Sunday 25 March 2018

Vix trading strategies pdf


Estrutura de prazo de exploração de futuros VIX.
O comércio de volatilidade tornou-se muito popular desde a crise financeira em 2008, já que os investidores começaram a apreciar a correlação negativa da volatilidade com os mercados comuns de ações / commodities. Por conseguinte, é compreensível que haja um maior interesse em estratégias que utilizam o prémio de volatilidade. A maneira mais fácil de acessar este mercado é através de contratos de futuros VIX líquidos; No entanto, não houve muitos trabalhos de pesquisa acadêmica focados nesta área. Felizmente, um artigo de pesquisa recente trouxe uma estratégia que explora o prémio de volatilidade através de futuros VIX com resultados realmente promissores.
Razão fundamental.
A pesquisa acadêmica afirma que a volatilidade segue um processo de reversão médio, o que implica que a base reflete o caminho de volatilidade esperado neutro em risco. Quando a curva de futuros VIX está inclinada para cima (em contango), o VIX deverá aumentar porque é baixo em relação aos níveis de longo prazo, conforme reflete os preços de futuros VIX mais elevados. Da mesma forma, quando a curva de futuros VIX é invertida (em atraso), o VIX deverá cair porque está acima dos níveis de longo prazo, conforme reflete os menores preços VIX futuros.
efeito de volatilidade, volatilidade premium.
Estratégia de negociação simples.
Estratégia de negociação usando futuros VIX como um veículo comercial e S & P mini para fins de hedge. O investidor vende (compra) os futuros VIX mais próximos com pelo menos 10 dias úteis até o vencimento quando está em contango (backwardation) com rolo acima de 0,10 (menos que -0,10) pontos e mantém por cinco dias de negociação, protegido contra mudanças no nível do ponto VIX por posições curtas (longas) nos futuros E-mini S & P 500. O rolo diário é definido como a diferença entre o preço futuro futuro da VIX e o VIX, dividido pelo número de dias úteis até o contrato de futuros VIX, e mede lucros potenciais assumindo que a base declina linearmente até a liquidação. Os ratios de cobertura são construídos de regressões das variações de preços de futuros VIX em uma constante e em variações de porcentagem contemporâneas do contrato de futuros mini-S & P 500 sozinho e multiplicado pelo número de dias para liquidação do contrato de futuros VIX (veja a equação 3 na página 12).
Papel Fonte.
Simon, Campasano: The VIX Futures Basis: evidências e estratégias de negociação.
Este estudo demonstra que a base de futuros VIX não tem poder de previsão significativo para a mudança no índice spot VIX de 2006 a 2011, mas tem o poder de previsão para retornos de futuros VIX subseqüentes. O estudo, em seguida, demonstra a rentabilidade dos contratos de futuros de curto prazo da VIX quando a base está em contango e a compra de contratos de futuros da VIX quando a base está em atraso com a exposição ao mercado dessas posições cobertas com posições de futuros mini-S & P 500. Os resultados indicam que essas estratégias de negociação são altamente lucrativas e robustas para os custos de transação, as previsões da taxa de hedge da amostra e as regras de gerenciamento de risco. No geral, a análise suporta a visão de que a base de futuros VIX não reflete com precisão as propriedades de reversão média do índice spot VIX, mas sim reflete um prêmio de risco que pode ser colhido.
Outros documentos.
Cheng: o retorno esperado do medo.
Os investidores de longo prazo em contratos de futuros no Índice de Volatilidade do CBOE (VIX), também conhecido como "indicador do medo do investidor", perdem 4% ao mês em média, pagando esse prêmio para proteção contra períodos de alta volatilidade do mercado. Embora exista um risco substancial de que o VIX se eleve ainda mais durante esses períodos de mercado turbulentos, no entanto, os retornos de futuros médios subsequentes são próximos de zero ou mesmo positivos, em vez de mais negativos. Esse fenômeno é previsível usando dados em tempo real na inclinação da curva de futuros VIX. Os movimentos nas exposições e posições em risco de preços sugerem que a baixa demanda por seguros de investidores longos desencadeia esse efeito. Um investidor de futuros curtos que ganha retornos substanciais durante períodos de calma, mas, de outro modo, paga durante os picos VIX pode reduzir significativamente o risco, movendo-se para dinheiro quando a curva de futuros inclina-se para baixo com pouco custo detectável para os retornos esperados, ganhando um alfa de quatro fatores de 3,4% por mês com uma taxa Sharpe de 0,36.
A forma da estrutura do termo VIX transmite informações sobre os prémios de risco de variância em vez das mudanças esperadas no VIX, uma rejeição da hipótese das expectativas. Notavelmente, um único componente principal, Slope, resume todas essas informações, prevendo os retornos em excesso dos swaps de variância S & P 500, futuros VIX e estradas S & P 500 para todos os prazos e para a exclusão do resto da estrutura do termo. A previsibilidade de Slope é incremental para outros proxies para os prémios de risco de variância condicional, é economicamente significativa e só pode ser parcialmente explicada por medidas de risco observáveis.
Usamos dados regulamentares únicos para examinar as posições abertas e a atividade nos derivados de volatilidade listados e OTC. O saldo nocional bruto de swap bruto para swaps de variação de índice é superior a US $ 2 bilhões, com concessionários de vega curtos para atender a longa demanda de vega de gerentes de ativos. Para vencimentos inferiores a um ano, os futuros VIX são negociados de forma muito mais ativada e têm um valor nocional mais elevado que os swaps de variância S & P 500. Na medida em que os concessionários assumem riscos ao facilitar negociações, estimamos que a tendência de volatilidade longa dos gestores de ativos exerce pressão sobre os preços dos futuros VIX. Os fundos Hedge compensaram esse impacto potencial ao assumir ativamente uma posição baixa e líquida nos contratos nas proximidades. Em nossa amostra de 2011‐2014, o impacto líquido adicionado a menos da metade da volatilidade aponta, em média, para contratos futuros VIX próximos, mas adicionou entre um e dois pontos de volatilidade para contratos em partes menos líquidas e mais longas da curva. Não encontramos evidências de que esse impacto nos preços force os futuros VIX fora dos limites de não arbitragem.
Desenvolvi em um documento de trabalho anterior Sidre e Most-Strategy. A estratégia baseia-se na estrutura de termos típica dos futuros VIX. O Calvados é uma versão refinada e condensada dessas estratégias. O ponto de partida foi um documento de Simon e Campasano. Os autores demonstram que a base de futuros VIX não tem poder de previsão significativo para a mudança no índice spot VIX, mas tem o poder de previsão para retornos de futuros VIX subseqüentes. É especialmente rentável para contratos de futuros VIX curtos quando a base está em contango. O documento de trabalho original do Calvados apresentou métricas melhoradas e configurações de parâmetros da abordagem Simon & Campasano. O documento de trabalho atual melhora o trabalho original em vários pontos e amplia o histórico backtest. Os padrões globais dos resultados originais são tranquilizados e melhorados. O Calvados é negociado no Sybil-Fund. É até agora a escolha do grupo. Um se diverte muito com uma dose média de risco.
Este documento de trabalho examina e melhora uma estratégia de propagação do calendário VIX-Futures proposta na literatura. A estratégia baseia-se na estrutura-termo típica dos futuros VIX. Além disso, uma estratégia de venda curta nua é considerada. As estratégias têm características semelhantes à venda de Puts no S & P-500. Existe algum risco, mas também muito divertido. As estratégias são um veículo de investimento alternativo interessante para aumentar o desempenho de um fundo.
Konstantinidi et. al. afirmam em sua ampla pesquisa sobre a Previsão do Índice de Volatilidade: "A questão de saber se a dinâmica dos índices de volatilidade implícita pode ser prevista tem recebido pouca atenção". O resultado geral deste e os trabalhos citados são: O VIX é uma extensão muito limitada (R2 normalmente é 0.01) previsível, mas o efeito é economicamente não significativo. Este artigo confirma essa descoberta se (e somente se) o horizonte de previsão é limitado a um dia. Mas não há necessidade prática de fazê-lo. Um pode - e geralmente faz - manter um VIX Future ou Option vários dias de negociação. Mostra-se que um modelo simples possui um poder preditivo altamente significativo em um horizonte de tempo mais longo. As previsões melhoram estratégias de negociação realistas.

CVR3 VIX Market Timing.
Índice.
CVR3 VIX Market Timing.
O CVR3 é uma estratégia de negociação de curto prazo usando o Índice de Volatilidade do CBOE ($ VIX) ao tempo do S & amp; P 500. Desenvolvido por Larry Connors e Dave Landry, esta estratégia procura leituras VIX sobrecarregadas para sinalizar o medo excessivo ou a ganância no estoque mercado. O medo excessivo é usado para gerar sinais de compra nesta estratégia de reversão média, enquanto a ganância excessiva é usada para gerar sinais de venda.
VIX Definido.
O Índice de Volatilidade do CBOE ($ VIX) mede a volatilidade implícita para uma cesta de opções de colocação e chamada para o S & P 500. Especificamente, o VIX foi projetado para medir a volatilidade esperada de 30 dias para o S & amp; P 500. A volatilidade é uma medida de risco. Uma volatilidade relativamente alta reflete maior risco no mercado de ações. Uma volatilidade relativamente baixa sugere baixo risco.
O VIX também é conhecido como o índice de medo. A volatilidade eo pico VIX quando o medo atinge o mercado de ações. Isso causa um aumento da volatilidade implícita para as opções de venda, o que significa que os preços também aumentam. A complacência é o oposto do medo. O VIX se move mais baixo à medida que o medo desaparece e os comerciantes são considerados complacentes quando o VIX atinge níveis excessivamente baixos.
