Estratégias de negociação robustas

Idéias para construir uma estratégia de negociação robusta e o que estar ciente.
Idéias para construir uma estratégia de negociação robusta e o que estar ciente.
Uma razão pela qual os comerciantes amadores não ganham dinheiro é porque eles cortam seus negócios vencedores e, muitas vezes, saem dos bons negócios cedo demais, à frente de sua ordem de lucro. O corte de negociações vencedoras é feito porque os traders não sabem realmente como interpretar o que vêem em seus gráficos, não entendem seus indicadores e se assustam com retrocessos insignificantes.
Nos artigos anteriores, explicamos como usar o Stochastics, as médias móveis, o indicador ADX e outros conceitos de negociação de forma eficaz. No artigo a seguir, exploramos como combinar diferentes ferramentas e conceitos de negociação para criar sua própria estratégia de negociação robusta e o que influencia tanto a taxa de vitórias quanto a expectativa de um sistema de negociação.
Construindo um sistema - combinando as ferramentas certas.
Quando os comerciantes começam a construir seus próprios sistemas, eles geralmente dependem fortemente de um único indicador, ferramenta ou formação de padrão de preço. No entanto, cada ferramenta e conceito tem suas limitações e combinar várias ferramentas para formar uma estratégia robusta pode aumentar a precisão de como você interpreta os sinais que você vê em seus gráficos. A seguir, vamos usar três ferramentas diferentes (média móvel, estocástica e ADX) para formar nossas ideias de negociação. A razão pela qual escolhemos essas ferramentas é porque todas elas têm suas vantagens em diferentes situações e, embora este artigo não tenha a intenção de apresentar uma estratégia de negociação, queremos mostrar como combinar diferentes ferramentas para minimizar os pontos fracos:
Média móvel: A média móvel atua como um filtro entre negociações longas (preço acima da média móvel) e vendas curtas (preço abaixo da média móvel). A média móvel será usada uma vez no período mais alto para identificar a direção dos negócios e, em segundo lugar, no prazo de execução como um filtro direcional adicional.
“… É imperativo que as negociações permaneçam no lado correto de uma média móvel para se obter a melhor probabilidade de sucesso.” - Marty Schwartz.
Estocástico: funciona bem em mercados variados. Oversold e overbought mostram força em uma tendência (ao contrário da crença de que as reversões do sinal oversold / overbought).
ADX: Quando o estocástico atinge oversold / overbought em uma tendência, o ADX assume e verifica o momentum das tendências predominantes. Normalmente, quando o estocástico entra em sobrevenda / sobrecompra e não permite uma leitura precisa, o ADX só terá atingido o nível 30 importante.
Como você pode ver, cada uma das três ferramentas tem seus próprios recursos exclusivos que podem ajudar os negociadores a tomar melhores decisões de negociação e interpretar os movimentos de preços de uma nova maneira.
A abordagem "3 de 4" para compensar os pontos fracos.
Como dissemos anteriormente, quando os traders confiam muito em apenas uma ferramenta, eles se deparam com problemas. Nenhum indicador e ferramenta é perfeito e, ao tomar decisões comerciais com base em apenas uma, você se verá entrando tarde demais ou saindo muito cedo. Embora seja impossível encontrar a entrada ou saída perfeita, combinando diferentes ferramentas, você será capaz de combater os pontos fracos de ferramentas individuais. A seguir, estamos usando a abordagem 3-fora-de-4, o que significa que precisamos de pelo menos três das nossas quatro ferramentas para concordar a fim de tomar uma decisão comercial. Quanto mais as ferramentas estiverem de acordo, melhor geralmente o sinal. Se a sua própria estratégia de negociação combina várias ferramentas e conceitos, você pode criar diferentes notas de qualidade para diferentes tipos de configuração.
1 de 4 ferramentas concorda = nenhuma decisão de negociação pode ser feita.
2 de 4 ferramentas concordam = nenhuma decisão de negociação pode ser feita.
3 de 4 concordam = sinal de negociação medíocre.
4 de 4 concordam = sinal muito forte.
A distinção entre diferentes graus de sinais de entrada também pode aumentar sua posição e abordagem de gerenciamento de risco. Depois de ter coletado dados suficientes sobre o seu desempenho comercial, você será capaz de dizer a diferença na taxa de vitórias e expectativa entre negociações com diferentes sinais de entrada.
Negociar em menor escala, ou não em todos, para negociações de baixa probabilidade e maiores para negócios de alta probabilidade pode até transformar uma estratégia perdedora em uma estratégia vencedora. - Jack Schwager, Assistentes do Mercado de Fundos de Hedge.
Exemplo de comércio do uso de diferentes critérios de filtro.
Para ilustrar o ponto deste artigo, vamos explorar os conceitos usando alguns gráficos reais.
