Flytte gjennomsnittlig overgangsstrategi er en mye brukt strategi i algo trading. Er det en måte å optimalisere avkastningen på i en bevegelig gjennomsnittlig crossover stratergy. Jeg har brukt dette nettstedet til å backtest MA crossover stratergy i ETFs. Fra backtestdataene kan vi konkludere at den totale avkastningsprosentdelen av vår bevegelige gjennomsnittlige straking er mindre (71) enn Benchmark DIA (135). Så hvordan skal vi optimalisere vår MA crossover-algoritme for å få en total avkastningsprosent lik eller mer enn referanseindeksen. Hvordan hindre negativ avkastning, en måte å forhindre handler når du kommer tilbake, er negativ. Vurder denne pseudokoden som MA crossover-algoritmen. Det er lite sannsynlig at du kan slå markedet på lang sikt med en så enkel strategi. Men siden du spør om optimalisering (ikke ekte handel), er alt du trenger å gjøre for å kjøre optimaliseringstester om og om igjen med forskjellige parametere til du finner de eksakte glidende gjennomsnittskombinasjonene som forutsi fortiden perfekt. Det eneste problemet er at strategien vil falle fra hverandre helt hvis du prøver å bruke ut av eksempeldata. Den triste virkeligheten er at å slå gjennomsnittene ikke er så enkelt som det skal være, og studier tyder på at 86 av alle pengeforvaltere og 99 av aktive handelsfolk kan ikke slå SampP500. Så hvis du bare kunne slå Dow eller SampP konsekvent, ville du være en av de beste handelsmennene i menneskehetens historie. Når det er sagt, er glidende gjennomsnitt faktisk startende ingredienser (eller minst viktige filtre) til mange vellykkede handelssystemer. Et komplett trading system trenger exitstops, pengehåndtering og diversifisering for å jevne ut egenkapitalkurven og øke avkastningen. Innlegg alene gjør ikke et handelssystem, og å miste er en del av spillet, så bli vant til å ha negativ avkastning. Jeg anbefaler følgende bøker for å få ideer om hvordan å komme opp med et godt handelssystem: - Building Pålitelig Trading Systems av Keith Fitschen - Building Winning Algorithmic Trading Systems av Kevin Davey - Evidence-Based Technical Analysis av David Aronson - Technical Traders Guide til Computer Analysis of the Futures Market av Charles LeBeau - The Ultimate Trading Guide av John Hill og George PruittWhats den beste lengden for et bevegelige gjennomsnitt Traders jobber på gulvet på New York Stock Exchange. CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) Hvis ikke 200-dagers glidende gjennomsnitt, hva med 100-dagers eller 50-dagers-dagene. Det er de spørsmålene som blir spurt, på en eller annen måte, av markedet timere verden over som de finne ut hvilken indikator (e) de vil bruke til å fortelle dem når de skal gå ut av det utrolige partiet Wall Street kaster. Hulbert: Mars Madness gjelder for din portefølje Mark Hulbert anbefaler seerne å ikke gjøre uansvarlige trekk med sin aksjeportefølje som et resultat av følelsesmessige reaksjoner på Mars Madness. For tre uker siden, kan du huske, jeg fokuserte på 200-dagers glidende gjennomsnitt. En av de mer etterfylte indikatorene for å bestemme skift i markedets store trend. Jeg fant ut at det var mye å være ønsket: For eksempel har ytelsen blitt markert redusert de siste tiårene så mye at enkelte forskere har begynt å lure på om det har mistet sin markedstidsevne. En annen grunn til at noen markedsaktører er misfornøyd med 200-dagers glidende gjennomsnitt er ikke en kritikk per se, men en inneboende egenskap for enhver trend-følgende indikator: Det vil per definisjon ikke velge toppen. Det er fordi et salgssignal ikke vil bli utløst før markedet har falt under gjennomsnittet for de foregående 200 handelsdager. På den tiden, selvfølgelig, kan markedet allerede ha hatt et betydelig tap. Av begge grunner oppfordret en del av dere som leser min tre uker siden kolonne meg til å måle ytelsen til mye kortere glidende gjennomsnitt. Så det var det jeg gjorde for denne kolonnen. Dessverre har jeg ikke oppnådd merkbart forskjellige resultater med noen av de kortere glidende gjennomsnittene jeg studerte. For å være sikker, gjør det korteste løpet av de bevegelige gjennomsnittene en bedre jobb enn 200-dagers å komme seg ut tidligere når markedet slår seg