Comprar sinal.
Existem três regras para comprar sinais e os três pertencem diretamente ao Índice de Volatilidade CBOE ($ VIX). Este artigo listará as regras na primeira frase e, em seguida, fornecerá uma metodologia baseada em SharpCharts.
1. A baixa diária está acima da média móvel de 10 dias. Isso significa que a barra inteira ou candelabro deve estar acima da média móvel de 10 dias.
2. O fechamento diário é pelo menos 10% acima da média móvel de 10 dias. O Percentual Oscilador de Preços (PPO) pode ser usado para definir a regra 2, mas isso significa usar uma média móvel exponencial de 10 dias. PPO (1,10,1) mostra a diferença percentual entre a EMA de 1 dia (fechar) e a EMA de 10 dias. Um PPO igual a 10 ou superior indica que o fechamento é pelo menos 10% acima da EMA de 10 dias.
3. O fechamento está abaixo do aberto. Esta regra é uma modificação de Dave Landry. Significa simplesmente que o castiçal deve ser preto ou preenchido. Um candelabro cheio indica que o fechamento está abaixo do aberto. Um castiçal branco ou oco indica que o fechamento está acima do aberto.
Exemplo de compra.
O exemplo acima mostra o Índice de Volatilidade do CBOE ($ VIX) na janela principal, o Oscilador de Preço de Percentagem (1,10,1) na janela do meio e o S & amp; P 500 na janela inferior. Obter as três regras para se alinhar no mesmo dia não acontecem sempre que alguém pensa. As setas verdes destacam quatro sinais de compra no final de julho até o final de setembro de 2011. Os cartistas podem considerar a regra de "janelas" procurando as três regras a serem desencadeadas dentro de um prazo de três dias. Isso aumentaria o número de sinais.
Sell ​​Signal.
1. A alta do VIX está abaixo da média móvel de 10 dias. Isso significa que a barra inteira ou o candelabro deve estar abaixo da média móvel de 10 dias.
2. O fechamento diário é pelo menos 10% abaixo da média móvel de 10 dias. Novamente, os cartistas podem usar o Oscilador de Preço de Percentagem (1,10,1) para medir isso. Um valor de -10 significa que o fechamento é 10 por cento abaixo da EMA de 10 dias.
3. O fechamento está acima do aberto. Esta modificação de Dave Landry significa que o castiçal deve ser branco ou oco.
Exemplo de venda.
O exemplo abaixo mostra um sinal de venda no segundo semestre de 2011. O PPO (1,10,1) se moveu abaixo de -10 várias vezes e houve alguns candelabros brancos abaixo da média móvel de 10 dias, mas as três regras apenas alinhadas uma vez. Novamente, relaxar essas regras criando uma janela de regras (3 dias) aumentaria a freqüência do sinal.
Stop-perdas.
Connors e Landry sugeriram perdas de parada relativamente estreitas. Em posições longas, uma parada-perda seria desencadeada quando o VIX se mover abaixo da média móvel de 10 dias do dia anterior (em uma base intradiária). As posições curtas ficariam fechadas quando o VIX se movesse acima da média móvel de 10 dias do dia anterior. Alternativamente, Connors e Landry sugerem que os comerciantes poderiam sair dentro de dois a quatro dias. Isso torna o sistema bastante curto prazo. Chartists também podem considerar a aplicação de uma parada-perda diretamente para o S & amp; P 500 usando o Parabolic SAR.
Este artigo não foi concebido para promover uma única estratégia de negociação fora da caixa. Em vez disso, ele é projetado para mostrar uma estratégia comercial desenvolvida por um profissional. Larry Connors e David Landry projetaram essa estratégia para atender suas preferências comerciais, o que pode não se adequar ao seu. Os cartistas devem aprender com a metodologia, aplicar alguns ajustes e desenvolver uma estratégia que se adapte ao seu estilo de negociação. A estratégia CVR3 usa exclusivamente o VIX, o que significa que é um excelente meio para complementar outras estratégias de negociação dos principais índices. Por exemplo, os chartists poderiam prolongar os períodos de look-back para as médias móveis e o Percentel Oscilador de Preços (PPO) para tornar esta uma estratégia mais orientada a médio prazo. Os cartistas também podem procurar alternativas usando gráficos semanais.
Além disso, note que o Chicago Board Options Exchange (CBOE) calcula os índices de volatilidade para vários ETFs e índices diferentes. Estes incluem o Gold SPDR, o US Oil Fund, o Euro Currency Trust, o Dow Industrials eo Nasdaq 100. Os Chartists podem usar esses índices para desenvolver estratégias de negociação para o Dow, Nasdaq 100, petróleo, ouro e o Euro.
Conclusões
A estratégia CVR3 é uma estratégia clássica de reversão média que tira proveito de condições ampliadas. O VIX é usado para medir medo excessivo e complacência. Uma vez ampliada, uma reversão da média é esperada à medida que os preços se acalmarem. Como o VIX é o único indicador usado, o chartist também deve analisar a ação do preço e os indicadores para o S & amp; P 500, que é, afinal, a segurança subjacente. Os sinais de compra CRV3 devem ser acompanhados de indicações de alta no gráfico S & amp; P 500. Da mesma forma, os sinais de venda da CVR3 devem ser acompanhados de indicações baixas no gráfico de preços. Tenha em mente que este artigo foi concebido como um ponto de partida para o desenvolvimento do sistema de negociação. Use essas idéias para aumentar seu estilo de negociação, preferências de recompensa de risco e julgamentos pessoais. Clique aqui para obter um gráfico do VIX com o PPO (1,10,1) e o S & amp; P 500.
Um estudo mais aprofundado.
Do criador da estratégia CVR3, este livro detalha mais estratégias de negociação e inclui um capítulo sobre saídas. Connors também mostra os detalhes de suas back-tests e fornece diretrizes para melhorar os resultados da negociação.

Lucro por combinar RSI e VIX.
Nós já conversamos muito sobre o indicador RSI ultimamente e com razão. Provou ser um indicador valioso para destacar possíveis pontos de inflexão. Na semana passada, examinamos o uso do índice VIX como outra maneira de localizar potenciais pontos de inflexão. Se você se lembrar, o VIX é freqüentemente referido no índice de medo & # 8220; # 8221; porque tende a subir quando a volatilidade do mercado dispara. A volatilidade do mercado geralmente sobe em tempos de pânico; assim, o uso do termo & # 8220; índice de medo & # 8221 ;. Neste artigo eu gostaria de combinar o indicador RSI com nosso índice VIX. Ou seja, vou usar o indicador RSI, mas não usarei os preços de fechamento como entrada para o indicador. Em vez disso, vamos aplicar um indicador RSI ao VIX para gerar nossos sinais de compra / venda. Mais especificamente, um RSI de dois períodos. O conceito descrito nesta publicação é chamado de Estratégia VIX RSI e foi encontrado em um livro chamado "Estratégias de Negociação de Curto Prazo que Trabalham" # 8221; por Larry Connors e Cesar Alvarez. O conceito é bastante simples, mas produz excelentes resultados desde 1983. Em resumo, estamos comprando pullbacks em uma tendência de alta e estamos simplesmente usando o índice VIX para nos ajudar a avaliar quando o mercado está experimentando um recuo. O que torna este conceito de sistema de negociação interessante é que vamos basear nossos sinais de compra de forma não excessiva no preço de nosso mercado, mas usaremos o valor do índice VIX para gerar nossos sinais de compra e venda. Abaixo está uma imagem do índice de caixa S & amp; P com o VIX abaixo. Observe como o VIX tende a aumentar quando o mercado de caixa S & amp; P está criando novos mínimos. O VIX tem uma relação inversa com a ação de preço no S & amp; P. Assim, muitas vezes vemos o VIX fazer novos aumentos, já que o mercado está fazendo novos mínimos.
Relação inversa entre preço de mercado (ES) e índice VIX.
Sabendo como funciona esse relacionamento, podemos tentar criar um sistema de negociação simples baseando nossos sinais de compra tanto no VIX como na ação de preços de nosso mercado. Continuaremos a usar o RSI de 2 períodos sobre a ação de preço do mercado para determinar o nosso ponto de saída. Ao combinar um sinal de entrada baseado em preço e uma entrada baseada em VIX, nós confirmamos o nosso sinal de entrada com dois métodos diferentes. Isso deve ajudar a usar pontos de entrada muito produtivos. Abaixo está uma imagem que mostra o indicador RSI de 2 períodos aplicado ao índice VIX.
RSI de 2 períodos aplicado ao índice VIX.
Como o índice VIX aumenta quando o preço cai, queremos comprar o S & amp; P quando o RSI é alto. No nosso caso, quando o período de 2 períodos do VIX estiver acima de 90, estaremos procurando passar por muito tempo. Observe, isso é inverso se estivéssemos baseando nossos sinais de compra na ação de preço. Antes de comprarmos, também usaremos dois filtros para confirmar nossa alta leitura VIX. O primeiro é a nossa média móvel de 200 períodos como um grande filtro de mercado. Nós só realizaremos negócios longos quando o preço for negociado acima dele. Novamente, isso nos lembra que só faremos negócios longos quando o mercado geral estiver em um regime de alta. O segundo filtro também é baseado em preço. Antes de abrir um comércio, também queremos que o RSI de 2 períodos no preço seja inferior a 30. Isso é simplesmente uma confirmação de que o preço está mostrando fraqueza. Nós sairemos quando o RSI de dois períodos de preço subir acima de 65. Abaixo estão as regras completas.
O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. RSI (2) no preço deve ser inferior a 30 Comprar quando RSI (2) do VIX estiver acima de 90 Sair quando RSI (2) do preço subir acima de 65.
