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Optimizing Your Algo: Tips for Beginners

6 月 6, 2016 によって リオル Alkalay Leave a Comment

You have created a trading algo. The Algo is profitable in the backtester. Before unleashing it with real money, you’ve got to first tighten the screws. それです, ensure your algo is fine-tuned so it can deliver optimal returns. There’s one major challenge ahead of you.

まず, your strategy is rather simple. You may go through the detailed process of building and optimizing a strategy, including curve fitting, correlation and so on. But you want a simpler process; something leaner, that will fit your modest needs.

Secondly, you may not yet have mastered the full technique of optimizing. You are still learning and want to try off with a simple process.

One technique I find especially simple in optimizing your algo is 確率. The probability method, in essence, contains many components of a full optimization technique. しかし, it tends to rely more on common sense and logic to narrow the options and optimise the algo. That makes it a pretty good way to begin the entire concept of optimizing a strategy. さらに, you will find it easier to digest.

The essence of the strategy—optimize by elimination.

Algo Case Study

The following Algo is a simple one. Let’s call it RSIMV which is RSI and Moving Average. Here is what RSIMV describes through conditioning:

If Open Positions = 0 その後、

場合 (MA(30)>MA(14)) and RSI=<60 その後、

Open Buy (50,000) {It will buy 50 たくさん}

Set Stop Loss = Price – 50{ピップ}

Set Limit= Price+ (50*2)

End

戦略: If the moving average cross points on a bullish trend and the RSI is equal or below 60 it means that the rally has some length before reaching an oversold level (RSI above 80). That points to a good buying opportunity.

Looking at RSIMV, you can conclude there are four parameters to optimize: RSI and two Moving Averages

Starting with the Moving Averages, we will look at the 14 と、 30 日. Seemingly, the options are endless, with many combinations of moving averages to test. 理論的には, それは正しい, but that is where 確率 comes in.

Algo

MT4

When we look at the chart, we can see that the longer the averages (orange and red) the lesser the chance that there is a combination of a low RSI and a bullish momentum.

さらに, a combination of a low RSI and a bullish signal のみ occurs when the two averages, the fast and the slow, have more or less a 2 宛先 1 比 (such as a 30 と 14).

Those two conclusions help us narrow the parameters we are looking for.

The highest likelihood of finding a better set of averages is with faster averages, not slower, and those that have a ratio of 2 宛先 1. And let’s not forget we already know that 14 と 30 works. So we shouldn’t move too far up the scale.

We will use 25 と 12 as the first combination and 20 と 10 for the second. Both are faster than the original parameters, have a roughly 2 宛先 1 比, and are close to the original settings.

  1. 25,12
  2. 20,10

Moving into the RSI parameter, narrowing the options is even simpler. We know the RSI cannot possibly be higher than 60, because then we will be left with insufficient upside before the pair turns oversold.

反対に, if we try an RSI below 40 it’s unlikely that it will occur while the moving average cross is bullish.

以来, as in the Moving Averages case we know the original setting worked, we know we only need a minor tweak. With no way to go but up we are left with two reliable options – RSI<55 and RSI<50.

Hence our options are:

  1. C) (55)
  2. D) (50)

As we can see from testing all the alternative parameters, what we needed was a better entry for the RSI. As we intended… minor tweaks.

Algo

Don’t Optimize Too Much

Ironic as it may sound, optimization sometimes has a downside. At times, we are tempted to over-optimize to such an extent that our newest strategy no longer resembles our original, pre-optimization plans. That can throw us into an eternal loop and waste precious time. Don’t be tempted! Don’t fall in love with the optimization process. 結局その程度です, optimization is merely tightening the screws, not building the engine. If your strategy works, confine your optimization to minor tweaks. それがない場合, optimization won’t help and you’ll need to start from scratch.

と, finally, a practical tip; always keep records of the results of your original strategy and compare it to your current, post-optimization strategy. This way you can always make sure that you’ve really optimized your strategy.

ボトムライン

確認して, the optimization technique isn’t perfect. But the take away here is that if you really understand your strategy, you can use logic to in order to find better settings. If you’re a beginner and lack the knowledge for advanced optimization techniques, optimizing through the logic of probability is a powerful tool to have.

 

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遅行指標の話は何です。?

1 月 14, 2015 によって リチャード ・ Krivo 7 コメント

Lagging Indicator

かなり聞かれる質問が関係しています。 “遅行指標”. Many traders will deride them and are hesitant to use them since they lag the market to a greater or lesser degree. Their argument is that many pips can be left behind since the initial part of the move has occurred before the entry signal is generated.

While that is an accurate statement, let’s take a look at what comprises the signal that an indicator generates. Regardless of which indicator a trader uses, RSI, MACD, ストキャスティックス, CCI, など。, each indicator is based on an average of the price action that has already taken place. With that being the case, it is impossible for an indicator to provide split second, turn on a dime signals based on an immediate move that a currency pair has made.

と, 信じられない, I believe that is a very good thing.

While no one likes to leave “pips on the table” so to speak, think of it this way…

What you are forgoing by missing the initial move, you make up for by entering a trade that has a greater amount of confirmation behind it. If we are looking to enter a trade at the very first sign that a move may be taking place, we are going to find ourselves entering trades based on very short term signals – すなわち, little or no confirmation. その結果, we will be basing our trades on what ultimately can turn out to be a “false entry” 信号.

