평균 반전 거래 시스템 밴디 pdf

Howard Bandy의 새 책 MeanReversion Trading Systems Practing Methods for Swing Trading에 대해서 막 끝나고 있습니다. 수량화 가능한 가장자리에 관한 책은 거의 검토하지 않지만이 점은 눈에 띄고주의를 기울일만한 가치가 있습니다. 시스템의 모든 단계를 거쳐야합니다. 건축 과정 그는 여러 가지 오실레이터를 조사합니다 그는 출입구 기술을 면밀히 조사합니다 그는 위험 통제에 대해 이야기합니다 그리고 그 모든 것 위에 그는 책에서 다루는 모든 것에 대한 코드를 제공합니다 책은 엄청나게 저렴한 가격의 50 장입니다 거래 과정 하워드의 평균 반전 거래 시스템만큼 좋은 정보를 제공하지 않는 수천 달러의 비용이 든다. 코딩의 모든 것은 Amibroker에서 행해진 다. 불행하게도 나는 사용하지 않는다. 그러나 그가 그것을 모두 나열했기 때문에, 다른 프로그램을 사용하는 사람들 나는 그것을 Tradestation, R, 또는 무엇이든으로 번역 할 수 있습니다. Amibroker Howard를 사용하는 사람을위한 키커는 실제로 책 구매자 인 ca를 웹 페이지로 설정했습니다. n 추가 비용없이 코드를 다운로드하십시오. 저는 하워드 (Howard)의 노력에 찬사를 보냅니다. 자신의 거래 시스템을 개발하는 데 관심이 있다면, 이 책은 내가 추천 할 훌륭한 자료입니다. 잠시 블로그를 따라 왔지만 그의 책에서 주장하는 사람의 업적을 칭찬했기 때문에 지금 놀랐습니다. 내 견해는 샘플 내 기간의 길이가 실제와 같이 짧아야한다는 것입니다. 샘플 기간의 길이를 결정하는 유일한 방법은 out of sample 기간의 길이는 모델과 시장이 동기화되고 시스템이 수익성을 유지하는 한은 out of length의 길이 사이에는 일반적인 관계가 없습니다. 샘플 기간과 샘플 내 기간의 길이. 모델과 시장이 동기화되어 있고 시스템이 수익성이있는 한 샘플 밖을 선택합니다. 아주 멋진 작업 물건 당신은 무엇을 얻을 수 있습니까 아니면 내가 존경하기 때문에 당신의 일은 당신이 세부 사항을 간과 한 것일 수도 있습니다 거래의 내용은 세부 사항에 있습니다. 다른 누군가의 일에 대해 좋은 것을 말하면서 슬픈 세상은 내가 무엇을 얻어야 하는지를 묻는 이메일을 가져옵니다. 감사합니다. 반디, 전에 만난 적이없는 사람. 시험과 다른 시각을 내가 보는 것보다, 책에서 가치있는 아이디어와 정보를 얻을 수 있다면 자신의 책에서 모든 점을 논하는 것에 관심이 없다. , 그때 그것은 가치가있다. 이 사람은 그들로 가득 차있다. 나는 나의 리뷰 옆에있다. 나는 그 책이 많은 훌륭한 정보를 가지고 있다고 생각했다. 그것은 실제 테스트 결과에 의해 희귀 한 것으로 백업되었고, 그는 모든 코드를 제공했기 때문에, 거래자들은 결과를 검증 할 수있다. 그리고 독자적으로 아이디어를 쉽게 탐구 할 수 있습니다. 책을 읽은 사람들은 아래에 긍정적이거나 부정적인 의견을 올릴 수 있습니다. 모두 내 의견을 알고 있습니다. 슬픈 느낌 대신, 누군가가 시간을내어 지적하는 것이 행복해야합니다. 너는 그 보의 실수들. 좋아, 근본적인 성질, 즉 커브 - 피트 팅, 최적화, 데이터 스누핑과 상인들이 돈을 잃어 버리는 그런 말도 안돼. 슬프다는 것을 느끼지 마라. 세상을 슬프게하지 마라. 우리가 현실을 상대로 갈 때, 우리는 코스를 바꿔야한다. 고맙다. 하워드 어제 나는 그것을 끝내지 않았지만 데이터를 기웃 거리며 논평하는 것은 약간 위에있다 하워드는 미래 누수와 가짜 최적화 기법에 대해 항상주의를 기울이고있다. 아마 mati는 책을 자신의 레벨에서 무시하기 전에 책을 구입해야한다. 나는이 논평을 가로 질러 왔고, 반디 박사의 4 권의 책을 모두 가지고있는 누군가로서, 나는이 주제에 관해 이야기해야한다고 느꼈다. Bandy는 훌륭한 시스템 개발 실천을 강력하게지지하고 있으며 그의 저작은 커브의 실제 위험에 대해 분명하게 경고한다. - 피팅 블로그를 자세히 읽거나 그의 책을 자세하게 읽은 사람은 누구나 실수로 발견 한 샘플 밖의 샘플 기간에 대한 명시된 견해의 뉘앙스를 완전히 이해할 것입니다. Dy Bandy가 내 favori가되었습니다. 이 블로그에서는 시장 행동을 조사하고 내 연구 결과를 정량화 할 것입니다. 표준 및 맞춤형 정서, 폭, 가격 및 용적 표시기를 사용하여 단기간의 모서리를 시도하고 발견 할 것입니다. 