Autocorrelação.
O que é 'Autocorrelação'
A autocorrelação é uma representação matemática do grau de similaridade entre uma determinada série temporal e uma versão defasada de si mesma em intervalos de tempo sucessivos. É o mesmo que calcular a correlação entre duas séries temporais diferentes, exceto que a mesma série temporal é usada duas vezes: uma em sua forma original e uma em um ou mais períodos de tempo.
Correlação serial.
Correlação positiva.
QUEBRANDO 'Autocorrelação'
Autocorrelação em Análise Técnica.
A autocorrelação pode ser útil para a análise técnica, que está mais preocupada com as tendências e os relacionamentos entre os preços de segurança em detrimento da saúde financeira ou gestão de uma empresa. Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para ver quanto de impacto os preços passados de um título têm em seu preço futuro.
A autocorrelação pode mostrar que há um fator de momentum com um estoque. Por exemplo, se você sabe que uma ação historicamente tem um valor de autocorrelação altamente positivo e você testemunhou que a ação obteve ganhos sólidos nos últimos dias, é razoável esperar que os movimentos nos próximos dias (a principal série temporal) correspondam aos da série temporal atrasada e para subir.
Exemplo de Autocorrelação.
Suponha que um investidor esteja procurando discernir se os retornos de uma ação em seu portfólio exibem autocorrelação; os retornos das ações estão relacionados a seus retornos nos pregões anteriores. Se os retornos exibem autocorrelação, o estoque pode ser caracterizado como um estoque momentum; seus retornos passados parecem influenciar seus retornos futuros. O investidor executa uma regressão com os retornos de dois pregões anteriores como as variáveis independentes e o retorno atual como a variável dependente. Ela acha que os retornos um dia antes têm uma autocorrelação positiva de 0,7, enquanto os retornos de dois dias anteriores têm uma autocorrelação positiva de 0,3. Retornos passados parecem influenciar retornos futuros, e ela pode ajustar seu portfólio para aproveitar a autocorrelação e o momento resultante.
Autocorrelação.
É o fim de semana de 4 de julho. Minha esposa está fazendo recados esta tarde e meu filho mais novo está cochilando. Eu não posso sair para correr & # 8211; é julho no Texas (ou seja, incrivelmente quente) e, e se o bebê acordar? As únicas maneiras de passar a minha tarde de férias era a) assistir TV ou 2) mergulhar no artigo recente de Michael Halls-Moore, "Correlação de Séries em Séries Temporais & # 8220 ;.
Eu vou pular a matemática e manter isso muito leigo amigável. Há alguns aspectos fundamentais que até mesmo os operadores mais desafiados matematicamente podem aprender.
O Guia de Layman para Correlação.
Vamos facilitar a matemática e nos lembrar de qual é a correlação. Correlação está diretamente relacionada ao ângulo entre dois pontos.
É mais fácil entender em duas dimensões, porque é isso que se encaixa em uma folha de papel ou tela de computador. Os pontos (1,0) e (2,0) compartilham um ângulo de 0 °. Basicamente, os pontos estão na mesma linha.
Correlação está diretamente relacionada ao ângulo entre dois pontos. Esses pontos estão na mesma linha, então os ângulos entre eles são 0 °. O fato de estarem na mesma linha os torna 100% correlacionados.
Correlação é o cosseno do ângulo entre dois pontos. Pegue uma calculadora e tente. O cosseno de 0 ° é 1.
cos (0) = 1,0, que é 100% de correlação.
Olhe a imagem acima. Os pontos (1,0) e (2,0) compartilham a mesma linha. Não faz sentido que os pontos na mesma linha estejam 100% correlacionados? Pontos com menos de 100% de correlação estão em linhas diferentes.
Para manter isso intuitivo, você provavelmente sabe da negociação que uma correlação de 60% vale a pena prestar atenção, mas não é muito preditiva. O que isso significa geometricamente?
