Estratégia de negociação de autocorrelação
Estou tentando fazer algum trabalho no tamanho da aposta (Kelly empírico, etc.) e investigar um algoritmo de dimensionamento da posição rolante para aumentar ou reduzir o tamanho da aposta com base no desempenho da estratégia. O objetivo é mitigar os desencadeantes em regimes desfavoráveis sem ter que ir classificar os regimes de maneira explícita ou aprender. No entanto, parece que essa abordagem só agregaria valor se houvesse de fato uma auto-correlação nos retornos, não? Alguém tem alguma pesquisa acessível sobre esse tipo de coisa?
O próximo passo seria fazer desta parte de uma estratégia holística de estratégias de dimensionamento de estratégias que fizeram algum tipo de análise de variância média nas estratégias de rolamento. resultados.
Interessante. Não é pesquisa, mas eu comecei a brincar com a comparação de SPY & amp; BND aqui, e mais ou menos me convenci de que os retornos poderiam ser suavizados, sem sacrificar o retorno médio. Talvez a abordagem possa ser melhorada ao dimensionar a "aptidão" com base na diferença de preços z-score ou em alguma outra medida estatística?
Este foi publicado por Simon no tópico Trading Strategy Ideas. Parece interessante e relevante para você:
Lol talvez eu precise reler esse papel!
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Estratégia de negociação de autocorrelação
alguma representação de Autocorrelação por kylemcdonaldflickr (CC)
Kurtosis apenas?
Em uma publicação anterior, eu discuti como as queixadas de gordura são um motivo para Tendência Após o sucesso (ou em termos técnicos: o excesso de curtose das distribuições de preços).
No entanto, há alguma coisa insatisfatória nessa explicação: se a curtose fosse a única fonte de Tendência. Após o sucesso:
As entradas aleatórias devem funcionar bem como quaisquer outras entradas. Estratégias como a compra de opções fora do dinheiro (OTM) (pense Nassim Taleb, por exemplo) devem exibir desempenho semelhante ao Trend Following (com a vantagem de ser uma estratégia bastante simples)
Algo Extra?
Recentemente, encontrei este documento (PDF) explicando que a Tendência Seguindo e a compra de opções OTM são estratégias que exibem perfis de desempenho semelhantes. No entanto, a conclusão deste artigo foi que Trend Following mostrou desempenho superior.
Além disso, definitivamente há uma vantagem mensurável para Tendência. As seguintes entradas (como o cálculo da estimativa Donchian e-ratio). As entradas aleatórias não mostrariam tal vantagem.
Então, deve haver algo extra para a história de curtosis explicando Trend Following success & # 8230;
Autocorrelação.
Uma hipótese que eu quero investigar ainda mais é a autocorrelação (também referida como correlação em série).
Um dos principais princípios da Trend As seguintes entradas & # 8211; em face da sabedoria convencional # 8211; é:
Compre alto e venda baixo.
Bem, ele realmente deveria dizer & # 8220; Buy High, Sell Higher e Sell Short Low, Buy Back Lower & # 8221 ;. O ponto é que a Tendência As entradas seguintes são feitas em extremos, na direção dos extremos.
Se o mercado exibir autocorrelação positiva em extremos, pode-se deduzir que seguir a direção dos movimentos extremos deve fornecer uma vantagem (expectativa positiva). Isso explicaria porque as entradas Trend Following funcionam melhor do que as entradas aleatórias e porque Trend Following é uma estratégia superior para comprar opções fora do dinheiro.
Projeto de cálculo.
Agora, isso parece tudo bem e bem em teoria, mas isso empilha até a verificação?
Para verificar isso, estou planejando executar alguns cálculos sobre os preços históricos e ver se os mercados exibem tal autocorrelação em extremos. Outro aspecto que será interessante analisar é se esta autocorrelação evolui ao longo do tempo e se esses níveis de autocorrelação são auto-correlacionados (ou seja, existe algum grau de previsibilidade na evolução da autocorrelação).
Agora, note que estou saindo da minha zona de conforto aqui: minhas matemáticas pesadas & # 8221; os dias estão muito longe atrás de mim e eu sei que usar estatísticas pode ser um campo minado (porque é tão fácil de usá-lo de forma incorreta). Por exemplo, o & # 8220; padrão & # 8221; cálculo de correlação (coeficiente de correlação de Pearson) só determina a dependência linear & # 8211; embora os dados do mercado não sejam lineares. Poderia colocar-me por alguma dificuldade, mas, como dizemos em francês: "# rien" #: (sem dor sem ganho).
Eu também estou pensando em obter um ou dois livros da Econometria para me dar uma vantagem sobre isso. Mas se algum de vocês, leitores inteligentes, tenha alguma sugestão ou sugestão sobre qualquer um dos itens acima, informe-me.
Por favor, aguente comigo e fique atento.
13 Comentários até agora e darr;
Sua teoria está correta em média. Negociar na direção de um movimento de cauda gorda provou ser uma estratégia geralmente boa.
Geralmente é a palavra chave, no entanto. Em tempo real, você precisará de muitas negociações para provar esta palavra, & # 8220; geralmente. & # 8221; A tendência seguinte pode ser áspera neste caso porque algumas vezes & # 8220; geralmente & # 8221; leva muitos meses e muitas negociações para se exercitar.
