Andrew Selby, Author at Algorithmic and Mechanical Forex Strategies

Empat Bahaya Yang Boleh menggagalkan Traders Kuantitatif Forex

Februari 28, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Ramai pedagang beralih ke sisi kuantitatif lorong dalam usaha untuk melarikan diri dari kekecewaan emosi peniaga budi bicara terpaksa berhadapan dengan. Walau bagaimanapun, peniaga Forex kuantitatif dengan cepat mengetahui bahawa terdapat banyak kekecewaan dengan pendekatan kuantitatif dan juga.

Walaupun peniaga kuantitatif mungkin tidak menekankan sama ada atau tidak mereka telah tersenarai dalam kedudukan yang betul, mereka lebih mungkin tertanya-tanya sama ada keseluruhan strategi mereka masih berdaya maju. Daripada meragui jawatan asal mereka, mereka menghabiskan masa mereka meragui keputusan ujian tersokong mereka.

Terdapat beberapa bahaya yang dapat melemahkan peniaga forex kuantitatif, pada akar sebahagian besar daripada mereka adalah kegagalan untuk mengikuti kaedah-kaedah strategi perdagangan.

Terdapat jawatan baru-baru ini di Forex Crunch yang memandang empat bahaya yang peniaga Forex berhadapan dengan. Walaupun artikel itu menarik, Saya fikir ia akan menjadi lebih menarik untuk mengambil lihat pada mereka sama empat bahaya dari perspektif yang kuantitatif.

Berita Peristiwa

Berita yang disediakan untuk menjadi perjanjian yang sangat besar di banyak saluran berita kewangan yang berbeza. Ramai pedagang budi bicara tumpuan keseluruhan strategi mereka di sekitar perkara seperti hasil tanaman atau laporan ekonomi. Kebanyakan ini dilakukan dengan alasan yang baik, seperti yang laporan boleh mempengaruhi harga.

Sebagai peniaga kuantitatif, tugas kami adalah untuk mengikut peraturan daripada strategi kami, tidak kira apa yang negara lain di dunia yang mengatakan atau melakukan. Terdapat bahaya yang amat besar kepada minda seorang peniaga kuantitatif jika dia membenarkan dirinya terpengaruh dengan berita, walaupun peristiwa berita merujuk kepada pasaran dia adalah perdagangan.

Campur tangan mata wang

Campur tangan mata wang adalah sebenarnya hampir sama dengan berita-berita untuk peniaga-peniaga kuantitatif. Kedua-duanya adalah tidak menentu, dan tidak harus memberi kesan kepada proses membuat keputusan anda.

Jika berlaku campur tangan mata wang kerajaan, peniaga-peniaga yang paling berjaya ialah orang yang mampu menyimpan kepala dan masih berpegang kepada strategi perdagangan mereka. Para peniaga yang mengubah strategi mereka berdasarkan peristiwa luar biasanya orang-orang yang meletupkan akaun mereka.

Psikologi Trading

Salah satu bahaya yang paling sukar untuk mana-mana peniaga untuk berurusan dengan adalah psikologi mereka sendiri. Salah satu perkara yang paling rumit mengenai psikologi trader ialah ia boleh menjadi sangat sukar untuk mengenal pasti sebelum ia menjadi masalah. Sesudah nyata bahawa psikologi adalah satu isu, ia mungkin sudah terlambat.

Kepada peniaga-peniaga kuantitatif, isu-isu psikologi umumnya berpunca dari kegagalan untuk berpegang kepada kaedah-kaedah strategi mereka. Jika sistem anda memerlukan anda menunggu bar untuk ditutup sebelum memotong kerugian, ia mungkin sukar untuk menunggu bar yang menutup sekiranya ia telah menunjukkan kerugian besar-besaran. Pada sebelah flip, anda juga mungkin bercakap diri anda ke dalam mengabaikan berhenti jika psikologi anda mendapat di jalan perdagangan yang.

Kesilapan-Kesilapan Sistem

Satu lagi bahaya yang boleh menggagalkan peniaga Forex kuantitatif adalah kesilapan yang wujud dalam sistem yang kita perdagangan. Ini mungkin berpunca daripada apa-apa bilangan berat sebelah yang membatalkan keputusan ujian tersokong kami. Ia juga boleh berpunca dari pepijat dalam program kami.

Dalam usaha untuk berhati-hati mengelakkan sebarang kerosakan sistem, kita mesti sentiasa mencari untuk mereka. Malah kesilapan yang sedikit serius boleh menjejaskan keuntungan anda.

Menggunakan NFL untuk Gambarkan Kebimbangan Saiz Sampel

Februari 27, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Pada masa lapang saya, Saya telah bekerja pada membangunkan strategi kuantitatif bagi pertaruhan pada permainan Major League Baseball. Ini merupakan projek sampingan yang sangat menarik, tetapi pada masa ini ia telah tidak sangat berjaya.

