Etf Sweet Spot Trading System

El potencial oculto de aprender Cómo operar SPX 038 opciones de oro 05 de agosto 2010 a las 8:46 pm J. W. Los técnicos de Jones Market creen que operan en un mundo que pocas personas realmente entienden. Es como si creyeran que están trabajando en algún tipo de construcción financiera secreta que sólo algunas almas afortunadas lejos de Wall Street pueden tener acceso. La verdad es que el análisis técnico sólo debe utilizarse como una métrica para ayudar a un comerciante a navegar por los mercados financieros. Hay una variedad de metodologías de la investigación que arrojan toda la luz y ofrecen pistas donde el mercado puede dirigir. Internals mercado, el índice de volatilidad, la Fed hablar, e incluso el análisis fundamental puede ser útil para los comerciantes. No tendría sentido ignorar la información del mercado que proporciona una mayor comprensión y pistas adicionales que pueden ayudar a dar un comerciante una ventaja. Después de todo, el borde es lo que todos los comerciantes buscan. El punto dulce en el comercio es tener un sistema de comercio que le da una ventaja y ofrece una variedad de manera de cuantificar, mitigar y definir el riesgo. Los mismos comerciantes que sólo buscan utilizar el análisis puramente técnico en su comercio también no reconocen otros vehículos de inversión que podrían ofrecer retornos ventajosos. Los secretos mejor guardados se mantienen siempre al descubierto, justo debajo de la proverbial nariz pública. La gente recorrerá el mundo en busca de secretos o para probar teorías, pero en muchos casos el Santo Grial se encuentra justo debajo de sus narices. La mayor oferta secreta de los mercados financieros son los retornos potenciales increíbles que las opciones pueden ofrecer. Las opciones ofrecen una variedad de maneras de beneficiarse en una multitud de condiciones de mercado. Las opciones ofrecen motores de ganancias únicas que no están disponibles o incluso posibles cuando se negocian acciones o bonos. La mayoría de los comerciantes pasan por alto las opciones o simplemente no están dispuestos a poner en el tiempo o esfuerzo para aprender a comerciar de manera adecuada. Al hacerlo, están alejándose de grandes oportunidades. La mayoría de los comerciantes principiantes se apresuran a rechazar las opciones ya que constantemente pierden dinero al negociar con ellos. La razón más común por la experiencia de los principiantes experiencia pérdidas es que no hacen su tarea de antemano. Los comerciantes de nueva opción no reconocen la importancia de los griegos. Los operadores de opciones no sólo tienen que ser conscientes del índice de volatilidad, sino que tienen que ser proficientes en los factores dinámicos que afectan los precios de las opciones, como la volatilidad implícita. En el futuro, mis artículos se centrarán con la intención de educar a los lectores sobre los griegos de una manera que sea fácil de leer y entender. Los comerciantes que utilizan un sistema de comercio o que buscan entradas de bajo riesgo se encuentran sentado ocioso cuando las condiciones del mercado no son favorables para su sistema de comercio o cuando las entradas prudentes no se han presentado. La capacidad de negociar opciones le da a un comerciante otro vehículo de inversión que puede ofrecer beneficios potenciales. En la mayoría de las situaciones, las opciones pueden ofrecer retornos atractivos, mientras que tomar un riesgo significativamente menor que la negociación de acciones, ETFs o bonos. Con el fin de ilustrar una situación en la que las opciones pueden presentar un mejor riesgo frente a la recompensa, no tenemos que mirar más allá de la acción del mercado intradía en el SampP 500 el 2 de agosto. El mercado se recuperó del cierre anterior y se topó con una resistencia significativa. Los comerciantes podrían haber estado buscando para obtener largo o corto basado en la acción de precios recientes. El mercado se estaba consolidando, y era probable que se produjera un cambio significativo. Claramente el mercado estaba en una encrucijada y un