Estratégia de negociação ohlc pdf

8 segredos da ação do preço cada comerciante deve saber aproximadamente.

8 segredos da ação do preço cada comerciante deve saber aproximadamente.

A ação do preço está entre os conceitos de negociação mais populares. Um trader que sabe como usar a ação do preço da maneira correta pode, muitas vezes, melhorar seu desempenho e sua maneira de olhar gráficos significativamente. No entanto, ainda há muitos equívocos e meias-verdades circulando que confundem os operadores e os configuram para o fracasso. Neste artigo, exploramos os 8 segredos de ação de preço mais importantes e compartilhamos as melhores dicas de ação de preço.

# 1 As zonas de suporte e resistência são melhores que os níveis.

O suporte e a resistência são provavelmente o conceito de ação de preço mais popular, mas muito poucos traders podem realmente ganhar dinheiro com isso. O motivo geralmente é muito simples, embora não seja tão óbvio à primeira vista.

A maioria dos traders usa apenas níveis horizontais quando se trata de suporte e resistência de negociação que parecem ótimos em retrospectiva, mas falham durante a negociação ao vivo. A razão é que as linhas de solteiros não são uma maneira eficaz de observar os movimentos de preços. Criar zonas de suporte e resistência é muito mais eficaz quando se trata de entender o preço.

A imagem abaixo mostra que o operador que usa apenas uma única linha não percebe oportunidades de negociação quando o preço não atinge suas linhas. Ou ele é expulso durante os picos de volatilidade; o comerciante que usa zonas pode filtrar o ruído existente nas zonas.

Espero que este conceito não tenha que ficar um dos segredos da ação de preço por muito mais tempo e que mais traders começarão a usar essa técnica.

# 2 Altos e baixos & # 8211; um dos meus segredos de ação de preço favorito.

Esse ponto descreve um conceito muito básico, mas é tão importante entender e não ser usado amplamente o suficiente. Acredito firmemente que uma vez que um trader saiba analisar corretamente altos e baixos, ele tem uma chance muito maior de negociar lucrativamente.

A análise de altos e baixos oferece muitas informações sobre a força das tendências, a direção das tendências e pode até prenunciar o fim das tendências e as reversões dos preços comerciais antecipadamente.

Aqui estão algumas coisas que ajudarão você a entender os altos e baixos além do conhecimento geral de negociação:

Você vê ondas de tendência longa com apenas pequenos retrocessos? (isso sinaliza uma forte tendência) O preço mal está fazendo altos altos / baixos? (isso pode indicar um momentum desvanecido) Você vê uma volatilidade crescente? & # 8211; maiores mechas de vela - enquanto o preço faz novos altos / baixos? (você provavelmente já ouviu a citação de que a volatilidade é maior em pontos de inflexão). Uma tendência de alta, em que o preço não faz uma alta alta, deve atrair sua atenção.

Eu desafio você: dê uma olhada em qualquer padrão de gráfico de "livro didático" e você verá que a única coisa que realmente importa é como os altos e baixos se formam nesse padrão. Por exemplo, o poderoso Head and Shoulders é definido por uma seqüência de altos e baixos.

Em nosso curso de negociação premium, levamos isso para o próximo nível. Você aprenderá tudo sobre esse método de negociação, junto com outros princípios poderosos que lhe permitirão encontrar os melhores negócios.

Local # 3 - melhore sua negociação instantaneamente.

Mesmo que você veja o melhor sinal de ação do preço, ainda pode aumentar muito suas chances apenas fazendo negociações em níveis de preço importantes e significativos. A maioria dos comerciantes amadores comete o erro de tomar sinais de ação de preço, independentemente de onde eles ocorram e, em seguida, se perguntam por que seu winrate é tão baixo.

Na minha própria negociação, presto muita atenção ao local. Um bom sinal em uma área de suporte / resistência ou de suprimento / demanda muito importante pode muitas vezes prenunciar um grande comércio.

Por outro lado, mesmo um sinal de ação de grande preço em um local ruim não é nada que eu trocaria.

# 4 Pare de procurar padrões de livros didáticos.

Um grande problema que eu vejo frequentemente é que os traders continuam procurando por padrões de livros didáticos e então aplicam seus conhecimentos de livros didáticos aos gráficos.

Basta perguntar a si mesmo: por que tantos comerciantes perdem dinheiro? Será que isso tem a ver com o fato de que todos eles lêem os mesmos livros, trocam os mesmos padrões da mesma maneira e olham para gráficos de forma idêntica? Eu acho que sim! Como trader, você precisa pensar diferente.

Negociar não funciona desta forma e o preço é um conceito muito dinâmico. O preço e os padrões mudam o tempo todo e, se todos estão tentando negociar da mesma forma nos mesmos padrões, os grandes jogadores usarão isso em seu benefício.

Este é talvez um dos segredos de ação de preço mais incompreendidos. Pare de procurar por atalhos e não espere por padrões de livros didáticos & # 8211; aprenda a pensar e negociar como um profissional.

# 5 As 4 pistas de castiçais e ação de preço.

Isso realça ainda mais a importância de juntar as peças quando você negocia ações de preço e evita o pensamento de projeto. Os 4 pontos seguintes irão ajudá-lo a evitar muitos dos erros comerciais comuns cometidos pelas pessoas que apenas procuram por padrões de projeto.

Os 4 pontos seguintes irão ajudá-lo a evitar muitos dos erros comerciais comuns cometidos pelas pessoas que apenas procuram por padrões de projeto.

Se você vê muitos pavios longos, isso significa que a volatilidade e a incerteza estão aumentando.

2) mechas de alta contra baixa.

Você vê mais / mais mechas para o lado positivo ou para o lado negativo? Wicks que se destacam para o lado negativo normalmente sinalizam rejeição e falharam as tentativas de baixa.

O corpo de uma vela está posicionado mais perto da parte superior ou inferior da vela? Corpos que se fecham perto do topo frequentemente sinalizam uma pressão de alta.

Velas com um corpo grande e mechas pequenas geralmente indicam muita força, enquanto velas com um corpo pequeno e grandes mechas indicam indecisão.

# 6 O tempo do corretor não importa.

Nós começamos a pergunta como o tempo do corretor e o tempo de fechamento da vela influenciam muito a ação do preço. Não faz qualquer diferença para o seu comércio global, embora os prazos, como o 4H ou diariamente, será diferente em corretores diferentes.

O gráfico abaixo ilustra o que queremos dizer. Os gráficos mostram o mesmo mercado e no mesmo período e ambos são 4H prazos. Eles usaram tempos de fechamento diferentes para suas velas e, assim, os gráficos parecem um pouco diferentes. Algumas das pistas importantes que o mercado da esquerda mostra não são visíveis no gráfico da direita e vice-versa.

Portanto, não há tempo de corretagem que seja "melhor" que o outro - apenas os sinais que você obtém variam ligeiramente. O ponto mais importante é que você tome decisões consistentes e não se confunda mudando entre diferentes feeds de intermediários.

Não se estresse com o tempo do seu corretor; a longo prazo, tudo se estabiliza enquanto você permanece consistente.

# 7 O amador apertar e parar de caçar.

Padrões de ação de preço convencionais são muito óbvios e muitos traders acreditam que seu corretor persegue suas paradas porque eles sempre parecem estar parados - mesmo que a configuração seja tão clara.

É muito fácil para o trader profissional estimar onde os comerciantes amadores entram nos negócios e o lugar para quando um padrão de ação de preço se forma. A "parada de caça" que você vê não é feita pelo seu corretor, mas por traders lucrativos que simplesmente compram os amadores para gerar mais liquidez.

Este é um desses segredos de ação de preços que podem fazer uma grande diferença e nós vimos que muitos de nossos estudantes transformaram suas negociações completamente com ele. Abaixo você vê um gráfico de patrimônio de um dos nossos alunos premium. A transformação depois de tomar nosso curso de negociação nos surpreendeu a todos.

# 8 Seleção correta do mercado.

Construir uma lista de observação antes de sua negociação é importante e a seleção de mercado é um conceito muito mal compreendido na negociação. Deixe-me dar um exemplo da minha negociação: todos os domingos eu sento e passo por todos os 30 pares de moedas que considero serem negociados.

No entanto, geralmente, apenas 6-8 fazem na minha lista de negociação real para a semana seguinte. E a principal razão pela qual os outros são cortados é a de ação de baixa probabilidade, que geralmente significa congestionamentos apertados, consolidações apertadas e faixas estreitas com muita volatilidade.

Uma seleção efetiva de mercado é importante e você deve procurar apenas mercados que ofereçam uma ação de preço clara e se mantenham longe de mercados que sejam muito erráticos e barulhentos. Não cometa esse erro de ficar muito obcecado com os pares que você negocia - gire-os e concentre-se apenas em mercados com boa ação de preço.