Sebab utama bahawa saya memilih untuk memberi tumpuan kepada permainan besbol dan bukan bola sepak atau bola keranjang permainan adalah bahawa pasukan besbol bermain lebih banyak permainan dari mana-mana sukan lain. Dari masa ke masa, ini harus menyediakan saiz sampel yang lebih besar, memberikan saya hasil yang lebih besar dan menghapuskan perbezaan yang disebabkan oleh saiz sampel kecil.

NFL memberikan kita satu contoh yang sangat baik dari apa yang harus dielakkan dari segi kepentingan statistik saiz sampel yang kecil.

Terdapat paparkan dalam Gestaltu pada hari Isnin yang kelihatan di topik saiz sampel dengan cara yang sama. Penulis digunakan semula jadi bermakna perkembalian yang berlaku dalam NFL setiap musim sebagai contoh untuk menerangkan kesan bahawa saiz sampel kecil boleh mempunyai prestasi. Artikel ini juga ditangani bahaya bahawa saiz sampel yang kecil boleh memasukkan ke dalam penilaian kami pengurus dana dan keputusan ujian tersokong.

Bilangan Permainan Dimainkan Perkara

Musim tetap dalam NFL terdiri daripada 16 permainan berlangsung selama 17 minggu. Dalam perbandingan, NBA dan NHL setiap permainan 82 permainan dalam musim, dan pasukan MLB bermain 162 permainan. Darabkan jumlah mereka dengan jumlah pasukan dalam setiap liga dan anda akan melihat bahawa ada kurang dramatik permainan NFL daripada mana-mana sukan lain setiap tahun.

Perbandingan perdagangan di sini adalah jelas. Ia akan menjadi sukar bagi kita untuk serius mempertimbangkan strategi berdasarkan 16 dagangan. Strategi yang membuat 162 perdagangan setiap tahun mempunyai peluang yang lebih baik untuk mengelakkan perdagangan malang, atau sekurang-kurangnya mereka pulih daripada.

Pasukan Purata Membuat Pertandingan

Artikel ini juga menekankan titik bahawa setiap tahun dalam NFL adalah pasukan dengan tahap bakat purata yang menyelinap ke dalam pertandingan. Oleh kerana saiz sampel yang kecil, pasukan tersebut purata boleh mendapat ganjaran yang besar dari beberapa rehat bertuah semasa musim.

Dalam keadaan yang sama, ramai pengurus dana keuntungan dari rehat bertuah sama dalam sejarah prestasi mereka. Artikel ini menunjukkan bahawa walaupun mengesan rekod sejak 10 tahun boleh kurang saiz sampel cukup besar untuk menjadi statistik yang signifikan.

Sama seperti pasukan bola sepak rata boleh menyelinap ke dalam pertandingan dan pengurus dana yang kecil boleh menghantar pulangan yang mengagumkan, strategi dagangan purata boleh menghasilkan pulangan yang luar biasa apabila backtested dalam persekitaran yang ideal mereka.

Daripada memberi tumpuan semata-mata kepada keputusan ujian tersokong, kita juga perlu melihat proses yang mendasari strategi. Kami mahu strategi kami untuk menghadkan bilangan parameter input dan dapat bertahan sehingga analisis statistik menyeluruh. Anda tidak mahu terjebak dengan semua modal anda menunggang pada 2012 Baltimore Ravens semasa 2013 musim.

Bagaimana Tahu Apabila Sistem Anda Gagal

Februari 26, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Salah satu aspek yang paling mengecewakan dagangan kuantitatif adalah bahawa sebahagian besar daripada strategi kita membangunkan akan berakhir gagal. Mengalami kegagalan sistem boleh menjadi sangat sukar bagi seorang peniaga untuk mengendalikan pada pelbagai peringkat. Akan ada kesan emosi dan psikologi sukar untuk dihadapi, dan terdapat juga akan menjadi kerugian kewangan untuk menangani.

Kerana kegagalan sistem boleh menjadi apa-apa peristiwa yang dahsyat, kita perlu bersedia untuk mengenalinya seawal mungkin dan mempunyai rancangan untuk menanganinya. Kegagalan sistem boleh ditakrifkan oleh drawdowns yang terlalu besar, drawdowns yang terlalu panjang, atau kegagalan untuk membuat keuntungan. Apa pun definisi anda lebih suka, ia adalah penting untuk mempertimbangkan kegagalan dari segi kuantitatif, leaving subjective opinions out of the decision.

Berurusan dengan kegagalan sistem boleh menjadi sangat sukar. Kuncinya adalah untuk mengelakkan menjadikannya penilaian subjektif oleh kriteria kegagalan pra-takrifan.

Daniel Fernandez dari Mekanikal Forex menulis siaran minggu ini pada bagaimana untuk menentukan dan mengukur kegagalan sistem. Dalam post yang, Daniel membincangkan mempunyai definisi khusus untuk kegagalan yang menjelaskan saiz sampel, prestasi relatif, dan prestasi berbanding hasil ujian bersejarah. Tujuan beliau adalah bahawa peniaga perlu mempunyai had kuantitatif di mana mereka akan menyerah pada sistem.