desglose podría estar a la vuelta de la esquina, o el mercado podría probar los máximos recientes sólo para rechazar para volver a probar el apoyo reciente. Los comerciantes de acciones tienen que tomar una decisión sobre la dirección o sentarse al margen y dejar que otros hacen el levantamiento de pesas. Los operadores de opciones podrían poner posiciones que tienen un sesgo direccional, o podrían utilizar la decadencia del tiempo (theta) como un motor de ganancias. A través del uso de spreads, como un cóndor de hierro o una mariposa propagación, los comerciantes opción puede realmente poner en una posición que tiene la capacidad de ser rentable, independientemente de qué dirección SPY va. Para que un spread funcione, el precio de SPYs debe permanecer dentro de los límites del spread, que también está determinado por los precios específicos de la opción seleccionados por el operador de la opción. Al igual que el mecanismo que impulsa la fijación de precios de los activos, el riesgo más un operador opción toma mayor su rendimiento. Si se escribe una propagación que es extremadamente amplia y por lo tanto menos riesgosa, los retornos potenciales disminuyen. En última instancia, este es un ejemplo reciente de cómo las opciones pueden ofrecer algo más que un simple apalancamiento, pero una metodología totalmente diferente que puede producir ganancias excesivas. En el futuro, vamos a diseccionar los diferentes spreads y los motores de ganancias que los impulsan. Sin embargo, antes de comenzar la discusión detallada de las diversas estrategias de opción, los operadores de opciones deben tener un buen entendimiento de los diversos principios de volatilidad, así como el impacto que los griegos tienen en el mundo de las opciones. Para terminar, te dejaré con la musa de George Orwell, Para ver lo que está delante de la nariz de una persona requiere una lucha constante. Si usted quisiera continuar aprendiendo sobre las opciones potenciales ocultadas que negocian puede proporcionar por favor únase a mi boletín de noticias LIBRE: OptionsTradingSignals J. W. Jones es un operador independiente de opciones que utiliza múltiples formas de análisis para guiar sus estrategias de negociación de opciones. Jones tiene una extensa experiencia en análisis de cartera y analítica, así como análisis de riesgo. J. W. Se esfuerza por llegar a los comerciantes que están perdiendo las oportunidades de opciones de comercio y se compromete a escribir contenido que no sólo es educativo, pero entretenido también. Los lectores regulares desarrollarán los conocimientos y habilidades para negociar las opciones de manera competente con el tiempo. Jones se enfoca en escribir spreads en situaciones donde el riesgo está claramente definido y se pueden obtener altos retornos potenciales. Esta entrada se publicó, el jueves, 5 de agosto 2010 a las 8:46 pm y está guardada bajo Diario de Comercio del Mercado. Opciones de Trading. Comercio de Educación. Puedes seguir cualquier respuesta a esta entrada a través del feed RSS 2.0. Ambos comentarios y pings están actualmente cerrados. Los trucos de ETF han sido rentables en los SPYs, QQQs, Midcap ETFs, SMHs y Russell iShares ya que cada uno comenzó a operar a través de 6 / 16/2004. 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Entonces, permite que usted incorpore un movimiento fuerte de ETF, apenas mientras que él está comenzando. Además, el sistema añade un toque inusual. El ETF Sweet Spot Trading System monitorea la acción e identifica situaciones en las que un ETF se cuelga brevemente antes de que ocurra la inversión. Cuando esto ocurre, nuestra investigación muestra la fuerza de los aumentos potenciales de movimiento. Y eso es para su ventaja Cuando esto ocurre, el sistema dispara una señal para que usted pueda agregar más acciones a su posición, por lo general a un mejor precio. Una vez que comienza la inversión, el impulso comienza. Usted monta la parte más rápida y poderosa del movimiento a corto plazo. Y luego el sistema le dice que salga, la mayoría de las veces dentro de 4 a 7 días. ¿Qué tipo de borde se obtiene La ETF Sweet Spot Trading System es un sistema de gran alcance, pero también es simple y fácil de usar. 