시장 참여자들에 의해 활용 됨 나는 자주 이러한 연구에 의견을 추가 할 것이며 때로는 그것들 뒤에 정량적 인 연구없이 의견을 게시 할 수 있습니다. Fed Days Days 전자 책 버전 25에 대한 수량화 할 수있는 안내서이 사이트의 모든 내용은 정보 제공의 목적으로 만 제공됩니다 유가 증권 매매 추천 또는 조언 여기에 언급 된 유가 증권 또는 산업 분야에서 자신 또는 고객을위한 직위를 가질 수 있습니다 유가 증권 거래와 관련하여 매우 높은 위험도가 있습니다이 사이트에있는 정보의 사용은 전적으로 귀하의 것으로합니다 risk. Rob Hanna 나는 2001 년부터 전문적으로 트레이드 해왔다. 2003 년 1 월부터 2007 년 2 월까지 나의 격주 칼럼 Rob Hanna 's It Togue ther에 나타났다 나는 계량 연구를하고 무역 시스템을 디자인하고있다 - 주로 2004 년부터 단기적인 가장자리에 집중했다. 나의 완전한 단면도를보십시오. 평균 반전 ETF 전략을위한 감미로운 반점. 마이클 R Bryant. 그의 최근 책에서, Howard Bandy는 토론했다 그가 평균 반 환율 거래 시스템을 개발할 수있는 최적의 장소라고 부르는 이유 1 바 길이, 보유 기간, 시스템 정확성 및 기타 변수의 올바른 조합이 위험 조정 수익률을 극대화하는 경향이 있다는 아이디어 2이 기사에서는 Windows 용 전략 개발 도구 인 Adaptrade Builder를 사용하여 Monte Carlo 분석을 통한 스트레스 테스트 방법을 개발 프로세스의 일부로 사용하여 견고성을 발견하는 방법을 보여드립니다. SP 500 SPY ETF 및 Select Sector SPDR ETF의 평균 회귀 전략 전략 코드가 포함 된 Builder에 대한 프로젝트 파일은 다음과 같습니다. Sweet Spot에 착륙했습니다. Bandy 박사의 달콤한 아이디어 뒤에 숨겨진 기본 아이디어는 좋은 거래 전략이 짧은 막대 크기를 사용해야하고 짧은 유지 기간과 낮은 손실로 상당히 높은 정확성을 가져야한다는 것입니다. 단기 보유 기간은 복리 수익률을 극대화하여 높은 정확도와 낮은 손실로 손실을 쉽게 복구 할 수 있습니다. 후자의 특성으로 인해 전략의 실행 가능성을 확립하고 더 이상 작동하지 않을 때를 결정하는 것이 더 쉬워집니다. 전형적인 손실 줄무늬 고정밀 시스템은 비교적 짧은 경향이 있습니다. Bandy 박사의 지침에 따라이 기사에서는 평균 회귀 ETF 전략에 대한 최적 요건을 정의하는 데 사용됩니다. 연간 평균 20 - 30 건의 거래가 발생합니다. 최소 65 건 1에서 4 사이의 거래에서 평균 막대. 평균 반전으로 현재 평균 가격보다 낮은 가격으로 구매하고 더 높은 가격으로 판매하려는 전략을 말합니다 가격은 평균으로 되돌아갑니다. 생각은 일반적으로 높고 팔리는 경향이있는 경향 추종 시스템과는 달리 낮은 가격으로 팔리고 있습니다. 몬테카를로 분석으로 빌딩. 마지막 뉴스 레터 기사에서 거래 전략을 평가할 때 스트레스 테스트를 사용하고 견고성과 전략과의 관련성 나는 또한 그것이 빌드 프로세스에 통합되면 견고성을 보여주는 전략으로 이어지는 경향이 있음을 언급했다. 간단히 스트레스 테스트 란 거래 전략이 투입물과 환경에 얼마나 민감한 지 평가하는 것을 말합니다. 시장에 과도하게 적합하지 않은 강력한 전략은 입력 매개 변수 값의 변화와 다른 변수에 상대적으로 둔감합니다 가격 데이터 변경과 같은 환경 변화. 몬테 카를로 분석은 이러한 변화의 효과를 평가하는 데 사용되는 기술입니다. 전략 입력, 가격 데이터 및 기타 요인들이 실행되었습니다. domly가 변경되고 전략의 성능이 평가됩니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하면 결과의 분포가 얻어집니다. 원본 데이터의 결과는 분포의 한 점을 나타냅니다. 분포의 다른 점은 약간 변경된 버전의 원래 데이터보다 다소 유리한 결과를 생성 할 수 있습니다. 소위 몬테카를로 결과는 성능 측정치 순이익, 퍼센트 승률, 수익률 등의 값으로, 대다수의 데이터보다 일반적으로 더 나쁩니다. , 95 평가 예를 들어, 95 신뢰도의 몬테카를로 순이익이 15,000이라면, 95 건의 평가가 적어도 15,000만큼의 순이익을 얻었음을 의미합니다. 즉, 순이익이 반대로 적어도 15,000 또는 반대로 순 이익이 15,000 미만이 될 가능성은 5입니다. 거래 전략이 다음 세대의 수정에 대해 반복적으로 개발되면 몬테카를로 결과에 기반한 건물은 강력한 전략만으로 좋은 몬테카를로 결과를 얻을 수 있기 때문에 전략을 강력하게 유도하는 경향이 있습니다. Adaptrade Builder는 Monte Carlo 결과를 사용하여 전략 결과를 평가하는 것을 포함하여이 프로세스를 자동화합니다 첫 번째 예는 SPDR SP 500 지수 ETF 기호 SPY에 대한 것입니다. 1999 년부터 4 월 23 일 사이의 일일 막대가 사용되었습니다. 건물의 날짜 범위는 1 4 1999에서 1 2 2011로 설정되었으며 첫 번째 80 1 4 1999와 함께 설정되었습니다 - 8 10 2008 건물 내 사용 예 : 샘플 내 및 나머지 데이터 8 11 2008 - 1 2 2011 년 샘플 외 테스트에 사용됨 나머지 데이터 1 3 2011 - 4 23 2013은 유효성 확인을 위해 별도로 설정됩니다. TradeStation 9. 