People will rarely (if ever) buy a house based solely on what it looks like from the curb…or buy a car only because the driver’s seat feels comfortable…or propose marriage to someone during a first date. We want and deserve some confirmation that there is more to the house than only curb appeal…more to the car than just a comfy seat…and more to our partner than what we learned over a few hours.

So too, we should not jump headlong into a trade based on virtually zero confirmation.

Let’s take a look at a historical Daily chart of the EURCHF currency pair below…

Lagging Chart

If we enter this trade at the point where the MACD line (赤) crosses the Signal line (ブルー), we forgo the profit between point A and point B on the chart – 約 280 ピップ. This is due to the “lag” of the MACD indicator as it is calculating the price action that has taken place over the last several days. Had we entered the trade short as soon as price began to move down from the high, we would have entered on a bearish move but with virtually no confirmation – we would have bought the house without stepping inside.

しかし, if we wait for the signal to enter this trade until the move is confirmed by MACD, we set ourselves up for a higher probability trade based on our lagging indicator.

Could this trade turned out to be a loser even with the confirming signal? 確認して…no doubt about it. But the point is that by waiting we are putting 確率 more on our side – we have more of an “エッジ” 貿易の.

In the case of this particular trade, we ultimately book the profit between point B and point C which is just shy of 1000 ピップ.

As can be seen from this example, it is possible to have a highly successful trade even though a trader is not capturing the initial pips in a move.

All things considered, I would rather enter a trade late and be right than enter early and be wrong.

 

すべて最高と良い取引,

リチャード ・

 

RKrivoFX@gmail.com

@RKrivoFX

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: CCI, インジケーター, lagging, MACD, RSI, ストキャスティックス

創造的な開発の指標を組み合わせること

1 月 5, 2014 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

定量的なトレーダーが指標結果を生成するように出くわすとき, 私たちの最初の本能は、通常私たちの戦略を右にそれらを構築するには トレード シグナルとして. 意外にも, これはしばしば減少の全体的なリターンにつながる. はるかに有利な追加のインジケーターをフィルターとして使用することができます。, 記入項目または出口の信号ではなく.

combining indicators

常に希望の結果を生成しない指標を組み合わせること, しかし、創造的な開発を通じて, 良い結果を生むはソリューションがあります。.

ある、 Qusma からの投稿します。 それはこのアイデアを示す興味深い仕事. 著者は、非常に成功したバックテストを返しますが生成する非常に単純な指標を開発します。. しかし, そのインジケーターは著者の既存戦略に持って来られたとき, 全体的な急落を返します. 著者は、若干の調整をします。, 新しいインジケーターが独自の戦略を大幅に向上し、.

CRTDR インジケーター

CRTDR は、著者は、インデックスがその日常の範囲を基準にして閉じるを測定する指標を記述するを思いついた頭字語が派手なだけ. 著者はその後、この概念はまたとして知られている内部のバーの強度を追加 (臭化水素酸).

インジケーターが終了と 1 日の低差高と 1 日の低の違いであるそれを割ることによって計算されます。. 間の数値が返されます 0 と 1 それは近くにで表される毎日の範囲の割合.

これは過度に単純化した概念のように見えるかもしれませんが、著者が指摘しています。, それは実際には次の日の市場行動の予測の非常に印象的な仕事. 彼は、その主張をバックアップするバックテスト結果:

バックテスト Qusma CRTDR インジケーター

著者は 4 つの四分位数と、backtested スパイと QQQ のインジケーターに CRTDR 番号を破った. 結果を示すインデックスのいずれかを日の範囲の半分下に閉じたとき, 次の日のリターンだった, 平均, 肯定的です. 下四分位数の指標を閉じたとき, さらにもっと印象的でした次の日の平均を返します.

記事が含まれています バックテスト結果 ため 35 CRTDR は、の長い位置の撮影場所別 Etf 未満 45% ショート ポジションは、CRTDR がより大きい場合に取られると 95%. この戦略生産に近づいて平均勝率 60% 利益要因であった 1.02 宛先 2.19 ETF によって.

CRTDR 指標自体が収益性の高い平均回帰戦略に開発される可能性が示唆します。. 著者は、計算に使用する日数を変更するような改善提案, 一晩価格変更を含むように調整します。, または移動平均誘導体を作成する可能性があります CRTDR インジケーターをさらに便利に.

CRTDR フィルター

記事興味深いねじれを取るは、著者は説明する、彼は実際に使っていないこの明らかに収益性の高い表示r. 彼は言う、彼はの結果を好む、 平均回帰戦略 彼は既にカトラーの RSI 指標を用いた取引します。.

著者は、両方の CRTDR と RSI 指標から信号を取る戦略のバックテスト結果を提供します. 複合戦略 RSI 指標 CRTDR 添加せずよりも大幅に低いを返しますが生成.

タンデムに 2 つの指標を使用しながらリターンを改善しなかった, CRTDR インジケーターを使用して、RSI を確認する取引をしました。. 記事には CRTDR 値を使用して、マトリックスが含まれています 50% フィルターは、rsi は指標の一部を排除するだろうとの負け. この方法で指標を組み合わせること自体によって RSI を使用するよりも劇的により収益性の高い戦略を生産.

