 3 anos, mas durante a quebra do mercado de ações de 2008/2009 ela se sai muito bem. Isto faz sentido porque provavelmente haverá uma correlação serial significativa neste período e será bem capturado pelos modelos ARIMA e GARCH. Uma vez que o mercado se recuperou após 2009 e entrou no que parece ser uma tendência mais estocástica, o desempenho do modelo começa a sofrer mais uma vez.
Observe que essa estratégia pode ser facilmente aplicada a diferentes índices do mercado de ações, ações ou outras classes de ativos. Eu recomendo fortemente que você tente pesquisar outros instrumentos, pois você pode obter melhorias substanciais nos resultados aqui apresentados.
Próximos passos.
Agora que terminamos de discutir a família de modelos ARIMA e GARCH, desejo continuar a discussão da análise de séries temporais considerando processos de memória longa, modelos de espaço de estados e séries temporais cointegradas.
Essas áreas subseqüentes de séries temporais nos apresentarão modelos que podem melhorar nossas previsões além das que apresentamos aqui, o que aumentará significativamente nossa rentabilidade comercial e / ou reduzirá o risco.
Aqui está a lista completa para a geração de indicadores, backtesting e plotagem:
E o código Python para aplicar a forecasts. csv antes de reimportar:
A Quantcademy.
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Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.
Uma estratégia de negociação simples.
Trabalhando com traders em todo o mundo, notei um tema comum. Comerciantes do dia tornam a negociação muito complicada! Eles traçam dezenas de indicadores em sua tela de negociação e não conseguem entrar em negociações com confiança. Neste artigo, você aprenderá a ter confiança em suas decisões de negociação usando uma estratégia simples de negociação diária que depende apenas de dois indicadores.
Quais são os melhores mercados para esta estratégia de negociação?
Esta estratégia é uma tendência simples seguindo uma estratégia que deve funcionar em qualquer mercado, mas como um day trader eu prefiro negociar futuros. Na Rockwell Trading, trocamos essa estratégia ao vivo em nossas salas de negociação ao vivo nos seguintes mercados: T-Bonds de 30 anos da E-mini S & P e-mini Dow E-mini S & P da MidCap FX Euro.
Como configurar o seu software de gráficos.
Ao selecionar um período de tempo, preferimos gráficos de ticks para essa estratégia. Se você não estiver familiarizado com os gráficos de ticks, uma barra de seleção será concluída após um número específico de negociações, em vez de um período de tempo como uma barra de 5 ou 15 minutos. Como exemplo, eu uso um gráfico de 4.500 ticks para o E-mini S & P. Isso significa que uma barra ou vela é plotada a cada 4.500 negociações. Um bar pode levar de 2 a 5 minutos para ser concluído, mas o tempo real necessário para completar realmente não importa. Tudo o que conta é a quantidade de negociações que foram executadas no mercado.
A vantagem de usar gráficos de ticks é que o número de barras aumentará e diminuirá dependendo da volatilidade. Quando os mercados estão se movendo e há mais negócios, você terá mais barras. Se os mercados estão tranquilos, você terá menos barras.
Como exemplo, um cenário de 4.500 negociações para o E-mini S & P produzirá tipicamente entre 7 e 10 barras durante a sessão de 17 horas durante a noite (16:30 pm EST e 9:30 am EST) desde o E-mini S & amp; P não é negociado ativamente durante esse período. No entanto, nas primeiras duas horas de negociação ativa (entre 9h30 e 11h30 da manhã), você pode esperar entre 16 e 24 barras, dependendo da atividade de negociação do dia.
Os gráficos de ticks removem o fator tempo dos gráficos e adicionam volume e volatilidade às suas barras. Experimente e você provavelmente descobrirá que os gráficos de ticks são uma maneira mais fácil de ver os movimentos intradiários nos mercados em que você negocia.
Nota: Atualizamos as configurações de ticks para os mercados que acompanhamos de 2 a 3 vezes por ano, já que a volatilidade nos mercados pode mudar.
