portfolio allocation Archives - アルゴリズムと機械の外国為替戦略

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2 月 13, 2017 によってショーンオバートン 14 コメント

December and January were extremely unkind to me. I took a huge loss on 12 月 9 that coincided with the Fed meeting and another big punch in January. In total, I went from a 28% profit to a ~4% net loss.

Deservedly, my inbox quickly flooded with comments and suggestions on the drawdown. The most common of those was to stop trading during news events.

だから… why am I still trading during news events? There are a few answers to that question.

カーブフィッティング

It’s not like the strategy loses money on every single news event. それは、します。 100% true that news events like the Fed meeting can and badly hurt. Say that I’m determined to exclude news events in the future. I’d have to

Collect historical news event data
Create a second algorithm, which selects the news events that forbid and allow trading to continue
Test how the news algorithm interacts with Dominari
Repeat this many times until I’m happy with the final result

Due to the tiny number of news events that impact the markets like the December 9th announcement, my data set is miniature. The risk of overfitting to historical news events is huge.

Working with tiny amounts of data provides little in the way of long run confidence. Focusing my efforts elsewhere is far more likely to improve performance and requires much less work.

Too many trades

Too many trades sounds a bit naive, so let’s dig into what that means. Dominari trades a portfolio of 7 異なる機器. All instruments cross with USD.

ユーロドル
GBPUSD
USDCHF
AUDUSD
NZDUSD
USDJPY
USDCAD

Many subscribers correctly observed that the major losses occurred with trades open on all 7 pairs in the portfolio at the same time. A good predictor of trade performance is the number of trades open simultaneously.

1-3 trades seems to be consistently profitable
4-5 trades leads to biting my nails
6-7 trades is neutral to disastrous

Testing and confirming the max open trades rule was quick and easy. 5+ trades is very dangerous.

Accordingly, Dominari now exits all open trades if there are 5 or more trades open at any given time.

The next feature of Dominari will be a reversal strategy. Dominari was clearly prone to sudden equity changes if 5+ trades were open at the same time.

Make the losses work for us

An obvious counter strategy is to open trades in the opposite direction whenever Dominari would otherwise open too many trades. Testing the idea is very easy.

Coding a Dominari reversal strategy, しかし, would require a major reprogramming of the expert advisor’s code.

The number of trades per year would be miniscule. I doubt that it would average even 1 trade per month.

The idea is that Dominari can be the normal trading strategy. Whenever Dominari opens too many trades, the strategy then switches into reversal mode and trend trades with a simple trailing stop.

Switching direction should mostly reverse the negative trade skewness back in the positive direction. Almost all of the offending trades open at exactly the same time.

If the biggest losing trades opened at different times, there would be the risk of being too late to the party. All blowout trades opening at the same time means that the strategy can realistically reverse 100% of would-be losses into profits.

Sitting at the top of the docket are changes to Pilum. You can expect to hear about those soon so that I can incorporate Pilum into the Dominari signals. Once that and 2 other internal projects are finished, I’ll be able to dedicate the time required to fully implement the Dominari Reversal System.

Equity stop loss

Dominari uses emergency stop losses on all tickets. That is appropriate 99% of the time for individual trades. Those emergency losses reset once per hour in line with the concept of the TODS.

A little of the problem was bad luck. My stops came within a handful of pips of being triggered. Then they reset even further away, which made a bad problem worse.

When all trades move at the same time, then clearly the strategy could suffer extreme losses.

The first attempted solution after the Fed announcement was to add a portfolio level stop loss. The way that I wrote it also updated once per hour. When a second negative movement came in January, I stopped trying to be clever. It’s a flat, 単純です, stupid stop loss. If I lose more than 4% on all open trades, the entire Dominari portfolio goes flat.

I’m still trading Dominari

I still have my money trading the Dominari system; my confidence in the long term performance hasn’t changed, but it obviously requires safeguards. The max number of trades and the portfolio level stop loss will go a long way to limiting the impact of big moves in the future. AND, I should get the counter-strategy developed relatively soon to turn potential frowns upside down.

