我们已经走过了很长的路要走. 原集团交易策略预计需要求助于复杂的资金管理策略. 一个简单的 区间交易策略 涌现,使得复杂的步骤不必要的.
从测试 2011 显示赚取利润的最好机会来自以下设置来对欧元兑美元:
- 30 分钟图
- 价格超过 1.5% 或更多种的 200 中学
- 购买/上恢复到SMA的期望卖出市场
试验表明一个假设的净利润 $1,310 贸易 1 每个信号标准手. Assuming that you’re comfortable using 10:1 杠杆作用, 这使得每年的回报 13.1%. 较高的杠杆提高收益的风险增加. 较低的杠杆降低收益的风险降低.
向前走结果
步行向前结果是盈利的! 这是一个巨大的安慰, 特别是考虑的努力投入到研发量.
令我失望的最多的东西, 然而, 在交易的数量大幅下降. 原来的放置策略 60 在一个行业 12 个月内. 步行向前测试仅成交 22 时.
股权曲线使得它很明显,没有任何反应的时间周期大. 超过六个月传递一月的第一个贸易之间 19, 2012, 并于6月在未来的贸易 29.
此后, 速度真的拿起. 九月 2012 显示出最活动带 12 总交易 – more than half of the year’s activity happened in that individual month.
总的结果是盈利的 $580. 交易成本, 假设 2 点差, 是 $440. 最终的回报是 $140, 或 1.4% 回报 10:1 杠杆作用.
度量
的交易效率 2012 向前走结果
分析
在行业的人数大幅下降涉及到的东西,我们已经知道. 该交易策略需要波动,以便找到交易机会.
当波动性下降, 其中外汇经纪哀叹在 外汇富豪 在伦敦会议, 交易机会的数量下降, 太.
该向前走的测试表明,这是一个伟大的战略,以保持我的口袋里,当波动性回升在今年晚些时候进行. 它举起盲数据. 虽然较高的利润来自小样本facotr可能结果, 感觉让人放心,当指标改善盲数据.
我让自己稍微作弊,我测试了 1% 在设置 2012 代替 1.5%. 性能显示了类似的下降在交易的数量,并在利润. 更重要, 然而, 在样本集的数字提高了.
我喜欢这个策略,因为它是稳定的. 改变从设置 1.3% 到 1.5% 不会引起急剧掉头在性能上. 换句话说, it’s steady and predictable.
我会觉得远不如自信的结果,如果在设置细微的变化产生了巨大的不同的利润或亏损. 从微小变化剧烈的成果转变涉及到混沌理论. That’s not a desirable trait in an algorithmic system.
该策略未来的改进可能与波动性的进入设置. 当挥发性低, 该 1.5% 门槛可能会降低到 1%. 由于波动性上升, 的频带 2% 可能产生在极端的情况下更好的结果. 一个明显的下一步将是与乐队的运动,欧元兑美元本身的波动性.
之后,想法
该系列最终导致了一个有利可图的交易策略. If you’d like to read through the journey, 那么我建议您阅读的文章顺序
最初的战略构想
选择合适的时间框架
一个研究计划
在最初的backtests一个恼人的惊喜
在区间交易的尝试
区间交易结果
移动平均信封黄牛
斯科特 · 说
肖恩喜,
好的工作! 确定用于运行此策略所需的波动,你会使用什么公制?
肖恩·奥弗顿 说
谢谢, 斯科特 ·!
我最初的想法是要作为一个快速简便的代理用于 VIX,设置适当的波动带. 但, 有很多可以去与该类型的安装程序错误.
另一种解决方案就是打造波动分布 – 我在 Excel 中创建图表 – 内部代码. 这项战略然后可以使用标准偏差来动态地对环境作出反应. It’s the best solution in my head. 最主要的障碍决定继续工作.
斯科特 · 说
不你将策略应用到投资组合的市场 (或资产类别)? 低, 总是有某个地方找到所需的波动.
我想, 这就要求测试在不同的市场和资产类别策略….明显.
肖恩·奥弗顿 说
That’s the next step in the process. I’m going to start with USD pairs. I like forex because it’s exceptionally rare for currencies to go bust. 股票, 另一方面, 得到摘牌每一天.
出了更简单的方法来做标准偏差的事情. 更多即将来临…