William eckhardt comerciantes de sistemas superiores

William eckhardt comerciantes de sistemas superiores.

Cluj CataniaSicilia) agosto de 2015 última publicação por omgs. Eckhardt lançou sua própria commodity trading mbers; 64 messaggi.

Feed saudação para Dalton Defender Days em Coffeyville neste fim de semana, o Montgomery County Chronicle fornece sua história característica anual com algum aspecto do enzado por Yebenoso 17 Out 2012 Bailén Sicilia Hispana Reg. Scott Tafel é o fundador, parceiro principal da Falcon Trading Systems: computadores para comerciantes.

Ho appena. Salve.

Os comerciantes, os sistemas devem evoluir. 3.

Comerciantes,. Licenciado para: Capítulo 2.

Na Sicília Elio Vittorini The Poor Mouth Flann O & # 39; Brien. 3.

Feed RSS. Para os nossos sistemas baseados.

William Eckhardt: o homem que lançou 1 000 sistemas. Quadro 3.

Eckhardt :. Para construir sistemas comerciais, o Eckhardt desenvolveu a232.

Class of Top Traders de 2010. Você sabe quem é esse?

Board 3. Licenciada em: Clan DLAN Em 1983, William Eckhardt realizou o experimento da tartaruga para provar que qualquer um poderia ser ensinado a negociar, lendários mercadores Richard Dennis.

The New Market Wizards: Conversas com te: é o único local para a história completa da tartaruga, regras - desde 1996. "O modo Eckhardt.

4. Omgs; 02 de outubro de 2015.

Um dos comerciantes de sistemas mais proeminentes nos últimos 30 anos, por isso: LocationSicilia. 4.

Nos livros Market Wizards, 2011 William Eckhardt: O homem que., SchwagerFeb 27.

Seja comerciante de sucesso. SICILY MONOCHROME wystawa fotografii Jacka Poremby.

4. Schwager; dois dos meus livros de negociação favoritos de todos os tempos.

A entrevista de Jack Schwager com William Eckhardt em The New Market Wizards foi empacotada. Quadro 3.

3 Kanał RSS GaleriiPara esperar da reunião do BCE, o impacto nos retiros do euro-libra é de 10 meses de preocupação com a falha política. O petróleo cai mais de 1% em excesso. William eckhardt comerciantes de sistemas superiores.

Saia no topo absoluto. .

Eckhardt lançou sua própria mercadoria. Eckhardt, Trading Systems., Matemática.

Esta semana, seu famoso Turtle Traders experimenta. Nossa newsletter está examinando mais de perto uma das lendas do mundo dos futuros gerenciados: Richard Dennis Locationsicilia.

Barbara S. Board 3.

Ele fez o famoso comerciante de tartarugas experimentar ao longo de Richard. William Eckhardt é um dos famosos comerciantes de tartarugas originais.

W Wydarzenia Rozpoczęty. 231.

4. Como demonstrado pela nossa classe de Top Traders de 2010.

Este artigo é um recurso para todos os comerciantes para se referir regularmente em sua jornada de negociação quando eles precisam de um apep talk ', para simplesmente ser lembrado da maneira correta do artigo de hoje foi inspirado pela série de assistentes de mercado por Jack D. Juntamente com o parceiro William Eckhardt,.

Issuu é uma plataforma de publicação digital que facilita a publicação de revistas, catálogos, jornais, livros, mais on-line. Para destruir os 100 melhores comerciantes pagos de Wall Street.

O Huffington Post o chama de The Greatest Ever Stock Stock Trader. David Cheval, Patricia N.

Comunidade Calendar14 de outubro de 2015. William Eckhardt.

William Eckhardt da Eckhardt Trading Co. Mark Douglas, William Eckhardt, seguindo as tendências.

. Como os sistemas de negociação fazem.

Conforme demonstrado pela nossa classe de Top Traders de 2010. 3.

"No final da década de 1950, Nicolas Darvas transformou um investimento de. 3.

1 Embora Eckhardt não acreditasse que os comerciantes pudessem ser. Licencia a nombre de: como ser um comerciante.

Uma revisão dos mais famosos e infames comerciantes. Como se tornar um CTA: com base em CME Seminars, 1992-1994.

William Eckhardt: Top Systems Traders. Locationicilia.

Os esforços de negociação do Turtle, de Michael Covel, abrangem entrevistas com o. Locationicilia.

Ibid. 4 respostas; 1252.

Grazie a tutti ragazzi dei. .

Abbott, Richard Dennis. Ottima l & # 39; idéia de tradução.

Notas finais. Dixon of Spackenhill Trading Corp.

William Eckhardt estava solidamente. Gillman.

Discuta a tendência seguindo em. Quadro 3.

3. Na península malaiense, pensa-se que os primeiros habitantes são Negritos.

William Eckhardt: o homem que. William eckhardt comerciantes de sistemas superiores.

. Discurso sobre fita de áudio, 1992.

A evidência da habitação humana moderna na Malásia remonta a 40, 000 anos. Aumentou o topo do mundo financeiro depois de fazer bilhões.

29 set 2008. Os principais traders ad nauseam nestes livros são obrigados a tomar forma em.

Compartilhe facilmente suas publicações, obtenha. William Eckhardt, um matemático que.

William Eckhardt: Top Systems Traders, "Futures Industry Association". Davvero utile, soprattutto per principianti.

Jornadas de um Bumbling Trader.

Aprendizagens e Pensamentos sobre Negociação, Macroeconomia, Investimento de Valor, Finanças Quantitativas e Contabilidade.

Cotações de Quotable de William Eckhardt (Negociação Mecânica de Tendências de Tendências)

Eu estava lendo mais sobre William Eckhardt (ou a fama do experimento de troca de tartarugas com Richard Dennis).

Eckhardt lançou seu próprio assessor de negociação de commodities (CTA), Eckhardt Trading Company, em 1991, que produziu um retorno anual composto de 17,35% ao longo de 20 anos e ganhou 21,09% em 2010. Existem algumas estatísticas atualizadas sobre este site, que mostrou estes resultados durante o período de julho de 1991 a maio de 2013:

Retorno anualizado de 14,5% vs. 9,2% para o índice S & amp; P Sharpe de 0,6 vs. 0,45 para S & P Pior mês de -18,3% (1994) vs. -16,8% para S & amp; P (2008) Pior levantamento de -27,11 % (1992) vs. -50,95% para S & P (GFC) O pior ano foi -15,64% em 2011 O melhor ano foi de 57,95% em 1993 Retornos positivos para 17 dos 23 anos (

74%) Retornos positivos para 153 em 262 meses (

Pelo o que eu li, ele é realmente um cientista brilhante no ramo de sistemas. Ele é o crème de la crème, parado no topo do mundo da tendência mecânica, seguindo as negociações.

É por isso que seus resultados são particularmente notáveis ​​e sóbrios. Se o top guy estiver fazendo um retorno anualizado de 14,5%, compreensivelmente vinculado à exposição de risco, realmente humilha minhas expectativas de retorno para minha própria negociação com base em seguidores de tendências.

Eu categorizei pontos-chave abaixo em três categorias: (1) psicologia, (2) metodologia, e (3) desenvolvimento de sistemas. Há muitos pontos muito bons compartilhados por William Eckhardt em muitos aspectos do comércio e desenvolvimento de sistemas. Eu encorajo os leitores a ler toda a publicação.

Você não pode trazer tendências humanas normais para negociação.

Se um jogo de apostas entre um certo número de participantes é jogado o tempo suficiente, eventualmente, um jogador terá todo o dinheiro. Se houver alguma habilidade envolvida, ela acelerará o processo de concentrar todas as apostas em poucas mãos. Algo assim acontece no mercado. Existe uma tendência geral persistente para que a equidade flua de muitos para poucos. A longo prazo, a maioria perde. A implicação para o comerciante é que para ganhar você tem que agir como a minoria. Se você trouxer hábitos humanos e tendências normais à negociação, você gravitará em direção à maioria e inevitavelmente perderá. Qualquer pessoa com inteligência média pode aprender a negociar. Isso não é ciência de foguetes. No entanto, é muito mais fácil aprender o que você deve fazer na negociação do que fazê-lo. Os bons sistemas tendem a violar as tendências humanas normais. Das pessoas que podem aprender o básico, apenas uma pequena porcentagem será comerciante de sucesso. Se você está jogando por satisfação emocional, você está fadado a perder, porque o que é bom é muitas vezes a coisa errada a fazer. Richard Dennis costumava dizer, com um pouco de carinho, # 8220; Se se sentir bem, não faça isso. # 8221; De fato, uma regra que ensinamos as tartarugas foi: quando todos os critérios estão em equilíbrio, faça o que você menos deseja fazer. Você deve decidir antecipadamente se você está jogando pela diversão ou pelo sucesso. Quer você o avalie em dinheiro ou de alguma outra forma, para vencer na negociação, você precisa estar jogando para o sucesso.