Queremos obter o ângulo onde cos⁻¹ (θ) = 0.6. Por favor, não seja pego no material cosseno. Eu só quero que você perceba como isso se relaciona com os ângulos.
O ângulo com uma correlação de 60% é de 53 °. Eles estão próximos um do outro, mas não muito perto.
Essas linhas estão bem distantes. Uma correlação de 60% entre dois pares de forex coloca você no mesmo patamar, mas você dificilmente rastreia pip para pip.
Os preços dos estrangeiros são como pontos nos gráficos acima. 1 bar atrás, 2 bars ago & # 8230; Há 16.000 barras atrás, os preços do EURUSD eram de 1.11342, 1.11297 & # 8230 ;. 1,31974. Os dados históricos do EURUSD formam um ponto no espaço. É 16.000 espaço dimensional, que é completamente incompreensível mentalmente, mas ainda é um ponto. Isso significa que você pode desenhar uma linha para isso!
Nós geralmente falamos sobre correlações no forex comparando dois pares de moedas. A maioria dos traders sabe que EUR / JPY e GBP / JPY estão correlacionados. Você está desenhando uma linha entre 0 e o ponto EURJPY, em seguida, desenhando uma linha entre 0 e o ponto GBPJPY e, em seguida, calculando o ângulo para determinar a correlação.
O exemplo do EURUSD só nos permite desenhar uma linha. E se compararmos o EURUSD com um atraso? Isso nos deixaria desenhar duas linhas EURUSD!
A função de memória.
Usando o exemplo EURUSD, você naturalmente espera uma correlação de 100% se desenhou a mesma linha duas vezes. É a mesma série de preços. Isso por si só não nos diz muito.
A ideia de autocorrelação é atrasar os preços. Agora é 15:00. Eu posso pegar os preços das 15:00, 14:00 e 13:00 e compará-lo com um atraso de uma hora. As novas séries atrasadas são os preços das 14:00, 13:00 e 12:00. Um intervalo de uma hora é 99,9% correlacionado com a série de preços original.
O artigo de Michael me encorajou a olhar para as defasagens maiores e maiores.
A correlação do EURUSD diminui contra si mesmo à medida que o intervalo de tempo aumenta.
O número no eixo horizontal é o intervalo de tempo, feito em grupos de 100. O eixo vertical mostra a correlação.
O EURUSD perde toda a sua informação após cerca de 3.000 horas de dados. Isso é sobre o ponto onde a função de correlação atinge 0%.
A autocorrelação é freqüentemente chamada de função de memória. Os comerciantes podem usar isso para fazer a si mesmos a pergunta: "Até onde posso voltar no tempo e ainda obter informações úteis? & # 8221; Posso dizer com muita confiança que, se você está negociando gráficos de uma hora, é inútil considerar qualquer coisa além de 3.000 horas.
Meu limite pessoal para significância é uma correlação de 75%. O EURUSD mantém essa autocorrelação através de 800 barras de dados, que você pode ver no gráfico se você aproximar de perto.
A ideia para os comerciantes é que, uma vez que você ultrapasse os 1.300 bares, suas informações se tornarão cada vez menos valiosas.
Oi Shaun, Obrigado por outra leitura interessante. Estou interessado em saber, na sua opinião, quais as implicações que este artigo tem sobre a análise de longos períodos de dados. Então, em um teste diário de volta, não é importante olhar para os dados de mais de 1300 dias atrás?
Como isso se compara ao argumento do teste de volta em diferentes condições de mercado?
Ótima pergunta! Eu ainda não tenho certeza, mas a autocorrelação é o meu novo tópico de pesquisa. Eu olhei apenas para os gráficos H1 até agora. Se o comportamento permanecer o mesmo nos gráficos D1, então sim, você não deve ir além disso. Tenha em mente que você está fazendo uma suposição. Suposições são perigosas! Você precisa verificar novamente, mas eu esperaria que fosse nesse estádio.