A maioria dessas dicas provavelmente não são consideradas segredos de ação de preços por traders avançados, mas os amadores geralmente podem melhorar a qualidade de suas negociações e como eles enxergam os mercados escolhendo apenas alguns deles. Se você tiver alguma outra dica ou souber sobre alguns erros que os traders cometem na negociação de ações de preço, deixe um comentário abaixo.

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Comentários (7)

Eu acho que outro exemplo seria comprar ou vender depois de um Talley no preço. Eu gosto que todos vocês se concentrem na ação do preço e compararam a EMA com a SMA Eu tenho usado a EMA 8,21 em períodos de tempo menores, mas eu acho que para os meus swing trades eu vou começar a rasgar como a Entrada e as Saídas funcionaram o SMA & amp; EMA 21s.

Eu quis dizer * Rally não Talley.

E volta rasgando não rasgando. Texto de previsão é uma droga lol & # 8230 ;.

Obrigado muito bom! Obrigado!

Coisas boas! Todas as pequenas peças do quebra-cabeça, eu não posso esperar até que tudo faça sentido!

Obrigado cara por este conhecimento incrível. .

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Gráficos de barras (OHLC)

Cada barra em um gráfico de barras representa o desempenho de preço para um período específico. Esses períodos podem durar até um mês ou até um minuto, dependendo do propósito para o qual o gráfico deve ser usado. Gráficos de barras diários são os mais populares.

OHLC significa os 4 elementos exibidos em uma barra de preço típica:

Em incríveis cartas As barras OHLC são coloridas em vermelho e verde / azul:

Se o fechamento de hoje for maior do que o fechamento de ontem - a barra está colorida de verde / azul. Se o fechamento de hoje for menor que o fechamento de ontem - a barra está colorida de vermelho. Se o fechamento de hoje é igual ao fechamento de ontem - a barra tem a mesma cor de ontem.

Interpretando Gráficos de Barras.

Seu primeiro passo na interpretação de um gráfico de barras é identificar a direção da tendência. Em seguida, procure sinais de que a tendência esteja se fortalecendo ou enfraquecendo.

Identificando a tendência.

A tendência é determinada de acordo com a teoria da Dow. Uma tendência ascendente é uma série de barras com altas mais altas e baixas mais altas. Uma tendência descendente é uma série de barras com altos e baixos mais baixos.

Quando é que um Trend Start e End?

Uma tendência ascendente é iniciada por uma barra com um valor mais alto e mais baixo do que a barra anterior. Inversamente, uma tendência de descida é iniciada por uma barra com um mínimo mais alto e mais baixo do que a barra anterior.

Quando é que uma tendência é incerta?

Muitas vezes as tendências não são muito claras com a incerteza entre compradores e vendedores. Dentro de dias, dias de fora e dias de fronteira são sinais de incerteza em uma tendência.

Os dias internos têm um mínimo mais alto e um mínimo mais alto quando comparados com a barra anterior. Os dias de fora têm uma alta alta e uma baixa mais baixa do que no dia anterior. Os dias limítrofes são semelhantes aos dias dentro ou fora de dias - exceto que há um igual alto ou baixo igual.

Escalas de expansão e contratação.

As amplitudes de expansão em uma tendência ascendente indicam um aumento na ansiedade dos compradores e o aumento da ansiedade dos vendedores em uma tendência de queda. As faixas de contratação mostram uma diminuição da ansiedade.

Preço de Fecho: Up ou Down?

A ânsia dos compradores e vendedores é indicada pela posição do preço de fechamento em relação ao fechamento na barra anterior. Quanto maior a distância, maior a ansiedade.

Preço de Fechamento Comparado ao Intervalo.

O intervalo é a distância entre o alto e o baixo em uma barra. A posição do preço de fechamento na barra indica quem controla o mercado no final do dia e seu nível de comprometimento.

O preço de fechamento na parte superior da barra indica que os compradores têm controle. Se eles estiverem comprometidos, eles comprarão o fechamento do mercado, com menos lucros, e elevarão o preço para o máximo do dia. O preço de fechamento na parte inferior da barra indica que os vendedores têm controle. Se eles estiverem comprometidos, eles venderão o preço de fechamento e de movimento para a baixa do dia. Se nenhuma das partes estiver comprometida, é provável que o preço se feche no meio do intervalo, uma vez que o lucro retrai parte dos ganhos ou perdas do dia.

Preço de fechamento em relação ao preço de abertura.

O preço de abertura diário tende a refletir a visão de compradores e vendedores menores. É útil como um indicador da direção emocional do mercado.

O preço de abertura na parte inferior do intervalo indica que os compradores estão no controle. O preço de abertura no topo da faixa indica que os vendedores têm controle. O preço de abertura a meio da barra indica que nenhuma das partes tem controle.

Sinais conflitantes.

Sinais conflitantes mostram indecisão e uma tendência de enfraquecimento. Esteja atento para uma inversão de tendência, mas lembre-se da Regra de Ouro: Nunca assuma que uma tendência tenha terminado até que haja sinais claros de que a tendência oposta começou.

O Trader R.

Usando R e ferramentas relacionadas em Finanças Quantitativas.

Arquivo para as Estratégias de Negociação & # 8216; & # 8217; Categoria.

Vinculando R ao IQFeed com o pacote QuantTools.

O IQFeed fornece serviços de dados de fluxo contínuo e soluções de negociação que cobrem o mercado agrícola, de energia e financeiro. É um provedor de feed de dados bem conhecido e reconhecido, voltado para usuários de varejo e pequenas instituições. O preço da assinatura começa em cerca de US $ 80 / mês.

Stanislav Kovalevsky desenvolveu um pacote chamado QuantTools. É um pacote tudo em um projetado para melhorar a modelagem de negociação quantitativa. Ele permite baixar e organizar dados históricos de mercado de várias fontes, como Yahoo, Google, Finam, MOEX e IQFeed. O recurso que mais me interessa é a capacidade de vincular o IQFeed à R. Eu uso o IQFeed há alguns anos e estou feliz com ele (não estou afiliado à empresa em nenhum momento). caminho). Mais informações podem ser encontradas aqui. Eu tenho procurado uma integração dentro de R por um tempo e aqui está. Como resultado, depois de executar alguns testes, mudei meu código que ainda estava em Python para R. Apenas para completar, aqui está um link que explica como fazer o download de dados históricos do IQFeed usando Python.

A QuantTools oferece quatro funcionalidades principais: Obter dados de mercado, Armazenar / Recuperar dados de mercado, Dados de séries temporais de plotagem e Testes reversos.

Primeiro, verifique se o IQfeed está aberto. Você pode baixar dados diários ou intradiários. O código abaixo faz o download dos preços diários (Aberto, Alto, Baixo, Fechado) para o SPY de 1º de janeiro de 2017 a 1º de junho de 2017.

O código abaixo faz o download dos dados intraday de 1º de maio de 2017 a 3 de maio de 2017.

Observe o parâmetro do período. Pode usar qualquer um dos seguintes valores: tick, 1min, 5min, 10min, 15min, 30min, hora, dia, semana, mês, dependendo da freqüência que você precisa.

O QuantTools facilita o processo de gerenciar e armazenar dados do mercado de ticks. Você acabou de configurar os parâmetros de armazenamento e está pronto para começar. Os parâmetros são onde, desde que data e quais símbolos você gostaria de armazenar. Sempre que você puder adicionar mais símbolos e se eles não estiverem presentes em um armazenamento, o QuantTools tentará obter os dados da data de início especificada. O código abaixo salvará os dados no seguinte diretório: & # 8220; C: / Usuários / Arnaud / Documentos / Dados de Mercado / iqfeed & # 8221 ;. Há uma subpasta por instrumento e os dados são exibidos em arquivos. rds.

Você também pode armazenar dados entre datas específicas. Substitua a última linha de código acima por uma das abaixo.

Agora, se você quiser recuperar alguns dos dados armazenados, basta executar algo como:

Observe que apenas os ticks são suportados no armazenamento local, portanto, o período deve ser & # 8216; tick & # 8217;

O QuantTools fornece a função plot_ts para plotar dados de séries temporais sem fins de semana, feriados e lacunas durante a noite. No exemplo abaixo, primeiro recupero os dados armazenados acima, depois seleciono as primeiras 100 observações de preço e, finalmente, desenho o gráfico.

Duas coisas para notar: primeiro espião é um objeto data. table, portanto, a sintaxe acima. Para obter uma visão geral rápida dos recursos do data. table, confira esta excelente folha de dicas do DataCamp. Segundo, o parâmetro local é TRUE, pois os dados são recuperados do armazenamento interno.

O QuantTools permite escrever sua própria estratégia de negociação usando sua API C ++. Eu não vou elaborar sobre isso, pois isso é basicamente código C ++. Você pode consultar a seção Exemplos no site da QuantTools.