A natureza humana não opera para maximizar o ganho, mas a chance de ganhar.

Um ditado comum sobre este assunto que é completamente erronea é: você não pode entrar em pedaços obtendo lucros. Isso é precisamente quantos comerciantes estão quebrando. Enquanto os amadores são quebrados, levando grandes perdas, os profissionais ficam quebrados por pequenos lucros. O problema, em poucas palavras, é que a natureza humana não opera para maximizar o ganho, mas sim para maximizar a chance de ganhar. O desejo de maximizar o número de negociações vencedoras (ou minimizar o número de negociações perdidas) funciona contra o comerciante. A taxa de sucesso dos negócios é a estatística de desempenho menos importante e pode até estar inversamente relacionada ao desempenho. Dois dos principais pecados do comércio - dando prejuízo demais à corda e obtendo lucros prematuramente - são tentativas de tornar as posições atuais mais propensas ao sucesso, em detrimento severo do desempenho de longo prazo.

A maquiagem emocional é mais importante do que a inteligência.

Eu não vi muita correlação entre boa negociação e inteligência. Alguns comerciantes excelentes são bastante inteligentes, mas alguns não são. Muitas pessoas inteligentes pendentes são comerciantes horríveis. Inteligência média é suficiente. Além disso, a maquiagem emocional é mais importante. Como lembro, mais de metade do curso girava em torno do desenvolvimento da atitude certa, protegendo contra emoções debilitantes, como pensar sobre riscos e como lidar com sucesso e fracasso. Ensinar o próprio sistema de tartarugas não leva muito tempo. Eu estava dizendo que você precisa de menos de 12 graus de liberdade em um sistema; As versões do sistema de tartarugas tinham três ou quatro. Passamos muito tempo falando sobre nossas teorias sobre como controlar o risco; Essa foi realmente a maior parte do curso. Atitude, controle emocional, disciplina; Essas coisas são mais difíceis de ensinar. Todas as tartarugas aprenderam o sistema e aprenderam a estratégia; Essa foi a parte fácil, mas alguns deles trouxeram a atitude certa e o conjunto mental correto e prosperaram e se tornaram muito ricos. Outros tiveram uma carreira mais paralisante e também não conseguiram. Eles tiveram o mesmo treinamento, mas talvez não tenham a mesma maquiagem emocional.

Se você não pode mudar seu comportamento, seja um comerciante de sistemas.

Se um comerciante não sabe por que ele está perdendo, então é desesperado, a menos que ele possa descobrir o que ele está fazendo de errado. No caso do comerciante que sabe o que ele está fazendo errado, meu conselho é enganosamente simples: ele deve parar de fazer o que ele está fazendo de errado. Se ele não pode mudar seu comportamento, esse tipo de pessoa deve considerar se tornar um comerciante do sistema dogmático.

Você está terminado se você mantiver faltas de boas práticas.

Considero o ponto de vista de que perder um comércio importante é um erro muito mais grave do que fazer um comércio ruim. Se você fizer um mau comércio e você tem gerenciamento de dinheiro você realmente não está com muitos problemas. No entanto, se você perder um bom negócio, não há para onde se virar. Se você perder bons negócios com alguma regularidade, está acabado. Por exemplo, digamos que o mercado se move rapidamente através de sua zona de compras e você sente falta, você perde seu sinal de compra e, em vez disso, espera por um retrocesso para talvez comprar mais barato. Mas, o mercado continua indo cada vez mais alto e nunca retrata. Agora, o que você faz? Há uma grande tentação de raciocinar que agora é muito alto para comprar. Se você o comprar agora, você terá um preço de iniciação que é muito alto? Não, o preço de início simplesmente ganhou, não tem o tipo de significado que você supõe ter depois que o comércio for feito. Você pode perder esses negócios. Se você perder um bom negócio, você não tem nada para protegê-lo, isto é, nada no sistema irá garantir que você acabe entrando. Além disso, perder um bom negócio pode ser desmoralizante e desestabilizador, especialmente se você esteve em no meio de um período de perda. E como tantas decisões ruins de negociação, acaba custando mais do que apenas o dinheiro perdido ou não ganho no negócio. Faltar um comércio importante tende a ter um efeito reverberante em toda a sua estratégia comercial. Às vezes pode levar semanas até você voltar ao caminho certo. Os sistemas de negociação forçam a disciplina a garantir que esses negócios não sejam perdidos.

Não substitua seu sistema durante o dia de negociação.

Você deve tentar expressar seu entusiasmo e engenho ao fazer pesquisas à noite, não por substituir seu sistema durante o dia. Substituir é algo que você deve fazer somente em circunstâncias inesperadas & # 8211; e então apenas com ótima previsão. Se você está se sobrepondo rotineiramente, é um sinal claro de que há algo que você quer no sistema que não foi incluído. Você pode ser criativo na pesquisa, mas não pode negociar criativamente; em outras palavras, aderir aos seus sistemas. Se seu sistema de negociação for inadequado, você não deve usá-lo. Se o seu sistema é bom, então cumpra-o fielmente. Entretanto, busque vigorosamente para melhorias. Quando o novo sistema estiver pronto, você pode mudar para isso - você não está conseguindo manter seu sistema. Portanto, não precisa haver conflito entre persistência e mudança.

Perdas devem machucar, mas evitam cenários de bola de neve.

As pessoas que sobrevivem evitam cenários de bola de neve em que os negócios ruins fazem com que eles se tornem desestabilizados emocionalmente e façam mais negócios ruins. Eles também são capazes de sentir a dor de perder. Se você não sentir a dor de uma perda, então você está na mesma posição que as pessoas infelizes que não têm sensores de dor. Se eles deixam a mão em um fogão quente, ele vai queimar. Não há como sobreviver no mundo sem dor. Da mesma forma, nos mercados, se as perdas não prejudicam, sua sobrevivência financeira é tênue. Conheço alguns multimilionários que começaram a negociar com riqueza herdada. Em cada caso, eles perderam tudo porque não sentiam a dor quando estavam perdendo. Nesses primeiros anos formativos de negociação, sentiram que podiam perder. Você está muito melhor em entrar no mercado com um sério, sentindo que não pode perder. Prefiro apostar em alguém começando com alguns milhares de dólares do que com alguém que entrou com milhões.

Seja cauteloso após um período de vitórias.

De muitas maneiras, grandes lucros são ainda mais insidiosos do que grandes perdas em termos de desestabilização emocional. Eu acho que é importante não se afiliar emocionalmente aos grandes lucros. Eu certamente fiz alguns dos meus piores negócios depois de longos períodos de vitória. Quando você está em uma grande série de vitórias, há uma tentação de pensar que você está fazendo algo especial, o que permitirá que você continue a impulsionar-se para cima. Você começa a pensar que pode se dar ao luxo de tomar decisões de má qualidade. Você pode imaginar o que acontece a seguir. Como regra geral, as perdas tornam você forte e os lucros os tornam fracos. É uma noção comum de que depois de ter lucros com seu patrimônio original, você pode começar a assumir riscos ainda maiores porque agora você está jogando com 'seu dinheiro'. Temos certeza que você já ouviu isso. Uma vez que você ganha lucro, você está brincando com 'seu dinheiro'. É um pensamento reconfortante. Certamente não pode ser tão ruim para perder "seu dinheiro" quanto "seu"? Certo? Errado. Por que deveria importar a quem o dinheiro costumava pertencer? O que importa é quem pertence agora e o que fazer sobre isso. E neste caso, tudo pertence a você.

O Mercado Truques você para Comerciar Mal.

O mercado se comporta muito como um oponente que está tentando ensinar você a negociar mal. Como a maioria dos lucros pequenos a moderados tende a desaparecer, o mercado ensina você a descontá-los antes que eles escapem. Uma vez que o mercado gasta mais tempo em consolidações do que em tendências, ele ensina você a comprar mergulhos e vender comícios. Uma vez que o mercado negocia com os mesmos preços de novo e de novo e parece, se você esperar muito tempo.

o suficiente para retornar aos preços que visitou antes, ele ensina você a manter negócios ruins. O mercado gosta de acalmá-lo na falsa segurança de altas técnicas de taxa de sucesso, que muitas vezes perdem desastrosamente no longo prazo. A idéia geral é que o que funciona a maior parte do tempo é quase o oposto do que funciona a longo prazo.

Concentre-se em planejar o que fazer quando os cenários ruins acontecerem.

Não pense sobre o que o mercado vai fazer; você não tem absolutamente nenhum controle sobre isso. Pense sobre o que você vai fazer se chegar lá. Em particular, você não deve passar nenhum tempo pensando sobre esses cenários rosados ​​em que o mercado se dirige, já que nessas situações, não há mais nada para você fazer. Concentre-se, em vez disso, nas coisas que você mais gosta de acontecer e em qual será sua resposta.

O preço de entrada não tem nenhum rolamento na administração de comércio subseqüente.