O argumento das diferentes condições de mercado é muito bom. Você precisa ver como a estratégia se comporta em diferentes regimes. É perfeitamente válido para backtest sua estratégia mais de 20.000 barras. O que não é válido é referenciar as informações de 20.000 barras atrás para tomar uma decisão comercial atual. Parece um paradoxo, não é?
Dmitry Tworowski diz.
Oi Shaun, obrigado por seus posts perspicazes & # 8211; sempre dá um ponto de vista interessante e algum refresco para os traders & # 8217; cérebros. O paradoxo que você apontou pode significar que uma estratégia típica tem "memória curta". Se pudéssemos definir uma função de memória para uma estratégia, poderia ser uma medida da qualidade da estratégia?
Certamente parece que sim!
Obrigado pela aula de trigonometria! O cosseno é adjacente à hipotenusa se bem me lembro?
De qualquer forma, quanto à sua conclusão. Como isso, se é que se relaciona com o período de tempo que se pode testar para testar?
Na minha experiência de backtesting e otimizando até mesmo uma estratégia M15 por apenas 6 meses, deve ser milhares de barras) é quase inútil. Mas, encontrando a estratégia lucrativa em um teste de três anos, colhe recompensas daqui para frente. Mas estremeço ao pensar em quantas barras seria.
Dmitry Tworowski diz.
O perfil dinâmico de cada instrumento de mercado (moedas, futuros, índices, etc.) está mudando o tempo parcial periodicamente, em meio período caoticamente. Eu acho que você poderia realizar um estudo detalhado (backtest e otimização) para descobrir quantas barras anteriores a estratégia deveria ser lucrativa para ter a chance de obter lucro durante as próximas barras. Na verdade, você encontraria a função de memória (autocorrelação) para sua estratégia que você usa para trocar seu instrumento favorito.
Como você acha a função de memória da estratégia de negociação? Você usaria o lucro líquido e a perda de cada transação para procurar por atrasos? O problema é que as negociações em nível de portfólio não são sequenciais. Muitos são simultâneos.
Você poderia realizar um estudo detalhado (backtest e otimização) para descobrir quantas (N) barras anteriores uma estratégia deveria ser lucrativa para dar a chance de obter lucro durante as próximas n barras.
Você pode explicar isso um pouco mais? Eu entendo a essência da ideia, mas não o suficiente para começar a fazê-lo.
Dmitry Tworowski diz.
Obrigado pelo comentário. Eu acho que a ideia poderia ser tirada do conceito da função de memória. Quanto ao desempenho técnico, pode ser um "deslizamento" do teste de retorno ao longo da série temporal (dados OHLC). Diga, você testa em N barras com um conjunto de certos parâmetros de estratégia, então você encontra lucro para os próximos n barras / Você pode aumentar gradualmente o valor em n tentando encontrar valores de lucro, ou uma ótima relação lucro / perda. Eu uso algo assim no meu trabalho para entender melhor as estratégias que eu estou operando.
Dmitry Tworowski diz.
Algumas observações adicionais. Eu tomei 15000 valores OHLC para futuros de petróleo bruto. Eu selecionei aleatoriamente N barras muitas vezes (algoritmos genéticos podem ajudar neste momento) e fiz uma otimização para cada amostra, seguido por um teste de avanço para os próximos n barras. Enorme quantidade de cálculos, como você poderia imaginar. O resultado foi dois números: otimização em.
1500 barras dão expectativa positiva para negociar os próximos 80 barras com baixo risco. A relação 80/1500 daria algum tipo de medida para a memória da estratégia. Isso continua a ser sua relação sinal-ruído.
Isso é ótimo. Quando você fez a otimização em cada amostra, para que otimizar?
6 meses de backtest não valem nada. Você levantou um bom argumento de que isso não é o mesmo que limitar seus backtests a dados recentes. O take-away no artigo é que seus sinais não devem usar mais que isso.
1.000 barras de dados para tomar uma decisão atual.
Isso não se aplica a toda a estratégia. Só se aplica a decisões baseadas no próximo sinal.
