Sistemas de negociação de reversão média howard bandy

Uma discussão sobre o desenvolvimento do sistema comercial usando o método científico.
A Blue Owl Press hospeda uma série de artigos que descrevem os procedimentos de desenvolvimento do sistema comercial que eu recomendo. O site também tem links para meus livros, meus vídeos, artigos auxiliares e artigos e recursos (incluindo livros, vídeos e cursos) relacionados ao desenvolvimento de sistemas de negociação para ações, commodities, futuros e ETFs.
A abordagem subjacente é o método científico. Os sistemas comerciais são combinações de modelos e dados. Os dados incluem preço histórico e volume de títulos negociados. Os modelos são adequados aos dados na fase de desenvolvimento, onde os padrões que precedem as negociações lucrativas são identificados e, em seguida, são validados usando o processo avançado e o teste direto de dados fora da amostra para garantir que os sistemas de negociação sejam robustos, lucrativos e seguros. para negociar.
São discutidas plataformas tradicionais de desenvolvimento de sistemas comerciais, como AmiBroker, TradeStation e NinjaTrader, onde o modelo é ajustado usando backtesting e otimização. Aprendizagem de máquinas e técnicas de inteligência artificial usando Python e as bibliotecas scikit-learn também são descritas.
As medidas de qualidade de ajuste, como exatidão, expectativa, rentabilidade, taxa de crescimento composta e redução são explicadas. São explicadas as vantagens de sinais de estado com avaliação mark-to-market sobre sinais de impulso. Várias métricas originais e únicas, incluindo safe-f e CAR25, são usadas para orientar o desenvolvimento, avaliar o risco e normalizar os resultados para permitir a comparação de usos alternativos de fundos.
Técnicas para gerenciamento de sistemas de negociação que passaram com sucesso a validação e estão sendo negociadas ativamente são introduzidas. Estes incluem o uso correto do dimensionamento de posição como uma ferramenta de gerenciamento e permitem que o comerciante determine se o sistema é saudável e está funcionando, ou está quebrado e deve ser colocado fora de linha.
O foco é desenvolver sistemas em que o comerciante tenha confiança & # 8212; sistemas que são construídos usando a evidência nos dados & # 8212; que pode ser medido, monitorado e gerenciado & # 8212; que reconhecem a tolerância ao risco do comerciante e gerenciam a negociação através do gerenciamento de riscos.

Mean Reversion Trading Systems: Métodos Práticos para Swing Trading por Howard Bandy (2018, Paperback)
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Melhor comerciante do sistema.
Better System Trader é o podcast e o blog dedicado a comerciantes sistemáticos, fornecendo dicas práticas de especialistas em comércio em todo o mundo.
006 & # 8211; Dr. Howard Bandy.
O Dr. Howard Bandy possui diplomas universitários em matemática, física, engenharia e informática, completando estudos de pós-graduação e pesquisa em modelagem e simulação, estatísticas e alguns dos primeiros trabalhos em inteligência artificial.
Possui mais de 50 anos de experiência em pesquisa e aplicações de modelagem e simulação de sistemas financeiros.
Howard já trabalhou como analista sênior de pesquisa para uma empresa da CTA e como consultor para empresas comerciais e indivíduos.
Ele é orador em conferências internacionais e é autor de 5 livros sobre sistemas de negociação quantitativos.
Neste episódio, falamos sobre as principais mudanças ocorridas nos campos do desenvolvimento do sistema comercial, gestão comercial e análise técnica. Nós também discutimos por que o comércio está se tornando cada vez mais difícil, o que faz com que os sistemas de negociação experimentem períodos de desempenho fraco, devem identificar e gerenciar um sistema de negociação quando ele está fora de sincronia com o mercado e as duas habilidades mais importantes no desenvolvimento do sistema.
Tópicos discutidos.
As principais mudanças que ocorrem nos campos do desenvolvimento do sistema de negociação, gestão comercial e análise técnica Por que o comércio está se tornando cada vez mais difícil Como competir com os profissionais O que faz com que os sistemas de negociação experimentem períodos de mau desempenho Como identificar e gerenciar um sistema de negociação quando é fora de sincronia com o mercado A mudança para o aprendizado da máquina e o reconhecimento de padrões A importância da mineração de dados no processo de desenvolvimento do sistema As duas habilidades mais importantes no desenvolvimento do sistema.
Recursos mencionados neste episódio.
Para saber mais sobre Howard e seu trabalho, marque seu site principal, blueowlpress. Os outros sites são: Sistemas de Negociação de Reversão Média, Sistemas de Negociação, Sistemas Operacionais Quantitativos, Sistemas de Negociação Quantitativos Análise Técnica Livros:
A importância de ser estacionário.
