Entwicklung Robuster Handelssysteme

Ooops Holen Sie sich Ihre kostenlose Emini Day Trading System Ebook Ein Beispiel für ein komplettes Day-Trading-System für die emini Futures. Dieses E-Buch wird Ihnen zeigen: Was zu handeln. Die genauen Regeln für den Handel. Die genauen Eintragsregeln. Wo ein Stop-Loss gesetzt. Wenn Sie Gewinne zu nehmen. Wie der Gewinn pro Handel zu maximieren. Präzise Geld-Management-Regeln. Full System Ergebnisse von Januar 2003. Geben Sie einfach Ihre E-Mail-Adresse unten, um die Mitglieder Download-Bereich zugreifen: Ihre E-Mail-Adresse: Datenschutz-Garantie: Wir geben niemals Ihre persönlichen Informationen an Dritte. Singapore IT Firm Entwicklung von robusten Algo-Trading-System sucht Capital Investment Opportunity Wir entwickeln Algorithmic Trading System für eine Online-Handelsplattform namens Metatrader 4. Das Samenkapital, das wir benötigen, ist 100.000. Das Unternehmen ist in Singapur registriert, um unsere Produkte strategisch auf dem Markt zu positionieren, um einen größeren Marktanteil in Asien und weltweit zu gewinnen. Das Unternehmen will Lösungen für alle Online-Händler von FX - und Rohstoff-Märkten anbieten, die nur schwer profitabel zu machen sind Durch manuellen oder diskretionären Handel. Wir werden ihnen eine alternative und bessere Art und Weise zu handeln, die eine getestete und rentable algorithmische System oder im Volksmund als automatisierte Handelssystem bekannt ist. Wir bieten auch Codierung Service für diejenigen Händler, die ihre eigenen Strategien haben, aber erfordern qualifizierte und zuverlässige Programmierer mit tiefen Kenntnissen in MQL-Programmierung und auf der gleichen in der FX-Markt, ihre eigenen algorithmischen Handelssystem zu entwickeln. Der aktuelle Trend, Nachfrage und Chance Eine der dynamischsten und lukrativsten Unternehmen heute ist der Devisenmarkt mit einem durchschnittlichen täglichen Transaktionen von 4 Billionen pro Tag. Tausende bis Millionen von Dollar werden gemacht oder verloren rund um den Globus. Algorithmische Handel wird zu einem beliebten Weg des Handels zwischen einzelnen und institutionellen Händler. Im Jahr 2004 waren nur 2 des Devisenhandels algorithmisch. Im Jahr 2010 wurde diese Zahl auf 45 erhöht. Dies ist eine spannende Ära der Chance für Unternehmer und Investoren, die in Richtung Entwicklung algorithmischer Handelssysteme innovieren. Firma, Produkt und Dienstleistungen Wir sind ein Softwareentwicklungsunternehmen, das sich auf die Bereitstellung qualitativ hochwertiger MQL4 (MetaQuote Language 4) - Produkte und MQL-Programmierleistungen konzentriert, um Einzelhändler, die den Devisen - und Rohstoffmarkt mit der Metatrader 4-Plattform betreiben, zu unterstützen. Unsere Dienstleistungen umfassen die Entwicklung von automatisierten Handelssystem (Expert Advisor), maßgeschneiderte technische Indikatoren und Scripts (Plug-in). Alle, die den Devisen - und Rohstoffmarkt handeln und die Metatrader Trading Platform 4 nutzen, werden von diesem System profitieren. Derzeit ist die Mehrheit der Einzelhändler und einige institutionelle Händler, die den Devisenmarkt Handel sind Metatrader 4 Trading Platform und diese Plattform ist weit von fast FX-Brokerage und Banken in der Welt angeboten. Ertragsmodell Die Einkommensquelle des Unternehmens wird zweifach sein: Erstens wird das Unternehmen das Algorithmische System entwickeln und online und offline über Kontakte und Partnerhändlern in verschiedenen Ländern verkaufen. Das Endprodukt, das als Expert Advisor bekannt ist, wird zu einem Preis von 400 - 800 verkauft, je nach Art und Rentabilität des Systems. Zweitens, bieten wir MMS-Programmierung Dienstleistungen, so dass, wenn ein Trader hat ihre eigenen Strategien, hat aber keine Kenntnisse über MQL-Programmierung, bieten wir unseren maßgeschneiderten Coding-Service zu einem Preis, der ab 400 beginnen wird und hängt von der Komplexität der Strategien der