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Easy Ways To Enhance Simple Moving Average Crossover Systems

11 月 12, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

One of the first types of systems that many people experiment with are simple moving average crossover systems. While there is a wide range of different parameters that quantitative traders can use to build these types of systems, the basic idea behind them is fairly straightforward. This is what makes simple moving average crossover systems so appealing.

One of the biggest problems with these types of systems is the amount of whipsaws that can be generated when a market is trading within a certain range. Jeff from System Trader Success recently posted a few different ways that simple moving average crossover systems could be enhanced in order to eliminate some of those whipsaws.

moving average crossover strategy

Jeff took a simple moving average crossover strategy on the Euro and looked at different ways to reduce the number of whipsaws.

Jeff began his post by describing the baseline crossover system he would be using:

Our baseline system will consist of two simple moving averages (SMA) executed on a daily chart of the Euro futures.

I’m picking the Euro because it has demonstrated solid trending characteristics as opposed to the stock index markets which tend to be mean reverting.

If you will recall, signals are generated when a faster moving average (trigger SMA or trigger line) crosses a slower moving average (slow SMA or slow line).

Jeff sets his slow moving average to 50 and his fast moving average to 3 and backtests the simple system from May 2001 through the end of September 2013. The results indicate a profitable system that struggles with whipsaws at times.

The first method that he suggests to improve this is a delayed entry. He suggests waiting ten bars after the signal and then entering on the eleventh as long as the fast moving average does not cross back below the slow moving average. This forces the system to confirm its signal before taking a position:

The idea behind this method is if a new bull market is about to start, price should not fall back below the slow SMA.

要するに, it’s another way to measure the amount of conviction for the next market phase. しかし, we will keep the exit the same

The results of this method reduce the overall profitability of the system, but also eliminate almost all of the whipsaws. The resulting equity curve is much smoother.

The next improvement Jeff suggests is another way to require confirmation of an entry signal:

たとえば, picture another band above the slow SMA that is 1 ATR above the slow SMA.

In order to open a new long position we require the trigger line to penetrate that ATR band above the slow line.

Now picture another band that is one ATR below the SMA.

This band represents our short trigger when we open a short position. We hope to eliminate some whipsaws by delaying our entry and forcing the market to show us some strength.

This method results in an equity curve that is somewhere in between the original and the first enhancement. This method allows the system to keep most of its returns, while reducing the volatility slightly.

Another method Jeff suggests is implementing a delay with a time decay feature:

Often you will notice a string of whipsaws on a moving average crossover system right after a great winning trade was closed. The market apparently is now morphing to a range bound market and will likely do this for sometime.

しかし, as the days or weeks wear on the likelihood of a breakout probably increases. Thus maybe we can reduce the delay amount as time goes by. After the close of a successful trade we begin looking for the next cross with our default X bar delay.

One final suggestion Jeff makes to enhance a simple moving average crossover system is probably the most obvious idea:

Maybe only taking long trades during a bull market or taking short trades during a bear market would improve results. This would be an interesting and simple test to perform.

None of these ideas on their own warrant the trading of real capital. しかし, they do a great job of encouraging traders to think about different ways to enhance their systems. The most successful systems are often very simple strategies that contain just a few key enhancements.

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: crossover strategy, ユーロ, SMA

SPY and Dojis

10 月 10, 2013 によって ショーンオバートン Leave a Comment

Everyone here knows that I’m a fan of the dumbest possible strategy. The less complex that rules are, the easier it is to understand when something inevitably breaks.

、 SPY and Doji strategy from paststat most certainly fits the bill. The SPY is the ETF that tracks the S&P 500 index.

They tested a simple idea: does a doji on the SPY contain any predictive value? The short answer is a qualified yes.

The dojis offered no predictive value on their own. しかし, teaming them up with a 200 period moving average showed much better results. Use the location above or below the moving average showed a clear relationship between profit and loss.

SPY Doji

So am I not touting this to all my readers? The biggest problem with a strategy like this is the sample size: there are only 40 trades in the largest sample. Some of the posted results only analyze the outcomes of 12 取引. That’s not a strategy. It’s hardly an observation, いずれか.

What I do like about the idea is that it hightlights something fundamental about how the stock market works. I always think of it as a pair trade. You buy 1 unit of stock for every X dollars of currency.

You’re really pair trading two asset classes: one is a stock, the other is dollars. The flow of the forex market dominates stocks. A surge in dollar strength almost certainly anticipates a down day in stocks.

