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弱気蝶高調波と勝率

6 月 9, 2013 によって ルパートにより 1 コメント

蝶高調波パターン、トレンドの反転を示す高い確率貿易セットアップ. 私たちの以前の記事で説明したように 高調波, 価格ポイント枯渇レベルに達すると、蝶が作成されます。. ABCD とは異なり、 3 ドライブ, このパターンから始まる長い撤退, 価格の上昇や継続の内訳が続きますと.

実行速度は蝶することができます価格の迅速な故障を識別する重要です. パターンを支配する規則のいくつかは以下の強調表示します。.

弱気の蝶詳細

Bearish butterfly pattern

弱気バタフライ パターン

• ポイント A ~ D は 127% / 161.8% A を X よりも大きい
• X が D よりも小さい必要があります。
• 蝶 ABCD 形成が必要です。
• より大きい拡張 161.8% 間 X と D は void パターンを作る

成功の高い確率を持っていることとして広く認識されているが (70-85%), 確認のため十分なリスク管理とセカンダリ インジケーターの使用が必要ですこのパターンの取引. それは重要な傾向と回帰を利用する、これらは高調波のような価格のアクション システムを賛辞に指標をベース.

弱気の蝶の確認指標

ITrend

ITrend は買うか、または販売傾向内の圧力の強さを識別する一意なテクニカル指標です。. 高まり揮発性の期間の間に非常に有用です, ITrend は高調波パターンを効果的に使用することができます。, 特に蝶, それは買い圧力がなくなるかどうかの絵を描く.

ITrend の唯一の欠点は、貿易のフラット期間中にやすやすと仕上げる信号を与える程度. 場合は、市場は変動せずトレンド分析, このインジケーターを使用しないでください。. ダウンロードできます。 http://codebase.mql4.com/441

線形回帰

弱気の蝶と線形回帰を使用して、価格が長期的回帰チャネル内の鮮明な画像を描くことができます。. たとえば, 価格が反転を示すパターンがトリガーされる場合, しかし価格はより低い標準偏差チャネルに向かって座っています。, 逆転の確率は、一番上の線形チャネルの価格が座っていた場合よりも少ない.

確認インジケーターとして線形回帰を使用しての主な欠点は価格の動きをシャープへの適応. 線形ルックバック期間が短すぎる、または遠すぎる場合, その後、インジケーターがやすやすと仕上げるかまたはそれは調整しません。.

移動平均

蝶の弱気を使用する最も重要な確認の指標の一つは移動平均. これは特定のエントリ ポイントとトレーダーを提供します, 一度価格を切った短い移動平均. ストップロスを設定できます、長期移動平均のレベル.

揮発性の短期的バーストに迅速に十分な調整ができない移動平均.

-確認の MA を使用した例

Bearish butterfly example

弱気の蝶を示すサンプル グラフ

GBPUSD の図, 価格が新高値に達したときに弱気蝶形成が発達していることがわかります. 確認信号とトレーダーを提供します。, 価格がたどりし、グリッドの分割. これは、テキスト本シナリオが, 多くの場合通貨可能性がありますいないをたどるし、その傾向を続けることができます。 (したがって、パターンの内訳).

この例では, 移動平均線を追加しました. 我々 のエントリ ポイントは頃価格パンクで移動平均 1.51730. 我々 はのみ短期移動平均を追加, ストップロスを設定します。 70 ピップのエントリから.

以下の下でファイルさ: 外国為替市場のしくみ?, 戦略の取引のアイデア タグが付いて: 弱気の蝶, 高調波パターン

高調波の取引パターン: 彼らは何?

5 月 24, 2013 によって ルパートにより 14 コメント

価格アクションと高い確率でパターンの取引は、高調波の 2 つの定義の特徴. フィボナッチ角度で幾何学的なシフトに基づく, 高調波の取引パターンは長い傾向の逆転を識別するために使用されています。.