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Sólo tienes que ir sobre su negocio diario, trabajar su día de trabajo o hacer recados durante todo el día. Y en la noche después de que el mercado se cierra, simplemente sentarse y tomar un minuto para seguir las sencillas reglas de la ETF Sweet Spot Trading System. Y luego ponga sus órdenes en su corredor. Simple y fácil de usar . No hay cálculos complicados. Y con sólo cinco reglas fáciles de aprender, creemos que usted será capaz de dominar el sistema en sólo unos minutos. Te mantiene en el comercio para la mejor parte de la mudanza. La señal promedio dura de 1 a 1 1/2 semanas antes de que le indique salir. Esto le permite permanecer en un comercio el tiempo suficiente para capturar la parte de momento más rápido y más alto de un movimiento. Rentable en el lado largo y corto. Ahora usted puede tomar ventaja de ambos hacia abajo y hacia arriba los mercados, porque este es un sistema que se ha desempeñado tan bien en el lado corto como el lado largo. El ETF Sweet Spot Trading System ha sido rentable durante el mercado bursátil extremo de 2000-2002 y el mercado alcista de 2003 a 2004. Aquí están sólo algunas de las operaciones a partir del verano de 2001. Como el mercado bajista tomó lugar en 2001 y el mercado alcista Los índices disminuyeron, el ETF Sweet Spot Trading System le dio estas oportunidades claras El rendimiento pasado no es una garantía de resultados futuros. Basado en el comercio simulado. No incluye resbalones y comisiones. El ETF Sweet Spot Trading System capturó todas estas operaciones durante uno de los peores mercados de este tipo de generación. Además, ahora puede aprovechar los ETF. Heres una cosa adicional a considerar: El ETF Sweet Spot Trading System le permite el comercio, a corto plazo, uno de los segmentos de más rápido crecimiento de los mercados financieros, Exchange-Traded Funds, o ETFs como se les llama comúnmente. ¿Qué es un ETF ETF son canastas de acciones que se compran y venden como una sola acción. Las acciones dentro de estas cestas son elegidas para representar un índice específico o grupo de la industria. Por ejemplo, los QQQs contienen acciones que representan el índice Nasdaq-100. El movimiento de los QQQs sigue el movimiento del índice Nasdaq-100. De Forbes a Smart Money. Todo el mundo comercial está de acuerdo en que los ETF ofrecen una combinación de ventajas que ningún otro mercado puede igualar. Éstos son sólo algunas de las razones por las que debe considerar el comercio de ellos si ya no lo están haciendo: menos de qué preocuparse. Se elimina el principal riesgo a la noche. ¿Cuántas veces has despertado por la mañana para encontrar que su acción se ha desplomado debido a las noticias de la noche a la mañana? Cuando usted comercio ETFs, usted puede dormir mejor sabiendo que desagradables sorpresas durante la noche son mucho menos probable que suceda. No hay manipulación de la casa de corretaje y ningún riesgo de escándalo corporativo. Puesto que usted está negociando una cesta de acciones con ETFs, el potencial impacto negativo proveniente de las acciones individuales se reduce considerablemente. Excelente liquidez le ahorra dinero. Menores costos de transacción. Los ETFs más populares que youre probables negociar tales como QQQs, SPYs y SMHs tienen liquidez excelente. Youll ser capaz de moverse dentro y fuera de los comercios con menores costos de transacción debido a los bajos deslizamientos y spreads apretados. Facilidad de negociación de ambos lados del mercado. Comercio fácilmente tanto el lado largo y corto. Con los ETFs, puede introducir posiciones cortas tan fácil y fácilmente como entrar en los largos porque, a diferencia de las existencias, no hay una regla uptick. Ordene el sistema de comercio de ETF Sweet Spot hoy y aquí es lo que recibirá la orden de ETF Sweet Spot Trading System hoy y usted recibirá. Los sistemas completan la fórmula y la