Mengelakkan Penilaian Subjektif

Daniel membuat satu fakta yang menarik mengenai peniaga yang mempunyai lampiran emosi kepada strategi mereka mengabaikan bukti statistik bahawa sistem ini gagal:

Apabila lampiran - kerana ekonomi, sebab-sebab psikologi, dan lain-lain - terlalu besar, peniaga akan sentiasa mempunyai masalah dengan mengatakan bahawa sistem yang gagal, kerana beban kegagalan mungkin lebih besar daripada beban kerugian kewangan jika sistem itu terus berdagang.

Apabila kita menghabiskan sejumlah besar masa membangunkan sistem kami, kita secara semulajadi boleh menjadi dilampirkan kepada mereka. Sama seperti ibu bapa berurusan dengan mendisiplinkan anak-anak muda mereka, kita akan mempunyai untuk memisahkan hasrat kami untuk sistem ini untuk berjaya daripada keupayaan kami untuk realistik mentafsir apa yang sebenarnya berlaku.

Kegagalan adalah relatif

Sama ada anda memilih untuk membandingkan sistem anda penanda aras, Ujian tersokong Sejarah, atau simulasi monte carlo, anda harus mempunyai had pra-ditakrifkan untuk sejauh mana sistem yang akan dibenarkan untuk menyimpang dari keputusan yang dijangka. Ini akan membantu untuk menghapuskan apa-apa pendapat subjektif tentang bagaimana sistem yang melaksanakan.

Perkara-perkara Saiz Sampel

Ia juga penting untuk mempunyai had yang ditakrifkan pra-untuk saiz sampel bahawa anda akan mempertimbangkan statistik yang signifikan. Membandingkan 5 sampel perdagangan kepada 5000 backtest perdagangan adalah jelas agak cacat, tetapi anda perlu menetapkan beberapa perdagangan yang anda akan anggap sebagai perwakilan yang baik daripada strategi anda.

Sebagai jumlah dagangan bertambah atau berkurang, begitu juga dengan kepentingan kedalaman atau panjang pengeluaran yang. Adalah menjadi tanggungjawab anda untuk menentukan titik di mana jumlah dagangan melintasi ambang kepentingan.

3 Aplikasi asas Purata Melangkah

Februari 25, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Sebagai peniaga kuantitatif, kami mereka bentuk strategi kami untuk membuat keputusan perdagangan berdasarkan isyarat tertentu. Isyarat-isyarat boleh menjadi mudah, atau sebagai kompleks seperti yang kita kehendaki.

Salah satu jenis yang paling asas isyarat bahawa satu strategi yang akan melaksanakan ialah purata bergerak. Walaupun isyarat-isyarat ini adalah mudah difahami dan digunakan secara meluas, ia adalah menghairankan bagaimana berkesan mereka boleh menjadi.

Sama ada anda menggunakannya sebagai isyarat perdagangan, penapis trend, atau sebagai alat penunjuk lain, purata bergerak adalah bahagian yang penting dalam perdagangan kuantitatif.

Satu jawatan baru-baru ini di Forex Crunch dibincangkan tiga cara untuk menggunakan purata bergerak untuk menjana isyarat dagangan. Walaupun tiada kaedah ini adalah baru kepada kami, jawatan yang diberikan peringatan yang baik bahawa terdapat pelbagai cara untuk melaksanakan purata bergerak dalam strategi perdagangan kami. Setiap kaedah mempunyai matlamat yang berbeza, tetapi mereka semua boleh menyumbang kepada satu sistem perdagangan yang menguntungkan.

Entry Crossover / Keluar Isyarat

Ini adalah cara yang paling biasa yang memindahkan biasa digunakan. Kami tutup banyak strategi yang menggunakan purata bergerak untuk menentukan bila untuk memasuki atau keluar perdagangan yang. Ini adalah asas bagi banyak strategi trend berikut.

Konsep asas adalah bahawa apabila purata yang lebih cepat bergerak merentasi melebihi purata yang lebih perlahan bergerak, aliran meningkat sudah bermula dan strategi yang perlu mengambil kedudukan yang lama. Kemudian, apabila purata lebih cepat bergerak melintasi kembali di bawah purata bergerak perlahan, aliran meningkat itu telah berakhir dan strategi yang harus keluar dari kedudukannya dan mungkin mewujudkan kedudukan yang singkat.

Satu evolusi daripada strategi ini adalah untuk memasukkan purata satu pertiga bergerak di antara purata bergerak cepat dan lambat. Kadar purata tengah bergerak akan membolehkan strategi anda untuk keluar lebih cepat, mudah-mudahan mencegah menyumbang semula keuntungan.

Penapis Trend

Satu lagi aplikasi popular purata bergerak adalah dengan menggunakan jangka panjang purata bergerak sebagai penapis trend untuk strategi yang menggunakan beberapa kriteria lain untuk penyertaan dan keluar. Ini dapat dilihat agak sering di bermakna strategi perkembalian dibangunkan oleh Larry Connors dan Cesar Alvarez.

Satu contoh mudah ini akan menjadi satu sistem perkembalian min yang hanya mahu membuat pertukaran harga rendah jangka pendek di tengah-tengah aliran meningkat jangka panjang. Strategi ini boleh menggunakan purata 200 hari bergerak untuk menentukan trend keseluruhan. Kemudian, jika trend keseluruhan terpulang, ia mungkin menggunakan penunjuk yang berbeza, seperti RSI, untuk mengenal pasti keadaan terlebih jualan jangka pendek.

