Simple Moving Average Strategie Mit Ein Volatilität Filter

Analysieren von Transaktionen in quantstrat Dieser Beitrag wird Teil 1 eines Follow-up auf die ursprüngliche Post, Simple Moving Average Strategie mit einem Volatility Filter. Im Folgenden werde ich die einzelnen Handlungen der einzelnen Strategien genauer betrachten. Dies kann wertvolle Informationen liefern, um den Leistungsunterschied der SMA-Strategie mit einem Volatilitätsfilter und ohne Volatilitätsfilter zu erläutern. Zum Glück haben die Entwickler des quantstrat-Pakets es sehr einfach, die Transaktionen mit einer einfachen Funktion und einer einzigen Codezeile anzuzeigen. GetTxns (Portfolio, Symbol, Daten) Für den Rest der Post, werde ich auf die Strategien als: Strategie 1 Einfache Moving Average Strategie mit einer Volatilität Filter-Strategie 2 Einfache Moving Average Strategie ohne Volatilität Filter Es ist offensichtlich aus der Equity-Kurven In der letzten Post, dass weder Strategie noch viel von dem Jahr 2000 bis 2012. Aus diesem Grund werde ich analysieren, den Zeitraum von 1990 bis 2000 Strategie 1 Transaktionen Strategie 2 Transaktionen Für die Leichtigkeit des Vergleichs, exportierte ich die Transaktionen für jede Strategie zu übertreffen und Ausgerichtet die Trades so nah ich konnte nach Datum. Zuerst betrachten wir die Trades, die durch das rote Rechteck hervorgehoben werden. Strategie 2 führte einen Handel für 548 Einheiten auf 1131995 und schloss auf 941998 für einen Gesamtgewinn von 278340,16. Im Vergleich dazu führte die Strategie 1 einen Handel für 247 Einheiten auf 5191995 (ungefähr 4 Monate später) durch und schloss auf 941998 für einen Gesamtgewinn von 112.310,90. Dies ist ein signifikanter Unterschied von 166.029. Es ist klar, dass dieser einzelne Handel entscheidend für die Durchführung der Strategie ist. Nun sehen wir uns den Handel an, der durch das gelbe Rechteck hervorgehoben wird. Beide Trades wurden am 10221999 geschlossen. Strategie 1 führte zu einem Verlust von 2,250,45 und Strategie 2 führte zu einem Gewinn von 15,706,648230 einen Unterschied von 17,957,09. Die Eigenkapitalkurve von Strategie 1 gegenüber Strategie 2 zeigt ein klareres Bild der Outperformance. Warum so ein großer Unterschied Für einen noch genaueren Blick, müssen wir einen Blick auf die Messung der Volatilität, die wir als Filter verwenden. Ich werde ein paar Änderungen an der RB-Funktion, so dass wir die Volatilität und Median sehen können. Die sd für 1995-01-13 ist 0,0135, während die SDEV 8,924 ist. Das sd für 1995-05-19 ist 0,0124, während das SDEV 21,168230 ist, das SDEV ist fast 3 mal größer, obwohl unsere Volatilitätsmaßnahme eine Periode der niedrigen Volatilität anzeigt (Anmerkung: SDEV hat einen direkten Einfluss auf Positionsgröße) Möglicherweise sollten wir nehmen Einen zweiten Blick auf unsere Wahl der Volatilität. Wenn Sie einen Volatilitätsfilter in Ihr System integrieren wollen, wählen Sie die Volatilität wisely8230 Danke für die Post, Im freue mich auf mehr. Im neu, um sowohl R-Programmierung und Trendhandel. Meine Tendenzhandelsexposition ist meistens vom Lesen der Bücher von Michael Covels gekommen. Ich frage mich, was ist der beste Weg, um Trend-Trading-Systeme zu lernen. Ich habe nicht viele Details außer dem Donchian Channel Breakout-System gefunden. Was ist die beste Weise, die taktischen Systeme des Tendenzhandels zu erlernen I8217m froh, dass Sie den Pfosten mochten. Willkommen in der Welt des Trend-Trading und R-Programmierung. Lesen Bücher ist ein guter Weg, um loszulegen und gewinnen Hintergrundwissen über Handel, Märkte, etc. Der beste Weg, um Handelssysteme zu erlernen beginnt8230 beginnen Entwicklung, Backtesting und Papierhandel Ihre Systeme. Ich würde meinen Trading-Ansatz als systematischen langfristigen Trend zu beschreiben es folgen. Eine Tendenz, die Strategie verfolgt, kann schwierig sein, nach dem Erfahren mehrerer aufeinander folgender Verluste schwierig zu handeln, wenn ein Trade aufgrund einer Volatilitätsspitze umkehrt oder sich der Trend umkehrt. Die Volatilität steigt, wenn die Preise sinken. Dies ist nicht gut für eine lange einzige Trend nach Strategie, vor allem, wenn anfangs in Trades. Kann ein Volatilitäts-Filter zu einem einfachen System hinzufügen, um die Leistung zu verbessern. SMA-System mit Volatilitätsfilterregeln Kaufen Sie Regel: Gehen Sie lange, wenn das Schließen größer