# 1 Tempo diferente dos sinais de entrada.
A imagem abaixo mostra como a abordagem de 3 de 4 poderia ter sido usada para identificar um sinal de entrada. Depois de estabelecer a direção no período de tempo mais alto usando o filtro de média móvel, estamos procurando apenas entradas curtas no quadro de tempo de execução.
O ponto (1) mostra uma entrada onde apenas 2 dos três critérios restantes estão presentes; o preço está abaixo da média móvel e o indicador Stochastics está apontando para baixo também. O ADX ainda está indo para os lados abaixo de 30 e não contribuindo para a ideia de negociação ainda.
No ponto (2), o preço caiu ainda mais e agora o ADX está aumentando significativamente e também acima de 30, indicando tendência dinâmica. Como vimos em um artigo anterior, um indicador Stochastics sobrevendido indica muita força durante uma tendência de baixa; NÃO é um sinal de reversão de preço! Neste ponto, todos os critérios de entrada estão presentes.
Como você pode ver, quanto mais critérios de entrada você precisar, mais tarde você normalmente receberá um sinal de entrada. Ao mesmo tempo, quanto mais precisos forem esses sinais também.
Definindo sinais de entrada. Clique para ampliar.
# 2 posições de saída de comércio diferentes.
A abordagem 3 de 4 também pode ser usada para cronometrar suas saídas. Um comerciante pode sair de uma negociação quando 2 dos 3 critérios no prazo de execução não são mais dados, ou ele pode esperar até que todos os critérios sejam alterados.
No ponto (1) os indicadores mudaram; o ADX está de volta abaixo de 30 e indo para os lados e o estocástico está apontando para cima e acima de 20. A média móvel ainda está em espera e, portanto, dois dos três sinais foram alterados.
No ponto (3), o preço também ultrapassa a média móvel, indicando que todos os critérios estão agora sinalizando uma saída.
Quanto mais critérios de saída você exigir, mais tarde sua saída será. Às vezes, você será capaz de manter um comércio lucrativo por mais tempo.
Critério de saída. Clique para ampliar.
O seguro nunca é gratuito.
Os comerciantes agora podem acreditar que quanto mais ferramentas estão adicionando, mais fortes e precisos seus sinais se tornam. Infelizmente, não é assim tão fácil. Quanto mais ferramentas você estiver usando, mais tempo levará para que todos concordem, porque cada ferramenta está sendo calculada de forma diferente. Portanto, quanto mais critérios você precisar para entrar em uma negociação, mais tarde você verá um sinal de entrada e mais tarde você também receberá um sinal de saída real. Assim, embora você possa aumentar sua taxa de vitórias exigindo mais e mais critérios, menor será a proporção de recompensas por risco.
Construir uma estratégia de negociação com diferentes sinais de entrada é, portanto, um ato de equilíbrio entre usar a quantidade certa de critérios e ferramentas e, ao mesmo tempo, não cair em um estado de paralisia através da análise.
Aviso: As ferramentas de negociação e os indicadores mostrados são apenas para fins ilustrativos. Antes de tomar decisões comerciais, teste, avalie seus dados e confirme uma expectativa positiva.
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Robusto.
O que significa "robusto"?
Robusto é uma característica que descreve a capacidade de um modelo, teste ou sistema de efetivamente executar enquanto suas variáveis ​​ou suposições são alteradas, portanto, um conceito robusto pode operar sem falhas sob uma variedade de condições.
Para as estatísticas, um teste é considerado robusto se ainda fornecer informações para um problema, apesar de suas suposições terem sido alteradas ou violadas, e em economia, a robustez é atribuída a mercados financeiros que continuam a desempenhar apesar das alterações nas condições de mercado. Em geral, ser robusto significa que um sistema pode lidar com a variabilidade e permanecer eficaz.
QUEBRANDO PARA BAIXO 'Robusto'
Modelos financeiros são parte integrante da gestão de uma corporação. Desde os executivos corporativos de grandes corporações multinacionais até o franqueado proprietário da lanchonete local, os tomadores de decisão precisam de informações atualizadas que lhes sejam apresentadas em um modelo que melhor reflita as atividades do negócio. Os investidores também usam modelos financeiros para analisar e prever o valor das corporações para determinar se são investimentos prospectivos viáveis.
Modelos financeiros de negócios.
Os modelos financeiros de negócios se concentram principalmente nos fundamentos de uma empresa / negócio, como receitas, custos, lucros e outros índices financeiros. Um modelo é considerado robusto se suas saídas e previsões forem consistentemente precisas, mesmo se uma ou mais das variáveis ​​de entrada ou suposições forem drasticamente alteradas devido a circunstâncias imprevistas. Por exemplo, uma variável de custo específica pode aumentar acentuadamente devido a uma redução severa na oferta resultante de algum tipo de desastre natural. Outra circunstância comumente imprevista é quando os principais países entram em guerra. Isso tem efeitos em todos os tipos de variáveis ​​financeiras, o que faz com que modelos que não são robustos funcionem de forma irregular. Um modelo robusto continuará a fornecer aos executivos e gerentes ferramentas eficazes de tomada de decisão, e investidores com informações precisas sobre as quais basear suas decisões de investimento.