最後に, many of you questioned why I’ve been so quiet. The honest answer is that I needed some time to process what happened. It’s easy to feel overwhelmed and discouraged when you get knocked down. I needed some time to process what happened.

I also needed time to double check the changes that I made to the portfolio were actually beneficial. It’s very easy to appease traders when they’re upset by rushing out features before they’re thoughtfully considered.

My money is on the line (私は失いました 2,000 euros between the two moves). What hurt my subscribers hurt me, あまりにも.

作業 8 days a week

12 月 6, 2016 によってショーンオバートン 22 コメント

Reaching an all-time high in my equity curve means it’s time to buckle down and keep improving. My Dominari strategy has done very well over the past 7 months and especially this and last month.

Is the party going to continue?

I certainly expect so. Drawdowns are inevitable, but that’s part of trading. Short-term performance is exciting, but my ambitious goal is to turn my starting balance of €8,000 into €50,000 within the next 3 年. As of this writing, I’m at €9,323.

You’re probably wondering how a 16% profit leads me to extrapolate an annual return of nearly 100%. The answer is that I dramatically changed my leverage at the end of September… just in time for that ugly drawdown. If I was trading on my current leverage, the current live return would be around 40% (すなわち, right on track to hit my goal).

What really counts is what I’ve really done. これまでのところ, I’m up €1,323 with another €40,677 to go by December 6, 2019.

The research for Dominari is effectively finished. It’s been slightly more than a year since I began researching the strategy. Although minor variations of Dominari popped up or came from traders copying my signals, none of them improved the long term outcomes.

One version that improved the risk profile was to trade with limit orders. The original blog post mentioned limit orders, but the variation placed them considerably further from the current market than what I tried previously. I also lacked a system for choosing settings appropriate to every pair, which I’ve more than likely resolved. The problem is that I have a million things on my to-do list and only 8 日時間. You’ll see some of my top projects when you scroll down.

Pilum: The latest and greatest

Pilum is a strategy based on a statistical process that identifies momentum. One of the scary elements about most quantitative strategies is that most of them are mean-reverting. They buy when the price drops and sell when the price rises. The approach is favorable (すなわち, profitable) in the long run, but it takes some psychological fortitude to trade.

Pilum is a major advancement because now I’ll have a strategy that should profit exactly when Dominari is most vulnerable to a drawdown.

The new strategy uses 指値注文 to enter the market. Something like 90% of these orders never execute. But when they do execute, I win 75% 時間の. さらに, my profile of winners to losers is very comfortable.

Most traders understand the ideas even if the statistical jargon is unfamiliar. Pilum’s biggest winner is larger than its biggest loss. The average winner is bigger than the average loser. と, it wins 77% 時間の.

これまでのところ, I’ve done a sort of piecemeal backtest using R. When I finish the Quantilator (see below), I’ll redo the backtest in a fully fledged trading platform. 以上の可能性, I’ll use QuantConnect to test the strategy level approach.

Trading platforms drive me crazy! The biggest problem that I have as a trader is continuously reallocating capital across my portfolio. メタトレーダー, NinjaTrader and the likes implicitly assume that I want to trade some percentage of my account balance on every trade. Either that, or that I trade fixed lots.

Trading that way is extremely inefficient. I’m trying to trade 40+ 通貨, so I need to be able to decide which ones need the money for trading and which ones don’t have signals. その後、, among the ones that do have signals, I need to dish out their allocations proportionately. The allocations aren’t the same for each instrument. If you know of any good FX platforms that meet this requirement, then let me know in the comments section.

Testing Pilum on its own is important. More important than the performance of Pilum is how that performance interacts with Dominari. That means taking the daily equity values of each currency. Does Dominari lose when Pilum wins and vice versa? Should I allocate capital 50-50 between the strategies or does one strategy deserve the lion’s share of the portfolio? Is one strategy so good that it should get all of the money?