Um dos meus modelos de cauda gorda, que foi rentável no comércio real nos últimos quatro anos e rentável em todos os testes anteriores de volta a 2000 caiu em pedaços ao longo do ano passado e se você examinar o modelo de janeiro de 2009-presente & # 8220; geralmente & # 8221; não funciona.
Longa história curta na tendência a seguir você está trabalhando com a lei ou grandes números e para chegar a esse grande número em muitos casos, você precisará ter um estômago de ferro.
Concordo completamente com o Sam. Sobrevivência é a chave!
Uma vantagem não é suficiente se o seu Gerenciamento de Risco / Dinheiro não o manter no jogo durante os maus momentos e # 8230;
Adoro ver o resultado da calc de autocorrelação. Fiz isso mesmo, mas não tive tempo suficiente para fazê-lo corretamente.
Tive dificuldade em obter um número muito diferente, em seguida, zero em ações (0 a 10 minutos intradiário).
Eu acho que o resultado será um pouco diferente ao compararmos os estoques com os índices, onde, na minha opinião, a tendência e a inversão média também são diferentes (faixa de probabilidade de vola relacionada). Talvez intraday e interday também tenham um perfil diferente.
Para Sam: muitas estratégias tiveram dificuldade em 2009, não apenas sua tendência mais curta, mas curto prazo (pelo menos o que na minha mente é de curto prazo) também significa reversão.
Estava pensando um pouco mais em detalhes sobre como calcular isso corretamente. Como você diz, pode ser um pouco mais complicado do que parece fazê-lo corretamente, mas estou planejando fazê-lo (em algum momento). Eu tenho algumas outras coisas no meu prato também, mas definitivamente irei publicar minhas descobertas (simplesmente não segure sua respiração demais ;-)
Os leitores interessados nos itens acima também podem estar interessados em um artigo / estudo mencionado no blog do CXOAG (Volume de Momento de Ampliação com Volatilidade Idiosyncrática)
Você pode querer verificar novamente algumas coisas, i & # 8217; m analista de sinais, e a autocorrelação tiemseries que utilizamos é aplicável apenas para sinais estacionários. Se for a mesma autocorrelação que você estiver usando, seus resultados serão inúteis. A menos que seu sinal seja pelo menos paterno, estacionário. Se for, tente usar uma transformação forier de seus dados de autocorrelação (análise espectral) plotados no tempo e na magnitude do loglog. Você deve obter alguns resultados bastante interessantes se a estabilidade por partes for válida.
Obrigado pelo conselho & # 8211; é realmente mais complicado do que exemplos de livros didáticos onde os dados estão estacionados & # 8230;
Quaisquer recomendações sobre qual direção você olharia para estudos de autocorrelação de dados não-estatinoray?
ps: Eu tenho que admitir que esta questão foi no & # 8220; backburner & # 8221; por um pouco & # 8230;
Então, se o coeficiente de correlação de Pearson for inadequado, como você mede a correlação?
Artur, não acho que haja uma resposta a essa pergunta (ou seja, como medir correlações não-lineares).
Veja esta página que dá um pouco mais de explicação sobre o assunto.
A frase destacada é uma ótima visão em si mesma:
& # 8220; As entradas a seguir da tendência são feitas em extremos, na direção dos extremos. & # 8221; Bravo!
Eu não acho que você precisa de medidas de autocorrelação etc etc, você está esperando que a força da autocorrelação irá orientá-lo, seja para fazer um comércio, etc?
Eu acho que o corolário da sua frase é o seguinte:
& # 8216; Market quando atinge extremos do alcance anterior, às vezes vai para mais e mais extremos, muito além de qualquer um pode acreditar # 8217 ;.
Mas isso acontece apenas algumas vezes, eu diria que menos de 2/3 das vezes.
Portanto, a rentabilidade dos seguidores de tendências é apenas parte do & # 8216; entrar nos extremos, na direção dos extremos & # 8217; (outra maneira de dizer comprar novos máximos e novos mínimos baixos).
A grande parte do seu sucesso é que eles cortaram suas perdas quando o mercado se retrai dos extremos. A vontade de arranhar um comércio com uma perda é a grande parte da tendência # 8216; seguindo & # 8217 ;. Então, na minha opinião, o seguimento da tendência é, na verdade, a evolução da tendência, a redução de perda, a lucratividade e o # 8217; na descrição correta.
De qualquer forma, suas duas postagens, esta e a outra que descreve como colapsa a cauda gorda positiva, evita que as caudas gordas negativas sejam idéias muito agradáveis, obrigado por compartilhar. O comércio de novatos, mesmo quando feito por pessoas experientes que foram bem-sucedidas no passado, é pendurar as caudas gordas negativas (grandes perdas) e cortar as caudas gordas positivas.
Uma vez escrevi para mim mesmo. Primeiro inimigo: grandes perdas.
Próximo inimigo: pequenos lucros (porque impedem grandes lucros). Bom amigo: grandes lucros (mas eles não estão no seu controle para iniciar).
Melhor amigo: pequenas perdas (porque impedem grandes perdas)
Expansão da gama dos extremos: eu quis dizer menos de 1/3 do tempo.
Obrigado por seus comentários.
Eu tenho que dizer que seu comentário veio como um bom lembrete sobre esse post antigo (e idéia do projeto). Eu não tenho avançado muito mais por agora, mas, de fato, a idéia subjacente era verificar se a força da autocorrelação antes do extremo é um bom preditor de continuação do movimento (para que ele possa ser usado em algum tipo de filtragem de regime : aproveite o comércio em condições favoráveis de auto-correlação e não faça de outra forma).
