Moving Media Simulazione

strategie di trading comunemente impiegati dai commercianti che vogliono applicare l'analisi tecnica sulla selezione dei titoli spesso utilizzano medie mobili come un acquisto o la vendita di segnale. Nel mio esempio qui di seguito ho studiato una grande varietà di movimento strategie medi per l'indice industriale Dow Jones per il periodo di 1930-2008 La descrizione di strategia: Comprare quando la media x-giorni in movimento passa sopra la y giorni di media mobile e chiudere la posizione quando avviene il contrario. La strategia sembra certamente molto attraente quando viene presentato con il titolo giusto al momento giusto, ma quando lo applichiamo meccanicamente per lungo tempo, possiamo vedere che chiaramente non funziona. Al contrario, si perviene ad un unterperformance statisticamente significativa per una semplice buy-and hold. Comprare e tenere premuto contro la strategia con ottimale di giorni X450 e y1875 giorni underperforms ancora un semplice buy-premuto. La ragione per la sottoperformance deve trovarsi nel fatto che le scorte SampP generato un significativo ritorno negli ultimi 80 anni. Quando noi interrompiamo quei ritorni in un modello apparentemente casuale (ad esempio quando si applica la strategia media mobile), porta chiaramente ad una sottoperformance significativa. Anche in questo caso i dettagli per la strategia ottimale (che è ancora peggio poi un buy-and-hold): x: 450 giorni Y: 1875 giorni outperformancepa: -,81151 outperformancepaleveraged: 3,9124 strategyperformancepa: 4,7239 strategyperformancepaleveraged: 9,4479 buyholdperformancepa: 5,5354 strategyperformance: 372,65 strategyperformanceleveraged : 745,29 buyholdperformance: 436,66 strategyperformanceavg: 46.581 strategynumberoftrades: 8 buyholdnumberoftrades: 1 strategylongdays: 21824 buyholdlongdays: 28793 strategylongdayspct: 75,796 buyholdlongdayspct: 100 strategyavgtradeduration: 2728 strategywinningtrades: 4 strategywinningtradespct: 50 strategymaxdrawdown: -18,169 strategymaxwin: 208,52 worsttradestart: 16946 worsttradeend: 17639 worsttradenumber: 5 besttradestart: 19335 besttradeend: 26545 besttradenumber: 7 periodspa: 365: sconti migliori forex, guadagnare soldi supplementari libero come è il commercio. Funziona con tutti i tipi di steeiagtrs o sistemi. Se si pensa che si può guadagnare solo soldi da solo profitti sul tuo conto, ben you039re sbagliato. Con gli sconti forex, si guadagnano soldi se si vince o si perde un mestiere un mestiere. In tal modo si dà 2 flussi di reddito, uno dagli utili sul tuo conto e con uno dei vostri sconti. Suoni unrealCheck fuori - gt freeforexrebates. info I039m non sono sicuro sono d'accordo con questo ho eseguito un test indietro con la SPX e un semplice MA 200 giorni (Compra prossimi day039s vicini se l'indice incrocia sopra la MA, vendere se attraversa sotto ). Ho iniziato nel 1942 come che è la prima data che ho e che ho usato l'indice SampP 500 Tot ritorno, ma ho ottenuto risultati relativi simili utilizzando l'indice non aggiustato. BUY amp ATTESA AUTO: 11.05 Max drawdown: -55,20 Ulcera Index: 11.78 200 giorni MA AUTO: 12.19 Max drawdown: -21,07 Ulcera Index: 6.09 Così è certamente sembra che l'utilizzo di un MA è una buona strategia. Se non altro si riduce a dire Medie Max Drawdown. Moving: cosa sono tra i più popolari indicatori tecnici, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente. Ogni tipo di media mobile (comunemente scritto in questo tutorial come MA) è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti dati del passato. Una volta determinato, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutti i mercati finanziari. La forma più semplice di una media mobile, opportunamente noto come media mobile semplice (SMA), è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori. Ad esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10. Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni (110) è diviso per il numero di giorni (10) per arrivare alla media a 10 giorni. Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma includerebbe i prezzi negli ultimi 50 giorni. La media risultante di seguito (11) tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo relativamente agli ultimi 10 giorni. Forse vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento un movimento solo un mezzo normale media e non. La risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli. Così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili. Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzato. In figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa (che rappresenta gli ultimi 10 punti dati) si sposta verso destra e l'ultimo valore di 15 è scesa dal calcolo. Dato che il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10. Che Do medie mobili assomigliare Una volta che i valori della MA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e collegate per creare una linea di media mobile. Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente (più in seguito). Come si può vedere nella figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile su qualsiasi tabella regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo. Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma youll abituarsi a loro col passare del tempo. La linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio degli ultimi 100 giorni. Ora che avete capito ciò che una media mobile è e quello che sembra, e introduce un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato media mobile semplice. La media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici. Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nella sequenza. I critici sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale. In risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, la più famosa delle quali è la media mobile esponenziale (EMA). (Per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e cosa è la differenza tra un SMA e un EMA) media mobile esponenziale La media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più reattivo alle nuove informazioni. Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi. Tuttavia, per voi la matematica geek là fuori, qui è l'equazione EMA: Quando si utilizza la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente. Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì. Vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e una media mobile esponenziale. La differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come il SMA e l'EMA sono calcolati, consente di dare un'occhiata a come queste medie differiscono. Osservando il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata. In figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico (15), ma l'EMA risponde più velocemente alle variazioni dei prezzi. Si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA quando il prezzo è in declino. Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sopra la SMA. Cosa significano i diversi medie mobili giorni medi sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media. I periodi più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni. Più breve è l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà alle variazioni di prezzo. Più lungo è il periodo di tempo, meno sensibili, o più levigata fuori, la media sarà. Non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili. Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che misura il vostro strategy. July 28 2014 Yang Xu chiave di ricerca, Tactical Asset Allocation Research La menzione di analisi tecnica in le sale del mondo accademico possono causare seri angoscia. Il disprezzo per l'analisi tecnica probabilmente deriva da una ferma convinzione che i mercati can8217t eventualmente essere debole forma inefficiente. Gli altri ricercatori hanno ragione a trovare l'analisi tecnica difficile da digerire è lo scetticismo relative al data-mining e gli studi di meta-analisi. che suggeriscono che la maggioranza di regole commerciali tecnici sono semplicemente a castello. Stranamente, le strategie di momentum trasversali, o strategie quel genere titoli in moto relativo ad un dato momento, sono ampiamente pubblicati in riviste accademiche di livello superiore. Perché slancio è considerato un argomento valido per discutere, mentre le altre ben note regole di negoziazione tecnici come semplici regole trend-following sono considerate un'eresia, è un po 'strano. Abbiamo deciso che era il momento di torturare il mobile semplice regola di trading media e determinare se è semplicemente una perdita di tempo o di qualcosa che dovremmo prendere in considerazione nei nostri programmi di investimento. La configurazione per il nostro studio L'ispirazione per questo studio derivava da una curiosità che abbiamo avuto dopo aver letto la seguente carta su Inter-temporale parità di rischio: Inter-temporale parità di rischio è una strategia che riequilibra tra una attività rischiosa e mezzi al fine di indirizzare una costante livello di rischio nel corso del tempo. Quando viene applicato alle azioni e rispetto ad una strategia buy and hold è noto per migliorare l'indice di Sharpe e ridurre i prelievi. Abbiamo