The fits and starts of the forex market lead stocks to crawl their way upward. Bull markets last for years and years. Unless you’re counting Fed days, there’s no particular move that dominates in stocks.

SPY Strategy Idea

Contrast that with bear moves and the difference is night and day. Everyone knows about the 1987 crash when the market crashed 22% in a single day. Our more recent crisis in 2008 inflicted similar damage over a period of weeks.

Price crossing the moving average is one of my favorite strategies. It’s dummy proof and I’ve seen it work in several markets, especially forex commodity crosses.

The SMA filter that paststat applied in the doji strategy might just make for a better daily trading strategy altogether. I’d even be tempted to ignore the long trades and take short only signals. A simple filter like the put-call ratio might help filter out the worst of the noise trades.

What I like even more is that it’s a strategy that could apply in today’s market:

  • The stock market is trading on record margins of debt
  • Selling the idea of a crisis isn’t hard with the potential US default looming

We’ll have to take a look at this in more detail tomorrow.

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: default, doji, ドル, 外国為替, レバレッジ, 移動平均, SMA, スパイ

破滅のシステムのリスクを評価

5 月 9, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー 2 コメント

何があなたのシステムがあなたの全体のアカウントを吹くオッズです。? おそらく多くのあなたが思うよりも高い.

破滅のリスク

リスクは、正常な取引の最も重要な要因の一つ. リスクの問題は、それを複数のレベルで、します。. 多くのトレーダーがどのくらい彼らが任意の 1 つの貿易のリスクを喜んでを判断することができる点に進化することが. 問題は、ほとんどのトレーダーがそこに停止.

あまりにも多くのトレーダーも可能性を考慮します。 爆破 自分のアカウント. これは確かに私は私のキャリアの早い段階で対処問題. ときに始まったばかり, あなたは成功が簡単に見つけることを信じるほど世間知らずです。. 私今まで自分のアカウントを失うことの近くに来るとは思わなかった. 私はこれまでも連敗とは思わなかった.

risk of ruin

それはあなたのアカウントが爆発するまでの時間の問題だけ?

我々 が進化するにつれて, ドローダウンがあるすべてのシステムを学びます. すべてのトレーダーは、いくつかの点で苦労します。. 取引の最も重要なレッスンは、別の日貿易に生き残るために. これを行うために, 私たちはすべてを失うことの確率を計算し、我々 は生き残ることができることを確認するために私たちの取引を調整する必要があります。. これはなぜ我々 は破滅のリスクを研究.

破滅のリスクの 3 つのコンポーネント

  • 比を獲得 – 歴史的なバックテストに基づいて予想される勝ちトレードの割合.
  • 報酬比 – 負けトレードの平均損失で割った値勝ちトレードの平均利益. ショーンはまたこれに R を呼び出す複数.
  • 資本を危険にさらした % – ある特定の貿易上のリスクでお使いのシステムを置く資本金の額.

これらのコンポーネントの対話方法

一度これらの 3 つのコンポーネントを持っています。, テーブルを使用して破滅のリスクを調べるは簡単です。. 理想的な状況はリスクが破滅にできるだけ近い 0. 身の破滅のリスクが 0 より大きい場合に、, それを改善するために 3 つのコンポーネントのいずれかを調整できます。.

あなたがほとんどの制御コンポーネントは、% の資本を危険にさらした. 単にあなたの位置サイズを調整する、大幅にリスクを軽減します。. この場合の欠点は、あなたがまたあなたの利益が調整されること.

他の選択肢はあなたのエッジを改善する方法であなたのシステムを微調整するには. これは勝ちトレード システムを期待することができます。 の割合を増やすことによってまたは報酬の比率を増やすことによって行うことができます。. 負けトレードの損失以下勝ちトレードでより大きな利益を持っていることによってどちらか、報酬の比率を増やすことができます。. これらのコンポーネントがあなたの制御の外の多くの要因があるので、調整が難しく.

使用して私 10/100 SMA システム例

私は最近、単純な移動平均システム backtested. そのシステムの歴史的なバックテスト データを使用, 破滅のリスクを計算することができます。. された非常に簡単なルールを持つシステムを設置. それは長いを確立するときの位置、 10 日 SMA の上で交差、 100 日 SMA し行くときを現金に、 10 日 SMA を切った、 100 日 SMA.