Estratégia de negociação de autocorrelação
Estou tentando fazer algum trabalho sobre o tamanho da aposta (Kelly empírica, etc.) e investigar um algoritmo de dimensionamento da posição de rolamento para aumentar ou diminuir o tamanho da aposta com base no desempenho da estratégia. O objetivo é mitigar as reduções durante os regimes desfavoráveis sem ter que classificá-los explicitamente ou aprendê-los. No entanto, parece que essa abordagem só acrescentaria valor se houvesse de fato autocorrelação nos retornos, não? Alguém tem alguma pesquisa útil sobre esse tipo de coisa?
O próximo passo seria fazer com que esta parte de uma estratégia de dimensionamento de posição holística de estratégias fizesse algum tipo de análise de média-variância nas estratégias de rolagem & # 39; resultados.
Interessante. Não é pesquisa, mas comecei a brincar comparando o SPY & amp; BND aqui, e mais ou menos me convenci de que os retornos poderiam ser suavizados, sem sacrificar o retorno médio. Talvez a abordagem possa ser melhorada com o dimensionamento da opção & quot; aposta & quot; com base na diferença de preço z-score ou alguma outra medida estatística?
Isso foi postado por Simon no tópico Trading Strategy Ideas. Parece interessante e relevante para você:
Lol talvez eu precise reler esse papel!
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou entre em contato enviando feedback.
Você enviou com sucesso um ticket de suporte.
Nossa equipe de suporte entrará em contato em breve.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, agir como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Estratégia de negociação de autocorrelação
Blog Au. Tra. Sy, pesquisa e desenvolvimento de Trading Sistemático, com um sabor de Trend Following.
Disclaimer: O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. A negociação de futuros é complexa e apresenta o risco de perdas substanciais; como tal, pode não ser adequado para todos os investidores. O conteúdo deste site é fornecido apenas como informação geral e não deve ser considerado como recomendação de investimento. Todo o conteúdo do site, não deve ser interpretado como uma recomendação para comprar ou vender qualquer título ou instrumento financeiro, ou para participar de qualquer estratégia específica de negociação ou investimento. As idéias expressas neste site são unicamente as opiniões do autor. O autor pode ou não ter uma posição em qualquer instrumento financeiro ou estratégia citada acima. Qualquer ação que você tome como resultado de informações ou análises neste site é, em última instância, de sua exclusiva responsabilidade.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TÊM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DOS QUAIS SÃO DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS; DE FATO, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE DIFERENCIADAS ENTRE OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REALIZADOS SUBSEQÜENTEMENTE ATINGIDOS POR QUALQUER PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO PARTICULAR. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ELES SÃO GERALMENTE PREPARADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ALÉM DISSO, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO ENVOLVE O RISCO FINANCEIRO E NENHUM REGISTRO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE PARA SUPORTAR PERDAS OU ADERIR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO EM PARTICULAR DENTRO DA NEGOCIAÇÃO DE PERDAS SÃO PONTOS MATERIAIS QUE TAMBÉM PODEM AFETAR DE ACORDO, DE FORMA ALTA, OS RESULTADOS DA NEGOCIAÇÃO. EXISTEM NUMEROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE CONSIDERADO PARA A ELABORAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEM AFETAR COM ANTECEDÊNCIA OS RESULTADOS DA NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS NA NATUREZA E NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO EM CONTAS REAIS.
Autocorrelação e Negociação de Reversão Média Estocástica.
Aqui está um sistema simples de negociação de reversão à média usando Autocorrelação e crossover estocástico do oscilador. No último artigo que vimos sobre a autocorrelação, a correlação negativa atrai a negociação de reversão à média e a correlação positiva atrai a tendência de negociação. Portanto, toda a idéia do sistema de negociação não é pegar todos os sinais de cruzamento estocásticos. Mas apenas os longos sinais positivos de crossover quando a autocorrelação é negativa.
1) Enter Long trade no dia seguinte aberto somente se a autocorrelação for negativa e houver um crossover estocástico positivo.