Smoothing Petunjuk lain

Purata bergerak juga digunakan dalam petunjuk yang berbeza dalam usaha untuk meratakan isyarat data. Purata isyarat bahawa petunjuk menghasilkan membolehkan seorang peniaga untuk menghapuskan beberapa bunyi untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang apa yang sebenarnya berlaku dalam pasaran yang.

Dua contoh besar penunjuk lain yang menggunakan purata bergerak adalah Stochastic Oscillator dan Petunjuk MACD. The Stochastic Oscillator menggunakan% line K, yang hanya purata bergerak dalam baris% D, sebagai isyarat kemasukan / keluar. Petunjuk MACD sebenarnya berasaskan sepenuhnya pada purata bergerak.

Kami Boleh Meningkatkan Pulangan oleh Trading Kurang Lazim?

Februari 24, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

“Ia hampir-hampir tidak dapat dinafikan bahawa matlamat tertinggi teori semua adalah untuk membuat unsur-unsur boleh dikurangkan asas yang sederhana dan sedikit yang mungkin tanpa perlu menyerahkan perwakilan yang mencukupi daripada datum tunggal pengalaman.” – Albert Einstein

Itulah petikan dari Einstein adalah inspirasi di sebalik jawatan baru-baru ini pada Gestaltu yang memandang cara untuk memudahkan lagi strategi putaran yang sudah mudah. Jawatan itu mengambil Mebane Faber amat popular Ivy Portfolio dan diuji sama ada strategi yang sama boleh menghasilkan keputusan yang setanding dengan pengimbangan semula portfolio yang hanya sekali setahun dan bukannya setiap bulan.

Adakah mungkin untuk meningkatkan strategi pengimbangan semula bulanan dengan hanya berdagang ia sekali setahun?

Ia tidak menjadi rahsia lagi bahawa saya peminat setia Ivy Portfolio Faber. Saya percaya bahawa ia merupakan asas yang sangat baik di mana untuk membina pendekatan pelbagai strategi untuk perdagangan. Keputusan menunjukkan bahawa ia adalah salah satu yang terbaik strategi jangka panjang semua-sekitar di luar sana, dan pada masa yang sama adalah sangat mudah untuk diikuti.

Bagi ujian teori ini, penulis bermula dengan versi Portfolio Ivy yang berdagang 5 kelas aset berdasarkan purata 10 bulan mereka bergerak. Portfolio ini adalah sama ada panjang atau secara tunai bagi setiap kelas aset berdasarkan kepada sama ada di atas atau di bawah purata bergerak mereka pada masa pengimbangan semula.

Keputusan ujian tersokong

Terdapat sejumlah besar daripada nombor yang diberikan berdasarkan pelbagai tarikh pengimbangan semula mungkin. Pada akhir hari, dalam hampir setiap kes, pengimbangan semula bulanan mengatasi pengimbangan semula tahunan.

Penulis pergi sejauh menguji pengimbangan semula tahunan ke atas setiap individu hari kalendar dagangan. Sementara beberapa hari dapat mengatasi pengimbangan semula bulanan, Prestasi yang disebabkan oleh nasib, bukannya kelebihan berulang.

Jawatan juga bereksperimen dengan menggunakan purata 12 bulan yang bergerak dan bukannya purata 10 bulan yang bergerak. Dalam kes, pulangan hampir serupa.

Bolehkah Kita Pergi Arah Lain-lain?

Artikel ini diakhiri dengan perbincangan mengenai hubungan antara kekerapan pengimbangan semula dan kos dagangan. Jelas, mengimbangkan semula setiap tahun dan bukannya bulanan akan menjimatkan banyak kos transaksi, tetapi prestasi yang tidak berfaedah. Sebaliknya, pengimbangan semula setiap hari menanggung kos urus niaga yang begitu banyak bahawa strategi kehilangan apa-apa kelebihan yang berpotensi.

Salah satu kawasan yang artikel yang tidak menyentuh adalah pengimbangan semula mingguan. Ini akan mewakili lebih kerja dan kos urus niaga yang lebih tinggi daripada mengimbangkan semula bulanan, tetapi masih akan jauh kurang daripada mengimbangkan semula urus niaga harian. Saya ingin tahu sama ada mengimbangkan semula mingguan atau dua kali seminggu yang mungkin menjadi suatu peningkatan berbanding pengimbangan semula bulanan.

Tiga Cara yang berbeza Itu Keberterusan Bias Boleh Merosakkan ujian tersokong anda

Februari 23, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Ia seolah-olah seperti yang banyak kita belajar tentang membangunkan dan menguji strategi perdagangan kuantitatif, semakin kita sedar betapa mudahnya keputusan ujian tersokong kami boleh hancur. Salah satu cara yang paling mudah yang kita boleh menghasilkan keputusan ujian sama sekali tidak berguna adalah dengan menggunakan data yang tidak betul dibersihkan.