No geral, acho o pacote extremamente útil e bem documentado. O único bit faltante é o feed ao vivo entre R e IQFeed, que fará do pacote uma solução real de ponta a ponta.

Como de costume, qualquer comentário é bem-vindo.

BERT: um recém-chegado na conexão R Excel.

Há alguns meses, um leitor me mostrou essa nova maneira de conectar R e Excel. Eu não sei há quanto tempo isso acontece, mas nunca me deparei com isso e nunca vi nenhum post ou artigo de blog sobre isso. Então eu decidi escrever um post enquanto a ferramenta realmente vale a pena e antes que alguém pergunte, eu não estou relacionado à empresa de forma alguma.

BERT significa Basic Excel R Toolkit. É gratuito (licenciado sob a GPL v2) e foi desenvolvido pela Structured Data LLC. No momento em que escrevo, a versão atual do BERT é 1.07. Mais informações podem ser encontradas aqui. De uma perspectiva mais técnica, o BERT é projetado para suportar a execução de funções R a partir de células da planilha do Excel. Em termos do Excel, é para escrever Funções definidas pelo usuário (UDFs) em R.

Neste post eu não vou mostrar como R e Excel interagem via BERT. Há muito bons tutoriais aqui, aqui e aqui. Em vez disso, quero mostrar como usei BERT para construir uma torre de controle & # 8220; & # 8221; para minha negociação.

Meus sinais de negociação são gerados usando uma longa lista de arquivos R, mas eu preciso da flexibilidade do Excel para exibir os resultados de forma rápida e eficiente. Como mostrado acima, o BERT pode fazer isso para mim, mas também quero adaptar o aplicativo às minhas necessidades. Combinando o poder do XML, VBA, R e BERT, posso criar um aplicativo bonito, mas poderoso, na forma de um arquivo do Excel com código VBA mínimo. Por fim, tenho um único arquivo do Excel reunindo todas as tarefas necessárias para gerenciar meu portfólio: atualização de banco de dados, geração de sinal, submissão de pedidos, etc. & # 8230; Minha abordagem pode ser dividida nos três passos abaixo:

Use XML para criar menus e botões definidos pelo usuário em um arquivo do Excel. Os menus e botões acima são essencialmente chamadas para funções do VBA. Essas funções do VBA são encapsuladas em torno de funções R definidas usando BERT.

Com essa abordagem, posso manter uma clara distinção entre o núcleo do meu código mantido em R, SQL e Python e tudo o que é usado para exibir e formatar os resultados mantidos no Excel, VBA & amp; XML Nas próximas seções, apresento o pré-requisito para desenvolver tal abordagem e um guia passo a passo que explica como o BERT poderia ser usado para simplesmente passar dados de R para o Excel com o mínimo de código VBA.

1 & # 8211; Baixe e instale o BERT neste link. Quando a instalação estiver concluída, você deve ter um novo menu Add-Ins no Excel com os botões, conforme mostrado abaixo. É assim que o BERT se materializa no Excel.

2 & # 8211; Faça o download e instale o editor de interface do usuário personalizada: O Editor de interface do usuário personalizado permite criar menus e botões definidos pelo usuário na faixa de opções do Excel. Um procedimento passo a passo está disponível aqui.

1 & # 8211; Código R: A função R abaixo é um código muito simples apenas para fins ilustrativos. Calcula e retorna os resíduos de uma regressão linear. É isso que queremos recuperar no Excel. Salve isso em um arquivo chamado myRCode. R (qualquer outro nome é bom) em um diretório de sua escolha.

2 & # 8211; functions. R em BERT: No Excel selecione Add-Ins - & gt; Diretório base e abra o arquivo chamado functions. R. Neste arquivo, cole o seguinte código. Certifique-se de inserir o caminho correto.

Isso é apenas o fornecimento de BERT no arquivo R que você criou acima. Em seguida, salve e feche as funções do arquivo. Se você quiser fazer qualquer alteração no arquivo R criado na etapa 1, terá que recarregá-lo usando o botão BERT & # 8220; Recarregar o arquivo de inicialização & # 8221; do menu Add-Ins no Excel.

3 & # 8211; No Excel: Crie e salve um arquivo chamado myFile. xslm (qualquer outro nome é bom). Este é um arquivo habilitado para macro que você salva no diretório de sua escolha. Depois que o arquivo for salvo, feche-o.

4 & # 8211; Abra o arquivo criado acima no editor da interface do usuário personalizada: Depois que o arquivo estiver aberto, cole o código abaixo.

Você deve ter algo parecido com isto no editor de XML:

Essencialmente, este pedaço de código XML cria um menu adicional (RTrader), um novo grupo (My Group) e um botão definido pelo usuário (New Button) na faixa de opções do Excel. Quando terminar, abra myFile. xslm no Excel e feche o Editor de UI personalizado. Você deveria ver algo assim.

5 & ​​# 8211; Abra o editor VBA: Em myFile. xlsm, insira um novo módulo. Cole o código abaixo no módulo recém-criado.

Isso apaga os resultados anteriores na planilha antes de lidar com os novos.

6 & # 8211; Clique no botão New: Agora volte para a planilha e no menu RTrader, clique no botão & # 8220; New Button & # 8221; botão. Você deve ver algo como o abaixo aparece.

O guia acima é uma versão muito básica do que pode ser obtido usando o BERT, mas mostra como combinar o poder de várias ferramentas específicas para criar seu próprio aplicativo personalizado. Da minha perspectiva, o interesse de tal abordagem é a capacidade de colar R e Excel, obviamente, mas também incluir pedaços de código XML (e em lote) do Python, SQL e muito mais. Isso é exatamente o que eu precisava. Por fim, gostaria de saber se alguém tem alguma experiência com o BERT?

Estratégia de negociação: aproveitando ao máximo os dados da amostra.

Ao testar estratégias de negociação, uma abordagem comum é dividir o conjunto de dados inicial em dados de amostra: a parte dos dados projetados para calibrar o modelo e os dados de amostra: a parte dos dados usada para validar a calibração e garantir que o desempenho criado na amostra será refletido no mundo real. Como regra geral, cerca de 70% dos dados iniciais podem ser usados ​​para calibração (ou seja, na amostra) e 30% para validação (ou seja, fora da amostra). Em seguida, uma comparação entre os dados de entrada e de saída ajuda a decidir se o modelo é suficientemente robusto. Este post visa dar um passo adiante e fornece um método estatístico para decidir se os dados fora da amostra estão alinhados com o que foi criado na amostra.

No gráfico abaixo, a área azul representa o desempenho fora da amostra de uma das minhas estratégias.

Uma inspeção visual simples revela um bom ajuste entre o desempenho de entrada e saída da amostra, mas que grau de confiança eu tenho nisso? Nesta fase não muito e esta é a questão. O que é realmente necessário é uma medida de similaridade entre os conjuntos de dados de entrada e de saída. Em termos estatísticos, isso pode ser traduzido como a probabilidade de que os números de desempenho dentro e fora da amostra sejam provenientes da mesma distribuição. Existe um teste estatístico não paramétrico que faz exatamente isso: o teste de Kruskall-Wallis. Uma boa definição deste teste pode ser encontrada no R-Tutor Uma coleção de amostras de dados é independente se eles vêm de populações não relacionadas e as amostras não afetam umas às outras. Usando o teste de Kruskal-Wallis, podemos decidir se as distribuições populacionais são idênticas, sem presumir que elas sigam a distribuição normal. & # 8221; O benefício adicional desse teste não está assumindo uma distribuição normal.

Existem outros testes da mesma natureza que poderiam se encaixar nessa estrutura. O teste de Mann-Whitney-Wilcoxon ou os testes de Kolmogorov-Smirnov se encaixam perfeitamente na estrutura descrita aqui, porém isso está além do escopo deste artigo para discutir os prós e contras de cada um desses testes. Uma boa descrição junto com exemplos de R pode ser encontrada aqui.

Aqui está o código usado para gerar o gráfico acima e a análise:

No exemplo acima, o período de amostragem é maior do que o período de amostragem, portanto, eu criei aleatoriamente 1.000 subconjuntos dos dados da amostra, cada um deles tendo o mesmo comprimento que os dados fora da amostra. Então, testei cada um em um subconjunto de amostras em relação aos dados fora da amostra e gravei os valores p. Esse processo não cria um único valor p para o teste Kruskall-Wallis, mas uma distribuição que torna a análise mais robusta. Neste exemplo, a média dos valores de p é bem acima de zero (0,478), indicando que a hipótese nula deve ser aceita: há fortes evidências de que os dados de entrada e saída da amostra são provenientes da mesma distribuição.

Como de costume, o que é apresentado neste post é um exemplo de brinquedo que apenas arranha a superfície do problema e deve ser adaptado às necessidades individuais. No entanto, penso que propõe um quadro estatístico interessante e racional para avaliar os resultados fora da amostra.