Eu ainda não estou 100% convencido no regime de negociação para o acompanhamento de tendências a longo prazo, que é uma das principais razões pelas quais eu deixei # 8220; no back-bruner & # 8221; por agora & # 8230;
Você tem um ponto. De fato, se o comportamento do preço muda nos extremos (por exemplo, apoio LT e resistência), a tendência das estratégias pode ter uma vantagem.
Há evidências de que o sup e o res podem atuar como atrativos. O argumento é que existem clusters de pedidos nessas regiões e os testes estatísticos suportam essa afirmação.
BTW, esqueça esses livros econométricos. O que você precisa é: Análise de séries temporárias financeiras de Ruey S. Tsay.
Eu estou olhando em questões semelhantes em minha própria pesquisa acadêmica. Irei mandar um email para você.
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RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS; POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDER OU DE ADESIVAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS DE NATUREZA E NÃO REPRESENTA NEGOCIAÇÕES EM CONTAS REAIS.
Autocorrelação e negociação inversa média estocástica.
Aqui está um simples sistema de troca de reversão média usando Autocorrelação e cronômetro oscilante estocástico. No último artigo, vimos sobre autocorrelação que a correlação negativa atrai a negociação média de reversão e a correlação positiva atrai a negociação de tendências. então toda a idéia do sistema comercial não é levar todos os sinais de cruzamento estocásticos. Mas apenas o longo e único crossover positivo sinaliza quando a autocorrelação é negativa.
1) Digite Long trade no dia seguinte aberto somente se a auto-correlação for negativa e houver um cruzamento estocástico positivo.
2) Sair Comércio longo no dia seguinte aberto se a auto-correlação se tornar positiva ou se houver um cruzamento estocástico negativo.
Autorcorrrelation and Stochastic Mean Reversion Trading & # 8211; Amibroker AFL codificação.
Estratégia testada com o prazo Nifty Futures Daily com 100 ações (4 lotes x25 ações da Nifty) para negócios de longa duração. A Comissão + Impostos + Slippages é assumida como Rs150 por comércio. Testado com dados históricos a partir do ano de 2005. E o tempo de espera da estratégia de negociação varia de 2 dias a 10 dias no máximo.
Leituras e observações relacionadas.
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Sobre Rajandran.
Rajandran é comerciante de tempo integral e fundador da Marketcalls, muito interessado em construir modelos de timing, algos, conceitos de negociação discricionária e análises Sentimental de Negociação. Ele agora instrui usuários em todo o mundo, de comerciantes experientes, comerciantes profissionais para comerciantes individuais.
Rajandran frequentou a faculdade no Chennai, onde ganhou um BE em Eletrônica e Comunicações. Rajandran tem uma ampla compreensão de softwares de negociação como Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python e entende necessidades individuais de comerciantes e investidores usando uma ampla gama de metodologias.
Obrigado pela postagem no blog. :) ... Um ponto que eu queria correr por você:
Vejo que você gosta de dissecar a estrutura de negociação e otimizar cada entidade.
O ponto de blog atual, ou seja, Autocorrelação e Negociação Reversão Média Estocástica ou Sistema ATR Long Only.
Você os otimizou para capturar o aspecto específico, neste caso, há muito tempo e, embora possamos tomar sinais para curto-circuito, você não consegue porque estamos aumentando o fator de risco para a fração do lucro gerado pelo longo.
Por favor esclareça minha dúvida, diga em um mês como dezembro, quando houve uma tendência para baixo em Nifty, mesmo que tenhamos um sistema específico para pegar longs, mas o mercado não era condutor e não há possibilidade de não realizar negociações ou possíveis chicotes.
Seria realmente benéfico se você puder nos dar um sistema que se especialize apenas em curto, para intervalos de tempo mais altos para scripts voláteis, como BN etc. & # 8230;
Eu não quero impor e quero enfatizar que estou grato e confiante de que assim são muitos mais que se beneficiaram do seu pensamento fora da caixa.
Para ser sincero, não procurei um sistema puro apenas curto. E uma coisa que eu quero apontar você aqui. Não estou otimizando todas e cada uma das entidades aqui. Se eu fizer isso principalmente, provavelmente vamos acabar com ajuste de curva. Minha variável de otimização será em torno de 2-3 parâmetros máximos em qualquer sistema comercial. Mais a variável de otimização, mais faz apenas ajuste de curva.
De qualquer forma, obrigado pelo seu ping para cuidar de estratégias exclusivas curtas. Exploraremos!
Muito bem Rajandran.
Ação necessária apenas na abertura do mercado?
Sim, o sistema foi projetado de acordo, pois é uma estratégia baseada em EOD. Você pode escolher o fechamento dos dias ou no dia seguinte aberto para sua entrada ou saída. Você pode definir o atraso comercial no código AFL para 0,0,0,0 se você quiser entrar no mesmo dia próximo ao fechamento do mercado.
qualquer um aqui sabe, que corretor está oferecendo nifty e banco nifty na conta demo mt4.
Nenhum corretor na Índia oferecerá MT4 porque o MT4 não é feito para bolsas de valores, de modo que nenhuma das bolsas de valores no mundo aprovará tais terminais comerciais para negociação. MT4 é construído para Forex e CFD & # 8217; s.