Berat sebelah survivorship boleh menjalar ke dalam data harga yang kita gunakan untuk ujian tersokong kita dalam pelbagai cara halus. Tiga cara yang paling jelas adalah melalui perbezaan harga seperti yang diniagakan-, gagal termasuk saham dinyahsenaraikan, atau melalui ujian indeks kerana mereka hari ini terdiri daripada menggunakan komponen sejarah mereka.

Termasuk hanya stok yang telah cukup kuat untuk terus hidup boleh membuka keputusan ujian tersokong anda sehingga banyak versi yang berbeza berat sebelah survivorship.

Setiap kelemahan set data boleh mempunyai kesan yang berbeza-beza pada keputusan ujian tersokong kami, bergantung kepada jenis strategi kita dan menguji beberapa pembolehubah lain. Dalam jawatan baru-baru ini, Cesar Alvarez mengambil masa untuk menguji beberapa strategi menggunakan data yang mengandungi versi yang berbeza berat sebelah survivorship. Keputusan beliau menunjukkan bahawa ada kalanya berat sebelah yang boleh memberi kesan yang diabaikan, tetapi ada juga kalanya kesan yang penting.

Komponen Indeks

Pada masa yang berlainan sepanjang tahun, setiap satu daripada indeks utama akan membuat pelarasan kepada saham yang terdiri daripada indeks. Ini dilakukan untuk mengekalkan keupayaan indeks untuk mengesan pasaran umum dengan cara yang tertentu.

Dengan menggunakan hanya saham yang terdiri daripada versi hari ini indeks sebagai alam semesta ujian tersokong, kita secara automatik menghapuskan semua saham yang telah dilakukan dengan baik cukup untuk dikeluarkan daripada indeks yang lebih panjang backtest kami. Ini meninggalkan kita dengan alam semesta saham yang lebih kukuh daripada versi kita akan sebenarnya mempunyai jika kita diniagakan sistem hidup dalam tempoh yang.

Cesar penyelidikan ini menunjukkan kepada kita satu strategi yang dapat menyiarkan pulangan tahunan sebanyak 36.25% dengan pengeluaran maksimum 24.54%. Walau bagaimanapun, apabila strategi yang sama tepat diuji pada versi sejarah betul indeks, pulangan tahunan menurun kepada 14.07% dan pengambilan maksimum meningkat kepada 30.42%.

Stok dinyahsenaraikan

Saham dinyahsenaraikan adalah bentuk yang paling biasa difahami berat sebelah survivorship. Ini adalah saham yang pengujianbelakang kami akan terlepas kerana mereka tidak lagi tersenarai disebabkan oleh pemerolehan atau kebankrapan. Sama seperti saham yang tidak lagi disenaraikan dalam indeks, gagal untuk mengambil kira saham dinyahsenaraikan dalam alam semesta kita memberikan kita alam semesta yang lebih kukuh saham daripada kita akan mempunyai dalam dagangan.

Bukti bahawa Cesar menyediakan dalam kes ini adalah menarik kerana ia tidak selaras. Apabila menguji bermakna strategi perkembalian, termasuk saham dinyahsenaraikan muncul untuk benar-benar meningkatkan prestasi. Walau bagaimanapun, apabila menguji trend strategi berikut, termasuk saham dinyahsenaraikan telah memberi kesan negatif ke atas pulangan tahunan dan pengambilan maksimum.

Sebagai Dagangan Harga

Satu lagi idea yang berat sebelah survivorship Cesar mahu ujian adalah pengaruh harga berpecah-diselaraskan prestasi ujian tersokong. Oleh kerana pecahan saham, terdapat banyak keadaan di mana harga berpecah-diselaraskan bersejarah saham individu adalah jauh lebih rendah daripada mereka benar-benar berada pada masa yang.

Teori Cesar adalah bahawa ini boleh mempunyai pengaruh yang negatif terhadap ujian tersokong strategi yang memerlukan harga minimum untuk saham itu akan menimbang. Walaupun ini kedengaran agak munasabah, keputusan menunjukkan bahawa perbezaan yang hampir tiada pada kebanyakan kes.

Bagaimana Internet Runtuhan Peniaga

Februari 21, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Internet telah menjadi sumber yang besar yang planet kita yang pernah melihat. Terdapat kelebihan yang tidak berkesudahan bahawa ia mampu peniaga hari ini adalah semata-mata tidak mungkin tahun yang lalu. Walau bagaimanapun, terdapat juga beberapa kelemahan yang serius yang telah dibuat oleh web dunia luas.

Peniaga hari ini mempunyai keupayaan untuk belajar apa sahaja yang mereka mahu tahu mengenai apa-apa melalui internet. Masalahnya ialah bahawa jumlah ini luas pengetahuan boleh menyebabkan peniaga mengalami maklumat yang berlebihan. Terlalu banyak maklumat sebenarnya boleh menjadi lebih buruk daripada tidak mempunyai cukup.

Internet boleh menjadi komponen penting dalam pembangunan peniaga, tetapi ia juga boleh membawa kepada keadaan maklumat yang berlebihan.