Este post é inspirado nos dois artigos seguintes:

Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), "Efeitos de várias funções de otimização no desempenho fora da amostra de estratégias de negociação geneticamente evoluídas", prevendo a conferência sobre mercados financeiros.

Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), «Um processo de otimização para melhorar a consistência da amostra, um caso da Bolsa de Valores», JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, Londres, outubro de 2010.

Apresentando o fidlr: LoanceR de Dados Financeiros.

O fidlr é um suplemento do RStudio projetado para simplificar o processo de download de dados financeiros de vários provedores. Esta versão inicial é um wrapper em torno da função getSymbols no pacote quantmod e somente o Yahoo, Google, FRED e Oanda são suportados. Eu provavelmente adicionarei funcionalidades ao longo do tempo. Como de costume, com essas coisas apenas um lembrete: "O SOFTWARE É FORNECIDO" COMO ESTÁ, SEM GARANTIA DE NENHUM TIPO "# 8230; & # 8221;

Como instalar e usar o fidlr?

Você pode obter o addin / package do seu repositório Github aqui (eu vou registrá-lo no CRAN mais tarde) Instale o addin. Existe um excelente tutorial para instalar o RStudio Addins aqui. Depois que o addin é instalado, ele deve aparecer no menu Addin. Basta escolher fidlr no menu e uma janela como abaixo deve aparecer. Escolha um provedor de dados no menu suspenso Origem. Selecione um intervalo de datas no menu Data Insira o símbolo que você deseja baixar na caixa de texto do instrumento. Para baixar vários símbolos basta digitar os símbolos separados por vírgulas. Use os botões de opção para escolher se deseja baixar o instrumento em um arquivo csv ou no ambiente global. O arquivo csv será salvo no diretório de trabalho e haverá um arquivo csv por instrumento. Pressione Executar para obter os dados ou Fechar para fechar o suplemento.

Mensagens de erro e avisos são manipulados pelos pacotes subjacentes (quantmod e Shiny) e podem ser lidos no console.

Esta é a primeira versão do projeto, então não espere a perfeição, mas esperamos que melhore com o tempo. Por favor, informe qualquer comentário, sugestão, erro etc & # 8230; para: thertrader @ gmail.

Manter um banco de dados de arquivos de preços em R.

Fazer pesquisa quantitativa implica muita análise de dados e é preciso dados limpos e confiáveis ​​para conseguir isso. O que é realmente necessário são dados limpos que sejam facilmente acessíveis (mesmo sem uma conexão com a Internet). A maneira mais eficiente de fazer isso para mim foi manter um conjunto de arquivos csv. Obviamente, este processo pode ser tratado de várias maneiras, mas eu achei um tempo extra muito eficiente e simples para manter um diretório onde eu armazeno e atualizo arquivos csv. Eu tenho um arquivo csv por instrumento e cada arquivo é nomeado após o instrumento que ele contém. A razão pela qual eu faço isso é dupla: Primeiro, eu não quero baixar dados (de preço) do Yahoo, Google, etc & # 8230; toda vez que eu quiser testar uma nova ideia, mas mais importante, uma vez que eu identifiquei e consertei um problema, eu não quero ter que fazer isso novamente na próxima vez que eu precisar do mesmo instrumento. Simples, mas muito eficiente até agora. O processo é resumido no gráfico abaixo.

Em tudo o que se segue, presumo que os dados estão vindo do Yahoo. O código terá que ser alterado para os dados do Google, Quandl, etc & # 8230; Além disso, apresento o processo de atualização dos dados diários de preços. A configuração será diferente para dados de frequência mais alta e outro tipo de conjunto de dados (ou seja, diferente dos preços).

1 & # 8211; Download de dados inicial (listOfInstruments. R & amp; historicalData. R)

O arquivo listOfInstruments. R é um arquivo contendo apenas a lista de todos os instrumentos.

Se um instrumento não é parte da minha lista (ou seja, nenhum arquivo csv na minha pasta de dados) ou se você fizer isso pela primeira vez, você terá que baixar o conjunto de dados históricos inicial. O exemplo abaixo faz o download de um conjunto de cotações diárias dos ETFs do Yahoo Finance até janeiro de 2000 e armazena os dados em um arquivo csv.

2 & # 8211; Atualizar dados existentes (updateData. R)

O código abaixo começa a partir de arquivos existentes na pasta dedicada e atualiza todos eles um após o outro. Eu costumo executar este processo todos os dias, exceto quando eu estou de férias. Para adicionar um novo instrumento, basta executar o passo 1 acima apenas para este instrumento.

3 & # 8211; Crie um arquivo de lote (updateDailyPrices. bat)

Outra parte importante do trabalho é criar um arquivo em lotes que automatize o processo de atualização acima (eu sou um usuário do Windows). Isso evita abrir o R ​​/ RStudio e executar o código a partir dele. O código abaixo é colocado em um arquivo. bat (o caminho deve ser alterado com a configuração do leitor). Note que eu adicionei um arquivo de saída (updateLog. txt) para rastrear a execução.

O processo acima é extremamente simples, pois descreve apenas como atualizar dados de preços diários. Eu tenho usado isso por um tempo e tem funcionado muito bem para mim até agora. Para dados mais avançados e / ou freqüências mais altas, as coisas podem ficar muito mais complicadas.

Como de costume, qualquer comentário é bem-vindo.

Avaliação fatorial na gestão quantitativa de portfólios.

Quando se trata de gerenciar uma carteira de ações versus um benchmark, o problema é muito diferente de definir uma estratégia de retorno absoluto. No primeiro, é preciso manter mais estoques do que no segundo, onde nenhuma ação pode ser detida se não houver oportunidade suficiente. A razão para isso é o erro de rastreamento. Isto é definido como o desvio padrão do retorno da carteira menos o retorno de referência. Quanto menos ações forem mantidas em relação a um benchmark, maior será o erro de rastreamento (por exemplo, maior risco).

A análise a seguir é amplamente inspirada no livro "Active Portfolio Management" # 8221; por Grinold & amp; Kahn Esta é a bíblia para qualquer pessoa interessada em administrar um portfólio em relação a um benchmark. Eu encorajo fortemente qualquer pessoa com interesse no tópico a ler o livro do começo ao fim. É muito bem escrito e estabelece as bases da gestão sistemática de carteiras ativas (não tenho nenhuma afiliação ao editor ou aos autores).

Aqui, estamos tentando classificar com a maior precisão possível as ações no universo de investimento em uma base de retorno a termo. Muitas pessoas criaram muitas ferramentas e inúmeras variantes dessas ferramentas foram desenvolvidas para conseguir isso. Neste post concentro-me em duas métricas simples e amplamente utilizadas: Coeficiente de Informação (IC) e Quantiles Return (QR).

O CI fornece uma visão geral da capacidade de previsão do fator. Mais precisamente, isso é uma medida de quão bem o fator classifica os estoques em uma base de retorno a termo. O IC é definido como a correlação de classificação (ρ) entre a métrica (por exemplo, fator) e o retorno para a frente. Em termos estatísticos, a correlação de postos é uma medida não paramétrica da dependência entre duas variáveis. Para uma amostra de tamanho n, as n pontuações brutas são convertidas em classificações e ρ é calculado a partir de:

O horizonte para o retorno para frente tem que ser definido pelo analista e é uma função do turnover da estratégia e da decadência alfa (isso tem sido objeto de extensa pesquisa). Obviamente, os CIs devem ser o mais alto possível em termos absolutos.

Para o leitor atento, no livro de Grinold & amp; Kahn é uma fórmula que liga a Relação de Informação (IR) e IC: com amplitude sendo o número de apostas independentes (trades). Essa fórmula é conhecida como a lei fundamental do gerenciamento ativo. O problema é que, muitas vezes, definir com precisão a amplitude não é tão fácil quanto parece.

Para obter uma estimativa mais precisa do fator poder preditivo, é necessário dar um passo além e agrupar os estoques por quantis de valores de fatores e, em seguida, analisar o retorno médio a termo (ou qualquer outra métrica de tendência central) de cada um deles. quantis. A utilidade desta ferramenta é simples. Um fator pode ter um bom IC, mas seu poder preditivo pode ser limitado a um pequeno número de ações. Isso não é bom, pois um gerente de portfólio terá que escolher ações dentro de todo o universo para cumprir sua restrição de erro de rastreamento. Bons retornos quantílicos são caracterizados por uma relação monótona entre os quantis individuais e os retornos futuros.

Todas as ações no índice S & amp; P500 (no momento da redação). Obviamente, há um viés de sobrevivência: a lista de ações no índice mudou significativamente entre o início e o final do período de amostragem, no entanto, é bom o suficiente apenas para fins ilustrativos.

O código abaixo faz o download dos preços das ações individuais no S & amp; P500 entre janeiro de 2005 e hoje (leva um tempo) e transforma os preços brutos em retorno nos últimos 12 meses e no último mês. O primeiro é o nosso fator, o último será usado como medida de retorno para frente.