전략 논리는 오래되었으며, 모든 수익을 재투자하고, 거래 비용에 대한 라운드 턴 당 주당 0,015를 공제 한 상태에서 각 거래에 100 개의 주식이 투자되었습니다. Adaptrade Builder는 유전 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 전략적 인구 미래 세대 빌더를 사용하여 최적의 요구 사항을 충족하는 전략을 찾는 핵심은 아래 그림 1과 같이 빌드 메트릭스를 설정하는 것입니다. 그림 1 빌더의 빌트인 메트릭은 SPY 전략의 스위트 스폿을 정의합니다. 빌드 목록 목표에는 최대화되고있는 세 가지 범용 메트릭이 포함되어 있습니다. 전략의 인구 수를 유도하여 높은 순이익, 상관 계수 및 통계적 중요성을 지니고 있으며 전략에 바람직합니다. 원하는 특정 특성 즉, 스윗 스팟은 거래 건수, 평균 거래 대수 및 승률에 대한 불평등 조건을 포함하는 구축 조건에 의해 정의됩니다. 거래 횟수에 대한 조건이 표본 데이터의 연도 수 및 연간 20 ~ 30 건의 거래 목표. 또한 거래 성공 확률은 65 ~ 85 사이의 범위로 설정됩니다 상한선은 비정상적으로 높은 승리율을 보이는 전략이 일반적으로 다른 조건을 충족시키지 못하기 때문에 추가되었습니다. 그러한 전략을 처벌하면 모든 조건을 충족시키는 전략으로 인구가 몰릴 수 있습니다. 다른 요인들 - 이익 계수의 범위를 설정하는 데 동일한 논리가 사용되었습니다. 다른 조건 - 상관 계수, 통계적 유의성, 수익률 및 켈리 계수는 특정 요구 사항의 일부가 아니지만 전반적인 결과를 향상시키기 위해 추가되었습니다 이 예제에 사용 된 스트레스 테스팅과 Monte Carlo 설정은 그림 2와 같이 Build Options 화면에서 선택되었습니다. 그림 2 그림 2와 같이 Monte Carlo 분석 및 스트레스 테스트 옵션이 선택되었습니다. 99 개의 몬테카를로 반복이 각 분석에 사용되었습니다. 이것은 99 개의 스트레스 테스트가 원래 데이터 100 데이터 세트는 몬테카를로 분석을 사용하여 95 신뢰도에서 결과를 추출하여 그림 1에 표시된 조건을 평가하는 데 사용되었습니다. 스트레스 테스트는 가격을 무작위로 추출하고 전략 입력을 무작위로 추출한 다음 시작 막대를 무작위로 추출하는 것으로 구성되었습니다 세 가지 무작위 추출은 각 스트레스 테스트마다 수행되었습니다. 각 전략은 99 번 스트레스 테스트와 각 세대의 원래 데이터를 100 번 평가했기 때문에 스트레스 테스트를 실시했을 때와 비교했을 때 약 100 배의 시간이 걸렸습니다. 이 이유 때문에 합리적인 솔루션 시간을 유지하기 위해 100 명으로 구성된 상대적으로 적은 인구가 사용되었습니다. 인구는 10 세대에 걸쳐 진화되었으며 옵션은 10 세대 이후에 다시 시작하도록 설정되었습니다. - 샘플 기간은 부정적이었다. 20 대 1의 재건 이후의 인구 집단에서의 최고 전략으로부터의 지분 곡선은 아래 그림 3에 나와있다. 그림 3 그림 3의 각 곡선은 하나의 스트레스 테스트를 나타냅니다. 볼 수 있듯이 모든 다른 형평 곡선은 일반적으로 양의 샘플 밖의 결과와 동일한 모양을가집니다. 다음은 일부 Monte Carlo는 그림 3에 해당하는 95 신뢰도 결과를 얻습니다. 총 순이익. 거래에서의 평균 막대. 요청한 것보다 적은 거래 수와 함께 전략은 원래 요구 사항을 충족합니다. 전략 또한 유효성 검사 테스트를 통과합니다. 몬테카를로 총 순이익은 67,015로 증가합니다. 전략 논리는 일정한 순서로 진입하고 지표 조건을 사용하여 종료하는 평균 회귀 전략의 요구 사항을 충족시킵니다. 제한 진입은 시장이 하락해야 함을 의미합니다 시장이 다시 돌아 오면 전략은 낮아지고 팔리는 것입니다. 이것은 95 신뢰도의 몬테카를로 결과입니다. 즉, 예를 들어, 스트레스 테스트 평가 중 95 건은 최소 순 이익이 56,784 건 이상이었습니다. 스트레스 테스트가 중단되고 전략이 원래 데이터에서 평가 된 경우, 주식 곡선은 아래 그림 4와 같습니다. 그림 4 원래의 데이터에 대한 최종 SPY 전략. 이 주식형 곡선은 109,497의 순익에 해당하며 연간 수익률 5 5에 해당합니다. 이것은 단지 완만 한 수익이지만, 대략적으로 매수 및 동일한 섹터 SPDR 예를 들어 두 번째 곰 시장을 포함하는 기간 내내 꾸준히 증가하는 주식 곡선을 통해 달성된다. 두 번째 예는 Select Sector SPDR로 구성된 ETF 포트폴리오를 통한 전략 수립과 관련된다 이러한 ETF는 SP 500 지수를 9 개의 섹터로 나누어 SP 500의 각 주식이 9 개의 섹터 중 하나에 중첩되지 않도록 배치합니다. 9 개 섹터는 임의재 기호 XLY, 소비자 스테이플 XLP , Energy XLE, Financial XLF, Healthcare XLV, Industrial XLI, Materials XLB, Technology XLK, Utilities XLU 등이 있습니다. 