Eu codifiquei as regras acima na EasyLanguage e testei-a no mercado de caixa S & amp; P voltando a 1983. Ele fez bastante bem. Antes de entrar nos detalhes dos resultados, deixe-me dizer o seguinte: Todos os testes contidos neste artigo vão usar as seguintes suposições:
Tamanho da conta inicial de $ 100,000. As datas testadas são de 1983 a 3 de maio de 2014. O número de ações negociadas será baseado na estimativa de volatilidade e arriscando não mais de US $ 2.000 por comércio. A volatilidade é estimada com cinco vezes o cálculo ATR de 10 dias. Isso é feito para normalizar a quantidade de risco por comércio. A P & amp; L não está acumulada no patrimônio inicial. Não há deduções para comissões e derrapagens. Não há paradas.
Ações = $ 2.000 por comércio / 5 * ATR (10)
Para um exemplo de como serão os negócios, temos dois negócios a partir de 2012 na imagem abaixo. Esses dois longos comércios foram abertos quando o RSI subiu acima de 90. Eu também colorei o RSI em verde sempre que o RSI subisse acima de 90.
Clique para ampliar a imagem.
Os resultados.
Abaixo está a curva de equidade para a negociação do índice de caixa S & amp; P com base nas regras definidas pelo criador original do sistema. Esta estratégia, como muitos dos Connors & # 8217; estratégias, fez bem até o final do verão de 2011, quando as conversas da dívida dos EUA assustaram o mercado em uma série de fortes dias de urso. A estratégia, como está atualmente, não tem paradas de proteção! Lembre-se, este é um estudo de uma vantagem potencial do mercado que poderia ser explorada com um sistema comercial completo. Mas, como está, não é um sistema completo. No entanto, mesmo após o grande acidente em 2011, o sistema continua a produzir negócios vencedores, então não estou muito preocupado com essa única grande perda, por enquanto. Estou mais interessado em testar a robustez dos valores de entrada em torno desta premissa do sistema básico. Vamos ver algumas dessas entradas agora.
Testando o limite de compra.
As regras originais procuram uma leitura de RSI acima de 90 para desencadear um longo comércio. Eu chamo esse valor do limite de compra. Eu quero testar limites de compra diferentes para ver o quão bem a estratégia vai aguentar. Isso é feito para testar a robustez desse valor e, portanto, a robustez da estratégia. Uma forte vantagem no mercado permitirá variações dentro dos parâmetros da estratégia e ainda produz resultados positivos. Idealmente, alterar os valores de limite de compra deve manter resultados positivos. O que eu não quero ver são pequenas mudanças no limite de compra mudando os resultados comerciais dramaticamente. Vou testar o limite de compra usando o recurso de otimização da TradeStation & # 8217; Vou testar valores entre 50 e 95 em incrementos de 5. Abaixo está um gráfico mostrando os resultados. O eixo x representa o limiar de compra e o eixo y representa o lucro gerado para essa execução específica. Os valores são notavelmente estáveis, pois todos produzem um lucro em torno de US $ 45.000. A única exceção é a leitura extrema 95 e isso é muito provável devido ao fato de que nem muitos negócios são acionados com um valor RSI tão extremo. Um valor ótimo aparece em torno de 85. O que isso não nos diz é quão eficaz ou eficiente é cada comércio. Claro que você está fazendo a mesma quantidade de lucro com um limite de compra de 5 como com um limite de compra de 80, mas, quantos negócios ele está tomando para gerar esse retorno? Qual é o lucro que você faz por comércio? Deixe-se olhar isso de outro ângulo, representando o lucro médio por troca versus o limite de compra. Este gráfico fornece mais informações. Observe os valores de limite de compra de 50 a 75 média de US $ 150 ou menos por comércio. Em geral, quanto maior o limite de compra, mais lucro por comércio você gera. O valor padrão para a estratégia é 90, que parece ser o valor ideal quando se observa o lucro médio por comércio. No entanto, com base em ambos os gráficos acima, parece que muitos valores podem ser usados ​​e os valores de 80 e acima devem produzir desempenho desejável.
Testando o limite de venda.
Pelas mesmas razões indicadas no teste de limite de compra que acabamos de executar, agora quero olhar para o limite de venda. Mais uma vez, usarei o recurso de otimização da TradeStation para testar valores entre 50 e 95 em incrementos de 5. Abaixo está um gráfico que mostra os resultados. O eixo x representa o limite de venda e o eixo y representa o lucro gerado para essa corrida específica.
Aqui temos o prazer de ver uma grande variedade de opções lucrativas para o limite de saída. Existe também uma tendência clara. À medida que aumenta o limite, mais lucros você faz. Ao aumentar o limite, você está realmente segurando seu comércio por um período mais longo. Este é um fenômeno de mercado clássico e bem estabelecido para manter seus vencedores. Nosso estudo demonstra que há um claro benefício em fazer exatamente isso! Abaixo, vamos analisar os resultados com base no lucro médio por comércio.
Mais uma vez, vemos uma história muito similar em que aumentamos o lucro médio por comércio, enquanto mantemos um comércio por longos períodos de tempo. Para subir acima de US $ 200 por negociação, você precisará ter um limite de saída acima de 60. O valor padrão da estratégia é 65. Isso está longe de ser um valor ideal.
Comportamento do mercado pós-evento.
Depois de abrirmos um novo comércio com base em regras de estratégia, como o mercado tende a atuar 5, 10 ou 20 dias depois? O mercado tende a se mover mais baixo, mais alto ou não fazer muita coisa? Para testar isso, vou simplesmente manter uma posição X dias depois de abri-la antes de fechá-la. Com base no meu conhecimento para testar outras configurações semelhantes, acho que vamos ver um benefício claro na exploração do comércio por 10 ou 20 dias de negociação. Eu também acho que, quanto mais tempo possuirmos um comércio, mais lucro geramos. Isso seria consistente com outros métodos de temporização semelhantes para o S & amp; P. Abaixo está um gráfico que mostra os resultados. O eixo x representa o período de espera e o eixo y representa o lucro gerado para essa execução específica.
Bem, eu estava um pouco fora do meu palpite. Se você compara este estudo com um estudo permeável, Usando Fear to Time The Market, você notará que esses dois gráficos são diferentes. No artigo anterior, pagou para manter um comércio 20 dias vs 10 dias. Em suma, quanto mais tempo você segurava, mais dinheiro ganhava. Neste estudo, esse não é o caso. Há uma clara vantagem em manter o negócio por 9 a 13 dias, mas, depois disso, o lucro total começa a desaparecer. É por isso que o teste é tão importante. As duas estratégias são muito semelhantes, mas demonstram algumas características diferentes após o exame minucioso.
Conclusão.
Este parece ser outro método viável para determinar um ponto de entrada de alta probabilidade. Nós demonstramos que os limiares de compra e venda deste sistema parecem robustos, trabalhando em uma variedade de valores. Nós também demonstraram que o mercado tende a mostrar uma forte tendência a subir por cerca de um período de duas semanas após o ingresso. O código que eu usei para gerar os resultados está disponível na parte inferior deste artigo. Esta é uma estratégia de negociação completa que você pode negociar com seu próprio dinheiro? Provavelmente não. Por favor, note que o código usado para gerar estes resultados não tem paradas! A maioria das pessoas consideraria isso uma violação completa das regras. Eu mesmo não trocaria sem paradas. Portanto, uma parada difícil catastrófica pode ser adicionada. No fechamento, essa estratégia é um ótimo começo para construir um sistema comercial completo. Tenho certeza de que um sistema lucrativo pode ser criado com um pouco de trabalho.
Obter o livro.
Código de Estratégia (Arquivo de Texto)
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Sharpe Ratio - a resposta certa para a pergunta errada?
Usando Metals to Trade Bonds.
Indicador e estratégia do MCVI sobre gráficos diários.
Adoraria ver um curso intensivo de novato ou um breve relatório de Negociação para Idiotas!
Muito obrigado Jerry.
Jeff, outro excelente artigo!
Tenho livros de Connors e tenho testado e codificado estes no MC nos últimos meses.
Eu tenho uma pergunta para você. No seu último artigo, você afirma que:
& # 8220; Esta é uma estratégia de negociação completa que você pode negociar com seu próprio dinheiro? Provavelmente não. & # 8221;
Além da falta de paradas, que eu concordo completamente com o & # 8230 ;, o que mais não faz esse ou outro sistema Connors RSI incompleto? O fator Lucro, tamanho médio do comércio, negócios lucrativos, etc. & # 8230; parece muito bom.
Eu testei esses testes e teste de intervalo de confiança (assumindo dist normal, o que pode não estar correto), mas em todos os casos esses sistemas parecem bastante bons.
O que você vê que está faltando?
Graças a este grande site.
George, a maior coisa que falta é provavelmente a perda de parada. A maioria dos outros fatores se parece bem. Um método de dimensionamento de posição também poderia ser adicionado, mas o mais importante, você poderia usar o WFO da TradeStation para testar a robustez dos valores de entrada ainda mais. Embora seja verdade que fizemos isso até certo ponto no artigo, uma análise de cluster WFO proporcionaria um teste ainda mais robusto. Além disso, o uso de um simulador de Monte Carlo sobre todos os negócios históricos nos dará uma melhor idéia de potenciales retiradas e retornos.
Fico feliz em saber que você está gostando do site!
Estou atrasado alguns meses atrás em suas postagens, Jeff, mas eu gostaria de ver uma postagem sobre o WFO e sua opinião sobre isso. Eu votei em um comentário ou dois na WFO em artigos anteriores.