The main concern with portfolio allocation is how it relates to leverage. Dominari historically make 96% annual returns, inclusive of trading costs. しかし, it’s also trading with leverage of roughly 19:1. It’s possible for markets to rip over stops and create significant losses.

USDCHF lost 40% of its value in one hour in January 2015. Say that the scenario was even more extreme and that nobody could place a trade during that time at any price. こと 40% move is multiplied by the 19x leverage used. That’s a theoretical 800% 損失; more than the money in the account.

Everyone loves leverage because they think of profits. Leveraging losses is a lot less exciting.

だから, if you could earn 96% annual returns and only use 5:1 レバレッジ, that is exponentially superior to earning 96% 上 19:1 レバレッジ. I need to compare the returns of Pilum to Dominari per unit of risk. That allows me to do cool things like

Minimize the negative variance of the returns
Increase absolute return
Dynamically increase/decrease strategy allocations if I find patterns in their interactions

It’s a lower tech way of averaging strategies, like the litte guy’s version of what Numerai is doing… except that I have to create all of the strategies myself.

Quantilator

I spent the last few months sending surveys to segments of my subscribers asking how I can better serve you. Articles about indicators are overwhelmingly my most popular content. The trouble with that content is that I can’t complete the research fast enough to keep up.

The most valuable thing I’ve learned from the developing algorithms for the past 11 years is my process of deciding whether or not an indicator offers predictive value.

Say that you’re interested in gaps: do gaps predict future returns? What I normally do is code a gap indicator in R, implement my analysis methodology and give a verdict. My methodology is kind of like a system for building systems. Using my approach usually takes an hour for every new idea that comes along.

An hour is pretty short. An hour is REALLY short compared to when I didn’t have a research methodology. I used to waste ヶ月 on junk strategies.

With Quantilator, I’ll be able to analyze anything in under 5 分. I’ll only have to follow 3 steps:

Run a script in MT4 to export price data and indicator data
Upload the exported data to Quantilator
Analyze the results

This tool will be 100% 無料. I’m planning to go through the most popular indicators in MetaTrader to analyze whether or not they offer an edge. I’m building a library of small edges that can be combined into powerful strategies like Dominari and Pilum. と, in the spirit of open source, I plan to make that library available to you for free.

I’m writing this tool in Django, which is a Python framework for displaying web content. The initial version will do the analysis. I’m hoping to use this as an education tool. A bit of momentum can justify make it a fully fledged library with sample data, indicators and training videos and more.

Quantilator’s name comes from a key concept in my system analysis methodology; I break data into 約iles. These quantiles calculate average market returns for a given period of time. The quant in Quantilator refers to quantiles, but I really like the implied double entendre of making you a quant. 結局その程度です, that is what I’m doing for you!

Update: 、 Quantilator is now freely available at http://q.onestepremoved.com/

大転換

2 月 1, 2016 によってショーンオバートン 60 コメント

私は今月Dominariに私の取引資金のすべてを移動しました.

私は開始以来、このシステムについて話してきましたライブデモテスト戻って11月に. 言うまでもなく, 私はライブの結果に非常に満足してきました.

私の最初のライブ口座を持ち、1月に取引を開始しました 4 で€1,000開始残高と Pepperstone. 私はライブ取引は私の期待と一致したことを見たら、, 私はすぐに€10,000合計にそのアカウント残高を蹴りました.

そして、私はブローカーの選択の効果をテストするため、, 私は別のものを投げました $5,000 FXCM口座に. 、 Pepperstone アカウントはお金の大部分が含まれており、戦略のMT4のバージョンを実行します. FXCM版はシーアを使用しています, スムーズに実行して取得する痛みのより多くなっていました, 私はそれはまだテストのアイデアのための私の好きなプラットフォームだと言うことができるものの.

コスト以外の問題

から取引コストなしDominariの株式曲線 2013-2015.

戦略のライブはコストが取引された起動についての私の最大の懸念. 封筒の数学のいくつかのバックは、すべてが大丈夫であることが示唆しました. ライブデモテストは、それは大丈夫だろうことを示しました. あなたはライブの取引を開始するまでしかし、あなたは本当に知っていることはありません.