metodología. Esto incluye todas las reglas de los sistemas de negociación para entrar y salir automáticamente de fuertes reversiones en ETFs, tanto en el lado largo como en el corto del mercado. Ya sea en un mercado alcista o mercado bajista, ahora tendrá el sistema que le permite comerciar mecánicamente y sin emoción. No se requerirá nunca una interpretación de patrones vagos o mirar fijamente un monitor de computadora cuando se usa este sistema. Libro de estrategia del sistema integral y en profundidad. Esto le proporciona una explicación en profundidad de cómo funciona el sistema y su lógica subyacente. Y, usted recibirá el análisis completo del funcionamiento de su historia del comercio-por-comercio. Nuestro objetivo es que usted domine el sistema en 30 minutos o menos para que pueda aplicarlo inmediatamente a su comercio. Para garantizar esto, la Guía de Estrategia también le guiará a través de numerosas operaciones bar-by-bar para que pueda obtener una perspectiva práctica antes de comenzar a usar el sistema. Acceso gratuito e ilimitado al sitio web de los sistemas. Además, para que su uso del sistema sea aún más rápido y fácil, se le proporcionará acceso web gratuito e ilimitado a un sitio web que proporciona cálculos que necesitará para aplicar correctamente el ETF Sweet Spot Trading System. Por supuesto, ya tendrá la fórmula que necesita para hacer estos cálculos por su cuenta, pero le proporcionaremos este servicio gratis para ayudarle a ahorrar su valioso tiempo. Soporte al cliente ilimitado si tiene alguna pregunta. Escribir un comentario Estrategias de la ETF por Michael R. Bryant En su reciente libro, Howard Bandy discutió lo que él llama el spot quot de quotsweet para el desarrollo de los sistemas de cambio de reversión media. 1 La idea es que la combinación correcta de la longitud de la barra, el período de mantenimiento, la precisión del sistema y otras variables tiende a maximizar los rendimientos ajustados al riesgo. 2 Este artículo muestra cómo las estrategias de comercio de reversión significativas que se encuentran en ese punto dulce se puede desarrollar para los fondos negociados en bolsa (ETFs) utilizando herramientas automatizadas. Utilización de Adaptrade Builder. Una herramienta de desarrollo de estrategia para Windows, Ill, muestra cómo los métodos de prueba de estrés con el análisis de Monte Carlo pueden ser utilizados como parte del proceso de desarrollo para encontrar estrategias de reversión media robustas para el ETFP SampP 500 y los ETF SPDR Select Sector. Los archivos de proyecto para Builder, que incluyen el código de estrategia, se proporcionan para cada ejemplo. Aterrizaje en el lugar dulce La idea básica detrás de Dr. Bandys punto dulce es que las estrategias de comercio bueno debe utilizar un tamaño de barra corta y tienen una precisión bastante alta con un período corto de tenencia y bajar la baja. El tamaño de la barra corta y el período de retención corto maximizan las oportunidades de retornos compuestos, mientras que la alta precisión y la reducción de la baja hacen que sea más fácil recuperarse de las pérdidas. Estas últimas cualidades también facilitan establecer la viabilidad de la estrategia y determinar cuándo ya no funciona ya que las vetas típicas de pérdida para sistemas de alta precisión tienden a ser relativamente cortas. Basado en las pautas del Dr. Bandys, las siguientes características serán utilizadas en este artículo para definir los requisitos óptimos para la reversión media Estrategias de la ETF: Barras diarias 20 - 30 oficios por año Al menos 65 oficios ganadores Barras promedio en operaciones de entre 1 y 4 Por La reversión media, me refiero a las estrategias que intentan comprar por debajo del precio promedio actual y vender a un precio más alto a medida que el precio vuelve a la media. La idea es comprar bajo y vender alto, en contraposición a los sistemas de tendencias siguientes, que suelen tratar de comprar alto y vender más alto. Construyendo con el análisis de Monte Carlo En mi último artículo del boletín de noticias, discutido