 

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: 指標を組み合わせること, CRTDR, RSI

Mean Reversion Strategies Are In Hibernation

10 月 20, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

Many of the trading systems I have profiled stem from the interesting books written by Larry Connors and Cesar Alvarez. Their research focuses on short term, mean reversion systems that look to take quick profits when trending markets become temporarily oversold.

Cesar Alvarez recently launched his own blog, and one of his first posts addressed the issue of whether mean reversion strategies are still valid in today’s market environment. He begins by discussing how he has a friend that continues to challenge him on the issue, demanding proof that the strategy is still profitable.

Alvarez set out to test the following theory:

My theory is that mean reversion is in hibernation waiting to come back; or said another way, mean reversion is simply mean reverting. I think that when too many people trade mean reversion, the space gets crowded and we see fewer winning trades and smaller returns. しかし, this has always been conjecture never backed up with numbers. Are we really seeing fewer trades? Smaller returns?

In order to test his theory, Alvarez took the top 1,000 stocks in terms of dollar-volume from the beginning of 2001 through August 30, 2013. He used a 2-period RSI value under 5 as his entry signal, and then exited when the value rose above 70. Entries and exits were all calculated by closing prices and the data set was free of survivorship bias.

mean reversion strategies

Alvarez believes that mean reversion strategies are simple in a period of hibernation.

The first question Alvarez sought to address with the data that he produced was whether fewer oversold opportunities were presenting themselves:

The blue line is the percent of stocks with RSI2 < 5 compared to all the stock for a given year. This has hovered between 5.1% で 2009 と 8.0% で 2008. The green line is a liner regression of the data. We can see that the trend has been down since 2001 but not a lot. The trend from 2005 宛先 2007 compared to the trend from 2011 宛先 2013 looks very similar. Is this trend because we are in the same cycle of a bull market? Is mean-reversion in hibernation? Given the trade data, I would say yes. Nothing appears out of the ordinary.

次, Alvarez looked at whether the average profit had changed:

This chart surprised me. The blue line is the average % profit/loss of all the trades with RSI2 < 5 and the exiting when RSI2 > 70. The green line is a linear regression of the data. The last thing I expected was an up sloping linear regression line. 、 2013 平均 % profit/loss is .94% substantially less than the 2008 と 2010 values of 1.58% と 1.57% それぞれ. しかし 2013 returns are higher than 2011 と 2012 and substantially higher than 2007’s value of .33%.

Alvarez concludes that basic mean reversion strategies are currently finding less signals than in past years, but are still quite profitable. He suggests that the strategy is just hibernating and is poised to make a strong return.

We are at the low of the number of sold off stocks per year but the average # profit/loss is the middle range. The numbers do not tell me anything is out of whack with mean reversion. Mean reversion is not dead but it looks like it is coming out of hibernation.

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: alvarez, 平均回帰, RSI

Jeff Swanson’s TRIN System

9 月 30, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

Early in September, Jeff Swanson from System Trader Success wrote an interesting article that completely ignores the price. He suggests that a large number of system traders focus exclusively on price based data. Since the market generally rewards those who stray from the crowd, he reasoned that it might be worthwhile to develop a system that uses a non-price based indicator.

システムについて

The non-price based indicator that Jeff elected to build his system around was the Short Term Trading Index (TRIN). This is a relative strength ratio that uses the advance / decline ratio and the advancing / declining volume to produce and oscillating value. TRIN values below 1 indicate general market strength, and TRIN values above 1 indicate general market weakness.

For this system, Jeff planned to trade S&P Futures contracts and use the TRIN value for all of the NYSE stocks. He combined that indicator with the 2-period RSI and used the 200-day simple moving average (SMA) as a trend filter. The system will combine one price based indicator and one non-price based indicator to identify short-term weakness in the market during long-term uptrends.

TRIN trade

Is your trading system just another sheep in the herd? The TRIN takes a completely novel approach to trading

取引のルール

長いときを入力します。:

  • 価格 > 200 日 SMA
  • 2-RSI の期間 < 50
  • TRIN closes above 1 for three consecutive days

長いときを終了します。:

  • 2-RSI の期間 > 65

バックテスト結果

Jeff backtested this strategy on the E-mini S&P Futures market from September of 1997 through September of 2013. Starting with an account of $25,000, the system produced a net profit over that time of $24,470. 合計があった 91 取引.

The system registered a profit factor of 2.2 and won on 76% その取引の. The average annual rate of return worked out to be 4.49%. As usually happens with rough system ideas, the biggest problem with Jeff’s TRIN system was the maximum drawdown, which was over $11,000 ある時点で.

System Analysis and Improvement

ATR の停止

Following the backtesting results, Jeff makes it a point to remind us that this is a very rough idea for a system and that its return could be improved but implementing stop-losses and money management. That is the first recommendation I make to improve just about every system we have profiled here.

This system will trade much like a lot of the short-term mean reversion systems I have profiled. It has the same open-ended loss capabilities as those systems as well. Using a simple ATR multiple stop could go a long way towards protecting profits or even just keeping losses small.

Short Component

One of the improvements Jeff makes to his TRIN system is to add a bear market component. When price is trading below the 200-day SMA, he still looks to enter long positions, he just lowers the required 2-period RSI value. This forces the system to isolate only the very best situations.