대부분의 경우 동일한 설정이이 전략을 구축하는 데 사용되었습니다. 그러나 9 배의 가격 데이터가 빌드에서 사용 된 몬테카를로 반복 횟수를 99에서 5로 줄였습니다. 다른 빌드 옵션은 재생 옵션을 제외하고는 그림 2와 동일합니다. 위치 크기 조정을 위해 20 개의 주식이 투자되었습니다 각각의 거래 모든 시장이 동시에 거래 될 가능성이있는 것은 아니기 때문에이 설정은 과도한 투자 즉 레버리지를 초래하지 않고 적절한 포지션 규모를 제공하기 위해 선택되었습니다. 이 빌드의 샘플 기간은 1 4 1999 ~ 5 28 2009 표본 기간이 아닌 2009 년 1 월 2 일부터 2009 년 1 월 2 일까지 유효성 확인을 위해 2013 년에서 4 월 23 일 사이에 2013 년 1 월 2 일부터 2009 년 1 월 2 일 사이에 재건축을하지 않은 10 세대 이후의 주요 전략 중 하나에서 얻은 그림 5 그림 5에 대한 자기 자본 곡선 ch 스트레스 테스트를 수행합니다. 그림 5의 각 주식 곡선은 한 세트의 스트레스 테스트 설정 또는 원본 데이터에 대해 동시에 9 개 시장 모두에 대한 백 테스트에서 생성 된 포트폴리오 에퀴티를 나타냅니다. 일부 요약 몬테카를로 결과가 표시됩니다 이전의 예와 달리, 몬테카를로 분석을 끄고 결과를 원래의 데이터를 통해 평가할 때 결과는 크게 다르지 않습니다. 이 경우 총 순이익은 205,140으로 증가합니다. 이 전략은 또한 검증 테스트 검증 기간이 포함 된 스트레스 테스트가없는 원본 데이터에 대한 전략에 대한 자본 곡선은 아래 그림 6에 나와 있습니다. 그림 6. 최종 Select Sector SPDR 포트폴리오 전략의 원래 데이터에 대한 Equity 커브 주식형 곡선은 249,431의 순이익에 해당하며, 이는 최악의 경우 인 21의 연간 수익률 9 5와 같습니다. 앞의 예에서와 마찬가지로 전략 논리가 한계 주문에 오랫동안 들어감 대부분의 출구는 목표 출구를 경유하여 진행되며, 다른 거래는 지표 상태 또는 보호 중지에 따라 종료됩니다. 평균 평균 반전 프로젝트 파일을 다운로드하십시오. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 파일을 대상으로 저장을 클릭하면 Adaptrade Builder가 열립니다. 라이센싱을 이유로 프로젝트 파일에는 가격 데이터가 포함되어 있지 않습니다. Bandy 박사가 추천 한 소위 트레이딩 전략에 대한 Sweet Spot은 Adaptrade Builder와 같은 도구를 사용하여 자동화 된 방식으로 평균 반전 거래 전략을 수립하는 효과적인 조건을 제공하는 것으로 보입니다. SPY ETF 시장에 대한 단일 시장 전략 및 9 개의 Select Sector SPDR로 구성된 ETF 포트폴리오에 대한 전략 두 가지 전략 모두에 대한 대부분의 요구 사항을 충족시키는 전략을 찾으십시오. 두 전략 모두 Buy-and-hold를 이기고 잘 잡고 있습니다 두 가지 예 모두 몬테카를로 분석을 통한 스트레스 테스트를 통해 강력한 전략을 찾을 수있는 기회를 얻었습니다 포트폴리오 사례와 비교할 때 단일 시장 SPY 전략의 스트레스 테스트 결과는 결과보다 훨씬 보수적이었습니다 원래의 데이터에서 그 중 일부는 포트폴리오 예제와 비교하여 더 엄격한 스트레스 테스트가 원인 일 수 있지만, SPY 전략이 포트폴리오 예제보다 덜 강력 함 일반적으로 몬테카를로 결과가 원본 데이터의 결과와 현저하게 다른 경우 미래 ​​결과의 최선의 추정치가 중간에있을 것으로 예상 될 수 있습니다. 스트레스 테스트와 몬테카를로 분석이 얼마나 보수적인지에 대한 정보를 제공합니다. 포트폴리오 전략은 9 개의 다른 시장에서 구축되었고 더 넓은 범위에서 합리적으로 잘 작동해야하기 때문에 포트폴리오 전략이 단일 시장 전략보다 더 튼튼 할 것 같습니다 다양한 가격 데이터 9 배 이상의 데이터를 기반으로 구축되었으며 거래 수는 약 9 배입니다. 포트폴리오 전략의 더 큰 성과는 SPDR의 9 개 부문에 대한 다양 화의 긍정적 인 효과를 반영 할 수 있습니다. 거래 횟수에 따라 더 많은 인구가 사용되거나 더 많을 경우 모든 요구 사항을 충족하는 전략을 찾는 것이 가능할 수 있습니다 더 많은 빌드 타임을 요구하는 엄격한 재건 요구 사항이 사용됩니다. 또는 높은 정확성, 거래 빈도, 짧은 거래 기간 등의 상충되는 요구 사항으로 인해 그러한 전략을 찾지 못할 수도 있습니다. 최상의 세트 의 구축 조건은 시장의 잠재력을 완전히 활용하는 동시에 자동화 된 도구에서 스트레스 테스트 및 몬테 카를로 분석과 같은 내장 된 견고성 기능을 사용하여 Bandy 박사가 제공 한 것과 같은 유용한 빌드 조건 세트를 현실적으로 유지하는 것입니다 Bandy, Howard B 평균 반전 거래 시스템 Blue Owl Press, Inc 수 폴스, 사우디 아라비아, 2013, 138.Bandy, Howard B 모델링 트레이딩 시스템 성능 Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2011, p 154.