Mark, essa é uma boa idéia e uma que eu também estive jogando também. Está na lista do-do.
Obrigado pela sua resposta, eu nunca considerei usar uma rotina de Monte Carlo para enfatizar o rebaixamento & # 8211; é uma ótima ideia.
Não tenho certeza do que é WFS da Tradestation. Eu uso MultiCharts e não tive problemas para importar o arquivo ELD.
George, WFO é o Walk Forward Optimizer da TradeStation. Se você tiver acesso a uma rotina de Monte Carlo que seria de grande ajuda.
Oi, encontrou esta publicação enquanto procurava idéias e estratégias comerciais sobre a volatilidade. Qual subjacente você troca quando o RSI atinge os departamentos? Tks
Bom trabalho, eu tenho trabalhado em sinais VIX recentemente, mas não combinado com o RSI. Acho que um dos riscos de usar o VIX para sinais de entrada é a supressão recente & # 8217; Graças à QE e à crescente popularidade do VIX como produto comercial. Em qualquer caso, os pontos de backtesting e os parâmetros do limite de tempo de que você fala são bem feitos.
na minha opinião, enfatizar que a retirada é suficiente, você teste o sistema de 1/2006 a 1/2010.
O resultado não será tão emocionante.
Eu realmente italiano, me desculpe pelo meu inglês ruim.
Eu aprofundou meus estudos, peço desculpas pela minha opinião anterior e agradeço meu Jeff para Jeff.
Jeff & # 8211; Você pode fazer uma análise desta estratégia como um comércio de baixa usando os critérios opostos?
Boa idéia, Mike. I & # 8217; adicioná-lo à lista de tópicos.
Muito obrigado por seus ótimos conceitos aqui. Você escreveu,
& # 8220; a maior coisa que falta é provavelmente a perda de parada & # 8221 ;.
Não é típico deste tipo de estratégias de reversão média,
que o MAE é um grande múltiplo do lucro médio? E se.
por isso parece muito difícil encontrar uma posição de parada adequada.
Isto pode ser um problema. Algumas pessoas usarão outros meios para se proteger, como opções de compra. Você pode limitar seu risco ao negociar apenas uma porcentagem do seu patrimônio, conforme feito no código de exemplo para este artigo. No entanto, é verdade, as paradas geralmente prejudicam esse tipo de sistema. Explorar o MAE e estabelecer uma parada difícil catastrófica pode dar alguma paz de espírito.
Jeff & # 8211; Obrigado por compartilhar esta análise. Encontrei seu site hoje e sua informação é muito interessante! Posso perguntar quais valores mobiliários você usou para o seu backtest até 1983? VXI ou VXO? S & amp; P 500 Index?
Esse seria o mercado à vista de S & # 038; P, e VIX. Mas essa data de 1983 é um pouco confusa, já que você pode notar que a primeira negociação não é até 1991, quando os dados do VIX se tornaram disponíveis. Eu provavelmente deveria atualizar o texto para coincidir quando o primeiro comércio foi realizado. Obrigado!
Olá Jeff! Eu acho que adicionar talvez uma perda de parada de 2,5 * ATR5 definitivamente colocaria a última melhoria no sistema e tornaria comercializável com uma boa alavancagem.
Você poderia fazer um follow through post?
Vou adicionar isto à lista de futuros artigos. Obrigado!
Eu disse 2,5, mas poderia ser bom também 3 ou 2, precisamos explorar o alcance.
Aguardo a sua resposta às perguntas de Marco. Além disso, você poderia esclarecer quando entradas e saídas são feitas neste modelo: intraday ou eod?
Obrigado pelo excelente trabalho.
Olá Alex! A entrada e existe acontece no EOD ao fechar.
Obrigado pela resposta, Jeff.
Você poderia me dizer se, com uma parada razoável, você consideraria negociar essa estratégia? Se sim, bem, isso seria. Mas, se não, você poderia explicar o porquê?
Olá Alex, acho que com uma parada razoável você poderia transformar isso em um sistema de comércio de SPY.
Grande artigo Jeff.
Finalmente consegui replicar isso sozinho e obter resultados semelhantes, exceto para os gráficos de teste de limite de 2 vendas & # 8212; onde você testar diferentes valores de RSI para sair. Estou obtendo exatamente o oposto ... melhor lucro geral e lucro por comércio quando o limite de venda é baixo. Faz sentido (para mim de qualquer maneira!) Que uma saída em um Vix RSI baixo (S & P de alta) seria uma saída melhor.
Você se importaria de verificar e confirmar que eu não consegui isso de alguma forma errado? Felicidades.
O limite de venda é baseado no RSI de preço (ou seja, ES), não do VIX.
Obrigado Alex & # 8211; Eu estava usando a regra de uma versão mais antiga deste artigo onde a regra de saída indica & # 8220; Sair quando RSI (2) do VIX cai abaixo de 30 & # 8221 ;. Foi então mudado para se tornar "saída" quando RSI (2) do preço sobe acima de 65 & # 8221 ;.
Testar ambas as versões dá praticamente os mesmos resultados que seria de esperar.
Também é bom ver que esta estratégia continuou a se apresentar bem até o presente.
Eu estou tentando cfd e tenho medo por stop loss, por outro lado eu li rsi2 o outro artigo que você escreveu eu tenho doubs qual deles é melhor em sua experiência eu preciso knwo um pouco mais para aurora pro trading.
Eu realmente não posso dizer qual é melhor. Ambos têm suas vantagens e desvantagens. A melhor opção é testar cada um e determinar o que melhor se adapta à sua personalidade.
Jeff, adoro todo o trabalho que você fez, testando as estratégias de Connor. Muito obrigado por compartilhar. Acabei de fazer alguns testes com esta estratégia RSI VIX. Embora eu tenha feito tudo manualmente. Os resultados são realmente agradáveis. Eu tenho usado RSI2 na minha negociação por alguns anos agora em ações individuais, mas negociar o SPX está se tornando atraente para mim. Apenas um ponto que notei; você não mencionou em suas regras sobre somente fazer negócios quando o VIX abre mais do que o fechamento de ontem. Mesmo que você não o tenha incluído em suas regras, duvido que os resultados mudem drasticamente de qualquer maneira.
Mantenha o trabalho fantástico!
Gostei muito dessa ideia. Eu queria saber se eu posso usar isso para negociar futuros Emini? Como Nasdaq, Dow Jones ou Russell emini.
Eu acho que sim. Eu não vejo isso nesses mercados em um tempo, mas em geral, eu pensaria que seria um conceito viável.
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A melhor estratégia VIX que encontrei .... Mas ainda não acredito.
Jay Kaeppel | 07 de maio de 2015 01:26 PM ET.
Para registro, o índice VIX mede a volatilidade implícita das opções no ticker S & amp; P 500. Em teoria, quando os investidores têm medo, oferecerão uma opção para se protegerem. Isso infla a quantidade de tempo premium incorporada no preço da opção e isso se reflete na forma de maior volatilidade implícita.
Quando os investidores se tornam complacentes, o tempo premium tende a diminuir e os níveis de volatilidade implícitos caem.
Se nada disso faz com que você tenha menos sentido, NÃO PARE DE LEITURA. Embora esta informação seja tecnicamente correta, não tem nada a ver com a estratégia que vou mostrar em um momento.
Apenas para ilustrar os pontos acima, a Figura 1 exibe o índice VIX na parte inferior e o S & amp; P 500 na parte superior. A principal coisa a notar é que, quando o SPX cai com força, o VIX quase invariavelmente, "picos" e "spikes & rdquo; e vice versa.
Figura 1 & ndash; Índice SPX e VIX (Cortesia: AIQ TradingExpert)
Eventualmente, as pessoas de marketing decidiram criar contratos de futuros para rastrear o índice VIX e, em seguida, outras pessoas de marketing tiveram a brilhante idéia de criar um ETF que detinha contratos de futuros VIX e supostamente rastreie o Índice VIX e permita que as pessoas troquem a volatilidade. E assim aconteceu quando o ticker (ARCA: VXX) foi aberto para negociação.
E tudo correu bem. Até a primeira vez que o ETF teve que sair de um mês de contrato de futuros vencidos e em outro. Você vê que há algo que alguém (claramente não uma pessoa de marketing) decidiu chamar de "contango". Mas, em poucas palavras, os contratos de futuros futuros são negociados a um preço mais alto do que o contrato de futuros de prazo mais próximo e o ETF & ldquo; rolling & rdquo; de um para o outro tem que pagar para entrar no próximo contrato de futuros.
Uma analogia simples para ajudá-lo a entender o efeito de contango em um ETF que negocia contratos de futuros:
* & ldquo; Contango & rdquo; é assinalar VXX como & ldquo; Iceberg & rdquo; é o Titanic.
Para ilustrar este ponto, a Figura 2 mostra o próprio Índice VIX em cima e o ticker VXX na parte inferior.
Figura 2 & ndash; Índice VIX e ticker VXX (Cortesia: AIQ TradingExpert)
Depois de todo mundo empilhado em sua grande coisa nova (VXX / Titanic) alguma outra pessoa de marketing percebeu que as pessoas que estão dispostas a trocar & ldquo; volatilidade & rdquo; são, bem, tipo de volátil por natureza. Então, em algum momento, eles iriam querer jogar do outro lado do mercado, de modo que “Inverse”. volatilidade ETF foi criado. Este é o ticker VelocityShares Daily Inverse VIX Short Term ligado ao SP 500 VIX Short Fut Exp 4 de dezembro de 2030 (NASDAQ: XIV) e é projetado para trocar inversamente pelo Índice VIX. A Figura 3 exibe o ticker VXX na parte superior e o ticker XIV na parte inferior.