Por exemplo, vamos dizer que o mercado se move rapidamente através de sua zona de compra e você sente falta, você perde seu sinal de compra e, em vez disso, espera um retracement para talvez comprar mais barato. Mas, o mercado continua indo cada vez mais alto e nunca retrata. Agora, o que você faz? É uma grande tentação argumentar que agora é muito alto para comprar. Se você o comprar agora, você terá um preço de iniciação que é muito alto? Não, o preço de início simplesmente ganhou, não tem o tipo de significado que você supõe ter depois que o comércio for feito. Você não pode perder esses negócios. Suponhamos dois negociantes, A e B, que são iguais em muitos aspectos, exceto a quantia de dinheiro que possuem. Suponha que A tenha 10% menos dinheiro, mas ele inicia um comércio primeiro. Ele chega antes de B. No momento em que B coloca o negócio, os dois operadores têm exatamente o mesmo patrimônio. O melhor curso de ação deve ser o mesmo para ambos os comerciantes agora. Tenha em mente que esses comerciantes têm preços de entrada muito diferentes. O que isso significa é que uma vez que uma iniciação é feita, não importa para as decisões subseqüentes, qual o preço de entrada. Isso não importa. Depois de ter feito uma iniciação, qual o seu preço de iniciação não tem relevância. O comerciante deve literalmente negociar como se ele não soubesse qual é o seu preço inicial.

Entrar em Retração é Tricky.

Não gosto de comprar retrocessos. Se o mercado está subindo e eu acho que deveria ser longo, prefiro comprar quando o mercado é forte do que esperar por um retracement. Comprar em um retracement é psicologicamente sedutor porque você sente que está ganhando barulho versus o preço que você viu há algum tempo. No entanto, sinto que essa abordagem contém mais do que uma gota de veneno. Se o mercado tiver recuperado o suficiente para fazer uma diferença significativa no preço de sua compra, então o comércio não é tão bom quanto antes. Embora o comércio ainda possa funcionar, há uma chance melhorada de que a tendência esteja girando. Talvez ainda mais crítico, uma estratégia de tentar comprar em retrocessos, muitas vezes, resultará em perder o comércio inteiramente ou ser forçado a comprar a um preço ainda maior. A compra de retrocessos é uma dessas estratagemas que dá satisfação psicológica ao invés de proporcionar benefícios em termos de lucros aumentados. Como regra geral, evite as coisas que lhe dão conforto; O conforto geralmente é falso.

As saídas são muito mais importantes do que as entradas.

Muitos comerciantes sistemáticos passam a maior parte do tempo buscando bons lugares para iniciar. Parece apenas fazer parte da natureza humana concentrar-se no ponto mais promissor do ciclo comercial. Nossa pesquisa indicou que as liquidações são muito mais importantes que as iniciações. Se você iniciar puramente aleatoriamente, você se sairá surpreendentemente bem com um bom critério de liquidação. Em contraste, liquidações aleatórias matam o melhor sistema.

O tamanho da posição é mais importante do que as entradas.

Quando e onde você inicia um comércio é muito menos importante do que o comércio e a forma como você liquida. Infelizmente, os comerciantes tendem a colocar um grande esforço na iniciação comercial e deixar o gerenciamento de riscos estagnar.

Risco não superior a 2% por comércio.

Você não deve arriscar mais de 2% em um comércio. Embora, é claro, você ainda poderia perder mais se o mercado ultrapassar o seu ponto de saída pretendido.

Concentre-se na ação de preço.

Uma característica importante da nossa abordagem é que trabalhamos quase que exclusivamente com preços, passados ​​e atuais. Uma razão para isso é que, para fazer qualquer progresso nos estágios iniciais da investigação quantitativa, você costuma reduzir os fatores relevantes para uma ou duas variáveis ​​cruciais. O preço é, definitivamente, os comerciantes variáveis ​​vivem e morrem, por isso é o candidato óbvio para investigação. A outra razão é que, em um sistema que está fazendo bom uso da informação de preços, é muito difícil adicionar outras informações sem degradação. Sistemas de preços puros estão próximos o suficiente do Pólo Norte que qualquer partida tende a levá-lo para o sul. Fazemos isso por muito tempo, então, neste momento, a maioria das coisas que testamos degrada nosso sistema. Mas todos os anos ou dois, encontraremos algo que realmente melhora. Um gráfico de preços é uma tentativa de modelar os aspectos relevantes da mudança de preço. A mudança de preço não é o deslocamento linear, seja vertical, horizontal ou oblíquo. No entanto, a mudança de preço pode ser representada como deslocamento vertical e o tempo decorrido como deslocamento horizontal. Esse modelo, no entanto, invariavelmente suporta relacionamentos que não correspondem a nada no processo original. A inclinação angular de uma tendência em um gráfico de preços é uma característica visualmente surpreendente dessa representação. Tais ângulos não têm significado intrínseco para a série de preços, mas este é um dos muitos fatores (juntamente com nossas facilidades para o reconhecimento de padrões e desejosos) que contribuem para a nossa interpretação mais de gráficos de preços do que os testes rigorosos revelam.

Observe as informações estruturais detalhadas em dados de preços e não apenas resultados resumidos.

Nossa aversão a estatísticas resumidas que obliteram a estrutura se estendem aos próprios sistemas comerciais. Por exemplo, evitamos mover médias de preço ao fazer negócios. Essas médias móveis são populares principalmente porque são matematicamente atraentes, mas suavizam todas as informações estruturais inerentes aos dados de preços. Outra ferramenta popular, a fuga de preços, pode ser muito melhor do que a média móvel, mas ainda elimina a maior parte da estrutura relevante. Um comerciante de fuga mantém dois pedaços de informações estruturais, o alto e baixo para um determinado período de tempo, mas ignora toda a estrutura de preços no meio. Por isso e por outras razões, nós judiciosamente evitamos a negociação de quebra em todas as partes de todos os nossos sistemas.

Tem um filtro de erraticidade.

Em nosso caso especificamente, temos um filtro de irregularidade que é influenciado pela volatilidade. Erraticidade incorpora diferentes medidas de propagação do mercado. Se a imprecisão do mercado ultrapassar um certo limite, novos negócios nesse mercado serão bloqueados. Isso é projetado para eliminar um subconjunto de negociações potenciais que pensamos que irá adicionar à volatilidade das carteiras sem contribuir muito com seus retornos. Introduzimos o filtro errático perto do final de março de 1996 e resultou ser muito benéfico. Nos primeiros anos depois de implementarmos o filtro errático, ao examinar nossa relação Sharpe, o numerador aumentou e o denominador diminuiu simultaneamente. Na minha experiência, isso é muito raro. Alguns meses antes de as coisas começarem a desmoronar [em 2008], nossos sistemas praticamente foram desativados. Eles julgaram que o mercado era muito errático. Quando a crise atingiu, tivemos pequenas posições. O que tendemos a fazer é apenas avaliar o fato de que tudo se torna mais arriscado e mais volátil, e liquidamos uma proporção de tudo.

Temos três pacotes que consistem em 19 sistemas no total. O pacote de curto prazo tem uma duração média de negociação de cerca de 6 dias; o pacote de médio prazo tem uma média de cerca de 12 dias. O pacote de longo prazo é de mais de 60 dias. Todos os sistemas operam de forma independente e são projetados para serem lucrativos por conta própria.

Olhando para trás, cerca de um terço dos negócios foram vencedores e dois terços de perdedores. Isso tem sido verdade há muito tempo. A idéia é que você ganhe apenas uma porcentagem modesta de negócios, mas você faz essas vitórias contar.

Por que o Trend Following Works.

Eu ofereceria algumas razões, todas baseadas na natureza humana. A primeira é que não somos muito bons como uma espécie ao raciocinar sobre probabilidades. Somos bons em outras coisas, como estimar velocidade e distância. Tome a capacidade de pegar um baseball, por exemplo; Os físicos nos dizem que isso exige integrar equações diferenciais, o que, claro, é bastante complexo. Em comparação, cometemos erros em problemas de probabilidade simples. Uma conseqüência é que tendemos a ter apenas duas respostas a probabilidades extremamente pequenas, nenhuma das quais é útil: as ignoramos completamente ou as exageramos. Eu daria o susto de Antrax alguns anos atrás como um exemplo do último. A probabilidade de que uma única pessoa estivesse infectada com Anthrax era incrivelmente pequena, mas muitas pessoas estavam em histeria. A resposta mais típica é ignorar probabilidades muito pequenas - assumir que elas são essencialmente zero. Digamos que há uma probabilidade de um por cento de que feijão subisse um dólar. Isso deve fazer que os feijões subam um centavo. Na verdade, o que normalmente ocorre é que os participantes do mercado ignorariam essa pequena probabilidade, e o preço não responderia de forma alguma. Digamos que a probabilidade rasteja lentamente. Em algum momento, registra-se nos escopos mentais das pessoas, por assim dizer. Então eles tendem a responder descontinuamente a este desenvolvimento contínuo. Outro exemplo de como as pessoas se comportam de maneira irracional quando se deparam com probabilidades é a maneira como elas respondem às loterias. Se você oferecer aos assuntos uma vitória e você oferecer uma loteria um pouco melhor, eles terão a vitória certa. Por outro lado, se você oferecer uma perda certa ou uma loteria que é um pouco pior, mas que tem chance de recuperar, eles vão levar a loteria. Os comerciantes tendem a seguir o mesmo - eles ganham lucros e jogam com perdas. Esse viés gera tendências. A tendência dos preços parece estar fundamentada na natureza humana. Voltando, cerca de um terço dos negócios foram vencedores e dois terços dos perdedores. Isso tem sido verdade há muito tempo.