Nial Fuller daripada Belajar Untuk Perdagangan Pasaran menulis pos menarik tentang maklumat yang berlebihan di mana beliau dilindungi bagaimana memperluaskan liputan laporan ekonomi popular dan ketersediaan yang lebih luas daripada sistem dagangan yang berbeza sebenarnya boleh menjadi satu kemudaratan kepada peniaga membangunkan.

Terlalu Banyak Nombor

“Mengetahui apa yang terbaru gaji bukan-Farm nombor yang tidak akan membantu anda menjadi trader yang berjaya.” – Fuller

Salah satu kesilapan besar perdagangan era moden kita ialah maklumat ekonomi lebih akan membantu kami mendapatkan beberapa jenis pandangan yang orang lain telah menyaksikan. Ramai pedagang terjebak dalam kegembiraan sekitar laporan ekonomi yang berbeza, tetapi pada akhir hari strategi mereka tidak terjejas oleh laporan itu sama ada cara.

Kebanyakan strategi kuantitatif adalah berdasarkan kepada isyarat yang dihasilkan oleh data teknikal yang sangat khusus. Walaupun data itu sendiri boleh kesan impak keadaan ekonomi, strategi sebenar tidak mendasarkan apa-apa keputusan mengenai syarat-syarat itu sehingga mereka muncul dalam data yang. Oleh itu, laporan ekonomi sebenar tidak mempunyai pengaruh langsung terhadap strategi.

Terlalu Banyak Sistem

“Pengetahuan dan teori yang besar, tetapi tanpa amalan dan pengalaman mereka apa-apa.” – Fuller

Satu lagi isu yang banyak peniaga moden mesti hadapi semakin hilang dalam pembelajaran tentang perdagangan dan tidak pernah menyeberangi ke sebenarnya perdagangan. Ia adalah mudah untuk meyakinkan diri sendiri bahawa anda tidak bersedia untuk berdagang. Akan sentiasa ada sesuatu yang lain untuk belajar. Akan sentiasa ada beberapa konsep anda belum diteliti lagi.

Untuk menjadi pedagang yang berjaya, pada satu masa nanti anda perlu berhenti mencari strategi yang terbaik dan sebenarnya memulakan trading satu. Peralihan minda adalah salah satu aspek yang paling sukar untuk menjadi berjaya untuk peniaga-peniaga baru. Dalam usaha untuk mendaki ke puncak gunung dagangan, anda perlu berhenti membaca tentang mendaki gunung itu dan benar-benar mula mendaki.

Mengubah Pemikiran Trading

Internet boleh melakukan pekerjaan yang besar untuk meyakinkan peniaga bahawa mereka perlu untuk memproses dan memahami semua maklumat yang ada untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Apa yang banyak peniaga-peniaga yang berjaya sebenarnya telah mendapati bahawa terdapat nilai yang lebih besar di mengabaikan sebahagian besar data yang sedia ada untuk memberi tumpuan kepada isyarat tertentu strategi mereka. Ignoring all of the bunyi yang datang dengan perdagangan memberi tumpuan kepada titik data yang tertentu adalah kunci untuk beralih daripada cara berfikir pembelajaran untuk minda perdagangan.

Adakah Anda mensabotaj Keuntungan Trend Unjuran Anda Mengikuti?

Februari 20, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Difahamkan meluas bahawa kebanyakan keuntungan dari trend berikut dan strategi momentum datang dari segelintir pemenang besar. Walaupun pemahaman yang, peniaga umumnya tidak menghargai bagaimana perdagangan beberapa membuat yang memilih beberapa.

Sebagai peniaga kuantitatif, kita rela kehilangan keinginan untuk memilih dan memilih antara isyarat yang pencetus strategi kami. Walaupun kita tidak membuat keputusan mengikut budi bicara tentang penyertaan dan keluar, masih terdapat tahap berkenaan yang perlu dibayar kepada kepentingan segelintir perdagangan yang akan memacu prestasi kami.

Hilang hanya satu perdagangan boleh memberi kesan yang teruk pada pulangan keseluruhan anda, jadi jika anda tidak komited untuk mengambil setiap perdagangan anda mungkin menjadi lebih baik dengan strategi beli dan-terus.

The Wright Dorsey Pengurusan Wang blog diterbitkan jawatan awal bulan ini yang melakukan kerja yang besar mogok tepat bagaimana atas 20% pulangan daripada strategi momentum adalah saudara kepada lain 80%. Jawatan itu juga menunjukkan bagaimana setiap quintile dilakukan berbanding dengan penanda aras beli-dan-memegang.

Breaking Down Prestasi Sekerja

Artikel ini mengambil sektor asas strategi putaran yang tersenarai S&P 500 sub-sektor dan memecahkan pulangannya kepada lima kumpulan yang setiap terdiri 20% daripada jumlah perdagangan selepas sorting semua dagangan oleh prestasi. Mereka mencatatkan prestasi setiap kumpulan ini dan dibandingkan kepada carta daripada strategi sama-berat yang diadakan semua sub-sektor dan diimbangi semula bulanan.

