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3 移動平均の基本的なアプリケーション

2 月 25, 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として, we design our strategies to make trading decisions based on certain signals. These signals can be as simple, or as complex as we desire.

One of the most basic types of signals that a quantitative strategy will implement is a moving average. While these signals are simple to understand and widely utilized, it is surprising how effective they can be.

moving averages

Whether you use them as trade signals, trend filters, or as parts of other indicators, moving averages are an essential part of quantitative trading.

A recent post on Forex Crunch discussed three ways to use moving averages to generate trade signals. While none of these methods is new to us, the post provided a good reminder that there are multiple ways to implement a moving average in our trading strategies. Each method has a different goal, but they can all contribute to a profitable trading system.

Crossover Entry/Exit Signals

This is the most common way that moving averages are utilized. We have covered plenty of strategies that use moving average to determine when to enter or exit a trade. This is the basis for many trend following strategies.

The basic concept is that when a faster moving average crosses above a slower moving average, an uptrend has begun and the strategy should take a long positions. その後、, when the faster moving average crosses back below the slower moving average, the uptrend has ended and the strategy should exit its position and possibly establish a short position.

One evolution of this strategy is to include a third moving average somewhere between the fast and slow moving averages. This middle moving average will allow your strategy to exit quicker, hopefully preventing giving back profits.

Trend Filters

Another popular application of moving averages is to use a long term moving average as a trend filter for a strategy that uses some other criteria for entries and exits. This can be seen quite often in the mean reversion strategies developed by Larry Connors and Cesar Alvarez.

One simple example of this would be a mean reversion system that only wants to trade short-term dips in the midst of a long-term uptrend. The strategy could use a 200-day moving average to determine the overall trend. その後、, if the overall trend is up, it might use a different indicator, like RSI, to identify short-term oversold conditions.

Smoothing Other Indicators

Moving averages are also used in many different indicators in order to smooth out the data signals. Averaging the signals that an indicator produces enables a trader to eliminate some of the noise to get a clearer picture of what is actually happening in a market.

Two great examples of other indicators that utilize moving averages are the ストキャスティクス と、 MACD Indicator. The Stochastic Oscillator uses the %K line, which is simply a moving average of the %D line, as an entry/exit signal. The MACD Indicator is actually based completely on moving averages.

 

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より良いあなたの戦略時間取引を助けるために3つの指標

1 月 28, 2014 によって アンドリュー ・ セルビー 1 コメント

に見たときに通常行われている最初の提案の一つ 戦略を改善 ある種の傾向フィルタを追加することです. 最も一般的な傾向フィルターの一つは、長期単純移動平均であります (SMA), それは考慮すべき唯一の選択肢ではありません.

市場タイミングトレンドフィルタの多種多様あり, いくつかは、あなたの基本戦略から分析の完全に異なる種類を使用することができます. それは決定するためにあなた次第です, バックテストを通じて, どちらがお使いのシステムに最適です.

アルファを探しているのための彼の記事で, 著者フレッドPiardは、異なる3を比較しました 市場のタイミング指標 それは、すべてのトレンドフィルタとして使用することができます. 何彼の作品についての興味深いたのは指標の一つは、技術的な分析に基づいていたということでした, 1は、基本的な分析に基づいていました, 第三は、マクロ経済要因に基づいていました. これは、オプションの広い範囲を提供しました, それらのすべては、標準的な購入よりも、バックテストで良好な性能とアプローチを開催.

timing trades

トレンドフィルタのような単純なタイミングインジケータを使用することで、利益を増加させ、リスクを減少させるための素晴らしい方法です.

中にSPYのこれらの3つの指標の各フレッドバックテスト 15 1月から年間 2, 1999 1月を通じて 17, 2014. その時に, 買い持ちベンチマークは、年間リターンを生成しているだろう 4.6% 最大ドローダウンと 55.4%.