이 기사는 Adaptrade Software 뉴스 레터의 2013 년 4 월호에 실렸습니다. SP 500 및 Select Sector SPDRs는 The McGraw-Hill Companies, Inc. 의 상표입니다. 실제 또는 시뮬레이션 결과는 실제로 성능 제한이없는 한 실제 결과를 나타내지 만 시뮬레이션 결과는 실제로 수행되지 않았기 때문에 실제 결과를 나타내지 않습니다. , 결과는 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인의 영향에 대해 과소 또는 과소 보상을받을 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 사실에 근거없이 아무런 진술도 제공하지 않는다는 사실을 인정합니다 귀하가 새로운 개발, 뉴스 및 Adaptrade Software의 특별 제안에 대한 정보를 얻으려면 이메일 목록에 가입하십시오. 감사합니다. 독자 그가 Nick Radge의 뉴스 레터에서 얻은 몇 가지 거래 규칙을 보냈습니다. 이 규칙이 뉴스 레터에 실린대로 실제로 나타나는지 알고 싶었습니다. 그들은 produ가 너무 단순 해 보였습니다. 그와 같은 좋은 결과 제시된 전략은 길고 짧았고 마진을 얻었지만 그가 짧지 않았기 때문에 그것이 얼마나 길 었는지 알고 싶었다. Chartre에게 Nick Radge에게 연락 한 후에 나는 그와 함께 확인했다. . 원본 규칙. 1995 년 1 월 1 일부터 5 월 31 일까지 2014 년까지 20 개의 주식을 각각 10 개의 주식으로 포지션 이것은 200 개의 투자가 될 수 있음을 의미합니다. Nick Radge. Close에 따라 100 일 이동 평균을 크게 벗어나지 않습니다. 5 일 이동 평균보다 낮게 닫습니다 .3 최저 최저점 닫히지 않을 것입니다. 코드를 처음 작성했을 때 실수였습니다. 러셀 1000 멤버. 가격이 또 5 배 떨어지면 다음날 한도 주문을하십시오. 10 일간의 평균 트루 범위. 닫히면 전날보다 닫습니다. 규칙의 다음 개방 시간을 알려주세요. 환상적인 규칙은 없습니다. 표준 평균 회귀 전략입니다. 전략에 따라 열린 슬롯보다 많은 신호가 생성됩니다. 왜냐하면 이것을 교환하기 위해서, 반드시보아야 만합니다. 시장은 하루 동안 시장에서 일어나고 신호를받습니다. 이것은 컴퓨터 앞에서 풀 타임 상인이 아니기 때문에 대부분의 사람들에게 현실적이지 않습니다. 이 작업을 자동화 할 수는 있지만 간단한 작업은 아닙니다. 일시 중지했을 수 있습니다. 클로즈 리서치를 위해 일하는 동안 그 규칙은 기억을 되 찾는다. 나는이 규칙에 대해 처음 듣고 테스트했을 때이 규칙이 작동 할 수있는 방법이 없다고 생각했다. 완벽하게 좋은 것을 파괴 할 것이라고 생각했다. 전략 나는 그것이 작동하고 좋은 결과를 생산한다는 깜짝 놀라게했다. 그래서 나는 그것을 던지기 전에 아이디어를 테스트해야한다고 말한다. 당신은 무엇이 효과가 있을지 결코 모른다. 테스트 된 규칙. 나는 원래 규칙에 다음과 같이 변경했다. 6 30 2014. 각 10에 최대 10 개의 위치 허용. 여백 없음. 유동성 규칙을 추가했습니다 .1 일 이동 평균 인 1000 만 달러를 초과했습니다 .1보다 큰 거래로 가격. 공개보다 많은 신호가있는 경우 직책, 코드는 무작위로 어떤 주식을 입력 할 것인가를 결정한 다음 각 테스트에 대해 500 회 실행했습니다. Russell 1000 결과. 500 몬테카를로 실행의 평균 CAR은 22 35이며 최대 DD는 21 02 놀랍도록 좋은 규칙의 표준 편차 CAR과 MDD가 예상보다 훨씬 적습니다. SP 500 결과. 결과는 Russell 1000을 사용하는 것만 큼 좋지는 않지만 여전히 좋음. 아마도 더 작은 노출로 이어지는 작은 우주 때문일 것입니다. Russell 3000 Results. Having larger universe 우리에게 더 높은 노출을주는 노출이 더 많습니다. 이 표를 생성하는 데 사용 된 데이터의 스프레드 시트에 관심이 있다면 아래에 정보를 입력하고 스프레드 시트에 대한 링크를 보내드립니다. 스프레드 시트에는 전체 몬테카를 실행 데이터가 포함되어 있습니다. 스프레드 시트는이 게시물에 사용 된 AmiBroker 코드를 얻는 방법에 대한 세부 정보입니다. 최종 생각. 이 전략에 대해 좋아하는 점은 얼마나 단순하고 좋은 결과를 만들어내는 지 3 가지 규칙 만 설정한다는 것 하나의 정말 간단한 이탈 규칙 하나는 효과가 없을 것이라고 생각할 것입니다. 