The Evaluation and Optimization
La evaluación y Optimización de Trading Estrategias Segunda edicion ROBERTPARDO John Wiley & Sons, Inc. Alabanza adi
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La evaluación y Optimización de Trading Estrategias Segunda edicion
ROBERTPARDO
John Wiley & Sons, Inc.
Alabanza adicional para
La evaluación y optimización de Estrategias de Trading
"El paso decisivo en el sistema de comercio es la determinación de la fiabilidad y la robustez de su sistema. Esta nueva edición muy ampliada y muy accesible del clásico de Bob presenta una metodología exhaustiva y fácil de aplicar y de eficacia comprobada para hacer esta determinación con precisión. Esto hace que sea posible formar una idea realista de cómo el sistema debe realizar en el futuro y aumenta la probabilidad de duración en tiempo real beneficio comercial ". -Murray Ruggerio, vicepresidente de Investigación y Desarrollo para TradersStudio; Contribuyendo Editor Revista Futuros.
"Bob Pardo ha re-escrito su propio libro excelente, y lo hizo aún bet-ter. Contiene una guía básica paso a paso para construir un sistema de comercio, junto con una introducción a los conceptos y herramientas de construcción de sistemas avanzados. Sim capas evitando los problemas y errores Bob advierte acerca puede ayudar a conducir al éxito en tiempo real. Una lectura obligada para cualquier persona interesada en un enfoque sistemático para el comercio ". -Michael Tepper, Atlas Capital Management, Inc.
"Una contribución importante que pueda presentar, explicar, aclarar e ilustrar las estrategias de negociación Algo y cómo probar adecuadamente / optimizar los modelos comerciales de una investigación profunda y perceptiva. Se dará al lector una visión muy práctica y experimentado en el mundo de Algo de comercio. Bob Pardo aporta un enfoque muy lúcida a un tema muy esotérica; una salida de bienvenida de la mayoría de los textos. Es a la vez accesible y rigurosa, que es bastante raro ". -Bruce J. Serra, vicepresidente de Ventas Institucionales, MF Global Inc.
La evaluación y Optimización de Trading Estrategias
Fundada en 1807, John Wiley & Sons es la compañía independiente más antigua publicar-ción en los Estados Unidos. Con oficinas en Norteamérica, Europa, Australia y Asia, Wiley es globalmente comprometida con el desarrollo y el Ing mercado de impresión y productos electrónicos y servicios para el conocimiento y la comprensión de nuestros clientes profe-sional y personal. La serie Wiley Trading cuenta con libros de los comerciantes que han sobrevivido siempre cambiante temperamento del mercado y han prosperado algunos por los sistemas de reinventar, otros por volver a lo básico. Si un operador principiante, profesional o en algún punto intermedio, estos libros sean de los consejos y estrategias necesarias para prosperar hoy y en el futuro. Para obtener una lista de títulos disponibles, por favor visite nuestro sitio Web en www. WileyFinance.com.
La evaluación y Optimización de Trading Estrategias Segunda edicion
ROBERTPARDO
John Wiley & Sons, Inc.
Derechos de autor do 2008 por Robert Pardo. Todos los derechos reservados. Publicado por John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, Nueva Jersey. Publicado simultáneamente en Canadá. Ninguna parte de esta publicación puede ser reproducida, almacenada en un sistema de recuperación, o transmitida en cualquier forma o por cualquier medio, ya sea electrónico, mecánico, fotocopia, grabación, escaneo, o de otra manera, con excepción de lo permitido en la Sección 107 o 108 de 1976 Estados Ley de Propiedad Intelectual Unidos, sin que el permiso previo por escrito del editor, o autorización mediante el pago de la tarifa correspondiente por copia al copyright Clearance Center, Inc., 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, (978) 750-8400, fax (978) 750-4470, o en la web en www.copyright.com. Las solicitudes para la Editorial autorización deberán dirigirse al Departamento de Permisos, John Wiley & Sons, Inc., 111 River Street, Hoboken, NJ 07030, (201) 748 a 6011, fax (201) 748 a 6.008, o en línea en www .wiley.com / go / permisos. Límite de responsabilidad / Exención de garantía: Mientras que el editor y el autor han utilizado sus mejores esfuerzos en la preparación de este libro, que no hacen ninguna representación o garantía con respecto a la exactitud o integridad de los contenidos de este libro y niegan específicamente cualquier garantía implícita de comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular. No hay garantía puede ser creado o ampliado por los representantes de ventas o materiales de ventas por