Modelos de negociação robustos.
Enquanto os investidores analisam os dados fundamentais de uma corporação para encontrar títulos com preços abaixo do valor de mercado e, portanto, percebidos como um bom investimento, os investidores analisam os dados de preço de um título usando análises técnicas para prever movimentos de preços que resultam de disparidades na oferta de segurança. demanda do momento. Os comerciantes que usam sistemas de negociação informatizados para analisar e comercializar mercados usando análises técnicas fazem isso desenvolvendo, testando e otimizando modelos estatísticos baseados na aplicação de indicadores técnicos aos dados de preço de um título. Alguns dos indicadores mais populares incluem cross-over médio móvel, convergência-divergência média móvel (MACD), Bollinger Bands e índice de força relativa (RSI) apenas para citar alguns. Um modelo de negociação é considerado robusto se for consistentemente lucrativo quando aplicado a vários títulos e em todas as condições de mercado, incluindo tendências de alta, tendências negativas e mercados com limites de faixa. Muitas vezes, um modelo comercial funcionará muito bem em uma condição de mercado ou período de tempo específico. No entanto, quando as condições do mercado mudam, ou o modelo é aplicado a outro período de tempo ou ao futuro, o modelo falha terrivelmente e as perdas são percebidas. Isso geralmente é o resultado de um modelo de negociação que não é robusto.

Estratégias de negociação robustas
Técnicas multi-mercado para estratégias de negociação robustas.
por Michael R. Bryant.
Uma das maiores preocupações entre os traders sistemáticos é a estratégia de negociação over-fit. Uma estratégia de over-fit parece ótima em back-testing, mas falha em testes futuros ou em tempo real. Existem muitos fatores que afetam se uma estratégia é ou não ajustada, mas um grande fator é a robustez. Neste contexto, robustez refere-se a quão sensível é uma estratégia para variações nos dados em que se baseia. Uma estratégia mais robusta é menos sensível a variações nos dados de preço. Em outras palavras, uma estratégia robusta terá um bom desempenho para uma variedade maior de preços de mercado do que uma estratégia menos robusta.
Indiscutivelmente, uma estratégia de negociação que funciona bem em uma variedade de mercados diferentes é mais robusta do que aquela que funciona em apenas um desses mercados. No entanto, construir estratégias que funcionem em vários mercados é apenas uma forma de alcançar robustez usando uma abordagem de mercado múltiplo para o design de estratégia. Este artigo discute algumas das diferentes técnicas de vários mercados que podem ser usadas para construir estratégias de negociação mais robustas.
Insensibilidade aos Preços.
O elemento-chave da robustez da estratégia em que quero focar é a insensibilidade aos preços. Insensibilidade significa que a estratégia pode negociar lucrativamente por uma ampla variedade de preços. O grau de variação dos preços pode variar de pequenas diferenças, como a alta ou baixa sendo diferentes por alguns ticks, até grandes diferenças, como mercados completamente diferentes.
Para pequenas variações, deve ficar claro que uma estratégia não deve ser tão dependente de um preço ou padrão de preços específico que até mesmo uma variação de alguns ticks no padrão fará com que a estratégia falhe. No entanto, isso pode acontecer na prática se uma estratégia for projetada para um mercado específico usando técnicas como padrões de preço nos quais as condições de entrada ou saída dependem de determinados preços ou da relação entre preços específicos. Como o futuro nunca reproduz exatamente o passado, é importante não confiar em padrões tão ligados ao passado que provavelmente não serão repetidos. De facto, na maior parte dos casos, tais "padrões" provavelmente são apenas ruídos aleatórios no mercado. Neste extremo do espectro de robustez, então, um objetivo que vale a pena seria tornar as estratégias menos sensíveis ao ruído aleatório do mercado.
Técnicas para diferentes graus de robustez.
Nesta seção, discutirei três diferentes técnicas para construir robustez em uma estratégia de negociação, cada uma focada em um grau diferente de robustez. Para ilustrar as ideias, usarei exemplos gerados pelo Adaptrade Builder, uma ferramenta de descoberta de estratégias e geração de código que cria estratégias de negociação no EasyLanguage for TradeStation e MultiCharts.
A primeira técnica, que também é a mais comumente encontrada, é construir uma estratégia em vários mercados, onde cada mercado é diferente. Alguns traders apenas negociam estratégias multi-mercado baseadas na crença de que estratégias de mercado único são muito prováveis ​​de serem excessivamente ajustadas. Outros comerciantes preferem se concentrar em um mercado único.