Carta menunjukkan bahawa, tanpa mengira tempoh lookback, bahagian bawah 60% perdagangan strategi ini sebaik mungkin penanda aras. Seterusnya 20% perdagangan hanya hampir tidak mengatasi penanda aras, dan lebih kurang sepadan selepas kos transaksi. Satu-satunya kumpulan yang ketara melebihi performa penanda aras adalah bahagian paling atas 20% dagangan.

The Best Sekerja Adakah kritis Penting

Titik bahawa jawatan itu sedang cuba untuk membuat adalah bahawa anda benar-benar perlu bersedia dan dapat mengambil setiap perdagangan tunggal yang anda trend berikut atau strategi momentum menghasilkan. Meninggalkan walaupun satu perdagangan dari atas 20% boleh melumpuhkan keseluruhan prestasi anda kerana. Oleh kerana kita tidak mempunyai cara untuk mengetahui apa yang akan berdagang akhirnya menghasilkan keuntungan yang terbaik, kita tidak mampu untuk ketinggalan mana-mana daripada mereka.

Artikel ini merumuskan tema ini agak baik:

Jika anda tidak sanggup untuk sentiasa memotong orang yang rugi dan membeli pemenang kerana beberapa tamatkan panggilan emosi, ia adalah amat sukar untuk mengatasi.

Malah Peniaga Terbaik Pelajari Way Hard

Wizard pasaran Tom Basso memberitahu cerita yang hebat yang sesuai dalam dan di sini. Pada awal kerjaya perdagangannya, Tom mengambil cuti sehari untuk menghabiskan hari dengan ibu bapanya yang telah datang kepadanya itu. Pada hari itu, dia terlepas isyarat untuk perdagangan perak yang akan akhirnya menjadi sangat menguntungkan. Bahawa perdagangan tunggal akan membuat perbezaan antara tahun menguntungkan dan tahun kehilangan.

Moral cerita ini adalah bahawa jika anda akan berdagang trend yang berikut atau strategi momentum, anda benar-benar perlu bersedia dan dapat mengambil setiap isyarat perdagangan tunggal. Tiada pengecualian, kerana hanya satu pengecualian boleh merosakkan prestasi anda.

Menggunakan Penapis ATR untuk Tolok Pasaran-syarat

Februari 19, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Purata Julat Benar (ATR) terutamanya digunakan sebagai mekanisme untuk menentukan tahap henti kerugian. Cara lain untuk menggunakan ATR yang tidak cukup sebagai popular adalah sebagai penapis untuk mengasingkan persekitaran pasaran yang mempunyai potensi untuk mengambil langkah yang signifikan.

Dengan mengukur turun naik pasaran yang diberikan, ATR boleh berikan kami pengertian kepada magnitud kemungkinan langkah. Jika pasaran telah mengalami turun naik yang lebih, ia mungkin lebih mampu menghasilkan satu langkah yang besar daripada pasaran yang telah mengalami turun naik yang lebih rendah.

Ini contoh yang menarik menunjukkan bagaimana kita boleh menggunakan Penapis ATR untuk menilai keadaan pasaran.

Nat Stewart dari NAS Trading menulis pos menarik tentang topik ini di mana beliau berbanding keadaan pasaran untuk keadaan cuaca. Beliau menerangkan bagaimana keadaan pasaran yang boleh dinilai seperti keadaan cuaca dan kemudian memecahkan contoh menggunakan ATR untuk menilai keadaan pasaran.

Keadaan Pasaran dan Cuaca yang

Nat bermula jawatannya dengan membandingkan persamaan antara mahu tahu tentang keadaan cuaca dan keadaan pasaran. Konsep-Nya bahawa keadaan yang mendasari boleh memberi kesan potensi membeli atau menjual keputusan tidak revolusioner, tetapi ia memberikan kita dengan visual yang menarik apabila digabungkan dengan analogi cuaca.

Being aware of your environment is essential to success in life and trading. Anda mungkin akan jauh kurang berkemungkinan meninggalkan rumah semasa ribut taufan. Pada masa yang sama, anda akan mempunyai masa yang sukar untuk membeli jerawat di pasaran tren satu sisi. Sebagai peniaga kuantitatif, kita mempunyai keupayaan untuk membina penapis untuk strategi kami yang memeriksa keadaan cuaca.

ATR Filter

Nat menjelaskan bagaimana konsep ini boleh digunakan dengan memberi kami keputusan ujian tersokong untuk S mudah&P 500 niaga hadapan pelarian strategi. Untuk backtests ini, dia menggunakan ATR sebagai penapis, yang memerlukan satu tahap turun naik sebelum strategi beliau akan mengambil bahagian.

Seperti yang turun naik yang diperlukan oleh strategi yang meningkat, begitu juga dengan kadar kemenangan dan keuntungan purata setiap perdagangan. Apabila ATR daripada 10 diperlukan, strategi yang mencatatkan kadar kemenangan daripada 53.3% dan perdagangan purata $82. Apabila ATR diperlukan dirangsang untuk 40, kadar kemenangan itu meningkat kepada 76.5% dan keuntungan bagi setiap dagangan purata meningkat kepada $761.