Kundenwünsche. Abgesehen von benutzerdefinierten EA, bieten wir auch Codierung Service für kundenspezifische technische Indikatoren und andere Skripte oder Plug-in. Unternehmen Stage und Project Timeline Die Firma ist im Pre-Revenue-Stadium und wurde im Juli 2013 registriert. Anfangsphasen der Forschung und Entwicklung sind derzeit Beginnend und mehrere Handelsstrategien sind bereits konzipiert und sind bereit für den nächsten Entwicklungszyklus, der Programmierung für vollautomatisches Handelssystem. Wir entwickeln und testen 4-6 verschiedene Arten von Expertenberatern gleichzeitig und wählen die besten Ertragsstrategien aus, die verkauft werden sollen. Die beste Strategie wird auch in den Firmen-Eigenhandel verwendet werden. Jedes Produkt (Expert Advisor) Entwicklungszyklus ist ca. 6 Monate. Wir sind bereit, unser erstes Produkt bis März 2013 zu starten. Sehen Sie bitte Plan A: Projekt-Zeitplan Wettbewerbsvorteil Für jedes Produkt (Fachberater) folgen wir einem gründlichen fünf Entwicklungslebenzyklus. Damit soll sichergestellt werden, dass das Produkt oder die EA, die wir in der Öffentlichkeit veröffentlichen werden, positive Ergebnisse liefert. In der letzten Phase wird das Produkt live mit echtem Geld gehandelt und die Ergebnisse für die nächsten drei Monate dokumentiert. Wir werden nur die Fachberater freigeben, sobald es zwei Monate positiv aus drei Monaten ergibt. Alle Handelseinträge und Exits werden ordnungsgemäß dokumentiert. Unsere Firma wird nach Reputation gebaut werden. Wir werden dokumentierte Live-Handelsergebnisse jedes Produkts zu veröffentlichen, so dass der Kunde in der Lage sein zu sehen, dass es wirklich rentable Ergebnisse und kann ihnen helfen, Geld zu verdienen. Diese neue Praxis der Dokumentation von Live-Trading-Ergebnisse der einzelnen EA vor dem Verkauf wird es neue Maßstäbe auf dem Markt, da derzeit die meisten dieser Unternehmen und Einzelpersonen, die maßgeschneiderte EA verkaufen wurden nur durch Back-Test durchlaufen und nicht durch Demo-Handel und Live-Handel gehen . Zu den Top-und direkten Wettbewerber unserer Firma in diesem Markt sind Boston Technologies und iticsoftware. Begründung für den Deal Der Devisenmarkt befindet sich in der Zeit der bemerkenswerten Transformation und Technologie hat die Märkte verändert und die Art und Weise Trades ausgelöst und ausgeführt werden radikal in den letzten zwei Jahrzehnten. Die Gründer dieser Firma haben die notwendigen Fähigkeiten und Erfahrungen zu liefern, was versprochen wurde. Wir bieten Ihnen an, in unserer Kompetenz zu profitieren und die Gelegenheit zu bekommen, Teil dieser wachsenden Branche zu werden. A. A, ist ein erfahrener Trader und engagiert sich im schweren Handel von Währungen, Forschung auf verschiedenen Handelsstrategien, gibt Workshops über FX Handel und Mentoring Anfänger Händler. Die letzte Position, die er in der korporativen Welt nahm, bevor er Tag begann, um für ein Leben zu handeln, handelte im Namen anderer und Mitbegründer der Firma war ein Leiter des FX Handel-Schreibtisches in Dubai, UAE. Er begann seine Karriere im Handel als ein eigener Aktienhändler der US-Markt dann langsam bewegt sich auf Währung und Rohstoffe. A. A Hauptverantwortung abgesehen von der Leitung des gesamten Betriebs der Firma ist, Strategien für den Markthandel zu konzeptualisieren. R. R, ist ein erfahrener Software Engineer mit Schwerpunkt auf Forschung und Entwicklung, Support und Prozessautomatisierung mit umfangreicher Erfahrung in der Anwendung vollständiger Softwareentwicklung im Bereich Lifecycle. In seiner Karriere arbeitete er mit mehreren multinationalen Unternehmen wie Accenture, JPMorgan und UBS zusammen. R. R Hauptaufgaben sind es, alle Strategien zu vollautomatisierten Handelssystem zu programmieren und die Aktivitäten der IT-Outsourcing-, Implementierungs-und Systementwicklungsteams des Unternehmens zu leiten. Wir sind dabei, ein Geschäft mit ausgewählten