I would be interested to see how the TRIN system would perform if instead he reversed all of the entry rules and looked to short the market. In a lot of the backtesting data that I have seen, adding a short component will decrease the overall profitability of a system on a per trade basis, but it will also increase the number of trades that system is able to generate. It would be very interesting to see how that would have worked here.

Multiple Markets

Another way to improve the system would be to find a way for it to generate more trade signals. This could easily be done if it was able to trade multiple markets. しかし, because it uses the TRIN value of the NYSE stocks, it would not be likely to perform very well in other markets.

One way to get more exposure would be to couple the system with another system that could be traded when the equities markets are not above the 200-day SMA. Trading a simpler 2-Period RSI System on commodity or bond futures during these times would certainly increase the number of overall trades, which might improve the numbers across the board.

About the TRIN Indicator

The TRIN Indicator was developed in the 1970s by Richard Arms. It is also referred to as the Arms Index. The name TRIN is short for TRading INdex. The TRIN is calculated by dividing a group’s advance/decline ration by its advancing/declining volume.

TRIN = (advancing issues / declining issues) / (advancing volume / declining volume)

TRIN is most popularly used on the NYSE and Nasdaq because their advance/decline data is widely available. Because bull markets are generally accompanied by large volume, TRIN numbers below 1 are considered bullish. TRIN numbers above 1 are considered bearish. The further the number moves from 1, the more bullish/bearish it becomes.

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累積RSIシステムのための出口戦略の比較

9 月 19, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

This is the third post in a series covering the work Larry Connors and Cesar Alvarez have done using the 2-period RSI as an entry signal. In the first post, we discussed their evidence that shows how accurate the indicator can be in identifying short term oversold situations. その後、, we reviewed how they took that entry signal and built the 累積 RSI システム around it.

In the second post, I noted that Connors and Alvarez had suggested that there were a number of different exit strategies that could be implemented. In a later chapter of their book, 短期的な取引戦略その作業, they discussed five different types of exits and then provided data from backtesting some of those signals.

exit strategies

Five Different Types of Exit Strategies

Much like using the 2-Period RSI as an oversold indicator, many of these exit strategies go against what has become my natural preference towards long-term trend following strategies. Most long-term trend following strategies look to hold on to positions that are closing up, making new highs, and closing above their moving averages.

It is important to remember that we are looking at these strategies from a very short-term viewpoint. That explains why they can be almost exactly opposite from some of the long-term trend following strategies that I prefer and still be profitable.

Fixed Time Exit Strategies

Fixed Time Exit Strategies are exactly what the name implies. They commit to exiting a position a certain amount of time after the entry. If you recall, the average holding time for a position using the Cumulative RSI Strategy was between three and four days. Based on that, it is reasonable to assume that if a position is going to produce a positive return, it will do so sooner rather than later.

First Up Close Exit Strategies

First Up Close Exit Strategies look to exit a position on the first positive close made after a position is entered. 明らかに, this only works when used with a short-term system that is looking to take quick, small profits out of the market with a very high win rate. In those situations, it can be surprisingly profitable.

New High Exit Strategies

New High Exit Strategies exit positions after they close at a new high. As I said, this concept runs counter to the long-term trend following approach, but can be very profitable in short-term situations. These strategies wouldn’t work if you were buying at new highs, but since the Cumulative RSI System looks to enter markets that have become oversold during uptrends, a bounce back up to new highs would represent a profitable situation.

Close Above the Moving Average Exit Strategies

Close Above the Moving Average Exit Strategies provide exit signals when a market closes above a specified moving average. The logic here is very similar to the New High Exit Strategies. When entering a position, an oversold market in a long-term uptrend will likely be below its moving averages, so a bounce back above those moving averages would represent a profitable trade.

2-Period RSI Exit Strategies

This is the exit strategy that was used in backtesting the Cumulative RSI System. It looks to exit a position when the 2-Period RSI closes above a certain number. Connors and Alvarez suggest values of 65, 70, または 75 for this number. The concept behind these strategies is that once the 2-Period RSI value has risen to one of those values, the market is no longer oversold and may actually have become overbought.

Backtesting These Exit Strategies

While they could have simply stopped after identifying all of these different strategies, what I like about Connors and Alarez’s work is that they went a step further and actually tested three of these strategies. In order to do that, they looked at every stock from 1995 を通じて 2007 that traded above its 200-day moving average and had closed at a 10-day low. This provided them with 63,101 エントリ信号, so this was certainly not a small sample size.

Fixed Time Exit Strategies

On those entry signals, Fixed Time Exit Strategies performed the worst of the three strategies tested. しかし, they still performed much better than I expected. Exiting after holding for one day produced an average trade return of 0.61%. Increasing the hold time to just three days jumped that return number to 1.76%. Continuing that trend, increasing the hold time to 5 days provided a return of 1.97%, and holding the position for 7 days produced an average return of 2.05%.

Close Above the Moving Average Exit Strategies

While the Fixed Time Exit Strategies produced impressive return numbers, the exit strategies based on moving averages performed even better. Exiting on a close above the 5-day moving average produced an average return of 2.65%. Using the 10-day moving average increased the average return to 2.80%.

