Epchan Forex Trading

Ci faceci opublikują analizę czasu na rynkach walutowych, które znalazłem w zeszłym tygodniu i wciąż przeglądam materiały. To, czego naprawdę nie wiem, jest, jeśli strategie Momentum są tak atrakcyjne, jak się wydaje. Jeśli to zrobisz w krótkoterminowo i użyj stopu, aby twój broker mógł pistoletu zatrzymać. Kolejną rzeczą jest uwzględnienie faktu, że wiedząc, kiedy strategia Momentum przestała działać, prawdopodobnie musisz stracić więcej razy niż wtedy, gdy robisz parę transakcji. strategie, które widziałem w sieci opierają się na cenach, przełamywaniu poziomów Fibonacciego, aby przewidzieć maksymalny zasięg i wykorzystywać pewne średnie ruchome jako support. Inna ppl twierdzi, że jest naprawdę zyskownym handlem NFP i tak. że handel Momentum może pokonać parę handlową konsekwentnie. Zgaduję, że takie strategie są naprawdę bardzo zależne od czasu, a więc trudniej jest przewidzieć. Hei Bernd, większość strategii pędu ma niższe współczynniki Sharpe niż średnio odwracające strategi es i dobre strategie na moment są na ogół trudniejsze do znalezienia. Ponadto, gdy coraz więcej osób złapie na trend, musimy wejść w pozycję wcześniej i wcześniej. Chciałbym jednak dodać do moich portfeli strategię pędu, nie dlatego, że są lepsze od średnio odwracających się strategii, ale ponieważ ich profil powrotu do ryzyka jest zupełnie niekochany, a może nawet anty-korelowany, ze strategiami odwracania średniego, stąd ogólny stosunek Sharpe do portfela będzie wyższy Innymi słowy, to działa jak zabezpieczenie. I czytałem referencyjny papier, wspomniał, że ich dane z testów FX są z puli EBS, wiedziałem, że bloomberg ma EBS, ale bardzo kosztowne jest, aby przedsiębiorca detaliczny mógł uzyskać profesjonalny terminal w Bloomberg, czy wiesz, gdzie może źródło informacji EBS FX po rozsądnych kosztach Dziękuję. Paul, Podczas gdy badania zostały wykonane przy użyciu danych EBS, warto przetestować je na inne dane Na przykład można uzyskać pół roku wolnych danych walutowych, nawet dla barów 1s, od Interaktywnych Brokerów poprzez ir API. Do daj nam znać, jeśli okaże się, że wyniki są różne na IB Ernie. I Zgadzam się 100 Ernie z Twoim komentarzem do portfolio o MR i MOM. Te pojęcie straciło na tak wielu ludzi Większość ludzi tylko cel jednego lub drugiego. It jest pocieszające wiedzieć, że inni doszli do tego samego wniosku. Hi Ernest, bardzo miły blog i książka, to mówi bardzo o swojej pracy. Mam jedno pytanie dotyczące strategii statystycznej UIP Statystycznej opisanej przez Irene Aldridge w jej książce High Frequency Trading na stronie 191. Zwykle nie mogę wyznaczyć pierwszej pojęcia równania 13.7, głównie dlatego, że wygląda to tak, że cena, która ma się odbyć w przyszłości, tj. St 1, CHF USD. W takim równaniu nie ma żadnych wątpliwości co do warunków które pojawiają się po prawej stronie równości, ponieważ mogłem OLS alfy i betas, plus mógłbym dodać różnicę między stopami procentowymi każdego kraju. W istocie mogłem nawet wiedzieć, że stawka Spot to druga kadencja od lewej do prawej równości tj pierwszy na lewo od tego samego znaku Więc I m zatrzymany próbuje rozwiązać dla nieznanego St 1, CHF USD Zastanawiam się, czy masz jakiś pomysł, co symbol lub instrument finansowy powinienem użyć, bo nie rozumiem, co rozprzestrzeniać się kupić lub sprzedaj po lewej stronie równania. Brian, dziękuję za komentarz do mojej książki, właściwie nie mam książki Aldridge'a, więc musiałbym kupić egzemplarz, zanim odpowiem na twoje pytanie Best, Ernie. Fx badania mikrostrukturalne pokazują, że istnieją wyraźne efekty dnia W Londynie i Tokio sesje handlowe są w kształcie litery U, jeśli chodzi o działalność handlową, jest wiele transakcji przez pierwsze kilka godzin, a następnie rzeczy umierają, to jest wiele transakcji dokonanych podczas ostatnie 2-3 godziny. Nie ma efektu poniedziałek rano - nic dziwnego dzieje się, ponieważ handel rozpoczyna się po weekendie. Jeśli chodzi o walutę, na której waluty są sprzedawane, waluty domowe zawsze są sprzedawane znacznie silniej niż inne, np. pary walutowe są przedmiotem handlu hevily podczas US sesja 7AM EST w Stanach Zjednoczonych do 5PM EST. Regarding deprecjacji walut domowych, to zostało zaobserwowane w badaniu lub dwóch, ale to wszystko Większość badań nie zauważają tego, po prostu zauważają ciężki handel na nich. To wszystko pochodzi od Ekonomia micromarket mikrostruktura studies. Quite użyteczne materiały, dzięki tyle za post. Quantitative Trading. One z wieloletnich problemów w budowaniu modeli handlowych jest rzadkość danych i towarzyszące niebezpieczeństwo nadmierne szczęście istnieją systematyczne metody radzenia sobie z obu końcami problemu Te metody są dobrze znane w nauce maszyn, choć większość tradycyjnych aplikacji do nauki maszyn ma o wiele więcej danych niż kupcy, którzy używali E g Google korzystało z 10 milionów filmów wideo YouTube w celu wyszukania głębokiej sieci uczenia się rozpoznawania twarzy kotów. stworzyć więcej danych treningowych z cienkiego powietrza, możemy zrewidować się bardziej żywotnie, prześledzić nasze istniejące dane Jest to nazywane workowaniem Niech ilustruje to przy użyciu modelu podstawowego desc W mojej nowej książce Używam 27 czynników, takich jak PE, PB, obrót aktywami itp. dla każdego magazynu Zauważ, że nazywam czynniki przekrojowe, tj. czynniki, które zależą od każdego zasobu, obciążenia czynnikiem zamiast czynników według konwencji Te obciążenia czynników są zbierane z kwartalnych sprawozdań finansowych spółek z sektora SP 500 i są dostępne z bazy danych Core Amerykańskich Funduszy Sharadar oraz droższych źródeł, takich jak Compustat Model współczynnika jest bardzo prosty, jest to tylko model wielu regresji liniowych z następnym kwartałem zapasów jako zmiennej zależnej od celu, a 27 czynników obciążeniowych jako niezależnych zmiennych predykcyjnych Szkolenie polega na znalezieniu współczynników regresji tych 27 predykatów Strategia handlowa oparta na modelu predykcyjnego czynnika jest równie prosta, jeśli przewidywany zwrot z następnego kwartału jest pozytywny, kup akcje i przytrzymaj za jedną czwartą vice versa za krótkie. Zauważ, że jest już krok podtrzymywany w utwardzaniu danych, a nie tr. y do zbudowania oddzielnego modelu z innym zestawem współczynników regresji dla każdego magazynu Ograniczamy model tak, że takie same współczynniki regresji mają zastosowanie do wszystkich zasobów Jeśli nie, dane szkoleniowe, których używamy od 200701-201112 będą miały tylko 1,260 wierszy, zamiast z 1,260 x 500 630 000 wierszy. Wynik tego podstawowego modelu handlowego nie jest tak źle, że ma CAGR na poziomie 14 7 i Sharpe w wysokości 1 8 w okresie próbnym 201701-201701 Uwaga: portfel niekoniecznie jest rynkiem lub dolarem neutralny W związku z tym powrót może być spowodowany długą stronniczą, cieszącą się tym, że rynek byków był w fazie testowej. Zainteresowani czytelnicy mogą z pewnością przetestować neutralną dla rynku wersję tej strategii zabezpieczonej SPY I wykreśloną krzywą kapitału poniżej. Następnie ponownie zmodyfikujemy dane losowo zbieranie N 630 000 punktów danych z wymianą, aby utworzyć nowy zestaw szkoleniowy torby i powtarzamy to K 100 razy w celu utworzenia