Pontos focais na negociação quantitativa.
Principais dicas do meu bate-papo hoje.
Negociar é difícil & # 8211; Todas as ineficiências fáceis desapareceram e as novas ineficiências que são descobertas estão sendo mais arbitrárias, a concorrência nos mercados é feroz, eles têm melhores ferramentas, mais recursos, são bem financiados e bem educados, no entanto, podemos competir, os sistemas caíram e fora de sincronia com o mercado, então precisamos identificar o nível de sincronização e ajustar o tamanho da posição de acordo, a mineração de dados é um passo importante no processo de desenvolvimento do sistema, de modo que a questão da mineração de dados deve ser realmente se os sinais identificados durante O processo de mineração de dados pode persistir no futuro.
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A negociação de ações, opções, futuros e divisas envolve um risco significativo de perda e não é adequado para todos. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros.

Sistemas de negociação de reversão média howard bandy
The Sweet Spot for Mean Reversion ETF Estratégias.
por Michael R. Bryant.
Em seu recente livro, Howard Bandy discutiu o que ele chama de "ponto doce" para o desenvolvimento de sistemas de negociação de reversão média. 1 A idéia é que a combinação certa de comprimento da barra, período de espera, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados pelo risco. 2 Este artigo mostra como as estratégias de negociação de reversão médias que se encontram nesse ponto fácil podem ser desenvolvidas para fundos negociados em bolsa (ETFs) usando ferramentas automatizadas.
Usando o Adaptrade Builder, uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como os métodos de teste de estresse com a análise de Monte Carlo podem ser usados ​​como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias robustas de reversão média para a ETF S & P 500 (SPY) e a Selecione o setor SPDR * ETFs. Os arquivos de projeto do Builder, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada exemplo.
Aterrar no Sweet Spot.
A idéia básica por trás do bom ponto do Dr. Bandy é que as boas estratégias de negociação devem usar um tamanho de barra curto e têm uma precisão bastante alta com um curto período de espera e baixa redução. O tamanho da barra curta e o período de retenção curto maximizam as oportunidades de retornos compostos, enquanto a alta precisão e a redução reduzida facilitam a recuperação das perdas. As últimas qualidades também facilitam a determinação da viabilidade da estratégia e determinam quando ela não está funcionando mais porque os padrões de perda típicos para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtos.
Com base nas diretrizes do Dr. Bandy, as seguintes características serão usadas neste artigo para definir os requisitos ótimos para estratégias de ETF de reversão média:
Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que tentam comprar abaixo do preço médio atual e vendem a um preço mais alto à medida que o preço reverte para a média. A idéia é comprar baixo e vender alto, em oposição aos sistemas de tendência, que tipicamente tentam comprar alto e vender mais alto.
Construindo com a análise de Monte Carlo.
No meu último artigo de boletim informativo, discuti o uso do teste de estresse na avaliação das estratégias de negociação e sua relação com a robustez e a superação de estratégias. Eu também mencionei que se fosse incorporado ao processo de construção, tenderia a levar a estratégias que exibissem robustez. Essa é a abordagem que será seguida aqui.
Resumidamente, o teste de estresse refere-se à avaliação de quão sensível é uma estratégia comercial para suas insumos e ambiente. Uma estratégia robusta - uma que não é excessiva para o mercado - será relativamente insensível às mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços.
A análise de Monte Carlo é a técnica utilizada para avaliar o efeito dessas mudanças. Os insumos da estratégia, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado. Ao repetir este processo muitas vezes, é obtida uma distribuição de resultados. Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição. Outros pontos na distribuição representam os resultados usando versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais.
Os chamados resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho (lucro líquido, vitórias percentuais, fator de lucro, etc.) que não são pior do que a maioria (tipicamente, 95%) das avaliações. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo com 95% de confiança for de US $ 15.000, isso significa que 95% das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto $ 15.000. Em outras palavras, existe uma chance de 95% de que o lucro líquido seja de pelo menos US $ 15.000, ou, ao contrário, há uma chance de 5% de que o lucro líquido seja inferior a US $ 15.000.
Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente em sucessivas gerações de modificação e teste, a construção baseada nos resultados de Monte Carlo tenderá a impulsionar a estratégia para uma que seja robusta, uma vez que apenas uma estratégia robusta terá bons resultados de Monte Carlo. O Adaptrade Builder automatiza esse processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia utilizando os resultados de Monte Carlo de testes de estresse.
O primeiro exemplo é para o ETF SPDR S & amp; P 500 ETF (símbolo SPY). Foram utilizadas barras diárias de 1/4/1999 a 23/23/2018. O intervalo de data para construção foi definido em 1/4/1999 a 1/2/2018, com os primeiros 80% (1/4/1999 - 8/10/2008) utilizados para construção (isto é, na amostra) e dados restantes (8/11/2008 - 1/2/2018) utilizados para testes fora da amostra. Os dados restantes (1/3/2018 - 23/04/2018) foram reservados para validação. Todos os dados foram obtidos na TradeStation 9.