전략의 가장 큰 문제점은 하루 종일 시장 앞에 나와야하기 때문에 대부분의 사람들이 그것을 교환 할 수 없다는 것입니다. 향후 게시물에서 우리는 규칙을 변경하여 평균 인물. 덧붙여 8 월 15 일 2014 아래의 코멘트 스레드에서 두 사람이 결과에 의문을 제기했습니다. 이 게시물에 언급 된 규칙에 따라 연구원에게 광산 코드의 친구가 나타납니다. 결과가 정확하게 일치했습니다. 결과가 완전히 만족 스럽습니다. 정확합니다. 좋은 거래입니다. 무료 스프레드 시트를 작성하십시오. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 12 일 답장. 시험에서 5 년 동안 평균 252 회 사용 가능합니다. 시험에서 평균 2646 회 사용하지 않습니다. 막대기 그러나 AmiBroker가 위치를 위해 붙들린 막대의 수를 계산하는 까라고 이해할 필요가 있는다 나가 열리는 내일에 열리고 출구에 오늘 입장을 입력하면, AmiBroker은 2 막대기 파악으로 저것을 산출한다 시간의 단지 1 막대기 하나는 서브해야한다. 우리가 718 번 거래를하면 10 번 위치 3 번 58-1 번 막대 2646 번 총 막대가 시험 70 번 70 번 AmiBroker 보고서에 매우 가깝습니다 69 67이 계산으로 모두 좋다 당신의 염려 때문에, 나는 내가 10 자리 이상을 입력하지 않았거나 여백을 사용하지 않았는지 확인하기 위해 코드를 두 번 확인했습니다. 나는 항상 할 수 있고 실수를하는 것을 알고 있습니다. 코드를 확인한 후에 아무런 문제가 없습니다. 회신을 남겨주세요. 실제로는 그보다 더 복잡하고 노출 계산은 잘못되었습니다. 왜냐하면 당신은 오래 전부터 시스템을 사용하고 있으며 조건이 충족 될 때만 살펴야하기 때문에 시스템은 아마 10보다 많은 위치를 보유하고있을 것입니다. 주어진 시간 대부분의 소매 백 트레이 터는 시작 및 초기 자본을 기반으로 CAR을 계산하고 마진을 고려하지 않음을 유의하십시오. 이 문제를 해결할 수있는 유일한 방법은 여기에 완전한 무역 별 보고서를 제공하여 모두가 너는 아니야. 귀하의 자동차 계산에서 마진을 사용하여 나는 이것이 스프레드 시트에 포함 된 것이라고 생각하지만 50에 대한 Amibroker 코드를 구입하기위한 링크 만 발견했습니다. 이 시스템이 진정한 승자라면 나는 이것을 50 달러에 판매하는 것이 타당하지 않습니다. 이성적 행동에 관한 이론이 말하는 것입니다. 나는 당신의 결과가 정확하다는 것과 당신의 코드가 정확하다는 것을 확신하지 못합니다. 당신이 저를 납득시킬 수있는 유일한 방법은 독자들이 그것들을 재현 할 수 있도록 완전한 결과 나 코드를 제공하는 것입니다. 답장. Cresar Alvarez - 2014 년 8 월 14 일 대답. 여기에 100 개 이상의 투자를하지 못하게하는 코드가 있습니다. 여기에 10 개 이상의 직책을 맡지 않거나 100 개 이상의 투자를하는 코드가 있습니다. AmiBroker가 갑자기 깨진, 이 라인은 100 개 이상의 invested. posqty가 발생하지 않도록해야합니다. 10 pctPerPosition 100 posqty SetOption MarginRequirement, 100 SetPositionSize pctPerPosition, spsPercentOfEquity. I 여전히 코드가 잘못되었다고 생각하는 경우, 그는 전략을 세우고 결과를 게시합니다. 나는 완전한 규칙을주었습니다. 아무것도 숨기고 있지 않습니다. 아직 발견하지 못했던 코드에 오류가있을 수 있습니다. 그러나이 시점에서 나는 당신에게 코드를 남겨두고 내 결과와 모순되는 결과를 게시합니다. . 회신을 남겨주세요. 나는 듣고 싶지만 답신의 부담을 되돌릴 수는 없습니다. 어떤 AMI 버전을 사용하십니까. 추가하십시오. 나는 고지혈이 즉시 적기를 촉발 시켰음을 다시 한번 반복 할 것입니다. backtesting 경험이 3 개월 이상인 분은이 점을 알고 계십니다. 회신을 남겨주세요. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 15 일 회신하기. 내가하고 있습니다. SetOption MaxOpenPositions, posqty. Cear Alvarez - 2014 년 8 월 15 일 답장. 당신의 계속 된 우려 때문에, 내가 발견하지 못했던 버그가 있기 전에 내가 말했던 것처럼 코드가 정확한지 확인하고 싶습니다. 나는 전문 연구원이 누구인지 아는 사람에게 부탁했습니다. 매우 강한 아미 브로커 스킬을 사용하여 전략을이 지부에서 주어진 규칙으로 사용합니다. Connors Research에서 근무할 때 우리가 전략을 확인하는 방법은이 게시물의 영어 규칙을 다른 연구에 제공하여 코드를 작성하는 것입니다. 결과를 비교했습니다. 이 전략에 대한 연구원의 결과는 내 생각과 똑같습니다. 이 시점에서 저는 검증 된 전략을 고려합니다. 게시물에 명시된 규칙이 잘못되었다고 말하지 않는 한. 