worków K Dla każdej torby trenujemy nowy model regresji Na koniec przeciętnie możemy spodziewać się tych zwrotów K modele służące jako nasze oficjalne przewidywane zwroty To skutkuje marginalną poprawą CAGR do 15 1, bez zmiany współczynnika Sharpe. Teraz staramy się zmniejszyć zestaw predykcyjny Używamy metody zwanej losową podprzestrzenią Wyrywkowo wybieramy połowę oryginalnych predyktorów do wyszkolenia modelu i powtórzenia tego K 100 razy Po raz kolejny przeciętnie ponad przewidywane zwroty wszystkich tych modeli W połączeniu z pakowaniem, to prowadzi do dalszej marginalnej poprawy CAGR do 15 1, znowu przy niewielkiej zmianie stosunku Sharpe'a Ulepszenia z jednej z tych metod mogą nie wydawać się dotychczas duże, ale przynajmniej pokazują, że oryginalny model jest solidny w odniesieniu do randomizacji. Ale jest inna metoda zmniejszania liczby predykatorów nazywanych regresją krok po kroku Pomysł jest prosty wybierz jeden predyktor z oryginalnego zestawu na raz i dodaj go do modelu tylko wtedy, gdy BIC Bayesian Information Criterion obniża BIC jest zasadniczo negatywnym prawdopodobieństwem logowania danych szkoleniowych opartych na r model egresji, z terminem kary proporcjonalnym do liczby predyktorów Oznacza to, że jeśli dwa modele mają taki sam prawdopodobieństwo logiczne, że ten o większej liczbie parametrów będzie miał większy BIC, a tym samym karany Gdy osiągniemy minimum BIC, spróbujmy w celu usunięcia jednego predykatu z modelu na raz, aż do momentu, gdy BIC nie zmniejszy dalszego zastosowania do naszych podstawowych czynników obciążeniowych, osiągamy znaczną poprawę CAGR w stosunku do modelu bazowego 19 1 i 14 7 z tym samym Sharpe ratio. It jest również satysfakcjonujące, że model regresji krokowej wybrał tylko dwie zmienne z oryginału 27 Niech się zatapiają na chwilę tylko dwie zmienne stanowią całość mocy predykcyjnej kwartalnego raportu finansowego. Jakie są dwie zmienne - Odkrywam to w rozmowie z QuantCon 2017 w dniu 29 kwietnia. Będę moderować to warsztaty online dla mojego przyjaciela Nicka Kirka, który na podobnych wykładach przeprowadził podobny kurs w CQF w Londynie, by rozgłosić. techniki, takie jak te opisane powyżej, z innymi przykładami i ćwiczeniami w klasie Jak zwykle, nalepki i pułapki zostaną uwzględnione. Zostało napisane o strategii Zarobienia Drift strategii PEAD, na przykład mojej książce, ale mniej zostało napisane o strategiach ogłaszania wstępnych zmian, które zmieniły się niedawno z publikacją dwóch dokumentów Tak jak w przypadku programu PEAD, te strategie przed ogłoszeniem nie korzystają z rzeczywistych liczb zarobków, a nawet ich szacunków. Są one oparte wyłącznie na oczekiwanych terminach ogłoszeniowych lub rzeczywistych, a może niedawno ruch cenowy. Pierwszy z nich, autorstwa So i Wang z 2017 r., sugeruje różne proste, średnie strategie odwracania akcji amerykańskich, które wchodzą na pozycje na rynku blisko tuż przed oczekiwanym ogłoszeniem. Oto moja parafraza jednej z takich strategii.1 Załóżmy, że t jest oczekiwanym data ogłoszenia zarobków dla czasopisma w indeksie Russell 3000 2 Oblicz przedwstępny zwrot z dnia t-4 do t-2 licząc tylko dni handlowe 3 Odejmij ma rket indeksuje się w tym samym okresie zwrotu z pre-deklaracji powrotu, i zadzwonić do tego rynku zrekompensowane powrót PAR 4 Pick 18 zapasów z najlepszych PAR i skrócić je równe dolary na zamknięciu rynku t-1, zlikwidować na rynku zamknij t 1 Wybierz 18 akcji z najgorszą parą, i odwiedź przeciwdziałać wszelkim ekspozycjom netto z indeksem rynkowym ETF lub w przyszłości. I backtested tej strategii przy użyciu Wall Street Horizon WSH spodziewałem się dat zarobków, stosując je do akcji w indeks Russell 3000 i zabezpieczenie z IWV otrzymuję współczynnik CAGR równy 9 1 i współczynnik Sharpe'a 1 z 2011 r. 08 03-2017 09 30 Krzywa słupów jest wyświetlana poniżej. Należy zauważyć, że dane WSH zostały użyte zamiast Yahoo Finance, Compustat , a nawet dane o dochodach Thomson Reuters IBES, ponieważ tylko dane WSH są punktem w czasie WSH zdobył oczekiwaną datę zarobków na dzień przed ogłoszeniem, podobnie jak byśmy mieli na żywo, nie używaliśmy rzeczywistego data ogłoszenia zarejestrowana w większości innych d ata, ponieważ nie mogliśmy być pewni, czy firma zmieniła oczekiwaną datę ogłoszenia w tym samym dniu Prawdziwa data ogłoszenia może być znana dopiero z pewnością po jej fakcie, a zatem nie jest punktem w czasie Jeśli miałby zostać uruchomiony ten sam test zaplecza wykorzystujący historyczne dane z zysków Yahoo Finance, CAGR spadłby do 6 8, a wskaźnik Sharpe spadł do poziomu 0 8. Pojęcie, że firmy zmieniają oczekiwane daty ogłoszenia, wprowadzają nas do drugiej strategii stworzonej przez Ekaterinę Kramarenko zespołu ds. badań ilościowych firmy Deltix W swoim artykule Zautomatyzowana strategia transakcyjna z wykorzystaniem mechanizmów dat zarobkowych w Wall Street Horizon opisuje następującą strategię, która wyraźnie używa takich zmian jako sygnału handlowego1. Na rynku przed zamknięciem prognozy wyników oczekuje się pomiędzy obecnym zamknięciem a następnym dniem otwarte, oblicz deltaD, która jest ostatnią zmianą przewidywanej daty ogłoszenia nadchodzącego ogłoszenia, mierzonego w kalendarzu da ys deltaD 0, jeśli firma przeniosła daną datę później, a deltaD 0, jeśli firma przeniosła datę ogłoszenia wcześniej 2 Ponadto, na tym samym zbliżającym się rynku, obliczyć deltaU, czyli liczbę dni kalendarzowych od ostatniej zmiany przewidywanej daty ogłoszenia 3 Jeśli deltaD i deltaU 45, kupuj akcje na zamknięciu rynku i zlikwiduj następny dzień otwarty rynek Jeśli deltaD i deltaU 45, odwiedź. Intuicją tej strategii jest to, że jeśli firma przeniosła oczekiwaną datę ogłoszenia wcześniej , zwłaszcza jeśli tak się dzieje w pobliżu przewidywanej daty, co świadczy o dobrej nowinie i vice versa, Kramarenko ustaliła CAGR na poziomie 14 95 i współczynnik Sharpe'a wynoszący 2 08, stosując tę ​​strategię do zapasów SPX w 2006 r. 1 3 - 2017 9 2. W celu odtworzenia tego wyniku należy zadbać o to, aby alokacja kapitału opierała się na następującej formule, przy założeniu, że całkowita siła nabywcza to M, a liczba sygnałów handlowych na zamknięciu rynku wynosi n, następnie wielkość obrotu na czas to M 5 jeśli n 5 i jest M n jeśli n 5.I obserwował tę strategię od 2011 8 3-2017 9 30 na stałym Wszechświecie SPX w 2011 roku 7 5 i uzyskał współczynnik CAGR 17 6 ​​i Sharpe 0 6. Odzyskiwanie tego na Indeks Russell 3000 indeks zapasów dał lepsze wyniki, z CAGR 17 i Sharpe stosunek 1 9 Tu dostosować wielkość obrotu na zapas do M 30, jeśli n 30, a M n jeśli n 30, biorąc pod uwagę, że całkowita liczba akcji w Russell 3000 jest około 6 razy większy od SPX Krzywa słuszności jest wyświetlana poniżej. Zaskocznie, neutralna na rynku wersja tej strategii przy użyciu IWV w celu zabezpieczenia wszelkiej ekspozycji netto nie poprawia współczynnika Sharpe'a, ale znacznie przygnębia CAGR. Komentarz I dziękuję Michaelowi Rainesowi w Wall Street Horizon za dostarczenie historycznego punktu-w-czasie oczekiwanego zarobkowania danych data tego badania dalej, dziękuję Stuart Farr i Ekaterina Kramarenko w Deltix za dostarczenie mi egzemplarza ich pracy i wyjaśnił mi niuanse ich strategii. My