スパイ上のこのシステムを歴史的にバックテストの結果に基づく, 私はについての有益なことを発見 41% その取引の. その勝ちトレードがより少し 4 その負けトレードの倍, それを置くことができますので、 4-1 カテゴリ.

破滅のリスク表によると, 私はこのシステムとリスクを使用していた場合 1% それぞれの貿易で私の資本の, 破滅のリスクになります。 0. これまで明確なことはないです。, 私はこのシステムを取引した行くこと非常に小さなチャンスがあるが、. 問題, しかし, このシステムはまた標準的な購入をたたき出すし、戦略を保持する失敗は、します。. そこも問題になるシステムの勝利の比率を下回った場合 30%. それが発生したかどうか, 破滅のリスクにジャンプ 100%.

以下の下でファイルさ: お金を失うことを停止します。 タグが付いて: パーセントを危険にさらした, 破滅のリスク, SMA

ダフ屋 EA

3 月 5, 2013 によって ショーンオバートン 88 コメント

私はスキャルピング戦略に偶然ように見えます. 専門家アドバイザーの経緯を気にしない人のためのページの上部にある規則を掲載.

警告: この EA できませんおそらく広いスプレッドで利益を得る. この場合あなたのブローカーのスプレッドの方法と実行スリッページ平均に従っていない以上 2 ピップ.

ダフ屋 EA 取引ルール

グラフ: ユーロドル 5 分
SMA 期間: 200
移動平均線乖離率: 1.0% SMA の
スタイル: カウンター トレンド ダフ屋

入力規則

価格を越えるし、下のエンベロープの下を閉じる場合, その後、市場で購入します。.

価格を越えるし、上のエンベロープの上で閉まる場合, 市場で短い販売します。.

終了ルール

価格を越えるし、下のエンベロープの上で閉まる場合, その後、市場で長い間終了します。.

価格を越えるし、上のエンベロープの下を閉じる場合, 市場で短い終了します.

それは出口のようにダフ屋の戦略がエントリの同じ封筒を使用します。. 移動平均の周りの距離の分布は、価格が SMA を遠くまで粘着.

Scalper EA trade examples

NinjaTrader からスクリーン ショットを示しています下のエンベロープの周りに出入りする取引

メタト レーダーのコードを取得します。 4 または NinjaTrader



なぜこの戦略は、

取引戦略移動平均交差価格に基づいて範囲を明らかにしようとしたこの研究の本来の目的. ほとんどのトレーダーはピップの観点から距離を考える.

ピップが一般的なコンテキストで有効. ピップに基づいた戦略をモデル化の問題は、時間をかけて 1 つのピップの動きの意味を変更.

極端な長さにアイデアを生かし, ピップの価値 1999 ときユーロ発売 0.80 ほとんどの今日の価格と比較します。 1.30. ような考えの意味を修正する割合する議論を保つ 100 時間の長い期間にわたってピップ.

移動平均を基準にして価格が一般的にどのように動作を視覚化します。. 私のプログラミングのチームを書いたカスタム NinjaTrader インジケーターを収集し、Excel スプレッドシートでデータを分析. Excel から離れて価格を伸ばす頻度のグラフを描画することができます、 200 期間の単純移動平均.

Distribution of prices from SMA 200 on EURUSD M5

SMA から割合距離の頻度 200 EURUSD の.

曲線の傾き曲がるように価格が移動平均から拡張. 水平軸に沿って右に左に移動すると, 斜面はまで急 0.75%. 曲線形をその時点で変態行為. 直線の傾きはその時点から大幅に平坦化します。.

大きな斜面が価格のどこが、ここを次のバーになることを意味します。. フラット ラインを意味する価格がどこにでも行くことはないです。. 距離はそのレベルで粘着.

意味をなさない移動市場の皮むき. 我々 はの粘着性がある価格条件を特定するときだけです。 1% 移動平均からダフ屋 EA を実行されている感覚になります.

ダフ屋 EA のバックテスト結果

データを使用して NinjaTrader で戦略を開発しました。 2011. 私のブラインド期間だった 2012, 戦略開発に見たことがないデータだった. それは純粋です 前方を歩く テスト.