Alguns corretores internacionais costumavam fornecer índices indianos e ações em suas contas de demonstração mt4 no passado (por exemplo, fxcentral e etc.), embora possa não ser muito legal, mas foi muito útil para fins de análise, mas agora e # 8230; # 8230; 🙁
De qualquer forma, thnx 4 você responde.
também se alguém ainda oferecendo pares INR em mt4, então, pl. Avise-se me.
Manish Shah diz.
Você pode carregar o próprio AFL, pois não estou ciente da codificação AFL.
Perda de lucro% é apenas inferior a 1. Apenas 53% de lucros. Temos de trocar com cautela.
Quais são os prós e contras desta estratégia?
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Autocorrelação comercial?
Os mercados são muito inteligentes para absorver e refletir informações. Se você pensa o contrário, tente ganhar dinheiro através da negociação. Se você é novo, certifique-se de não apostar na casa.
Em outras palavras, os mercados são eficientes. Pelo menos a maior parte do tempo. Então, por que as pessoas trocam? O general acredita que existem janelas durante as quais os preços de certos ativos são ineficientes. Assim, existem oportunidades para ganhar dinheiro. A presença de autocorrelação é uma dessas oportunidades? Deixe-se descobrir.
Isso produzirá o seguinte quadro:
Ele mostra os coeficientes de autocorrelação em diferentes atrasos. O primeiro atraso é a correlação da série com a si mesma (lag 0), e é sempre 1. O segundo valor (0.051116484) é a correlação da série com a série atrasada por uma.
As duas linhas tracejadas são os intervalos de confiança para os atrasos. Eles são de especial interesse, já que vamos usá-los para decidir quando há autocorrelação significativa. Como eles são computados? Para encontrar a resposta, eu tive que olhar para o código do acf & # 8217; s:
O acima não é mais do que computar intervalos de confiança para distribuição normal (0,1). Ainda me engana (não consegui encontrar uma resposta rapidamente quando pensei sobre isso) por que os coeficientes de correlação em atrasos diferentes são distribuídos normalmente em (0,1), mas isso é irrelevante.
A última questão é como trocar autocorrelação extrema e # 8211; nós apostamos que a autocorrelação persiste, ou apostamos que a autocorrelação se desvanece? Existem duas variáveis aqui: o sinal da correlação e o sinal do retorno do último dia. Uma tabela é útil.
Meu intestino me diz para ir com o desvanecimento & # 8211; Os mercados são eficientes, especialmente este. Então, vamos executar um backtest rápido, colocando todo este mumbo-jumbo em código.
A porcentagem parece boa, mas a amostra é pequena (apenas 82 oportunidades em 10 anos). É possível que haja alguma oportunidade aqui & # 8211; cedo demais para contar. Certamente vale a pena olhar para além disso, IMO.
Oi: Para uma sequência i. i.d, as autocorrelações da amostra são N (0,1 / n) assintóticamente. Eu esqueci quem provou isso, mas é um resultado útil porque todos os testes do & # 8220; não i. i.d & # 8221; (portmanteau, box-leung) desenvolvido a partir dele.
Última coisa: Página 13 do link abaixo dá a declaração e a referência.
Muito obrigado. Agora eu consigo descobrir quão fácil é a prova que me escapou. 🙂
Se eu entendo o que você está fazendo (não tenho certeza de que eu faço), a idéia é esperar até que uma autocorrelação significativa seja detectada e depois trocar. Aqui é minha preocupação, quanto mais dados observamos, maior será a chance de algo parecer significativo mesmo quando não é. Digamos que eu desenhe uma amostra de tamanho 100 de uma distribuição normal padrão e calcule a média. O erro padrão é 1 / sqrt (100) que é 1/10. Então, aproximadamente, 5% de chance de minha amostra ter uma média de 0,2 ou superior (teste de 1 cauda). O meu argumento é que, se desenharmos 20 amostras, nossa chance de ter um (ou mais) com uma média de 0,2 é muito superior a 5%. O valor de Conf na rotina assume o sqrt do tamanho da amostra. Mas acho que isso só pode considerar uma amostra.
Um bom ponto. Deixe-se passar a pergunta um pouco. Se o evento aconteceu X número de vezes, existe um número Y.
Autocorrelação.
O que é 'Autocorrelação'
A autocorrelação é uma representação matemática do grau de semelhança entre uma determinada série de tempo e uma versão atrasada de si mesmo em intervalos de tempo sucessivos. É o mesmo que calcular a correlação entre duas séries temporais diferentes, exceto que a mesma série temporal é usada duas vezes: uma vez na sua forma original e uma vez atrasou um ou mais períodos de tempo.
BREAKING Down 'Autocorrelação'
Autocorrelação na Análise Técnica.
A autocorrelação pode ser útil para a análise técnica, que está mais preocupada com as tendências e as relações entre os preços de segurança em vez da saúde ou gestão financeira da empresa. Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para ver quanto de um impacto os preços passados de uma garantia têm em seu preço futuro.
A autocorrelação pode mostrar que há um fator de impulso com um estoque. Por exemplo, se você sabe que um estoque historicamente tem um alto valor positivo de autocorrelação e você testemunhou o estoque ganhando sólidos ao longo dos últimos dias, então você pode razoavelmente esperar os movimentos nos próximos vários dias (a série de tempo de liderança) para combinar com aqueles da série de tempo atrasada e para mover para cima.
Exemplo de Autocorrelação.
