Reversão média.
Qual é a "reversão média"
A reversão média é a teoria sugerindo que os preços e os retornos eventualmente se movem para a média ou a média. Esta média ou média pode ser a média histórica do preço ou retorno, ou outra média relevante, como o crescimento da economia ou o retorno médio de uma indústria.
BREAKING Down 'Reversão média'
Os retornos percentuais e os preços não são as únicas medidas consideradas como reversão média; taxas de juros ou mesmo a relação preço / lucro de uma empresa pode ser sujeita a esse fenômeno.
Uma reversão envolve o retorno de qualquer condição de volta a um estado anterior. Nos casos de reversão média, o pensamento é que qualquer preço que se afastar da norma de longo prazo voltará a retornar, retornando ao seu estado compreendido. A teoria está focada na reversão de mudanças apenas relativamente extremas, como o crescimento normal ou outras flutuações são uma parte esperada do paradigma.
A teoria da reversão média é utilizada como parte de uma análise estatística das condições do mercado e pode ser parte de uma estratégia de negociação global. Aplica-se bem às ideias de compra baixa e alta, ao tentar identificar uma atividade anormal que, teoricamente, retornará ao padrão normal.
O retorno a um padrão normal não é garantido, pois uma alta ou baixa inesperada pode ser uma indicação de uma mudança na norma. Tais eventos podem incluir, mas não estão limitados a, lançamentos de novos produtos ou desenvolvimentos no lado positivo, ou recorde e ações judiciais negativas.
Mesmo com eventos extremos, é possível que uma segurança experimente uma reversão média. Tal como acontece com a maioria das atividades de mercado, existem poucas garantias sobre como determinados eventos afetarão ou não o recurso geral de títulos específicos.
Negociação de reversão média.
O comércio médio de reversão parece aproveitar as mudanças extremas dentro do preço de uma determinada segurança, com base no pressuposto de que ela irá reverter para o estado anterior. Esta teoria pode ser aplicada tanto à compra como à venda, uma vez que permite que um comerciante aproveite os aumentos inesperados e economize na ocorrência de uma baixa anormal.
Estratégia de Negociação de Reversão Média.
O comércio médio de reversão (MR) é uma técnica de curto prazo que aproveita uma anomalia de mercado bem documentada, em que as quedas rápidas de preços a curto prazo são freqüentemente seguidas por uma "reversão" para o "meio".
A reversão média é um sistema matemático que também é aplicado para negociação e investimento de ações. A teoria por trás disso é que os preços altos e baixos de um estoque são apenas temporários, e que o preço de uma garantia tenderá a reverter para um preço médio ao longo do tempo. Portanto, os estoques que diminuem são susceptíveis de recuperar.
A reversão média é sobre a identificação do intervalo de negociação para uma ação e, em seguida, o cálculo do preço médio usando dados fundamentais (ativos, ganhos ...). A reversão média pode parecer ser um sistema mais científico de selecionar compartilhar pontos de compra e venda do que gráficos, porque os valores numéricos exatos são derivados de dados históricos para identificar os valores de compra / venda, em vez de tentar interpretar movimentos de preços no mercado de ações usando gráficos (gráficos , também conhecido como análise técnica).
Naturalmente, a negociação de reversão não é tão simples como comprar qualquer ação que cai! Se você fizer isso, você naturalmente perderá dinheiro! Você precisará usar filtros que reduzam o universo negociável de compartilhamentos para aqueles que são mais propensos a exibir esse comportamento de momentum e combinam isso com critérios sensíveis de gerenciamento de risco e saída.
Quando o estoque é negociado a um preço inferior ao médio, a segurança é considerada atrativa para entrar em um "comércio de compra", a expectativa é que o preço aumentará. Quando o preço do mercado atual está acima do preço médio do estoque, a tendência do estoque é cair e reverter para a média. Então, em poucas palavras, os desvios do preço médio das ações devem reverter para a média de todas as outras coisas serem iguais.
Nesta estratégia, os comerciantes costumam usar médias móveis de 50 ou 100 dias para determinar se um estoque superou ou está negociando abaixo da média. Embora os serviços de relatórios forneçam as médias, é necessário ainda identificar os preços altos e baixos para o período de estudo considerado.
Esta estratégia de negociação oferece um método de escolha de negociações de alta probabilidade e curto prazo, que normalmente se apresentam em tempos de extrema volatilidade do mercado. A estratégia visa o desempenho absoluto; Não irá manter seus fundos no mercado por longos períodos de tempo. Está focada em negócios de curto prazo, direcionados e agressivos. Como a estratégia é baseada na volatilidade, ela não é afetada pela tendência geral no mercado nesse momento.