高または低の前から距離に応じてポイントの範囲内で, 価格変更でほぼ予測できます。 60-70% 精度. 今回は高調波-trader.com ウェブサイトによって与えられた見積もりに注意してください。. これらの割合誇張することができます、さまざまなリスクとお金の管理などの要因があります。.

フィボナッチ

計算方法が高調波の実行可能性を分析し、理由を尋ねられる必要がある重要な質問は、彼らは高い確率でラベルを割り当てられます. フィボナッチは、高調波取引の主要なコンポーネントの 1 つ.

“番号のフィボナッチ シーケンスは以下のとおりです。: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, など. このシーケンス内の各用語は、単に前任期の 2 つの合計とシーケンスは無限に続きます。” (Investopedia,2013)

伝統的な数式は、支持と抵抗の所定の範囲内のレベルを識別するために取引に適応されています。. 高調波は、価格で逆転の可能性があるかどうかを計算するのにシーケンスを使用します。.

パターンの種類

Harmonic trading patterns

高調波の取引パターン数学的に基づいており、成功の異なる確率を持って

ソース: http://fib618.wordpress.com/fx-strategy/harmonic-patterns/

  1. AB = CD
  2. バット
  3. 蝶
  4. カニ
  5. Gartley
  6. サメ
  7. 50
  8. 3 台のドライブ

上記のパターンのそれぞれはフォロー アップの記事で詳細に分析されます。.

利点

  • 高確率

高い成功率と, 高調波取引は小売業者に人気、ますます. それとユーティリティ数学とエントリを決定し、終了ポイント, エラーの小さな部屋があります。. それはしかし重要な右のパターンを選択していない overtrade. さまざまな設定の数がありますがあります, 高確率パターンを含める、Gartley, カニ, サメと AB = CD.

  • トレンドの反転を予測

高調波取引のもう一つ重要な利点はそのトレンドの反転機能を予測. 本質的には, トレーダーは、価格の動きは、その先頭または末尾かどうかを見ることができます。. もう一度高調波パターンの選択に依存しています。. 疲労困憊で取引ヘッジファンド伝統的 (買われ過ぎや売られ過ぎ) 状況は逆転を識別するために、多くのツールの一つとして高調波を使用します。.

不利な点

  • 複雑な

高調波パターンを識別するために、グラフの設定は非常に複雑にすることができます。. 彼らは数学および幾何学的な計算に基づいているため, 通常のトレーダーはインジケーターや重ね合わせグラフを使用せずパターンを識別できません。.

  • 危険性が高い

効果的に管理されていない場合は、高調波取引重大なリスクを伴うことができます。. パターン傾向の逆転を識別しようとしています。, 彼らは早期すぎたり、不適切なことがあります。. これは市場および運動量に対して賭けるトレーダーにつながることができます。. それは常に厳格なリスクとお金の管理ルールを課すことが重要.

  • 曲線近似の結果-バック テスト

後知恵は、ほとんどの場合美しいものをすることができます。, しかしそれは高調波に関連しているそれはないです。. カーブ フィットは、戻って高調波パターンをテストするときに発生する可能性. これは貿易のセットアップは、当時存在していたかもしれないという事実のために, しかし、バックテストでトリガーは表示されません。, 傾向を続けていると、分解.

このようなリスクを軽減するには, ストレス テストはサンプル データを使用することが重要です。. これは、ランダムで特定のデータ範囲を選択することによって行うことができます。, その期間のパフォーマンスをテストして. 成功率や数字が完全に異なる場合, それは曲線を装着し、.

チャート

複雑な高リスクに係る当社の以前のコメントから, ほとんどのトレーダーのために挑戦することができます高調波パターンをグラフ化. 定義済みの待ち時間のグラフやインジケーターを使用せず貿易セットアップを識別するためにほとんど不可能です。. 覚えています。, タイミングと実行効率が高調波取引のキー, したがって機械化システムの要件.

