Mean Reversion Trading Systems Bandy Pdf

Estou quase concluído com o novo livro de Howard Bandy8217, 8220MeanReversion Trading Systems 8211 Métodos práticos para o Swing Trading 8221. Embora eu raramente revele livros aqui em Quantifiable Edges, este realmente se destaca e merece atenção. Howard passa por todos os passos do processo de construção de sistemas. Ele examina vários osciladores diferentes. Ele examina técnicas de saída de amplificador de entrada. Ele discute o controle de risco. E, além disso, ele fornece código para tudo o que ele cobre no livro. São 50 para o livro, que é um preço ridiculamente baixo. Existem cursos de negociação que custam muitos milhares de dólares que don8217t fornecem tanta boa informação como Howard8217s 8220Mean Reversion Trading Systems8221. Toda a codificação é feita em Amibroker, que infelizmente eu não uso. Mas, uma vez que ele lista tudo, aqueles que usam outros programas como eu podem traduzi-lo em Tradestation, R ou o que quer que seja. E aqui está o kicker para qualquer pessoa que use o Amibroker 8211 Howard realmente configurou uma página na web onde os compradores de livros podem baixar o código sem nenhum custo adicional. Congratulo-o com seus esforços. Se você tem interesse em desenvolver seus próprios sistemas de negociação, este livro é um recurso maravilhoso que eu recomendo. 5 comentários: acompanhei o seu blog por um tempo. Mas agora estou surpreso porque você elogia o trabalho de alguém que afirma em seu livro que: (meanreversiontradingsystemsMRTS20AnalysisWM. pdf) quotMy visão é que o comprimento do período na amostra deve ser tão curto quanto prático. A única maneira de determinar o comprimento do período na amostra é executar alguns testes. Isso é chamado de cotação de dados. O comprimento do período fora da amostra é: enquanto o modelo e o mercado permanecerem sincronizados e O sistema continua lucrativo. Não existe uma relação geral entre o período de amostragem e o período de amostragem. Portanto, nós escolhemos o fora da amostra enquanto o modelo e o mercado estiverem sincronizados e O sistema continua lucrativo. Muito bom trabalho. Eu me pergunto por que você endossa essas coisas. O que você tem que ganhar. Ou talvez porque eu respeitei seu trabalho, talvez você tenha esquecido os detalhes. A substância na negociação está nos detalhes. Que mundo triste ao dizer algo agradável sobre o trabalho de outra pessoa traz emails perguntando o que tenho que ganhar. A revisão me fez uma boa nota de agradecimento do Sr. Bandy, a quem eu nunca conheci nem falou antes. Enquanto ele vê alguns aspectos do teste de forma diferente do que eu, não tenho interesse em discutir todos os pontos que ele faz em seu livro. Para mim, se você pode tirar valiosas ideias e informações de um livro, então vale a pena. Este é preenchido com eles. Estou de acordo com a minha avaliação. Eu pensei que o livro tinha muitas informações excelentes. Foi apoiado pelos resultados dos testes reais (uma raridade), e como ele fornece todo o código, os comerciantes podem verificar os resultados e facilmente explorar as idéias por conta própria. Aqueles que leram o livro são bem-vindos para publicar comentários (positivos ou negativos) abaixo. Todos vocês conhecem minha opinião. Em vez de se sentir triste, talvez seja feliz que alguém tomou o tempo para apontar para você os erros desse livro que são de natureza fundamental, como a curva, a otimização, o snooping de dados e todas essas bobagens que fazem os comerciantes perderem dinheiro. Não se sinta triste. O mundo não é triste quando contravemos a realidade, devemos mudar de curso. Obrigado. Eu recebi o livro de Howard, ontem, e enquanto ainda não terminei, acho que o comentário 39data snooping39 está um pouco acima do topo. Howard está constantemente alertando sobre 39 vazamentos contínuos39 e técnicas de otimização de falhas. Talvez mati deveria realmente comprar o livro antes de dissecê-lo em seu nível. Encontrei esse comentário e, como alguém que tenha todos os quatro livros do Dr. Bandy, sinto que deveria abordar esse tópico. O Dr. Bandy é um forte defensor das boas práticas de desenvolvimento de sistemas e seus escritos alertam claramente sobre os perigos reais de ajuste de curva. Qualquer um que tenha seguido o seu blog ou leu seu livro em detalhes entenderá completamente a nuance de suas opiniões declaradas sobre o período de amostra de amostra que uma pessoa achou falha. O Dr. Bandy tornou-se meu autor favorito sobre o tema das abordagens comerciais quantitativas. Neste blog, vou examinar a ação do mercado e quantificar minhas descobertas. Usando indicadores de sentimento, amplitude, preço e volume - tanto padrão quanto personalizados - vou tentar descobrir vias de curto prazo que podem ser aproveitadas pelos participantes do mercado. Muitas vezes, eu adicionarei opinião a esses estudos e às vezes pode publicar opiniões sem pesquisas quantificáveis ​​por trás delas. The Quantifiable Edges Guide to Fed Days Ebook Versão 25 gtgtgtgtgtgtgt Disclaimer ltltltltltltltlt Todo o conteúdo deste site é fornecido apenas para fins informativos. Não é uma recomendação ou conselho para comprar ou vender quaisquer valores mobiliários. Posso manter posições para mim ou para os clientes nos títulos ou indústrias mencionados aqui. Existe um grau muito alto de risco envolvido na negociação de títulos. O seu uso de qualquer informação neste site é de sua total risco. Rob Hanna eu troquei profissionalmente desde 2001. De janeiro de 2003 a fevereiro de 2007, minha coluna quinzenal Rob Hannas Putting It All Together apareceu no TradingMarkets. Eu tenho conduzido pesquisas quantitativas e projetando sistemas de negociação - principalmente focados em bordas de curto prazo desde 2004. Veja meu perfil completoO Sweet Spot for Mean Reversion ETF Strategies por Michael R. Bryant Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de quotsweet Spotquot para o desenvolvimento de sistemas de negociação de reversão média. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados ao risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão médias que se encontram nesse ponto fácil podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas. Usando o Adaptrade Builder. Uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, Ill mostra como os métodos de teste de estresse com análise de Monte Carlo podem ser usados ​​como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias de reversão médias robustas para o ETF SampP 500 (SPY) e os ETF Select Sector SPDR. Os arquivos de projeto do Builder, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo. Atingir o ponto doce A idéia básica por trás do Dr. Apple Band Store é que boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e têm uma precisão bastante alta com um curto período de retenção e baixa redução. O tamanho da barra curta e o curto período de retenção maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e baixa redução facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também tornam mais fácil estabelecer a viabilidade da estratégia e determinar quando ela não está funcionando, porque as marcas de perda típicas para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtas. Com base nas diretrizes do Dr. Bandys, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ótimos para estratégias de ETF de reversão média: barras diárias 20 a 30 transações por ano Pelo menos 65 negociações vencedoras Barras médias em negócios de entre 1 e 4 por Significa reversão, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vendem a um preço mais alto à medida que o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição aos sistemas de tendência, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto. Building With Monte Carlo Analysis No meu último artigo de boletim informativo, discuti o uso do teste de estresse na avaliação das estratégias de negociação e sua relação com a robustez e a superação de estratégias. Eu também mencionei que se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui. Resumidamente, o teste de estresse refere-se à avaliação de quão sensível é uma estratégia comercial para seus insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não é excessiva para o mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços. A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas mudanças. As insumos de estratégias, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho das estratégias é avaliado. Ao repetir este processo muitas vezes, é obtida uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados usando versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais. Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, vitórias percentuais, fator de lucro, etc.) que não são pior do que a maioria (tipicamente, 95) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com confiança de 95 é de 15.000, isso significa que 95 das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto 15.000. Em outras palavras, há 95 chances de que o lucro líquido seja de pelo menos 15.000, ou, inversamente, há uma chance de 5 que o lucro líquido seja inferior a 15.000. Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente em sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a impulsionar a estratégia para uma que seja robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia usando os resultados de Monte Carlo de testes de estresse. O primeiro exemplo é para o índice SPDR SampP 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 141999 a 4232013. O intervalo de datas para construção foi definido para 141999 a 122011, com os primeiros 80 (141999 - 8102008) utilizados para construção (ou seja, na amostra) e os demais dados (8112008 - 122011) utilizados para testes fora da amostra. Os dados restantes (132011 - 4232013) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos na TradeStation 9. A lógica da estratégia era apenas por muito tempo, e 100 de patrimônio foram investidos em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e 0,015 por ação deduzidos por rodada para custos de negociação. O Adaptrade Builder utiliza um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias em sucessivas gerações. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é configurar as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1. Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto de encontro da estratégia SPY. A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles que têm um alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas estavam procurando (ou seja, o ponto doce) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de trades, barras médias em negociações e a porcentagem de vitórias. Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e o objetivo de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras está definida para um intervalo entre 65 e 85. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem invulgarmente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a outra condição. Penalizar tais estratégias ajudará a conduzir a população em direção a estratégias que atendam a todas as condições, em oposição a estratégias que atendam desproporcionalmente a uma condição para a exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro. As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais. O teste de estresse e as configurações de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela de Opções de Criação, como mostrado abaixo na Fig. 2. Figura 2. As opções de análise e teste de esforço de Monte Carlo são selecionadas na guia Opções de compilação. Conforme mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isto significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados em 95 de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em aleatorizar os preços, randomizar os insumos da estratégia e aleatorizar a barra de partida. As três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse. Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem demorou cerca de 100 vezes o tempo que teria tido testes de estresse e a análise de Monte Carlo não foi usada. Por esse motivo, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi utilizada para manter o tempo da solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo. O gráfico da curva de equidade da estratégia superior na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3. Figura 3. Curvas de equidade para cada teste de estresse para a estratégia SPY final. Cada curva na Fig. 