1月の月を通じて、, 私は一貫して利益を基準にコミッションをモニターしました. 私は取引口座で上下に変動します, しかし私は、スプレッド手数料コストが約あると推定しています 20-25% 利益の. それは、比較的高い割合です, それは極端な取引頻度与えることができるようにどこにも近くなど悪いですが、.

Dominariは、約平均値高周波戦略であります 49 一日あたりの取引 28 通貨ペア. すべては私がハード任意の個々の取引を覚えておくことが押されているアカウントで非常に速く起こります. Dominariは以上実行しました 900 単独で1月の月の取引. これは、変動上下株式を見て目のくらむようです. 重要なことは、傾向は左下から右上に移動するということです.

QB プロ?

それは死んでいないのです. 私はまだそれがあなたの取引の偉大な戦略と完全に価値があると信じ. 実際, DominariとQB Proの両方が私の好きな指標の一つに大きく依存します, 、 SBスコア.

私はアルゴリズム取引に入った理由は、それが感情的結果に対する責任から私を分離することです. 私は負け月がある場合, それだけの戦略です. そのことについて行うことがあまりありません.

裁量の要素があります場合には, それはランダム成分を分離することは困難です. 時にはあなたが勝ちます, 時にはあなたが失います, しかし、あなたは、一般的にお金を稼ぐことを期待します. アルゴリズムの戦略の裁量があります場合には, それは損失は私のせいか、単純不運であるかどうかを知ることは非常に困難です.

QB Proは手動のポートフォリオ選択に依存します. 驚くことはないです。, ポートフォリオ選択が静的であるので、私は重くDominariを好みます. 私はDominariはブラックボックスであることを私の心の上に私の手を持って言うことができます, 完全アルゴリズムの戦略.

私はまだシーアハブでポートフォリオを渡って更新だし、クライアントのための選択を作り続けます. Pepperstoneで管理アカウントにいクライアントの場合, 私は、月の途中で戦略を切り替えます. 私はクライアントに可能な限り最高のパフォーマンスを提供するために経営者としての責任を感じます. そして、私は自分のお金の〜$ 16,000配置することだところそれはだから, 私は私の顧客のために同じことを行うには忠実義務を感じます. 私は最高の機会の嘘を信じてどこDominariです.

あなたはDominariを取得できますか

私は来月かそこら内のメタトレーダーアカウントで誰にも売買シグナルとしてDominariを提供することを計画します. 多くのハードワークは、戦略の開発に行ってきました. そして、私はの曲に確信しながら、 $16,000 私自身のお金の, 私はより多くの人にDominariをリリースする前に、私はさらに確実なものにしたいです.

あなたは、これまでの結果をどう思いますか? 以下のコメントエリアに自分の考えを残します.

取引プラットフォームの制限

10 月 18, 2015 によってショーンオバートン 6 コメント

この記事は、ベン Fulloon によって執筆されました, 尊敬されているトレーダーと OneStepRemoved にサブスクライバー.

ドローダウン比の素晴らしい戦略を開発しました。 13.67. 素晴らしいサウンド, 右? それは残念ですね 私の取引プラットフォームは二重以上に結果を誇張します!

それはあなたのブローカーとプラットフォームの制限の両方を学ぶことが重要です. 時には、これらの複雑さは、唯一の時間と経験を通じて明らかになります. あなたの取引プラットフォームは、機能やレポートの結果しない場合に予想されるように、それはとてもイライラ.

この記事では、NinjaTraderの2つの制約を指摘します 7, 実際に特定の状況ではトレーダーのための驚くほどより良いを回すことができるの悪い制限と1. しかし, これは私が使用しているブローカーではなく、プラットフォーム自体で行うことが多いです.

NinjaTraderは間違いなく限界を持っている唯一のプラットフォームではありません: メタトレーダー, 売買, X-トレーダー, Matlabの, など. すべての量的金融の制限があります.