高調波指標や専門家のアドバイザーの, 1 つのステップが削除されますお問い合わせをしてください。.

リスク管理

高調波の取引を採用する一般的なリスク管理手法、 1 宛先 2 リスク報酬. この選択の理由はリスクのレベル. 高調波は価格の逆転をピッキングで素晴らしいことができます。, しかし、彼らの内訳, 彼らは確かに非常に醜いことができます。, 大幅な損失を引き起こすことができます。. もう一度特定を設定する自動システム停止損失と利益のレベルを減らすことのこのリスクを取る.

以下の下でファイルさ: 外国為替市場のしくみ?, あなたの概念を歴史的にテストします。, 戦略の取引のアイデア タグが付いて: バット, カニ, フィボナッチ, 高調波

Pairs Trading – Entry Point Confirmation Using Technical Indicators

5 月 23, 2013 によって ルパートにより Leave a Comment

Trading pairs without adequate confirmation is like building a house without a structural engineer. In the short term the design may be stable and safe, however over a longer period of time, the sensitivity to weather conditions and other factors could be hazardous.

Systems that are based on one factor alone will invariably have a shelf life and will need to be retrained to accommodate shifts in market conditions. As discussed in our previous article on 共和分, the degree to which a trader does not adhere to these strict guidelines, can greatly affect his/her profitability.

Technical indicators for entry signals on a pairs trade

Some of the key technical indicators and patterns that can work well for confirming エントリ信号 include the Relative Strength Index (RSI), Market Facilitation Index (MFI) and Candlestick charting. Each has a unique attribute, and can assist in defining key entry and exit points.

相対力指数 (RSI)

Although this is a relatively common indicator that does not stand the test of time by itself, the RSI can be an effective tool in pairs trading. Defined as the change in momentum, this technical indicator will range from 100 (extremely overbought) 宛先 0 (extremely oversold). Traditionally the trigger points are 70 for a short and 30 長い間. With respect to pairs trading, this strength index allows the trader to confirm overbought and oversold scenarios.

RSI technical indicator

RSI shows how a technical indicator can be used to spot entry opportunities

  • 例:

The sppread between Gold and Silver is considerable, with the cointegration still above the required 80 マーク (according to catalyst corner). The relative strength index has confirmed that silver is trading in the oversold bracket (で 75), providing the trader with a valid entry for a short position.

Market Facilitation Index (MFI)

Invented by technical analyst Bill Williams, the MFI identifies the momentum of a movement based on the volume. Depending on the strength of the buying and selling pressure, the indicator will price in an estimate of whether the trend is strong or weak.

Commonly used with longer time frames, the Market Facilitation Index is calculated by using the high, low and volume bars. Unlike RSI, the indicator is represented by a bar graph with coloration. Green highlights strong volume and momentum, whilst blue, brown and light brown indicate indecisive volume reactions. In pairs trading, the MFI can identify long term momentum patterns and which cross to buy or short.

Included below is a table from Wikipedia, which visually highlights the degree to which an adjust in volume can influence the market facilitation index.

The money flow index shows stuff

The money flow index uses basic bar information to create a colored graph

ソース: Wikipedia,2013

  • 例:

Gold has crossed below silver on a 線形回帰 基礎. The Market Facilitation Index however has indicated that volume and momentum are rising, and there will be a rebound in the price. The trader would look at going long gold and short silver.

Candlesticks

Candlesticks are an extremely efficient way of determining the trend of a price. Different patterns defined by the open high low and close price can supply the trader with efficient entry and exit points. From a pairs trading point of view, it is important to only open a position based on a strong buy or sell pattern. Bullish signals include a piercing pattern, inverted hammer, morning star and abandoned baby. For more information on each of these patterns it is recommended to visit www.stockcharts.com

  • 例:

During the month of April, the spread between Gold and Silver is relatively tight. A morning star formation appears on the Gold price, indicating a potential bullish reversal. The trader in this case, would open a Long Gold, Short Silver to capitalize on a sudden breakout in the price.