ist als das N-Periode-SMA und ein Volatilitätsmaß kleiner als sein Median über den letzten N Perioden ist. Exit Rule: Beenden, wenn Long und Close kleiner als die N Periode SMA SMA System ohne Volatilität Filterregeln Buy Regel: Gehen Sie lange, wenn close größer als die N Periode ist SMA Exit Rule: Exit, wenn das Schließen kleiner als die N Periode SMA ist Test, meine Volatilität Maßnahme ist die 52-Periode Standardabweichung der 1 Zeitraum Änderung der engen Preise und ich werde eine 52-Periode SMA verwenden. Ich werde die Strategie auf der Total-Return-Serie des SampP500 mit wöchentlichen Preisen von 111990 bis 4172012 testen. Yuck8230 die Eigenkapital Kurven sehen ziemlich gut bis 1999, dann nicht so gut danach. Dieser Test zeigt, dass das Hinzufügen eines Volatilitätsfilters zu unseren Einträgen die Performance beeinträchtigen kann. Denken Sie daran, dies ist nicht eine erschöpfende Prüfung auf einem einzigen Instrument. Ich wählte auch die 52 Periode SMA und SDEV etwas willkürlich, weil es ein Jahr repräsentiert. Lesen durch Handelsforen, ist es klar zu sehen, dass die Menschen auf der Suche nach der 8220holy grail8221 Handelssystem. Einige Leute behaupten, das 8220holy grail8221 System gefunden zu haben, aber dieses System ist in der Regel eine Kombination von 10 Indikatoren und Regeln, die 8220use Indikator A, B und C sagen, wenn der Markt X tut oder Indikatoren D, E und F verwenden, wenn der Markt Macht Y.8221 Hüten Sie sich vor diesen 8220filters8221 und immer testen Sie sich. Bleiben Sie dran für zukünftige Beiträge, die beim Hinzufügen eines ähnlichen Filters auf einem mehrfachen Instrumententest schauen. Was haben Sie gefunden, indem Sie Eintragsfilter zu Handelssystemen hinzufügen Disclaimer: Die bisherigen Ergebnisse garantieren keine zukünftigen Rücksendungen. Informationen auf dieser Website dient nur zu Informationszwecken und bietet keine Beratung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren. Dieses Thema bei Mister Wong speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Oder welche Zahl von Ihrem Filter (n) zurückgegeben wird). Ich bin nicht sicher, dass sie immer Wert im FORWARD-Test hinzufügen können. In einigen Fällen tun sie es, und sogar in dem Beispiel, das Sie gewählt haben. Ich lief eine Studie, wo ich das gleiche Konzept getestet: Volatilität Filter auf Trend folgend (auf ein diversifiziertes Portfolio von Instrumenten) und nur filtern die Top-Volatilität Dezile schien die Ergebnisse zu verbessern 8211 noch besser, wenn Filterung höher Vols. Hier ist die Studie: automatisierte Trading-Systemvolatilität-Filter By the way, scheint es mehr in mehr R backtest Blogger in diesen Tagen. Entschuldigung für fragen, aber was ist es, dass Sie an die Plattform für Back-Tests zieht es kosten Ich mag R als offline Statsanalyse-Tool, aber ich würde wirklich nicht sehen, mich mit es für backtests8230 Vielen Dank für das Feedback. I8217ve ein Anhänger Ihres Au. Tra. Sy Blogs für ungefähr das letzte Jahr gewesen. Ich bin damit einverstanden, dass mit Risikobegrenzern oder Risikofiltern wichtig ist, dass Sie im Wesentlichen ein unendlich großes Portfolio mit einer begrenzten Menge an Kapital handeln können. Hinzufügen von Wert in Vorwärts-Tests ist immer die Frage8230 I8217ll einen Blick auf die Studie, die Sie getan haben, danke für den Versand der Verbindung. Es scheint, dass es eine feine Linie, wenn ein Volatilität Filter funktioniert und wenn es doesn8217t. Sie neigen dazu, zu arbeiten und begrenzen insgesamt Drawdown, aber auf Kosten der Leistung. Alles hängt davon ab, was Sie optimieren (MAR, RAR, Total Return, andere Glücksquoten). Zumindest können wir Tests durchführen, um die Auswirkungen zu verstehen und eine fundierte Entscheidung zu treffen, wenn wir unserem System einen Freiheitsgrad (Filter) hinzufügen wollen. Was mich an R anzieht ist die Flexibilität, riesige Bibliothek von Paketen, Benutzerfreundlichkeit und es ist freie Open-Source-Software. Das Quantstrat-Paket und das Performance Analytics-Paket machen es sehr einfach, Backtests, benutzerdefinierte Analysen und Grafiken mit nur wenigen Zeilen Code auszuführen. Als ich mich zunächst für den systematischen Handel interessierte, hatte ich fast keine Programmierkenntnisse. Ich wollte die Flexibilität, um meine eigenen Systeme zu schaffen, aber das Erlernen der Tradingblox Syntax oder Trading-Rezeptsyntax