2) Saia da negociação longa no dia seguinte, se a correlação automática ficar positiva ou se houver um cruzamento estocástico negativo.
Autorcorrelação e Negociação de Reversão Média Estocástica & # 8211; Codificação AFL Amibroker.
Estratégia testada com Nifty Futures Daily timeframe com 100 ações (4 lotes x25 ações da Nifty) para Long apenas negócios. Comissão + Impostos + Derrapagens são assumidos como sendo Rs150 por comércio. Testado com dados históricos desde o ano de 2005. E o tempo de espera da estratégia de negociação varia de 2 dias a 10 dias no máximo.
Leituras Relacionadas e Observações.
Reversão Média de Probabilidade Alta em Futuros Futuros Nifty Nifty A autocorrelação de 10 dias tornou-se negativa nos últimos dois dias e também o oscilador liso segurando perto da zona de sobrevenda que indica possíveis negociações de reversão na média Autocorrelação Autocorrelação AFL e Código Pinescript "Autocorrelação, também conhecida como correlação serial, é a correlação cruzada de um sinal consigo mesmo. Informalmente, é a similaridade entre observações como uma função do intervalo de tempo [& hellip;] Internal Bar Strength & # 8211; Mean Reversion Trading um sistema simples de reversão à média adaptado da borda de reversão da IBS com a QuantShare. E nossa estratégia de reversão à média da IBS é uma pequena variação da Força Interna da Barra tomando um Absolute Mensal e Anual de Lucro / Perda Tabela Amibroker AFL Code enquanto back-testing por padrão A Amibroker fornece Tabela de Lucro em termos percentuais combinados. No entanto, a tabela de lucro pode ser personalizada de acordo com as necessidades ement. Em vez de fazer um backtesting com um sistema de negociação, o Amibroker Backtesting é um processo simples que ajuda o negociador a avaliar suas idéias de negociação e fornece informações sobre o desempenho do sistema de negociação no conjunto de dados históricos fornecido. Filtro de Kalman e Unscented Kalman Filter AFL em Amibroker usando o Python ComServer No último tutorial nós exploramos o filtro de Kalman e como construir o filtro kalman usando pykalman python library. Nesta seção, estaremos lidando com python com server para integrar [& hellip;]
Sobre Rajandran.
Rajandran é um comerciante em tempo integral e fundador da Marketcalls & amp; Co-fundador da Traderscafe, comercializa principalmente usando conceitos de negociação discricionários, como perfil de mercado, análise sentimental de negociação, construção de modelos de temporização, modelos de negociação algorítmica. Instrui comerciantes profissionais, comerciantes em tempo integral & amp; aspirantes a comerciantes em tempo integral. Rajandran cursou a faculdade em Chennai, onde ganhou um BE em Eletrônica e Comunicações. Rajandran tem uma ampla compreensão de softwares comerciais como Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Analista de Mercado (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python e compreende as necessidades individuais dos investidores e investidores, utilizando uma ampla gama de metodologias.
Obrigado pela postagem do blog. :) .. Um ponto que eu queria correr por você:
Eu vejo que você gosta de dissecar a configuração de negociação e otimizar cada entidade.
O ponto de blog atual, ou seja, Autocorrelação e Negociação de Reversão Média Estocástica ou Sistema Somente Longo de ATR.
Você os otimizou para captar o aspecto específico, neste caso, apenas por muito tempo e, embora possamos aceitar sinais para curto-circuito, aconselhamos que não, porque estamos aumentando o fator de risco para a fração do lucro gerado pelo longo prazo.
Por favor, esclareça a minha dúvida, digamos em um mês como dezembro, quando houve uma tendência para baixo no Nifty, apesar de termos um sistema específico para capturar longos, mas o mercado não era condutivo e não há a possibilidade de não fazer negócios ou possíveis whipsaws
Seria muito vantajoso se você pudesse nos fornecer um sistema especializado apenas em abreviação, para períodos de tempo mais altos para scripts voláteis como BN etc & # 8230;
Eu não pretendo impor e quero enfatizar que sou grato e confiante de que muitos são os que se beneficiaram do seu pensamento fora da caixa.