私はかなり短く、読みやすいそれを維持するために、この記事でNinjaTraderについて書くことになります. 私もどちらか悪いのプラットフォームであるとしてNinjaTraderを作ることを意図するものではないのです. しかし, 定量的な開発するトレーダーやトレード戦略のためのそれは非常に簡単に、より便利にするために作ることができるいくつかの改善は間違いなくあります.

最初の癖は、私が使用しているブローカーに関連します. 具体的には, それは私が気にデイトレード・マージンです. この日の取引マージン終了 15 セッションの終了前に分. 例えば、ES (エミニS&P500) の日計り取引マージンが $500, これで終了 4:00その後の完全な取引マージンに戻り午後のCT $5060 セッションが終了する前に 4:15午後CT. (述べタイムズは記事の執筆時点で正確です, ESは、今で閉じ 4:00午後CTやデイトレードマージンがで終了 3:45午後CT)

私はあなたに私が開発した日の取引戦略の結果のスクリーンショットを紹介. この戦略は、ESの取引します, NQ (エミニナスダック 100) そして、YM (エミニダウ) すべて同時に. NinjaTraderと緊密に終了する最も簡単な方法は、どのセッションのクローズ時に終了し、次に意志をtrueに "閉じるに終了」を設定しています.

結果によれば、戦略は、の合計を作ります $332,771.60 最大ドローダウンと $25,912.27 以来、 2008 今. これは、のドローダウン比であります 12.84. それはoustandingです!

問題は...あなたは問題があると知っていました… 戦略はで終了するということです 4:15午後CT. 日の取引マージンがで終了 4:00午後CT. 戦略は、小さなアカウントサイズのマージンコールを取得することが可能性が高いです.

それは、一日の取引マージンを最大限に活用するための戦略を微調整することに意味が. Ninjatraderは、カスタムセッションテンプレートを提供しています, これはこのケースでは、私はで終了しました 4:00午後CT. 次のようにカスタムセッションテンプレートの結果があります.

マージンコールの作りを回避するために、同じ機器に適用まったく同じ戦略 $335,819.30 最大ドローダウンと $24,560.51. これは、のドローダウン比であります 13.67.

私は、ドローダウン比と利益の向上を目的とした戦略を変更していません. でもねえ, 買います. プラットフォームに制限を見つけることが実際にいくつかの状況であなたに利益をもたらすことができます.

この戦略は、取引に基づいています 3 異なる機器. ES, NQとYM. 問題は、私はバックテストそれがNinjaTraderに機器リストを使用していることです. これが意味することは、彼らはすべて個別にテストしているあります. NinjaTraderはその後、上記のスクリーンショットの結果などの総合結果としてあなたのためのテスト結果を組み合わせました.

ここでは、楽器のリストとしてそれらをテストするとき、それは次のようになります。. これは、個々の楽器の異なる利益とドローダウンを示しています.

今一見それはトレーダーが作ったであろうことを読み取り、 $335,819.30 最大ドローダウンと $24,560.51 彼らは一緒にすべての3つの機器を交換した場合. そう思いませんか?

問題は、これが間違っているということです. あなたが思うだろうようNinjaTraderは、実際に結果を結合しません. トレーダーは、まだおよそそのお金を作ったであろう. しかし, すべての統計情報は非常に正しくありません.

それは、ESを交換しますが、これを示すために、私は正確に同じ戦略を再作成しました, NQとYM同時にすべての代わりに、それはデフォルトではありませんように、それらを別々に取引. あなたは、マルチインストゥルメント戦略にそれをプログラムするときに、これらは結果であり、

それは作ります $335,915.30 これはほぼ同じ量であり、, それは、最大ドローダウンを持っています $59,937.60 代わりに $24,560.51 それは次のようになりますようにそれは、もともと見えました. これはそれのドローダウン比になります 5.60, オリジナルよりも多くの悪化しています 13.67.