Unternehmen in Singapur, Dubai und den Philippinen zu schließen, wobei wir im Devisen - und Aktienmarkt tätig sind und eine breite Präsenz in ihrem Bereich zu einem unserer Distributionskanäle zählen werden. Diese Unternehmen helfen uns bei der Vermarktung des Produkts in ihrem Bereich. Dadurch können wir uns voll auf RampD konzentrieren und unsere Overhead-Aufwendungen deutlich reduzieren. Abgesehen von Partnerschaften, wird das Unternehmen auch engagieren Online-Werbung vor allem Social-Networking-Sites wie Facebook und Youtube. Diese beiden Standorte allein haben über 1 Milliarde aktive monatliche Nutzer aus der ganzen Welt. Nutzung der Finanzierung Das benötigte Saatgutkapital beträgt 100.000 Stück und wird wie folgt verwendet: (1) Forschung und Entwicklung, Prüfung des Endprodukts in der Live-Marktsituation mittels Echtgeld. Zuteilung für jedes Produkt ist 1.000. (2) Einrichtung und Vermietung neuer Büroflächen, die als RampD-Werkstatt dienen. (3) Erwerb zusätzlicher Computer mit mindestens 6 weiteren Laptops. Wir werden auch Drucker und Möbel (4) Marketing und Werbung Werbung beginnt auf der zweiten Stufe der RampD. Siehe Plan B: Einsatz von Finanzierungsmöglichkeiten für den Investor Finanzen: Umsatzbeispiel Annahmen: Produktname: Expert Advisor A Preis: 500 pro Lizenz Gesamtzahl In 12 Monaten verkauft: 300 Lizenzen Bruttoumsatz: 150.000 Wir starten 3 kompetente Berater für 2013 Siehe Anhang C: Aufstellung der Erträge und Aufwendungen Chance für Investoren Wir suchen einen Investor, der die Risiken und Chancen des IT-Unternehmens im Finanzmarkt versteht und bereit ist, eine einstufige Investition in Höhe von 50.000 oder 100.000 in einer Anlage zu investieren Form der Beteiligung. Wir bieten unseren Investoren eine sehr wettbewerbsfähige Rendite. Wir geben Ihnen 5 Stakes (für 50.000) oder 10 Stakes (für 100.000) in unserer Firma. Ihr Ausgang ist am Ende des Jahres 2014 durch Rückkaufprogramm von Aktien und Kapitalrendite. Basierend auf einer starken Nachfrage und dem steigenden Trend in dieser Branche gepaart mit dem soliden Geschäftsmodell sehen wir einen ROI von 120 in 2,3 Jahren. Wir geben 10 Dividenden bis 2013 und 2014. Auf der Suche nach ähnlichen InvestitionsmöglichkeitenBetter System Trader Top Tipps Perry teilte eine Reihe von großen Tipps, hier sind einige meiner Favoriten: Verwenden Sie den Durchschnitt der Ergebnisse in einem Optimierungslauf Remove Strategie Regeln, die nicht viel Wert hinzufügen Schauen Sie sich die von profitable Läufe in einer Verteilung, Perry persönlich mag 66 oder höhere Läufe sehen, um rentabel zu sein Wenn Sie die Werte in einem Optimierungsbereich berücksichtigen, suchen Sie nach den Werten, die gleichmäßig beabstandet werden, z. B. 10/20/40 / 80, nicht linear wie 10/20/30/40/50, weil lineare können die größeren Werte sehen stabiler nur, weil sie näher zusammen als ein Wenn Anpassung Strategie Regeln, nicht durch ein paar Ergebnisse nach oben getäuscht werden, wollen Sie etwas Das ist verallgemeinert und verbessert die meisten Fälle Neuronale Netze / genetische Algorithmen Feed in weniger Elemente, um eine robustere Antwort zu erhalten Transcript 045 - Entry-Techniken mit Andr. 047 - Nitesh Khandelwal Verwandte Beiträge Kommentare Großes Interview wie immer. Isn8217t es ratsam, erste nass one8217s Hand mit diskretionären Handel, um ein Gefühl für Impulsampere Mittelwert Reversion in einem Simulator oder 1 Mini-Lots in Echtzeit-Umgebungen vor der Überschrift auf Regel basierte diskretionäre amp schließlich in systematischen Handel Es gibt einen Vorteil in der tatsächlichen Handel, Vor allem, wenn seine kleinen Volumen, aber diskretionäre Handel nicht (meiner Meinung nach) geben Sie jedes Bein für systematischen Handel. Ich würde vorschlagen, Sie betrachten eine einfache, langfristige gleitende durchschnittliche System auf einem Markt, der eine Erfolgsgeschichte (entweder langfristige Anleihen