Assuma que um investidor procura discernir se os retornos de uma ação em seu portfólio exibem autocorrelação; os retornos do estoque estão relacionados aos seus retornos nas sessões de negociação anteriores. Se os retornos exibirem autocorrelação, o estoque pode ser caracterizado como um estoque de impulso; seus retornos passados parecem influenciar seus retornos futuros. O investidor executa uma regressão com os retornos das duas sessões anteriores como variáveis independentes e o retorno atual como variável dependente. Ela descobre que os retornos um dia antes têm uma autocorrelação positiva de 0,7, enquanto os retornos dois dias antes têm uma autocorrelação positiva de 0,3. Os retornos passados parecem influenciar os retornos futuros, e ela pode ajustar seu portfólio para aproveitar a autocorrelação eo impulso resultante.
alguma representação de Autocorrelação por kylemcdonaldflickr (CC)
Kurtosis apenas?
Em uma publicação anterior, eu discuti como as queixadas de gordura são um motivo para Tendência Após o sucesso (ou em termos técnicos: o excesso de curtose das distribuições de preços).
No entanto, há alguma coisa insatisfatória nessa explicação: se a curtose fosse a única fonte de Tendência. Após o sucesso:
As entradas aleatórias devem funcionar bem como quaisquer outras entradas. Estratégias como a compra de opções fora do dinheiro (OTM) (pense Nassim Taleb, por exemplo) devem exibir desempenho semelhante ao Trend Following (com a vantagem de ser uma estratégia bastante simples)
Algo Extra?
Recentemente, encontrei este documento (PDF) explicando que a Tendência Seguindo e a compra de opções OTM são estratégias que exibem perfis de desempenho semelhantes. No entanto, a conclusão deste artigo foi que Trend Following mostrou desempenho superior.
Além disso, definitivamente há uma vantagem mensurável para Tendência. As seguintes entradas (como o cálculo da estimativa Donchian e-ratio). As entradas aleatórias não mostrariam tal vantagem.
Então, deve haver algo extra para a história de curtosis explicando Trend Following success & # 8230;
Autocorrelação.
Uma hipótese que eu quero investigar ainda mais é a autocorrelação (também referida como correlação em série).
Um dos principais princípios da Trend As seguintes entradas & # 8211; em face da sabedoria convencional # 8211; é:
Compre alto e venda baixo.
Bem, ele realmente deveria dizer & # 8220; Buy High, Sell Higher e Sell Short Low, Buy Back Lower & # 8221 ;. O ponto é que a Tendência As entradas seguintes são feitas em extremos, na direção dos extremos.
Se o mercado exibir autocorrelação positiva em extremos, pode-se deduzir que seguir a direção dos movimentos extremos deve fornecer uma vantagem (expectativa positiva). Isso explicaria porque as entradas Trend Following funcionam melhor do que as entradas aleatórias e porque Trend Following é uma estratégia superior para comprar opções fora do dinheiro.
Projeto de cálculo.
Agora, isso parece tudo bem e bem em teoria, mas isso empilha até a verificação?
Para verificar isso, estou planejando executar alguns cálculos sobre os preços históricos e ver se os mercados exibem tal autocorrelação em extremos. Outro aspecto que será interessante analisar é se esta autocorrelação evolui ao longo do tempo e se esses níveis de autocorrelação são auto-correlacionados (ou seja, existe algum grau de previsibilidade na evolução da autocorrelação).
Agora, note que estou saindo da minha zona de conforto aqui: minhas matemáticas pesadas & # 8221; os dias estão muito longe atrás de mim e eu sei que usar estatísticas pode ser um campo minado (porque é tão fácil de usá-lo de forma incorreta). Por exemplo, o & # 8220; padrão & # 8221; cálculo de correlação (coeficiente de correlação de Pearson) só determina a dependência linear & # 8211; embora os dados do mercado não sejam lineares. Poderia colocar-me por alguma dificuldade, mas, como dizemos em francês: "# rien" #: (sem dor sem ganho).
Eu também estou pensando em obter um ou dois livros da Econometria para me dar uma vantagem sobre isso. Mas se algum de vocês, leitores inteligentes, tenha alguma sugestão ou sugestão sobre qualquer um dos itens acima, informe-me.
Por favor, aguente comigo e fique atento.
13 Comentários até agora e darr;
Sua teoria está correta em média. Negociar na direção de um movimento de cauda gorda provou ser uma estratégia geralmente boa.
Geralmente é a palavra chave, no entanto. Em tempo real, você precisará de muitas negociações para provar esta palavra, & # 8220; geralmente. & # 8221; A tendência seguinte pode ser áspera neste caso porque algumas vezes & # 8220; geralmente & # 8221; leva muitos meses e muitas negociações para se exercitar.
Um dos meus modelos de cauda gorda, que foi rentável no comércio real nos últimos quatro anos e rentável em todos os testes anteriores de volta a 2000 caiu em pedaços ao longo do ano passado e se você examinar o modelo de janeiro de 2009-presente & # 8220; geralmente & # 8221; não funciona.
Longa história curta na tendência a seguir você está trabalhando com a lei ou grandes números e para chegar a esse grande número em muitos casos, você precisará ter um estômago de ferro.
Concordo completamente com o Sam. Sobrevivência é a chave!
Uma vantagem não é suficiente se o seu Gerenciamento de Risco / Dinheiro não o manter no jogo durante os maus momentos e # 8230;
Adoro ver o resultado da calc de autocorrelação. Fiz isso mesmo, mas não tive tempo suficiente para fazê-lo corretamente.