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as curvas de equidade diferentes geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. A seguir estão alguns dos resultados de Monte Carlo a 95 confiança correspondentes à Fig. 3. Total de lucros líquidos Barras médias nos negócios Além do número de negócios, que é menos do que solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data de término é estendida para 4232013, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz o requisito de uma estratégia de reversão média: ele entra em uma ordem de limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado deve baixar o preço limite, então a estratégia está comprando baixo e vendendo depois que o mercado voltar. É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo em 95 de confiança, o que significa que, por exemplo, 95 das avaliações do teste de estresse tinham um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto 56.784. Se o teste de estresse for desligado e a estratégia for avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4. Figura 4. Curva de capital para a estratégia SPY final sobre os dados originais. Essa curva de patrimônio corresponde a um lucro líquido de 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele ganha facilmente o retorno de aproximadamente 1,8 no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de ações cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados de mercado. Um exemplo do SPDR do setor selecionado O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia em um portfólio de ETFs, que consiste nos SPDR do Select Sector. Esses ETFs dividem o índice SampP 500 em nove setores, de modo que cada estoque no SampP 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energy (XLE), Financial (XLF), Healthcare (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU). A maioria das mesmas configurações foi usada para construir esta estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na compilação, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de compilação foram as mesmas da Fig. 2, exceto para a opção de reconstrução, que não entrou em jogo. Para o dimensionamento da posição, foram investidos 20 de capital em cada comércio. Como nem todos os mercados provavelmente estavam negociando ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, sobre-investimento). O período in-sample para esta compilação foi de 141999 a 5282009 com 5292009 a 122012 como o período fora da amostra e 132012 a 4232013 reservado para validação. O gráfico da curva de equidade de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5. Figura 5. Curvas de patrimônio para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final Selecionar SPDR. Cada curva de equidade na Fig. 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir do back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados resumidos de Monte Carlo são mostrados abaixo. Lucro líquido total Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia apenas nos dados originais (sem teste de estresse), em que o período de validação está incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6. Figura 6. Curva de capital para a estratégia final de portfólio do Setor Select SPDR nos dados originais. Esta curva de equivalência patrimonial corresponde a um lucro líquido de 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5 com o pior caso de redução de 21. Como no exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longamente em uma ordem limite. A maioria das saídas é através de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção. Baixar arquivos de projeto do Mean Reversion: (clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como. Para o arquivo. zip requer o Adaptrade Builder para abrir.) Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço. O chamado "sweet spot" para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições eficazes para construir mudanças significativas de negociação de estratégias de forma automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atinjam a maioria dos requisitos para ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado de ETF SPY e uma estratégia para um portfólio de ETFs, constituídos pelos nove SPDR de Setores Selecionados. Ambas as estratégias superaram a compra e a retenção e manteve-se bem no teste de validação. Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo do portfólio, os resultados do teste de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso possa ser devido aos testes de estresse mais rigorosos em comparação com o exemplo do portfólio, sugere que a estratégia SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar, embora isso dependa de quão conservador seja o teste de estresse e a análise de Monte Carlo . Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia do mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem em uma variedade mais ampla de dados de preços. Foi construído mais de nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais trades. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação em relação aos nove setores diferentes dos SPDRs. Embora nenhuma das duas estratégias tenha cumprido o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atendam a todos os requisitos se uma população maior for usada ou forem exigidos requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser que tal estratégia não seja encontrada devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, curta duração do comércio e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial dos mercados enquanto permanece realista. Combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com características de robustez incorporadas, como teste de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias comerciais eficazes. Bandy, Howard B. Mean Reversion Trading Systems. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2013, p. 138. Bandy, Howard B. Modelando o desempenho do sistema de negociação. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2011, p. 154. Este artigo apareceu na edição de abril de 2013 da newsletter do Adaptrade Software. SampP 500 e Select Sector SPDRs são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTECAIS OU SIMULADOS TÊM CERTO LIMITES INHERENTES. SEM ENCONTRO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO SEJAM REALMENTE EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM SER SUBDICIONADOS OU COMPARADOS PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. 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