el uso de la prueba de esfuerzo en la evaluación de estrategias de negociación y su relación a la robustez y la estrategia excesiva. También mencioné que si se incorporara al proceso de construcción, tendería a conducir a estrategias que mostraran robustez. Ese es el enfoque que se seguirá aquí. En resumen, la prueba de estrés se refiere a la evaluación de la sensibilidad de una estrategia comercial para sus insumos y el medio ambiente. Una estrategia robusta, que no sea excesiva para el mercado, será relativamente insensible a los cambios en sus valores de parámetros de entrada ya otros cambios en su entorno, como cambios en los datos de precios. El análisis de Monte Carlo es la técnica utilizada para evaluar el efecto de estos cambios. Los datos de las estrategias, los precios y otros factores se cambian al azar y se evalúa el rendimiento de las estrategias. Repitiendo este proceso muchas veces, se obtiene una distribución de los resultados. Los resultados de los datos originales representan un punto en la distribución. Otros puntos de la distribución representan los resultados del uso de versiones ligeramente alteradas de los datos originales, lo que puede generar resultados más o menos favorables que los datos originales. Los resultados de Monte Carlo son los valores de las medidas de rendimiento (beneficio neto, porcentaje de ganancias, factor de ganancia, etc.) que no son peores que la mayoría (típicamente, 95) de las evaluaciones. Por ejemplo, si el beneficio neto de Monte Carlo en 95 es de 15.000, eso significa que 95 de las evaluaciones tuvieron un beneficio neto por lo menos tan grande como 15.000. En otras palabras, hay una probabilidad de que el beneficio neto sea por lo menos 15.000, o, por el contrario, hay 5 posibilidades de que el beneficio neto sea inferior a 15.000. Cuando una estrategia de negociación se desarrolla iterativamente a lo largo de sucesivas generaciones de modificaciones y pruebas, la construcción basada en los resultados de Monte Carlo tenderá a conducir la estrategia a una estrategia sólida, ya que sólo una estrategia robusta tendrá buenos resultados de Monte Carlo. Adaptrade Builder automatiza este proceso, incluyendo la evaluación de los resultados de la estrategia utilizando los resultados de Monte Carlo de pruebas de estrés. El primer ejemplo es para el índice SPDR SampP 500 ETF (símbolo SPY). Se utilizaron barras diarias del 1/4/1999 al 4/23/2013. El rango de fechas para la construcción se estableció en 1/4/1999 a 1/2/2011, con los primeros 80 (1/4/1999 - 8/10/2008) utilizados para la construcción (es decir, en la muestra) y el resto de datos (8/11/2008 - 1/2/2011) utilizado para pruebas fuera de la muestra. Los datos restantes (1/3/2011 - 4/23/2013) fueron puestos a un lado para la validación. Todos los datos se obtuvieron de TradeStation 9. La lógica de la estrategia fue de larga duración, y se invirtieron 100 de capital en cada operación, con todos los beneficios reinvertidos y 0,015 por acción deducidos por turno para los costes de negociación. Adaptrade Builder utiliza un algoritmo de programación genética para desarrollar una población de estrategias a lo largo de generaciones sucesivas. La clave para usar Builder para encontrar estrategias que cumplan con nuestros requisitos óptimos es establecer las llamadas métricas de construcción, que se muestran a continuación en la Fig. 1. Figura 1. Las métricas de construcción en Builder definen el lugar ideal para la estrategia SPY. La lista de objetivos de generación contiene tres métricas de propósito general, todas las cuales se están maximizando. Estas ayudan a orientar la población de estrategias hacia aquellas que tienen un alto beneficio neto, coeficiente de correlación y significación estadística, que son deseables para cualquier estrategia. Las cualidades específicas que se buscaban (es decir, el punto dulce) se definen por las condiciones de construcción, que incluyen las condiciones de desigualdad para el número de oficios, barras promedio en las operaciones, y el porcentaje de