Tive dificuldade em obter um número muito diferente, em seguida, zero em ações (0 a 10 minutos intradiário).
Eu acho que o resultado será um pouco diferente ao compararmos os estoques com os índices, onde, na minha opinião, a tendência e a inversão média também são diferentes (faixa de probabilidade de vola relacionada). Talvez intraday e interday também tenham um perfil diferente.
Para Sam: muitas estratégias tiveram dificuldade em 2009, não apenas sua tendência mais curta, mas curto prazo (pelo menos o que na minha mente é de curto prazo) também significa reversão.
Estava pensando um pouco mais em detalhes sobre como calcular isso corretamente. Como você diz, pode ser um pouco mais complicado do que parece fazê-lo corretamente, mas estou planejando fazê-lo (em algum momento). Eu tenho algumas outras coisas no meu prato também, mas definitivamente irei publicar minhas descobertas (simplesmente não segure sua respiração demais ;-)
Os leitores interessados nos itens acima também podem estar interessados em um artigo / estudo mencionado no blog do CXOAG (Volume de Momento de Ampliação com Volatilidade Idiosyncrática)
Você pode querer verificar novamente algumas coisas, i & # 8217; m analista de sinais, e a autocorrelação tiemseries que utilizamos é aplicável apenas para sinais estacionários. Se for a mesma autocorrelação que você estiver usando, seus resultados serão inúteis. A menos que seu sinal seja pelo menos paterno, estacionário. Se for, tente usar uma transformação forier de seus dados de autocorrelação (análise espectral) plotados no tempo e na magnitude do loglog. Você deve obter alguns resultados bastante interessantes se a estabilidade por partes for válida.
Obrigado pelo conselho & # 8211; é realmente mais complicado do que exemplos de livros didáticos onde os dados estão estacionados & # 8230;
Quaisquer recomendações sobre qual direção você olharia para estudos de autocorrelação de dados não-estatinoray?
ps: Eu tenho que admitir que esta questão foi no & # 8220; backburner & # 8221; por um pouco & # 8230;
Então, se o coeficiente de correlação de Pearson for inadequado, como você mede a correlação?
Artur, não acho que haja uma resposta a essa pergunta (ou seja, como medir correlações não-lineares).
Veja esta página que dá um pouco mais de explicação sobre o assunto.
A frase destacada é uma ótima visão em si mesma:
& # 8220; As entradas a seguir da tendência são feitas em extremos, na direção dos extremos. & # 8221; Bravo!
Eu não acho que você precisa de medidas de autocorrelação etc etc, você está esperando que a força da autocorrelação irá orientá-lo, seja para fazer um comércio, etc?
Eu acho que o corolário da sua frase é o seguinte:
& # 8216; Market quando atinge extremos do alcance anterior, às vezes vai para mais e mais extremos, muito além de qualquer um pode acreditar # 8217 ;.
Mas isso acontece apenas algumas vezes, eu diria que menos de 2/3 das vezes.
Portanto, a rentabilidade dos seguidores de tendências é apenas parte do & # 8216; entrar nos extremos, na direção dos extremos & # 8217; (outra maneira de dizer comprar novos máximos e novos mínimos baixos).
A grande parte do seu sucesso é que eles cortaram suas perdas quando o mercado se retrai dos extremos. A vontade de arranhar um comércio com uma perda é a grande parte da tendência # 8216; seguindo & # 8217 ;. Então, na minha opinião, o seguimento da tendência é, na verdade, a evolução da tendência, a redução de perda, a lucratividade e o # 8217; na descrição correta.
De qualquer forma, suas duas postagens, esta e a outra que descreve como colapsa a cauda gorda positiva, evita que as caudas gordas negativas sejam idéias muito agradáveis, obrigado por compartilhar. O comércio de novatos, mesmo quando feito por pessoas experientes que foram bem-sucedidas no passado, é pendurar as caudas gordas negativas (grandes perdas) e cortar as caudas gordas positivas.
Uma vez escrevi para mim mesmo. Primeiro inimigo: grandes perdas.
Próximo inimigo: pequenos lucros (porque impedem grandes lucros). Bom amigo: grandes lucros (mas eles não estão no seu controle para iniciar).
Melhor amigo: pequenas perdas (porque impedem grandes perdas)
Expansão da gama dos extremos: eu quis dizer menos de 1/3 do tempo.
Obrigado por seus comentários.
Eu tenho que dizer que seu comentário veio como um bom lembrete sobre esse post antigo (e idéia do projeto). Eu não tenho avançado muito mais por agora, mas, de fato, a idéia subjacente era verificar se a força da autocorrelação antes do extremo é um bom preditor de continuação do movimento (para que ele possa ser usado em algum tipo de filtragem de regime : aproveite o comércio em condições favoráveis de auto-correlação e não faça de outra forma).
Eu ainda não estou 100% convencido no regime de negociação para o acompanhamento de tendências a longo prazo, que é uma das principais razões pelas quais eu deixei # 8220; no back-bruner & # 8221; por agora & # 8230;
Você tem um ponto. De fato, se o comportamento do preço muda nos extremos (por exemplo, apoio LT e resistência), a tendência das estratégias pode ter uma vantagem.
Há evidências de que o sup e o res podem atuar como atrativos. O argumento é que existem clusters de pedidos nessas regiões e os testes estatísticos suportam essa afirmação.