トレーダーは、最大ドローダウンに基づいて取引をすることを決定した場合 $24,560.51, ドローダウンは、彼らが期待していたの倍悪いことが判明したとき、彼らは厄介なショックを受けること.

そのような重要なメトリックの誤った計算は、アカウントを危険にさらす可能性が. あなたが実際に戦略を取引するために必要なの株式の半分を離れて得ることができることを前提としていかもしれません. おっとっと?!?

NinjaTraderで誤解を招くような統計は、この戦略は本当に素晴らしい見えるのです. しかし、ドローダウンは、それが最初にあったであろうと思われた何倍以上である場合, あなたは厄介なショックを受けるかもしれません.

それは可能な限り早期にあなたのプラットフォームとブローカーの制限の両方を学ぶことが重要です理由です. あなたはこれらの制限に、ハードな方法を学習する必要はありません.

数週間の時間、, 私は、より正確な測定基準を示し、マルチインストゥルメント戦略を作成するための簡単な方法を明らかにします. シリーズの次回の記事をお楽しみに.

Integrating Structural Diversification Into Your System

10 月 15, 2013 によってアンドリュー・セルビー Leave a Comment

One of the easiest things to overlook when constructing a system is which markets you intend to trade and what percentage of capital you should allocate to each of those markets. The guys at Darwin Investment Strategies are experts in this department. They have recently gone back to basics and are working on a series of posts that break the idea of diversification down into easy to digest portions.

Which markets to trade and how much capital to allocate to each market is often overlooked during system design.

Their most recent article addresses the subject from the very beginning and discusses why diversification needs to go beyond the typical 60%/40% equities to bonds that is the industry standard. They argue that the 60/40 approach is only productive in one of the four possible economic regimes.

Generally we can say that the global economy is defined by four regimes, each of which combines a growth vector with an inflation vector. A period of accelerating growth in combination with rising inflation might be termed an ‘inflationary boom’, while a combination of accelerating growth simultaneous with falling inflation might be represent a ‘disinflationary boom’. On the other side of the axis, a period of slowing growth combined with rising inflation is often termed ‘stagflation’, and finally we might call a period of decelerating growth concurrent with falling inflation a ‘deflationary bust’.

After defining each of the four possible economic regimes, they move forward by placing each possible asset class on the two-dimensional chart where it performs best. その後、, they begin to address how they should weight a portfolio across each of the four quadrants so that it is able to perform regardless of which economic regime is present.

To the extent that we are able to assign a relative probability to each regime over our rebalance horizon, we can bias our allocations in favour of some regimes over others. 残念なことに, it is very difficult to know with any confidence which regime we are actually in at any point in time, and much harder still to predict when the regime will change, and the direction of transition. If we were to assume that each of the four regimes is equally likely at any point in time, we might be wise to allocate 25% to each quadrant.

They also address the concern of whether to allocate 25% of the entire capital or not, but decide to keep things simple for this post.

To keep things simple, as a first approximation we will assume that we want to equally distribute capital across the four quadrants in order to ensure the portfolio is equally resilient to all four major states of the world via structural diversification.

They decide to split the capital equally across each of the four quadrants. Then they split each quadrants capital equally across each of the different assets in that quadrant. They proceed to discuss the pros and cons of this type of portfolio.

The advantage of the structural diversification framework outlined in this article is that it relies on an understanding of the various drivers of asset returns that is consistent with most financial and economic theory. These are excellent qualities so long as assets behave as they theoretically should, and the universe is coherent and thoughtfully diversified. しかし, managers are often faced with noisy, incoherent universes that have dramatically unbalanced exposures that would seriously impair the effectiveness of this simple approach. Further, risk characteristics and correlations can change quite dramatically through time, and a static allocation like this policy portfolio is unable to respond to these changes. 結果として, this portfolio is vulnerable to extreme shocks.

They conclude the piece by reminding us that this portfolio would not be an ideal solution, but it does provide us with an interesting model to guide our thinking about this topic. Putting this level of thought into the markets that our systems trade could go a long way towards producing consistent returns in all types of economic regimes.