Independentemente da sua preferência, um trade-off entre robustez e desempenho deve ser esperado ao construir estratégias. Seria pedir demais esperar que uma estratégia destinada a negociar múltiplos mercados funcionasse tão bem em qualquer mercado, quanto uma estratégia projetada especificamente para esse mercado. Por outro lado, o risco de ajuste excessivo geralmente será maior para uma estratégia de mercado único.
Um meio termo é possível, no entanto. Embora não haja nada de errado em tentar desenvolver uma estratégia que negocie confiavelmente uma cesta de mercados amplamente não relacionados - digamos, petróleo bruto, ouro, trigo, índices de ações, forex, etc. - outra abordagem é agrupar mercados relacionados e construir apenas os mercados de cada grupo. Vou me concentrar na última abordagem aqui.
No exemplo abaixo, construí uma estratégia para três futuros de índices de ações: E-mini S & P MidCap 400 (EMD), mini Russell 2000 (TF) e E-mini S & P 500 (ES). Usando cinco anos de barras diárias e assumindo $ 25 por contrato para custos de negociação (slippage, comissões, etc.), construí uma estratégia maximizando o lucro líquido enquanto minimizava o rebaixamento, onde o lucro líquido era ponderado duas vezes mais do rebaixamento. Eu reservei os últimos 25% dos dados para testes fora da amostra. O dimensionamento de posição foi definido para usar um contrato por negociação. Os resultados são mostrados abaixo na Fig. 1.
Figura 1. Curvas de patrimônio para uma estratégia de negociação construída sobre as barras diárias dos mercados futuros de ES, EMD e TF.
A curva mais espessa na parte superior representa a curva de capital combinada (carteira), enquanto as três curvas abaixo representam as respectivas curvas de patrimônio para cada mercado. É evidente a partir das curvas de capital para cada mercado que a estratégia é negociada de forma muito semelhante em cada mercado.
Enquanto os três mercados estão relacionados e provavelmente têm um alto grau de correlação, os preços reais são diferentes em cada série de preços. Podemos concluir que a estratégia é, portanto, insensível à variação de preços entre os mercados - ela funciona praticamente da mesma forma em cada mercado, embora os detalhes de preços por tick-by-tick sejam diferentes para cada mercado. Isso ajuda a atingir o objetivo de tornar a estratégia insensível ao ruído aleatório do mercado, uma vez que, presumivelmente, elementos aleatórios serão diferentes de mercado para mercado, mesmo em mercados relacionados.
Além disso, é razoável concluir que a lógica da estratégia está se concentrando nos elementos que os três mercados têm em comum. Como os três mercados são futuros sobre índices de ações, esses elementos estão presumivelmente relacionados a como os futuros sobre índices de ações são negociados nesse período de tempo.
Estratégias intraday do mercado único.
Outra técnica para tornar as estratégias mais robustas é aquela que pode ser aplicada a uma estratégia de mercado único em dados intradiários. Digamos que você queira desenvolver uma estratégia de negociação para barras de 5 minutos dos futuros do E-mini S & P 500 (ES). Se você quer se concentrar no ES, mas está preocupado com a colocação inadvertida de padrões espúrios nesse tamanho de barra, pode tentar ajustá-lo simultaneamente a outros tamanhos de barras semelhantes. Esta abordagem baseia-se na ideia de que uma estratégia que seja negociada em, digamos, barras de 5 minutos, também deve resistir a, digamos, barras de 7 minutos. Qualquer estratégia que não seja negociada de maneira semelhante em ambos os tamanhos de barra será presumida como excessiva para uma série de preços e, portanto, excluída.
Na Fig. 2, os resultados da construção de uma estratégia ao longo de 5, 7 e 9 minutos de barras do ES (sessão do dia) são mostrados. Um ano de dados intradiários foi utilizado e US $ 25 por contrato para custos de negociação foi assumido. As outras configurações foram as mesmas do exemplo anterior, exceto que 33% dos dados foram reservados para testes fora da amostra.
Figura 2. Curvas de patrimônio para uma estratégia de negociação construída em barras de 5, 7 e 9 minutos do mercado futuro de ES.
Incluindo Ruído Diretamente.
Se o objetivo é garantir que a estratégia que está sendo desenvolvida seja insensível ao ruído do mercado, a abordagem mais direta é incluir ruído no processo de criação. Existem várias maneiras de fazer isso. Em um artigo do meu outro boletim informativo, The Breakout Bulletin, expliquei como criar dados de preços sintéticos ao randomizar certos elementos de uma série de preços existente.
Nesse artigo, eu randomizei a ordem das mudanças de preço, que preservam as mudanças de preço, mas perde qualquer dependência serial nos dados. Existem pelo menos duas abordagens alternativas que preservam as correlações em série ao criar uma versão modificada aleatoriamente da série original:
Altere aleatoriamente uma determinada porcentagem de barras e, para cada barra a ser alterada, selecione aleatoriamente um preço (aberto, alto, baixo ou próximo) para modificar. Finalmente, mude o preço por um valor aleatório. Por exemplo, suponha que modifiquemos barras com uma probabilidade de 20%. Se uma barra for selecionada para ser modificada, poderemos selecionar aleatoriamente o preço alto a ser alterado. Por fim, alteramos a alta em uma quantidade escolhida aleatoriamente entre, digamos, 0% e 10% da média do intervalo verdadeiro nas últimas 50 barras.