Abaixo está o código para calcular o Coeficiente de Informação e o Retorno de Quantiles. Observe que eu usei quintis neste exemplo, mas qualquer outro método de agrupamento (terciles, deciles, etc.) pode ser usado. isso realmente depende do tamanho da amostra, do que você quer capturar e do tempo em que deseja ter uma visão geral ampla ou se concentrar nas caudas de distribuição. Para estimar os retornos dentro de cada quintil, a mediana tem sido usada como o estimador de tendência central. Essa medida é muito menos sensível a outliers do que a média aritmética.

E finalmente o código para produzir o gráfico de retorno Quantiles.

3 & # 8211; Como explorar as informações acima?

No gráfico acima, o Q1 é mais baixo nos últimos 12 meses e o Q5, o mais alto. Há um aumento quase monótono no retorno dos quantis entre Q1 e Q5, o que indica claramente que os estoques que caem em Q5 superam aqueles que caem em Q1 em cerca de 1% ao mês. Isso é muito significativo e poderoso para um fator tão simples (não é realmente uma surpresa, ainda que & # 8230;). Portanto, há maiores chances de vencer o índice superpondo as ações no Q5 e subestimando as que caem no primeiro trimestre em relação ao benchmark.

Um IC de 0,0206 pode não significar muito em si, mas é significativamente diferente de 0 e indica um bom poder de previsão dos últimos 12 meses de retorno geral. Testes de significância formal podem ser avaliados, mas isso está além do escopo deste artigo.

A estrutura acima é excelente para avaliar a qualidade dos fatores de investimento, mas há uma série de limitações práticas que devem ser abordadas para a implementação na vida real:

Reequilíbrio: Na descrição acima, é assumido que no final de cada mês a carteira é totalmente reequilibrada. Isso significa que todas as ações que caíram no 1T estão abaixo do peso e todas as ações que caíram no 5ºT estão com sobrepeso em relação ao benchmark. Isso nem sempre é possível por razões práticas: algumas ações podem ser excluídas do universo de investimentos, existem restrições sobre o peso da indústria ou do setor, há restrições no volume de negócios etc. & # 8230; Custos de Transação: Isso não foi levado em consideração na análise acima e isso é um sério freio para a implementação da vida real. Considerações de rotatividade são geralmente implementadas na vida real em uma forma de penalidade na qualidade do fator. Coeficiente de transferência: Esta é uma extensão da lei fundamental da gestão ativa e relaxa a suposição do modelo de Grinold de que os gerentes não enfrentam restrições que os impeçam de traduzir suas percepções de investimentos diretamente em apostas de portfólio.

E, finalmente, estou espantado com o que pode ser alcançado em menos de 80 linhas de código com o R & # 8230;

Como de costume, qualquer comentário é bem-vindo.

Risco como uma Variável de Sobrevivência & # 8221;

Me deparo com muitas estratégias na blogosfera, algumas são interessantes, algumas são uma completa perda de tempo, mas a maioria compartilha uma característica comum: pessoas desenvolvendo essas estratégias fazem sua lição de casa em termos de análise do retorno, mas muito menos atenção é dada ao lado do risco sua natureza aleatória. Eu vi comentários como "um rebaixamento de 25% em 2011, mas um excelente retorno geral". Bem, a minha aposta é que ninguém na terra permitirá que você experimente uma perda de 25% com seu dinheiro (a menos que acordos especiais estejam em vigor). No mundo dos fundos de hedge, as pessoas têm muito pouca tolerância ao saque. Geralmente, como um novo operador em um fundo de hedge, supondo que você não tenha reputação, você tem muito pouco tempo para se provar. Você deve ganhar dinheiro a partir do primeiro dia e continuar fazendo isso por alguns meses antes de ganhar um pouco de credibilidade.

Primeiro, digamos que você começou mal e perdeu dinheiro no começo. Com um rebaixamento de 10%, você certamente está fora, mas mesmo com um rebaixamento de 5%, as chances de ver sua alocação reduzida são muito altas. Isso tem implicações significativas em suas estratégias. Suponhamos que, se você perder 5%, sua alocação será dividida por 2 e você voltará à sua alocação inicial somente quando ultrapassar a marca d'água alta novamente (por exemplo, o levantamento voltará a 0). No gráfico abaixo, simulei o experimento com uma das minhas estratégias.

Você começa a operar em 1º de junho de 2003 e tudo vai bem até 23 de julho de 2003, onde sua curva de rebaixamento atinge o limite de -5% (** 1 **). Sua alocação é reduzida em 50% e você não cruza o limite máximo até 05 de dezembro de 2003 (** 3 **). Se você mantiver a alocação inalterada, o nível da marca d'água alta teria sido ultrapassado em 28 de outubro de 2003 (** 2 **) e até o final do ano você teria ganho mais dinheiro.

Mas vamos empurrar o raciocínio um pouco mais. Ainda no gráfico acima, suponha que você tenha muito azar e comece a negociar em meados de junho de 2003. Você atingiu o limite de rebaixamento de 10% no início de agosto e está provavelmente fora do jogo. You would have started in early August your allocation would not have been cut at all and you end up doing a good year in only 4 full months of trading. In those two examples nothing has changed but your starting date….

The trading success of any individual has some form of path dependency and there is not much you can do about it. However you can control the size of a strategy’s drawdown and this should be addressed with great care. A portfolio should be diversified in every possible dimension: asset classes, investment strategies, trading frequencies etc…. From that perspective risk is your “survival variable”. If managed properly you have a chance to stay in the game long enough to realise the potential of your strategy. Otherwise you won’t be there next month to see what happens.

Como de costume, qualquer comentário é bem-vindo.

A Simple Shiny App for Monitoring Trading Strategies – Parte II.

This is a follow up on my previous post “A Simple Shiny App for Monitoring Trading Strategies“. I added a few improvements that make the app a bit better (at least for me!). Below is the list of new features :

A sample. csv file (the one that contains the raw data) A “EndDate” drop down box allowing to specify the end of the period. A “Risk” page containing a VaR analysis and a chart of worst performance over various horizons A “How To” page explaining how to use and tailor the app to individual needs.

I also made the app totally self contained. It is now available as a stand alone product and there is no need to have R/RStudio installed on your computer to run it. It can be downloaded from the R Trader Google drive account. This version of the app runs using portable R and portable Chrome. For the keen reader, this link explains in full details how to package a Shiny app into a desktop app (Windows only for now).

1 & # 8211; How to install & run the app on your computer.

Create a specific folder Unzip the contain of the. zip file onto that new folder. Change the paths in the runShinyApp file to match your setings To run the app, you just have launch the run. vbs file. I also included an icon (RTraderTradingApp. ico) should you want to create a shortcut on your desktop.

ui. R: controls the layout and appearance of the app server. R: contains the instructions needed to build the app. You can load as much strategies as you want as long as the corresponding csv file has the right format (see below). shinyStrategyGeneral. R: loads the required packages and launches the app.

3 & # 8211; How to add a trading strategy?

Create the corresponding. csv file in the right directory Create a new input in the data reactive function (within the server. R file) Add an extra element to the choice parameter in the first selectInput in the sidebarPanel (within the ui. R file). The element’s name should match the name of the new input above.

Remove the input in the data reactive function corresponding to the strategy you want to remove (within the server. R file) Remove the element in the choice parameter in the first selectInput in the sidebarPanel corresponding to the strategy you want to remove (within the ui. R file).

Please feel free to get in touch should you have any suggestion.

A Simple Shiny App for Monitoring Trading Strategies.

In a previous post I showed how to use R, Knitr and LaTeX to build a template strategy report. This post goes a step further by making the analysis interactive. Besides the interactivity, the Shiny App also solves two problems :

I can now access all my trading strategies from a single point regardless of the instrument traded. Coupled with the Shiny interactivity, it allows easier comparison. I can focus on a specific time period.

The code used in this post is available on a Gist/Github repository. There are essentially 3 files.

ui. R : controls the layout and appearance of the app. server. R : contains the instructions needed to build the app. It loads the data and format it. There is one csv file per strategy each containing at least two columns: date and return with the following format: (“2010-12-22″,”0.04%” ). You can load as much strategies as you want as long as they have the right format. shinyStrategyG eneral. R : loads the required packages and launches the app.

This app is probably far from perfect and I will certainly improve it in the future. Feel free to get in touch should you have any suggestion.

A big thank you to the RStudio/Shiny team for such a great tool.

Usando Algoritmos Genéticos no Comércio Quantitativo.