2-Period RSI Exit Strategies

Much like we saw with using the 2-Period RSI as an entry signal, the higher RSI values returned more profitable trades on average. Using a 2-Period RSI value of 65 produced an average return of 2.76%. Increasing the RSI value to 70 gave us an average return of 2.83%, and increasing the RSI value even higher to 75 gave us an average return of 2.93%.

Choosing an Exit Strategy

While I was not surprised that the dynamic exit strategies outperformed the Fixed Time Exit Strategies, I was surprised at how well those fixed time strategies performed to begin with. It appears that choosing an exit strategy for your system has more to do with your comfort level with a given strategy than its actual performance.

While using a value of 75 for your 2-Period RSI Exit may return a higher average profit than using a value of 65, if you lose sleep worrying about positions that don’t make it to that higher value then you might be better off using the lower value.

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: コナーズ, 出口, RSI, system

累積 RSI システム

9 月 16, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー 13 コメント

、 2-相対力指数の期間 (RSI) 短期貿易エントリ信号として働くことができます。. 彼らの本を裏付ける証拠の多くを提供した後, 短期的な取引戦略その作業, ラリー ・ コナーズとセザール アルバレスになるシステムを話し合うようになったこの強力な信号の使用.

システムについて

2 期の RSI を使用して短期的な売られ過ぎの状態を識別する力を活用する累積 RSI システムを構築します。. システム排他的取引の長い方の側面, 上にある市場をターゲットに 200 日単純移動平均 (SMA). 各貿易の目標は高い傾向が戻って puling は現在市場を識別するために、します。. RSI インジケーター撤退を行き過ぎてバウンスの可能性があります信号を提供します。.

RSI インジケーターを高めるために, コナーズ、アルバレスは、累積的な要素を追加. 単に rsi はの現在の値を取ることではなく, 過去の RSI の値を追加することを選んだ彼らの日数 ×. すべてのテストのため, 彼らは、値を使用 2 X 用. つまり、彼らは単に最も最近の 2 つの終了の RSI 値を追加.

彼らはまた、エントリは、信号累積 RSI 値を表す 2 番目の変数として Y を導入. これはつまり, 長期の SMA の条件が満たされた場合, 累積 RSI 値を下回った Y いつでもシステムが長い側、貿易を入力してください。. 自分のテストで彼らはの値を使用 35 と 50 Y. この Y 値、2 つの RSI 値の合計であることを覚えておいてください。, 標準の RSI の値よりも大きくなることを意味.

トレードはシグナル状態, ロングのポジションは、2 期の RSI の上で閉まるまで開催されます。 65. これは、標準の rsi は番号, 累積的な数値ではないです。. コナーズ、アルバレスは実際に別の終了信号の番号を使用することお勧め. 明らかに, 出口に多大な重要性を置かない. これは彼らはテスト 1 つです。, 我々 はこのシステムに使用するものであろう.

RSI system

取引のルール

長いときを入力します。:
価格 > 200 SMA
X 日の累積的なの 2 期 RSI < Y

長いときを終了します。:
2-RSI の期間 > 65

バックテスト データ

コナーズ、アルバレス backtested 異なる 2 つの Y 値を使用してこのシステム. 1 月からスパイに両方の試験を行った 1993 12 月まで 2007. 彼らは、値を使用 2 両方のテストの X の.

最初のバックテストの, 彼らはの Y 値を使用 35, その平均値は RSI を閉じる 2 つを表すと思います 17.5. このテストの生成 50 貿易信号ほとんど 15 年. システムに収益性の高い 88% それらの取引を行い、平均 1.26% それぞれの貿易で. 貿易のための期間平均値は 3.7 日.

2 番目のバックテストの, 彼らは発生する Y 値 50, 2 期の RSI を平均 2 つの連続した終了を表した 25. 彼らは Y を上げることによって値します。, 彼らはシステムの収益性を落とすことがなくより多くの貿易信号を生成するために望んでいた. このテスト生成の合計 105 同じ上の取引 15 年の期間. システムに収益性の高い 85.47% それらの取引し、の平均利益を作った 1.05% それぞれの貿易で. このテストのみのさらに小さい平均トレード長さがあった実際に 3.57 日.

コナーズとアルバレス彼らも他のインデックスと Etf のシステムをテストし、同様の結果を受信したことを報告しました。.

システム解析

それは結局, 取引の数を倍増した Y 値を増やす, リターンにはるかに小さい影響を与えたが、. それは X の組み合わせをテストするのには非常に興味深いだろうし、どのようにそれらを調整する全体的な影響を参照してくださいする Y 値を返します. 取引の価値があるシステムのために, それは有益である、します。, それはまた十分な貿易信号を提供するためには. 取引システムの取引シグナルを決して生成ポイントがないです。, 途方もなく高い収益性の数字がある場合でも. 2 番目のテストは取引数の 2 倍を生産することができた, 年間約 7 取引の平均がまだのみになったが、.

コナーズとアルバレスを指摘 1 つの興味深い面はのみについて市場でありながら、スパイの利益の大部分をキャプチャする 2 番目のテストができた 20% 時間の. システム取引迅速かつ頻度が低いので, どこか取引の間に他の仕事に首都を置くことによって、リターンを増やす可能性があります我々 は可能です。.

システムの改善

私はこのシステムについて最も魅力的見つけることは、その柔軟性. 収益性の取引の比率を調整する 2 つの変数を使用できます。. 著者自身がされる可能性があります終了オプションの数があることを示唆しています。. 最後に, このシステムを取引をシステムはありませんが、市場のあなたの首都を持つ他の何かをする能力が余裕だろう.