Aplique o método da série de preços sintéticos descrito no artigo mencionado acima, mas use um & quot; chunking & quot; técnica para ajudar a preservar as correlações em série. A técnica de agrupamento agrupa as alterações de preço de alguns números pré-selecionados de barras e distribui aleatoriamente a ordem dos blocos. Por exemplo, suponha que o tamanho do bloco seja 20 barras. Cada série de 20 barras é considerada um pedaço, e a ordem dos pedaços é então randomizada. Os blocos aleatórios de alterações de preço são então reconstituídos em uma série de preços, conforme explicado no artigo. O tamanho do bloco poderia ser escolhido com base em uma análise da dependência serial, se houver, nos preços originais.
Independentemente do método escolhido, a série resultante seria adicionada ao portfólio, assim como nos exemplos anteriores. Como o objetivo é garantir que a estratégia resultante seja insensível aos elementos aleatórios introduzidos nos dados, pelo menos várias dessas séries de preços sintéticos devem ser adicionadas à carteira, além dos preços originais. As estratégias seriam então construídas sobre todas as séries, originais e sintéticas, como um portfólio.
Conseguir insensibilidade à variação de preços é uma maneira de construir robustez em uma estratégia de negociação. O grau de variação de preço pode variar de flutuações aleatórias (ou seja, ruído) a preços de um mercado completamente diferente. Para desenvolver uma estratégia que seja insensível ao grau desejado de variação de preço, a estratégia pode ser construída e testada em uma carteira de mercados que consiste na série de preços original ou alvo juntamente com outras séries de preços que introduzem o grau desejado de variação.
As três técnicas discutidas neste artigo diferem em como a variação de preço foi criada. A primeira técnica utilizou mercados diferentes, mas relacionados. A segunda técnica usou diferentes tamanhos de barra do mesmo mercado. A última técnica proposta usando dados de preços sintéticos gerados a partir da série original modificando aleatoriamente elementos da série original.
Independentemente da abordagem utilizada, a idéia básica de criar estratégias de negociação para ser menos sensível aos dados usados ​​para projetá-las e testá-las deve ajudá-lo a criar estratégias de negociação mais robustas. E é menos provável que uma estratégia de negociação robusta seja excessivamente adequada ao mercado e, portanto, mais propensa a se manter bem em negociações em tempo real.
* Este artigo foi publicado na edição de agosto de 2012 do boletim da Adaptrade Software.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES INERENTES. A PARTIR DE UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, UMA VEZ QUE AS COMERCIALIZAÇÕES NAO SÃO REALMENTE EXECUTADAS, OS RESULTADOS PODEM TER COMPENSADO OU SUPERIOR AO IMPACTO, SE ALGUM, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL TAMBÉM ESTÃO SUJEITOS AO FATO DE QUE ELES FORAM CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS APRESENTADOS.
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A Avaliação e Otimização de Estratégias de Negociação, 2ª Edição.
Descrição.
O especialista em sistemas de negociação Robert Pardo está de volta, e em A avaliação e otimização de estratégias de negociação, uma edição completamente revisada e atualizada de seu texto clássico Design, teste e otimização de sistemas de negociação, ele revela como ele aperfeiçoou a programação e teste de negociação sistemas usando uma bateria bem sucedida de suas próprias técnicas comprovadas pelo tempo. Com este livro, Pardo fornece informações importantes para os leitores, desde a concepção de estratégias de negociação viáveis ​​até a mensuração de questões como lucro e risco. Escrito em um estilo simples e acessível, este guia detalhado apresenta aos traders uma maneira de desenvolver e verificar sua estratégia de negociação, não importa de que forma eles estão atualmente usando "stochastics", médias móveis, padrões gráficos, RSI ou métodos de breakout. Se um comerciante está buscando aumentar seu lucro ou apenas começando em testes, a avaliação e otimização de estratégias de negociação oferece instrução prática e aconselhamento especializado sobre o desenvolvimento, avaliação e aplicação de vencedores mecânicos sistemas de negociação.
Sobre o autor.
Permissões.
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Capítulo 1. Sobre Estratégias de Negociação.
Por que este livro foi escrito.
Quem vai se beneficiar deste livro?
Os objetivos deste livro.
A Lay da Terra
Capítulo 2. A Troca Sistemática "" Edge "".
Levantando o bar.
Risco e recompensa.
O perfil de desempenho.
Os benefícios da simulação histórica.
A Probabilidade de Lucro Futuro.
O perfil de desempenho.