ned. Men de får også whipsawed for et tap oftere også. På balanse er deres sporopplysninger på lang sikt ikke vesentlig forskjellig fra det 200-dagers glidende gjennomsnittet. Videre har hvert av de bevegelige gjennomsnittene jeg testet, lidd av den samme markerte reduksjonen i retur i de siste tiårene som jeg fant med 200-dagers gjennomsnittet. Overrasket av disse resultatene Norm Fosback, tidligere leder av Institute for Econometric Research og for tiden redaktør av Fosbacks Fund Forecaster, hevder at vi ikke burde være. I læreboken skrev han for tre tiår siden, med tittelen Stock Market Logic, skrev han: Det er ingen magiske tall i trenden etter. Noen bevegelige gjennomsnittslengder kan ha fungert best i det siste, men noe måtte fungere best i det siste og ved å teste alt mulig, hvordan kan man hjelpe, men ikke finne det. Det bør være et grunnleggende krav til en bevegelig gjennomsnittlig trend Følgende system som praktisk talt alle bevegelige gjennomsnittslengder forutsier vellykket i større eller mindre grad. Hvis bare en eller to lengder fungerer, er oddsene høye for at vellykkede resultater ble oppnådd ved en tilfeldighet. Hva med dødskrysset Før jeg forlater gjenstanden for å flytte gjennomsnitt av forskjellige lengder, vil jeg også si noen ord om forsøk på å kombinere to bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder i et enkelt trend-følgende system. Mange anser det for å være bearish når det kortere bevegelige gjennomsnittet krysser under den lengre, og bullish når den kortere stiger over det lengre. Forresten, når det gjelder 50-dagers og 200-dagers gjennomsnitt, blir disse to kryssene kalt dødskrysset og det gyldne krysset. Jeg undersøkte alle døds og gylne kryss i løpet av det siste århundre for Dow Jones Industrial Average. Som tidligere fant jeg ut at deres prediktive dyktighet har falt betydelig de siste tiårene. Legg merke til fra vedlegget at i løpet av hele perioden Dow har eksistert siden 1896, gjorde disse to overgangshendelsene en respektabel jobb. Vær imidlertid oppmerksom på at siden 1970 har de gjort en mye fattigere jobb, med markedet over den ene, tre og seks måneder etter dødskryssene, gjør det faktisk bedre i gjennomsnitt enn å følge gylne kryss. Gjennomsnittlig Dow-gevinst over neste måned Gjennomsnittlig Dow-gevinst over de neste 3 månedene Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Alle rettigheter reservert. Intradag Data levert av SIX Financial Information og underlagt vilkår for bruk. Historiske og nåværende sluttdatoer levert av SIX Financial Information. Intradag data forsinket per bytte krav. SampPDow Jones-indekser (SM) fra Dow Jones amp Company, Inc. Alle anførselstegn er i lokal utvekslingstid. Realtid siste salgsdata levert av NASDAQ. Mer informasjon om NASDAQ-handlede symboler og deres nåværende økonomiske status. Intradag data forsinket 15 minutter for Nasdaq, og 20 minutter for andre utvekslinger. SampPDow Jones-indekser (SM) fra Dow Jones Amp Company, Inc. SEHK intraday data er levert av SIX Financial Information og er minst 60 minutter forsinket. Alle anførselstegn er i lokal utvekslingstid. Ingen resultater funnet Slik bruker du Moving Average Crossovers til Enter Trades Nå vet du hvordan du skal bestemme trenden ved å plotte på noen bevegelige gjennomsnitt på diagrammer. Du bør også vite at glidende gjennomsnitt kan hjelpe deg med å bestemme når en trend skal slutte og reversere. Alt du trenger å gjøre er å plop på et par bevegelige gjennomsnitt på diagrammet ditt, og vent på en crossover. Hvis de bevegelige gjennomsnittene krysser over hverandre, kan det signalere at trenden er i ferd med å endres snart, og dermed gi deg sjansen til å få en bedre oppføring. Ved å ha en bedre oppføring har du muligheten til å pose mo8217 pips Hvis Allen Iverson har levd ved å ha en killer crossover-bevegelse, hvorfor kan du ta en titt på det daglige diagrammet på USDJPY for å bidra til å forklare flytende gjennomsnittlig crossover-handel. Fra april til juli var paret i en fin opptrinn. Det toppet på rundt 124,00, før sakte på vei nedover. I midten av juli ser vi at de 10 SMA krysset under 20 SMA. Og det som skjedde neste En fin downtrend Hvis du hadde kortsluttet på