oder EURUSD) hat. Auf diese Weise können Sie lernen, das System zu folgen, nicht immer eine leichte Aufgabe, und beurteilen, ob es wie erwartet durchgeführt wird. Systematisches Trading ist ein sehr unterschiedliches Geschick und Disziplin als diskretionärer Handel. Und natürlich starten Sie so klein wie möglich, so dass Sie nicht durch Verluste besorgt. What8217s der Unterschied zwischen langfristigen Datenpunkten und kurzfristigen Datenpunkten (sagen, dass Vergleich einer Sekunde zu einem Tag) Ich verstehe immer noch nicht, warum langfristige Strategie nicht auf kürzere Zeitrahmen arbeiten Thats eine gute Frage und geht an das Herz, warum wir High - (Intraday) oder tieffrequente (tägliche oder wöchentliche) Daten für verschiedene Systeme. Je näher Sie sich die Daten ansehen (z. B. höhere Frequenz), desto mehr Rauschen sehen Sie, also mehr Änderungen von oben nach unten. Wenn Sie up 5 min Daten auf einem Bildschirm wird es sehr laut aussehen. Ändern, dass 30 Minuten Daten glättet das Erscheinungsbild. Wechsel zu täglich und wöchentlich macht es noch glatter. Der Vorgang des Überspringens von Daten ist derselbe wie das Glätten der Daten. Wenn Sie eine 52-wöchige gleitende durchschnittliche System auf (natürlich) wöchentlichen Daten versuchen, dann versuchen Sie eine 252-Tage-MA auf täglichen Daten und eine 2016-Stunden-MA auf stündliche Daten (vorausgesetzt, 8 Handelsstunden) Sie erwarten würde, um die gleiche Ergebnisse, aber Sie nicht. Die Menge an Rauschen in höherfrequenten Daten wird dazu führen, dass sich der Trend viel öfter ändert, so dass sich die Ergebnisse verschlechtern, wenn Sie kürzere Datenintervalle sehen. Dann gibt es die separate Frage, ob es Trends in kurzen Berechnungszeiträumen gibt. Wir können die Tendenzen in den längeren Perioden durch den Einfluss der Zentralbanken erklären. Sie verwalten die Zinsen, die dann Auswirkungen auf die Devisenreserven haben, und tragen die Kosten der Rohstoffe und schließlich die Aktienmärkte (Kreditaufnahme etc.). So haben längerfristige Trends für immer gearbeitet. Aber was ist mit über 10 oder 20 Tage Es gibt keine Politik, die wiederholt über diesen Zeitraum hält. Kurzfristige Bewegungen werden durch Nachrichten, Erträge, Angebotsunterbrechungen und andere kurzfristige Ereignisse getrieben, von denen viele einen Tag den Markt beeinflussen und dann in ein paar Tagen diskontiert werden, weil der Markt ein schlechtes Gedächtnis hat. Jene Bewegungen, die zurück schauen, scheinen mehr wie Lärm. Meine eigene Arbeit schlussfolgert, dass ein Trend-System am besten für längere Berechnungsperioden angewendet wird, und Mittelwert-Reversion zu kurzen Perioden (um den Lärm zu nutzen). Normalerweise sind die Aktienindexmärkte die besten Kandidaten für Lärm, die die kurzfristigen Zinssätze am besten für Trends sind. Also seine Philosophie, die Sie im Laufe der Zeit entwickeln könnte. Das bedeutet nicht, dass Sie nicht versuchen sollten, eine bessere Lösung oder einen Weg um das Problem zu finden. Sein gerade nett, einen Ausgangspunkt zu haben. Mit freundlichen Grüßen, Perry Trackbacks 8230 Strategy Development mit Perry Kaufman Besser System Trader Im sicher, dass wir alle wollen, um Trading-Strategien, die besser zu machen und länger dauern, aber es gibt eine Reihe von Fragen, die wir achten müssen, wenn die Entwicklung robuster Trading-Strategien, einige Sind bekannt und einige vielleicht arent. In dieser Episode gut mit Perry Kaufman über Strategieentwicklung und speziell einige der Fragen, die uns fangen können, wenn bei der Erstellung 8230 unterstützen uns auf FacebookEP 064: Das Casino Rand, mittlere Reversion-Strategien und wie man robuste Handelssysteme w / Nick Radge Für diese Episode sprach ich mit dem zurückkehrenden Gast Nick Radge, der ursprünglich auf Episode Nr. 4 war. Aber falls Sie es vermisst haben, ist Nick ein systematischer Trendfolger und Impuls-Trader, der in den australischen