Para ser franco, eu ainda não procurei por um sistema apenas curto e puro. E uma coisa eu quero te apontar aqui. Eu não estou otimizando cada entidade aqui. Se eu fizer isso provavelmente provavelmente acabaremos com ajuste de curva. Minha variável de otimização será em torno de 2-3 parâmetros no máximo em qualquer sistema de negociação. Mais a variável de otimização mais faz apenas ajuste de curva.
De qualquer forma obrigado pelo seu ping para procurar por estratégias puramente curtas. Vai explorar!
Blog Au. Tra. Sy, pesquisa e desenvolvimento de Trading Sistemático, com um sabor de Trend Following.
Disclaimer: O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. A negociação de futuros é complexa e apresenta o risco de perdas substanciais; como tal, pode não ser adequado para todos os investidores. O conteúdo deste site é fornecido apenas como informação geral e não deve ser considerado como recomendação de investimento. Todo o conteúdo do site, não deve ser interpretado como uma recomendação para comprar ou vender qualquer título ou instrumento financeiro, ou para participar de qualquer estratégia específica de negociação ou investimento. As idéias expressas neste site são unicamente as opiniões do autor. O autor pode ou não ter uma posição em qualquer instrumento financeiro ou estratégia citada acima. Qualquer ação que você tome como resultado de informações ou análises neste site é, em última instância, de sua exclusiva responsabilidade.
OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TÊM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DOS QUAIS SÃO DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO FEITA QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU POSSIBILITAR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS; DE FATO, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE DIFERENCIADAS ENTRE OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REALIZADOS SUBSEQÜENTEMENTE ATINGIDOS POR QUALQUER PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO PARTICULAR. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ELES SÃO GERALMENTE PREPARADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ALÉM DISSO, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO ENVOLVE O RISCO FINANCEIRO E NENHUM REGISTRO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE PARA SUPORTAR PERDAS OU ADERIR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO EM PARTICULAR DENTRO DA NEGOCIAÇÃO DE PERDAS SÃO PONTOS MATERIAIS QUE TAMBÉM PODEM AFETAR DE ACORDO, DE FORMA ALTA, OS RESULTADOS DA NEGOCIAÇÃO. EXISTEM NUMEROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU PARA A IMPLEMENTAÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE CONSIDERADO PARA A ELABORAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEM AFETAR COM ANTECEDÊNCIA OS RESULTADOS DA NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS NA NATUREZA E NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO EM CONTAS REAIS.
Autocorrelação e Negociação de Reversão Média Estocástica.
Aqui está um sistema simples de negociação de reversão à média usando Autocorrelação e crossover estocástico do oscilador. No último artigo que vimos sobre a autocorrelação, a correlação negativa atrai a negociação de reversão à média e a correlação positiva atrai a tendência de negociação. Portanto, toda a idéia do sistema de negociação não é pegar todos os sinais de cruzamento estocásticos. Mas apenas os longos sinais positivos de crossover quando a autocorrelação é negativa.
1) Enter Long trade no dia seguinte aberto somente se a autocorrelação for negativa e houver um crossover estocástico positivo.
2) Saia da negociação longa no dia seguinte, se a correlação automática ficar positiva ou se houver um cruzamento estocástico negativo.
Autorcorrelação e Negociação de Reversão Média Estocástica & # 8211; Codificação AFL Amibroker.
Estratégia testada com Nifty Futures Daily timeframe com 100 ações (4 lotes x25 ações da Nifty) para Long apenas negócios. Comissão + Impostos + Derrapagens são assumidos como sendo Rs150 por comércio. Testado com dados históricos desde o ano de 2005. E o tempo de espera da estratégia de negociação varia de 2 dias a 10 dias no máximo.
Leituras Relacionadas e Observações.