技術動向フィルター

フレッドが示す技術的な市場のタイミングインジケータは50単位と200単位のSMAを使用しています古典的な金色の十字指標であります. 50単位SMAは200単位SMA以上であるとき、インジケータは強気です, そして、強気の50単位のSMAは200単位SMA以下であるとき.

このテクニカル指標はバックテスト期間中に強気だったSPYでロングポジションを保持するの年間平均リターンを生産しているだろう 8.1% 最大ドローダウンと 17.0%. それが三分の一未満ドローダウンとベンチマークのほぼ倍の年間リターンです.

この指標はバックテスト期間中に弱気になったときにショートポジションを取ることは別のものを生産しているだろう 1.2% 最大ドローダウンで、年間平均リターン 47%.

基本的なトレンドフィルター

フレッドが論じ基本市場のタイミングの指標をSに基づいています&P 500 現在の年のEPSの見積もり. その推定値は、上記またはその値に等しい3ヶ月前からあるとき, インジケータは強気です. 推定値は、過去3ヶ月から値を下回る場合, 指標は弱気です.

この基本的な指標は、最後の上に強気だったときにロングポジションを保持 15 年の年間リターンを生産しているだろう 9.2% 最大ドローダウンと 20.2%. もう一度、我々は劇的にベンチマークをアウトパフォームするとしています. 技術動向フィルタに比べて, 私たちは毎年のリターンを高めるために、いくつかの最大ドローダウンを放棄されていることがわかります.

この指標はバックテスト期間にわたって弱気だったショートポジションを取ることの年平均リターンを生産しているだろう 1.9% 最大ドローダウンと 41.4%.

経済動向フィルター

フレッドは、テストの経済ベースの市場のタイミングインジケータが米国を使用しています. 失業率. 失業率は過去3ヶ月から以下またはその値に等しい場合、このインジケータは強気です. それが3ヶ月前にあった場所の上にあるとき、それは弱気です.

この指標は、過去の上に強気だった期間の間にロングポジションを保持 15 年の年間平均リターンを生産しているだろう 8.84% 最大ドローダウンと 27.2%. この指標はベンチマークよりも優れていますが, それは、その最大ドローダウンの他の2つのインジケータよりも危険なことになります.

この指標はバックテスト期間中に弱気だったショートポジションを取ることの年間平均リターンを生産しているだろう 3.2% 最大ドローダウンと 45.5%.

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新しい年次高システム

9 月 25, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー 2 コメント

ほとんどの傾向のルートに下記のシステムが考え動いている長い市場を高くするにはまたは短い市場が下に移動. アップ トレンド、ダウンは新しい 52 週高値または安値を作っているものを探す、市場を特定する最も簡単なと最も人気のある方法の一つ. この単純な信号は、システムを次の傾向に従う非常に単純なのと簡単なルートとして使用できます。.

システムについて

彼の本, 邪悪な杯, 著者とニック Radge のトレーダーについて説明してルールを設定し、バックテストの結果を提供するさまざまなシステムの数. 彼について説明します、最初のシステムの 1 つは新しい年間高値を作って株が高い続ける可能性が高い概念に基づいて, そして、毎年安値を作る株が低い傾向を続ける可能性が高い. これは戦略を次の最も体系的な傾向の背後にある主要な概念の 1 つ.

Radge は指摘する新しい年間の最高値に基づいているシステムとほとんど財源株式新しい 52 週高値と安値のデータを公開するため、安値は非常にユーザーフレンドリー. つまり、任意の取引のソフトウェアを使用せず手動でこのシステムを文字通り取引ができました.

Radge は、システムを簡素化する 1 つの方法があると仮定すると、します。 250 取引年日. したがって, 新しい年次高または低ハイまたはローに新しい 250 日を作る任意の在庫は作っても. つまり、我々 は非常に単純な 250 日ブレイク アウト システムとしてこのシステムを扱うことができます。.