Figura 3 & ndash; Ticker VXX e ticker XIV (Cortesia: AIQ TradingExpert)
Antes de passar pelos detalhes, note que não troco essa estratégia em particular e não estou recomendando que você também faça. Mas a conclusão é que os resultados são tão atraentes que:
1) Certamente, merece pelo menos alguma consideração dos comerciantes que estão bem com esse tipo de comércio.
2) Ainda me deixa murmurando coisas como & ldquo, parece muito bom para ser verdadeiro & rdquo; e & ldquo; o que a captura? & rdquo;
Muitos traders comprarão o VXX se acharem que a volatilidade está prestes a subir e comprarão XIV se acharem que a volatilidade está prestes a cair. O que faz sentido. Mas esses comerciantes aparentemente não entenderam o iceberg / contango.
Então, apenas por diversão, considere esta estratégia:
1) Venda a descoberto com o código VXX e o código XIV.
2) Reequilíbrio no final de cada ano para que 50% da carteira seja curta VXX e 50% seja curta XIV.
3) Mantenha essas posições até que você tenha dinheiro suficiente para se aposentar.
OK, o Passo # 1 envolve que seu corretor encontre as ações suficientes de ambos os ETFs para vender curto e exige que você estabeleça e mantenha os requisitos de margem que seu corretor, um, exige para manter essas posições.
O passo 2 é apenas uma boa prática de negócios, de modo que nenhuma delas tenha muita espera.
O Passo # 3 é a parte em que eu começo a murmurar e ldquo; parece muito bom para ser verdadeiro & rdquo; e & ldquo; o que a captura? & rdquo;
Lembrando que este é um exercício hipotético, os resultados apresentados na Figura 4 exibem os resultados de curto prazo de US $ 5 mil em VXX e VIX em 30/11/2010 (quando o ticker XIV começou a negociar).
Figura 4 & ndash; Crescimento de US $ 10.000 curtos em VXX e XIV (reequilíbrio anual); 10/11/30 até 5/6/15.
Ok, então você começa minha deriva sobre o & ldquo; olhando para o bem para ser verdade & rdquo ;, certo?
Repetindo agora: eu não participei pessoalmente dessa posição, nem estou exortando ou mesmo recomendando que você faça.
Mas algo sobre isso é interessante, não?
Escrito por: Jay Kaeppel.
Últimos Comentários.
Oi Jay, tentei replicar sua estratégia, mas o resultado foi muito diferente. Eu acho que a maneira como você calcula os retornos é errado. Posso enviar-lhe a minha planilha. . (Consulte Mais informação)
03 de março de 2017 às 15:30 GMT GMT e middot; Resposta.
HI Jay estratégia interessante Eu também recebo um retorno positivo, mas não chego perto de seu retorno de um crescimento de US $ 90 em 5 anos? você pode compartilhar seus cálculos? Tom (Consulte Mais informação)
08 de fevereiro de 2017 12:48 PM GMT & middot; Resposta.
A Fusion Media não aceitará qualquer responsabilidade por perdas ou danos como resultado da confiança nas informações contidas neste site, incluindo dados, cotações, gráficos e sinais de compra / venda. Por favor, esteja plenamente informado sobre os riscos e custos associados à negociação dos mercados financeiros, é uma das formas de investimento mais arriscadas possíveis. A negociação de moeda na margem envolve alto risco e não é adequada para todos os investidores. Antes de decidir trocar câmbio ou qualquer outro instrumento financeiro, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco.
A Fusion Media gostaria de lembrar que os dados contidos neste site não são necessariamente em tempo real nem precisos. Todos os CFDs (ações, índices, futuros) e preços Forex não são fornecidos por trocas, mas sim por fabricantes de mercado e, portanto, os preços podem não ser precisos e podem ser diferentes do preço real do mercado, o que significa que os preços são indicativos e não apropriados para fins de negociação. Portanto, a Fusion Media não tem qualquer responsabilidade por quaisquer perdas comerciais que você possa incorrer como resultado da utilização desses dados.

Vix estratégias de negociação pdf
Ao invés de postar um novo tópico de cada vez, pode também publicar papéis e links aqui. Por favor, mantenha as idéias de estratégia concretas, quanto mais explícito melhor, e de preferência aqueles que poderiam ser implementados em Quantopian!
Boa ideia e bom papel.
A base de futuros de VIX: Evidências e Estratégias de Negociação devem ser capazes de implementar algo semelhante usando os futuros VIX a curto prazo versus ETFs de futuros de médio prazo e puxando os preços VIX com fetcher.
EDITAR: link corrigido, h / t Dennis C.
Eu nunca vi esse site Turnkey Alpha antes. O que é isso?
E você quer dizer a seção Alfa Acadêmica? (o link requer o login)
Sim, eu fiz, meu erro. É um registro gratuito. Eles são a metade dos caras que escreveram Valor Quantitativo (a outra metade é Empiritrage), e eles regularmente escrevem pequenos artigos sobre o tipo de oportunidades exploráveis ​​que as pessoas aqui podem estar interessadas. Eu não sou afiliado com eles.
Não tenho certeza se você viu. se não:
Se você pesquisar o fórum da comunidade de Quantopian com a palavra-chave "OLMAR" Você encontrará vários tópicos com as implementações da quespian. Eu também tenho algum código que posso compartilhar.
O site do autor: cais. ntu. edu. sg/
Não é uma estratégia comercial, mas idéias interessantes sobre dimensionamento comercial.
Alguns links aleatórios.
Toneladas de estratégias aqui para experimentar.
Obrigado. você estaria disposto a fornecer algumas recomendações específicas da lista acima? Quais são os 3 melhores que recomendamos ler cuidadosamente, que poderiam ser codificados em Quantopian (sem um esforço heróico)?
Desculpe, eu não li todos eles! O que quer que seja seu temperamento, eu acho!
Eu acho que o bom seguimento da velha tendência é sempre divertido. É muito prático. Caso não tenha verificado isso, notei que Claus Herther tem um ótimo ponto de partida. Eu gostaria de adicionar na medida da inclinação de uma tendência, impulso e Williams para ajudar a adicionar alguma "antecipação de tendência" em uma tendência padrão seguindo o sistema.
Apenas tropeçou com essa mina de centenas de papéis, a maioria com links de pdf, em uma variedade de tópicos:
Além disso, os tutoriais Kaggle / livros gratuitos merecem uma aparência:
Note-se que ele realmente não dá a fórmula para este indicador, então um teria que fazer algum trabalho para tentar descobrir o que ele está falando.
Oi pessoal, é possível programar a abordagem do litterman preto com o Quantopian? As dicas são bem vindas. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
Deve ser possível, alguém escreveu um algoritmo de re-balanceamento da carteira de variância mínima há alguns meses atrás. Você precisa usar fetcher para obter seus pesos de índice para o seu anterior, certifique-se de buscá-los & quot; as-of & quot; A data em que você está no back-test. Então você "apenas" precisa fazer todas as manipulações da matriz bayesiana, juntamente com suas visualizações / sombras de mercado de entrada, apresentar os pesos alvo e, em seguida, enviar pedidos para passar do seu portfólio atual para o portfólio de destino.
Seria uma excelente demonstração e exemplo, talvez você possa fazer com que o povo quantopian o codifique!
Agradeça a Simon pelo seu comentário. Eu escrevi minha última tese sobre o BL, então eu tenho o conhecimento teórico. Mas para ser honesto com você, não sou muito bom em programação. No entanto, tentarei e informarei a comunidade.
Cheers Grant. Você fez meu dia. Agradeceria mais artigos como esse.
Thomas Wiecki publicou o artigo primeiro em quantopian / posts / interesting-papers. Acabei de copiar o link aqui. Se você tiver comentários sobre o artigo, sugiro publicá-los para o Thomas & # 39; fio.
Mebane Faber tem alguns papéis interessantes no Cambria Investments & # 39; website cambriainvestments / research /, especialmente uma das estratégias de Relative Strength papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? abstract_id = 1585517.
Vários dos sistemas da Mebane foram implementados em quantopian seis a doze meses atrás, TAA global, valor relativo, valor relativo + TAA. Eu também escrevi algumas otimização de força bruta picloud + zipline do modelo TAA. Se você procurar Mebane, você deve encontrá-los. Eu não sei se eles ainda trabalham no backtester.
A essência: implementar uma estratégia de mercado neutro contra o baixo impulso, mas cortar os shorts à medida que o mercado cai. Isto, claro, adicionará um forte fator de reversão médio longo e tendencioso a longo prazo para o sistema.
Estar no campo quando o jogo ainda está em andamento. The Financial Press e Stock Markets em tempos de crise.
Este artigo analisa a relação entre notícias negativas e mercados de ações em tempos de crise global, como o período 2008/2009. Analisamos um ano de manchetes de primeira página de três jornais financeiros, o Wall Street Journal, o Financial Times e o Il Sole24ore, para examinar a influência de más notícias tanto sobre a volatilidade do mercado acionário quanto sobre a correlação dinâmica. Nossos resultados mostram que a imprensa e os mercados influenciaram uns aos outros na geração de volatilidade do mercado e, em particular, que o Wall Street Journal teve um efeito crucial tanto na volatilidade quanto na correlação entre os mercados norte-americano e externo. Também encontramos diferenças significativas entre os jornais em sua interpretação da crise, com o Financial Times significativamente pessimista, mesmo em fases de baixa volatilidade do mercado. Nossos resultados confirmam a natureza reflexiva dos mercados de ações. Quando a situação é incerta e imprevisível, o comportamento do mercado pode até mesmo refletir dados qualitativos, de grande figura e subjetivos, como flâmulas em um jornal, cujo valor econômico e informativo é questionável.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Em resposta ao post de Simon de reversão de média rentável após grandes preços: uma história do dia e da noite nos índices S & P 500, 400 Mid Cap e 600 Small Cap, alguém codificou um algo que replica a estratégia delineada neste documento que eles não se importariam de compartilhar? Há uma queda clara e consistente, à medida que os anos avançam de 2000 para 2010, e eu tenho curiosidade para ver se essa tendência continuou nos três anos que se seguiram.