nadchodzące warsztaty. January 14 i 21 Strategii Strategii Algorytmicznych. Ten kurs internetowy różni się od większości innych wariantów warsztatów oferowanych gdziekolwiek indziej Obejmuje badania wstępne strategii opcji w ciągu dnia i strategii opcji portfela. Napisałem w poprzednim artykule o tym, dlaczego powinniśmy sprawdzać wyniki nawet po zakończeniu dnia z codziennymi strategiami dane z notowań intraday Jeśli nie, wydajność takich strategii może być napompowana Oto inny świetny przykład, z którym ostatnio się natknąłem. Zastanów się, czy ETF USO i jego zły bliźniak, odwrotne futures naftowe ETF DNO W teorii, jeśli USO ma dzienny zwrot x, DNO będzie miało dzienny zwrot-x W praktyce, jeśli spisujemy dzienne zwroty DNO w porównaniu z USO od 2010 r. 9 27-2017 9 9, przy użyciu zwykłych skonsolidowanych danych na koniec dnia, które można znaleźć na Yahoo Finance lub innym vendor. we widzę, że chociaż nachylenie jest rzeczywiście -1 w standardowym błędzie 0 004, jest wiele dni z dużym odchyleniem od linii prostej Przedsiębiorca w nas od razu myśli arbi trage opportunities. Indeed, jeśli będziemy testować prostą średnią strategię rewersji na tej parze - po prostu kup równą kwotę USO i DNO, gdy suma ich dziennych zwrotów jest mniejsza niż 40 pb na zamknięciu rynku, trzymaj jeden dzień i vice versa - znajdziemy strategię o przyzwoitym współczynniku Sharpe'a równą 1, nawet po odjęciu 5 bb na stronę jako kosztów transakcji Oto krzywa kapitału własnego. Rozsądne, nie to jednak, jeśli sprawdzimy tę strategię ponownie przy danych BBO na rynku , uważając, aby odjąć połowę spreadu z ofertą na żądanie jako kosztu transakcji, znajdujemy tę krzywą kapitału. Widzimy, że problemem jest nie tylko to, że tracimy pieniądze na praktycznie każdym handlu, ale że rzadko wywoływano jakiś handel Dane EOD sugerują, że handel powinien zostać uruchomiony, 1-minutowa informacja BBO o barze mówi nam, że w rzeczywistości nie było odchylenia od średniej. By the way, zwroty powyżej zostały obliczone, zanim nawet potrącić koszty pożyczki od czasu do czasu zwarcia tych ETFs Oprocentowanie dla USO wynosi około 1 rocznie na Interactive Brokers, ale strom 5 6 dla DNO. Jeśli uważasz, że ten problem charakterystyczny dla USO i DNO, możesz spróbować TBT i UBT. Nieprzewidywalnie zweryfikowaliśmy złotą regułę rynków finansowych, dopuszcza się widoczne odchylenie od efektywnego rynku, gdy nikt nie może zarobić na arbitrażu. Uwaga: Według emitenta DNO tymczasowo zawieszono kreacje tego funduszu z 22 marca 2017 r. W oczekiwaniu na nowe dokumenty papierowe z SEC. Działanie to mogłoby stworzyć nietypowe lub nadmierne składki zwiększające cenę rynkową funduszu w stosunku do jej uczciwych wartość Zrealizowanie nie ma wpływu na handel z opcją sprawdzania iNAV w porównaniu do ceny Aby uzyskać wyjaśnienie dotyczące utworzenia jednostek ETF, przeczytaj mój artykuł Czego nie chcesz wiedzieć o ETF i ETN. Aktualizacja branżowa. niedawno zarejestrowany jako CTA i działa na rynku dla algorytmów handlowych, które każdy może wnieść. Opublikowali także opublikowany blog edukacyjny dla testów Pythona i Matlaba. Będę moderować dyskusję panelową na temat tego, jak fundusze mogą wykorzystać nietradycyjne źródła danych do inwestowania w inwestycje zwraca na Quant World Canada w Toronto w dniu 10 listopada 2017.Radujące warsztaty. Od 22 i 29 października, soboty, ilościowe strategie Momentum warsztaty online. Strategie na rzecz osób, które chcą skorzystać z wydarzeń związanych z ogonem, omówię podstawowe powody istnienia dynamiki na różnych rynkach, a także konkretne strategie pędu, które zajmują pozycje od kilku godzin do kilku dni. Starszy dyrektor w dużym banku napisał mi, że jeszcze raz podziękował za szkolenie Momentum Strategies w tym tygodniu To było bardzo korzystne, znalazłem Twoje wyjaśnienia dotyczące pojęcia bardzo jasne i dobrze rozwinięte przykłady Lubię rygorystyczne podejście, które podejmujesz w celu oceny strategii. Później, Ju ne 17, 2017. Każdy kocha handel lub inwestowanie w ETP ETP jest skrótem dla produktów giełdowych, w tym funduszy ETF i notowań giełdowych ETN wydają się proste, przejrzyste, łatwe do zrozumienia, ale jest kilka subtelności, które mogą nie wiedzieć o.1 Najbardziej popularnym ETN jest VXX, indeks zmienności ETF W przeciwieństwie do ETF, ETN jest w rzeczywistości niezabezpieczonym obligacj emitowanym przez emitenta Oznacza to, że cena ETN może nie tylko zależać od aktywów bazowych lub indeks Może to potencjalnie zależeć od wiarygodności kredytowej emitenta Teraz VXX jest wydawany przez Barclays Można pomyśleć, że Barclays jest dużym bankiem Too Big To Fail i może być słuszny Niemniej nikt nie obiecuje, że jego ocena kredytowa nigdy nie będzie obniżony poziom Handel przyszłością VX nie ma tego problemu.2 Emitent ETP, wraz z autoryzowanymi uczestnikami, twórcy rynku, którzy mogą poprosić emitenta o wydanie większej liczby akcji ETP lub umorzenia tych akcji w odniesieniu do aktywów bazowych lub ca sh, mają utrzymać całkowitą wartość rynkową akcji ETP ściśle śledząc NAV aktywów bazowych. Jednakże nie było znaczących okoliczności, gdy emitent celowo tego nie zrobił, co spowodowało duże straty dla niektórych inwestorów. Co się wtedy dzieje, gdy emitent z TVIX, ulepszona ETN, która śledzi 2 x dzienne zwroty z VXX, tymczasowo przestała tworzyć nowe akcje TVIX w dniu 22 lutego 2017 r. zobacz Ten emitent to Credit Suisse, który mógłby stwierdzić, że koszty transakcji ponowne zrównowaŜenie tej wysoce niestabilnej ETN były stając się zbyt wysoka Z powodu tej przerwy, TVIX tymczasowo przekształciła się w fundusz zamknięty, a jego NAV znacznie się różni od wartości rynkowej TVIX sprzedawała się z premią w wysokości 90 w stosunku do indeksu bazowego Innymi słowy, inwestorzy kupujący TVIX w rynek akcji przed końcem marca zapłacił 90 dolarów więcej, niż gdyby mieli możliwość zakupu indeksu VIX zamiast tego, zaraz po tym, Credit Suisse ogłosił, że wznowi produkcję telewizora Akcje IX Cena rynkowa TVIX natychmiast spadła do wartości NAV na akcję, powodując ogromne straty dla inwestorów, którzy zakupili tuż przed wznowieniem. Można zaznajomić się z faktem, że finansowanie ETF powinno odbywać się tylko raz dziennie indeks bazowy, a nie jego długoterminowy powrót Ale może być mniej zaznajomiony z faktem, że nie ma też śledzić razy zwrot indeksu w tym indeksie, choć w większości razy to rzeczywiście robi, dzięki wielu arbitrażu. podczas gdy w czerwcu 2010 r. nastąpiło spadek cen, gdy rynek upadł na dół. Jako inwestorzy ETF inwestorzy uważali, że mają podwyższyć cenę i działać jako zabezpieczenie przed spadkami na rynku. Na przykład niniejszy list do SEC zwrócił uwagę, że DOG, odwrotny ETF, który śledzi indeks -1x Dow 30, spadł o ponad 60 od jego wartości na początku 2 godz. 40 ET ET flash Crash To dlatego, że wielu producentów rynku i w tym także autoryzowanych uczestników rynku dla psów, którzy w tamtym czasie robili zakupy. Ale równie ważnym zagadnieniem jest fakt, że pod koniec dnia handlowego DOG zwrócił 3 2, prawie dokładnie -1x z powrotem DIA ETF, który śledzi Dow 30 Więc działał tak, jak reklamowano Powiedzmy się, że nie powinniśmy używać odwrotnych ETF w celach