Bawa pulang Utama

Nat menunjukkan bahawa keputusan ini adalah bertentangan dengan apa yang kita inginkan berdasarkan amalan biasa menetapkan saiz kedudukan berdasarkan ATR. Ramai pengikut trend akan mengurangkan saiz kedudukan apabila ATR mengembang apabila mereka muncul perdagangan untuk benar-benar menjadi lebih menguntungkan.

Satu perkara yang beliau tidak menyediakan kami adalah berapa banyak perdagangan telah dihapuskan apabila penapis ATR telah dibangkitkan dari 10 kepada 40. Ada kemungkinan bahawa penapis yang lebih besar dihapuskan sebahagian besar perdagangan, yang akan menghasilkan pulangan tahunan yang lebih rendah dan jumlah keuntungan. Ia juga boleh mendedahkan keputusan ujian tersokong untuk saiz sampel kecil berat sebelah.

Tidak kira sama ada keputusan ujian tersokong Nat adalah statistik yang signifikan, titik beliau lebih kekal berkesan. Setiap peniaga perlu bimbang dengan jenis pasaran menentukan apa yang mengharungi strategi beliau melakukan terbaik dalam dan mencari cara-cara untuk mengasingkan segala keadaan.

Rangka Tindakan Dalam Membentuk Strategi Forex Anda Sendiri, Bahagian 2

Februari 18, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Awal bulan ini, kita melihat satu artikel dari Forex Crunch yang meliputi tiga langkah pertama untuk membina strategi Forex baru kuantitatif. Mereka tiga langkah pertama meliputi idea strategi sumbang saran, mentakrifkan kaedah-kaedah, dan mengoptimumkan parameter.

Pada ketika itu kami mempunyai strategi yang kita mempunyai sebab untuk mempercayai akan menunjukkan prestasi yang baik dalam situasi perdagangan. Langkah-langkah yang akan datang akan melibatkan betul menguji strategi kami untuk membuktikan nilai.

Selepas sumbang saran, mentakrifkan kaedah-kaedah, dan mengoptimumkan strategi Forex baru, langkah seterusnya melibatkan ujian yang ketat.

Sejak Forex Crunch telah menerbitkan tiga langkah kedua untuk mewujudkan satu sistem Forex yang teguh. Jawatan ini memberi tumpuan kepada menguji sistem yang telah dicipta dengan tiga langkah pertama. Ia mencadangkan bermula dengan ujian dalam sampel, kemudian berpindah ke luar sampel ujian, dan kemudian menunjukkan beberapa kaedah yang lebih dalam ujian.

The Point Paling Penting Ujian Mengenai

Walaupun terdapat banyak maklumat yang besar dalam artikel mengenai pelbagai jenis ujian yang perlu dilakukan ke atas strategi Forex baru, titik yang paling penting yang membuat artikel sebenarnya dinyatakan dalam pengenalan:

Bergantung kepada CAR (pulangan tahunan kompaun) angka tidak selalu idea yang baik kerana metrik ini tidak mengambil kira risiko yang terlibat dalam menghasilkan keuntungan tersebut.

Perkara ini adalah sangat asas, yang menjadikan ia mudah untuk terlepas pandang. Walaupun pulangan tahunan kompaun yang kuat adalah matlamat akhir setiap peniaga, kita semua tahu bahawa terdapat banyak cara untuk mendapatkan pulangan tahunan kompaun yang kuat, dan sebahagian daripada mereka tidak berbaloi.

Di samping itu untuk mengkompaun pulangan tahunan, kita juga perlu prihatin dengan bagaimana melaksanakan strategi dari perspektif risiko. Melihat kepada statistik seperti pengeluaran maksimum, faktor keuntungan, Nisbah Sharpe, dan peratusan memenangi memberikan kita idea yang lebih baik bagaimana strategi yang tiba di pulangan tahunan sebatiannya.

Pandangan gambar yang lebih besar akan memberikan kita gambaran yang lebih berkelayakan daripada apa yang berdagang strategi akan merasa seperti. Kita boleh menggunakan bahawa untuk menentukan sekiranya jumlah risiko strategi mendedahkan modal kita untuk berada dalam julat boleh diterima kami.

Strategi Forex Ujian

Ujian di dalam sampel data adalah di mana kita boleh menetapkan strategi kami untuk mendapatkan pulangan dan risiko statistik ke dalam julat yang dikehendaki. Dari sana, kami bergerak ke luar sampel ujian di mana kita cuba untuk meniru orang-orang statistik pada set data segar.

Terdapat juga kaedah ujian seperti Berjalan-Forward Optimization dan Monte Carlo Simulasi yang akan memberikan lebih cahaya pada bagaimana sistem baru kami boleh dijangka menunjukkan prestasi dalam dagangan. Perkara penting yang perlu diperhatikan semasa fasa ujian ini adalah konsisten. Strategi hendaklah melakukan juga di semua jenis berlainan ujian.

Jika strategi yang menghasilkan pulangan yang kukuh melalui pelbagai ujian, ia boleh dijangka akan menghasilkan keputusan yang sama dalam dagangan.