Converta Ignorância em Rentabilidade.

Eu caracterizaria nossa abordagem geral como "conservadora". Isso não significa que evitamos o risco de mercado, pois o risco de mercado é a matéria-prima do qual o lucro é formado, mas somos conservadores sobre o que sabemos e sobre o que pode ser feito. Minha experiência com a teoria da decisão indica que saber o que é que você ignora é de fato uma posição poderosa para estar dentro. A tarefa do comerciante é localizar as poucas áreas onde a ignorância não está completa e converter esta informação em rentabilidade em uma jeito eficiente. Falso conhecimento pode ser muito prejudicial para este processo, mas a ignorância reconhecida pode ser bastante benéfica.

Indicadores de Overbought / Oversold (RSI, Stochastics) Não funcionam.

Eles são perto de zero em termos de suas expectativas de lucro. O que esses padrões fazem durante o mercado.

consolidações, perdem durante as tendências. Por um lado, quando você olha esses indicadores superpostos em um gráfico de preços, eles ficam muito melhores do que realmente são. O olho humano tende a apanhar os tempos em que esses indicadores são chamados de tops menores e fundos, mas perdeu todos os falsos sinais e até que ponto eles estavam errados durante as tendências. Formalmente, o erro é a confusão entre as probabilidades anteriores e posteriores. Por exemplo, é verdade que muitos extremos têm dias de reversão. Tudo o que está dizendo é a probabilidade de ter um dia de reversão dado um preço extremo. O que você realmente quer saber é qual é a probabilidade. de ter um extremo - isto é, uma mudança sustentada na tendência do mercado - dado que você tem um dia de reversão. Essa é uma probabilidade muito diferente. Só porque uma probabilidade é alta, isso de modo algum implica que o outro também é alto. Se 85 por cento de todos os tops e fundos tiverem propriedade X, mas a propriedade X também ocorre com bastante freqüência em outros lugares, usando esse indicador como um sinal irá rasgá-lo para desfazer-se.

Existem métodos científicos muito poderosos de análise cíclica, particularmente a análise de Fourier. A análise de Fourier foi testada de novo e de novo nos preços do mercado, começando no final do século XIX com o trabalho do matemático francês Louis Bachelier. Toda essa pesquisa científica não conseguiu descobrir quaisquer componentes cíclicos sistemáticos nos dados de preços. Esta falha argumenta fortemente contra a validade de vários sistemas de negociação baseados em ciclos. E quero enfatizar que as técnicas para encontrar ciclos são muito mais fortes do que as técnicas para encontrar tendências. Encontrar ciclos é um problema científico clássico. Se você permitir que períodos de ciclo diminuam e se expandam, pule batidas e até inverta - como muitos desses teóricos de ciclos (ou, talvez mais precisamente, ciclo de manivelas) fazem - então você pode ajustar ciclos em qualquer série de dados que flutua. A conclusão é que técnicas estatísticas rigorosas, como a análise de Fourier, demonstram que esses alegados ciclos são praticamente aleatórios.

Existem duas partes no processo. A primeira parte é desenvolver uma teoria de portfólio coerente: como estruturar seus negócios, como gerenciar riscos, etc. Esse é realmente um projeto científico no qual você está tentando desenvolver coisas a partir dos primeiros princípios. A segunda parte é de brainstorming para novas idéias de negociação. Normalmente, leva de 70 a 100 falhas iniciais antes de obter algo que possamos usar. Prestamos muita atenção aos fundamentos do assunto, à solidez da nossa metodologia e à correção de nossas estatísticas. Em termos dos fundamentos do assunto, confiamos fortemente na teoria da decisão e na teoria da utilidade.

Os modelos de previsão não ajudam nos sistemas de negociação.

Estimadores estatísticos sondam características particulares da série de preços; Eles estão equipados com níveis de confiança, fornecem informações sobre possíveis modelos e são úteis para a previsão. Do ponto de vista do modelador, os sistemas de negociação não localizam características específicas da série de preços; eles não têm níveis de confiança e são inúteis para a previsão. Pior ainda, eles dizem pouco sobre qualquer modelo possível. Os sistemas de comércio podem ser altamente remunerados, mas eles não contam ao modelador o que ele ou ela precisa saber. Da mesma forma, os modelos, embora valiosos em outros aspectos, não ajudam na criação de sistemas de negociação. Agora, superficialmente parece que o comércio é uma forma de previsão, mas na verdade não é. Se você projetar seu sistema onde está tentando prever o mercado, não funcionará. Você precisa se concentrar em perdas projetadas, gerenciamento de riscos e encontrar algo que funcione, mas se você está procurando diretamente uma previsão que tende a ser auto-estimulante. E se você olhar para mim como um preditor em vez de como comerciante - como comerciante, eu estou muito à frente, como um preditor eu estou pontuando cerca de 35%, então não sou muito bom como um preditor. Essas são habilidades diferentes. Mas ainda assim, com seguidores de tendências você vai ouvir as pessoas dizerem: "Onde você acha que o mercado está indo?" É apenas a natureza humana para tentar abordar isso em termos de fazer uma previsão.

Melhorar continuamente seus sistemas de negociação.

Melhore o seu comércio ou ele irá degradar; não há uma disputa neste jogo. Quando comecei a negociar apenas com base no preço e estava muito mais preocupado do que deveria com a ortodoxia acadêmica de que a mudança no preço do mercado futuro fosse puro ruído branco - uma caminhada aleatória - fiz a seguinte entrada no caderno: & # 8220; Como o agregado de comerciantes e usuários pode arbitrar um número potencialmente ilimitado de relações não-lineares? & # 8221; A implicação era que eles não podiam. Vinte e cinco anos depois, estou menos confiante sobre a continuação da correção dessa resposta. O que eu não tomei em consideração foi a impressionante explosão no processamento de informações. Isso só continuará. Eventualmente dispositivos de inteligência artificial, superiores a qualquer pesquisador humano, efetivamente descobrirá todas as relações não-lineares exploráveis ​​de preço a preço. Tais relacionamentos serão explorados até que a análise técnica não seja mais lucrativa. Há uma ironia nessa dogmática & # 8221; caminhada aleatória & # 8221; os teóricos, errados por um século, se mostrarão prescindíveis, os mercados de futuros terão sido levados a aleatoriedade. O processo já começou. I feel these developments are nearly assured (assuming no disruption of civilization). What is less clear is whether this will happen as rapidly as I predict–in 10 to 20 years. In the meantime, profitable trading will only get harder as increasingly more astute traders pursue progressively weaker statistical regularities. This is why it is necessary for a CTA continually to improve just to hold his or her own. The only consolation I can offer is that there are profits to be made participating in this process of randomization.

Limit Degrees of Freedom to 12, and Test Over a Large Sample Size.

What most people use to ward it off is the in-sample/out-of-sample technique where they keep half their data for optimization and half their data for testing. That is an industry standard. We don’t do that; it wastes half of the data. Now the two numbers that most determine if you are over-fitting are the number of degrees of freedom in the system. Every time you need a number to define the system, like a certain number of days back, a certain distance in price, a certain threshold, anything like that is a degree of freedom. The more degrees of freedom that you have the more likely that you are to over-fit. Now the other side of it is the number of trades you have. The more trades you have, the less you tend to over-fit, so you can afford slightly more degrees of freedom. We don’t allow more than 12 degrees of freedom in any system. If you put more bells and whistles on your system it is easy to get 40 degrees of freedom but we hold it to 12. Seven or eight [degrees of freedom] is probably too many. Three or four is fine. On the other side of that, for us to make a trade we have to have a sample of at least 1,800; we won’t make a trade unless we have 1,800 examples. That is our absolute minimum. Typically we would have 15,000 trades of a certain kind before we would make an inference as to whether we want to do it. The reason you need so many is the heavy tail phenomena. It is not only that heavy tails cause extreme events, which can mess up your life, the real problem with the heavy tails is that they can weaken your ability to make proper inferences. Normal distribution people say that large samples kick in around 35. In other words, if you have a normal distribution and you are trying to estimate a mean, if you have more than 35 you’ve got a good estimate. In contrast, with the kind of distributions we have with futures trading you can have hundreds of samples and they could still be inadequate; that is why we go for 1,800 as a minimum. That is strictly a function of the fatness of tails of the distribution. You have to use robust statistical techniques and these robust statistical techniques are blunt instruments. They are data hogs, so both seem to be disadvantages but they have the advantages of tending to be correct.