zabezpieczających w celach dziennych ani długoterminowych.4 NAV nie NAV na akcję ETF nie musi się zmieniać w tym samym stopniu co wartość rynkowa jednostki aktywów na przykład ten sam komentarz komentarza powyżej napisałem, że GLD, złoty ETF, spadł o 24 w okresie od 1 marca do 31 grudnia 2017 r., śledząc ten sam spadek ceny złota na 24 miejscu Jednak jego wartość spadkowa spadła o 52. Dlaczego autoryzowani uczestnicy wykupił wiele akcji GLD, powodując spadek liczby akcji GLD z 416 milionów do 266 milionów Czy to jest problem? Wcale nie jest to inwestor w tym ETF tylko dba o to, że doświadczyła takiego samego zysku, jak złota na miejscu, a nie jak wiele aktywów ETF odbył się aut W tym liście komentarza dziwnie napisano, że Inwestorzy, którzy chcą uczestniczyć w rynku złota, nie kupili GLD, gdyby wiedzieli, że spadek cen złota może doprowadzić do dwukrotnie większego spadku poziomu aktywów w przypadku GLD, co moim zdaniem jest nonsensem. Aktualizacja branży Alex Boykov opracował skrzynkę narzędziową WFAToolbox Walk-Forward Analysis Toolkit dla MATLAB, która automatyzuje proces korzystania z ruchomych okien w celu optymalizacji parametrów i wprowadzania transakcji tylko w okresie poza próbą. Ponadto opracował samodzielną aplikację firmy MATLAB, która pozwala każdemu użytkownikowi posiadać MATLAB lub nie przesyłać cudzysłowów w formacie csv z Google Finance w celu dalszego importu do innych programów i do pracy w programie Excel Możesz go pobrać tutaj. Automatyczne techniki uczenia maszyn są najbardziej użyteczne, gdy ktoś daje nam nowe, techniczne lub podstawowe wskaźniki, a my nie ma jeszcze wykształcenia intuicji, jak ich używać techniki AI mogą sugerować sposoby włączenia ich do strategii handlowej i przyspieszyć unde rendering tych wskaźników Oczywiście czasami te techniki mogą sugerować nieoczekiwane strategie na znanych rynkach. Oczywiście omówię podstawowe techniki AI przydatne dla przedsiębiorcy, ze szczególnym uwzględnieniem wielu sposobów uniknięcia nadmiernego przecenienia. Wszyscy wiedzą, że zmienność zależy od częstotliwości pomiaru odchylenie standardowe 5-minutowych zwrotów różni się od przychodów dziennych. Dokładnie, jeśli z jest ceną dzienną, to zmienność, pobierana próbkami w odstępach czasu, wynosi. gdzie Var oznacza zmianę w wielu próbnych próbach. Jeśli ceny naprawdę postępuj zgodnie z geometrycznym losowym chodem, a następnie z Var Var zt - z t-, a zmienność po prostu skale z pierwiastkiem kwadratowym interwału pobierania próbek Dlatego właśnie, jeśli mierzymy dzienne zyski, musimy pomnożyć dzienną zmienność o 252 w celu uzyskania rocznej że ceny nie są zgodne z geometrycznym losowym krokiem Jeśli ceny są średnio zwracane, okaże się, że nie oddalają się od ich początkowej wartości tak szybko, jak przypadkowy chód Jeśli ceny są tendencyjne, wędrują daleko szybciej Ogólnie rzecz biorąc, możemy pisać, gdzie H nazywa się wykładnikiem Hursta i jest równy 0 5 dla prawdziwego geometrycznego losowego chodu, ale będzie mniejszy od 0 5 dla średniej zwracając ceny i wyższe niż 0 5 w przypadku cen trenujących. Jeśli roczna różnica lotnicza serii średnich zwrotów będzie miała niższą roczną zmienność niż geometryczny losowy spacer, nawet jeśli obie mają dokładnie taką samą lotność mierzone w, powiedzmy, 5-minutowe bary Przeciwne jest prawdziwe dla trendów cenowych serii Na przykład, jeśli spróbujemy tego na AUDCAD, oczywiście znaczy-cofania serii czasów, otrzymamy H 0 43. Wszystkie powyższe są dobrze - znany wielu handlowcom i jest w rzeczywistości omawiany w mojej książce Ale co jest bardziej interesujące jest to, że sam wykładnik Hurst może się zmienić w pewnym momencie, a zmiana ta czasami wskazuje na przesunięcie z przeciętnego odwrotu do reżimu pędu lub na odwrót Aby to zobaczyć, niech zmienność wykresu lub bardziej wygodnie, wariancja w funkcji To nazywa się często strukturą czasową zrealizowanej zmienności. Zacznij od znanego SPY możemy obliczyć zwroty intraday za pomocą midprices od 1 minuty do 2 10 minut.17 godz. i wydrukować dziennik Var z logiem Dopasowanie, pokazane poniżej, jest doskonały Kliknij na rysunku, aby powiększyć Stok, podzielony przez 2, jest wykładnikiem Hursta, który okazuje się być 0 494 0 003, co jest bardzo niewielką średnią zwrotu, ale jeśli zrobimy to samo dla codziennych zwrotów SPY, w odstępach czasowych 1 dnia do 2 8 256 dni, stwierdziliśmy, że H wynosi teraz 0 469 0 007, co znacząco oznacza odwrócenie. Skumulowanie oznacza strategie rewersji u SPY powinno działać lepiej w ciągu dnia niż w ciągu dnia. Możemy przeprowadzić tę samą analizę dla USO WTI futures ropy naftowej ETF W intraday H jest 0 515 0 001, wskazując na istotne zachowanie tendencji Dzisiejsze H jest 0 56 0 02, jeszcze bardziej znaczące trendy Strategia So momentum powinny działać na futures ropy naftowej w dowolnym rozsądnym skalę czasu. Let s kolei teraz do GLD, złoty ETF Intraday H 0 505 0 002, co jest nieco tendencyjne Ale codziennie H 0 469 0 007 znacząco oznacza odwrócenie strategii Momentum na złoto może działać w ciągu dnia, ale średnie strategie odwracania z pewnością działają lepiej przez wiele dni Gdzie nastąpi przejście Możemy zbadać strukturę terminów ściśle. widać, że w ciągu około 16-32 dni wahania odejdą od prostej wyprowadzonej z częstotliwości intraday To gdzie powinniśmy przełączyć się z momentum na średnie strategie odwrotne. Jedna strona notatki interesującej, gdy obliczymy wariancję zwrotu w okresach, które wykraczają poza dwa dni obrotu i sporządzenia ich w funkcji dziennika powinny obejmować godziny, w których rynek był zamknięty Okazuje się, że odpowiedź brzmi tak, ale nie do końca W celu przedstawienia wykresu powyżej, gdzie dzienne wariancje początkowo spadają na tę samą linię, co w ciągu dnia, musimy liczyć 1 dzień roboczy jako równowartość 10 godzin handlowych Not 6 5 dla rynków papierów wartościowych w USA ETF, a nie 24 Dokładna liczba e oczywiście w różnych wersjach różnią się w poszczególnych kwartałach. Omówiono nowe bazy danych intranetowych w Quandl i Kerf. Inicjatywa Euan Sinclair rozpoczęła nowe forum Posiada kilka bardzo aktywnych i pogłębionych dyskusji nad wieloma tematami dotyczącymi handlu i inwestowania. Prof Matthew Lyle z Kellogg School of Management opublikował nowy artykuł, który odnosi się do podstaw ryzyka premia o ryzyko wahań. Jest wiele bardziej oznacza strategie odwrotne niż tylko handel parami Dowiedz się, jak rozwijać się w obecnym środowisku o niskim stopniu niestabilności sprzyjającym temu typowi strategii. Zmniejszalność depozytów jest bardzo starym tematem Każdy student finansowy został nauczony używać modelu GARCH do tego, ale jak najbardziej rzeczy, których nauczyliśmy się w szkole, niekoniecznie oczekujemy, że będą przydatne w praktyce lub aby pracować dobrze poza próbą Kiedy byłeś ostatni raz potrzebujesz użyć rachunku w swojej pracy Ale z ciekawości zrobiłem szybkie badanie jego mocy w przewidywaniu zmienności dziennych dochodów najbliższych blisko SPI oszacowałem parametry modelu GARCH w odniesieniu do danych szkoleniowych od 21 grudnia 2005 r. do 5 grudnia 2011 r. przy użyciu zestawu narzędziowego Matlab s Econometric Toolbox, i przetestował, jak często oznakę