victorias. Tenga en cuenta que la condición para el número de operaciones se establece en un rango basado en el número de años de datos en la muestra y el objetivo de tener entre 20 y 30 operaciones al año. También tenga en cuenta que el porcentaje de operaciones ganadoras se establece en un rango de entre 65 y 85. El límite superior se añadió porque las estrategias con un porcentaje inusualmente alto de operaciones ganadoras generalmente no cumplen con alguna otra condición. Penalizar tales estrategias ayudará a impulsar a la población hacia estrategias que cumplan todas las condiciones, en contraposición a estrategias que satisfagan desproporcionadamente una condición a la exclusión de otras. La misma lógica se utilizó al establecer un rango para el factor de ganancia. Las otras condiciones - coeficiente de correlación, significación estadística, factor de beneficio y fracción de Kelly - no forman parte de nuestros requisitos específicos, sino que se añadieron para mejorar los resultados globales. Las configuraciones de prueba de esfuerzo y Monte Carlo utilizadas para este ejemplo se seleccionaron en la pantalla Opciones de construcción, como se muestra a continuación en la Fig. 2. Figura 2. Las opciones de análisis Monte Carlo y prueba de estrés se seleccionan en la pestaña Build Options. Como se muestra en la figura, 99 iteraciones de Monte Carlo se utilizaron para cada análisis. Esto significa que se realizaron 99 pruebas de esfuerzo además de la evaluación de los datos originales. Los 100 conjuntos de datos se analizaron mediante el análisis de Monte Carlo para extraer los resultados a 95 de confianza, donde se utilizaron para evaluar las condiciones que se muestran en la Fig. 1. Las pruebas de estrés consistían en aleatorizar los precios, asignar al azar las entradas de la estrategia y asignar al azar la barra de inicio. Las tres aleatorizaciones se realizaron para cada prueba de estrés. Debido a que cada estrategia se evaluó 100 veces (99 pruebas de estrés más los datos originales) en cada generación, este enfoque tomó alrededor de 100 veces el tiempo que hubiera tenido si no se hubieran utilizado pruebas de estrés y Monte Carlo. Por esta razón, se utilizó una población relativamente pequeña de sólo 100 miembros para mantener el tiempo de solución razonable. La población se desarrolló a lo largo de 10 generaciones, y se estableció una opción para empezar de nuevo después de 10 generaciones si el beneficio neto en el período fuera de la muestra fue negativo. El diagrama de la curva de equidad de la estrategia superior en la población después de 20 generaciones (1 reconstrucción) se muestra a continuación en la Fig. 3. Figura 3. Curvas de equidad para cada prueba de esfuerzo para la estrategia final de SPY. Cada curva de la Fig. 3 representa una prueba de esfuerzo. Como se puede ver, todas las diferentes curvas de equidad tienen generalmente la misma forma con resultados positivos fuera de la muestra. Los siguientes son algunos de los resultados de Monte Carlo a 95 de confianza correspondientes a la Fig. 3. Promedio neto total Promedio de barras en los negocios Aparte del número de operaciones, que es menos de lo solicitado, la estrategia cumple con los requisitos originales. La estrategia también pasa la prueba de validación. Cuando la fecha de finalización se extiende al 4/23/2013, el beneficio neto total de Monte Carlo aumenta a 67.015. La lógica de la estrategia también satisface el requisito de una estrategia de reversión media: entra en un orden límite y sale utilizando una condición de indicador. La entrada límite significa que el mercado tiene que bajar al precio límite, por lo que la estrategia es comprar bajo y vender después de que el mercado vuelva a subir. Es importante tener en cuenta que estos son los resultados de Monte Carlo a 95% de confianza, lo que significa que, por ejemplo, 95 de las evaluaciones de las pruebas de esfuerzo tuvieron un beneficio neto total de al menos 56.784. Si la prueba de esfuerzo se desactiva y la estrategia se evalúa en los datos originales, la curva