A lógica da estratégia era apenas por muito tempo, e 100% do capital próprio foi investido em cada comércio, com todos os lucros reinvestidos e US $ 0,015 por ação deduzidos por rodada para os custos de negociação.
O Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para desenvolver uma população de estratégias em sucessivas gerações. A chave para usar o Builder para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ótimos é configurar as chamadas métricas de construção, mostradas abaixo na Fig. 1.
Figura 1. As métricas de compilação no Builder definem o ponto de encontro da estratégia SPY.
A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. Estes ajudam a orientar a população de estratégias para aqueles com alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas que estamos procurando (ou seja, a mancha doce) são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para o número de trades, barras médias em negociações e a porcentagem de vitórias.
Observe que a condição para o número de negociações é definida como um intervalo com base no número de anos de dados na amostra e o objetivo de ter entre 20 e 30 negócios por ano. Observe também que a porcentagem de negociações vencedoras está definida entre 65% e 85%. O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma porcentagem invulgarmente alta de negociações vencedoras geralmente não conseguem atender a alguma outra condição. A penalização de tais estratégias ajudará a conduzir a população em direção a estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que satisfazem desproporcionalmente uma condição para a exclusão de outras. A mesma lógica foi usada na definição de um intervalo para o fator de lucro.
As outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração de Kelly - não fazem parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais. O teste de estresse e as configurações de Monte Carlo usadas para este exemplo foram selecionadas na tela Opções de construção, conforme mostrado abaixo na figura 2.
Figura 2. As opções de análise e teste de esforço de Monte Carlo são selecionadas na guia Opções de construção.
Conforme mostrado na figura, foram utilizadas 99 iterações de Monte Carlo para cada análise. Isso significa que 99 testes de estresse foram realizados além da avaliação dos dados originais. Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados com 95% de confiança, onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1. Os testes de estresse consistiram em aleatorizar os preços, randomizar os insumos da estratégia e aleatorizar o início Barra. Todas as três randomizações foram realizadas para cada teste de estresse.
Como cada estratégia foi avaliada 100 vezes (99 testes de estresse mais os dados originais) em cada geração, essa abordagem demorou cerca de 100 vezes o tempo que deveria ter tido testes de estresse e a análise de Monte Carlo não foi usada. Por esta razão, uma população relativamente pequena de apenas 100 membros foi usada para manter o tempo de solução razoável. A população evoluiu ao longo de 10 gerações, e uma opção foi definida para começar após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra fosse negativo.
O gráfico da curva de equidade da estratégia superior na população após 20 gerações (1 reconstrução) é mostrado abaixo na Fig. 3.
Figura 3. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia SPY final.
Cada curva na Fig. 3 representa um teste de estresse. Como pode ser visto, todas as diferentes curvas de equidade geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra. Os seguintes são alguns dos resultados de Monte Carlo com 95% de confiança correspondentes à Fig. 3.
Além do número de negócios, que é menos do que solicitado, a estratégia atende aos requisitos originais. A estratégia também passa no teste de validação. Quando a data de término é estendida até 23/04/2018, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para US $ 67.015. A lógica de estratégia também satisfaz o requisito de uma estratégia de reversão média: ele entra em uma ordem limite e sai usando uma condição de indicador. A entrada limite significa que o mercado deve baixar o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado voltar.
É importante ter em mente que estes são resultados de Monte Carlo com 95% de confiança, o que significa que, por exemplo, 95% das avaliações do teste de estresse tinham um lucro líquido total pelo menos tão grande quanto $ 56.784. Se o teste de estresse é desligado e a estratégia é avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Fig. 4.
Figura 4. Curva de capital para a estratégia SPY final sobre os dados originais.
Essa curva de patrimônio corresponde a um lucro líquido de $ 109.497, o que equivale a um retorno anual de 5.5%. Embora este seja apenas um retorno modesto, ele bate facilmente o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8% no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de ações cada vez maior ao longo de um período que inclui dois mercados ursos.
Um exemplo do SPDR do setor selecionado.
O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre um portfólio de ETFs, que consiste nos SPDR do Select Sector. Esses ETFs dividem o índice S & P 500 em nove setores, de modo que cada estoque no S & amp; P 500 é colocado em um dos nove setores sem sobreposição. Os nove setores são Consumer Discretionary (símbolo XLY), Consumer Staples (XLP), Energy (XLE), Financial (XLF), Healthcare (XLV), Industrial (XLI), Materiais (XLB), Tecnologia (XLK) e Utilitários (XLU).