usato simulazioni Monte Carlo sulla base di un certo numero di modelli parametrici serie tempo della famiglia GARCH per analizzare l'importanza relativa di una serie di effetti a spiegare quei benefici. Abbiamo scoperto che il clustering di volatilità con rendimenti costanti e le code grasse sono i due effetti con il più grande potere esplicativo. I risultati sono ancora più forte se esiste una relazione negativa tra rendimento e volatilità. D'altra parte, se il rapporto Sharpe rimane costante nel tempo, l'unico vantaggio risulterebbe da un effetto intertemporale diversificazione del rischio che è piccolo e ha un contributo trascurabile. Utilizzando i dati storici, abbiamo anche simulato quello che sarebbe stato l'andamento della strategia quando applicato alle azioni, obbligazioni societarie, titoli di stato e delle materie prime. Abbiamo scoperto che i benefici della strategia sono più importanti per i titoli azionari e obbligazioni societarie ad alto rendimento, che mostrano le forti volatilità di clustering e grasso code. Per i titoli di Stato e le obbligazioni investment grade, che mostrano poco di clustering di volatilità, i benefici della strategia sono stati meno importanti. I risultati della carta sono promettenti, ma gli studi sempre backtest ri-perché il diavolo è nei dettagli. In questa situazione, la carta anche ispirato un framework per testare la regola media mobile nel contesto di simulazioni. Strategia 1: acquistare e detenere di SampP500. Strategia 2: Quando la media mobile a 20 giorni è al di sopra della media mobile a 252 giorni, rischio in caso contrario, il rischio-off. Abbiamo testato le strategie in quattro diversi ambienti di simulazione: 1. Un normale distribuzione 3. GARCH con il rumore T-studente 4. I dati storici bootstrapping dati nella simulazione: 01-01-1990 al 2013/12/31, il valore-peso totale giornaliero di mercato tornare e 3 mesi US Dollar Libor da Bloomberg. I dati in bootstrapping: 1929/01/01 a 2013/12/31, quotidiano valore-peso in eccesso mercato di ritorno dal francese sito T-bill dal sito francese. Come funziona il lavoro di simulazione Usiamo modelli stocastici per simulare l'eccesso ritorno quotidiano della SampP500. Questi modelli fanno varie ipotesi circa la natura dei rendimenti azionari quotidiane (spiegheremo i dettagli di seguito per ogni modello). La seguente carta ha più di fondo su ogni modello. La volatilità annualizzata empiricamente osservata del ritorno quotidiano SampP500 durante quel periodo di tempo è di 18,5 i rendimenti annualizzati di SampP500 in eccesso di privo di rischio nello stesso periodo è di 7,5. Per scopi di modellazione, simuliamo il SampP500 eccesso di ritorno da una distribuzione normale N (7.5, 18.5), che è il nostro modello di simulazione di base. Il modello GARCH e il modello di rumore T-studente GARCH vengono introdotti pure. Questi modelli hanno lo scopo di catturare l'osservazione empirica che i rendimenti azionari mensili aren8217t distribuiti normalmente. GARCH cerca di catturare la volatilità clustering e GARCH T cattura effetti GARCH più un effetto di coda grassa. Questi 2 effetti riflettono meglio osservazioni empiriche su rendimenti mensili. Abbiamo simulato 500 scenari Monte-Carlo in ciascuno dei modelli. Dopo la simulazione, guardiamo anche ad un modello bootstrap8221 8220empirical, che attinge i dati dalla effettiva distribuzione dei rendimenti azionari storiche. Selezioniamo in modo casuale 1200 giorni di dati giornalieri consecutivi per ogni ciclo di simulazione (500 simulazioni). Distribuzione normale in un mondo normalmente distribuita, spostando le regole in media sono più o meno uguali a comprare e hold8211no bordo evidente. Il grafico sottostante evidenzia qualcosa le statistiche riassuntive non veramente catturare: MA uccide il rialzo I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. GARCH In un mondo con una volatilità cluster, spostando le regole in media ancora underwhelm l'investitore tattico. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. Il grafico sottostante evidenzia un risultato simile dall'alto: MA uccide il rialzo. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. GARCH con la distribuzione t di Student Che dire di grasso-code anche con code grasse, in movimento regole medie don8217t aggiungere valore, al margine. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. Nulla colpisce dal istogramma. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. Vivono dati bootstrap Il 3 simulazioni di cui sopra implicano un computer che genera 8220fake8221 rendimenti azionari che hanno caratteristiche pensiamo corrisponde alla realtà (distribuzione normale, code grasse, cluster, vol, ecc). Naturalmente, un altro approccio simulazione comporta simulando dalla effettiva distribuzione dei prezzi delle azioni. Utilizzando l'effettiva distribuzione dei rendimenti troviamo che spostando le regole in media significativamente meglio di comprare e tenere. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. I risultati sono risultati ipotetici e non sono indicativi di risultati futuri e non rappresentano rendimenti che qualsiasi investitore realmente raggiunto. Gli indici non sono gestiti, non riflettono le commissioni di gestione o di negoziazione, e non si può investire direttamente in un indice. Ulteriori informazioni relative alla costruzione di questi risultati è disponibile su richiesta. Perché Bootstrap risultati così diversi dai risultati modellate Un argomento è data-mining. Questa è sempre una ipotesi alternativa valida. Un altro argomento è che la simulazione di prezzi delle azioni da un modello basato su alcuni parametri non potrà mai catturare veramente la distribuzione dei rendimenti azionari effettivi. I risultati di bootstrap sembrano suggerire che si muovono regole medio di scambi rappresentano una promettente regola di trading tecnica nel mondo 8220real, 8221 nonostante il fatto ci sono legioni di ricercatori che suggeriscono l'analisi tecnica è a castello. Nota: Questo sito non fornisce alcuna informazione sui nostri ETF investire valore oi nostri ETF slancio investire. Si prega di fare riferimento a questo sito. Unisciti a migliaia di altri lettori e abbonati al nostro blog. Si ricorda che la performance passata non è un indicatore di risultati futuri. Si prega di leggere la nostra piena responsabilità. I punti di vista e le opinioni espresse nel presente documento sono quelle dell'autore e non riflettono necessariamente le opinioni di Alpha Architetto, dei suoi partner e dipendenti. Questo materiale è stato fornito a voi esclusivamente per scopi informativi ed educativi e non costituisce un'offerta o una sollecitazione di un'offerta o un consiglio o una raccomandazione ad acquistare titoli o altri strumenti finanziari e non può essere interpretato come tale. Gli elementi di fatto in essa enunciati è stato ottenuto o derivato da fonti ritenute dall'autore e Alpha Architect di essere affidabile, ma non è necessariamente all-inclusive e non è garantito per la sua precisione e non deve essere considerato come una dichiarazione o garanzia , esplicita o implicita, in merito all'accuratezza informazioni o la completezza, né deve l'informazione allegata servire come base per le decisioni di investimento. Nessuna parte di questo materiale può essere riprodotta in qualsiasi forma o citata in qualsiasi altra pubblicazione senza esplicita autorizzazione scritta da Alpha Architect. Circa l'autore il signor Xu è attualmente un membro delegato di Alpha Architetto, dove dirige il gruppo di mercati dei capitali e assiste nella ricerca quantitativa. Signor Xu ha abilità uniche legate alla grande l'analisi dei dati. La sua recente ricerca indaga i vari algoritmi proprietari di negoziazione, modelli di asset allocation tattica, e modelli di selezione di sicurezza a lungo termine. Prima di entrare in Alpha architetto, il signor Xu è stato un analista di dati principale presso Capital One, dove è stato un membro del team di analisi dei dati di Basilea II. Xu è laureato presso la Drexel University con una M. S. in Finanza, e presso l'Università di Economia e Commercio Internazionale a Pechino, in Cina, dove ha conseguito una laurea in Economics. Autoregressive media mobile di simulazione (First Order) La manifestazione è impostato in modo tale che la stessa serie casuale di punti viene utilizzato non importa come le costanti e sono molteplici. Tuttavia, quando si preme il pulsante quotrandomizequot, una nuova serie casuale viene generato e utilizzato. Mantenendo la serie casuale identico permette all'utente di vedere esattamente gli effetti sulla serie ARMA delle variazioni delle due costanti. La costante è limitata a (-1,1) a causa divergenza dei risultati della serie ARMA quando. La dimostrazione è solo un processo di primo ordine. termini AR supplementari permetterebbero serie più complesse da generare, mentre i termini MA aggiuntivi aumenterebbero la levigatura. Per una descrizione dettagliata dei processi ARMA, si veda, ad esempio, G. di sicurezza, G. M. Jenkins, e G. Reinsel, Tempo Analisi Serie: Previsione e controllo. 3a ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. link correlati