スプレッド コストなしの結果

利益: $5,740 上 108 取引の取引 1 信号ごとに標準的なロット
プロフィットファクター: 2.18
精度が 95 パーセント: 83.33%

Scalper EA backtest, no spreads

NinjaTrader バックテスト, M5 EURUSD 2011 取引コストなし

結果 2 ピップ ・ スプレッド コスト

利益: $1,420 上 108 取引の取引 1 信号ごとに標準的なロット
プロフィットファクター: 1.24
精度が 95 パーセント: 65.74%

Backtest results with spread

A 2 pip スプレッドが大幅にパフォーマンスの重量を量る

ダフ屋 EA は 2 つの仮定に非常に敏感: スプレッドとスリッページ. 私は誰にもこの方法論の適切な実行と評判の良いブローカーで取引と仮定します。. Backtests が広がりと平均すべりの両方を組み合わせて、コストであると仮定します。 2 ピップ.

あなたのブローカーが実行され、その中でスプレッドを提供しない場合 2 pip ウィンドウ, この戦略を交換しないし. 私は歩く距離を受賞を期待しません。.

スプレッド コストをかけずウォーク フォワード結果

利益: $1,960 上 34 取引の取引 1 信号ごとに標準的なロット
プロフィットファクター: 4.38
精度が 95 パーセント: 88.24%

Walk forward backtest

NinjaTrader バックテストから歩いて前方の結果を示しています 2012 ユーロドル M5 に.

何の皮むきです。?

皮むきと短期トレード スタイルは、します。. 利益は非常に小さく、時間の大部分を発生します。. 損失が起こるとき, 彼らは典型的な勝者の数倍する傾向があります。.

高勝数を引き付けるすべてのストライプのトレーダー. 一貫して収益のアイデアになりますより多くの楽しみを取引と魅力的な. 経験を持つトレーダー, 必然的に損失を被ったトレーダーを意味します。, また魅力的な割合が高い勝率を見つける. 感情的な苦しみをはるかに困難になります.

スキャルピング戦略トレーダーを集めている感情的なコンポーネントが非論理的なビジネス上の決定につながる. トレーダーが利益を期待する長期必要上頻繁に勝つための必要性を配置します。.

あまりにも多くの皮むきエキスパートアドバイザーを高い勝率にタップします。. ほとんど失敗頭皮にそれが理にかなって理由明確かつ明白な理由を提示するには.

EURUSD は通常コストします。 $2 ミニの多くを交換するには. 多くのダフ屋の間狭い利益目標を設定します。 1-5 ピップ, 価値があります。 $1-5.

トレーダーを費やしています。 $2 ように $1-5. これは通常の業務があった場合, ゲームの終わりになるだろう. あなたが勝つ. ゲームはされる取引の数によってのみ制限します。.

取引, 他の企業とは異なり, 損失の結果頻繁. それは非常に無料で取引を勝つことができるが、コストを入力画像を失う専門家のアドバイザーを構築することが可能.

最良の例はダフ屋 EA backtests の違い 2011. 最初のテストの % の精度を示した 83% 普及などなし. 精度を低下 2 番目のバックテストにスプレッドを追加します。 65%.

Scalping almost crosses the goal line

取引コストは、皮むきのすべての違いを生む. 多くの皮むきのライブ戦略と取引コストに基づく金型.

精度を落とした彼らのシミュレートされた賞金からスプレッド コストを減算するすべての取引があったので. 利益から損失のための反転トレード数、 2 ピップのスプレッドはどのように多くの取引を示す余白の狭いによって利益を得て. 利益率は狭くなります, 敏感な戦略は、コストを広めるためのなります。.

私は戦略で他のアイデアを検討している必要がありますと思う? コメント セクションの下で改善するためにいくつかの方法を提案します。.

アフターの考え

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SMA に至るまでください。 200 ウォーク フォワード結果

2 月 25, 2013 によって ショーンオバートン 4 コメント

We have come a long way. The original group trading strategy anticipated the need to resort to a complicated money management strategy. A simple range trading strategy emerged that made complicating steps unnecessary.

Testing from 2011 showed the best chance of earning a profit came from the following settings on the EURUSD:

  1. 30 分チャート
  2. Price exceeds 1.5% or more of the 200 SMA
  3. Buy/sell at market on an expectation of reverting to the SMA

The tests showed a hypothetical net profit of $1,310 取引 1 信号ごとに標準的なロット. Assuming that you’re comfortable using 10:1 レバレッジ, that makes for an annual return of 13.1%. Higher leverage increases the return at increased risk. Lower leverage decreases the return at decreased risk.

Walk forward results

The walk forward results are profitable! That is a huge relief, especially given the amount of effort put into the research.

The thing that disappointed me the most, しかし, is the huge drop in the number of trades. The original strategy placed 60 trades in a 12 ヶ月の期間. The walk forward test only traded 22 回.