답장을 남겨주세요. 스프레드 시트 사본을 보내고 싶습니다. 답장을 남겨주세요. 규칙이 진행됨에 따라 5 일간의 일과 중 가장 가까운 시간이 먼저 이루어져야하고, 그 다음 3 번의 최저 일이 발생해야합니다. 그렇지 않으면 3 일 동안 낮은 최저가가 MA보다 높아지고 5 일 이내의 종가가 3 일째에 발생합니다. 답장을 남겨주세요. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 12 일 답글. 스프레드 시트 사본을 받으려면 게시물 하단에 양식을 작성하십시오. 설정 일에 마감은 MA5에 있으며 그 날은 적어도 3 일 연속 3 일째 최저 행진. 회신을 떠나라. 개별 거래 대신 KS, ETF에서 Long, Short 또는 Money mkt를 거래하는 경우 결과는 어떻게 다릅니 까? EOD에서만 감사합니다. 귀하의 업무를 공유해 주셔서 감사합니다. Jim. 답변을 남겨주세요. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 13 일 대답. 거래 부족으로 전략에 큰 변화를 주어야합니다. 노출은 매우 낮고 따라서 CAGR이 낮을 것입니다. 회신을 남겨주세요. 세자르에게 감사드립니다. 저도 의심의 여지가있었습니다. 거래하는 거래가 거의 없을 것입니다. 스파이 당신이 좋아하는 전략이 있습니까, 아니면 EOD에서만 SPY 거래를 권유합니다. 고맙습니다. 회신을 남겨주세요. 제바 알바레즈 - 2014 년 8 월 14 일 답장. 현재 스파이 거래를하지 않습니다. 나는 스파이 옵션 거래를 조사 중입니다. 전략 그러나 조사 초기 단계입니다. 회신을 남겨주세요. 안녕하세요, 오픈 포지션을 10으로 제한하는 데 사용하는 AFL 선언문입니다. 누군가가 이미 지적했듯이 시스템이 10 개 이상의 포지션을 차지하고 현금 자산을 초과하는 것처럼 보입니다. AFL 새로운 직책의 개시를 제한하는 명령이있다. 10으로하지만 이미 열린 위치를 기반으로 새로운 직책을 제한하는 것은 하나도 없다는 것을 이미 상기 한 바와 같이 CAGR은 비현실적이며 이것은 아마도 과대 평가로 인한 것입니다. 회신을 남겨주세요. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 14 일 대답. 지적했다. 코드가 맞다고 믿는다. 여전히 틀릴 수도있다. 나는 여러 번 체크했다. 왜 코드가 잘못되었다고 생각 하는가? 여기에 10 개 이상의 포지션이 없거나 더 많은 코드가 있다고 제한하는 코드가있다. 100 대 투자 AmiBroker가 갑자기 부서지지 않는 한, 이 라인은 100 대 이상 투자하지 못하게해야합니다. 10pctPerPosition 100 posqty SetOption MarginRequirement, 100 SetPositionSize pctPerPosition, spsPercentOfEquity. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 15 일 Reply. One 더 많은 코드 줄 SetOption MaxOpenPositions, posqty. Leave reply. Thanks 멋진, 재미있는 사이트에 대한 블로그. 이 시스템의 출구에 관해서는 닫기는 전날보다 더 큰 닫습니다, 어떻게 종료 합니까이 조건 이온은 실제로 발생하지 않습니다. 즉, 출구는 전날보다 가까운 가격을 요구합니다. 가까운 가격이므로 가격이 계속 떨어지는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 이 조건이 성립되지 않는 범위 내 주식은 영원히 보유 될 수 있습니다. 무엇을 놓치고 있습니까? 회신을 남겨주세요. 세자르 알바레즈 - 2014 년 8 월 15 일 대답. 이론상 재고가 0에 도달 할 때까지 매일 닫을 수 있습니다. 이 일은 한번도 일어난 적이 없다 가격이 오르면 우리는 주식을 진동시키기 위해 주식을 닫아야하고 우리는 빠져 나올 것이기 때문에 그것은 이상한 출구입니다. 회신을 남겨주세요. 이 전략의 반대 버전 즉, 짧은 거래를 원할 경우 투입물은 무엇입니까? 답장을 남겨주세요. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 15 일 답장. 먼저이 짧은 버전을 테스트하지 않았습니다. 닫기 MA5.Buy 변경 트리거가 이전 닫기 5 ATR10 변화를 팔라. 제일 먼저 거래를 바꾸자. 회신을 남겨주세요. 시저. 나는이 지위에 주어진 규칙을 전략으로 프로그램하기 위해 매우 강한 AmiBroker 기술을 가진 전문 연구원이 누구인지 아는 사람에게 부탁했다. 흥미 롭다. 이 사람이이 전략을 프로그램하고 결과를 생성하고 반나절 만에 테스트 할 수 있었다는 것을 알았습니다. 원래, 내가 준 옵션은 규칙에 포함되어 있지 않았습니다. 