以下の下でファイルさ: 戦略の取引のアイデア タグが付いて: candlestick charting, 共和分, market facilitation index, pairs trading, RSI

ペア取引事例: ゴールド / シルバー

5 月 20, 2013 によって ルパートにより 3 コメント

Finding a pair of currencies or commodities that can stand up to the cointegration test on both a short term and long term basis can be quite difficult. It is common for pairings to have some degree of distance or long term deviation away from the linear regression and this can greatly affect performance.

Several high profile market neutral hedge funds have been victim to this regression breakout. Long Term Capital Management (LTCM) is the most famous example. The fund lost several billion dollars in 1998 during the Russian financial crisis. Nearly every position in its bonds and derivative pairings went off the rails all at the same time.

Trading pairs is not full proof and strict risk management and cointegration retraining must be implemented. As discussed in our previous posts on correlation and cointegration, we are looking for the degree to which two variables will return to their common mean. This will determine our entry and exit strategy, and where we will place our stops.

In one of our previous articles – ‘Analysing Pairs with Correlation and Cointegration’, we identified Gold and Silver as a good potential trading pair due to its statistically high long term percentage levels. We calculated the 共和分 using a free tool from the website – Catalyst Corner www.catalystcorner.com.

Download the tools for MetaTrader 4.

30 Day Correlation: 94.98%
2 Year Correlation: 26.99%
13 Year Correlation: 95.3%
2 Year Cointegration: 85%

Pairs trading with silver and gold

シルバー (Black) ゴールド (Orange Green) 30 Minute Chart

Setting up Charts

Setting up a pairs template in MetaTrader is relatively simple and requires two free indicators (these have been included with the tutorial). The first indicator is that of the FX Correlator and the second is the overlay chart. Highlighted below are the step by step instructions on adding each to your chart.

1. Open Metatrader and Choose Chart
2. Drag the Overlay Chart onto the open chart window, and specify default settings. Click OK.
3. Attach the FX Correlator to the chart, click INPUTS and change all currencies to FALSE except for USD and AUD. The reason why we are keeping these two as TRUE is outlined in the trade setup section. Click OK.

Trade Setup

You will now see two indicators positioned on the chart window. The top overlay chart will highlight the price of silver in comparison to gold. You will notice that the general trend direction is quite similar (相関関係), however there are points along the timeline where the prices widen and then regress (共和分). These are the points that we are looking to profit from.

The FX correlator is a unique indicator that calculates a spread between the main chart window and specified other crosses. When we added the indicator to the chart, we only specified the AUD and USD currencies. Hence we can only see two coloured linear regression points along the time line. The reason we chose the Aussie dollar, was because of its susceptibility to commodity prices movements and the US dollar is the natural base cross with Gold and Silver.

Trading Opportunities:

• Long Gold and Short Silver when the USD crosses above the AUD on the FX Correlator.
• Short Gold and Long Silver when the USD crosses below the AUD on the FX Correlator.

In the diagram above, we have circled a number of trade setups. On the 14th of May at 4:00, the USD crossed higher than the AUD, triggering a potential Short Silver/Long Gold scenario. According to the chart, Silver regressed back to the mean and overlapped Gold at 12:00. The second possible trade scenario occured on the 15th of May at 20:00. As the AUD crossed above the USD, a Long Silver / Short Gold trade was triggered with the spread widening.

リスク管理

• Tight Stops on both crosses
• Calculate the correlation and cointegration of Gold and Silver regularly (daily basis). If the cointegration breaks down (以下 80%) do not trade.
• Position size should be based on underlying value and may not be equal.