Equity curve of a walk forward test

The equity curve shows a substantial time lag in between trades. The blind test shows a profit.

The equity curve makes it obvious that nothing happens for large periods of time. Over six months pass between the first trade on January 19, 2012, and the next trade on June 29.

その後, the pace really picks up. 9 月 2012 showed the most activity with 12 合計取引 – more than half of the year’s activity happened in that individual month.

The gross outcome is a profit of $580. The cost of trading, assuming a 2 ピップのスプレッド, は $440. The final return is $140, or a 1.4% return on 10:1 レバレッジ.

Metrics

ウォーク フォワード結果

The results for the walk forward tests, as shown in NinjaTrader

Trading efficiencies of the 2012 walk forward results

The entry efficiency of the walk forward test through 2012.

The entry efficiency

The exit efficiency of the walk forward test through 2012.

The exit efficiency

Analysis

The substantial drop in the number of trades relates to something that we already knew. The trading strategy needs volatility in order to find trading opportunities.

Whenever volatility drops, which forex brokers bemoaned at the 外国為替の有力者 conference in London, the number of trading opportunities drops, あまりにも.

The walk forward test indicates that this is a great strategy to keep in my pocket for when volatility picks up later this year. It held up on blind data. Although the higher profit facotr likely results from the small sample size, it feels reassuring when the metrics improve on the blind data.

I allowed myself to cheat slightly where I tested the 1% setting in 2012 代わりに 1.5%. The performance showed a similar drop in the number of trades and in the profit. 重要なこと, しかし, the numbers in that sample set improved.

I like this strategy because it is stable. Changing the setting from 1.3% 宛先 1.5% does not cause a drastic U-turn in the performance. 他の言葉で, it’s steady and predictable.

I would feel far less confident in the outcomes if minor changes in the settings yielded enormously different profits or losses. Violent shifts in outcomes from small changes relate to chaos theory. That’s not a desirable trait in an algorithmic system.

Future improvements to the strategy might relate volatility to the entry setting. When volatility is low, 、 1.5% threshold might lower to 1%. As volatility rises, a band of 2% might yield better outcomes in extreme scenarios. An obvious next step would be to relate the movement of the band to the volatility of the EURUSD itself.

アフターの考え

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初期の戦略アイデア
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研究計画
初期 backtests の厄介な驚き
範囲の取引の試み
範囲の取引結果
移動平均エンベロープ ダフ屋

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SMA 200 範囲の戦略

2 月 5, 2013 によって ショーンオバートン Leave a Comment

SMA を評価した後 200 M1 チャート上の復帰のアイデア, 戦略が利益を得るためにより高い時間枠を必要なことに気づいた. 取引コストがはるかに高すぎる場合.

下軸が SMA から価格のパーセンテージ距離を示しています 200. 縦軸に価格が移動平均からの距離を実現する周波数が含まれています.

これらのグラフについての最も興味深い観察は時間枠拡大に伴い、ラインの形の変更方法. M30 チャートの水平スケールをマッシュドので効果の一部が隠されています。.

時間枠が増加するにつれて曲率の量を減少させることを明らかにする完全なサイズまでそれらを吹く. プロットより高い時間枠の直線のようにより多く見える.

M5 frequency

M5 グラフ距離周波数プロット.

M15 チャート上の価格割合距離

M15 チャート上の価格割合距離

M30 price percentage distance from SMA 200

M30 EURUSD チャート上の価格割合距離

実行可能な戦略

最後に M30 チャートにそれを作ったときに最良の結果が飛び出した. パターンは明白です. 潜在的な収益性の期間が増加するとジャンプします。.

私は M5 の識別最適な候補, M15 ・ M30 チャートすべて合わせて曲線の変曲点.

