Trading Strategie Gemiddelde

MarketSci se gemiddelde-Reversion VIX Trading Strategie Dit is 'n toets van 'n strategie van MarketSci wat gebruik maak bewegende gemiddelde CROSSOVER om VIX ETPs handel soos XIV en VXX. Anders as die meeste van die strategieë wat ons dek op ons blog, hierdie strategie is van die gemiddelde-terugkeer verskeidenheid. Soos die RSI (2) strategie wat ons voorheen bedek is, is dit gebaseer op gaan lank vol wanneer die VIX is oorverkoop, en kort wanneer die VIX is oorgekoop. Strategie resultate handel XIV en VXX uit 07/2004 volg. Lees meer oor toets aannames. of hulp na aanleiding van hierdie strategie te kry. Die strategie is bedoel as 'n filter om 'n bestaande langer termyn strategie (weer, soos die RSI (2) strategie wat ons voorheen gedek). Dit is omdat, terwyl die VIX-indeks self voorspelbaar is bedoel-terugzet, VIX termynmark en ETPs (a) handel uit baie van hierdie gemiddelde-terugkeer, en (b) in te voer ander unieke faktore soos wisselvalligheid premie risiko dat soms dit dat-terugkeer effek verdwerg . Hier pas ons filter MarketSci se ons eie strategie. Strategie reëls: Wanneer ons strategie is 'n teken 'n kort vol posisie (bv. XIV) vir vandag se noue, en die 10-dag EMO van die VIX sal sluiting bo die 10-dag SMA teen vandag se noue, gaan ons 'n lang XIV by vandag se einde. Wanneer ons strategie is 'n teken 'n lang vol posisie (bv. VXX) vir vandag se noue, en die 10-dag EMO van die VIX sluit onder die 10-dag SMA teen vandag se noue, gaan ons 'n lang VXX teen vandag se einde. Hou tot 'n verandering in posisie. As een van die bogenoemde voorwaardes voldoen word, skuif na kontant. Lees meer oor toets aannames. of hulp na aanleiding van hierdie strategie te kry. Omdat 'n 10-dag EMO is "vinniger" as 'n 10-dag SMA, dit is 'n gemiddelde-terugkeer strategie, net om kort vol posisies wanneer die VIX is oorgekoop, en andersom. Net so belangrik soos die prestasie van die filter se is die prestasie van al daardie ambagte dit sou oorgeslaan. In die grafiek hieronder Ek het die ambagte die filter sal met blou ooreengekom (en toegelaat) vergelyk word, teenoor diegene wat dit sou gewees het nie saamgestem met (en oorgeslaan) in grys. Ten spyte van die besteding van 'n soortgelyke bedrag van tyd belê, sal die strategie meer produktief gewees het toe MarketSci se filter met die handel (op die wysie van sowat 58% vs 22% geannualiseerde) ooreengekom, maar die filter sal steeds 'n aansienlike bedrag van die opbrengs verlaat op die tafel. Maar dit is slegs 'n deel van die storie. Onder Ek het getoon statistieke per handel. Let op die baie verskillende resultate vir% wen ambagte en W / L verhouding. Wanneer MarketSci se gemiddelde-terugkeer filter met die handel ooreengekom, dit was baie meer geneig om 'n wenner te wees (sien wen%), maar wanneer dit verkeerd was, dit geneig baie verkeerd te wees (sien L verhouding W /). Dit maak sin. Gemiddelde-terugkeer is geneig om op te tree soos 'n rekkie. Wanneer gestrek, die rekkie weerkaats terug oor en oor konsekwent. Maar toe gestrek 'n bietjie te ver, die rekkie (en jou portefeulje) breek. So is daar waarde in filter MarketSci se? Ten minste as ek dit hier het toegepas, sou ek dit nie handel dryf as 'n selfstandige strategie, want daar is net te veel produktiewe tyd bestee uit die mark, maar ek dink nie daar is waarde in die bewaring van of ons in 'n oorgekoopte of oorverkoop omgewing omdat, soos ons hier het getoon, dit verander verwagtinge vir beide hoe dikwels 'n handelsmerk kan slaag en hoe sleg dit kan beweeg teen ons toe dit nie werk nie. Baie dankie aan MarketSci vir die opstel van hierdie strategie. Wanneer die strategieë wat ons dek op ons blog (insluitend hierdie een) dui nuwe bedrywe, ons sluit 'n waarskuwing op die daaglikse verslag gestuur aan intekenare. Dit