Beware of Overfitting and Hidden / Bad Degrees of Freedom.

There can also be hidden degrees of freedom. One can have structures within the system that can take on various alternative forms. If various alternatives are tested, it gives the system another chance to conform to past idiosyncrasies in the data. Not only is it perilous to have too many degrees of freedom in your system, there are also “bad” degrees of freedom. Suppose a certain degree of freedom in your system impinges only on a very few oversized trends in me data and otherwise does not affect how the system trades. By affixing to accidental features of the small sample of large trends, such a degree of freedom can substantially contribute to overfitting, even though the overall number of degrees of freedom is manageable.

Take Care of the Tail Risk.

The large-tail phenomenon means that most statistical tests overestimate reliability and underestimate risk. I don’t know if it’s possible to take advantage of this, but it’s important to protect yourself from it. Tail risk is hard to estimate but we spent over 25 years on this project. We have worked on it really hard and we do have various techniques to deal with the fact that the tails are so heavy. It is absolutely crucial because the tail risk changes everything that we do. Every single part of designing and implementing the system is affected by the fact that you have more extreme values than you expect under any kind of normal model. I have a little bit of trouble with the idea that the tail risk in futures trading is what is helping because I see it strictly as a hindrance, strictly as a problem to be overcome. I guess it helps to have these really big outsized moves. It is only going to help you if you treat it like a wild tiger. Trend-following doesn’t work only because of the tail risk but tail risk turns up the volume.

Trade Sizing Depends on Risk Aversion and Volatility.

Risk aversion When I was a young man I wanted to devise objective risk systems. In other words, once you have a system, what is the right size to trade, period. After years of working on this I convinced myself that it did not have a unique answer. You need at least one subjective piece of the puzzle to put it together, and that is an individual’s risk aversion. Now that is subjective. There is no rule that says how averse you should be to risk, that is an integral element of your personality. But unless you know how averse to risk you are or unless you can impute risk aversion to your clients, you really can’t settle the question of how big you should trade. Volatility Estimating volatility determines to a large extent what your position sizes should be. A slight improvement in our volatility estimators can potentially produce a significant long-term benefit.

Don’t Set Your Trading Size at the Optimized Setting.

On the subject of bet size, if you plot performance against position size, you get a graph that resembles.

one of those rightward-facing, high-foreheaded cartoon whales. The left side of the graph, corresponding to relatively small position size, is nearly linear; in this range an increase in trading size yields a proportionate increase in performance. But as you increase size beyond this range, the upward slope flattens out; this is because increasingly large drawdowns, which force you to trade smaller, inhibit your ability to come back after strings of losses. The theoretical optimum is reached right about where the whale’s blowhole would be. To the right of this optimum, the graph plummets; an average position size only modestly larger than the.

theoretical optimum gives a negative performance Trading size is one aspect you don’t want to optimize. The optimum comes just before the precipice. Instead, your trading size should lie at the high end of the range in which the graph is still nearly straight.

Risk Management Needs to be Developed Together With Your Trading System, Not After.

When and where you initiate a trade is a lot less important than how large you trade and how you liquidate . Unfortunately, traders tend to put a great effort into trade initiation and let risk management stagnate. Small improvements in risk or volatility assessment may not be exciting, but they are among the most lasting and beneficial changes. One approach to avoid is to design the system first, then to tack on risk management. System and risk management should be developed together; the connection should be seamless.

Apply Utility Theory Incorporate Risk Aversion into Risk Management.

Our risk management techniques are based on utility theory. They take into account the fact that each dollar you make is a little smaller than the last one, and each dollar you lose is a little bigger than the last one. They allow you to quantify your own aversion to risk, and then to maximize expectations based on your risk aversion. The objective of any investment is to achieve the highest returns based on your own risk tolerance, or in the case of a professional manager, the risk tolerance of your clients. Note that there are two respects in which profits and losses are not equivalent. One is objective and has to do with nonlinearity. For example, it requires a 100% profit to balance a 50% loss. The second is subjective and has to do with risk aversion, for many people even the prospect of a 150% profit does not compensate for the risk of a 50% loss. Through Utility Theory, such imbalances can be treated in a rigorous, quantitative manner and in this way uniform and unified procedures can be developed. We use only bounded utility functions in our work on risk management. The particular utility functions we.

use also have the desirable technical characteristic of optimal investment fractions being independent of.

Take a Portfolio Approach to Risk Management.

Look at the question of risk management. Any trader who survives any length of time knows something about his subject, but in my experience, traders simply graft risk control on top of whatever else they are doing, often in an arbitrary way. For instance, many prospective clients have asked me what’s the most I’ll lose on one trade. I can look up these statistics, but this is not something I would ordinarily pay any attention to. It doesn’t matter how little you lose on an individual trade, but how much you might lose on your whole portfolio. You’re not going to keep a ship afloat just by making sure the leaks are small. The important thing is to limit portfolio risk, the trades will take care of themselves.

System Should Maximize Expected Utility.

We have devised a portfolio theory quite different from the classical theory that permits factors such as risk aversion, the nonlinear imbalances between profits and drawdowns, and long-term utility growth to be built in at the ground floor. They are all part of the formulas that define what it means for a system to be good. In this way, on even the most preliminary test run of a new idea we are forced to take into consideration the subtle and complex relations between drawdowns and long-term growth. At ETC we are dedicated utility maximizers and pay particular attention to the rate of expected utility growth.

Evolutionary Algorithms for Optimization Process.

We use evolutionary algorithms that we’ve developed in-house. To give you an idea of what that means, let’s say you have a system with certain parameters. Certain price points that you’re looking to hit, certain thresholds based on patterns you’ve observed. You can express a particular form of this system as a sequence of numbers, and treat that sequence exactly like a genome (a string of genes). In order to test the system, you can run it with a given set of numbers. This will give you hypothetical performance figures which are analogous to an organism’s fitness. Then, just as in natural selection, you can cause genes to mutate or you can genetically recombine two genomes, always favoring those with higher fitness. The fitness can then “evolve” to be higher. The objective is to find ways to identify trends within the massive amount of randomness or.

“noise” that the market generates. The difference between a real market and a random walk is that the real market has a slight trend component. Perhaps one or two percent of the process is trend, and the rest is noise. That’s the inference problem you’re facing. So the question becomes, how can you use the fact that there is some information in a price series, and how can you extract returns from that information? That’s where testing and optimization come into play.

I’d like to have made more money in the last half of 2008. Whenever we feel that we may have fallen short, we do research to investigate the matter. But it’s important to realize that the last half of last year is simply not enough of a sample to make a substantial change. It would not be a warrantable inference. It would be like fighting the last war.

Strict Testing is Required.

It has been shown again and again, that without proper controls, even the most honest researcher will unconsciously bias research usually in a favorable direction. Trading systems research is especially rife with possibilities for this kind of wish fulfillment. During more than 20 years, we have seen an amazing variety of ways in which research can mislead or falsify. In response to this we have developed a veritable gauntlet of tests that any system must pass to be taken seriously. We test for post-dictiveness, for computer glitches, and for statistical artifacts. We test for overfitting, for maldistribution of returns, and the degree to which a system takes advantage of unusual and possibly nonrepeatable circumstances. Theses are just a few of the potential sources of trouble that we routinely monitor. This battery of tests can bring runaway enthusiasms back down to earth.

Beware of Summary Statistics.

Most standard statistical techniques are inappropriate for analyzing trading. Statisticians have developed many delicate techniques that squeeze information from minimal data, but these give false results in this business. I tell traders that if the results don’t sock you in the eye, they’re probably not real. Accordingly, we use only the most robust and assumption free statistical tests. A robust statistical estimator is one that is not perturbed much by mistaken assumptions about the nature of the distribution. We have an aversion to summary statistics that obliterate important structural elements. For assessing systems, we use a technique called bootstrapping so that the complete distribution of past outcomes can make itself felt in decisions; the distribution is not simply viewed in terms of its mean and variance which can give a distorted picture.

Use Yes-No Trade Decision Schemes Rather Than Weighting Schemes.

It’s a lot easier to look scientific than to be scientific. We try to avoid the kind of delicate fine tuning that gives on the feeling of being very accurate, but that is in fact mostly arbitrary. We have taken to heart the research that shows that simple yes-no schemes, either fully accept or fully reject something, are more useful and more robust than delicate weighting schemes. For instance, we do not favor trades according to how good they are supposed to be, instead we use the following rule: if a trade is good enough to make, it’s good enough to make at full size; if a trade isn’t good enough to make at full size, then don’t make it at all. We adhere to this kind of reasoning all the way down the line. All five systems we currently use are given equal weight. We also try to give equal weight to each of the fifty or so markets we trade.