de equidad es como se muestra a continuación en la Fig. 4. Figura 4. Curva de equidad para la estrategia final de SPY en los datos originales. Esta curva de equidad corresponde a una utilidad neta de 109.497, lo que equivale a una rentabilidad anual de 5.5. Si bien este es sólo un rendimiento modesto, fácilmente supera el rendimiento de compra y retención de aproximadamente 1,8 en el mismo período y se logra sin apalancamiento y con una curva de capital cada vez mayor en un período que incluye dos mercados de baja. Un ejemplo de SPDR Sector Seleccione El segundo ejemplo implica la construcción de una estrategia sobre una cartera de ETFs que consiste en los SPDR Select Sector. Estos ETFs dividen el índice SampP 500 en nueve sectores de manera que cada acción en el SampP 500 se coloca en uno de los nueve sectores sin superposición. Los nueve sectores son el consumo discrecional (símbolo XLY), el consumo de base (XLP), la energía (XLE), la financiera (XLF), la atención de la salud (XLV), industrial (XLI), los materiales (XLB), la tecnología (XLK) (XLU). La mayoría de las mismas configuraciones se utilizaron para construir esta estrategia como en el último ejemplo. Sin embargo, como se utilizaron nueve veces más datos de precios en la compilación, reduje el número de iteraciones de Monte Carlo de 99 a 5. Las otras opciones de construcción eran las mismas que en la Fig. 2 excepto para la opción de reconstrucción, la cual no entró en juego. Para el dimensionamiento de la posición, se invirtieron 20 de acciones en cada operación. Dado que no era probable que todos los mercados se negociaran al mismo tiempo, se escogió este ajuste para proporcionar tamaños de posición adecuados, sin resultar en un apalancamiento (es decir, una inversión excesiva). El período de la muestra para esta construcción fue el 1/4/1999 al 5/28/2009 con el 29/05/2009 al 1/2/2012 como el período fuera de la muestra y el 1/3/2012 al 4/23 / 2013 reservado para la validación. La gráfica de la curva de equidad de una de las principales estrategias en la población después de 10 generaciones (no se reconstruye) se muestra a continuación en la Fig. 5. Figura 5. Curvas de equidad para cada prueba de estrés para la estrategia de cartera de Select Sector SPDR final. Cada curva de equidad en la Fig. 5 representa el patrimonio de cartera generado a partir de back-testing en los nueve mercados simultáneamente para un conjunto de ajustes de prueba de esfuerzo (o los datos originales). A continuación se muestran algunos resultados sumarios de Monte Carlo. Utilidad neta total A diferencia del ejemplo anterior, los resultados no son sustancialmente diferentes cuando el análisis de Monte Carlo se desactiva y los resultados se evalúan sobre los datos originales. En este caso, el beneficio neto total aumenta a 205.140. Esta estrategia también pasa la prueba de validación. La curva de equidad para la estrategia sobre los datos originales solamente (sin prueba de esfuerzo), en la que se incluye el período de validación, se muestra a continuación en la Fig. 6. Figura 6. Curva de patrimonio para la estrategia de cartera final Select Sector SPDR en los datos originales. Esta curva de equidad corresponde a una utilidad neta de 249.431, lo que equivale a una rentabilidad anual de 9,5 con una reducción de 21 casos. Como con el ejemplo anterior, la lógica de estrategia entra en largo en un orden de límite. La mayoría de las salidas se realizan a través de una salida de destino, con otras operaciones saliendo basadas en una condición de indicador o en una parada de protección. Descargar Mean Reversion Project Files: (clic con el botón derecho del ratón, Guardar el archivo de destino como. zip requiere que Adaptrade Builder se abra). Por motivos de licencia, los archivos de proyecto no incluyen datos de precios. El llamado punto dulce para las estrategias de negociación recomendadas por el Dr. Bandy parece proporcionar condiciones eficaces para la creación de estrategias de comercio de revertir medios de una manera automatizada mediante una herramienta