Ao usar a estratégia de negociação de reversão para o comércio, é muito importante ter cuidado, pois grandes submersões podem implicar uma mudança de fatores fundamentais que podem não voltar a um "meio". Esta estratégia é adequada para comerciantes com uma alta tolerância ao risco, uma vez que os negócios são geralmente realizados em momentos de alta volatilidade do mercado. A frequência dos negócios também tende a se agrupar em torno desses tempos de volatilidade do mercado; A reversão média é o tipo de sistema pelo qual você realmente pode se chamar de "comerciante".
A estratégia funciona na compra de estoques que foram fortemente sobrevendidos. Uma e outra vez, vemos que os compradores retornam com força para ações de qualidade que estão sobrevendidas. Seu objetivo como comerciante de reversão é o tempo de sua entrada no mercado, de modo que você esteja no estoque e lucrando com o aumento dos preços que os investidores retornando criam.
Brenton Hill's Share Trading Story.
Há dez anos, Brenton Hill mal sabia sobre o comércio de ações e, desde então, ele desistiu de seu emprego a tempo inteiro como engenheiro mecânico para ganhar a vida comprando e vendendo ações.
Em setembro de 2003, os 37 anos embarcaram em uma exploração para aprender sobre ações de negociação. Depois de menos de dois anos compartilhar comércio e um par de semanas antes de seu segundo filho nascer, ele deixou seu trabalho e começou a negociar em tempo integral.
"Eu fiz o suficiente da negociação a tempo parcial por quase dois anos para ter certeza de que poderia negociar com a vida", disse Hill.
Usando uma abordagem comercial de compartilhamento mecânico Hill cresceu seu flutuador em mais de 200% * em três anos.
Quando Hill descreve o segredo para o seu sucesso, ele explica: "O mercado não está fora de você, é apenas o mercado. Para ser um comerciante mecânico de sucesso, é importante se divorciar dos acontecimentos diários no mercado para que você siga consistentemente seu sistema.
Isso é exatamente o que Hill fez durante a correção do mercado de ações de julho e agosto de 2008, que viu muitos comerciantes dizer adeus a milhares de dólares. Felizmente, a Hill conseguiu ganhar dinheiro durante esse mercado usando sistemas mecânicos de troca de ações e aderindo às suas regras de negociação, mesmo quando o mercado continuava diminuindo.
Hill disse: "Eu devolvi um pedaço justo do meu lucro no mercado em apenas uma semana e, em seguida, recuperei isso e muito mais. Estou bem à frente agora.
O estilo comercial que Hill usa inclui 12 sistemas que ele negocia tanto no mercado dos EUA quanto no ASX. O objetivo de alguns desses sistemas é identificar e comprar ações em queda que caíram significativamente e esperam recuperar. Este tipo de sistema é descrito como um sistema de reversão médio.
"O comércio médio de reversão é a revolução para ganhar dinheiro rapidamente. Um comércio me fez 74% * em dois dias de negociação, mas esses tipos de resultados não acontecem todas as semanas ", disse Hill. Hill testa o desempenho de cada sistema usando dados históricos dos últimos 10 anos. Ele se refere a esta forma de troca de papel como backtesting. "Todos os meus sistemas teriam funcionado com sucesso nos últimos 10 anos de acordo com o meu backtesting. Esses resultados me dão confiança para trocar ações em todas as condições do mercado. Há momentos ansiosos, mas você deve manter suas regras do sistema para ser bem sucedido ", disse ele.
Hill comercializa ações e Contratos de Diferença (CFDs) e ele enfatiza que um estoque deve ter liquidez suficiente antes de negociar. Com base nas colinas de Adelaide, ele explica que ele nunca se imaginou como um comerciante de ações e estar em casa com seus filhos jovens todos os dias.
Lembre-se de que os CFDs são orientados e podem resultar em perdas que excedem seu depósito inicial. Eles podem não ser adequados para todos, por isso, certifique-se de que compreende perfeitamente os riscos envolvidos.
O conteúdo deste site é copyright 2011 Contratos para Diferença Ltd. Entre em contato conosco se você deseja reproduzir qualquer um deles.
R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Desenvolvedor: Richard Wyckoff. Conceito: estratégia de negociação baseada em falhas falsas. Objetivo da pesquisa: Sensibilidade dos padrões de Wyckoff. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1, Figura 3. Configuração do Comércio: Negociações Longas: o preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Negociações curtas: o preço se move acima de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bull Trap & # 8221 ;; Figura 2). Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 33 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≤ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Long Trades: O preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Existem duas condições:
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≥ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Cancel_Index = [0.2, 3.0], Step = 0.1;
Entry_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index.
Short Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo do Entry_Level, onde:
Entry_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index; (Figura 2).
Reward Exit: Long Trades: Um limite de venda é colocado em: Entry_Level + | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index. Negociações curtas: um limite de compra é colocado em: Entry_Level - | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index.
Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Trades: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Operações curtas: uma parada de compra é colocada em [Entrada + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop].
Entry_Index = [0.1, 1.5], Step = 0.05.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 3 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Classificação: Richard Wyckoff & # 8211; Reversão média | Estratégia de negociação.
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, 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.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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Estratégias de negociação de reversão média
O seguinte artigo é patrocinado pela Carta de Opções Dr. Stoxx.
Nos meus dois artigos anteriores sobre este assunto, detalhei como os comerciantes e os investidores usam um dos componentes mais comuns da análise técnica, a média móvel simples. Uma média móvel é uma média corrente do preço de fechamento de uma ação em x número de períodos de tempo. As duas médias mais usadas são as médias móveis de 50 dias e 200 dias. As médias móveis não são apenas usadas por técnicos de mercado especialmente treinados. Mesmo os analistas financeiros com o Harvard MBA referem-se às médias móveis de 50 dias e 200 dias com a freqüência que fazem com os índices P / E e as taxas de crescimento dos lucros.
Nos artigos anteriores, falei sobre como as médias móveis nos ajudam a obter uma boa "leitura" da tabela de preços de ações. Nós vimos como usar as médias móveis para determinar a tendência dominante de um estoque ou índice, bem como os pontos ideais para entrar ou sair dessa tendência. Hoje eu quero trazer a minha discussão sobre as médias móveis ao fim, falando sobre uma maneira mais de usar as médias móveis. Essa é, de fato, a estratégia de negociação técnica mais lucrativa que uso. Nesta estratégia, destacamos a ideia de que determinadas médias móveis - particularmente as "grandes", as médias de 50 dias e 200 dias - atuam como "ímãs" pelo preço de uma ação ou índice sempre que se afasta muito das médias.
O fenômeno que eu estou fazendo referência aqui tem um rótulo elegante. É chamado de "reversão média", e recaia com tanta frequência nos mercados financeiros que estudá-lo e aprender a lucrar com isso tornou-se uma espécie de indústria artesanal. Algumas das maiores mentes financeiras do mundo, incluindo professores da Ivy League e economistas do Federal Reserve Bank, publicaram artigos revisados por pares sobre o assunto.
A idéia por trás da reversão média, em poucas palavras, é esta: uma média móvel do preço da ação representa a acumulação de sabedoria sobre o valor justo de mercado das ações de uma determinada empresa (e, portanto, da própria empresa), enquanto a flutuação do dia a dia no preço das ações é mais um reflexo dos caprichos sempre em mudança do sentimento do mercado. Assim, sempre que esse sentimento impulsiona o preço da ação muito longe de sua média, a eficiência das forças de mercado sendo o que são, o preço da ação é obrigado a voltar a ser médio em curto prazo.
Determinando exatamente quando o preço foi esticado muito longe de sua média, e até que ponto de volta ao meio que ele viajará quando ele reverter, é mais arte do que ciência. Mas existe uma ferramenta que pode nos ajudar muito com essa determinação. Usando o desempenho do preço passado em X numero de intervalos de tempo, esta ferramenta mede o desvio padrão de uma média móvel e tira bandas no gráfico, ambos acima da média abaixo, que mostram os limites superior e inferior desse desvio. Espera-se que o preço permaneça contido dentro dessas bandas no futuro. Esta seria uma ação de preço "normal". Qualquer movimento acima ou abaixo das bandas, portanto, sinaliza um movimento "anormal" além do desvio padrão, daí uma sobreexpressão que provavelmente reverterá para a média.
A ferramenta que eu falo aqui, é claro, é Bollinger Bands, desenvolvido pelo técnico de mercado, John Bollinger, na década de 1980. Usei essas bandas há anos e posso dizer que, como a maioria dos indicadores técnicos, eles funcionam bem quando trabalham! Mas quando as Bandas Bollinger não estão funcionando bem, sua negociação com base nelas pode ficar horrivelmente errada. Ainda assim, quando acoplamos as Bandas com perdas para minimizar os danos, eles são a melhor ferramenta que temos para determinar regiões de extremos de preços onde um estoque ou índice provavelmente se estenderá e voltará para a média.
Deixe-me mostrar alguns exemplos. No gráfico abaixo, você verá as ações da EBAY, Inc. (Nasdaq: EBAY) com a média móvel de 200 dias sobreposta, juntamente com as Bandas Bollinger superiores e inferiores, definidas em 1,5 desvios padrão, longe da média. Você pode ver como nos últimos 9 meses, sempre que o preço viajou para fora de qualquer banda, era apenas uma questão de tempo antes de se recuperar da outra direção.