非常に我々 がコナーズとアルバレスが異なる変数をテスト発表のリターンの向上を見るは興味深いだろう, 当社の資本を保護するためにハードのストップロスを追加, それは交換していない間に T-法案のような安全なものに資本を投資し、. 改善するためにこれらのオプションのすべてを考える, 累積 RSI システムは非常に興味深い, それは、すべての非常に印象的なよく研究されたエントリ信号に基づいて、.

以下の下でファイルさ: あなたの概念を歴史的にテストします。 タグが付いて: 相対的な強さ, RSI

Rsi は記入項目の作戦周辺システムの開発

9 月 12, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー 4 コメント

自分の本の第 9 章で 短期的な取引戦略その作業, ラリー ・ コナーズとセザール アルバレス相対力指数を参照します。 (RSI) として “指標の聖杯。” ある意味好きではないながら、 “聖杯” ハードワークの以外の取引で勉強, コナーズ、アルバレスは、彼らの主張をバックアップするいくつかの興味深い研究を提供するために.

コナーズ ・ アルバレス研究

RSI インジケーターで用いられる標準的な期間は、します。 14, コナーズ、アルバレスは統計的な証拠がないと主張するが、 14 最適な期間は、します。. そのテストは明らかの期間 2 最高のリターンを提供します。.

コナーズ、アルバレス設定期間 1 月から彼らの理論をテストするのには 1, 1995 12 月まで 31, 2007. この時間の間に, 彼らは超えていた平均株価計算、 200 日単純移動平均 (SMA) 得た 0.05% 1 日間にわたって, 0.1% 2 日間にわたって, と 0.25% 以上、 3 日の期間. これらの数字は対抗 2 期 RSI 指標のためのベンチマークとして使用.

売られ過ぎの側に焦点を当ててください。, rsi は、下が持っていた株式 10 各 3 つのベンチマークをアウトパ フォームすることができた. 彼らはのリターンを記録しました。 0.13% 1 日間にわたって, 0.31% 2 日間にわたって, と 0.74% 1 週間の期間で.

驚くことはないです。, 彼らは売られ過ぎ、rsi は下記要件を下げたとき 5, パフォーマンスの数値が改善されて. 数字の改善は、再び彼らは rsi は要件を低くしたとき 2, もう一度彼らは rsi は要件を下げたと 1.

Rsi は要件にまで 1 つ下げられたとき, を記録 RSI インジケーターを返します。 0.3% 1 日間, 0.66% 2 日間の, と 1.18% 1 週間の期間. これはことを示すより低い RSI, 多くの株式は反発する可能性が. 明らかに, 、 2 期間の RSI 指標は短期的な取引に非常によく実行できます。.

私の初期抵抗売られ過ぎ指標

私の初期の株式市場のトレーニングだった William オニールの CANSLIM メソッドと Michael Covel によって促進されるアプローチを次の傾向の組み合わせ. そのため, 買われ過ぎ、売られ過ぎ指標の概念に対して私はいつも. 次の私の次のトレンド ・ CANSLIM 研修, 最強の相対的な強さを持つ株は最も高い移動を続ける可能性が高いと思います.

私が行方不明だった, アイデア短期が買われ過ぎし、売られ過ぎの状態が長期的な傾向に存在できますが. つまり、買われ過ぎ/売られ過ぎ指標と哲学を次の傾向は相互に排他的なことに必ずしもないこと.

現在の例

短期的な売られ過ぎの機会を識別するために RSI を使用しての 1 つの興味深い例は 2 つの対話型ソフトウェアを取るだろう (TTWO), これは今日ビッグヒットを取った取引です。. 私の CANSLIM とトレンド次の背景の株式を大ヒットを取っているし、大きなボリュームの 50 日移動平均の下のクラッシュを避けるために私に指示します。, しかし、それは長期的な見通し. 次の数日間戻ってバウンス TTWO の不当なことではないと、頭をさらに南.

RSI Entry on TTWO

TTWO の次の数日間上方修正する良いチャンスを示しています。

同じケースは、ウェブスター金融 Corp、行うことが (WBS) , 最近その 50 日線を失った、過去数週間の傾向だ. この株式の長期的な位置を取る可能性がありますに多くの意味をなさない間、半ば- や長期トレンド追従, 株式の 2 期 RSI 4.23 次の数日間小型バウンスを参照する可能性があることを示します.

RSI Entry WBS

Rsi は入力規則を示す WBS は短期的に補正のため.

この概念を体系化

コナーズ、アルバレスが彼らのリターンを生成することができた収益性の高いリターンは、売られ過ぎの領域に陥る株式のすべてのインスタンスを含むから来たことに注意することが重要です。. 彼らはないを選ぶと自分の好きな会社を選択します。.

したがって, このアイデアを使用するために, 生成されるすべての信号を交換することができるシステムを構築すること, 我々 が一番好きなものだけではなく. これは、我々 はシステムの成功の邪魔をする私達の自身の個人的な偏見を許可しないことにより、.