przewidywanej 1-dniowej zmiany w zmienności zgadza się z rzeczywistością na zestawie testowym od 6 grudnia 2011 r. do 25 listopada 2017 r. Jednodniowa zmiana wykonanej zmienności jest definiowana jako zmiana wartości bezwzględnej 1-dniowy zwrot Przyjemna niespodzianka, że ​​porozumienie wynosi 58 dni. Gdyby była to dokładność do przewidywania znaku SPY, powinniśmy przygotować się do przejścia na emeryturę. Zmienność jest łatwiejsza do przewidzenia niż podpisane zwroty, jak każdy student finansów ale jaka dobra jest dobrą predykcją zmienności Czy byłoby to przydatne dla podmiotów oferujących opcje, którzy mogą handlować implikowanymi zmiennością zamiast zwrotami kierunkowymi Odpowiedź brzmi tak, zrealizowana prognoza zmienności jest użyteczna dla przewidywanej zmienności, ale nie w taki sposób, w jaki spodziewałby się. Jeśli GARCH mówi nam, że jutro rośnie realna zmienność, większość z nas instynktownie wyjdzie i kupi sobie jakieś opcje, tj. robably go buy some VXX Ale to byłoby straszne pomyłka Pamiętaj, że zmienność, którą przewidziliśmy, jest bezrefleksyjną zwrotem przewidywania zwiększonej zmienności może oznaczać bardzo uparty dzień jutro Poważny pozytywny zwrot w SPY zwykle towarzyszy stromemu spadkowi VXX In innymi słowami, wzrostem zrealizowanej zmienności towarzyszy zwykle spadek implikowanej zmienności w tym przypadku. Ale to, co jest naprawdę dziwne, polega na tym, że ta antykorelacja pomiędzy zmianą zrealizowanej zmienności a zmianą zmienności implikowanej również ma miejsce, gdy zwrot jest ujemny 57 dni z ujemnymi zyskami Bardzo negatywny zwrot w SPY jest zazwyczaj towarzyszy zwiększeniu implikowanej zmienności lub VXX, indukując dodatnią korelację. Przeciętnie wzrost realnej zmienności wynikającej z negatywnych zwrotów towarzyszy jednak spadkowi domniemaną zmienność. Najważniejsze jest to, że jeśli przewidujesz, że zmienność SPY wzrośnie jutro, powinieneś raczej krótko VXX. właśnie uruchomił system konkurencji z gwarantowanymi inwestycjami o wartości 2 25M dla najlepszych trzech systemów handlowych Quantiacs pomaga Quantsom inwestować w ich algorytmy handlowe i pomaga inwestorom znaleźć właściwy system handlu. Nowa książka o nazwie Momo Traders - porady, sztuczki i strategie z Dziesięciu najlepszych handlowców oferuje rozległe wywiady z dziesięcioma najlepszymi przedsiębiorcami z całego świata i firmami zajmującymi się huśtawkami, którzy znajdą zasoby, które przenoszą się i wykorzystują ten moment. Kolejna książka o nazwie Algorithmic and High-Frequency Trading z 3 matematykami finansów opisuje zaawansowane narzędzia matematyczne, które są stosowane do wysokich frequency trading and optimal execution Yes, calculus is required here. My Upcoming Workshop. January 27-28 Algorithmic Options Strategies. This is a new online course that is different from most other options workshops offered elsewhere It will cover how one can backtest intraday option strategies and portfolio option strategies. March 7-11 Statistical Arbitrage, Quantitative Momentu m, and Artificial Intelligence for Traders. These courses are highly intensive training sessions held in London for a full week I typically need to walk for an hour along the Thames to rejuvenate after each day s class. The AI course is new, and to my amazement, some of the improved techniques actually work. My Upcoming Talk. I will be speaking at QuantCon 2017 on April 9 in New York The topic will be The Peculiarities of Volatility I pointed out one peculiarity above, but there are others. QTS Partners, L P has a net return of 1 56 in October YTD 11 50 Details available to Qualified Eligible Persons as defined in CFTC Rule 4 7.By Lukasz Wojtow Mechanical traders never stop researching for the next market edge Not only to get better results but also to have more than one system The best trading results can be achieved with multiple non-correlated systems traded simultaneously Unfortunately, most traders use similar market inefficiency some traders specialize in trend following, some in mean reversion and so on That s because learning to exploit one kind of edge is hard enough, mastering all of them impossible It would be beneficial to have a software that creates many non-related systems. Recently I released Genotick - an open source software that can create and manage a group of trading systems At the Genotick s core lies an epiphany if it s possible to create any software with just a handful of assembler instructions, it should be possible to create any trading systems with a handful of similarly simple instructions These simple and meaningless-on-its-own instructions become extremely powerful when combined together Right instructions in the right order can create any type of mechanical system trend following, mean reverting or even based on fundamental data. The driving engine behind Genotick s power is a genetic algorithm Current implementation is quite basic, but with some extra quirks For example, if any of the systems is really bad it stays in the population but its predictions are reversed Another trick is used to help recognize biased trading systems a system can be removed if it doesn t give mirrored prediction on mirrored data So for example, position on GBP USD must be opposite to the one on USD GBP Genotick also supports optional elitism where the best systems always stay in the population, while others are retired due to old age , protection for new systems to avoid removing systems that didn t yet have a chance to prove themselves and inheriting initial system s weight from parents These options give users plenty of room for experimentation. When Genotick is run for the first time - there are no systems They are created at the start using randomly chosen instructions Then, a genetic algorithm takes over each system is executed to check its prediction on historical data Systems that predicted correctly gain weight for future predictions, systems that predicted incorrectly lose weight Gradually, day after day, population of systems grows Bad systems are removed and good systems breed Prediction for each day is calculated by adding predictions of all systems available at the time Genotick doesn t iterate over the same historical data more than once training process looks exactly as if it was executed in real life one day at a time In fact, there is no separate training phase, program learns a little bit as each day passes by. Interestingly, Genotick doesn t check for rationale behind created systems As each system is created out of random instructions, it s possible and actually very likely that some systems use ridiculous logic For example, it s possible that a system will give a Buy signal if Volume was positive 42 days ago Another system may want to go short each time the third digit in yesterday s High is the same as second digit in today s Open Of course, such systems would never survive in real world and also they wouldn t survive for long in Genotick s population Because each system s initial weight is zero, they nev er gain any significant weight and therefore don t spoil cumulative prediction given by the program It may seem a little silly to allow such systems