krysset av de bevegelige gjennomsnittene, ville du ha gjort deg nesten tusen pips. Selvfølgelig vil ikke hver eneste handel være tusen pip-vinneren, en hundre pip-vinneren eller til og med en 10-pip vinner. Det kan være en taper, noe som betyr at du må vurdere ting som hvor du skal plassere stoppet ditt eller når du skal ta fortjeneste. Du kan bare hoppe inn uten en plan. Hva noen handlende gjør er at de lukker ut sin posisjon når en ny crossover har blitt gjort eller når prisen har flyttet mot stillingen en forhåndsbestemt mengde pips. Dette er hva Huck gjør i sitt HLHB-system. Hun går enten ut når en ny crossover har blitt gjort, men har også et 150-pip-stoppfall bare i tilfelle. Årsaken til dette er at du bare ikke vet når neste krysse blir. Du kan ende opp med å skade deg selv hvis du venter for lenge. En ting å merke seg med et crossover-system er at mens de jobber vakkert i et flyktig og miljøvennlig miljø, jobber de ikke så godt når prisen varierer. Du vil bli rammet av tonnevis av crossover-signaler, og du kan finne deg selv å bli stoppet flere ganger før du tar en trend igjen. Lagre fremgangen din ved å logge inn og markere leksjonen fullstendig. Gjennomgang Gjennomsnittlig Crossover Jeg gjør litt forskning på å bruke bevegelige gjennomsnittlige crossover for å designe handelsstrategier. Kan noen snakke med denne diskusjonen og dele tanker For å kort omtale, sier en Dual Moving Average Crossover (DMAC) i utgangspunktet at det er gitt to (magisk valgte) perioder, p1 og p2 (p1 0SELL SMA1 (p1) 8211 SMA2 (p2) 0SELL AR p1) 8211 AR (p2) Her er min laymansvisning. Flytte gjennomsnittet filtrerer fra finskala strukturer (eller kortsiktige svingninger) og avslører den langsiktige trenden, en prosess som kalles glatting. Et lengre glidende gjennomsnitt (en med lengre periode) er mindre følsom for lokale svingninger så kortere. Med andre ord sporer et kortere glidende gjennomsnitt de opprinnelige dataene lokalt bedre enn en lengre. I to perioder er p1 og p2 (p1 regionale minimum (minste lokale minimum i et område) etablert for SMA1, da er det på tide å kjøpe. Hvis det er etablert et regionalt maksimum for SMA1, så er det på tide å selge. Men hvordan vet vi om det er etablert et minimum eller maksimumsbeløp? En måte er å bruke SMA2: hvis SMA1 stiger og kutter SMA2 så hadde et regionalt minimum blitt etablert (til en viss sannsynlighet eller risiko og her valget av p1. p2 vil spille en rolle), så kjøp hvis SMA1 faller og kutte SMA2 da et regionalt maksimum var blitt etablert, så selg. Selvfølgelig er det andre måter å etablere regionale minimum og maksimum. Jeg vil også tro at p1, p2 er valgt i henhold til handlerens investeringshorisont. Vektet gjennomsnitt vil være nyttig hvis du har informasjon som påvirker priser, f. eks. kvantitativ lettelse, endringer i kredittvurdering, politisk utvikling og så videre. Jeg håper visningene er nyttige. Gi meg beskjed hvis du har andre synspunkter. 2010-12-24 kl 19:39 1985 Slik ser jeg denne strategien: 8211 Denne strategien er en trendbasert strategi 8211 Hvordan vet vi når trenden endrer vi velger en langsommere SMA som referanse, og sammenligner dem relativt 8211 den raskere SMA1 følger trenden nærmere 8211 Den langsommere SMA2 følger trenden mindre nærmere 8211 når SMA1 krysser SMA2 over, siden SMA1 følger trenden nærmere, noe som betyr at trenden begynner å endres og går opp, så vi kjøper 8211 omvendt når SMA1 krysser SMA2 under, betyr trenden begynner å gå ned, så vi selger Gjør dette noe fornuftig 2010-12-27 kl 14:55 1986 Her er mine 2 cent. 1) Jeg er enig med Ken om at dette er en trendbasert strategi, og vi regner med å tjene penger i nærvær av en relativt lang trend. 2) Jeg vil tenke på denne indikatoren (og andre nært beslektede som MACD) som et veid gjennomsnitt av tidligere data i stedet for en AR (p) modell. Vi kan omskrive denne typen indikatorer i en mer generell form texYt sum ifty ai X tex, () hvor (a) Yt er indikatoren ved tid t, som er (t 8211 1) adaptiv (b) Xt er (nær) pris på tid t, Xt 0 hvis t Emmanual Acar, Stephen Satchell. Kapittel 4, 5 038 6, Avanserte handelsregler, Andre utgave. Butterworth-Heinemann andre utgave. 19. juni 2002.
No comments:
Post a Comment