Von Michael R. Bryant Technische Indikatoren sind eines der grundlegenden Elemente des systematischen Handels. Indikatoren wie gleitende Durchschnitte oder Stochastik können als Transformationen der Eingangsreihe (typischerweise Preis oder Volumen) betrachtet werden, die einen besonderen Aspekt des Marktes, wie etwa seinen Trend oder seine Zyklizität, betonen. Während die meisten systematischen Trading-Methoden, viele Händler vermeiden die häufigsten Indikatoren, wie einfache gleitende Durchschnitte und die relative Stärke Indikator (RSI), in der Überzeugung, dass der Markt an ihre Verwendung angepasst hat, wodurch ihre Wirksamkeit. Eine Möglichkeit, die Auswirkung der Markteffizienz auf die Lebensfähigkeit der technischen Indikatoren zu kompensieren, besteht darin, sie in einer bedeutenden Weise zu modifizieren. Beispielsweise ist der Chande - und Krolls-VIDYA-Indikator 1 ein exponentieller gleitender Durchschnitt, bei dem der Glättungsfaktor von der Marktvolatilität abhängt, so daß die effektive Rückblicklänge verringert wird, wenn die Volatilität zunimmt. In diesem Artikel, Ill entwickeln eine Erweiterung des adaptiven Look-Back-Ansatz und zeigen, wie man es auf eine Vielzahl von Indikatoren mit nur ein paar zusätzliche Zeilen Code. Die daraus resultierenden Indikatoren bieten eine größere Vielseitigkeit als frühere Indikatoren und können mit einer statistischen Sicht der Märkte konsistent sein. Anpassen der Look-Back-Länge Da sich die Märkte ständig verändern, ist es sinnvoll, sich möglichst an die Veränderungen anzupassen. Die meisten technischen Indikatoren wurden ursprünglich mit einer festen Rückblicklänge entwickelt, zum Beispiel die Anzahl der Stäbe in einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Eine Reihe von Autoren haben vorgeschlagen, die Rückblicklänge an die Marktvolatilität anzupassen. Für die Variable Index Dynamic Average (VIDYA) Indikator zum Beispiel verwendet Chande und Kroll mehrere verschiedene Metriken, einschließlich eines Volatilitätsindex auf der Grundlage einer normalisierten Standardabweichung des Preises, bei dem höhere Werte des Index zu einer niedrigeren effektiven Rückblicklänge führte . Die Idee war, dass in Zeiten höherer Volatilität der gleitende Durchschnitt stärker auf den Markt reagieren sollte, während in Zeiten niedrigerer Volatilität ein längerfristiger gleitender Durchschnitt stärker mit dem Marktverhalten übereinstimmt. Kaufman nahm einen etwas anderen Ansatz. 2 Die Idee hinter seinem Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) war, dass in Zeiten hoher Volatilität Sie eher peitschen-gesägt werden, während der Markt schwingt hin und her, was zu wiederholten Verlusten. Um dies zu vermeiden, verwendete er einen längeren Zeitraum für den gleitenden Durchschnitt während der Perioden der choppy Preis-Aktion, so dass der Durchschnitt weniger als Reaktion auf die Marktvolatilität, was zu weniger Umkehrungen. Während der Trending-Markt-Aktion wurde die Periode des gleitenden Durchschnitts verringert, so dass Trades schneller auf den Richtungswechsel reagieren konnten. Zur Messung der Kaufquote hat Kaufman das so genannte Effizienzverhältnis (ER) verwendet, das den absoluten Wert der Preisveränderung über die Rückblickperiode dividiert durch die Summe der absoluten Werte der Bar-to-Bar-Preisänderungen misst Den gleichen Zeitraum. Wenn zum Beispiel die Nettoveränderung des Preises Null ist - der Preis ist derselbe am Ende der Periode wie am Anfang - dann ist der ER gleich Null. In diesem Fall ist der Markt völlig ineffizient, da er viel von Bar zu Bar bewegen kann, aber es geht nirgendwo hin. Wenn sich dagegen der Markt stetig in eine Richtung bewegt (entweder nach oben oder nach