O próximo passo é adicionar o popular Indicador MACD ao gráfico. Basta usar as configurações padrão: 26 para a média móvel lenta 12 para a média móvel rápida e 9 para a média móvel do MACD & # 8211; a linha de sinal & # 8220; & # 8221;
Estou usando o MACD para identificar a direção do mercado, mas estou usando-o com uma pequena reviravolta: o mercado está em tendência de alta se o MACD estiver acima de sua linha de sinal e acima da linha zero. O mercado está em tendência de baixa se o MACD estiver abaixo de sua linha de sinal e abaixo da linha zero.
Meu software de gráficos permite-me colorir as barras com base em certos critérios e, portanto, estou colorindo as barras em uma tendência de alta (de acordo com a definição acima) verde e as barras em uma tendência de baixa vermelha.
Para evitar ser whipsawed em um mercado lateral e só pegar tendências fortes, estamos adicionando um segundo indicador: Bollinger Bands. Estamos usando as seguintes configurações: 12 para a média móvel 2 para o desvio padrão.
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Usamos as Bandas de Bollinger para determinar nosso sinal de entrada: Digite LONG com uma ordem stop no valor da Upper Bollinger Band se o mercado estiver em tendência de alta (veja a definição acima). Se você não estiver preenchido, ajuste seu pedido de parada para refletir o valor da Banda de Bollinger Superior, desde que permaneçamos em uma tendência de alta. Digite SHORT com uma ordem de parada no valor da Banda de Bollinger Inferior, se o mercado estiver em tendência de baixa (veja a definição acima). Se você não estiver preenchido, ajuste seu pedido de parada para refletir a Banda de Bollinger Inferior enquanto permanecermos em uma tendência de baixa.
Ao usar ordens de parada, só seremos acionados se o preço passar pela Banda de Bollinger, o que pode sinalizar uma continuação da tendência. Você verá que essas regras simples permitem que você capture uma tendência forte, e que o uso das Bandas de Bollinger irá ajudá-lo a evitar muitos sinais falsos & # 8221 ;.
Em nossa estratégia de negociação simples, estamos usando saídas baseadas em volatilidade. Nosso objetivo é acomodar diferentes condições de mercado, usando paradas mais amplas e metas de lucro em um mercado volátil, enquanto usamos paradas menores e metas de lucro em um mercado silencioso.
Medimos a volatilidade de um mercado usando o intervalo médio diário (ADR). Para calcular o ADR, medimos a distância entre o Daily High e o Daily Low e construímos uma média nos últimos sete dias:
No gráfico abaixo você pode ver que o alcance diário em 25 de março de 2009 no e-mini S & P foi de 36 pontos. Você simplesmente calcula esse intervalo nos últimos sete dias e obtém o intervalo médio diário (ADR):
Usamos este ADR para calcular nosso stop loss e meta de lucro: Stop Loss = ADR * 0,10 Lucro Alvo = ADR * 0,15.
Como você pode ver, estamos usando 10% do Intervalo Diário Médio como um stop loss e 15% do ADR como meta de lucro. Eu recomendo altamente usar uma meta de lucro para obter lucros e sair de uma negociação antes de se voltar contra você.
Além de nossa meta de lucro e perda de parada, fecharemos uma negociação se uma barra for concluída e vermos um crossover de MACD. Se formos longos e o MACD cruzar abaixo da linha de sinal, ou curto e o MACD cruzar novamente acima da linha de sinal, queremos fechar a negociação para sair de uma posição no caso de a tendência se inverter.
Esta estratégia é uma estratégia de negociação simples que é fácil de entender e executar. Teste e você ficará surpreso com o quão robusto é. Uma vez que você esteja familiarizado com as regras básicas, considere incorporar suas preferências de negociação pessoais, como a escala de entrada e saída de uma posição, usando paradas finais ou qualquer outro filtro com o qual você se sinta confortável.
Tudo de bom em sua negociação.
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