Uma medida do desempenho de negociação em tempo real.
Os benefícios da otimização.
Os benefícios da análise Walk-Forward.
As vantagens de uma compreensão completa.
Capítulo 3. O Processo de Desenvolvimento da Estratégia de Negociação.
Duas abordagens filosóficas para o desenvolvimento de estratégias.
A abordagem científica.
O caminho do desenvolvimento empírico.
Uma Visão Geral do Processo de Design da Estratégia de Negociação.
Etapa 1: formule a estratégia de negociação.
Etapa 2: traduza as regras em um formulário definitivo.
Etapa 3: teste preliminar.
Etapa 4: otimize a estratégia de negociação.
Passo 5: a Análise do Andar a Seguir & # 8482 ;.
Etapa 6: negocie o sistema.
Etapa 7: Avalie o desempenho em tempo real.
Etapa 8: Melhorando o sistema.
Capítulo 4. A Plataforma de Desenvolvimento de Estratégia.
A Linguagem de Scripts.
A função objetiva.
Caminhar em frente Análise & # 8482;.
Capítulo 5. Os Elementos do Design de Estratégia.
Os três principais componentes de uma estratégia.
Uma visão geral de uma estratégia de negociação típica.
Um comércio é igual a uma entrada e uma saída.
A gestão de risco.
A gestão do lucro.
O Trailing Stop.
Capítulo 6. A Simulação Histórica.
Os relatórios essenciais
O resumo do desempenho.
A curva de capital.
Desempenho por Período.
A importância da precisão.
Precipitação de preço e comércio.
Abrindo Gap Slippage.
Abrindo e fechando o escorregamento do intervalo.
Slippage devido ao tamanho.
O significado do deslizamento.
Principais eventos e datas.
O contrato contínuo.
O contrato perpétuo.
Contratos Contínuos Ajustados.
O tamanho da janela de teste.
Tamanho da amostra e erro estatístico.
Quantos comércios?
Graus de liberdade.
Freqüência de Negociação.
Tipos de Mercados.
O mercado de touro.
O mercado de urso.
O mercado cíclico.
O mercado congestionado.
O ciclo de vida de uma estratégia de negociação.
Tamanho da janela e vida útil do modelo.
Capítulo 7. Formulação e Especificação.
Formule a estratégia de negociação.
Especificação & # 8211; "Traduzir" "A idéia em uma estratégia testável.
Faça uma idéia vaga precisa.
Capítulo 8. Teste Preliminar.
Verificação de cálculos e negócios.
O teste multi-mercado e multi-período.
Selecionando o cesto.
Determinando o comprimento do período de teste.
Segmentando os dados.
Os resultados do teste.
Capítulo 9. Busca e Julgamento.
A pesquisa de grade.
A pesquisa de etapas priorizadas.
Algoritmos de Pesquisa de Escalada.
Multi-Point Hill Climbing Search.
Métodos de pesquisa avançada.
Otimização de enxame de particulas.
Problemas gerais com métodos de pesquisa.
A função objetiva.
Uma revisão de uma variedade de métodos de avaliação.
Vários tipos de avaliação.
Capítulo 10. Otimização.
Otimização contra Overfitting.
Uma otimização simples.
O quadro de otimização.
A amostra histórica.
A função objetiva.
A avaliação de otimização.
Uma Otimização Multi-Mercado e Multi-Período.
A avaliação da otimização.
A estratégia de negociação robusta.
A otimização robusta.
O perfil de otimização estatisticamente significativo.
A distribuição do perfil de otimização.
A forma do perfil de otimização.
Como a estratégia responde à otimização?
A estratégia merece mais desenvolvimento?
Capítulo 11. Análise Walk-Forward.
A estratégia de negociação é robusta?
Robustez e eficiência de avanço.
A cura para overfitting.
Uma medida mais confiável de risco e retorno.
Avaliando o impacto das mudanças do mercado.
O melhor conjunto de parâmetros para negociação.
A Teoria dos Dados Relevantes.
As Variedades de Condições de Mercado.
O Papel da Caminhada para a Frente.
Configurando um Walk-Forward.
Um exemplo de um teste de caminhada.
A análise Walk-Forward.
O objetivo da análise Walk-Forward.
Um exemplo de uma análise Walk-Forward.
A estratégia é robusta?
Qual taxa de lucro devemos esperar?
Qual é o risco?
Análise Walk-Forward e Portfólio.
Capítulo 12. A Avaliação do Desempenho.
A estratégia de negociação como um investimento.
A dimensão do risco
Compare a estratégia com as alternativas.
Drawdown Máximo e Risco de Negociação.
Drawdown máximo no contexto.
Desembolso Máximo e o Negociador.
Corrida máxima e o comerciante.
Negociação de Capital e Risco.
Retorno ajustado ao risco.
Recompensar a taxa de risco.
Padrões de Lucro e Perda.