Eu notei que as muitas trocas de criptografia lá fora têm um spread significativo. A propagação entre o Monte. Gox e BTC-e, por exemplo, geralmente são $ 100, e podem ir ainda mais alto se Mt. Gox tem um surto. Isso não é nem mesmo entrar nas oportunidades de negociação de arbitragem BTC para LTC (litecoin) e outras criptomoedas que seguem em grande parte as tendências do mercado BTC. Pessoalmente, estou fascinado por isso.
Eu encontrei esta visão geral de quant investir por Max Dama decal / file / 2945.
Na página 16 ele explica muito brevemente uma possível ideia comercial através da exploração do "primeiro dia do conceito do mês".
"O primeiro dia do mês. É provavelmente o dia de negociação mais importante do mês, já que os ingressos vêm dos planos 401 (k), IRAs, etc. e fundos mútuos têm que ir lá e colocar esse novo dinheiro em ações. & Quot;
Trading idea one:
"Nos últimos 16 anos, comprar o fechamento no SPY (o S & amp; P 500 ETF) no último dia do mês e vender um dia depois resultaria em um comércio bem sucedido 63% do tempo com um retorno médio de 0,37 % (em oposição.
para 0,03% e uma taxa de sucesso de 50% -50% se você comprar qualquer dia aleatório durante este período). & quot;
Trading idea two:
"Várias condições ocorrem que melhoram significativamente este resultado. Por exemplo, uma vez eu estava visitando o escritório de Victors no primeiro dia de um mês e um de seus comerciantes me mostrou um sistema e disse: se você mostrar isso a alguém, teremos que matá-lo.
Basicamente, o sistema era: se a última metade do último dia do mês fosse negativa e a primeira metade do.
O primeiro dia do próximo mês foi negativo, compre às 11h. m. e aguarde o resto do dia. Esta é uma máquina ATM.
o comerciante me disse. Deixo para o leitor testar este sistema. & Quot; & quot;
Então, e. se no dia 31 de março às 12: am, o capital escolhido tenha um retorno negativo para o dia e no dia seguinte, ele tenha um retorno negativo até as 11:00.
então compre e segure até fechar.
Eu tentei isso usando o excel e os dados intradiários que recebi de um site russo que fornece preços históricos gratuitos para as 40 ações mais negociadas nos EUA, mas, obviamente.
A quantopia é uma maneira muito melhor de tentar essa estratégia simples.
Os poucos estoques que realmente apresentaram esse padrão de negativos negativos-> comprar-manter até perto mostraram um pequeno ganho positivo.
Eu não calculei o índice de sharpe, mas meu pensamento é que, se o índice de sharpe for alto e você fizer isso 12 meses por ano e usar uma boa quantidade de alavancagem.
Você pode fazer uma boa recompensa estatística.
Eu sou um novato para codificar, então não fiz uma tentativa de codificar isso, então, se alguém de vocês que são rápidos nisso, sinta-se livre para experimentá-lo e postar um backtest.
Aplicando Aprendizagem Profunda para Melhorar as Estratégias de Negociação Momentum em Stocks.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Este parece particularmente fácil de implementar em Quantopian, uma vez que é basicamente apenas uma análise técnica.
Parece promissor, mas provavelmente requer um simulador de backtester / microestrutura de nível de tiquetaque.
Há um followup ou dois, e isso parece uma repetição, mas apenas no caso.
Vasta coleção de trabalhos acadêmicos relacionados à negociação de quant.
Os ETFs aumentam a volatilidade?
Nós estudamos se os fundos negociados em bolsa (ETFs) - um bem de importância crescente - influenciam a volatilidade de seus estoques subjacentes. Usando estratégias de identificação com base na variação mecânica na propriedade da ETF, apresentamos evidências de que os estoques de ETFs exibem volatilidade intradía e diária significativamente maior. Estimamos que um aumento de um desvio padrão na propriedade do ETF esteja associado a um aumento de 16% na volatilidade diária das ações. O canal de condução parece ser uma atividade de arbitragem entre ETFs e os estoques subjacentes. De acordo com este ponto de vista, os efeitos são mais fortes para as ações com taxas de spread e de empréstimo mais baixas. Finalmente, a evidência de que a propriedade do ETF aumenta a rotatividade de ações sugere que a arbitragem de ETF adiciona uma nova camada de negociação aos títulos subjacentes.
Parece ideal para uma assimetrização.
Uau excelente, eu não tinha visto esse papel. Clássico!
Achei isso muito interessante, parece relevante.
Não sei como esta página ainda não foi criada aqui, a não ser que a tenha perdido.
Estar dentro / fora do mercado em certas semanas de acordo com o calendário da reunião do FOMC. Parece promissor e simples para alguém implementar!
Cara, é difícil encontrar esse tópico toda vez que pesquisar não funciona bem. De qualquer forma, não é uma estratégia em si, mas um ótimo artigo sobre os VIX ETPs:
EDIT: Eu estava errado, há uma estratégia de negociação no segundo semestre!
Existe alguma coisa neste segmento que seria particularmente interessante para codificar em Quantopian e backtest?
Acabei de encontrar isso, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, que inclui uma implementação do Python. Eu verificaria quantpapers, lá centenas de papéis lá.
Grant, acho que é realmente uma questão pessoal, que tipo de estratégia de negociação quer alguém implantar e como ela se encaixa nas estratégias de negociação existentes? Por interesse puramente acadêmico, não tenho certeza de que estaria fazendo negociação de quant
Grant, Simon. Qualquer coisa que trate de Vix, estrutura de termos Vix, Vix etn's seria de grande interesse.
Bem, deixe-me colocar a questão de outra forma. Alguma das idéias listadas neste tópico foi lançada como papel / live trading algos na IB? Em caso afirmativo, qual foi o resultado? --Conceder.
Darell: volatilitymadesimple / segue uma dúzia de estratégias VIX ETP, e suas próprias, claro.
Grant: desculpe, eu não fiz nenhum trabalho em Quantopian por cerca de um ano. Não podemos falar pelos outros.
Olá a todos, alguém pode apontar-me na direção de um sistema de fim de dia / swing para S & amp; P ou Dow ou Nasdaq? Algo com uma boa proporção de perda de vitória seria ideal.
Eu adoraria isso.
Alguém sabe se você pode importar dados de futuros?
De volatilidade Made Simple.
"comparando os futuros VIX do primeiro e segundo mês. Os comerciantes costumam usar essa abordagem simples para determinar se a estrutura de termo futuro do VIX está em contango (favorecendo XIV) ou retrocesso (favorecendo VXX) & quot;
Principalmente, se podemos importar futuros VIX de meses anteriores e posteriores para iniciar posições em XIV e VXX, respectivamente?
Sam, não sei sobre como tornar os dados de volatilidade simplificados, mas você pode usar Quandl para importar os dados ou obtê-lo diretamente do CBOE.
Atualização: Você também pode obter a composição diária das participações do mês da frente / volta dos ETNs do ipath em seu site, que pode ajudá-lo a refinar sua estratégia um pouco mais também. Eu acredito que eles também têm as participações históricas. Este link é para VXX, os outros também estão disponíveis. ipathetn / US / 16 / pt / details. app? instrumentId = 259118.
O seu conceito de & quot; Dual Momemtum & quot; é muito intrigante. Além disso, estendendo-a da maneira que é descrita aqui:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
O site da Campbell Harvey também é um site útil para glossários financeiros e documentos sobre risco. people. duke. edu/
Não está claro se essa é uma estratégia de reversão à média nessa cesta integrada, ou se é uma carteira de investimentos estática de alguma forma otimizada para baixa variação.
Simon - você olhou através do & quot; premium? ofertas da Quantpedia? Estou curioso para saber se eles valem a pena ou não.
Eu não, não, eu estava pensando em passar por suas coisas grátis para ver o que as anomalias e os papéis parecem interessantes e adequados.
Eu realmente adoro os papéis de Tony Cooper, tão claros e legíveis.
Identificando pequenas carteiras de reversão médias:
Uma maneira simples de estimar a oferta - Pergunte Spreads de preços diários altos e baixos.
Grande peça com muitas idéias implementáveis ​​sobre co-integração, implementação de alta freqüência, etc.
Algumas idéias sobre como melhorar a troca de pares.
Obrigado pelo artigo! É uma boa leitura.
Ambos por Jonathan Kinlay.
Não tenho certeza onde mais colocar isso. Eu não classificaria isso como estratégia, mas é bom saber o spread / oferta spread% das empresas. Útil para o desenvolvimento de algoritmos HF.
Jonathan Kinlay escreve algumas das melhores coisas lá fora, obrigado!
Concordo totalmente com você, Simon, em Jonathan Kinlay.
Vídeos e PDFs estão disponíveis.
Visão geral surpreendente da matemática disponível para projetar estratégias quantitativas.
Matthieu, isso parece um ótimo recurso. O link parece ter mudado, aqui está um atualizado:
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Pessoal, embora todos estes parecem ser grandes recursos, eles precisam de uma certa quantidade de conhecimento em Estatística. Qual é a base do conhecimento estatístico de onde se pode atacar? Quaisquer livros ou recursos para os não iniciados?