このシステムを確立 [開くロング ポジション在庫 250 日高値になり、株価は 52 週安値翌日のオープンにその位置を終了した翌日. これらの 250 日間の高値と安値の価格チャンネル オーバーレイを使用して監視するな, ほとんどのグラフ作成パッケージで利用可能であります。. 表す下のグラフ上の黄色実線 250 日高低価格します。.

yearly high and low in BND

BND を新しい形成します。 250 1 日少ない

取引のルール

長いときを入力します。:

  • 価格は、新しい 250 日高で終了します。

長いときを終了します。:

  • 新しい 250 日低価格終了

バックテスト データ

このシステムのバックテストに順序で, Radge すべての株価指数の銘柄を使用, オーストラリアで最も人気のある株式市場インデックスです。. 彼はすべての株価蓄積指数に彼の結果を比較します。, 購入を表し、オーストラリア株式市場にアプローチを保持するベンチマークであります。.

彼の試験期間を 1 月から走った 1, 1997 6 月から 30, 2011. アカウントが始まる $100,000 位置のサイズ 5% アカウントの. 手数料や配当金は考慮したも.

これらの新しい年次高いシステムを取引 14 年との合計を作り出した 170 取引. 年複利成長率 (CAGR) 印象的なされているだろう 18.21%, 2 倍以上、 8.78% ベンチマークの CAGR を購入し、アカウントを保持. システムに収益性の高い 53.3% その取引のシャープレシオを掲載 0.395.

バックテスト結果の明白な負の最大ドローダウンを新しい年次高システムに掲載になる上 50%.

システム解析

システム開発について聞く、最も一般的なものの 1 つは、トレーダーがエントリにあまり重点を置くし、出口の信号. 逆に, リスクマネジメントとポジションサイジングを十分重視は一般にありません。. このシステムは、その入口と出口の信号が正常に動作する表示されるのでこれらの哲学の良い例, しかし、その 50% ドローダウンは、その利益を保護すること十分な仕事をしないことを示します.

新しい年間高値システムのかなりの強さそれが動作. そのリターン実際にビートを購入して 2 倍以上によるアプローチを保持. しかし, その弱点に対処する必要があります。, それを介して座っている間システムに固執しようとする絶対に悪夢になるので、 50% ドローダウン.

システムの改善

トレンド フィルター

最初にこのシステムを改善するために行うだろうことは トレンド フィルターを導入します。 使用して、 200 日単純移動平均 (SMA). このフィルターは単に一般的な市場が、任意の 1 つの株式のロング ポジションを入力するシステムのために上昇傾向にあることを要求します。. これにより、システムは downtrending の一般的な市場に対してより高い傾向にしようとしていた株式のロング ポジションを取っていません。. 我々 は一貫して貿易の全体的な市場の傾向の場合、私たちはより多くの全体的な成功を持っているべき.

トレーリング ストップ

システムに追加するだろう別の条件になる、 トレーリング ストップの ATR ベース 我々 はすべての収益性の高い取引からの利益でロックされていることを保証すること. それはまた、負けの損失を最小限に抑える. 最終的になっている有益な短い貿易を切断することによってビットを返しますこの停止が全体を減らすかもしれないを追加, 欠点の保護はその犠牲の価値がある可能性が高いだろうが、.

宇宙の変更

Radge を示唆しているものの 1 つは個々 の株式ではなく市場インデックスに専用システムを取引します。. 彼は提案するこれがボラティリティを削減するだろうし、バックテスト結果とその概念を証明します。. このアイデアに CAGR を下げた 13.92%, しかし、また下に最大ドローダウンをカット 36.03%.

インデックスのシステムを取引のボラティリティを削減する思考のラインを維持します。, 私は複数のインデックスまたは Etf 取引システムをテストするのにはちょっと気になります。. Etf の取引のシステムが実行した方法を見るは興味深いだろう アイビー 10 システム または、 Andreas Clenow おすすめ市場 で 次のトレンド.

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