Capítulo 13. As Muitas Faces do Overfitting.
O que é overfitting?
O abuso da retrospectiva.
O caso do modelo de previsão de superposição.
O Caso do Modelo de Negociação de Overfit.
Os sintomas de um modelo de negociação com overfit.
As causas do overfitting
Graus de liberdade.
Medindo os graus de liberdade.
Graus de Liberdade, Tamanho da Amostra e Sobrecarga de Inicialização.
Tamanho da amostra de negociação.
Erro de otimização nº 1 e nº 8211; Sobre a parametrização.

Estratégias robustas de negociação técnica usando GP para seleção de portfólio algorítmico.
Destaques.
O GP é aplicado para aprender as regras de negociação usadas para gerenciar automaticamente um portfólio de ações.
Um novo método de amostragem aleatória é usado para aumentar a robustez das estratégias desenvolvidas.
O novo método de amostragem aleatória produz estratégias capazes de resistir a ambientes extremos de mercado.
O novo método de amostragem aleatória produz soluções que são executadas durante testes fora da amostra, da mesma forma que durante o treinamento.
Os resultados são baseados em testes de um portfólio de 21 ações espanholas.
Este artigo apresenta uma abordagem de Programação Genética Robusta para descobrir regras comerciais lucrativas que são usadas para gerenciar uma carteira de ações do mercado espanhol. O método investigado é usado para determinar as condições potenciais de compra e venda de ações, com o objetivo de produzir soluções robustas capazes de resistir a condições extremas de mercado, enquanto produz altos retornos com risco mínimo. Um dos maiores desafios que as soluções evoluídas da GP enfrentam é o ajuste excessivo. As regras de negociação GP precisam ter desempenho semelhante quando testadas com novos dados para serem implantadas em uma situação real. Nós exploramos um método de amostragem aleatória (RSFGP) que, em vez de calcular a adequação em todo o conjunto de dados, calcula-o em segmentos selecionados aleatoriamente. Este método mostra melhor robustez e resultados fora da amostra em comparação com a programação genética padrão (PEC) e uma adequação ajustada à volatilidade (VAFGP). Estratégias de negociação (TS) são evoluídas usando métricas financeiras como a volatilidade, CAPM alpha e beta, e o índice de Sharpe juntamente com outros indicadores técnicos (TI) para encontrar a melhor estratégia de investimento. Essas estratégias são avaliadas usando 21 das ações mais líquidas do mercado espanhol. Os resultados alcançados superam claramente o Buy & amp; Hold, SGP e VAFGP. Além disso, as soluções obtidas com os dados de treinamento durante os experimentos mostram claramente, durante os testes, a robustez para diminuir os declínios do mercado, como visto durante a crise da dívida soberana europeia vivenciada recentemente na Espanha. Neste trabalho as soluções aprendidas foram capazes de operar por períodos prolongados, o que demonstrou a validade e robustez das regras aprendidas, que são capazes de operar continuamente e com mínima intervenção humana. Em suma, o método desenvolvido é capaz de evoluir TSs adequados para todas as condições de mercado com resultados promissores, o que sugere um grande potencial na capacidade de generalização do método. O uso de métricas financeiras ao lado da TI popular permite que o sistema aumente o retorno das ações e, ao mesmo tempo, resiliente ao longo do tempo. O sistema RSFGP é capaz de lidar com diferentes tipos de mercados, alcançando uma carteira de retorno de 31,81% para o período de teste 2009-2013 no mercado espanhol, tendo o índice IBEX35 retornado 2,67%.
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Uma estratégia robusta versus uma estratégia de robô.
Existem várias opções abertas a novos operadores que procuram uma rota para a negociação. Eles podem se inscrever para um sistema de robô, eles podem se ensinar através de tentativa e erro, ou eles podem aprender com os comerciantes mais experientes.
Estratégias de Robôs.
Estratégias de robôs vêm por muitos nomes: caixa preta, algorítmica ou cópia de negociação para citar alguns. A única coisa que eles têm em comum é que você não saberá como os sinais são gerados. Você depende do desempenho passado para prever o sucesso futuro e, se a estratégia parar de funcionar, você não tem ideia do que esperar antes de começar a executar novamente.
Ocasionalmente, você recebe detalhes vagos sobre os tipos de condições de mercado apropriados para a implementação bem-sucedida da estratégia. E você pode até ser dito que os indicadores de mercado & # 8211; embora não seja o que configurações & # 8211; são usados ​​para criar os sinais.
Os sistemas algorítmicos são geralmente aqueles que são gerados a partir de programas de computador & # 8211; embora, na realidade, qualquer conjunto sistemático de regras seja tecnicamente um algoritmo.
Esses sistemas são rigorosamente backtested para obter os maiores lucros & # 8211; mas a um custo. E o custo não está necessariamente nas taxas adiantadas ou mensais cobradas (que podem variar de algumas centenas de dólares a muitos milhares de dólares).