M5 結果

M5 Zero crossing results

交差の結果、 200 M5 グラフの SMA

0.33% M5 SMA 200 crossing

達することの結果 0.33% 離れて、 200 M5 グラフの SMA

0.5% M5 SMA 200 results

達することの結果 0.5% 離れて、 200 M5 グラフの SMA

1% M5 SMA 200 results

達することの結果 1% 離れて、 200 M5 グラフの SMA

M15 結果

Zero crossings of M15 SMA 200 results

ゼロ交差上の結果、 200 M15 グラフの SMA

0.5% M15 SMA 200 results

達することの結果 0.5% 離れて、 200 M15 グラフの SMA

1% M15 SMA 200 results

達することの結果 1% 離れて、 200 M15 グラフの SMA

1.5% M15 SMA 200 results

達することの結果 1.5% 離れて、 200 M15 グラフの SMA

M30 結果

Zero crossings of SMA 200 on M30 charts

ゼロ交差の結果、 200 M30 チャートの SMA

0.5% M30 SMA 200 results

達することの結果 0.5% 離れて、 200 M30 チャートの SMA

1% M30 SMA 200 results

達することの結果 1% 離れて、 200 M30 チャートの SMA

1.5% M30 SMA 200 Results

達することの結果 1.5% 離れて、 200 M30 チャートの SMA

結論

赤の最後の項目を強調表示. 取引コストを克服することができます最初の候補のように見えます. Backtests のどれもは、最終的な結果の普及.

私は最高最後のシナリオの滑りとすべての後取引と間違って行くが平均であると仮定します。 スプレッド の 2 ピップ EURUSD. ありました 60 候補者戦略で取引とそれぞれの貿易は、 1 標準ロット. つまり、コスト $20 で スプレッド 1 トレード当たりのロットごと * 60 取引 = $1,200 コストの.

高い時間枠を評価したいです。. 問題は既にするが制限しています。 60 私たちの貿易黒字のセットでの取引. データから何かを推定する機能が排除半分以上の潜在的な取引を切断. M30 は戦略のための道路の終わり.

戦略の連結売上総利益が $2,510. 後コスト, それはの利益を置く $1,310.

真の問題を得るために必要な資本を外挿することは $1,310. 取引バックテスト 1 信号ごとに完全な標準ロット. ここで堅く、速い規則がないです。. 戦略に絶対的な最小床を設定します。 $5,000. それはおそらく、あまりにも低, それは、少なくともいくつかのドローダウンを扱うことができるが、. それはレバレッジを置く 20:1 理論的な利益 2011 で 26.2%.

私は個人的に完全多くの取引とは見なさない未満 $10,000 開始残高. それは、潜在的なリターンを置く 13.1% 多くの健康だと.

また, 戦略が上下にスケールすることができますを覚えています。. 割合を返し、開始残高と取引のロットを比例して減らす場合、レバレッジが変更されませんでした。. A $1,000 ミニロットの取引アカウントを達成、 13.1% リターン $131.00.

次のステップは上の戦略を評価するため、 前方を歩く 基礎, 次の数週間でやるつもり.

関連記事:
取引戦略グループ – 取引ルールと考えの起源を説明するシリーズの最初.
時間枠 – M1 チャートに関連する問題を考え出した

アフターの考え

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初期の戦略アイデア
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研究計画
初期 backtests の厄介な驚き
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移動平均エンベロープ ダフ屋

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迷惑なバックテストサプライズ

1 月 22, 2013 によって ショーンオバートン 2 コメント

The first backtest results are in from segmenting my price-SMA cross forex strategy. Looking back, I really should have pre-researched this idea before publicly moving ahead. Look before you leap!

I rediscovered the same irritating problem that wasted 2 months of my life back in March 2012. I’m more irritated about finding the same results again than anything. If you were able to trade crosses over the SMA 200 without the スプレッド, the strategy makes gobs and gobs of money.

The idea led to using SMA 200 price crosses to trade with limit orders for free using BBBO (Best Bid Best Offer). That fell flat after orders received an 80% fill rate at multiple brokers. It needed 95%+ fill rates in order to work.

Equity curve EURUSD

The strategy looks deceptively appealing. It’s completely useless.

Real world trading costs including the spread and slippage works out to something like 2 ピップ EURUSD. The strategy traded 29,132 times on the M1 chart to earn a profit of $118,970. The problem is that the 2 pip spread cost would have cost $582,640. The pretty equity curve costs $4 for every $1 of profit. よくないです.

Trade report for all sma price crosses

The price crossed the 200 period simple moving average more than 29,000 times in 2011.

The SMA distance curve analysis didn’t turn out as I expected. There were far fewer trading opportunities away from the moving average than what I predicted – the SMA is stickier than I previously thought. No matter where I looked, the strategy always spent more money on trading costs than it earned. I posted all of the images here for the sake of thoroughness.

I’ll be moving this up to the M5 chart in the next round of tests. Everyone can say a loud, “I told you so!”

Trades entering at ±0.1% away from the SMA 200.

Trades entering at ±0.1% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.2% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.2% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.3% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.3% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.4% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.4% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.5% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.5% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.6% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.6% away from the SMA 200.