unten), so dass jede Barrenbewegung zur Nettoveränderung des Preises beiträgt, wird der ER 1 sein. In diesem Fall ist der Markt vollkommen effizient Dass alle Bars Preisbewegungen dazu beitragen, den Trend. Im Allgemeinen wird der ER zwischen 0 und 1 liegen. Eine andere Ansicht der adaptiven Look-Back-Längen Während viele verschiedene Metriken zur Anpassung von Back-Längen verwendet wurden und verwendet wurden, zeichnet sich das Wirkungsgrad-Verhältnis durch einen fundamentalen Aspekt des Marktes aus Aktion, nämlich die Differenz zwischen Trend-und zyklisches Verhalten. Hohe Werte von ER bedeuten einen stark tendenziellen Markt, was eine sehr geringe zyklische Bewegung bedeutet, und niedrige Werte von ER implizieren einen geringen Trend und daher eine zyklische Bewegung (außer bei kleinen Bewegungen überhaupt). Dies neigt dazu, den Kaufmans-Ansatz zu unterstützen. Allerdings basiert seine Entscheidung, längere Rückblicklängen in choppy-Märkten zu verwenden, auf (1) der Annahme, dass die Rückblicklänge eines gleitenden Durchschnitts angepasst wurde, und (2) der Gedanke, dass der gleitende Durchschnitt verwendet wird, um einen auszulösen Einreise oder Ausreise. Ein alternativer Standpunkt ist derjenige, der von John Ehlers durch seine Arbeit zur Anwendung von Signalverarbeitungsmethoden auf den Handel unterstützt wird. 3 Seine Ansicht ist mehr auf der Linie der Versuch, den Teil des Marktes von Interesse (z. B. die Trendkomponente oder die Zykluskomponente) näher zu modellieren. Von diesem Gesichtspunkt aus sollte ein gleitender Durchschnitt in einem abgehackten Markt eine kürzere Rückblicklänge verwenden, um die höhere Häufigkeit, die durch die Choppiness repräsentiert wird, genauer zu erfassen, während in einem stark tendenziellen Markt eine längere Rückblicklänge mehr im Einklang steht Die Marktbewegung. Ein dritter Standpunkt ist der eine Kranke hier anzunehmen, nämlich eine statistischere. Erstens darf nicht mehr als unbedingt nötig an dem fraglichen Indikator und wie es verwendet werden kann. Insbesondere können wir nicht davon ausgehen, dass der betreffende Indikator ein gleitender Durchschnitt ist, und lässt nicht davon ausgehen, dass er auf den Preis angewendet wird. Es könnte zum Beispiel der RSI der Volatilität oder der gleitende Durchschnitt des Stochastikums des Volumens sein. Der Indikator kann in Verbindung mit anderen Indikatoren als Teil einer größeren Regel für Ein-oder Ausfahrt, anstatt von sich selbst verwendet werden. Mit dieser statistisch orientierten Sicht ist es das Ziel, Handelsregeln zu schaffen, die eine statistische Gültigkeit besitzen, dh sie passen sich der Preissituation ohne Überformat an. Wir gehen nicht davon aus, dass wir wissen, wie die Märkte gut genug sind, um spezifische Entscheidungen darüber zu treffen, ob die Rückblicklänge mit so etwas wie dem Effizienzverhältnis steigen oder fallen sollte. Vielmehr haben wir Grund zu der Annahme, dass das Effizienzverhältnis Relevanz haben kann und wir es daher als Variable aufnehmen wollen, aber wir lassen es auf den Markt, um uns mitzuteilen, ob und wie es passt. Statistische Tests werden verwendet, um es uns mitzuteilen Wenn die Handelsstrategie, die den Indikator enthält, statistisch gültig ist oder ob seine Überpaßung also ungültig ist, weil er eher dem Rauschen als dem Signal des Marktes entspricht. Ein vielseitigerer Adaptiver Rückblick Angesichts der vorangegangenen Erörterung wird die hier entwickelte adaptive Rückblicklänge auf dem Wirkungsgradverhältnis (ER) basieren und einen Parameter verwenden, um die Beziehung zwischen ER und Rückblicklänge zu bestimmen. Betrachten Sie insbesondere die folgende Gleichung: VER Quadrat (ER - (2 ER - 1) 2. (1 - TrendParam) 