Reversão Média de Probabilidade Alta em Futuros Futuros Nifty Nifty A autocorrelação de 10 dias tornou-se negativa nos últimos dois dias e também o oscilador liso segurando perto da zona de sobrevenda que indica possíveis negociações de reversão na média Autocorrelação Autocorrelação AFL e Código Pinescript "Autocorrelação, também conhecida como correlação serial, é a correlação cruzada de um sinal consigo mesmo. Informalmente, é a similaridade entre observações como uma função do intervalo de tempo [& hellip;] Internal Bar Strength & # 8211; Mean Reversion Trading um sistema simples de reversão à média adaptado da borda de reversão da IBS com a QuantShare. E nossa estratégia de reversão à média da IBS é uma pequena variação da Força Interna da Barra tomando um Absolute Mensal e Anual de Lucro / Perda Tabela Amibroker AFL Code enquanto back-testing por padrão A Amibroker fornece Tabela de Lucro em termos percentuais combinados. No entanto, a tabela de lucro pode ser personalizada de acordo com as necessidades ement. Em vez de fazer um backtesting com um sistema de negociação, o Amibroker Backtesting é um processo simples que ajuda o negociador a avaliar suas idéias de negociação e fornece informações sobre o desempenho do sistema de negociação no conjunto de dados históricos fornecido. Filtro de Kalman e Unscented Kalman Filter AFL em Amibroker usando o Python ComServer No último tutorial nós exploramos o filtro de Kalman e como construir o filtro kalman usando pykalman python library. Nesta seção, estaremos lidando com python com server para integrar [& hellip;]
Sobre Rajandran.
Rajandran é um comerciante em tempo integral e fundador da Marketcalls & amp; Co-fundador da Traderscafe, comercializa principalmente usando conceitos de negociação discricionários, como perfil de mercado, análise sentimental de negociação, construção de modelos de temporização, modelos de negociação algorítmica. Instrui comerciantes profissionais, comerciantes em tempo integral & amp; aspirantes a comerciantes em tempo integral. Rajandran cursou a faculdade em Chennai, onde ganhou um BE em Eletrônica e Comunicações. Rajandran tem uma ampla compreensão de softwares comerciais como Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Analista de Mercado (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python e compreende as necessidades individuais dos investidores e investidores, utilizando uma ampla gama de metodologias.
Obrigado pela postagem do blog. :) .. Um ponto que eu queria correr por você:
Eu vejo que você gosta de dissecar a configuração de negociação e otimizar cada entidade.
O ponto de blog atual, ou seja, Autocorrelação e Negociação de Reversão Média Estocástica ou Sistema Somente Longo de ATR.
Você os otimizou para captar o aspecto específico, neste caso, apenas por muito tempo e, embora possamos aceitar sinais para curto-circuito, aconselhamos que não, porque estamos aumentando o fator de risco para a fração do lucro gerado pelo longo prazo.
Por favor, esclareça a minha dúvida, digamos em um mês como dezembro, quando houve uma tendência para baixo no Nifty, apesar de termos um sistema específico para capturar longos, mas o mercado não era condutivo e não há a possibilidade de não fazer negócios ou possíveis whipsaws
Seria muito vantajoso se você pudesse nos fornecer um sistema especializado apenas em abreviação, para períodos de tempo mais altos para scripts voláteis como BN etc & # 8230;
Eu não pretendo impor e quero enfatizar que sou grato e confiante de que muitos são os que se beneficiaram do seu pensamento fora da caixa.
Para ser franco, eu ainda não procurei por um sistema apenas curto e puro. E uma coisa eu quero te apontar aqui. Eu não estou otimizando cada entidade aqui. Se eu fizer isso provavelmente provavelmente acabaremos com ajuste de curva. Minha variável de otimização será em torno de 2-3 parâmetros no máximo em qualquer sistema de negociação. Mais a variável de otimização mais faz apenas ajuste de curva.
De qualquer forma obrigado pelo seu ping para procurar por estratégias puramente curtas. Vai explorar!
No comments:
Post a Comment