The next step is to take a quick look at the M5 charts to see if I can make the basic idea viable there.

アフターの考え

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初期の戦略アイデア
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研究計画
初期 backtests の厄介な驚き
範囲の取引の試み
範囲の取引結果
移動平均エンベロープ ダフ屋

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時間枠

1 月 10, 2013 によって ショーンオバートン Leave a Comment

グループ取引戦略に関するフィードバックは驚異的でした! 私の意見のような幅広い範囲の非常に多くのメールを持っていたことがありません. あなたの応答との考えのためにすべての人に感謝します.

多くの人々は私の一部に明らかな見落としを指摘しました: これはタイムフレーム戦略の使用はなります? あなたが心臓発作を持って前に, 私を聞いてください。. グラフ上の注意事項 (以下の再発行) 曲線は本当にまで外側にキックしないこと 0.3% 以上. 現在のユーロの USDの価格で, それはの動きです 39 ピップ (0.3% * 1.3000). 私は、グラフを作成するには、M1チャートを使用しました. 戦略, あまりにも, その信号用のM1チャートを使用します。.

EURUSD price distance from SMA 200

グラフは、周波数に対するSMAからの価格のパーセントの距離が表示されます (すなわち, 価格はこの遠くからどのくらいの頻度であります 200 SMA?)

 

M1チャートを検討するもう一つの理由は、年間取引回数であります. 価格は上または下に費やしているバーの数の平均 200 SMAは、… 200 バー. これは私が今年初めに実施した調査に基づいています. 約あります 386,000 年間取引分. の平均値であることを割り 200 M1の交差間のバー、あなたは最大を得ます 1,930 年間取引 (386,00/200).

私はのみの取引の割合を取って見ています. 場合 20% 十字架の望ましい機会をもたらします, それです 386 年間取引. アクティブながら, それはほとんどクレイジーです. 386 一日あたり〜1.5取引に年平均あたりの取引.

あなたが時間枠に追加する価値があるものが表示される場合は、以下のコメントを残します.

アフターの考え

このシリーズは、最終的に収益性の高い取引戦略につながった. 旅を読むしたい場合, 記事を順番に読んでほしい

初期の戦略アイデア
時間枠
研究計画
初期 backtests の厄介な驚き
範囲の取引の試み
範囲の取引結果
移動平均エンベロープ ダフ屋

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取引戦略グループ

1 月 4, 2013 によって ショーンオバートン 42 コメント

フランシス・D. オーストラリアから私のオフに異なるEAのアイデアをバウンスするのが好き. 彼は、最新の電子メールに長いか短いのどちらかである信号から二重の損をしたばかりの恐怖を述べました.

この種の問題は、すべての時間を発生します. 私は最初の移動平均の上に価格十字架をフェードシンプルな戦略とそれを検出しました. たび価格十字架と移動平均の下に閉じ, 長い行きます. ショーツは同じ規則に従います. それは私が常に提唱愚かな単純な範囲の取引戦略のようなものです.

SMA Range Trading Rules

価格が下に交差したとき購入 200 SMA. 販売と価格は戻って上記交差したときに短い行きます

上記の例では、フランシスは文句同じことを強調し. どこにも行かせず、移動平均の周りの価格山車.

ランダム成果

SMA上記価格交差点に基づいて取引が損益分岐近くで出てきます. 受賞者は約発生します 66% 時間のと敗者の三分の一サイズであります. このような戦略は、どちらも作ることも、取引コストを無視したときにお金を失います.

戦略の受賞者の大半は小さな小さなされています. それはSMAに最も近いときは常に戦略は、その最大の機会に遭遇. 遠くにそれが行きます, それは間違った道を進んで保持可能性が高いです.

取引を反転すると、まだランダムな結果をもたらします. 唯一の違いは、勝者がに落ちるということです 33% 精度, しかし、平均的な勝者は今 2:1.

取引戦略の誕生

私はいつもスケーリング戦略が結果に影響を与える可能性があるか疑問. 戦略は、機会が最小になるとき勝つために最も可能性がある場合, 戦略は、市場に悪影響を移動すると、その位置のサイズを小さくしようとすると何が起こります?

別の方法として, それは位置にすべての小さな勝者とスケールでパスを取る場合何が起こります? [はい], それは敗者に調整されます, それはまた、結果の勝者を大きくする必要があります. 質問はその後、敗者の救済へのスケーリングとするときのレートを決定する方法になります.