A pergunta que se deve sempre fazer quando se utiliza indicadores técnicos é o que seria um critério objetivo para selecionar os parâmetros dos indicadores (por exemplo, por que usar uma RSI de 14 dias em vez de 15 ou 20 dias?). Algoritmos genéticos (GA) são ferramentas adequadas para responder a essa pergunta. Neste post eu vou mostrar como configurar o problema em R. Antes de prosseguir, o lembrete usual: O que eu apresento neste post é apenas um exemplo de brinquedo e não um convite para investir. Também não é uma estratégia acabada, mas uma ideia de pesquisa que precisa ser mais pesquisada, desenvolvida e adaptada às necessidades individuais.

O que são algoritmos genéticos?

A melhor descrição do GA que eu descobri vem da Cybernatic Trading, um livro de Murray A. Ruggiero. Os algoritmos genéticos foram inventados por John Holland em meados da década de 1970 para resolver problemas difíceis de otimização. Este método usa a seleção natural, sobrevivência do mais apto & # 8221;. O processo geral segue as etapas abaixo:

Codifique o problema em cromossomos Usando a codificação, desenvolva uma função de adequação para avaliar o valor de cada cromossomo na solução de um determinado problema Inicialize uma população de cromossomos Avalie cada cromossomo na população Crie novos cromossomos acasalando dois cromossomos. Isso é feito mutando e recombinando dois pais para formar dois filhos (os pais são selecionados aleatoriamente, mas influenciados por sua aptidão) Avaliar o novo cromossomo Excluir um membro da população que está menos apto do que o novo cromossomo e inserir o novo cromossomo na população . Se o critério de parada for atingido (número máximo de gerações, os critérios de aptidão são bons o suficiente & # 8230;) então retorne o melhor cromossomo ou vá para o passo 4.

De uma perspectiva de negociação, GA é muito útil porque é bom em lidar com problemas altamente não-lineares. No entanto, eles exibem algumas características desagradáveis ​​que valem a pena mencionar:

Over fitting: Este é o principal problema e cabe ao analista configurar o problema de forma a minimizar esse risco. Tempo de computação: Se o problema não for definido corretamente, pode ser extremamente longo para chegar a uma solução decente e a complexidade aumenta exponencialmente com o número de variáveis. Daí a necessidade de selecionar cuidadosamente os parâmetros.

Existem vários pacotes R lidando com GA, eu escolhi usar o mais comum: rgenoud.

Preços de fechamento diários para a maioria dos ETFs líquidos do Yahoo finance, que remontam a janeiro de 2000. O período de amostragem vai de janeiro de 2000 a dezembro de 2010. O período fora da amostra começa em janeiro de 2011.

A lógica é a seguinte: a função de adequação é otimizada durante o período de amostragem para obter um conjunto de parâmetros ótimos para os indicadores técnicos selecionados. O desempenho desses indicadores é então avaliado no período fora da amostra. Mas antes disso, os indicadores técnicos devem ser selecionados.

O mercado de ações apresenta duas características principais que são familiares para qualquer pessoa com alguma experiência de negociação. Momento de longo prazo e reversão de curto prazo. Essas características podem ser traduzidas em termos de indicadores técnicos por: médias móveis cross over e RSI. Isto representa um conjunto de 4 parâmetros: Períodos de look-back para médias móveis de longo e curto prazo, período de retorno para o RSI e limiar RSI. Os conjuntos de parâmetros são os cromossomos. O outro elemento-chave é a função de fitness. Podemos querer usar algo como: máximo retorno ou taxa de Sharpe ou rebaixamento médio mínimo. A seguir, optei por maximizar o índice de Sharpe.

A implementação de R é um conjunto de 3 funções:

FunçãoFuncional: define a função de adequação (por exemplo, o índice máximo de Sharpe) a ser usado no mecanismo de negociação do Google Analytics: resumo das estatísticas de negociação para dentro e fora dos períodos de amostra para fins de comparação genoud: o mecanismo GA do pacote rgenoud.

A função genoud é bastante complexa, mas eu não vou explicar o que cada parâmetro significa, pois quero manter este post curto (e a documentação é realmente boa).

Na tabela abaixo, apresento para cada instrumento os parâmetros ótimos (período de retorno do RSI, limiar do RSI, média móvel de curto prazo e média móvel de longo prazo) juntamente com as estatísticas de entrada e saída da amostra.

Antes de comentar os resultados acima, quero explicar alguns pontos importantes. Para corresponder à lógica definida acima, limitei os parâmetros para garantir que o período de look-back para a média móvel de longo prazo seja sempre maior que a média móvel mais curta. Eu também limitei o otimizador a escolher apenas as soluções com mais de 50 negociações no período de amostragem (por exemplo, significância estatística).

No geral, os resultados fora da amostra estão longe de serem impressionantes. Os retornos são baixos mesmo se o número de negociações for pequeno para tornar o resultado realmente significativo. No entanto, há uma perda significativa de eficiência entre o período de amostragem dentro e fora do Japão (EWJ), o que muito provavelmente significa um ajuste excessivo.

Este post é destinado a dar ao leitor as ferramentas para usar corretamente o GA em uma estrutura de negociação quantitativa. Mais uma vez, é apenas um exemplo que precisa ser mais refinado. Algumas melhorias potenciais para explorar seriam:

função de fitness: maximizar o índice de Sharpe é muito simplista. A & # 8220; mais inteligente & # 8221; A função certamente melhoraria o padrão de estatísticas de negociação fora da amostra: tentamos capturar um padrão muito simples. Uma pesquisa de padrões mais aprofundada é definitivamente necessária. otimização: há muitas maneiras de melhorar a maneira como a otimização é conduzida. Isso melhoraria tanto a velocidade de cálculo quanto a racionalidade dos resultados.

O código usado neste post está disponível em um repositório Gist.

Estratégias Simples de Negociação - A Estratégia do Dia 2X Interno.

Ganhe US $ 250, US $ 500, US $ 1000 ou mais. Enquanto nunca realmente possuir qualquer ação ou ETF!

Não torne as estratégias de negociação simples complicadas.

Um pensamento que muitos traders obcecam constantemente é como criar estratégias de negociação simples que ofereçam o menor risco e a maior recompensa.

Eu posso me relacionar com isso porque eu costumava passar por esse tipo de processo de pensamento há vários anos.

Sempre pensei em maneiras de minimizar meu risco e aumentar meu potencial de lucro, e não é algo que é sempre fácil de fazer.

Um dia, por puro acaso, me deparei com um padrão de negociação que me permitiu entrar no mercado com um risco muito baixo, mantendo a capacidade de lucrar substancialmente.

O que eu mais gostei sobre esse método foi o forte momento que se segue após o sinal de entrada ser acionado. Esta estratégia funciona com ações, futuros, commodities e Forex no caso de você negociar qualquer um desses mercados.

A estratégia do dia 2X dentro pode reduzir substancialmente o risco.

Esta estratégia é muito fácil de encontrar no gráfico OHLC e tenho certeza que depois deste tutorial você não terá problemas para encontrar vários exemplos.

A primeira coisa que você precisa é de uma forte tendência indo para cima ou para baixo.

Qualquer um que segue meus tutoriais ou se inscreveu nos cursos sabe que eu sou um grande defensor de ir com a tendência atual do mercado.

Você pode ver neste exemplo como o estoque neste exemplo está tendendo fortemente.

Você quer ter certeza de encontrar bons mercados em alta, de modo que suas probabilidades de evitar a interrupção sejam substancialmente reduzidas e seu potencial de lucro seja substancialmente aumentado.

Certifique-se de seguir sempre a tendência nos gráficos diários.

O 2X Inside Day Setup.

Depois de identificar a tendência, você deve identificar a configuração real. O dia interno de 2X é um padrão de forma de cone que tem dois dias dentro de um dentro do outro.

Eu desenvolvi este conjunto para encontrar dias dentro de uma tendência quando o mercado desacelera substancialmente e toma um fôlego da volatilidade.

Isso me oferece a oportunidade de entrar em um período de silêncio antes que a volatilidade se recupere mais uma vez.

Eu também considero o fato de que nenhuma mínima baixa foi feita e a ação do preço foi capaz de manter dentro da baixa anterior, demonstrando que a força contínua pode estar à frente.

Você pode ver neste exemplo como a alta e a baixa de cada dia estão dentro do intervalo de negociação do dia anterior.

Este é o tipo de configuração que você deseja encontrar ao negociar a configuração do 2X Inside Day.

Cada dia está dentro do dia anterior.

Você pode ver mais de perto o padrão neste exemplo.

Observe como cada dia seguinte está dentro do anterior.

A ação de negociação fica muito apertada, o que reduz substancialmente o seu nível de risco quando você entra em set ups com baixa volatilidade como esta?

A entrada é $ 05 centavos acima do preço alto que foi feito no dia três e seu nível de stop loss é $ 0,10 abaixo do preço baixo do terceiro dia.

O sinal de entrada deve ser acionado no quarto dia.

Se o seu stop de compra não for acionado no quarto dia, você deverá cancelar o seu pedido e o negócio será anulado.