A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir esta estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na construção, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. As outras opções de construção foram as mesmas da Fig. 2, exceto a opção de reconstrução, que não entre no jogo. Para o dimensionamento da posição, foram investidos 20% do patrimônio em cada comércio. Como nem todos os mercados provavelmente estavam negociando ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer tamanhos de posição adequados sem resultar em alavancagem (ou seja, excesso de investimento).
O período in-sample para esta compilação foi 1/4/1999 a 5/28/2009 com 29/5/2009 a 1/2/2018 como o período fora da amostra e 1/3/2018 a 4/23 / 2018 reservado para validação. O gráfico da curva de equidade de uma das principais estratégias na população após 10 gerações (sem reconstruções) é mostrado abaixo na Fig. 5.
Figura 5. Curvas de capital para cada teste de estresse para a estratégia de portfólio final Select SPDR Set.
Cada curva de equivalência patrimonial na Fig. 5 representa o patrimônio da carteira gerado a partir do back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de estresse (ou os dados originais). Alguns resultados resumidos de Monte Carlo são mostrados abaixo.
Ao contrário do exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando a análise de Monte Carlo é desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Nesse caso, o lucro líquido total aumenta para US $ 205.140. Esta estratégia também passa o teste de validação. A curva de equidade para a estratégia apenas nos dados originais (sem teste de estresse), em que o período de validação está incluído, é mostrada abaixo na Fig. 6.
Figura 6. Curva de capital para a estratégia final do portfólio Select SPDR do setor nos dados originais.
Essa curva de equivalência patrimonial corresponde a um lucro líquido de US $ 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9,5%, com o pior caso de redução de 21%. Como com o exemplo anterior, a lógica de estratégia entra longamente em uma ordem limite. A maioria das saídas é através de uma saída de destino, com outros negócios saindo com base em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção.
Download dos arquivos do Projeto de Reversão Média: *
(clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo. zip, requer o Adaptrade Builder para abrir.)
* Por motivos de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço.
O chamado "sweet spot" para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para construir significativas reverter as estratégias comerciais de forma automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Foi possível encontrar estratégias que atinjam a maioria dos requisitos para ambos os exemplos: uma estratégia de mercado único para o mercado do ETF SPY e uma estratégia para um portfólio de ETFs, que consiste nos nove Setores SPDR selecionados. Ambas as estratégias superaram a compra e a retenção e manteve-se bem no teste de validação.
Para ambos os exemplos, o teste de estresse com análise de Monte Carlo foi empregado para aumentar as chances de encontrar estratégias robustas. Em comparação com o exemplo do portfólio, os resultados do teste de estresse para a estratégia do mercado único (SPY) foram substancialmente mais conservadores (menos favoráveis) do que os resultados dos dados originais. Embora parte disso seja devido ao teste de estresse mais rigoroso em comparação com o exemplo do portfólio, sugere que a estratégia SPY é menos robusta do que o exemplo do portfólio. Em geral, onde os resultados de Monte Carlo diferem marcadamente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros esteja em algum lugar, embora isso dependa de quão conservador seja o teste de estresse e a análise de Monte Carlo .
Parece razoável que a estratégia de portfólio seja mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigada a trabalhar razoavelmente bem em uma variedade mais ampla de dados de preços. Foi construído nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais trades. O maior desempenho da estratégia de portfólio pode refletir o efeito positivo da diversificação em relação aos nove setores diferentes dos SPDRs.
Embora nenhuma das duas estratégias tenha cumprido o requisito para o número de negócios, pode ser possível encontrar estratégias que atinjam todos os requisitos se uma população maior for usada ou forem exigidos requisitos de reconstrução mais rigorosos, o que exigiria mais tempo de construção. Alternativamente, pode ser o caso de que tal estratégia não é provável devido aos requisitos conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, curta duração do comércio e assim por diante. O melhor conjunto de condições de construção é aquele que explora plenamente o potencial do mercado enquanto permanece realista.
Combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como teste de estresse e análise de Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada como o Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias comerciais eficazes.
Bandy, Howard B., Mean Reversion Trading Systems, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2018, p. 138.
Bandy, Howard B., Modeling Trading System Performance, Blue Owl Press, Inc., Sioux Falls, SD, 2018, p. 154.
Este artigo apareceu na edição de abril de 2018 do boletim informativo do Adaptrade Software.
* O S & amp; P 500 ® e Select Sector SPDRs são marcas comerciais da The McGraw-Hill Companies, Inc.
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Detalhes do livro.
Autor: Dr. Howard B Bandy.
Páginas: 240 páginas.
Editora: Blue Owl Press, Incorporated 2018-01-15.