이것은 여러분이 준 것입니다. pospty 10 pctPerPosition 100 posqty SetOption MarginRequirement , 100 SetPositionSize pctPerPosition, spsPercentOfEquity. And 이것은 제안한 것입니다. 포함되지 않았습니다. 포함되어야하는 귀하의 게시물에는 게시물 이후 적어도 3 시간 후에 타임 스탬프가 있습니다. 왜냐하면 그것을 처리하기 때문에 처음부터 생략 할 이유가 보이지 않습니다 따라서 귀하의 결과가 정확하다는 것을 증명할 수있는 한 가지 방법은 Russel 1000의 첫 번째 케이스에 대한 Amibroker의 무역 별 출력을 게시하는 것입니다. y에 대한 이의 제기 그런 다음 문제는 어느쪽으로 든 해결 될 것입니다. 여기에 뭔가가있을 수 있지만 확률은 당신에 대한 것이고 아마도 과거의 데이터에 맞게 시스템을 최적화했거나 CAGR을 과장하는 버그가 있습니다. 이 시스템이 작동하고 실제로 생산한다면 CAGR은 코드 50을 판매하는 데 아무런 의미가 없다. 좋은 사마리아인이고 50 세 이하의 블로그 방문자를 부자로 만들고 싶지 않다. 답장을 남겨주세요. Cesar Alvarez - August 16, 2014 답글. 누락 된 이유는 내가 보여주고 싶은 것을 복사했을 때 그 한 줄의 코드를 놓쳤다는 것입니다. 누군가 코드를 작성했기 때문에 결과가 맞는지 아닌지 직접 확인할 수 있습니다. 우려하는 바, 이 결과는 내가 말한대로 정확하다. 나는 다른 사람에게 코드를 작성하고 정확히 같은 결과를 얻는다. 코드가 잘못되었다는 우려를 제기하면서 감사하지만 나는 자신에게만 지출 할 문제가 없음을 증명했다. 이 주제에 대한 더 많은 시간과 에너지 누군가가 결과가 틀렸다는 증거를 제시한다면. 대답은 남겨둔다. 이 전략은 사실 인터 데일 전략이 아니며, 주어진 날에 기준을 충족하는 많은 주식을 가질 수있다. 그러나 현실에서는, 그 일찍 내려 갈거야 당신이 정말로 모르는 EOD 데이터를 가지면, 당신이 살 것입니다. 그래서 MonteCarlo를 사용해야합니다. 주어진 fay 5 주식이 기준을 충족하고 적어도 5 % 하락할 것이라고 가정하십시오. 며칠 후 그들 중 4 명이 goog 주식을 되돌리고 하나는 더 나쁜 주식으로 떨어집니다 MonteCarlo는 확률 분포가 균일하다고 가정합니다 다른 단어들, 당신은 4 가지 경우에 좋은 주식을, 1 가지 경우에는 나쁜 것을 구입할 것입니다. 그리고 나쁜 주식이 거의 항상 하락한다면 빨리 그 좋은 주식 그것은 확률의 분포가 균일하지 않다는 것을 의미합니다 그리고 테스트 결과는 신뢰할 수 없습니다 내 질문은 왜 당신이 내려 갈 첫 번째 주식은 좋은 주식이라고 생각할 수 있니? 그건 전나무 일거야. 그 날에 한계로 내려가는 것은 나쁘지 않은 주식입니다. 나는 비슷한 평균 반전 전략을 만들었 기 때문에 질문하고 있습니다. 그러나이 질문은 저를 걱정합니다. 회신을 남겨주세요. Cesar Alvarez - 2014 년 8 월 16 일 대답. 나는 몬테를 했어. 이 결과에 대한 카를로 시뮬레이션 우리는 어느 주식이 먼저 시작하는지 알지 못합니다. 잘못된 주식이 먼저 발생하는지 여부를 알 수 없으므로 분포가 균일하지 않습니다. 이 사이트의 정보와 분석은 정보 제공의 목적으로 제공됩니다 only 여기에있는 내용 중 어떤 것도 개인화 된 투자 조언으로 해석되어서는 안됩니다. 이 정보는 어떠한 보안 상 구매, 판매 또는 보유 권고를 나타내지 않습니다. 이 사이트의 어떤 정보도 정확하지 않으며, 여기에 쓰여진 내용은 모두 독립적 인 검증을 받아야합니다 귀하와 귀하는 혼자만 투자 결정을 내리는 데 전적으로 책임이 있습니다. 개인과 금융을 먼저 평가하지 않고 아이디어와 전략을 사용해서는 안됩니다 또는 금융 전문가와상의하지 않고 본인은 여기에 언급 된 유가 증권 또는 산업 분야에서 자신 또는 고객을위한 직책을 수행 할 수 있습니다 증권 거래와 관련하여 매우 높은 위험도가 있습니다이 사이트의 정보 사용은 전적으로 귀하의 위험 부담입니다 지식과 지식을 배우고 축적함에 따라 생각과 의견이 바뀔 것입니다. Cesar와의 작업을 마친 후 거래 실적은 예측할 수 없으며 간신히 수익이 발생하여 지속적으로 수익을 거두었습니다. 오늘 돈을 전문적으로 관리하는 방법은 세자르 알바레즈의 전문적 조언과 도움이 아닙니다 .- Mark Angil, RBD Adaptive, LLC. 저는 Cesar를 8 년 동안 알고 있었으며 금융 시장 조사, 계량화 된 전략 개발 및 코딩을위한 저의 첫 번째이자 가장 중요한 자원이었습니다. Rob Davenport - LCA Capital, LLC. 결국, 저는 그들이 제시 한 대부분의 모델이 Cesar에 의해 설계되었다는 것을 깨달았습니다. 그의 작업은 계몽적이고 유익하고 이해하기 쉽기 때문에 Quant 월드에서 매우 상쾌합니다.