以下の下でファイルさ: 外国為替市場のしくみ?, 戦略の取引のアイデア タグが付いて: 共和分, fx correlator, overlay chart, pairs trading gold silver

線形回帰をチャート

5 月 16, 2013 によって ルパートにより Leave a Comment

線形回帰が全体的な運動量や価格のシリーズの傾向を定義する際に効果的なツールをすることができます。. それはすべてのデータに適応することができます。. 交換の外のフィールド, リスク管理、統計など, 同じ統計的手法を使用します。. 保険会社は、プレミアム レベルを決定、クレームと年齢層の関係がプロットされます一般的.

見通しにそれを入れるため, テレビが 2 台を所有しているグループの 5 人があった場合, テレビがないと 4 つのテレビを所有している二人を所有している人, 大まかな基礎の線形回帰傾向はわずか 2 つのセットの上を示すだろうし、. 標準的なエラーまたは偏差この場合になる 2 つのサンプルはテレビの外、4 つのテレビ.

回帰は、長期的に取引のための効果的なツールをすることができます、これはあまりにも市場のボラティリティと将来価格に影響を受けやすい? どのように線形回帰を本当に理解するための作品します。, 我々 はチャネルとその標準偏差レベルをグラフ化する必要があります。.

エクセルで散布図を見て以下の最初のチュートリアルと線形回帰をプロットする方法. 標準偏差チャネルが含まれていないことに注意してください。.

Excel で回帰をチャート

  1. メタト レーダーのプラットフォームを開き、ツールをクリックしてください, 歴史センター.
  2. 回帰分析に関連するペアを選択します。. タイム フレームを選択したら, エクスポートをクリックしてスプレッドシートを保存.
  3. 拡散シートを開き、散布図を使用したい 2 つの関連列を強調表示. 上の図で時間を使いました。 (分) 価格.
  4. [挿入] をクリックして、散布図. ドロップ ダウン メニューが表示されます。. 真の反射を取得するには, 散布図でのみマーカーをクリックします。.
  5. ドット価格データの分布を表すグラフが表示されます。. 線形回帰を解読するには, グラフを強調表示し、excel メニューからレイアウトをクリックしてください.
  6. トレンド ラインに移動します. ドロップ ダウン メニューは、いくつかのオプションが表示されます。. 線形トレンド ラインを選択します。. 回帰直線が表示されます。.
Excel linear regression on EURUSD M5 data

Excel は、メタト レーダー M5 グラフからのデータを使用して EURSUD 価格の線形回帰を描画します。

前述のとおり, excel のグラフの基本的な傾向を与えるだけと詳細な標準偏差を持つユーザーを提供しません. 短期的には現実的な解釈のためあまりにも多くのデータを強調表示を行うことをもお勧めします.

上の図で EURUSD の 5 分間データの 8 時間を越える指定しました。.

メタト レーダーでチャートの線形回帰

  1. メタト レーダーでグラフと時間枠を開く
  2. クリックして挿入とチャンネル. 一覧でその後にいたします。. 線形回帰を選択します。.
  3. マウスの左ボタンを押したまま、必要な期間にわたって線形回帰をドラッグ. 上の図で, 13 日の 5 月の開始日と線形回帰を選びました 10:30.
  4. 回帰直線が表示され、データによると調整することに気づくでしょう. 1 つの標準偏差も表示されます。.
  5. グラフの 2 番目の偏差チャネルを希望の場合, 端末メニューの先頭に戻る移動し、挿入をクリックしてください – チャンネルは、標準偏差を選択. マウスの左ボタンを使用して標準偏差チャネルをドラッグし、同じ期間を指定する必要.
A linear regression of the EURUSD

メタト レーダーは、価格の動きを解釈し、回帰直線を描画します

勧告

回帰を使用しての取引はお勧め, 揮発性を管理するために短い範囲を指定すること. 価格シフトとして, チャネルが、します。, 利益を取れる可能性がありますすぐに損失に.

価格で暴力的な振動背部場合タイトなストップが常に重要です。.