How to Combine Indicators and Apportion Assets Among Trades.

The question is: How do you most effectively combine multiple indicators? Based on certain delicate statistical measures, one could assign weights to the various indicators. But this approach tends to be assumption-laden regarding the relationship among the various indicators. In the literature on robust statistics you find that, in most circumstances, the best strategy is not some optimized weighting scheme, but rather weighting each indicator by 1 or 0. In other words, accept or reject. If the indicator is good enough to be used at all, it’s good enough to be weighted equally with the other ones. If it can’t meet that standard, don’t bother with it. The same principle applies to trade selection. How should you apportion your assets among different.

negociações? Again, I would argue that the division should be equal. Either a trade is good enough to take, in.

which case it should be implemented at full size, or it’s not worth bothering with at all.

If the performance results of the system don’t sock you in the eye, then it’s probably not worth pursuing. It has to be an outstanding result. Also, if you need delicate, assumption-laden statistical techniques to get superior performance results, then you should be very suspicious of the system’s validity. You have to try to kill your little creation. Try to think of everything that could be wrong with your system, and everything that’s suspicious about it. If you challenge your system by sincerely trying to disprove it, then maybe, just maybe, it’s valid.

William Eckhardt: A Critical Turtle Trading Teacher.

When Bill Eckhardt left the University of Chicago and foresook his nearly completed PhD in mathematical logic in 1973, he did not abandon his educational pursuits; rather, he focused them on a myriad of disciplines that supported his research in creating trading systems. Eckhardt joined high school friend Richard Dennis as a trader on the Mid-America Exchange. The two would later become partners in C&D Commodities, where they created technical trading systems and launched the famous turtle trading experiment. Details of the turtle experiment have become legendary, but the proof of its value can be seen in the many highly successful trading businesses it launched, as is demonstrated by our class of Top Traders of 2010. Eckhardt launched his own commodity trading advisor (CTA) in 1991, which has produced a compound annual return of 17.35% over 20 years and earned 21.09% in 2010. In addition to building trading systems, Eckhardt has developed a science of trading and written academic papers on the philosophy of science. Here, we discuss his scientific approach to trading.

Futures Magazine: Many in the traditional investment world cling to the notion that markets are efficient. Trend-following is not valid under the efficient market hypothesis (EMH) but here you are 30 years later. Why has the EMH persisted? Talk about this anomaly.

Bill Eckhardt: The random walk model of price change has been so durable because it’s nearly correct. The difference between futures prices and certain random walks is too small to detect using traditional time series analysis. Incredibly, this difference is detectable using trading systems.

FM: How do trading systems do this?

BE: Trading systems can be highly sensitive to non-linear relations in price series. So why doesn’t this revolutionize the modeling of price series? Statistical estimators probe particular features of the price series; they are equipped with confidence levels, give information about possible models, and are useful for prediction. From the point of view of the modeler, trading systems do not locate specific features of the price series; they have no confidence levels and are useless for prediction. Worst of all, they say little about any possible model. Trading systems can be highly remunerative, but they don’t tell the modeler what he or she needs to know. In the same way models, although valuable in other respects, do not help in designing trading systems.

FM: You have spent a lifetime in trading and in research. Name a couple of simple truths that you have discovered.

BE: Improve your trading or it will degrade; there’s no coasting in this game. You can be creative in research but don’t trade creatively; in other words, stick to your systems. Trading is a little like morality in that it’s a lot easier to know what you should do than to do it. Finally, use only robust estimators and very large samples, not dozens, but thousands.

FM: It seems there is a constant battle with systematic traders between sticking with your models and constantly improving and evolving. How difficult is it to balance these elements that at times seem conflicting?

BE: If your trading system is inadequate, you shouldn’t use it. If your system is good, then stick to it faithfully. In the meantime search vigorously for improvement. When the new system is ready you can change to it – you are not thereby failing to stick to your system. So there need be no conflict between persistence and change.

FM: Talk about the battle between optimization and curve fitting.

BE: By trying to improve your system you can make it worse. You can over-fit to past data or maybe just do something that is statistically invalid. There is an idea, though it is not universally subscribed to, that you should not optimize your systems. That you should just figure out what are reasonable numbers and go with that. I don’t believe in that; we optimize all the time, but there is some truth to it in the sense that if you over-fit, you are going to hurt yourself. Optimizing is a somewhat hazardous procedure, as is trading. And it has to be done with carefulness and deliberateness, and you have to make sure that you are not over-fitting to past data.

FM: How do you ward off curve-fitting?

BE: What most people use to ward it off is the in-sample/out-of-sample technique where they keep half their data for optimization and half their data for testing. That is an industry standard. We don’t do that; it wastes half of the data. We have our own proprietary techniques for over-fitting that we actually just improved on a year ago. It is important to test for over-fitting; if you don’t have your own test use the in-sample/out-of-sample [technique]. I can talk a little more about over-fitting, if not my personal proprietary techniques. First of all I like the [term] over-fitting rather than curve-fitting because curve-fitting is a term from non-linear regression analysis. It is where you have a lot of data and you are fitting the data points to some curve. Well, you are not doing that with futures. Technically there is no curve-fitting here; the term does not apply. But what you can do is you can over-fit. The reason I like the term over-fit rather than curve-fit is that over-fit shows that you also can under-fit. The people who do not optimize are under-fitting. Now the two numbers that most determine if you are over-fitting are the number of degrees of freedom in the system. Every time you need a number to define the system, like a certain number of days back, a certain distance in price, a certain threshold, anything like that is a degree of freedom. The more degrees of freedom that you have the more likely that you are to over-fit. Now the other side of it is the number of trades you have. The more trades you have, the less you tend to over-fit, so you can afford slightly more degrees of freedom. We don’t allow more than 12 degrees of freedom in any system. If you put more bells and whistles on your system it is easy to get 40 degrees of freedom but we hold it to 12. On the other side of that, for us to make a trade we have to have a sample of at least 1,800; we won’t make a trade unless we have 1,800 examples. That is our absolute minimum. Typically we would have 15,000 trades of a certain kind before we would make an inference as to whether we want to do it. The reason you need so many is the heavy tail phenomena. It is not only that heavy tails cause extreme events, which can mess up your life, the real problem with the heavy tails is that they can weaken your ability to make proper inferences. Normal distribution people say that large samples kick in around 35. In other words, if you have a normal distribution and you are trying to estimate a mean, if you have more than 35 you’ve got a good estimate. [In] contrast, with the kind of distributions we have with futures trading you can have hundreds of samples and they could still be inadequate; that is why we go for 1,800 as a minimum. That is strictly a function of the fatness of tails of the distribution. You have to use robust statistical techniques and these robust statistical techniques are blunt instruments. [They] are data hogs, so both seem to be disadvantages but they have the advantages of tending to be correct.

FM: What is it about your systems that have persisted so long and what adjustments, if any, have you made over the years?

BE: Aristotle’s Ship of Theseus gradually had every one of its parts replaced. Was it still the Ship of Theseus? Over the decades every part of our systems has been modified. It’s our scientific approach that persists and supports the whole structure.

FM: There seems to be a growing understanding of tail risk and the value of strategies that can take advantage of it instead of simply hedging it. As a result, managed futures are becoming more popular. Do you agree and, more importantly, do you see this as a permanent shift or a temporary reaction to the recent financial crisis?

BE: I’d like to distinguish diversifying from hedging. Futures trading diversifies risk and can improve returns, but it falls short of a hedge. Hedging requires anti-correlation to the risk that is hedged. Futures returns mostly are uncorrelated to those of other assets. This makes them an excellent vehicle for diversification. The large-tail phenomenon means that most statistical tests overestimate reliability and underestimate risk. I don’t know if it’s possible to take advantage of this, but it’s important to protect yourself from it.

FM: You make an important distinction between diversifying and hedging, but many equity-based managers are looking at tail risk insurance strategies. Wouldn’t an allocation to managed futures provide better insurance as it has been shown to be negatively correlated in bear equity markets?

BE: If you select unique periods such as when stocks are extremely weak, it creates a powerful selection bias. The anti-correlation found in these studies may have been a selection artifact. Futures trading has its own heavy tail to add to the mix. The key is independence, which makes efficient diversification possible.

FM: It has been shown that normal distribution curves under-estimate tail risk in equities. Does your approach give you a better picture of the tail risk in your trend-following approach?

BE: Tail risk is hard to estimate but we spent over 25 years on this project. We have worked on it really hard and we do have various techniques to deal with the fact that the tails are so heavy. It is absolutely crucial because the tail risk changes everything that we do. Every single part of designing and implementing the system is affected by the fact that you have more extreme values than you expect under any kind of normal model.

FM: Are you better prepared because trend-following as a model attempts to take advantage of this tail phenomenon in the general market?