und US-Aktienmärkten aktiv ist. Diesmal diskutierten wir mittlere Reversionsstrategien und weshalb sie auf bestimmte Händler appellieren können, die Bedeutung der Handelshäufigkeit bei der Entwicklung eines Systems, das dann in die Eigenschaften eines robusten Handelssystems hineinführt. Einer meiner eigenen 8216top takeaways8217 von dieser Konversation, hörte über Nick8217s Schwerpunkt auf dem Versuch zu brechen und Stress-Testsysteme anstatt nur versuchen, die 8220best System8221 zu entwickeln. Wie die letzten Gäste hat Nick auch angeboten, alle Fragen zu beantworten, die Sie haben könnten. So, wenn there8217s etwas, das Sie mehr über wissen möchten, lassen Sie einfach Ihre Fragen in den Kommentaren am unteren Rand dieser Seite. Gefördert durch Wunder Capital. Während Sie hören, besuchen Sie Wunder Capital. Ihre crowdsourced Solar-Fonds ist ein Hit mit akkreditierten Investoren Rückkehr bis zu 11 mit 0 Gebühren. Besuchen Sie jetzt Wichtig: Machen Sie Ihre eigene Due Diligence, bevor Sie Investitionsentscheidungen treffen. 8220Trade Frequenz ist ein sehr wichtiger Teil der Rentabilität, weil Sie Ihre Kante mehr und mehr zu nutzen.8221 8220Do Sie Geld verdienen wollen, oder sparen money8221 Lehren in diesem Interview gelernt: Die wichtigsten Unterschiede zwischen Impuls Strategien und Trend nach Strategien und Die Vorteile des Handels eine mittlere Reversion-Strategie. Handelsfrequenz, warum wir beachten sollten, wie Kasinos ihre Kante ausnutzen. Je mehr etwas auftritt, desto weniger wahrscheinlich ist es ein Fluke8230 Die Merkmale eines robusten Systems im Vergleich zu einem nicht robusten System. Plus, wie die Überlebenschiff-Bias und die Bedeutung von Qualitätsdaten zu entfernen. Warum sollten Sie alles tun, um Ihr System durch Stress-Tests und die Lebenserwartung eines robusten System brechen können. Inwieweit Nick seine täglichen Handels - und Rentenfonds automatisiert hat und welche Einsicht er hat, welche Software er dafür einsetzt. Links und Ressourcen: EP 004: Nick Radge Hier können Sie Nick8217s vorheriges Chat mit Traders Interview hören, wo wir seine Zeitleiste als Trader und vieles mehr besprechen. Unholy Grails: Eine neue Straße zum Reichtum Nick8217s neueste Buch, das Beispiel-Strategien skizziert, und auch Interviews mit anderen Trendfolgern. AmiBroker Die kostengünstige Software Nick nutzt Systeme und automatisiert Prozesse. PremiumData Der qualitativ hochwertige EOD-Datenanbieter Nick setzt auf Tests und Entwicklung von Handelssystemen. Free eBook Hier können Sie das kostenlose Mittel Reversion Strategie ebook am Ende des Interviews erwähnt herunterladen. TheChartist Twitter ist ein guter Weg, um Nick zu kontaktieren, gehen Sie folgen Haben Sie genießen dieses Interview Bitte hinterlassen Sie eine 5-Sterne-Bewertung auf iTunes, um die Show zu unterstützen. Abonnieren Sie erhalten einen kostenlosen Führer und eine E-Mail, wenn neue Interviews live gehen. Haben Sie eine Frage Post in den Kommentaren unten und Nick wird diese Antwort für Sie. Teilen Sie dieses Interview mit Ihren Freunden und Followers. Developing ein robustes ETF Trading-Algorithmus 0 Kommentare Die investierende Welt ist weit mit Rat kaufen niedrig, hoch verkaufen, auf Dips kaufen, kaufen, wenn die VIX niedrig ist, mit einem langfristigen Horizont zu investieren, und bald. Theres eine Fülle von Gurus, Experten, Analysten, Techniker, Fundamentalisten und so weiter wetteifern um Ihre Aufmerksamkeit und Ihnen sagen, was zu kaufen (und kostbare wenig über das, was zu verkaufen oder wann verkaufen) und wie man die Börse zu navigieren. Meine Reise durch diesen Lärm wurde von Earl Nightingales berühmten Zitat geführt: Schauen Sie, was die Mehrheit der Menschen tun, und tun das genaue Gegenteil, und youll wahrscheinlich nie schief gehen, solange Sie leben. Also der Ausgangspunkt für den Aufbau eines Markt-Timing-Modell ist einfach das alte Sprichwort Sie können