Os preliminares são (penso) uma análise básica única e multivariada (talvez alguma análise real e combinatória intermediária), a álgebra linear, em seguida, entra na teoria básica de probabilidade e depois dessa inferência estatística, processos estocásticos (e simulação) e econometria e depois da análise de matemática financeira e teoria da otimização e equações diferenciais parciais estocásticas. Apenas o Google ou vá para a Amazon etc para encontrar livros (com soluções).
Eu concordo com a ordem de Patrick.
Você pode pegar o básico sobre probabilidades e estatísticas sobre statlect.
Então você pode seguir a boa classe de aprendizado da máquina de introdução de Andrew Ng no Coursera.
Se você quiser passar para uma compreensão mais avançada dos algoritmos de aprendizado, talvez queira dar uma olhada nos Elementos de Aprendizagem Estatística.
Depois disso (e talvez alguns cálculos estocásticos e análise de séries temporais) você deve ser capaz de entender a maioria dos artigos que você está interessando ou, pelo menos, saber o que o Google preencher a lacuna.
Construção de portfólio neutro do mercado com implementação de excel.
Carteiras esperançosas de ônus e momentum. Alguns bonkers - bons resultados lá.
Otimização de portfólio para estratégias que utilizam informações de classificação sobre os retornos esperados.
Edit: Subbed para este twitter feed há muito tempo e redescobri hoje. Eles postam papéis quantos da SSRN.
Veja isso! A maioria dos trabalhos foram mencionados por vocês acima.
Um par de bons recursos de estilo tutorial que encontrei recentemente:
* "AHL explica", um par de vídeos passando por conceitos-chave como o impulso comercial: man / DE / ahl-explain Seria legal implementá-los em Quantopian (embora ainda não tenhamos futuros).
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Há muitos papéis e detalhes detalhados neste link.
Eu encontrei este 130 30 stretagy pensei que seria bom lugar para.
Artigo interessante sobre a liquidez da ETF e a liquidez dos títulos subjacentes:
Haven ainda leu o documento, mas parece ter aplicações promissoras para negociação.
Não tenho certeza se este artigo é realmente uma estratégia, mas achei interessante.
Este é um artigo de Michael Gayed, CFA e Charlie Bilello, CMT, que visita a idéia de rotação beta.
O papel foi um vencedor do prêmio Dow 2014.
Um monte de artigos / artigos escritos por Cliff Asness da AQR. Bastante interessante.
Há já algumas postagens sobre o comportamento do estoque no final do mês acima, mas aqui está um artigo detalhado sobre isso:
A partir da introdução: "achamos que, desde julho de 1926, um poderia ter mantido o índice de ações ponderado de valor dos EUA (CRSP) por apenas sete.
dias por mês e embolsou todo o excesso de retorno do mercado com uma volatilidade quase cinquenta por cento menor.
em comparação com uma estratégia de compra e retenção. & quot;
O gráfico da curva de patrimônio na página 22 do jornal é a abertura dos olhos.
Uma forma de paridade de risco & quot; usando a Evolução Diferencial para otimizar as contribuições do portfólio para o risco.
Outro papel D & # 39; Aspremont.
Outro algoritmo de negociação de pares usando a correlação de 2 estágios e a abordagem baseada em co-integração em dados intra-dia de 15 minutos de OHLC sobre estoques do setor de petróleo. Eles reivindicam uma taxa de Sharpie mensal de 2,67 e uma relação anual de 9,25 Sharpe para o período entre 2012 e 2013. Será interessante ver se isso pode ser replicado em Quantopian.
Reivindica que a aceleração (diferença de retornos) tem mais poder explicativo do que o impulso simples.
Não é uma estratégia de negociação & # 39; por si só, mas um site interessante com algum código relacionado ao python, e algum pensamento claro.
Olá a todos. Eu estou em conferências de finanças acadêmicas com bastante frequência hoje em dia como parte de nossa divulgação acadêmica. Eu vejo muitos papéis interessantes e ficaria feliz em fazer algumas das melhores listas da próxima vez que eu estiver em uma conferência. As pessoas estariam interessadas em listas como essa para ideias em potencial?
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Isso parece ótimo Delaney, eu definitivamente estaria interessado.
Sim, eu li cerca de 5 a 10 artigos por semana, sempre preciso de mais!
Ótimo, eu estou na FMA em Orlando na próxima semana. Eu irei iniciar um tópico no fórum e postar ao vivo assim que estiver lá.
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Espero não ser presunçoso, mas acho que todo mundo que segue este tópico está interessado.
Outro documento de arbitragem estatística, mas usando testes de regressão e variância passo a ponto para identificar cestas co-integradas. O papel reivindica um sharpe de 7+ com custos de transação de 50 pontos básicos. Papel bastante antigo embora.
Eu o li (a reversão média depois de quedas nos preços) várias vezes, porque estou testando algumas pesquisas de Josef Rudy para minha tese, para ver se suas descobertas retêm a água.
Ainda não implementável em Quantopian, mas talvez em breve. ? :)
Parece interessante! Obrigado, Simon.
Delaney seria fantástico. Eu tenho trabalhado na conversão das idéias deste artigo em código Python.
Eu adicionarei trabalhos nos próximos dias.
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Ideia simples: compre ações EV negativas e segure por um ano! No segmento de microcap, supostamente apresentou retorno médio de 60% por comércio durante o período de retenção (um ano). Provavelmente, uma redução perversa.
Ações às quintas-feiras e às ligações às sextas-feiras.
Um sistema de aprendizagem simples. Bom para aprender sobre o comportamento do mercado e sobre o ajuste.
A idéia é simular a lógica de composição de qualquer estoque ETF / Index e investir em stcock para ser adicionado / excluído dele. Mantendo-o a partir da data do anúncio até 14 dias depois (quando a ação real for realizada) resultará em retornos positivos por longos estoques e baixos em exclusivos. A idéia é que, uma vez que o estoque seja anunciado para ser adicionado / excluído a um índice, o índice deve comprá-lo / vendê-lo cerca de 14 dias depois e o mercado reage. comprá-lo antes e vendê-lo no final do anúncio de 14 dias.
Há uma grande quantidade de ETF, portanto, muita arbitragem está disponível.
Esta é a lógica de composição de S & amp; P como exemplo.
Se alguém fez alguma coisa ou quer trabalhar juntas.
Este artigo tem uma coleção de estratégias que podem ser úteis. Olhando através da lista e, embora alguns sejam simples, há vários que parecem interessantes.
Do Resumo:
Apresentamos fórmulas explícitas - que também são código de computador - para 101 alfas comerciais quantitativas da vida real. O seu período médio de espera varia aproximadamente entre 0,6 e 6,4 dias. A correlação média em pares desses alfas é baixa, 15,9%. Os retornos estão fortemente correlacionados com a volatilidade, mas não têm dependência significativa do volume de negócios, confirmando diretamente um resultado anterior por dois de baseados em uma análise empírica mais indireta. Além disso, encontramos empiricamente que o volume de negócios tem um poder explicativo fraco para as correlações alfa.
Grande discussão, obrigado por isso!
Você poderia me dizer o que significa & # 39; alpha & # 39; significar?
Por exemplo, há um alfa - ln de reversão média simples (hoje está aberto / fechado)
Como trocar?
Ou é apenas um sinal útil (= recurso) para o algoritmo de aprendizagem?
Alpha é uma métrica de uso comum de quanto informações novas estão contidas em outro sinal. É encontrado através da realização de uma regressão linear entre o fluxo de retorno gerado pelo novo sinal e fatores existentes, como o mercado. A equação pode ser assim.
R_new = alfa + beta * R_market + beta * R_oil +.
Ao ver o quanto de seus retornos é historicamente explicado por cada um dos outros fatores, você pode fazer uma estimativa de quanto de seus retornos vem de novas informações, que é o que resta no alfa. Para mais informações, veja as palestras 4, 13 e 14 na série de aulas de Quantopian.
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Não é uma novidade, mas já esqueciam dados curtos recentemente e acharam isso interessante.
Não é realmente um artigo, mas este é um excelente post sobre o processo geral para testar ideias de negociação:
importante -! Leia os comentários.
Previsão de forex usando a codificação de entropia.
Teoria da mente da entropia. Numericamente, deriva o vínculo entre Entropia em física e finanças. Também constrói uma estrutura de modelo quantitativo que combina entropia, valor de julgamento / viés, decisões comerciais e volume. O único artigo que eu li é que os modelos comercializam o volume de uma forma um tanto intuitiva.
O link para o PDF está no primeiro parágrafo. Escrito por Jonathan Kinlay, ele estabelece o enquadramento para o método ARFIMA-GARCH de estimação da volatilidade e chega à conclusão de que o preço tradicional da opção Black-Scholes é ineficiente e prova isso testando uma estratégia de opções simples com base nos resultados de sua volatilidade previsões.
Alguns estudos meus, esses modelos realmente trocaram dinheiro real por um longo período de 20 anos, não hipoteticamente.
Aqui está o link para Li-Xin Wang mais recente papel de Modelagem de Dinâmica dos Preços das Ações com Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Construído para ilustrar a ideia de desvio padrão comercial, aqui está o link para uma estratégia simples de petróleo bruto com um z de 1,5.
Construído para ilustrar as idéias de relações comerciais, fundamentos, ontem e sazonais, aqui está o link para uma segunda estratégia simples de petróleo bruto. Este tem um z de 2,2.
Construído para ilustrar as idéias de negociação de uma volatilidade sazonal, de negociação e de negociação ontem, aqui está o link para uma terceira estratégia simples de Petróleo Bruto. Este tem um z de 2.3.