como Adaptrade Builder. Fue posible encontrar estrategias que cumplieran con la mayoría de los requisitos para ambos ejemplos: una estrategia de mercado único para el mercado ETF SPY y una estrategia para una cartera de ETFs compuesta por los nueve SPDR Select Sector. Ambas estrategias superaron a buy-and-hold y se mantuvieron bien en la prueba de validación. Para ambos ejemplos, la prueba de esfuerzo con el análisis de Monte Carlo se empleó para aumentar las posibilidades de encontrar estrategias robustas. En comparación con el ejemplo de la cartera, los resultados de las pruebas de estrés para la estrategia del mercado único (SPY) fueron sustancialmente más conservadores (menos favorables) que los resultados de los datos originales. Aunque parte de esto puede deberse a las pruebas de estrés más rigurosas en comparación con el ejemplo de la cartera, sugiere que la estrategia SPY es menos robusta que el ejemplo de la cartera. En general, cuando los resultados de Monte Carlo difieren marcadamente de los resultados de los datos originales, cabe esperar que la mejor estimación de los resultados futuros se encuentre en algún punto intermedio, aunque esto dependerá de cuán conservadora sea la prueba de estrés y el análisis de Monte Carlo . Parece razonable que la estrategia de cartera sea más sólida que la estrategia de mercado único, ya que la estrategia de cartera se construyó en nueve mercados diferentes y se le exigió trabajar razonablemente bien sobre una variedad más amplia de datos de precios. Se construyó más de nueve veces más datos y tiene aproximadamente nueve veces más operaciones. El mayor rendimiento de la estrategia de cartera puede reflejar el efecto positivo de la diversificación en los nueve sectores diferentes de los SPDR. Aunque ninguna de estas estrategias satisface el requisito del número de operaciones, puede ser posible encontrar estrategias que cumplan todos los requisitos si se utiliza una población mayor o se requieren requisitos de reconstrucción más estrictos, lo que requeriría más tiempo de construcción. Alternativamente, puede ser el caso que una estrategia de este tipo es poco probable que se encuentra debido a los requisitos contradictorios de alta precisión, frecuencia comercial, corta duración del comercio, etcétera. El mejor conjunto de condiciones de construcción es aquel que aprovecha al máximo el potencial de los mercados mientras se mantiene realista. La combinación de un conjunto de condiciones de construcción útiles, como las proporcionadas por el Dr. Bandy, con características de robustez incorporadas, como las pruebas de esfuerzo y el análisis de Monte Carlo, en una herramienta automatizada como Builder debe proporcionar un marco sólido para desarrollar estrategias de negociación efectivas. Bandy, Howard B. Sistemas de inversión de reversión media. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2013, p. 138. Bandy, Howard B. Modelado del rendimiento del sistema de comercio. Blue Owl Press, Inc. Sioux Falls, SD, 2011, p. 154. Este artículo apareció en el número de abril de 2013 del boletín informativo Adaptrade Software. Los SPDR de SampP 500 y Select Sector son marcas registradas de The McGraw-Hill Companies, Inc. Los resultados de desempeño hipotético o simulado tienen ciertas limitaciones inherentes. DESCONOCIDO UN REGISTRO DE RENDIMIENTO REAL, LOS RESULTADOS SIMULADOS NO REPRESENTAN COMERCIO REAL. TAMBIÉN, DADO QUE LOS COMERCIOS NO SE HAN ACTUALMENTE EJECUTADO, LOS RESULTADOS PUEDEN HABER SUSCRITO O BAJO COMPENSACIÓN POR EL IMPACTO, SI CUALQUIERA, DE CIERTOS FACTORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. LOS PROGRAMAS DE COMERCIO SIMULADOS EN GENERAL ESTÁN SUJETOS AL FACTOR DE QUE SEAN DISEÑADOS CON EL BENEFICIO DE HINDSIGHT. NO SE HACE NINGUNA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA TENDRÁ O SERÁ PROBABLE A LOGRAR BENEFICIOS O PÉRDIDAS SIMILARES A LOS MOSTRADOS. Si te gustaría recibir información sobre novedades, noticias y ofertas especiales de Adaptrade Software, únete a nuestra lista de correo electrónico. Gracias.