nicht Zeit der Markt und nehmen die genaue entgegengesetzte Tack. Beginnen wir mit einem einfachen Modell oder zwei und bauen von dort aus. Es gibt nun eine Reihe von Indizes, die gut korrelierte ETFs haben, die es einem Trader ermöglichen, einen Korb von Aktien wie dem SampP500 mit (NYSEARCA: SPY) zu handeln. Andere von Interesse sind die Russell 2000 (NYSEARCA: IWM), NASDAQ 100 (NASDAQ: QQQ) und DJIA (NYSEARCA: DIA). Diese ETFs (und ihre Optionsketten) sind stark gehandelt und sehr flüssig oft die Bid / Ask-Spreads auf den ETFs während der Handelszeiten sind 0,01 so theres sehr wenig Kosten im Handel mit anderen als Provisionskosten, d. h. theres wenig Schlupf. Noch wichtiger ist, dass für jeden dieser Index-ETFs, SH (-SampP500), RWM (-Russell 2000), QQD (-NASDAQ 100) und DOG (-DJIA) leicht verfügbare und relativ flüssige inverse ETFs zur Verfügung stehen. Das ist der Schlüssel zum Implementieren und Traden eines erfolgreichen bimodalen Modells Sie benötigen ein leicht gehandeltes Fahrzeug, um das Modell zu verfolgen, wenn das Modell diktiert, dass Sie den Index oder Markt kurz sein sollten. Die erste Frage ist, wie genau die inversen ETFs sind. Graph 1 ist ein Graph der täglichen und kumulativen prozentualen Differenzen zwischen SPY und SH täglich vom Beginn des SH ETF am 21. Juni 2006. Wenn die inverse ETF (NYSEARCA: SH ) War perfekt genau in der Verfolgung der Inverse des SampP500 die Grafik wäre eine gerade Linie bei Null. Bis Ende 2008 war dies eine große inverse ETF, die tatsächlich eine Dividende ausbezahlt hat. Von Januar 2009 bis September 2013 ist die ETF jedoch in 57 Monaten oder rund 0,75 je Quartal etwas zurückgegangen, wovon etwa zwei Drittel ausmachen können Für durch die Dividende. Anders als die tatsächliche Kürzung einer Dividendenausschüttung ist es nicht überraschend, eine Belastung für den Betrag der vierteljährlichen Dividende zu sehen. Bei der Bilanzierung der Dividende liegt die tatsächliche Schlupfrate für SH in der Größenordnung von 1 pro Jahr, was akzeptabel klein ist. Erstens, ein paar Hinweise auf Performance-Graphen. Ive gesehen viele Leistungsdiagramme über eine Vielzahl von finanziellen Websites, die Compoundierung verwenden. Compounding ist everyones kostenloses Mittagessen und wenn youre vorsichtig zu Kirsche wählen Sie einen Ausgangspunkt sogar mittelmäßigen ETFs und Investmentfonds können verführerisch gut aussehen, wenn in dieser Art und Weise präsentiert (Rückkehr auf eine 10.000 Investition über 5 Jahre ist eine beliebte Wahl). Was Ive gefunden, dass zeigt ein viel wahreres Bild von einem ETFs oder ein Models Leistung ist es mit einem unkomplizierten Datendiagramm zu präsentieren. Zusätzlich wird ein echter Vergleich eines bimodalen oder schaltenden Algorithmus (d. h. eines Modells, das von lang bis kurz schwingt) für eine ETF wie SPY, die ebenfalls eine Dividende ausschüttet, zum Vergleich der Performance mit Adjusted-Werten der ETF, die die Dividende ausmachen, verglichen. Die dargestellten Modellleistungsergebnisse berücksichtigen keine potenziellen Dividenden, sollten Sie die ETF lange über das Ex-Dividendendatum halten und später sehen, wie oft ein Modell an den Ex-Dividende-Tagen lang ist. Ein einfaches Modell Erst so ein sehr einfaches Modell: SampP 500 (dh Anteile an SPY kaufen), wenn der Preis größer ist als der 200-tägige Simple Moving Average (NYSE: SMA) Kaufen Aktien von SH), wenn der Preis weniger als die 200-Tage-SMA ist. Wir sind entweder 100 lang oder 100 kurz, wir sind nie in bar. Die erste Frage, die wir leicht modellieren und beantworten können, ist, was andere Werte als 200 für eine SMA könnte eine höhere Gesamtausbeute erzeugen Die Antwort ist, interessanterweise, nirgendwo in der Nähe von 200, sondern 8. Grafik 2 Details der Gewinn, in SPY-Punkte, aus Die Gründung der SPY ETF von 1993 bis September 2013 für eine Reihe von SMA-Werten mit Hilfe dieses sehr einfachen Ansatzes. So