また、RSI にあるこの 2 周期の概念が単にエントリの信号であることを認識することが重要です。. トレーディング システムを開発するために, 私たちは出口の信号を追加する必要があります。, ポジションサイジング, およびリスク管理. これは、広範なテストと解析が必要になります, それはエントリ信号として 2 期 RSI を使用して収益性の高い短期的なトレーディング システムを構築することが可能になるよう.

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: コナーズ, 入力信号, RSI, 株式, 取引システム

Moving Average Crossover System with RSI Filter

7 月 29, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー 8 コメント

Simple systems stand the best chances of succeeding by not becoming overly curve-fit. しかし, adding a simple filter to a robust system can be a great way to improve its profitability, provided you also analyze how it may alter any risks or biases built into the system. The Moving Average Crossover System with RSI Filter is an excellent example of this.

システムについて

This system uses the 30 unit SMA for the fast average and the 100 unit SMA for the slow average. Because its fast moving average is a good bit slower than the スパイ 10/100 Long Only Moving Average Crossover System, it should generate less total trade signals. It will be interesting to see if this leads to a higher win rate.

The system also uses the RSI indicator as a filter. This is designed to keep the system out of trades in markets that are not trending, which should also lead to a higher win rate.

The system enters a long position when the 30 unit SMA crosses above the 100 unit SMA if the RSI is above 50. It enters a short position when the 30 unit SMA crosses below the 100 unit SMA if the RSI is below 50.

The system exits a long position if the 30 unit SMA crosses back below the 100 ユニット SMA, or if the RSI drops below 30. It exits a short position if the 30 unit SMA crosses back above the 100 ユニット SMA, or if the RSI rises above 70. It also implements a trailing stop that is based on the volatility of the market and sets an initial stop at the most recent low for a long position or the most recent high for a short position.

moving average crossover system

A daily FXI chart, the EURUSD ETF, shows the system rules in action

取引のルール

行く長いとき:

  • 30 unit SMA crosses above 100 ユニット SMA
  • RSI > 50

ときに急に行く:

  • 30 unit SMA crosses below 100 ユニット SMA
  • RSI < 50

長いときを終了します。:

  • 30 unit SMA crosses below 100 ユニット SMA, または
  • RSI drops below 30, または
  • Trailing Stop is hit, または
  • Initial Stop is hit

短いときを終了します。:

  • 30 unit SMA crosses above the 100 ユニット SMA, または
  • RSI rises above 70, または
  • Trailing Stop is hit, または
  • Initial Stop is hit

バックテスト結果

The backtesting results I found for this system were from the Euro vs US Dollar market from 2004 を通じて 2011 using a daily time period. During those seven years, the system only made 14 取引, so it definitely filtered out a large portion of the action. The question is whether or not it filtered out the good trades or the bad ones.

Of those 14 取引, eight were winners and six were losers. That gives the system a 57% 率を獲得します。, which we know can be traded very successfully provided the profit rate is also strong.

Backtesting reports for forex systems use a stat called profit factor. This number is calculated by dividing the gross profit by the gross loss. This gives us the average profit we can expect per unit of risk. The results for this backtesting report gave this system a profit factor of 3.61. This means that over the long run, this system will provide positive returns.

For a comparison point, 、 Triple Moving Average Crossover System only had a profit factor of 1.10, so the Moving Average Crossover System with RSI is likely to be three times more profitable. This means that using a larger number for the fast moving average and adding the RSI filter must be filtering out some of the less productive trades.

These numbers are further supported by the fact that the average profit was just over twice as large as the average loss. しかし, despite these positive ratios, the system did suffer a maximal drawdown of almost 40%.

Sample Size

The fact that this system gives so few signals is both its biggest strength and its biggest weakness. Placing fewer trades and holding them for longer periods of time will keep transaction costs from becoming a factor. しかし, analyzing 14 trades that occurred over seven years could lead the results to be skewed because of サンプルサイズが小さいです.

I am curious how this system would have performed if it was traded across a dozen different currency pairs over the same time period. Furthermore, how would it have performed if the backtest went back 50 years or tested the system on stock indexes or commodities. There is clearly positive stats to warrant further exploration of this system, but it would be foolish to trade real money based on the results of 14 取引.

Trading Example

An example of this system at work can be seen on the current chart of the FXI. Around March 18 of this year, 、 30 day SMA crossed below the 100 日 SMA. At that time, the RSI was also below 50. This would have triggered a short position somewhere just below 36. The initial stop would probably have been placed above the recent high at 38.

By mid-April, the price had dropped to 34 and we would have been sitting on a nice profit. The price then rebounded to almost trigger our initial stop at 38 in early May before crashing almost all the way down to 30 at the end of June. It has since bounced back to the 34 範囲.

At no point during any of this action did the 30 day SMA cross back above the 100 日 SMA, and the RSI remained below 70. したがって, neither of those would have triggered an exit. While the price came close to our initial stop, it did not quite get there, so that would have kept us in the trade as well.

The only thing that could have caused an exit would have been the trailing stop, which would have depended on how much volatility we set it to allow for. It is still to early to say whether we would want to have been stopped out or not.

About the RSI Indicator

The RSI indicator was developed by J. Welles Wilder and was featured in his 1978 本, New Concepts in Technical Trading Systems. It is a momentum indicator that oscillates between zero and 100, indicating the speed and change in price. Many momentum traders use RSI as an overbought/oversold indicator.