Devido à baixa volatilidade, o nível de risco está baixo nesta configuração.

Uma vez que a parada de entrada é acionada, você deve sempre imediatamente colocar uma ordem de stop loss abaixo do dia três abaixo.

A meta de lucro para essa estratégia é definida como 4 vezes seu nível de risco.

Nesse caso em particular, o risco era de apenas US $ 0,55 centavos, então a meta de lucro seria de US $ 2,20 adicionada ao seu preço de entrada.

Você pode ver toda a sequência de entrada para sair neste exemplo.

Negociações com risco inferior a US $ 1,00 que têm potencial de lucro de 4 vezes são consideradas oportunidades de negociação de risco muito baixo, e é isso que a Estratégia 2X Inside Day oferece.

O risco de recompensar o rácio nesta estratégia é o melhor que já vi.

Estratégia 2X funciona para o lado negativo.

A estratégia 2X funciona igualmente bem para o lado negativo, como para o lado positivo.

Você pode ver neste exemplo como a ação quebrou a tendência de alta e está desenvolvendo uma boa tendência de baixa.

Este é um bom exemplo do tipo de ação de negociação que você deseja ver antes da configuração da negociação.

O início de uma tendência é um ótimo lugar para entrar, porque o impulso geralmente aumenta à medida que as tendências continuam se movendo na mesma direção.

As tendências de alta e as tendências de baixa começam.

Depois de estabelecer que o mercado ou o estoque de sua negociação está em tendência de baixa, você precisa isolar a configuração.

Nesse caso, você procuraria mais uma vez dois dias abaixo do preço alto do dia anterior e acima do preço baixo do dia anterior.

Depois de ver a configuração algumas vezes, você começará a perceber repetidamente quando digitalizar gráficos para sua lista de ocorrências diárias.

Você pode ver neste exemplo exatamente como é a configuração.

Cada Preço Alto Dias é Menor Que Os Dias Anteriores Preço Alto E Cada Dia O Preço Baixo É Mais Alto Do Que O Preço Anterior Dos Dias Anteriores.

Depois de identificar e isolar a configuração, você pode colocar seu pedido de $ 0.35 centavos abaixo do mínimo realizado no terceiro dia e, assim que estiver cheio, você deverá colocar $ 0.15 centavos acima da máxima que foi atingida. dia três.

Este exemplo demonstra exatamente onde vão os níveis de perda de proteção e de parada de venda.

Uma vez que a parada de entrada é acionada, o estoque nunca olha para trás.

Você pode ver toda a sequência em um gráfico diário, o que pode lhe dar uma perspectiva ligeiramente diferente sobre a configuração e toda a sequência de negociação.

A chave para essa estratégia é isolar padrões em que seu risco é extremamente limitado, como esses dois exemplos que forneci para você hoje.

O risco para cada um desses dois exemplos foi inferior a US $ 1,00. Esse é um grande risco para uma negociação que pode render de US $ 2,00 a US $ 4,00 em lucro.

Observe o estoque caiu outro ponto depois que saímos do comércio.

Da próxima vez, demonstrarei mais estratégias dentro do dia para que você possa aproveitar as oportunidades de entrada de baixo risco.

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FX anônima.

FX anônima.

Volte para as raízes da negociação.

Esqueça a análise técnica!

Jogue fora os indicadores que não funcionam!

Siga o preço na forma mais simples ..

Alguma vez você já se perguntou o que realmente os maiores traders de negócios Forex (bancos e as maiores instituições financeiras do mundo) são guiados?

Quais indicadores eles olham, quais plataformas e estratégias eles usam, o que influencia sua decisão de entrar e sair do mercado? Médias móveis, MACD, osciladores, candelabros doji, talvez mais alguma coisa? Quais intervalos de tempo são levados em consideração?

Apenas poucas pessoas percebem que todos esses elementos existem apenas para os comerciantes de varejo e eles não têm nada em comum com a negociação real. No mercado real, ninguém usa indicadores, as tendências não são determinadas em vários intervalos de tempo, porque eles simplesmente "# 8230" não existe .. Não há CCI, RSI ou estocástico.

Há apenas o preço, o fluxo constante de capital.

Desde o início da aventura com o Forex, somos bombardeados com diferentes sistemas. Os criadores de métodos de especulação quase caem sobre si mesmos nos próximos indicadores, cada vez mais sofisticados. A maioria deles é baseada na mãe de todos os indicadores - a média móvel. Apenas a visualização é alterada, i. e. tudo o que finalmente vemos na tela.

Aqui nos deparamos com uma verdade importante sobre os sistemas. Por que a maioria deles não funciona? A seleção de indicadores é inadequada? Talvez eles estejam mal otimizados? além disso, é possível que eles precisem se atualizar de tempos em tempos para acompanhar o mercado em constante mudança.

Esse não é o problema.

O problema é que usamos elementos que são completamente ignorados pelas principais entidades do mercado Forex. Você deve responder à pergunta: se, por exemplo, os analistas do Deutsche Bank se abstêm da venda do euro durante a crise financeira na Europa, porque o preço está precisamente na média móvel da EMA100 e ela “deve” saltar?

Eles compram a libra esterlina apesar dos dados de produção do Reino Unido, porque a seta verde apareceu no indicador para par GBP / USD?

Você vê que soa ridiculamente, e todos esses elementos foram criados apenas para pequenos peixes no oceano, que servem apenas como alimento para os tubarões.

Lembre-se: O preço é a coisa mais importante e verdadeira no mercado real.

Nosso método permite de maneira muito simples e eficaz seguir o preço. FX Incognito retorna às raízes da negociação, quando os traders usavam apenas informações básicas do preço, como: abertura, fechamento, preço mais alto, preço mais baixo. Esta técnica foi criada há muito tempo, antes da era do computador, quando as encomendas eram colocadas em papel por ex. contratos de trigo. Os comerciantes receberam apenas essa informação simples do mercado e usaram para fazer pedidos. Ninguém precisou de indicadores desnecessários, que muitas vezes trazem apenas confusão. Como traders, começamos com métodos simples, depois passamos por centenas de sistemas coloridos, apenas para concluir que os métodos mais simples são os melhores. Você deve se concentrar no que é realmente importante. Junte-se e siga a tendência na forma mais simples.

Simplesmente .. Siga o preço!

Nós ajustamos o preço do sistema para nossos clientes. A maioria dos métodos baseados em índices só funciona por um tempo específico ou em certas condições de mercado. Expert Advisors, por sua vez, geralmente são muito caros, o que nem sempre se traduz em resultados muito bons, e eles precisam ser continuamente adaptados ao mercado em constante mudança.

Nosso método permitirá que você analise o mercado de uma maneira muito simples, usando um preço claro que não fica atrasado e é o melhor indicador de mercado. O volume em FX não pode ser determinado com precisão, os índices podem estar distorcendo, as formações no gráfico podem parecer diferentes devido a vários fusos horários e tempo de corretor diferente, mas o preço é sempre verdadeiro.

Sistemas de indicadores

funciona apenas sob certas condições precisa de atualizações com base em indicadores de atraso.

Consultor Especialista

funciona apenas por um curto período de tempo; o grande preço não garante que grandes lucros precisem de atualizações constantes.

FX anônima.

Inovador sistema manual 24 horas por dia, 7 dias por semana Suporte técnico 100% sem repintura Acesso livre a futuras atualizações Sem taxas ocultas Adequado para couro cabeludo, DT e swing.

O gráfico que estamos usando aqui são ferramentas muito poderosas, não se deixe enganar se você não usar muitos indicadores sofisticados que todos nós precisamos neste gráfico. Se você está negociando o gráfico de 15 minutos que você está negociando em fractais (múltiplo tempo enquadrado) configurar gráfico é a entrada do gráfico diário é baseado no 4h e monitorar o que está fazendo na 15 m. Apenas em um gráfico que sozinho é muito poderoso. Outra vantagem é ver o aberto, os dias anteriores altos e baixos. Esta é a ação do preço em que é purista, eu tenho cintura de 2 anos olhando para o santo graal todos nós ouvimos que não existe dose, e preço é o principal indicador, e este sistema ajuda você a vê-lo de uma forma clara.

Estou muito satisfeito com os indicadores e sistema, funciona bem.

Eu olho para os 15 min tf EUR / USD após as 2 primeiras caixas pequenas e procuro um trade em uma parada para 20-25 pips.

Em seguida, no USD / JPY após a quarta pequena caixa, procure por um intervalo de 15 minutos para 15-20 pips de lucro.

Você pode ver facilmente por testes visuais que é muito lucrativo a longo prazo.

Muito novo para forex, como a minha experiência é de apenas um ano, mas tendo algum sucesso com isso. Negociá-lo exclusivamente em m1 tf. Resultados e consistência muito bons. A coisa toda é continuar a ver o mesmo o tempo todo até dominar. Eu negocio principalmente na sessão eu / early us, como o OP disse apenas esperar pela tendência diária para estabelecer. Não é difícil obter 2-3R todos os dias.