direkt von der Fledermaus weve bekam ein sehr einfaches Modell, das SPY um den Faktor 1,7: 1 übertraf, indem es einfach SPY kaufte, wenn der SPY-Preis über seinem 8-tägigen SMA liegt und SH bei einem Kurs von SPY unter seinem 8-Tage-Kauf kauft SMA. Positionskorrekturen (falls erforderlich) werden täglich am Schluß durchgeführt, wenn der Schlusskurs von SPY größer als sein 8-Tage SMA ist, dann gehen Sie entweder lange oder bleiben lange und wenn der Schlusskurs von SPY kleiner als sein 8 Tage SMA ist Gehen Sie entweder kurz oder bleiben Sie kurz am Schluss. Dies kann automatisch mit den meisten Brokern mit einem bedingten MOC (Market on Close) durchgeführt werden. Grafik 3 zeigt die Performance eines Simple 8-tägigen SMA-Modells von der Gründung der SPY ETF im Zeitraum 1993 bis September 2013, wobei die hellblaue Linie der Adjusted Value von SPY einschließlich Dividenden ist. Dies ist ein synthetisches Modell mit - SPY, wenn das Modell kurz ist, aber realisierbare Ergebnisse mit SH wäre sehr nahe, da wir bereits festgestellt, dass SH Spuren SPY innerhalb von 1 / Jahr. Gesamtgewinn ist 1,7: 1. Ein komplexes Modell Im vergangenen Jahr entwickelten wir ein weitaus differenzierteres komplexes Modell, das für nahezu alle Index-ETF-, Rohstoff-, Obligationen - oder Obligationenfonds und sogar einzelne Aktien optimiert werden kann, solange 10 bis 20 Jahre Preisdaten vorliegen. Das Modell ist nicht sehr komplex intern aber die Optimierung des Modells ist sehr CPU-intensiv für die SPY-Modell über 2,5 Milliarden Iterationen wurden ausgeführt, um sicherzustellen, dass die Lösung optimal war. Auf hohem Niveau die beste Weise, zu beschreiben, wie dieses Modell sich verhält, ist, dass es Tag für Tag die relativen Stärken von zwei konkurrierenden Phänomenen bestimmt, das auf einer Reihe von Eingaben basiert, ist eine mittelfristige Tendenz und die zweite eine kurzfristige Reversion zu bedeuten. Wie diese beiden konkurrierenden Phänomen spielen das Modell findet Tag für Tag, einen 50-50 Punkt (oder Drehpunkt), wo das Modell berechnet, dass der zugrunde liegende Index oder ETF hat eine 50-50 Chance zu gehen nach oben oder unten. Für die meisten Aktienindizes ist die Reversion auf mittlere Komponente ziemlich stark, so dass allgemein, wenn das Modell derzeit lang ist, der Pivot-Punkt, um zu kurz zu schalten, über dem aktuellen Preis liegt. Für Gold (NYSEARCA: GLD) und einige andere Rohstoffe ist die Reversion auf mittlere Komponente sehr schwach, und so der Pivot-Punkt zu kurz, wenn das Modell lang ist, wird oft niedriger sein als der aktuelle Preis. Wie viel Preis Daten erforderlich ist Also, welche Elemente bilden einen robusten Markt oder ETF-Timing-Algorithmus Zuerst schauen Sie sich die Preisdaten, die eine Schlüssel-Eingabe in das Modell ist. Wie viele Jahre der Daten benötigt werden, um sicher zu sein, dass der Algorithmus das zugrunde liegende Verhalten des Marktes oder der ETF genau modelliert. Abbildung 4 zeigt die Ergebnisse des Aufbaus und der Optimierung eines komplexen SPY-Modells mit N Jahren Daten beginnend mit 3 Jahren Daten (1993-1995) und dann die Verwendung dieses N-Jahres-Datenmodell gehen bis September, 2013 ohne Aktualisierung. Sogar mit 3 Jahren Daten übertrifft das Modell die SPY ETF um einen 2: 2 Faktor oder 53 der aktuellen 21 Jahre Preisdaten voll komplexen Modellgewinn. Nach 10 Jahren übertrifft das Modell die SPY-ETF um einen Faktor 3.1: 1 oder 80 des aktuellen 21-Jahres-Datenmodells, und nach 15 Jahren erreicht das Modell 100 der aktuellen 21-jährigen komplexen Modelle bei 3,73: 1. Das komplexe SPY-Modell neigt dazu, ein bisschen von einer bärischen Bias, die es zu Underperform in Bullenmärkten führt. Der Grund dafür ist einfach: Das Modell soll den maximalen prozentualen Gewinn über 20 Jahre optimieren. Das Modell ist auf der Suche nach Bewegung, entweder nach oben oder unten, um Gewinne zu realisieren, und gleichmäßig