Construído para ilustrar as idéias de negociação das caudas de um candelabro e volatilidade comercial, aqui está o link para uma quarta estratégia de petróleo bruto simples. Este tem um z de 3.0.
Construído para ilustrar as idéias de carteiras de sistemas e sistemas de reutilização, aqui está o link para o portfólio das quatro estratégias de petróleo bruto anteriormente descritas. O portfólio tem um retorno anual de 13,6%, uma redução máxima de 9,2% e um Sharpe de 1,4 dos anos de 2006 a fevereiro de 2016.
Construído para mostrar a idéia de trocar a cauda de um candelabro em vez do corpo quando a volatilidade deixa uma grande cauda após o relatório de fornecimento de gás natural na quarta-feira, aqui está o link para a primeira estratégia simples de Gás Natural. Esta estratégia tem um z de 2.8.
Construído para ilustrar as idéias de negociar outros comerciantes e negociar um fundamental, este sistema de gás natural negocia o posicionamento antes do relatório da fonte de quarta-feira. Aqui está o link. Esta estratégia tem um z de 1.8.
esse site tem uma seção de vocabulário. como o que é uma pontuação z.
Um z-score é um termo de estatística, mede quantos desvios-padrão um valor é da média de um conjunto de valores. Z = 0 significa o mesmo que a média, Z = 1 significa que o valor é 1 desvio padrão acima da média, etc.
Eu prometo que não estou tentando ser snarky, mas você pode aprender isso sozinho em cerca de 3 segundos pesquisando & quot; z score & quot; no Google. Isso provavelmente será verdade para a maioria dos termos de finanças e estatísticas que você vê aqui. Alguns deles serão complexos (como o funcionamento de um processo GARCH), mas a maioria não.
Normalmente, é normalmente o (desvio padrão da inovação) / padrão, mas acho que Henry comprovou sua própria definição, não tenho certeza do que ele está se referindo.
O escore z é a significância estatística do teste / sistema. Maior que 1.6 significa que cerca de 95% de chance de resultados não são aleatórios.
Obrigado a ambos. Eu concluo que o escore z é uma maneira de quantificar a qualidade de um teste de volta para que você possa saber se você faz o mesmo jogando uma moeda (ou não). Desculpe, eu tenho que reduzir tudo para algum formato simplificado.
Eu costumava negociar um local no NYFE e agora vivo na Colômbia S América. Medellin é exato. Eu possuo uma fazenda de café chamada Finca Milena e o colocarei se você chegar aqui e me pegar em quants, algos, thoery etc etc. Por falar na forma em que eu fiz o google z score e surgiu como uma teoria para quantificar as chances futuras de uma empresa de declarar falência e nenhuma ofensa tomada. Pergunto-me qual é o escore z para esse algo.
Ponto justo - um cara chamado Edward Altman realmente não fez nenhum favor quando ele também nomeou seu modelo de predição de falência como "escore z".
William, Aqui está um exemplo simples de zscore de um recurso, outros comentarão se for errado de qualquer maneira.
Eu supor por isso que você gostaria de ver um escore z de 1 ou melhor para concluir que o sistema é melhor do que apenas qualquer abordagem aleatória. ou seja, jogar moeda.
Você deve mudar.
zscore = (série - média) / std.
Backtest of Darrell's z-score algo w / z = (série-média) / std dev.
Este terceiro sistema de Gás Natural ilustra as idéias de relacionamentos comerciais, troca de negociação e taxa de troca de negociação entre o Gás Natural e o Petróleo Bruto. Esta estratégia tem um z de 2,2. Regras e resultados estão aqui.
Não está claro quão dependente essa estratégia está no regime recente.
Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o papel que publicou, Pravin. O fato de ser vinculado a ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Na verdade, já fizemos um monte de trabalho implementando o trabalho que você postou, Pravin. O fato de ser vinculado a ele pode ser útil para algumas pessoas.
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Não podemos negociar com Quantopian, mas parece legítimo.
Ansioso para a conversa real, para descobrir o que o método é! :) (Marcos Lopez de Prado de Guggenheim Partners in Global Derivatives 2016)
Obrigado por compartilhar, Simon.
O site do Dr. Lopez del Prado está aqui.
Conhecendo as coisas de Prado, o que é muito bom, ele estará fazendo o ponto que a análise de variação média não funciona mais na prática. É fácil adaptá-lo a algum período histórico por meio da otimização ingenua, mas terá pouca correlação com o desempenho fora da amostra. Isso é semelhante ao artigo recente de Thomas Wiecki sobre como o índice de sharpe também não tem correlação entre o desempenho dentro e fora da amostra.
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Estou curioso quanto à sua sugestão / substituição. O Bootstrapping funciona muito bem para evitar a sobreposição, mas você acaba com carteiras bastante médias.
Eu suspeito que simplesmente não use variância média e usando outras técnicas de seleção de portfólio mais sofisticadas. Filtros de redução de correlação, filtros de neutralidade de setor, etc.
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O livro Systematic Trading, de Robert Carver, foi recomendado a mim por Simon, e acabei de terminar um capítulo inteiro dedicado ao ajuste excessivo. Há uma discussão quantitativa de escalas de tempo de backtest relevantes para distinguir uma abordagem da outra. E abordagens para evitar a adaptação a um único período histórico. Etc. Iniciando a frente no livro, bootstrapping também está coberto. O autor parece ser muito sóbrio e realista e não está promovendo estratégias específicas, por si só (embora ele distinga estilos de negociação). O foco está no processo e nas armadilhas. É muito acessível do ponto de vista técnico. Nenhuma matemática / estatística extravagante. Pode ser um bom ponto de partida para muitos usuários de Quantopian que são aspirantes a quants.
Concordo com você no livro Grant. Devo dizer que há partes que eu tenho dificuldade em entender minha cabeça. Um livro de praticantes. Seu blog também é excelente.
Vladimir, eu estava tentando entender como o z-score pode ser aplicado ao portfólio XLP + TLT simples que você postou em outro lugar. Você poderia adicionar o código z-score a ele e repostar aqui?
Além disso, se estamos procurando um z-score de & gt; 1.6, o que estamos procurando? Que a curva de pontuação z permanece acima de 1,6 na maioria das vezes? Ou algo diferente? Desde já, obrigado..
rb rb, z-score é realmente apenas uma medida de como & quot; raro? um evento é em termos da distribuição da mesma. Então, se você tiver um z-score & gt; 1.6, isso significaria que ele tem aproximadamente 5% de chance de ocorrer, então um relativamente "raro" O evento realmente (para aqueles que não têm idade suficiente para ter usado isso na classe de matemática #trade, a tabela z é uma ótima maneira de ilustrar um escore z para distribuição normal. Neste caso, esta é uma tabela positiva, então seria do 0.50 - p (z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Aplicado a qualquer estratégia de negociação, os escores z são uma maneira comum de atribuir um valor de probabilidade estatística de algo que ocorra, o que pode atuar como uma "confiança" intervalo. Usando o exemplo rápido de z-score de Henry Casten de cima, o anexo é um algoritmo que corta SPY quando o z-score & gt; 1,6 e longo quando z-score & lt; -1,6 e fecha as posições quando -1,4 & lt; zscore & lt; 1,4, com base no pressuposto de que é "raro" evento e SPY reverterão para o preço médio ao longo do tempo.
Os escores Z só podem ser interpretados como uma medida de raridade do evento quando a distribuição subjacente dos dados é conhecida. Na maioria dos casos, as distribuições em finanças não são normalmente comportadas, de modo que assumir que a normalidade não será um bom estimador da raridade de um evento. Muitas vezes, é melhor pensar em um escore z como uma medida de extremidade e apenas converter a raridade real quando você sabe mais sobre o processo gerador de dados.
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Sim está certo. Perdoe minha simplificação excessiva :)
Não há problema, é um erro super comum e fácil de perder que aparece muito na prática de finanças profissionais. Pode levar a surpresas desagradáveis ​​quando você é atingido por eventos mais extremos do que o esperado.
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Um dos meus papéis favoritos que teve um enorme impacto na minha negociação FX, infelizmente, o quantopian não tem FX (ou futuros FX), já que isso não se aplica às ações.
Pedidos de paradas e cascatas de preços em mercados de moedas.
Eu também achei esse artigo bastante interessante.
Eu também não tenho certeza se isso foi postado aqui.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Qualquer ajuda seria muito apreciada. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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O que os assinantes dizem.
Depois de anos assistindo meu portfólio de investimentos não chegar a lugar algum e, depois, ter que pagar altas taxas de administração para o meu consultor, perdi a confiança nos gestores de fundos e no setor financeiro em geral.
Depois de se inscrever nas Estratégias de Negociação de Volatilidade, obtenho o melhor de ambos. Meu fundo de aposentadoria está crescendo mais rápido do que nunca, e eu pago apenas uma fração das taxas que eu costumava. & # 8221;
Eu sempre quis desempenhar um papel mais ativo no meu investimento, mas com uma família e um emprego a tempo inteiro, eu simplesmente não pensei que eu tinha tempo.
Mas a solução de portfólio total é tão fácil de seguir. Apenas alguns minutos algumas vezes por mês e recebo um excelente desempenho sem ter que pagar um consultor financeiro. # 8221;
Perdi uma parte significativa do meu fundo de aposentadoria na crise financeira de 2008, e parece que muito pouco mudou desde então. Os regulamentos não foram melhorados, ninguém foi responsabilizado, e parece ser um negócio como de costume.
Isso me deixa a paz de espírito, sabendo que desta vez eu vou lucrar com a mesma volatilidade que foi a causa das minhas perdas naquela época. & # 8221;

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