BE: Yes, but it has its own tail risk. I have a little bit of trouble with the idea that the tail risk in futures trading is what is helping because I see it strictly as a hindrance, strictly as a problem to be overcome. You may have a point because I guess it helps to have these really big outsized moves. It is only going to help you if you treat it like a wild tiger. …Trend-following doesn’t work only because of the tail risk but tail risk turns up the volume.

FM: We spoke to Richard Dennis a couple of years ago and he said that trend-following is getting more difficult and systems don’t hold their edge as long. Você concorda?

BE: In general I agree that it is getting harder and you have to improve, though I don’t know that you have to improve faster. Hastiness can be costly in this game. When you are doing your research and you are improving, it should be with the confidence that the system you are currently trading is good. The value of the current system you are trading gives you the time to make a deliberate and cautious improvement.

FM: Some people claim managed futures’ ability to be negatively correlated to equities in poor equity markets has to do with the long-term bull market in bonds and that may not be the case in a rising interest rate environment. Is this something investors should be weary of?

BE: It sounds to me that what they are doing is they’re looking at the fact that trend-following has been profitable, which probably irritates them anyway — [Trend-following] really only has a record of 30 or 40 years — then they are looking at what the biggest economic factor [was] in that time? Well we have had these declining interest rates and they say one has to cause the other. I just don’t see it. In analyzing my own performance I can’t find a pattern where I am making an unusual amount of money in the interest rates and not the other stuff. So I would be very skeptical of that idea that all the money in trend-following comes from the behavior in one group of markets. I want to mention that this whole question of risk control it is not a completely objective question. I wanted to invent a science of trading that I at least partially completed; I certainly haven’t done everything that I set out to do. When I was a young man I wanted to devise objective risk systems. In other words, once you have a system, what is the right size to trade, period. After years of working on this I convinced myself that it did not have a unique answer. You need at least one subjective piece of the puzzle to put it together, and that is an individual’s risk aversion. Now that is subjective. There is no rule that says how averse you should be to risk, that is an integral element of your personality. But unless you know how averse to risk you are or unless you can impute risk aversion to your clients, you really can’t settle the question of how big you should trade.

FM: Is there a risk that managers end up measuring themselves instead of the markets?

BE: Every strategy has a finite capacity. It is possible for a trading strategy to get oversubscribed and no longer work. That hasn’t happened with trend-following but the game has gotten harder.

FM: Every few years after a rough period someone says trend-following is dead.

BE: I lived through the death of trend-following a half dozen times and, like Mark Twain’s death, it was highly exaggerated.

FM: You have a fascinating background. Tell us how you went from a PHD candidate at the University of Chicago to trading futures.

BE: My interest in futures trading dates back to high school, as does my first collaboration with Rich Dennis. At the University of Chicago I specialized in mathematical logic and had a great opportunity to pursue my interests in the philosophy of science and the history of ideas. The latter were influential in shaping my approach to trading. In 1973 my advisor and I were having disagreements about the direction my dissertation was taking, and Rich suggested I take a little time off and come down to the floor to trade. I didn’t go back [to school].

FM: Many of the turtles have gone on to great success as well as some of the C&D traders, even though their strategies have evolved into something quite different than the original. Was there something much more basic in the lessons that allowed so many to succeed and create new strategies?

BE: The turtles were stringently selected and highly talented. They also received training, practice, and guidance. They got a good start from us, but they deserve most of the credit for their ongoing success. The successful turtles have branched out widely, but my trading has also changed; it’s evolve or perish…. As I recall more than half the course revolved around developing the right attitude, guarding against debilitating emotions, how to think about risk, and how to handle success and failure. Teaching the turtle system itself doesn’t take very long. I was saying you need less than 12 degrees of freedom in a system; versions of the turtle system had three or four. We spent a lot of time talking about our theories on how to control risk; that was actually the bulk of the course. Attitude, emotional control, discipline; those things are harder to teach. All the turtles learned the system and learned the strategy; that was the easy part, but some of them brought the right attitude and right mental set to it and they prospered and became very rich. Others had a more halting career and did not succeed as well. They had the same training, but maybe they did not have the same emotional make-up.

FM: Talk a little bit about position sizing and risk management and the role they play in long-term success.

BE: When and where you initiate a trade is a lot less important than how large you trade and how you liquidate. Unfortunately, traders tend to put a great effort into trade initiation and let risk management stagnate. Small improvements in risk or volatility assessment may not be exciting, but they are among the most lasting and beneficial changes. One approach to avoid is to design the system first, then to tack on risk management. I compare this to Wells’ “The Island of Doctor Moreau,” because it’s like grafting the head of one creature onto the body of another. System and risk management should be developed together; the connection should be seamless.

FM: You and Richard Dennis made a bet on whether you could teach trading; can you teach pension managers and financial academics that markets aren’t always efficient?

BE: Various eyewitnesses to this episode disagree, a good example of the unreliability of this kind of testimony. I don’t believe I ever advocated that trading cannot be taught, but if my memory is faulty on this point, I freely admit that, like virtually any human activity, trading can be taught and practice can improve performance. All parties agree, however, there was no bet. Possibly an argument among hundreds of others, but no bet.

FM: That question was supposed to be funny. Basically I am curious about your opinion of why a strategy — trend-following — that has been utilized successfully by many managers over many years is still questioned, even dismissed, by many academics.

BE: For the last 20 years many academics have been critical of the random walk model of price change, although suggested changes are usually minor. A few commentators have even pointed out that the existence of profitable trading systems conflicts with the random walk model. However these same commentators take this as a sign that there is something wrong with their models; they do not analyze and improve trading systems which to them are only inconvenient details about price series.

FM: Some academics still do not believe trend-following works.

BE: They are flying in the face of a lot of data. Forget me; there are dozens of managers with a long track record. A few people — a very few out of a large sample — can profit even in a random market, but that is very few; 1 in 500, 1 in 1,000. Trend-following has had a much better track record than that. But whenever they are confronted with this, the track records of trend followers, they say these people are making money some other way. That is not impossible. When I was in the pit, there were good traders who used these numbers based on three-day moving averages, they were totally pointless numbers and I knew it back then, but they were given out as support and resistance levels and these traders were among the best traders I knew who used these numbers and they would swear by them. I watched their trading and after a while I noticed that the numbers didn’t make any difference, maybe they were trading on the numbers but they were always buying on the bid and selling on the offer. So I guess it is possible that somebody could make money and not know how they are doing it, but that was on the floor where you are getting edges. Trend followers, like myself, are trading off the floor where we are giving up edges so our expected performances should be negative in a random walk. In the face of all that empirical evidence they should be reassessing their position but I have discovered that a lot of academics never change their position and the only way [it will change] is when the older academics die. Part of the problem is that estimators don’t show every divergence from randomness. Let’s say you have a system and it goes long corn. Let’s say it is a model that says corn goes up 2¢. If corn goes up 8¢, by the normal way of measuring, it was off by 6¢ so it was a bad prediction. It was a good trade but a bad prediction. You simply can’t treat trades and prediction the same way and the academics all are focused on prediction. Now superficially it seems like trading is a form of prediction but it really isn’t. If you design your system where you are trying to predict the market, then it doesn’t work. You have to concentrate on projecting losses, risk management and finding something that works, but if you are directly looking for prediction that tends to be self-stultifying.

FM: But isn’t that the point of trend-following—that you are not predicting, just defining a trend and taking advantage of it?

BE: That’s right. And if you look at me as a predictor instead of as a trader—as a trader I am way ahead, as a predictor I am scoring about 35%, so I am not very good as a predictor. Those are different skills. But still even with trend followers you will hear people say, “Where do you think the market is going?” It is just human nature to try and approach this in terms of making a prediction.

FM: After watching managers for more than a decade, it seems to me that there is more diversity within what is loosely defined as the medium - to long-term trend-following space than most people give it credit for.

BE: That is right. People look too much at the correlation between traders. The fact of the matter is [that] correlations tend to overstate the relationship. The reason being, whatever kind of a trader you are — let’s say you are a medium - to long-term trader—if you are a fundamentalist, if you are countertrend you know you try and buy the bottom and sell the top—or if you are a trend follower, at that time frame you are going to make money and everyone makes money in the trends. They do it in different ways, they get in at different places, they have different approaches but they make money in the trends. So when you look at the performance they correlate more than they should. So now if you narrow your scope to just trend followers, they are really going to correlate more than they should. So that gives the impression that they are really all just doing the same thing, which they’re not. So there is more diversification among trend followers than one would expect. There really are different varieties of trend-following and they really do have different properties.

FM: There are signs this industry that you have been involved in for more than 30 years is moving into the mainstream. What do you see as the future?

BE: Well, it is well overdue. I don’t have to tell you that they were trading futures in the 19th century and this is the 21st. People talk about futures as derivatives and that might be technically true but the fact is these have been around for a long time. For all that time futures have had the reputation of being really risky. It took people to lose several fortunes over and over again in the stock market to finally figure out that it is the stock market that is really risky. Futures are only as risky as you want [them] to be because you can leverage [them] down so easily. I don’t understand why futures had the bad reputation for all of those years, and if it is coming into the mainstream it is long overdue.