0.5) wobei VER das variable Wirkungsgradverhältnis ist und TrendParam der Trendparameter ist, Negativen Wert und bestimmt, ob die Rückblicklänge mit zunehmendem ER zu - oder abnimmt. Dies ist im Wesentlichen nur eine Möglichkeit, das ER-Verhältnis abhängig vom Trendparameter umzukehren. Wie unten gezeigt, verwenden wir anstatt die Glättungskonstante durch ER zu skalieren, wie es Chande und Kroll und Kaufman im wesentlichen tun. Bei positiven Werten von TrendParam variiert VER mit ER positiv, während bei negativen Werten von TrendParam VER mit ER negativ schwankt. Wenn TrendParam gleich Null ist, ist VER für alle Werte von ER gleich 1. Das Quadrat wird genommen, um die Werte für die Verwendung als Multiplikator besser zu skalieren, wie nachfolgend erläutert wird. Um die adaptive Rückblicklänge unter Verwendung dieser Gleichung zu berechnen, multiplizieren wir den ursprünglichen Wert der Glättungskonstanten, Alpha, die der ursprünglichen Rückblicklänge entspricht, mit VER: VAlpha Alpha VER, wobei VAlpha die adaptive Glättungskonstante ist, und Alpha ist der ursprüngliche Wert der Glättungskonstante. Die Beziehung zwischen der Glättungskonstanten und der Rückkopplungslänge ist dieselbe wie für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt, in dem N die Rückkopplungslänge ist, und Alpha ist die Glättungskonstante. Diese Gleichung kann auch für N in Form von Alpha geschrieben werden, da die adaptive Rückblicklänge daher den Moving Average Crossover beeinflussen wird, einen Blick auf ein einfaches gleitendes durchschnittliches Crossover-System werfen und sehen, ob wir es verbessern können. Insbesondere können wir die Leistungsfähigkeit des bewegten Durchschnittssystems durch eine Verringerung der Anzahl von Peitschenhieben während jener gefürchteten Bereichsgrenzen-Märkte verbessern. Whipsaws treten auf, wenn ein Markt von einem Trendmodus zu einem Konsolidierungsmodus übergeht. Während dieses Konsolidierungsmodus wird das System von langem zu kurzem ausgelöst, wodurch eine Reihe verlierender Trades erzeugt wird. Long Trades plötzlich umgekehrt schlagen Sie Ihren Halt. Ebenso für kurze Trades. Diese 8216false Signale8217 können Ihre Eigenkapitalkurve zerstören. In diesem Artikel I8217m werden zwei einfache Methoden zur Verbesserung der einfachen gleitenden Durchschnitt Crossover-System zu präsentieren. Diese Ideen können leicht in Ihre Handelssysteme implementiert werden und können einen guten Ausgangspunkt für ein Trendfolgesystem bieten. Baseline-System Unser Basissystem wird aus zwei einfachen gleitenden Durchschnitten (SMA) bestehen, die auf einem Tages-Chart der Euro-Futures ausgeführt werden. I8217m Kommissionierung der Euro, weil es solide Trends Charakteristika im Gegensatz zu den Aktienindex-Märkten, die dazu neigen, Mittelwert zurück zu sein gezeigt haben. Wenn Sie zurückrufen, werden Signale erzeugt, wenn ein schneller gleitender Durchschnitt (Trigger-SMA oder Triggerleitung) einen langsameren gleitenden Durchschnitt (langsame SMA oder langsame Linie) überschreitet. Slow SMA 50 Periode Trigger SMA 3 Periode Go Long, wenn Triggerkreuze oberhalb Slow SMA Go Short, wenn Triggerkreuzungen unter Slow SMA Dates Getestet: Mai 2001 8211 30. September 2013 Provisionen amp Schlupf: 30 abgezogen pro Trade Anzahl der Verträge: 1 Für diejenigen, TradeStation das Baseline-System wurde erstellt, indem zwei Strategien in das Diagramm, die von TradeStation zur Verfügung gestellt wurden. Im Folgenden sind die beiden Strategien. Der erste steuert die Regeln für den langen Eintrag (LE) und der zweite steuert die Regeln für den kurzen Eintrag (SE). Sie können sehen, die Eingabefelder enthalten die drei und die fünfzig für die beiden verschiedenen