is heeltemal onverwant aan sein ons eie strategie se; dit dien net om 'n bietjie kleur aan die daaglikse verslag en laat intekenaars om te sien wat ander kwantitatiewe sê oor die mark. Klik om eie elegante oplossing Volatiliteit Made Simple om die VIX ETP legkaart sien. Contra Z-telling Mark tegnikus, TradeStation Labs Standaardafwyking is 'n algemene statistiese berekening wat dikwels gebruik word in die wêreld van finansies om risiko te meet. Hoe hoër die standaardafwyking, hoe hoër is die algehele risiko of wisselvalligheid. Tog kan standaardafwyking ook gebruik word as 'n basis vir gemiddelde-terugkeer handel strategieë. In hierdie analise Konsepte papier, sal ons 'n strategie en aanduiding dat standaardafwyking gebruik om 'n Z-telling te bereken voer. 'N Z-telling is eenvoudig die aantal standaardafwykings skeiding van die huidige prys van die gemiddelde prys. Die strategie lyk dan aan die momentum van die gemiddelde z-telling en neem 'n contrarian benadering tot handel te koop en verkoop seine op te wek. berekening As die z-telling positief is, beteken dit dat die huidige prys van die sekuriteit is bo sy gemiddelde. Dienooreenkomstig, indien die z-telling negatief is, die huidige prys van die sekuriteit onder sy gemiddelde. In wese, die plot die z-telling sal 'n lyn wat soortgelyk is aan die prys data lyk genereer. Sien Figuur 1 hieronder vir 'n voorbeeld. Let op hoe nou pieke en trôe in die gemiddelde z-telling wedstryd pieke en trôe in die prys data. Figuur 1 - Gemiddelde Z-telling 7E / media / 419BBC8E2CFA42698E09F8786CEA5001.ashx "/% Die volgende deel van die strategie pas die momentum aanwyser om die gemiddelde z-telling. Loop contrarian perspektief, as die gemiddelde z-telling momentum positief is, die strategie verkoop kort. As die gemiddelde z-telling momentum negatief is, sal die strategie lank gaan. Soos verwag kan word met 'n contrarian strategie, die strategie genereer meer wen ambagte as verloor ambagte, maar die gemiddelde verlies van handel is groter as die gemiddelde wen handel. Die strategie is geneig om beter te presteer in ossillerende (handel reeks) markte as in trending markte. Die aanwyser sal beide die gemiddelde z-telling en die gemiddelde z-telling momentum plot. Die momentum is geplot as 'n histogram. Kennisgewing in Figuur 2 hieronder dat wanneer die momentum positief is, die histogram is rooi. Wanneer momentum negatief is, die histogram is groen. Figuur 2 toon ook strategie monster ambagte. Wanneer die gemiddelde z-telling momentum verander van negatief na positief, die strategie sal kort verkoop, terwyl wanneer dit verander van positief na negatief, sal die strategie te koop. Die strategie en aanwyser is bedoel om gebruik te word op 'n daaglikse interval. Soos hier gedemonstreer, is die strategie toegepas op verskeie belangrike mark ETF, veral die SP depositobewyse (SPY). 7E / media / 65ED4A19185141589B94C32042E4A0BF. ashx "/% Daar is verskeie maniere om te toets vir gemiddelde terugkeer eiendomme in sekuriteite en hier is 'n manier wat kyk na die verspreiding tussen 'n gecoïntegreerd denim sekuriteite. Die volgende algoritme gebruik 'n (reeds bekend) gecoïntegreerd denim sekuriteit (Koninklike Nederlandse Deel aandele) en gaan lank of kort Koninklike Nederlandse Deel A volgens die huidige spread39; s afwyking van die gemiddelde. As die verspreiding is - Groter as of minder as Average_spread + - 2 * Standard_deviation die algo sal lank of kort dienooreenkomstig te gaan. Die algoritme doen limiet hefboom 'n bietjie. Dit maak gebruik van die oomblik Koninklike Nederlandse Deel aandele (A en B) om te toets, so miskien rondspeel met verskillende aandele sou beter opbrengste. Ek voel hierdie algoritme het 'n baie potensiaal so sal beslis probeer en neem nuwe voorstelle vir verbetering.