Gewichte jeden Tag Bewegung. Also, wenn die Marktbewegung Grafik 5 Details die gesamte Auf-und Abbewegung in SPY Jahr für Jahr durchgebrochen durch tägliche Bewegung (öffnen bis schließen) und die Lücke bei der Eröffnung Glocke (in der Nähe der nächsten Tage offen). Die drei größten Gesamtbewegungsjahre sind 2000, 2002 und 2008, so dass das Optimierungsverfahren dazu tendiert, diese Jahre zu übertreffen, um den maximalen Gesamtgewinn zu erzielen. Da alle drei bärige Jahre sind, tendiert das Modell dazu, eine kleine bärische Bias zu zeigen. Closing Price vs Eröffnungspreis Eine der grundlegenden Einschränkungen bei der Entwicklung des Modells war kein Day-Trading so im Wesentlichen haben wir zwei verschiedene Zeiten zu handeln - entweder am Open oder am Close. Zunächst wurde eine Studie durchgeführt, um zu ermitteln, ob ein Close - Close - Algorithmus oder ein Open - Open - Algorithmus die besten Ergebnisse lieferte. Eine weitere Untersuchung dieser beiden unterschiedlichen Sätze von Preisen ergab ein überraschendes Ergebnis für SPY, DIA und GLD (und vermutlich andere), der Großteil des Gesamtgewinns in der ETF kann geerntet werden, indem man einfach den Abschluss kauft und die folgenden Tage offen verkauft. Grafik 6 zeigt den Gewinn für SPY von 1993-2013 mit zwei verschiedenen Strategien kaufen die engen und verkaufen die folgenden Tage offen (Green-Gap) gegen den Kauf der offenen und Verkauf der engen am selben Tag (Red - Daily). Erstaunlich, die Anwendung dieser einfachen Handelsstrategie für SPY Ergebnisse in einem durchschnittlichen 9,61 jährlichen Gewinn für den Zeitraum 1993-2013, wenn Handel Close to Open. Trading Open to Close führt zu einem durchschnittlichen Verlust von -0,44 für den gleichen Zeitraum. Interessanterweise tritt das gleiche Phänomen über einen breiten Bereich von Indizes und Assetklassen auf. Natürlich würde der Handel auf diese Weise generieren eine große Anzahl von Trades (500) pro Jahr so ​​Provisionkosten wäre ein wichtiger Faktor. Grafik 7 zeigt ein ähnliches Ergebnis für die Gold-ETF, obwohl der tägliche Open to Close-Gewinn leicht positiv ist. Full Complex Model Performance Weve entwickelte und erprobte vollständig komplexe Modelle für mehrere populäre Aktienindex ETFs, Gold und US Treasury Bonds. Zusammen können sie kombiniert werden, um die Diversifizierung zu erhöhen. Anzahl der Transitionen (Trades) Ein wichtiges Element in jedem Handelsmodell ist, wie oft es handelt. Während die Provisionskosten weiter sinken (heute finden Sie Broker mit 0,005 / Anteil Provisionen) ist es wichtig zu verstehen, die Zahl der Provisionen und Provisionskosten ein gegebenes Modell entstehen. Abbildung 11 zeigt die Anzahl der Trades, die erforderlich sind, um dem komplexen SPY-Modell Jahr für Jahr folgen zu können. Die durchschnittliche Anzahl der Handel / Jahr ist 81, und verglichen mit Grafik 5 tendiert das Modell dazu, größere Traderzahlen zu generieren, wenn die Gesamtvolatilität wie erwartet hoch ist. Für die SPY-Modell Dividenden sind wichtig zu beachten. Für die Zeitspanne des Modells (1994-2013) hat die SPY ETF 80 Quartalsdividenden gezahlt. Von diesen Daten war das komplexe SPY-Modell lang 46 Mal und kurz 34 Mal, was zu einer 57 Chance, dass das Modell lange auf der Ex-Dividende Datum positioniert werden und sammeln die Dividende. Das gegenwärtige komplexe SPY-Modell hat eine Gesamtgewinnrate von 53,42. Darüber hinaus beträgt der durchschnittliche Gewinn an einem Siegertag 0,89, während der durchschnittliche Verlust an einem Schlusstag -0,79. Zero Gewinntage werden als Siegertage gezählt. Auffällig ist, dass eine solche kleine Kante im Laufe der Zeit in der Lage ist, einen guten Gesamtgewinn zu erzielen. Instablogs sind Blogs, die in der Seeking Alpha Community sofort eingerichtet und vernetzt werden. Instablog Beiträge sind nicht ausgewählt, bearbeitet oder von Seeking Alpha Editoren, im Gegensatz zu Beiträgen Artikel.