Perioden für unsere gleitenden Durchschnitte. Kauf mit diesen bereitgestellten Strategien können Sie eine gleitende durchschnittliche Crossover-Strategie innerhalb von Sekunden ohne jede Codierung Fähigkeiten zu bauen. Baseline System Equity Curve Diese beiden einfachen Regeln erzeugen ein Handelssystem, das langfristig rentabel ist. Dies ist ein Beleg für die Trends des Euro-Futures-Marktes. Allerdings gibt es Perioden großer Verluste und lange Perioden, in denen keine neuen Aktienhöhen entstehen. It8217s wahrscheinlich nicht jeder handeln würde dies mit echtem Geld. Das Bild unten zeigt einen letzten Zeitraum von 2011, als der Euro in den Sommermonaten Juni bis August eine Konsolidierungsphase einführte. Während dieser Zeit unser Baseline-System produziert eine Kette von acht aufeinander folgenden verlieren Trades. Whipsaw Summer 2011 Improvement 1: Delayed Entry Mit dieser Einstiegsmethode werden wir unseren Eintritt in den Markt verzögern, nachdem die Triggerlinie den langsamen SMA kreuzt. Also, wenn die Trigger-Linie kreuzt die langsame SMA wir nicht öffnen unsere Position sofort. Wir verzögern für mehrere Takte. Let8217s sagen, wir warten für 15 Bars, nachdem das Kreuz auftritt. Auf dem zehnten Takt nach dem Signal sehen wir, ob der Preis noch über dem langsamen SMA liegt (für einen langen Eintrag) und an der Open des 11. eintippen. Wenn der Preis unter unserem langsamen SMA liegt, öffnen wir eine neue Position. Auf diese Weise eliminieren wir einige Peitschen auf Kosten des Eintritts in den Handel später als das ursprüngliche SMA Kreuz. Die Idee hinter dieser Methode ist, wenn ein neuer Bullenmarkt zu starten beginnt, sollte der Preis nicht unter die langsame SMA fallen. Kurz gesagt, es ist ein anderer Weg, um die Menge der Überzeugung für die nächste Marktphase zu messen. Allerdings halten wir den Ausgang gleich. Wenn ein EMA-Kreuz auftritt, schließen wir immer unsere offene Position. Wir wenden nur die Verzögerung beim Öffnen einer neuen Position an. Die Eigenkapitalkurve mit unserem verzögerten Eintrag bewegt die gesamte Eigenkapitalkurve über der Nulllinie. Es werden weniger Trades getätigt und wir reduzieren den Nettogewinn. Die Eigenkapitalkurve erscheint auch etwas weniger gezackt, was einen etwas glatteren Anstieg bedeutet. Unten ist ein Bild, das den whipsaw Sommerzeitraum 2011 zeigt. Sie werden feststellen, dass wir die Anzahl der whipsaws von acht bis null verringert haben. Whipsaw Summer 2011 Improvement 2: Trading Bands Im Gegensatz zum gleitenden Standard Crossover, bei dem die Triggerlinie einfach die langsame SMA überqueren muss, muss unsere Triggerlinie nun überzeugen, dass sie über die langsame SMA hinausgeht. Zum Beispiel Bild ein anderes Band oberhalb der langsamen SMA, die 1 ATR über dem langsamen SMA ist. Um eine neue Long-Position zu öffnen, benötigen wir die Triggerleitung, um das ATR-Band oberhalb der langsamen Linie zu durchdringen. Jetzt Bild ein anderes Band, das eine ATR unterhalb der SMA ist. Diese Band stellt unseren kurzen Auslöser dar, wenn wir eine Short-Position eröffnen. Wir hoffen, einige Peitschenhieben zu eliminieren, indem wir unseren Eintritt verzögern und den Markt zwingen, uns etwas Kraft zu zeigen. Einige von euch haben vielleicht schon bemerkt, dass das, was wir haben, ein Keltner Kanal ist. Ein Keltner-Kanal ist nichts weiter als ein gleitender Durchschnitt (langsamer SMA) mit einer oberen Band-X-Zahl von ATRs oberhalb und unterhalb der langsamen SMA. Die oberen und unteren Bänder wirken als Auslöser, um entweder eine lange Position oder eine kurze Position einzugeben. Die Banden passen sich der expandierenden Volatilität an, die mehr Preisverurteilung erfordert, um eine neue Position