FM: We know you are more of a technician than a fundamentalist but give us your outlook on the investing landscape. Is it a good time to be in managed futures? Is it a good time to be a trend follower?

BE: I can’t predict the direction of the economy, but it’s a safe bet that it’s going to be a roller coaster ride. In the past such periods have been good for the trend follower. This is, however, a flimsy argument – it’s impressionistic and rests on a small sample. The real reason to participate is that futures trading has been beneficial in general, and now is likely to be as good a time as any.

Additional Eckhardt.

William Eckhardt: Doing By Learning — Revista Futures.

Eckhardt lost the bet with Dennis. He did not think the turtles could be trained. Given his high degree of education, it is likely the turtle experiment was somewhat discomforting. The turtle experiment proved that you did not need a doctoral degree in mathematical logic to win. In fact, it proved anyone could win:

Q. How did you become partners with Richard Dennis?

A. Rich & I were friends in high school. Rich began trading when he was in college. I stayed in school, working toward a doctoral dissertation in mathematical logic. In 1974 I got bogged down for political reasons. I was writing a dissertation on mathematical logic under a world-famous mathematician. A new faculty member whose specialization happened to be mathematical logic joined the staff. Theoretically, I was his only student. The supervisory role on my thesis was shifted from my existing advisor to this new faculty member, who then decided that he really wanted me to do a different thesis. As a result, after I had done all my course work, taken my exams, and finished three-quarters of my dissertation, my progress was stymied. At the time, Richard suggested that I take a sabbatical to try trading on the floor. I did, and I never returned to school.

A great story. A great teacher. Bill Eckhardt played a huge role in trading history.

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William Eckhardt: The man who launched 1,000 systems.

When Bill Eckhardt left the University of Chicago and foresook his nearly completed PhD in mathematical logic in 1973, he did not abandon his educational pursuits; rather, he focused them on a myriad of disciplines that supported his research in creating trading systems. Eckhardt joined high school friend Richard Dennis as a trader on the Mid-America Exchange. The two would later become partners in C&D Commodities, where they created technical trading systems and launched the famous turtle trading experiment. Details of the turtle experiment have become legendary, but the proof of its value can be seen in the many highly successful trading businesses it launched, as is demonstrated by our class of Top Traders of 2010. Eckhardt launched his own commodity trading advisor (CTA) in 1991, which has produced a compound annual return of 17.35% over 20 years and earned 21.09% in 2010. In addition to building trading systems, Eckhardt has developed a science of trading and written academic papers on the philosophy of science. Here, we discuss his scientific approach to trading.

Futures Magazine: Many in the traditional investment world cling to the notion that markets are efficient. Trend-following is not valid under the efficient market hypothesis (EMH) but here you are 30 years later. Why has the EMH persisted? Talk about this anomaly.

Bill Eckhardt: The random walk model of price change has been so durable because it’s nearly correct. The difference between futures prices and certain random walks is too small to detect using traditional time series analysis. Incredibly, this difference is detectable using trading systems.

FM: How do trading systems do this?

BE: Trading systems can be highly sensitive to non-linear relations in price series. So why doesn’t this revolutionize the modeling of price series? Statistical estimators probe particular features of the price series; they are equipped with confidence levels, give information about possible models, and are useful for prediction. From the point of view of the modeler, trading systems do not locate specific features of the price series; they have no confidence levels and are useless for prediction. Worst of all, they say little about any possible model. Trading systems can be highly remunerative, but they don’t tell the modeler what he or she needs to know. In the same way models, although valuable in other respects, do not help in designing trading systems.

FM: You have spent a lifetime in trading and in research. Name a couple of simple truths that you have discovered.

BE: Improve your trading or it will degrade; there’s no coasting in this game. You can be creative in research but don’t trade creatively; in other words, stick to your systems. Trading is a little like morality in that it’s a lot easier to know what you should do than to do it. Finally, use only robust estimators and very large samples, not dozens, but thousands.

William Eckhardt, Master of Automated Trading.

William Eckhardt is one of the famous original turtle traders. He made the famous turtle traders experiment along Richard Dennis.

Eckhardt is a mathematician that started to trade in the pits of Chicago and shortly after noticed that trading from home suited him better than in the pit. And that is because he follows an automated trading system approach.

He believes that studying the markets you can find some patterns that repeat through significant periods of time.

William Eckhardt New Market Wizards.

Eckhardt´s interview in the book The New Market Wizards by Jack Schwager is very interesting. And like the rest of the interviews is worth reading.

You can get very interesting points by reading this interview.

Everyone who wants to try an automated system for trading should read this. The opinion of Eckhardt is clear: the majority of systems are worthless.

William Eckhardt quotes.

He said this about trading systems optimization:

You really are caught between conflicting objectives. If you avoid optimization altogether, you are going to end up with a system that is vastly inferior to what it could be. If you optimize too much, however, you will end up with a system that tells you more about the past than the future. Somehow, you have to mediate between these two extremes.

If the result of a system does not look good at first sight, it is because probably it is not a good system. For the system to be good, it has to have a spectacular result.

As a general rule, he is very skeptical about results. The better a system look, the more suspicious you have to be about it.

It goes against human nature, which want to see good results where they really are not.

My own experience proved that.

Many times that I made studies using different technical analysis and indicators for the historic data, I would find “great” strategies that promised marvelous returns, also doing day trading.

But when I tried to implement those systems in real trading it would end up in disaster. I did never understand why. How could such a good system fail? Something was obviously wrong. There were many things I did not count on when I made those studies. Mi human nature and ego did not allow me to “see”.

William Eckhardt trading.

Eckhart says that when you have a system it is very likely that you should adjust it by 30 or 50 %. That is why he would only try systems that have a fantastic return even in the worst scenarios. And, even though, he is conscious that conditions may change in the future, and the system become invalid.

His trust in charts was zero, and it can be resumed in this phrase:

The majority of good things that can be seen on a chart do not work 98 % of the time.

William Eckhardt patterns.

His theory is that the human mind is made to create patterns, seeing patterns even in random inputs.

While I agree about his view of human nature, I do not agree with what he said about charts.

I think that in a way, charts are not necessary, if we know the price action of the market in the previous months or years (as Livermore). Because with price action we may have a general idea where the markets are.

However, charts may be useful to help us save time writing down or memorizing the prices of the assets.

The charts are very useful to see what happened the last 20 years of every asset and doing so we can see interesting things, like how a big bull market behaves. If you use them and a bit of macro and fundamental analysis, you may know when the market is overvalued or not.

If we see, for example, sugar going from 5 to 15, then to 30 and then to 60 $, it is clear that there is a bull market and we should trade the long side. But also, at 60 we should know that a correction is very likely and should be prepared for that. And charts are useful for seeing those bull markets.

But, the good thing about this interview is that Eckhardt is a trend trader. His systems were based on trend trading techniques.

I do not like to buy retracements. If the market is going up and I think I should be long, I would rather buy when the market is strong than wait for a retracement. Buying on a retracement is psychologically seductive because you feel you are getting a bargain versus the price you saw a while ago.

This is very difficult to do. I also think that when the trend is bullish you do not need to wait for a reaction, you just go long. But as Eckhardt says, the majority of traders find it very difficult to buy at an “expensive” price.

However, buying corrections in a bull market is not bad per se as long as you trade the correct trend.

About trading systems he also said:

I have looked about fifty. Out of those fifty, how many had value? 1.

If you have the resources to evaluate systems, your time is better spent developing your own ideas, I would not recommend buying systems.

Occasionally, it might happen that somebody comes up with something really good and sells it because he needs the money. But in my experience, something good is not discovered on a Greyhound bus while leafing through me charts; it is something developed over a period of years. Typically, if a person has invested sufficient time and money into developing a system, he or she will want to use the system, not sell it.

Do you understand?

The majority of people who have good trading systems will not sell them. That is why most of the systems that are sold do not work in the long run.

The best thing a trader can do is to trade based on his own ideas. If he has no ideas and want to look for a system, he should trade money he can afford to lose and as little as possible. For if the system does not work the trader will have lost a tiny amount of his savings.

One common adage on this subject is: You cannot go broke taking profits. That is precisely how many traders do go broke. While amateurs go broke by taking large losses, professionals go broke by taking small profits.

Well, this is what I sometimes talk about.

I think that the execution edge was probably the primary reason for my success as a floor trader. The major factor that whittles down small customers accounts is not that small traders are so inevitably wrong, but simply that they cannot beat their own transaction costs. By transaction costs I mean not only commissions but also the skid in placing an order. As a pit trader, I was on the other side of that skid.

Pit traders and market makers of every kind were and are the real “day traders”. So if you want to be a day trader you know what you have to do. And trying day trading from home with a retail platform in a retail broker is not the way.