Eu usei um desvio padrão de apenas 1,5 na média móvel de 200 dias no gráfico acima, porque leva um movimento significativo para ficar longe dessa média móvel de longo prazo. Quando encurtamos nosso tempo até a média de 50 dias, no entanto, precisamos aumentar nosso desvio de 1,5 para 2,0 para reduzir o ruído dos sinais falsos.
Aqui está um gráfico da Amazon, Inc. (Nasdaq: AMZN) durante um tempo bastante ineficiente e tumultuado na história recente do estoque. Eu aqui superpôs a média móvel de 50 dias com bandas ajustadas em 2.0 desvios padrão longe da média. Você pode ver um maior número de sinais em comparação com o gráfico acima, e também que alguns sinais teriam sido mais lucrativos do que outros.
À medida que você trabalha com Bollinger Bands, você quer refinar seu sistema de negociação. Você não pode simplesmente comprar cada mergulho abaixo da faixa mais baixa e vender curto cada reunião acima da banda superior. À medida que você experimenta, sugiro integrar algumas das seguintes sugestões no seu sistema comercial:
Pegue apenas sinais de compra em áreas de suporte de preços e venda sinais em áreas de resistência de preços Não troque movimentos menores além das Bandas, mas apenas aqueles que excedem as Bandas por uma determinada porcentagem (você pode usar o Indicador de B Bollinger de% B para esta determinação ) Tente entrar somente quando o preço fecha fora das Bandas em um dia e fecha-se dentro das Bandas no próximo dia. Apenas faça negociações quando Bandas estiverem largas e evitem trocas quando as Bandas estiverem apertadas.
A teoria da reversão média é um fenômeno bem atestado que, quando bem aprendido e negociado corretamente, pode ser uma abordagem muito lucrativa para os mercados. Se você está procurando mais recursos neste sistema comercial, você pode querer experimentar o Manual de Negociação de Reversão Média que eu ofereço no meu site, DrStox. Você também pode olhar para o meu livro, Market Neutral Trading, onde eu explico inteiramente como uso este sistema comercial. Mas certamente a fonte original é sempre um bom lugar para começar também: Bollinger em Bollinger Bands, a "Bíblia" das Bandas!
Conteúdo gratuito recente do Dr. Thomas Carr.
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O olho do banco da América o dom da visão de novos olhos para os necessitados você é apenas adorável adeus boa sorte.
FAÇA COMPETIR-LHE UM PEQUENO EASER. EU PRECISO A SUA AJUDA E POSSO TENDER-LHE.
POR FAVOR, me ajude a encontrar as melhores sementes de femautoflower de temporada curta. Isto é para mim, por via médica. Câncer de bexiga ... Eu gosto do nível de THC mais elevado.
Ah, e isso não é muito gasto, por favor. Eu vivo em renda fixa & gt; Nossa varanda recebe luz solar depois das 10h e até que as estações mudem também 7:30 PM e isso não é até maio, então eu quero começar a germinar seedlings. asap .. Espero que você faça Ajude-me. Estou adivinhando que vou viver mais 2 anos, mas você pode ter certeza de que quero ficar tão zumbido quanto possível ... Im 73 e tenho fumado durante toda a minha vida desde que eu tinha 12 horas ... Nada mais, exceto n Oxy ou 3 ... quando eu machuquei. Desculpe por conversar ... Esperando que você esteja disposto a me ajudar e agradecer com antecedência. Então, para ser claro ... O que você conseguiria por si mesmo? Eu continuo recebendo UTI.
também com muita freqüência.
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Livrar-se da mulher que está falando enquanto os iniciadores egrais estão falando.
Elimine a mulher que fala enquanto os comentadores estão falando. Acho muito irritante ao ponto de me achar muito difícil concentrar-me nos eventos.
Eu sugiro que você volte para o e-mail antigo no yahoo. I Nenhuma lista de contatos, este novo e-mail Yahoo SUGA.
Sua nova maneira de usar o Yahoo mail, já não tenho lista de contatos, tenho membros da família, já não posso enviar e-mails para! Como posso mudar o yahoo mail de volta para o meu antigo caminho? Por favor, ajude-me com este problema, saudades da minha família!
Cobertura olímpica.
Não posso aguardar a terceira parcela dos conteúdos da coleção de pinças Katies. Enquanto isso, mostre as Olimpíadas.
O Yahoo Search Bar sempre cobriu o 1º resultado da pesquisa.
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Eu busco leilões on-line perto de mim e "Online Auction Hub" não aparece ainda, eles multipul leilão on-line e estão a apenas 4 milhas de mim.
GODS WARS 50.
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747150202024123.
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Estratégias de negociação de reversão média
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curto-circuito também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2013-2016. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2013!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
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Nossa equipe de suporte estará em contato em breve.
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Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curto-circuito também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2013-2016. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2013!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
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