BTW, esqueça esses livros econométricos. O que você precisa é: Análise de séries temporárias financeiras de Ruey S. Tsay.
Eu estou olhando em questões semelhantes em minha própria pesquisa acadêmica. Irei mandar um email para você.
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Autocorrelação e negociação inversa média estocástica.
Aqui está um simples sistema de troca de reversão média usando Autocorrelação e cronômetro oscilante estocástico. No último artigo, vimos sobre autocorrelação que a correlação negativa atrai a negociação média de reversão e a correlação positiva atrai a negociação de tendências. então toda a idéia do sistema comercial não é levar todos os sinais de cruzamento estocásticos. Mas apenas o longo e único crossover positivo sinaliza quando a autocorrelação é negativa.
1) Digite Long trade no dia seguinte aberto somente se a auto-correlação for negativa e houver um cruzamento estocástico positivo.
2) Sair Comércio longo no dia seguinte aberto se a auto-correlação se tornar positiva ou se houver um cruzamento estocástico negativo.
Autorcorrrelation and Stochastic Mean Reversion Trading & # 8211; Amibroker AFL codificação.
Estratégia testada com o prazo Nifty Futures Daily com 100 ações (4 lotes x25 ações da Nifty) para negócios de longa duração. A Comissão + Impostos + Slippages é assumida como Rs150 por comércio. Testado com dados históricos a partir do ano de 2005. E o tempo de espera da estratégia de negociação varia de 2 dias a 10 dias no máximo.
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Rajandran é comerciante de tempo integral e fundador da Marketcalls, muito interessado em construir modelos de timing, algos, conceitos de negociação discricionária e análises Sentimental de Negociação. Ele agora instrui usuários em todo o mundo, de comerciantes experientes, comerciantes profissionais para comerciantes individuais.
Rajandran frequentou a faculdade no Chennai, onde ganhou um BE em Eletrônica e Comunicações. Rajandran tem uma ampla compreensão de softwares de negociação como Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Market Analyst (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python e entende necessidades individuais de comerciantes e investidores usando uma ampla gama de metodologias.
Obrigado pela postagem no blog. :) ... Um ponto que eu queria correr por você:
Vejo que você gosta de dissecar a estrutura de negociação e otimizar cada entidade.
O ponto de blog atual, ou seja, Autocorrelação e Negociação Reversão Média Estocástica ou Sistema ATR Long Only.
Você os otimizou para capturar o aspecto específico, neste caso, há muito tempo e, embora possamos tomar sinais para curto-circuito, você não consegue porque estamos aumentando o fator de risco para a fração do lucro gerado pelo longo.
Por favor esclareça minha dúvida, diga em um mês como dezembro, quando houve uma tendência para baixo em Nifty, mesmo que tenhamos um sistema específico para pegar longs, mas o mercado não era condutor e não há possibilidade de não realizar negociações ou possíveis chicotes.
Seria realmente benéfico se você puder nos dar um sistema que se especialize apenas em curto, para intervalos de tempo mais altos para scripts voláteis, como BN etc. & # 8230;
Eu não quero impor e quero enfatizar que estou grato e confiante de que assim são muitos mais que se beneficiaram do seu pensamento fora da caixa.
Para ser sincero, não procurei um sistema puro apenas curto. E uma coisa que eu quero apontar você aqui. Não estou otimizando todas e cada uma das entidades aqui. Se eu fizer isso principalmente, provavelmente vamos acabar com ajuste de curva. Minha variável de otimização será em torno de 2-3 parâmetros máximos em qualquer sistema comercial. Mais a variável de otimização, mais faz apenas ajuste de curva.
De qualquer forma, obrigado pelo seu ping para cuidar de estratégias exclusivas curtas. Exploraremos!
Muito bem Rajandran.
Ação necessária apenas na abertura do mercado?
Sim, o sistema foi projetado de acordo, pois é uma estratégia baseada em EOD. Você pode escolher o fechamento dos dias ou no dia seguinte aberto para sua entrada ou saída. Você pode definir o atraso comercial no código AFL para 0,0,0,0 se você quiser entrar no mesmo dia próximo ao fechamento do mercado.
qualquer um aqui sabe, que corretor está oferecendo nifty e banco nifty na conta demo mt4.
Nenhum corretor na Índia oferecerá MT4 porque o MT4 não é feito para bolsas de valores, de modo que nenhuma das bolsas de valores no mundo aprovará tais terminais comerciais para negociação. MT4 é construído para Forex e CFD & # 8217; s.
Alguns corretores internacionais costumavam fornecer índices indianos e ações em suas contas de demonstração mt4 no passado (por exemplo, fxcentral e etc.), embora possa não ser muito legal, mas foi muito útil para fins de análise, mas agora e # 8230; # 8230; 🙁
De qualquer forma, thnx 4 você responde.
também se alguém ainda oferecendo pares INR em mt4, então, pl. Avise-se me.
Manish Shah diz.
Você pode carregar o próprio AFL, pois não estou ciente da codificação AFL.
Perda de lucro% é apenas inferior a 1. Apenas 53% de lucros. Temos de trocar com cautela.
Quais são os prós e contras desta estratégia?
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Quintuitiva.
Visualizações Quantitativamente Intuitivas sobre Mercados.
Autocorrelação comercial?
Os mercados são muito inteligentes para absorver e refletir informações. Se você pensa o contrário, tente ganhar dinheiro através da negociação. Se você é novo, certifique-se de não apostar na casa.