Existem duas principais desvantagens para o comércio de robôs:
A maioria das estratégias de robôs são testadas vigorosamente & # 8211; às vezes mais de 10 anos de dados, mas freqüentemente muito menos. Vai ser muito preciso, mas esta é também a sua fraqueza & # 8211; Para obter o maior lucro dos mercados, o algoritmo será ajustado continuamente para ajustar os dados de volta. Isso é chamado de ajuste de curva. Qualquer um que tenha uma pequena quantidade de conhecimento de negociação sabe que é fácil, em retrospectiva, ver os melhores lugares para entrar e sair de negociações. Está sabendo o que fazer NESTE MOMENTO que apresenta desafios.
Se o algoritmo é criado usando dados de um mercado altista forte, por exemplo, pode não ser rentável se o mercado se desligar ou se inverter em um mercado de baixa. Mas se você não souber quais condições são ótimas para o algoritmo, como você sabe quando parar de usá-lo?
A segunda fraqueza dos sistemas de robôs são os analistas. Embora a maioria dos sistemas se origine com a estratégia comprovada de um trader, ele terá que ser alterado de alguma forma para atender ao volume de negócios que irá gerar. Uma vez que chegue às mãos dos analistas, entretanto, inevitavelmente mudará sua natureza. Os analistas são analistas & # 8211; não necessariamente comerciantes. Para lucros ótimos, por exemplo, eles podem decidir que um rebaixamento de 90% é aceitável para um retorno de 100%. Há muito poucos comerciantes que acham isso aceitável & # 8211; em teoria, sim, mas na prática seria muito difícil manter essa sucessão de negociações perdedoras.
Dica da TDT: Se você está interessado em ser um trader, deve aprender a negociar. Seguindo, cegamente, a estratégia de alguém, & # 8211; com sua única decisão de copiar ou não "# 8211; não fará de você um trader. Você depende desse sistema para continuar fornecendo para você para sempre.
Estratégias robustas.
Uma estratégia robusta é aquela em que você entende seus componentes, está provado que funciona e está à vontade para implementá-los.
Se você entender completamente sua estratégia e como ela é construída, você saberá como ela reagirá a determinadas condições de mercado e, se necessário, quando desativá-la e se afastar do mercado.
Um obstáculo para muitos novos operadores, que seguem esse caminho, é que, embora compreendam a construção de sua estratégia, talvez não entendam os componentes. Por exemplo, o estocástico é um indicador de gráficos popular, mas você poderia explicar como ele é calculado & # 8211; para um leigo & # 8211; em não mais que 20 palavras? No entanto, milhares de traders confiam neste indicador para entrar no & # 8211; e fora & # 8211; de negócios todos os dias (ou até várias vezes por dia!).
Dica da TDT: Estratégias simples de negociação são mais eficazes do que estratégias complicadas. Faça uma leitura do meu artigo “Seu gráfico está iluminado como uma árvore de Natal?”.
Se você não entender como um indicador é calculado, evite usá-lo. Confie na sua estratégia é essencial para o sucesso comercial.
Se você estiver usando a estratégia de outro operador (com a permissão deles, é claro!), Você deve ter acesso total a como isso funciona. # 8211; e aproveite o tempo para compreendê-lo completamente e todos os seus componentes.
Normalmente, quando você usa a estratégia de alguém pela primeira vez, você começa com uma fé completa. Afinal, pertence a alguém que ganhou dinheiro usando isso. Mas se você não tiver tempo para entender como funciona em sua totalidade, depois de um tempo, & # 8211; ou alguns trades perdidos & # 8211; você começará a duvidar de sua eficácia.
Você deve ter clareza sobre as condições de mercado para as quais foi projetado para & # 8211; Não há uma estratégia genérica que funcione independentemente, portanto você deve ter certeza de que a entende. Finalmente, você deve implementá-lo corretamente. Você pode precisar de suporte contínuo para isso, então tenha isso em mente desde o início.
Pense cuidadosamente sobre como usar a estratégia de outro comerciante. Certifique-se de que sua filosofia está alinhada com a deles. FYI "Get Rich Quick" não é uma filosofia válida. Pense muito sobre seus objetivos de longo prazo e os retornos mínimos aceitáveis ​​para você. Seja realista em quanto tempo será necessário para dominar você e os mercados.
Conclusão.
Negociar não é fácil, mas é simples, embora muitas vezes complicado. Entender completamente a sua estratégia de negociação é um componente essencial da negociação bem-sucedida para traders privados. Ganhe uma vantagem comercial aprendendo seus componentes estratégicos, as condições ótimas de mercado nas quais trabalha e quando é melhor ficar de fora para preservar seu capital.
Desejando-lhe toda a negociação bem sucedida & # 8230;
Sobre a Anne Chapman.
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Jay - 24 de outubro de 2014.
Testemunhos
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