Perguntas frequentes.

Quem pode usar este sistema?

Cada comerciante, que está procurando um método simples e eficaz de negociação.

Como esse método funciona?

O sistema usa caixas coloridas para indicar uma tendência a ser seguida. Você não precisa passar o dia inteiro na análise do gráfico, basta seguir as caixas.

Preciso ter muita experiência para negociar este sistema?

Absolutamente não. Nós exigimos apenas a operação de uma plataforma de negociação. Aprender o sistema é muito rápido, porque não precisamos lidar com indicadores complexos.

Em qual TF o sistema opera?

O sistema opera em três TFs.

H4 - representa uma tendência semanal.

M15 - representa uma tendência diária.

M1 - serve como couro cabeludo.

Quais pares são suportados pelo sistema?

Você pode negociar qualquer par de moedas, mas recomendamos focar nos principais devido ao menor spread.

Quais fatores são levados em conta pelo sistema?

O método é focado principalmente no preço, portanto, as velas no gráfico não têm elementos desnecessários como, por exemplo: sombras, há apenas corpo de velas. Graças a esta solução, um comerciante pode se concentrar nas coisas mais importantes.

Qual plataforma de negociação eu preciso para negociar esse método?

O sistema foi projetado para a plataforma de negociação MT4.

O que obtenho após a compra?

Você receberá arquivos do sistema, manual em PDF e suporte vitalício.

Por quanto tempo eu preciso aguardar os arquivos do sistema?

Você poderá baixar o sistema imediatamente após a compra.

Colocamos muito trabalho e esforço na criação de um método simples e eficaz pelo qual você está esperando há tanto tempo. No entanto, se o sistema não atender às suas expectativas por algum motivo, reembolsaremos 100% do valor da compra!

Alguma pergunta?

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Antes de começar a negociar na conta Real, considere cuidadosamente suas metas de investimento, risco e experiência que você possui. Deve-se notar que o Forex é um mercado baseado em alavancagem. Deve ser lembrado que a alavancagem pode funcionar tanto em sua vantagem como em desvantagem. Portanto, há um alto risco de perder uma parte ou todo o seu investimento financeiro colocado em sua conta e, por isso, você deve se lembrar de negociar com a quantia de dinheiro que pode perder sem receber qualquer dano financeiro influente.

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Inside Bar Trading Strategy.

O padrão de barra interna (padrão de ruptura ou reversão)

Um & # 8220; bar interno & # 8221; O padrão é uma estratégia de negociação de ação de preço de dois barras na qual a barra interna é menor e dentro da faixa alta a baixa da barra anterior, ou seja, a alta é menor que a anterior, e a baixa é maior que a barra anterior é baixa. Sua posição relativa pode estar no topo, no meio ou no fundo da barra anterior.

A barra anterior, a barra antes da barra interna, é muitas vezes referida como a "barra mãe". Às vezes, você verá uma barra interna chamada de “ib” e sua barra-mãe, denominada “mb”.

Alguns comerciantes usam uma definição mais branda de uma barra interna que permite que os altos da barra interna e da barra mãe sejam iguais, ou que as mínimas de ambas as barras sejam iguais. No entanto, se você tiver duas barras com a mesma alta e baixa, geralmente não é considerada uma barra interna pela maioria dos traders.

Barras internas mostram um período de consolidação em um mercado. Um gráfico diário dentro da barra será parecido com um "triângulo" em um período de tempo de 1 ou 30 minutos. Eles geralmente se formam seguindo um movimento forte em um mercado, pois "pausa" para se consolidar antes de dar o próximo passo. No entanto, eles também podem se formar nos pontos de virada do mercado e agir como sinais de reversão dos principais níveis de suporte ou resistência.

Como negociar com barras internas.

Barras internas podem ser negociadas em mercados de tendência na direção da tendência, quando negociadas dessa maneira elas são tipicamente chamadas de 'breakout play' ou um padrão de breakout de ação de preço dentro de barra. Elas também podem ser negociadas contra tendência, tipicamente de chave Níveis de gráficos, quando negociados dessa forma, são frequentemente referidos como reversões internas de barras.

A entrada clássica para um sinal de barra interna é colocar uma parada de compra ou parada de venda na barra alta ou baixa da barra mãe e, em seguida, quando houver quebra de preço acima ou abaixo da barra mãe, seu pedido de entrada será preenchido.

O posicionamento da parada de perda é tipicamente na extremidade oposta da barra mãe, ou pode ser colocado próximo ao ponto médio da barra mãe (nível de 50%), normalmente se a barra mãe for maior que a média.

Vale a pena notar que estes são os posicionamentos de entrada e parada padrão "clássicos" ou padrão para uma configuração de barra interna. No final, os operadores experientes podem decidir sobre outras entradas ou posicionamentos de perda conforme entenderem.

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de negociação com a estratégia de barra interna:

Negociação dentro de barras em um mercado de tendência.

No exemplo abaixo, podemos ver como é trocar um padrão de barra interna alinhado a um mercado de tendências. Neste caso, era um mercado com tendência decrescente, de modo que o padrão da barra interna seria chamado de "sinal de venda dentro da barra":

Veja outro exemplo de negociação de uma barra interna com um mercado de tendências. Nesse caso, o mercado estava tendendo mais alto, de modo que as barras internas seriam chamadas de "sinais de compra dentro da barra". Observe que, geralmente, em tendências fortes como a do exemplo abaixo, você verá vários padrões de barras internas se formando, fornecendo várias entradas de alta probabilidade na tendência:

Negociando dentro de barras contra a tendência, de níveis de gráfico de chave.

No exemplo abaixo, estamos analisando um padrão de barra interna contra a tendência de gráfico diário dominante. Neste caso, o preço voltou para baixo para testar um nível de suporte chave, formou uma inversão de barra de pinos naquele suporte, seguida por uma inversão de barra interna. Observe o forte empurrão que se desdobrou seguindo essa configuração interna da barra.

Veja outro exemplo de negociação de uma barra interna contra a tendência / momento recente e de um nível de quadro-chave. Neste caso, estávamos negociando um sinal de reversão de barra interna a partir de um nível chave de resistência. Além disso, observe que o sinal de venda da barra interna no exemplo abaixo realmente tinha duas barras dentro da mesma barra mãe, isso é perfeitamente correto e é algo que você verá às vezes nos gráficos.

Negociar dentro de barras a partir de níveis chave de suporte ou resistência pode ser muito lucrativo, já que muitas vezes levam a grandes movimentos na direção oposta, como podemos ver no gráfico abaixo…

Dicas sobre como negociar o padrão de barra interna.

Como trader iniciante, é mais fácil aprender a negociar dentro das barras em linha com a tendência de gráfico diário dominante ou "alinhada com a tendência". Barras internas em níveis-chave como jogadas de reversão são um pouco mais complicadas e levam mais tempo e experiência para se tornarem proficientes. As barras internas funcionam melhor no gráfico diário, principalmente porque, em intervalos de tempo menores, há muitas barras internas e muitas delas não têm sentido e levam a quebras falsas. Barras internas podem ter várias barras internas dentro da faixa mãe, às vezes você verá 2, 3 ou até 4 barras internas dentro da mesma estrutura de barra mãe, isso é bom, ela simplesmente mostra um período mais longo de consolidação, o que geralmente leva a um fuga mais forte. Você pode ver "enrolando" dentro das barras algumas vezes, elas estão dentro de barras com 2 ou mais barras dentro da mesma estrutura de barra mãe, cada barra interna é menor que a anterior e dentro da faixa alta a baixa da barra anterior. Pratique identificar barras internas em seus gráficos antes de tentar trocá-las ao vivo. Seu primeiro negócio de bar dentro deve estar no gráfico diário e em um mercado de tendências. As barras internas, por vezes, formam os seguintes padrões de barra de pinos e também fazem parte do padrão fakey (dentro do padrão de quebra falsa da barra), portanto, elas são um padrão de ação de preço importante a ser entendido. As barras internas normalmente oferecem boas taxas de recompensa de risco, porque elas geralmente fornecem uma posição de stop loss apertada e levam a uma fuga forte à medida que o preço se rompe ou desce do padrão.

Espero que você tenha gostado deste tutorial sobre padrão de barras internas. Para mais informações sobre negociação dentro de barras e outros padrões de ação de preço, clique aqui.

Estratégias de ação de preço.

Estratégia de Negociação de Níveis de Suporte e Resistência.

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Sobre o Nial Fuller.

Nial Fuller is a Professional Trader & Author who is considered ‘The Authority’ on Price Action Trading. He has a monthly readership of 250,000+ traders and has taught 17,000+ students since 2008. Checkout Nial’s Forex Trading Course here.