RSI is calculated by first calculating RS, which is the average gain of the last n periods divided by the average loss of the last n periods. The value for n is generally 14 日.

RS = (Average Gain) / (Average Loss)

Once RS is calculated, the following equation is used to make that value into an oscillating indicator:

RSI = 100 – [ 100 / (1 + RS) ]

This will give us a value between zero and 100. Any value above 70 is generally considered overbought, and any value below 30 is considered oversold. しかし, since this system is a trend following system, overbought and oversold do not have their usual negative connotations.

以下の下でファイルさ: 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: crossover system, 移動平均, RSI

RSI 25/75 復帰システムを意味します。

7 月 18, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

RSI 25/75 平均返還システム相対力指数を使用して、在庫になる相場の売られ過ぎか下げ相場の買われ過ぎを判断するには. それは最後の数日間だけ迅速に取引を目指してください。. 歴史的な証拠はシステム上で収益性の高いことを示しています 70% その取引の, 同じくらいのログ 1% それぞれの肯定的な貿易で利益を得る.

システムについて

システムは、彼らの本でラリー ・ コナーズおよびセザール アルバレスによって出版されました。 高い確率で ETF 取引: 7 あなたの ETF の取引を改善するためにプロの戦略. その本の中, 彼らは RSI インジケーターの標準のための期間を調整することをお勧め 14 ダウン 4 そのインジケーターの端は劇的に増加します。.

システムを使用して、 200 日単純移動平均 (SMA) 長期的傾向を決定するには. その後、, それの上昇で市場は、rsi は指標を下回るいつでもロング ポジションを信号します。 25. RSI の上で交差するときは、その位置を終了します。 55. Downtrending 市場の, システムはショート ポジションに入ります、RSI を上回った場合 75 RSI を下回ったときの位置の出口 45.

システムのルール

行く長いとき:

価格 > 200 SMA

RSI < 25

ときに急に行く:

価格 < 200 SMA

RSI > 75

長いときを終了します。:

RSI > 55

短いときを終了します。:

RSI < 45

バックテスト結果

自分の本で, コナーズ、アルバレスの backtested でこの戦略 20 各 ETF の終わりまでの当初から Etf 2008. 合計があった 786 貿易信号のリターンの平均長の側に 1.48% 1 トレード当たり. 取引の平均の長さ 6.2 日と 82.2% すべての取引が受賞.

短い側の, 383 取引シグナル. これらの取引の利益を平均化 1.26% 1 トレード当たり, 各貿易の平均を持続させます。 7.4 日と 68.1% これらの取引の勝者だった.

システムを公開、パフォーマンスが変わってだろう疑問に思う, ブロガー サンス預言者テストの初めからシステム 2009 9 月まで 5, 2012 ロングとショートの両方のシグナルを取引. 年次がシステムにログインしていることを示した彼の結果を返す 7.78% ドローダウンと 13.38%. システムがの受賞者を輩出することが指摘 73.44% その取引の.

システム解析

我々 が覆われている他の平均回帰システムをに比べてください。, RSI 25/75 システムをアウトパ フォームすることができると思われる、 3 日高/低システム, ではなく、 複数日の平均回帰システム. すべての 3 つのシステムの結果が非常に似ています。. 迅速に取引の多くを通して小さい利益を蓄積します。, 彼らはこれらの取引に非常に高い成功率を持って.

このシステムの問題は、他のすべての平均回帰システムと同じ, それは壊滅的な損失を撮影するにあなたは開いたまま. その点で, これらの復帰システム マルチンゲール システムに実際にかなり類似している意味します。. 彼らはほとんど常に利益を生む, 黒い白鳥が現れる場合を除く. RSI は最終的に取引を終了する中間に戻ってくるつもりです。, 通常より迅速にこれを行うと. しかし, それが取るすべては完全に一掃するそれ doesn't 1 つの時間.

改善のためのアイデア

以前の平均回帰システムの両方の, 私は停止損失のコンポーネントを追加、結果にどのような影響が見て興味ことを提案しました。. 同じこのシステムの真の保持します。. 各位置の停止損失の順序を設定することができますあなたの欠点をガード, しかし我々 はどのように多くの取引は、最終的に利益になる前に私たちのピット ストップを打つ必要がある知っているしないでください。.

複数のシステムを取引パッケージの一部として平均回帰システムを取引論及しています。. いくつかの異なるシステムを打破し、彼らが最も成功する可能性があります、それらのそれぞれを交換する方法を決定した場合, おそらく、エッジを得ることができます。. もう一度, これは、広範なテストが必要.

私のテストに興味があるもう一つのアイデアだろうそれぞれの貿易で時間制限を置くこと. 負けトレード数は平均トレードの長さよりも長く続いたを探るは興味深いだろう. おそらく我々 は大きな損失になる前に小さい損失を撮影できた長さを見つけることができます。.

スパイの例

スパイの現在のグラフがこのシステムの素晴らしい例を提供します. スパイは、その 200 日 SMA, だからそれは上昇基調です。. その RSI 指標が下に浸漬 25 6 月に 2 回. これらの取引のそれぞれが終了されている利益で数日後に戻って上昇 RSI として 55 両方の時間.

SPY RSI Mean Reversion System

信じられないほど小さなサンプル サイズのちょうど例である覚えておいてください。. システムは確かに毎回のように実行を保証されません。.

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