einzuleiten. Ebenso kontrahieren sich diese Banden bei niedrigeren Volatilitätszeiten. Somit sind die Ein - und Ausgangsregeln dynamischer für einen veränderten Markt als ein einfacher gleitender Durchschnittsübergang. Der Aktiengraph sieht nicht viel anders aus als unser Basissystem. Die gesamte Equity-Kurve verbringt weniger Zeit in der Nähe der Nulllinie und es gibt weniger Trades. Unten ist der gleiche Zeitraum mit dem Band-System hat die Anzahl der falschen Signale von acht auf zwei reduziert. Dies ist eine große Verbesserung gegenüber dem Basissystem. Whipsaw Summer 2011 Jede der beiden Methoden verbesserte die Ergebnisse des ursprünglichen Baseline-Systems. Betrachtet man die Tabelle unten können wir sehen, Performance-Statistiken wie Profit-Faktor, Prozent-Gewinner und durchschnittlichen Handelsgewinn Nettogewinn erhöht. Der Keltner produzierte die besten Gesamtstatistiken. Wir haben sicherlich ein Handelssystem, das mit echtem Geld handelbar ist, aber wir haben unsere Mission erfüllt. Wir reduzierten die Anzahl der Whipsaws mit unserem Delayed Entry System und dem Band Entry System. Sie können dies sehen, indem Sie die Anzahl der Trades, die von jedem System und die prozentuale Gewinne Trades. Mehr Ideen Sie können diese Forschung in allen Arten von Richtungen zu nehmen. Hier zwei weitere Ideen. Verzögerung mit Zeit Decay 8211 Märkte wechseln zwischen Trending und Nicht-Trending, wie wir alle wissen. Oft werden Sie bemerken, eine Reihe von Whipsaws auf einem gleitenden Durchschnitt Crossover-System direkt nach einem großen Gewinn-Handel wurde geschlossen. Der Markt scheinbar ist jetzt Morphing zu einem Bereich gebundenen Markt und wird wahrscheinlich dies für einige Zeit. Allerdings, wie die Tage oder Wochen tragen auf die Wahrscheinlichkeit eines Ausbruchs wahrscheinlich erhöht. Also vielleicht können wir die Verzögerung Betrag reduzieren, wie die Zeit vergeht. Nach dem Ende eines erfolgreichen Handels suchen wir das nächste Kreuz mit unserer Standard-X-Barverzögerung. Der Markt bleibt gebunden und produziert mehrere falsche Signale über die Wochen, aber unser System nimmt keine neuen Signale. Während dieser falschen Signale wird unser Verzögerungszähler zurückgesetzt, aber let8217s nicht immer auf X zurückgesetzt. Jeder Tag oder jede Woche reduzieren wir unsere X-Tage-Verzögerung um eins. Wir tun dies, weil wir glauben, wie die Zeit vergeht, ein Ausbruch wird wahrscheinlicher. Allerdings reduzieren wir niemals X, um Null oder niedriger zu erreichen. In der Tat können wir nie viel weniger als 5 oder so gehen. Trend-Filter 8211 In einem früheren Artikel habe ich rsRank oder eine 200-Periode SMA als Trendindikator verwendet, um das größere Bild für den Euro zu bestimmen. Mit anderen Worten, sind wir innerhalb eines bullishen oder bärischen Marktes Vielleicht nur lange Trades während eines Bullenmarktes oder kurze Trades während einer Bärenmarkt würde Ergebnisse verbessern. Dies wäre eine interessante und einfache Test durchzuführen. Ich würde gerne Ihre Ergebnisse zu hören. Unbedingt einen Kommentar hinterlassen. Ich würde gerne hören, alle Ideen oder Ergebnisse aus Ihren eigenen Tests Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Featured Product Erstellen Sie adaptive Indikatoren in Ihre TradeStation Strategien. Die adaptive Indikatorbibliothek optimiert automatisch ihre Indikatoren auf die Hälfte des gegenwärtigen dominanten Zyklus basierend auf der Verwendung der Hilbert-Transformation. Erfahren Sie mehr Free TradeStation Code Holen Sie sich kostenlose, vereinfachte Versionen der Tools, die die TradeStation-Experten in ihrer täglichen Forschung und beim Systemaufbau verwenden. 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