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Analyzing Pairs with Correlation and Cointegration

5 月 10, 2013 によって ルパートにより Leave a Comment

Pairs Trading or Market Neutrality have long been seen as complex hedge fund style strategies with limited application for the retail trader. As part of our series on Correlation and Cointegration, we thought it would be beneficial to look at how both regression patterns can be used effectively to identify pair trading opportunities and scenarios, and how to reduce possible pitfalls.

The mystery that surrounds Cointegration and its complexity from a formulation point of view has somewhat put off many traders. Funnily enough, even as I write this post the spell check does not identify Cointegration as a word, which gives you an indication of how often the term is referenced.

Identifying Good Pairs Trades

Although there are a number of formulas or tests that can be used, one of the most widely adopted is that of the Augmented Dickey Fuller (自動原稿送り装置) Test. Formulating a p-value, the test allows the trader to identify how cointegrated two series are over a specified period in an efficient and simplified way.

To put this into context, if the prices for currency A and currency B are inputted into the model and the p-value comes out at 0.02, then this identifies that 2% of the time the two variables are not stationary or 98% of the time they are cointegrated. Make sure that you use a good number of values (例えば 3 years on a daily chart), otherwise the calculation may not give you the most accurate indication.

There are a number of sites where you can download an excel version of the ADF test including www.quantcode.com

The next part in the calculation process is to work out the 相関関係. It is recommended that multiple time frames are used to also paint a picture of the cycle of the linear regression. To highlight how much of a discrepancy there can be, we ran scans on the EURUSD/GBPUSD and Gold/Silver Pairings. Results were very interesting.

  • 例 1: EURUSD and GBPUSD

30 Day Correlation: 73.46%
2 Year Correlation: 64.89%
13 Year Correlation: 89.20%
2 Year Cointegration: 13%

The long term correlation indicates that the pairs track a very similar path. However on a short term basis, they will gradually move apart. On a cointegration basis, のみ 13% of the time over the last two years have the pairs reverted back to the same mean.

  • 例 2: Gold and Silver

    30 Day Correlation: 94.98%
    2 Year Correlation: 26.99%
    13 Year Correlation: 95.3%
    2 Year Cointegration: 85%

The two year interval highlights how the prices are statistically out of their long term and short term ranges. According to the cointegration figure, the prices of both Gold and Silver reverted back to the same mean 85% 時間の.

結論: Gold and Silver is a better pairs trade than EURUSD and GBPUSD.

Cointegration and Correlation Technicals

Now that we determined that gold and silver show the highest correlation and cointegration, we need to analyse the technicals for specific entry and exit points. In the below example, there are three specific graphical representations (top chart is the gold price, middle chart is the regression correlation, and the bottom chart is the Silver price). 、 線形回帰 period is 360 days with no look back.

Gold Silver Correlation

A chart showing gold, silver and their correlation

The diagram had two possible entry and exit points over the one year period. In August, 、 360 regression channel indicated that the linear value would revert to its mean after a period above the 3rd 標準偏差.

According to the chart, a Short Gold and Long Silver pair signal would have been triggered. The second trade came in December, with the linear line breaking back through the bottom standard deviation channel.

Pitfall

With reference to the above example, we can see a number of issues that could greatly impact performance. カーブフィッティング as it is commonly known is best described as a specific series fitting a time variable without giving a true and clear picture of performance.

Strategies that require definitions from future pricing or large historical data are usually curve fitted. On paper it may look great, but in real trade scenario, the results may be completely different.

、 360 regression channel chart did not pass the out of sample (カーブフィッティング) テスト. As can be seen below, when the look back period is amended to 162 Days, the signal would be completely different.

A moving window for the regression channel provides fewer opportunities for curve fitting

A moving window for the regression channel provides fewer opportunities for curve fitting

ソリューション

One of the solutions for curve fitting in pairs trading is to reduce the linear regression period to a shorter window or time frame. Although this can result in sensitivity to volatile movements, this reduces the potential risk to forward looking scenarios. Traders should also be aware of changes in the correlation and cointegration values of the pair, as these can shift quickly due to market mispricing or global economic and political events.

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