ありがとう, フランシス! 新しいブログシリーズが誕生. 今、私は取引に拡張することを決定したこと, 私はいつ、どのようにそれを行うことを選択する必要があります.

洞察力や特別なものは何も心に跳ね上がっていません. 私は視覚的な人間です, 私はNinjaTraderを使用してExcelでほとんどのグラフを作成する午後の大半を過ごしました. 何簡単なプロジェクトとして開始すると、常に自分自身に成長します. それはほぼ取りました 4 時間情報を取得し、正しい書式設定します.

EURUSD price distance from SMA 200

グラフは、周波数に対するSMAからの価格のパーセントの距離が表示されます (すなわち, 価格はこの遠くからどのくらいの頻度であります 200 SMA?)

価格からさらに移動すると、私は取引にスケーリングを気に 200 SMA. 上のグラフを見てから私の本能は、私は変曲点に焦点を当てるべきであると言います. 曲線は、周りの素敵な屈曲部を形成し 0.3% 離れSMAから. 私が取得するまで、たぶん私は変曲点での購入を開始することができます 0.6% とか、ぐらい.

何をすればいいと思いますか?

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Buy and Hold Gold

12 月 11, 2012 によって ショーンオバートン Leave a Comment

I came across a paper entitled A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation by Mebane Faber. This paper appears to have been extremely popular over the years. Reading through the contents and reviewing the charts, I loudly wondered if the strategy might apply to gold.

Rules for buying gold

The idea is very simple. Taken directly from the paper, the rules are:

BUY RULE
Buy when monthly price > 10-month SMA.

SELL RULE
Sell and move to cash when monthly price < 10-month SMA.

1. All entry and exit prices are on the day of the signal at the close. The model is only
updated once a month on the last day of the month. Price fluctuations during the rest of
the month are ignored.
2. All data series are total return series including dividends, updated monthly.
3. Cash returns are estimated with 90-day Treasury bills, and margin rates (for leveraged
models to be discussed later) are estimated with the broker call rate.
4. Taxes, 手数料, and slippage are excluded.

Test results

The tests were done using Kinetick’s free end of day data. The data extends from August 4, 1997 until December 10, 2012.

One thing which drives me crazy about NinjaTrader is that the percent return calculations are so opaque. The actual numbers used a clearly wrong. The buy and hold return for gold is easy to calculate. 、 1997 price was about $350 an ounce. 今日, gold trades near $1,700. The buy and hold return should be in the neighborhood of 385%. NinjaTrader claims that the return is somewhere near 150%. I’ve gone through the charts to confirm that the trades are correct. You can download the gold strategy for NinjaTrader and verify the trades for yourself.

The percent return metric is consistent within the platform, so luckily the exact numbers are unimportant. The only thing that really matters is whether or not the strategy returns a bigger number than the buy and hold approach.

Equity curve of buying and holding gold

A chart of gold’s daily equity curve, extending back to June 1997.

Equity curve of the gold trading strategy

The tactical gold strategy dramatically underperforms the buy and hold return.

Reverse gold strategy equity curve

Pursuing the opposite idea of buying on crosses underneath the SMA10 doesn’t help

The strategy severely underperforms the buy and hold return. The idea held in the paper itself is deeply flawed. Buy and hold is a silly concept. Most of the “返します” in the portfolio stem from long term inflation and the devaluing of the dollar. The prices of the securities rose because the dollar, which you can think of as the counter currency, declined enormously in value over this time period.

さらに, the idea of the price crossing the moving average implies that the trend escapes the moving average. The MA, 実際には, gets dragged along with the price. While this is true with a handful of monster trends, the way that price moves usually work is something along the lines of 10 steps forward, 9 steps backward. The results of the test indicate this.

If the proposed strategy returns less than buy and hold and the total buy and hold strategy returned 150%, then it stands to reason that the total buying return is trades taken by the strategy + trades not taken by the strategy. The test includes what are supposed to be trades not taken by the strategy – the reverse signals. Adding up the proposed strategy’s returns with the returns of the opposite signal only accounts for roughly one third (22% + 34%) の 150% earned. Where did the rest of the money go?

Most of the move happens around the short term moving average. The majority of the move has already happened after the price to crosses and closes above the moving average. The instinct of many novice strategy developers is to move to intrabar signals. Intrabar trading ignores the basic problem; you cannot know whether or not the bar will close above the moving average.

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