Em outras palavras, os mercados são eficientes. Pelo menos a maior parte do tempo. Então, por que as pessoas trocam? O general acredita que existem janelas durante as quais os preços de certos ativos são ineficientes. Assim, existem oportunidades para ganhar dinheiro. A presença de autocorrelação é uma dessas oportunidades? Deixe-se descobrir.
Isso produzirá o seguinte quadro:
Ele mostra os coeficientes de autocorrelação em diferentes atrasos. O primeiro atraso é a correlação da série com a si mesma (lag 0), e é sempre 1. O segundo valor (0.051116484) é a correlação da série com a série atrasada por uma.
As duas linhas tracejadas são os intervalos de confiança para os atrasos. Eles são de especial interesse, já que vamos usá-los para decidir quando há autocorrelação significativa. Como eles são computados? Para encontrar a resposta, eu tive que olhar para o código do acf & # 8217; s:
O acima não é mais do que computar intervalos de confiança para distribuição normal (0,1). Ainda me engana (não consegui encontrar uma resposta rapidamente quando pensei sobre isso) por que os coeficientes de correlação em atrasos diferentes são distribuídos normalmente em (0,1), mas isso é irrelevante.
A última questão é como trocar autocorrelação extrema e # 8211; nós apostamos que a autocorrelação persiste, ou apostamos que a autocorrelação se desvanece? Existem duas variáveis aqui: o sinal da correlação e o sinal do retorno do último dia. Uma tabela é útil.
Meu intestino me diz para ir com o desvanecimento & # 8211; Os mercados são eficientes, especialmente este. Então, vamos executar um backtest rápido, colocando todo este mumbo-jumbo em código.
A porcentagem parece boa, mas a amostra é pequena (apenas 82 oportunidades em 10 anos). É possível que haja alguma oportunidade aqui & # 8211; cedo demais para contar. Certamente vale a pena olhar para além disso, IMO.
Oi: Para uma sequência i. i.d, as autocorrelações da amostra são N (0,1 / n) assintóticamente. Eu esqueci quem provou isso, mas é um resultado útil porque todos os testes do & # 8220; não i. i.d & # 8221; (portmanteau, box-leung) desenvolvido a partir dele.
Última coisa: Página 13 do link abaixo dá a declaração e a referência.
Muito obrigado. Agora eu consigo descobrir quão fácil é a prova que me escapou. 🙂
Se eu entendo o que você está fazendo (não tenho certeza de que eu faço), a idéia é esperar até que uma autocorrelação significativa seja detectada e depois trocar. Aqui é minha preocupação, quanto mais dados observamos, maior será a chance de algo parecer significativo mesmo quando não é. Digamos que eu desenhe uma amostra de tamanho 100 de uma distribuição normal padrão e calcule a média. O erro padrão é 1 / sqrt (100) que é 1/10. Então, aproximadamente, 5% de chance de minha amostra ter uma média de 0,2 ou superior (teste de 1 cauda). O meu argumento é que, se desenharmos 20 amostras, nossa chance de ter um (ou mais) com uma média de 0,2 é muito superior a 5%. O valor de Conf na rotina assume o sqrt do tamanho da amostra. Mas acho que isso só pode considerar uma amostra.
Um bom ponto. Deixe-se passar a pergunta um pouco. Se o evento aconteceu X número de vezes, existe um número Y.
Autocorrelação.
O que é 'Autocorrelação'
A autocorrelação é uma representação matemática do grau de semelhança entre uma determinada série de tempo e uma versão atrasada de si mesmo em intervalos de tempo sucessivos. É o mesmo que calcular a correlação entre duas séries temporais diferentes, exceto que a mesma série temporal é usada duas vezes: uma vez na sua forma original e uma vez atrasou um ou mais períodos de tempo.
BREAKING Down 'Autocorrelação'
Autocorrelação na Análise Técnica.
A autocorrelação pode ser útil para a análise técnica, que está mais preocupada com as tendências e as relações entre os preços de segurança em vez da saúde ou gestão financeira da empresa. Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para ver quanto de um impacto os preços passados de uma garantia têm em seu preço futuro.
A autocorrelação pode mostrar que há um fator de impulso com um estoque. Por exemplo, se você sabe que um estoque historicamente tem um alto valor positivo de autocorrelação e você testemunhou o estoque ganhando sólidos ao longo dos últimos dias, então você pode razoavelmente esperar os movimentos nos próximos vários dias (a série de tempo de liderança) para combinar com aqueles da série de tempo atrasada e para mover para cima.
Exemplo de Autocorrelação.
Assuma que um investidor procura discernir se os retornos de uma ação em seu portfólio exibem autocorrelação; os retornos do estoque estão relacionados aos seus retornos nas sessões de negociação anteriores. Se os retornos exibirem autocorrelação, o estoque pode ser caracterizado como um estoque de impulso; seus retornos passados parecem influenciar seus retornos futuros. O investidor executa uma regressão com os retornos das duas sessões anteriores como variáveis independentes e o retorno atual como variável dependente. Ela descobre que os retornos um dia antes têm uma autocorrelação positiva de 0,7, enquanto os retornos dois dias antes têm uma autocorrelação positiva de 0,3. Os retornos passados parecem influenciar os retornos futuros, e ela pode ajustar seu portfólio para aproveitar a autocorrelação eo impulso resultante.
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