in the first place, but it enables Genotick to test algorithms that are free from traders believes, misguided opinions and personal limitations The sad fact is, the market doesn t care about what system you use and how much sweat and tears you put into it Market is going to do what it wants to do no questions asked, not taking prisoners Market doesn t even care if you use any sort of intelligence, artificial or not And so, the only rationale behind every trading system should be very simple Does it work Nothing more, nothing less This is the only metric Genotick uses to gauge systems. Each program s run will be a little bit different Equity chart below shows one possible performance Years shown are 2007 until 2017 with actual training starting in 2000 There is nothing special about year 2007, remember Genotick learns as it goes along Howeve r, I felt it s important to look how it performed during financial crisis Markets traded were. USD CHF, USD JPY, 10 Year US Bond Yield, SPX, EUR USD, GBP USD and Gold. In some cases, I tested the system on a market index such as SPX instead of an instrument that tracks the index such as SPY, but the difference should be minor All markets were mirrored to allow removing biased systems Some vital numbers. CAGR 9 88 Maxim drawdown -21 6 Longest drawdown 287 trading days Profitable days 53 3 CALMAR ratio 0 644 Sharpe ratio 1 06 Mean annual gain 24 1 Losing year 2017 -12. Click the cumulative returns in chart below to enlarge. Cumulative Returns since 2007.These numbers represent only directional edge offered by the software There were no stop-losses, no leverage and no position sizing, which could greatly improve real life results The performance assumes that at the end of each day, the positions are rebalanced so that each instrument starts with equal dollar value I e this is a constant rebalanced portfolio. Artificial Intelligence is a hot topic Self driving cars that drive better than an average human and chess algorithms that beat an average player are facts The difference is that using AI for trading is perfectly legal and opponents may never know Unlike chess and driving, there is a lot of randomness in financial markets and it may take us longer to notice when AI starts winning Best hedge funds can be still run by humans but if any trading method is really superior, AI will figure it out as well. At the moment Genotick is more of a proof-of-concept rather than production-ready. It is very limited in usability, it doesn t forgive mistakes and it s best to ask before using it for real trading You will need Java 7 to run it It s tested on both Linux and Windows 10 Example historical data is included Any questions or comments are welcomed. I have been a big fan of options trader and author Euan Sinclair for a long time I have cited his highly readable and influential book Option Trading in my own work, and it is always within easy reach from my desk His more recent book Volatility Trading is another must-read I ran into him at the Chicago Trading Show a few months ago where he was a panelist on volatility trading, and he graciously agreed to be interviewed by me. What is your educational background, and how did you start your trading career. I got a Ph D in theoretical physics, studying the transition from quantum to classical mechanics I always had intended to become a professor but the idea became less appealing once I saw what they d id all day At this time Nick Leeson was making news by blowing up Barings Bank and I thought I could do that I mean trade derivatives not blowing up a bank although I could probably manage that as well. Do you recommend a new graduate with a similar educational background as yours to pursue finance or trading as a career today. I don t think I would for a few reasons. The world of derivatives and trading in general is now so much more visible than it was and there are now far better ways to prepare When I started, physics Ph D s were hired only because they were smart and numerate and could pick things up on their own My first trading firm had no training program You just had to figure stuff out on your own Now there are many good MFE courses or you could do a financial economics Ph D. Further, it would very much depend on exactly what kind of physics had been studied I did a lot of classical mechanics which is really geometry This kind of pure theory isn t nearly as useful as a background heavy with stats or simulation. I think I could still make the transition, but it is no longer close to the ideal background. You have been a well-known options trader with a long track record what do you think is the biggest obstacle to success for a retail options trader. Trading costs Most option trading ideas are still built on the Black-Scholes-Merton framework and the idea of dynamic hedging albeit heavily modified Most pro firms have stat arb like execution methods to reduce the effective bid-ask they pay in the underlying They also pay practically no ticket charges and probably get rebates Even then, their average profit per option trade is very small and has been steadily decreasing. Further, a lot of positional option trading relies on a large universe of possible trades to consider This means a trader needs good scanning software to find trades, and a decent risk system because she will tend to have hundreds of positions on at one time This is all expensive as well. Retail trade rs can t play this game at all They have to look for situations that require little or no rebalancing and that can be limited to a much smaller universe I would recommend the VIX complex or equity earnings events. As an options trader, do you tend to short or long volatility. I am short about 95 of the time, but about 35 of my profits come from the long trades. Do you find it possible to fully automate options trading in the same way as that stocks, futures, and FX trading have been automated. I see no reason why not. You have recently started a new website called Can you tell us about it What prompted the transition of your focus from options to stocks. FactorWave is a set of stock and portfolio tools that do analysis in terms of factors such as value, size, quality and momentum There is a lot of research by both academics and investors that shows that these and other factors can give market beating returns and lower volatility. I ve been interested in stocks for a long time Most of my optio n experience has been with stock options and some of my best research was on how these factors affected volatility trading equity markets are a great place to build wealth over the long term They are a far more suitable vehicle for retirement planning than options. I actually think the distinction between trading and investing is fairly meaningless The only difference seems to be the time scale and this is very dependent on the person involved as well, with long-term meaning anything form months to inter-generational All I ve ever done as a trader is to look for meaningful edges and I found a lot of these in options But I ve never found anything as persistent as the stock factors There is over a hundred