Como otimizar seu INDICADORES DE MERCADO

Optimization

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é o processo de testar uma hipótese (neste caso, um indicador do mercado de ações) em dados históricos para descobrir qual indicador teria trabalhado o melhor. Optimization é um mal necessário, porque quando você está começando a negociar uma nova segurança, você não sabe quais os indicadores a utilizar ou quais parâmetros para colocar em indicadores. De acordo com a abordagem empírica, tente vários indicadores e parâmetros diferentes nos indicadores para ver o que funciona.

Construindo uma otimização backtest

backtesting (Testes em dados históricos) é um exercício valioso que proporciona uma medida de quão bem um parâmetro indicador pode funcionar. O simples movimento backtest média de crossover tem essa hipótese formal: # 147 Se você comprar XYZ estoque cada vez que as cruzes de preços acima do x dias de média móvel e vendê-lo cada vez que as cruzes de preços abaixo do x dias de média móvel, vai consistente e confiável ser uma regra de comércio lucrativo. # 148 ;

Esta tabela mostra os resultados de uma pesquisa para a média móvel ideal de cada média móvel de 10 a 35 dias ao longo dos últimos 1.000 dias.

Resultados de média móvel simples Crossover Backtest em XYZ da
Número de dias Média MóvelO lucro médio / LossGanho por centoNúmero de Negócios
10$ 1,5668,60%178
31$ 3,0259,34%32
35$ 3,3261.69%47

Se você estivesse disposto a trocar 178 vezes em 1.000 dias, ou aproximadamente a cada 2 semanas, você teria feito de 68,6 por cento usando a 10 dias em movimento cruzado média do preço. É que um bom número? Uma maneira de julgar é compará-lo com buy-and-Holding em outras palavras, comprar no Dia 1 e vender no dia 1.000.


derrapagem é a redução nos lucros de negociação que surge a partir do custo de negociação. Verificando o desempenho do indicador após a derrapagem pode fazer toda a diferença entre uma regra de comércio lucrativo e um servo inútil. Esta tabela, factoring no custo de derrapagem, faz agora a versão de 31 dias da média móvel simples a melhor escolha.

Resultados de média móvel simples Crossover Backtest em XYZ StockIncorporating $ 10 Per-Trade Derrapagem
Número de dias Média MóvelO lucro médio / LossGanho por centoNúmero de Negócios
10$ 0,3628,60%178
31$ 2,7049,34%32
35$ 2,1031,69%47

Refino de um backtest

A média móvel ideal não é baseado em um único critério - você tem mais de um objetivo que você está procurando negociação sistemática (neste exemplo, a percentagem de ganho.). Então, você procura para provar esta hipótese: # 147 Se você comprar ações XYZ cada vez que a curto prazo se movendo cruzes de preços médios acima do mais longo prazo média móvel e vendê-lo cada vez que a curto prazo se movendo cruzes média abaixo da de longo prazo média móvel, ele vai de forma consistente e ser confiavelmente uma regra de comércio lucrativo # 148.;



Esta tabela mostra os resultados de cada comparação de curto prazo média móvel de 1 a 20 dias contra cada um a longo prazo média móvel de 21 a 100 dias. (Ele também inclui um $ 10 custo deslizamento de cada comércio.)

Resultados de dois Movendo Backtests Média Crossover em XYZ da
Curto Prazo Média Móvel / Longo Prazo Média MóvelGanho por centototal de TradesTrades Total de vencer / Total de perder negóciosPerda / Ganho médio
Versão 1: 10/7358,6086/21.75
Versão 2: 5/1063,4814747/1000,56

A coluna média de perda de ganho indica que a versão 1 faz menos lucro do que a versão 2, mas leva apenas oito comércios ao longo dos 1.000 dias. Versão 1 também tem um número muito maior de comércios ganhar do que perder comércios e um rácio de perda de ganho maior. A maioria dos comerciantes vai aumentar o zoom em que a relação de perda e ganho e escolher a combinação superior para o menor número de negócios e do rácio de perda de ganho médio mais elevado, mesmo à custa de algum lucro.

Fixar o indicador

Aqui estão alguns dos problemas comuns que você encontra quando você começa indicadores de backtesting:

  • overtrading: Alguns parâmetros indicadores chamar para negociação mais frequente do que você pode poupar tempo para. Portanto, é preciso encontrar ajustes para o indicador para reduzir o número de negócios sem prejudicar os retornos dos comércios ganhar. Uma solução é filtrar os sinais de compra / venda, especificando que você deseja que o software para gerar um sinal de compra / venda apenas se o preço é x por cento acima ou abaixo da média móvel ou foi acima ou abaixo da média móvel pela quantidade y de Tempo.

  • Perder negócios: A única melhor maneira de reduzir seus comércios perdendo é adicionar um requisito de confirmação, como um dos indicadores de momentum. E porque os comércios de ser eliminado por confirmação de impulso são geralmente perder negócios, a proporção de perda de ganho melhora também.

Aplicando o indicador novamente

Após escolher o seu parâmetro indicador, o seu trabalho não está terminado. Backtests são hipotéticas. Você não realmente fazer esses comércios. Para se ter uma ideia mais realista de como uma regra de negociação baseada em indicadores funciona, backtest a regra em dados históricos de preços, e depois aplicá-lo de dados para fora da amostra. Por exemplo, se você backtested em 1.000 dias de dados, agora você deve backtest-lo nos próximos 500 dias de dados. Se os resultados são praticamente os mesmos sobre os novos dados, considere a regra a ser robusto, o que significa que funciona através de uma ampla gama de condições.

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