war sehr einschüchternd und ich war nicht bequem, mehrere tausend Dollar auf einer Backtesting-Plattform zu verbringen, um eine Sprache zu lernen, die ich möglicherweise nicht verwenden kann. Meiner Meinung nach, tradingblox ist wie der Ferrari der Test-und Order Generation Plattformen, könnte ich definitiv sehen mich auf eine Plattform wie das zu bewegen. Aber für jetzt, R macht alles, was ich brauche und ich genieße es zu benutzen. Sie begrüßen Ross. Ich denke, eines der Probleme von Filtern ist, dass sie in verpasste Chancen (dh es könnte Ihnen aus 9 8220bad8221 Trades aus 10, aber mit dem zehnten mehr als Nachfüllen für die 9 schlechte). Beim Testen mit einem Instrument führt dies eher zu einem größeren Leistungsabfall. Beim Testing über ein volles diversifiziertes Portfolio (wie in meiner Studie) würden die Auswirkungen der Diversifizierung dem potenziellen Rückgang entgegenwirken. In gewisser Weise ist es mehr die Diversifizierung als der Trend, der dein Freund ist. Vielen Dank für das Feedback auf R. Für mich, es scheint ein bisschen mehr gewunden, um Back-Tests laufen dort und ich konnte nicht sehen, einen klaren Vorteil gegenüber Trading Blox oder anderen Plattformen (abgesehen von Kosten), sondern für jeden seiner eigenen (mind Sie TB ist nicht, dass straight-forward entweder). Aus meiner Erfahrung stimme ich mit beiden von Ihnen im Hinblick auf die Verwendung von R vs TB oder andere Software. Ich habe TradingBlox ausgewertet und gefunden it8217s Architektur in der Nähe von Automated Trading Domain, wie es sehr flexibel in der Schaffung von Portfolio von Strategien und führen Backtests auf sie. Doch wie rbresearch erwähnte die Sprache saugt. R auf der anderen Seite hilft viel bei der Analyse von Daten mit Leichtigkeit. Derzeit baute ich mein eigenes automatisiertes System, das von TB, MT4, TS inspiriert wurde, und auch von R. Ich integriere mit R, um die meisten der Analyse und Grafik-Generierung zu tun. Die Pakete, die in R enthalten sind, sind unbezahlbar. Einfache gleitende durchschnittliche Strategie mit einem Volatilitätsfilter: Nachfolgeteil 2 Im Folgeteil 1. Ich erforschte einige der Funktionen im quantstrat Paket, das uns erlaubt, den Handel durch Handel zu zu bohren Erklären den Unterschied in der Leistung der beiden Strategien. Auf diese Weise fand ich, dass meine Wahl einer Volatilität Maßnahme nicht die beste Wahl gewesen sein könnte. Obwohl der Volatilitätsfilter während der Perioden mit höherer Volatilität aus dem Handel heraus gehalten wurde, wirkte sich dies auch negativ auf die Positionsbestimmung und die Gesamtrendite aus. Das Volatilitätsmaß, das in der ursprünglichen Position präsentiert wurde, war die 52-Perioden-Standardabweichung der 1 Periodenänderung der nahen Preise. Ich habe einen benutzerdefinierten Indikator, um den Volatilitätsfilter in die Kaufregel aufzunehmen. Hier ist die ursprüngliche RB-Funktion: Der neue Volatilitätsfilter wird die 52-Perioden-Standardabweichung der engen Preise sein. Jetzt kann die Kaufregel wie folgt interpretiert werden: Kaufen Sie Regel: Gehen Sie lange, wenn die Schließung größer ist als die 52-Periode SMA und die 52-Perioden-Standardabweichung der engen Preise ist kleiner als ihr Median in den letzten N Perioden. Exit-Regel: Beenden, wenn lange und schließen ist kleiner als die N Periode SMA Eine leichte Änderung der RB-Funktion wird den Trick tun, werde ich nennen es RBrev1 (das ist meine kreative Seite kommt) Ich werde die Strategie auf der angepassten Nähe testen Der SampP500 mit wöchentlichen Preisen von 111990 bis 112000 genau wie in der vorherigen Post. Und der Gewinner is8230 beide Es gibt keinen Unterschied in der Leistung auf diesem einzigen Instrument in diesem speziellen Fenster der Zeit, die ich für den Test verwendet. Machen Sie immer Ihre eigenen Tests, um zu entscheiden, ob ein Filter jeder Art Wert zu Ihrem System hinzufügen wird. Dieser einzelne Instrumententest in der Reihe der Pfosten zeigte, daß das Wählen des Volatilitätsfilters 8220wrong8221 die Leistung beeinträchtigen kann und eine andere Wahl des Volatilitätsfilters doesn8217t haben viel Auswirkung, wenn überhaupt, überhaupt. Wie glauben Sie, dass der Volatilitätsfilter einen Mehrfachtest-Test beeinflusst? Kein Update verpassen R-Blogger abonnieren, um E-Mails mit den letzten R-Beiträgen zu erhalten. (Diese Meldung wird nicht mehr angezeigt.)