years of statistical evidence, studies in many countries and economic and behavioral reasons for their existence They present some of the best edges I have ever found That should be appealing to any trader or investor. Thank you These are really valuable insights. Epchan Forex Exchange. The authors are irreproachable for their use of high quality price data provided by CRSP and monthly fund NAV data from Bloomberg for their backtest Indeed, here is the cumulative returns chart from my own backtest click to enlarge However, I also know that there is one detail that many traders and academic researchers neglect when they backtest daily strategies for stocks, ETFs, or CEFs Epchan Forex Exchange Forex Che Le Influenze Di Tasso Di Cambio A San Marino Economia CHAPTER 5 Mean Reversion of Currencies and Futures 107 Business Wiley and a popular financial blogger at They often use the consolidated closing price as the execution price, instead of the official also called auction or primary closing price However, what is lesser known is how perfectly accurate capture of historical prices, if done in a sub-optimal way, can still lead to dangerously inflated backtest results Transaction costs are ignored, but shouldn t be significant for a monthly rebalance strategy. CEF Premum Revers ion Patro et al published a paper on trading the mean reversion of closed-end funds CEF premium Based on rational analysis, the market value of a CEF should be the same as the net asset value NAV of its holdings Epchan Forex Exchange marketcetera back testing trading strategies RE Quantitative and Algorithmic Trading What Can Quant Traders Learn from Puzzle for someone coming from a background in equities or forex The idea is, simply, that one can improve one s trading performance through the David Stockman s Contra Corner EP Chan Quantitative Trading Quant On the other hand, the price that most free data service such as Yahoo Finance provides is the consolidated price, which is merely that of the last transaction received by the Securities Information Processor SIP from any one of these market centers on or before 4pm ET CHAPTER 5 Mean Reversion of Currencies and Futures 107 Business Wiley and a popular financial blogger at So I was quite confident that I can reproduce their results w ith the same data from CRSP, and with historical NAV data from Compustat instead. To understand the difference, one has to remember that the US stock market is a network of over 60 market centers see the teaching notes of Prof Epchan Forex Exchange There is no reason to believe that one s order will be routed to that particular market center and was executed at that price at Technique Forex Eur Usd RE Quantitative and Algorithmic Trading What Can Quant Traders Learn from A natural way to execute this CEF strategy is to send a market-on-close MOC or limit-on-close LOC order near the close, since this is the way we can participate in the closing auction and avoid paying the bid-ask spread Futures Trading System CHAPTER 5 Mean Reversion of Currencies and Futures 107 Business Wiley and a popular financial blogger at Such orders will be routed to the primary exchange for each stock, ETF, or CEF, and the price it is filled at will be the official auction primary price at that exchange. I will illustrate this with three simple strategies Based on rational analysis, the market value of a CEF should be the same as the net asset value NAV of its holdings Epchan Forex Exchange Technical Assessment In Binary Choices Trading So the strategy to exploit any differences is both reasonable and simple rank all the CEF s by their difference premium between market value and NAV, and short the quintile with the highest premium and buy the quintile with the lowest maybe negative premium You can try this on a daily basis too, since Bloomberg provides daily NAV data The Sharpe ratio of this strategy from 1998-2011 is 1 5 Epchan Forex Exchange Joel Hasbrouck for an excellent review of the US stock market structure He maintains a popular blog Quantitative Trading at epchan Prior to iRageCapital, Gaurav worked with Axis Bank as a Forex-Interest Rates A natural way to execute this CEF strategy is to send a market-on-close MOC or limit-on-close LOC order near the close, since this is the way we c an participate in the closing auction and avoid paying the bid-ask spread. A correct backtest of a trading strategy requires accurate historical data Historical data that is full of errors will generate fictitious profits for mean-reverting strategies, since noise in prices is mean-reverting Epchan Forex Exchange Unfortunately, the CEF strategy was tested on this consolidated How To Manage Risk In Binary Options Trading The exact price at which one s order will be executed is highly dependent on the exact market center to which it has been routed Global Forex Exchange Market So I decide to backtest it again with the official closing price. Epchan Forexworld. Of course, if you are an individual trader with fewer than a hundred positions, preservation of capital becomes a lot more important, and so does stop loss I certainly think that applies to trend-following strategies Epchan Forexworld Mines And Money Uk 2017-13 How to play forex trading Ema trading system afl Bd forex forum Whenever y ou incur a big loss when you have a trend-following position, it ususally means that the latest entry signal is opposite to your original entry signal In part 3 we ve discussed the ideal development process of a model-based system, and consequently we ll conclude the series with developing a data-mining system One of my former bosses didn t believe in stop loss his argument is that the market does not care about your personal entry price, so your stop price may be somebody else s entry point Since he is running a portfolio with hundreds of positions, he doesn t regard preserving capital in just one or a few specific positions to be important. For our short-term trading example we ll use a deep learning algorithm, a stacked autoencoder, but it will work the same way with other machine learning algorithms With today s software tools, only about 20 lines of code are needed for a machine learning strategy Epchan Forexworld Forex Stock Market Hours Epchan forexworld Forex trading platforms s ingapore pools Astolfo sulla luna metaforex Oanda forex history The Journey of My Gold Trading Pengertian Nilai Tukar How to be a profitable short-term trader in a high frequency world w Dennis Dick EP 076 EP 052 Ernie Chan How to use leverage in Forex markets for your As a concrete example, I will apply this model to the commodity ETF spreads I discussed before that I believe are mean-reverting XLE-CL, GDX-GLD, EEM-IGE, and EWC-IGE How to play forex trading Ema trading system afl Bd forex forum Even if you are highly diversified and preservation of capital in specific positions is not important, are there situations where stop loss is rational. In this case, better admit your mistake, close your position, and maybe even enter into the opposite side Epchan Forexworld It is a simple model that says the next change in the spread is opposite in sign to the deviation of the spread from its long-term mean, with a magnitude that is proportional to the Forex Brokers Epchan forexworld Forex tra ding platforms singapore pools Astolfo sulla luna metaforex Oanda forex history The Journey of My Gold Trading Pengertian Nilai Tukar Here I propose a stop loss criterion that looks at another dimension time Convertisseur De Devises Taux Burkina Faso How to play forex trading Ema trading system afl Bd forex forum The simplest model one can apply to a mean-reverting process is the Ornstein-Uhlenbeck formula. The principles of data mining and machine learning have been the topic of part 4 With today s software tools, only about 20 lines of code are needed for a machine learning strategy Epchan Forexworld Market Valutakurser Forex Sverige I am a big fan of setting stop loss, but there are certainly myriad views on this Epchan Forexworld Sometimes I wish our politicians think this way On the other hand, if you employ a mean-reverting strategy, and instead of reverting, the market sticks to its original direction and causes you to lose money, does it mean you are wrong Indeed, many traders i n this case will double up their position, since the latest entry signal in this case is in the same direction as the original one Uk The Register Sci Tech News for the World Finance Yahoo Forex Forex Trading hedge fund sharpe ratio typical ads Here I propose a stop loss criterion that looks at another dimension time. It s time for the 5th and final part of the Build Better Strategies series Epchan Forexworld In our case, this proportionality constant can be estimated from a linear regression of the daily change of the spread versus the spread minute binary options strategy This raises a question though if incurring a big loss is not a good enough reason to surrender to the market, how would you ever decide if your mean-reverting model is wrong March Boursier Nouvelles Maurice Most importantly for us, if we solve this equation, we will find that the deviation from the mean exhibits an exponential decay towards zero, with the half-life of the decay equals ln 2.Trading Strategy Buy on Gap EPChan. This post is going to investigate a strategy called Buy on Gap that was discussed by E P Chan in his blog post the life and death of a strategy The strategy is a mean reverting strategy that looks to buy the weakest stocks in the S P 500 at the open and liquidate the positions at the close The performance of the strategy is seen in the image below, Annualized Sharpe Ratio Rf 0 2 129124.From the post two trading criterion were mentioned. Buy the 100 stocks out of the S P 500 constituents that have the lowest previous days lows to the current days opening price. Provided that the above return is less than the 1 times the 90day standard deviation of Close to Close returns. The criterion are fairly specific however it is important to write flexible code where it is easy to change the main model parameters, below is a list of variable names that specify the parameters in the R script. nStocksBuy How many stocks to buy. stdLookback How many days to look back for the standard deviation calculation. stdMultiple Number to multiply the standard deviation by was 1 in criterion 2 , the larger this variable the more stocks that will satisfy criterion 2.The code is split into 5 distinct sections. Section 1 Loop through all the stocks loaded from the data file, for each stock calculate the previous day close to current days open lowOpenRet Calculate the Close Close return and calculate the standard deviation stdClClRet Also calculate the Open to Close return for every day dayClOpRet , if we decide to trade this day this would be the return of the strategy for the day. Section 2 This section combines columns from each of the individual stock data frames into large matrices that cover all the stocks retMat contains the lowOpenRet for each stock stdMat contains the stdClClRet for all stocks, dayretMat contains the dayClOpRet for all stocks. Essentially instead of having lots of variables, we combine them into a big matrix. Section 3 This will check if matrices in section 2 match the trade entry criterion This section produces two matrices conditionOne and conditionTwo The matrices contain a 1 for a passed entry criterion and a 0 for a failed entry criterion. Section 4 This multiples the conditionOne with conditionTwo to give conditionsMet, since those matricies are binary multiplying them together identifies the regions where both conditions passed 1 1 1 ie a pass This means enter a trade. conditionsMet is then used as a mask, it has 1 s when a trade should occur and 0 s when no trade should happen So multiplying this with dayClOpRet gives us the Open to Close daily returns for all days and stocks that a trade occurred on. The script assumes capital is split equally between all the stocks that are bought at the open, if less than 100 stocks meet the entry criteria then it is acceptable to buy less. Section 5 This section does simple performance analytics and plots the equity curve against the S P 500 index. Onto the code note the datafile is generated in Stock Data Do wnload Saving R. Possible Future Modifications. Add shorting the strongest stocks so that the strategy is market neutral. Vary how many stocks to hold. Vary the input variables discussed above. Try a different asset class, does this work for forex.4 thoughts on Trading Strategy Buy on Gap EPChan. In EPChans blog he talks about this strategy collapsing, the above code must be slightly different to his implementation since the performance still looks OK post 2008.Another plausible explanation might be survival bias, the list of S P constituents is from 2011 however EPChan went live in 2007 where the constituents are different For example we know that Lehman Brothers folded in this time but this isn t back tested. Great analysis This data has survivorship bias, but only back to 2005, I wonder how much that would really change the results. Hi GekkoQuant, It s really weird that your results are different of those of Chan s I commented out the line when you add the average to the standard deviation and the results don t change much. Then, I applied the same strategy to Bovespa BVSP stocks since I live in Brazil and work with that market It should yield similar results in comparison with S P, since this strategy exploits a particular inefficiency in the opening auction price of equities Chan s words. We don t have as many stocks that are conveniently liquid to safely trade, so I tested a maximum of 10 and 20 stocks being held during the day For the period of Jan 2007 up to today, I got a cumulative return of 7 7 and 4 6, respectively. Hi GekkoQuant I tried ur strategy for few bucket of stocks, it exhibits good performance But I got a bit confused while trying in the short side shorting the strongest stocks so that the strategy is market neutral Can you please detail a bit about strongest stocks Did you mean stocks having lowest previous days Hi to the current days Op, and the return is more than the 1 times the 90day standard deviation of Cl-Cl returns. Leave a Reply Cancel reply.