escrito. Los consejos y estrategias contenidas en el presente documento pueden no ser adecuados para su situación. Deberías consultar con un profesional apropiado. Ni el editor ni el autor será responsable de cualquier pérdida de beneficios o cualquier otro daño comercial, incluyendo pero no limitado a daños especiales, incidentales, consecuentes, o de otro tipo. Para obtener información general sobre nuestros productos y servicios o para el apoyo técnico, póngase en contacto con nuestro Departamento de atención al cliente dentro de los Estados Unidos al (800) 762-2974, fuera de los Estados Unidos al (317) 572-3993 o por fax (317) 572- 4002. Wiley también publica sus libros en una variedad de formatos electrónicos. Parte del contenido que aparece en la impresión puede no estar disponible en los libros electrónicos. Para obtener más información acerca de los productos Wiley, visite nuestro sitio Web enwww.wiley.com. Biblioteca del Congreso de datos de catalogación de la publicación: Pardo, Robert, 1951La evaluación y optimización de estrategias de negociación / Robert Pardo. - 2ª ed. pag. cm. - (Serie de negociación Wiley) Rev. ed. de: Diseño, pruebas y optimización de los sistemas de comercio. c1992. Incluye índice. ISBN 978-0-470-12801-5 (tela) 1. Procesamiento de Inversiones-Data. 2.-procesamiento de Futuros de datos. 3. Opciones (Finanzas) -Los datos de procesamiento. I. Pardo, Robert, 1951- diseño, pruebas y optimización de los sistemas de comercio. II. Título. HG4515.5.P37 2008 332.64 5-DC22 2007038106 Impreso en los Estados Unidos de América. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Contenido
Prefacio
xv
Prefacio
xvii
Expresiones de gratitud
xxix
Introducción
1
CAPÍTULO 1 En Estrategias de Trading
5
¿Por qué este libro fue escrito
7
Que se beneficiarán de este libro?
8
Los objetivos de este libro
10
La Topografía del Terreno
10
CAPÍTULO 2 La ventaja comercial sistemática
17
Trading discrecional
18
Elevar el nivel de
19
Verificación
22
Cuantificación
24
Riesgo y recompensa
24
El perfil de rendimiento
26
Objetividad
27
Consistencia
29
Extensibilidad
32
Los beneficios de la Simulación Histórica
33
Expectativa positiva
34
La probabilidad de futuras Ganancias
34
El perfil de rendimiento
35
La capitalización adecuada
35
vii
viii
CONTENID O
Medición del rendimiento de Trading en tiempo real
36
Los beneficios de la optimización
37
Los beneficios del Análisis Walk-Forward
38
Las ventajas de una comprensión profunda
39
Confianza
40
estrategia Refinamiento
41
CAPÍTULO 3 El Proceso de Desarrollo de Comercio Estrategia 43 Dos aproximaciones filosóficas al desarrollo de la estrategia El enfoque científico El camino del desarrollo empírico
Una visión general del proceso de la estrategia de comercio Diseño Paso 1: Formulación de la estrategia comercial Paso 2: Traducir las reglas en una forma definitiva Paso 3: Las pruebas preliminares Paso 4: Optimizar la estrategia comercial Paso 5: El análisis Walk-Forward Paso 6: el sistema de comercio Paso 7: Evaluar el rendimiento en tiempo real Paso 8: Mejorar el Sistema
44 44 45
47 49 49 50 51 52 53 54 55
CAPÍTULO 4 La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
57
El lenguaje de scripts
58
Diagnóstico
59
informes
62
Mejoramiento
68
La función objetivo
68
Velocidad
68
Automatización
69
Walk-Forward Análisis
69
Análisis de portafolio
70
En conclusión
71
CAPÍTULO 5 Los elementos de la Estrategia de Diseño
73
Los tres componentes principales de una estrategia
74
Entrada y Salida Gestión de riesgos tamaño de la posición
74 74 75
Contenido
ix
Una visión general de una estrategia de negociación típica
75
Una Comercio es igual a una entrada y una salida
76
Filtros de entrada
78
La gestión del riesgo
79
Riesgo comercio Riesgo estrategia Riesgo de cartera
80 82 84
La Dirección de lucro
85
El Stop dinámico El impacto del cambio de la noche a la mañana en Stop dinámico los objetivos de beneficios El impacto del cambio Noche a órdenes del objetivo
85 87 87 88
tamaño de la posición
89
Estrategias avanzadas
91
Resumen
92
CAPÍTULO 6 La Simulación Histórica
93
Los informes Esenciales
94
El Resumen del rendimiento La Lista de Comercio La curva de la equidad Actuación del Período
94 94 107 108
La importancia de la precisión
109
Limitaciones del software
109
Problemas de redondeo Operaciones Phantom órdenes de precios
109 111 112
Supuestos realistas Precio y Comercio deslizamiento El deslizamiento de apertura Gap Apertura y cierre de deslizamiento Rango El deslizamiento debido al tamaño El significado de deslizamiento
113 113 115 116 117 117
Mueve el límite
118
Eventos y fechas importantes
118
Información histórica
120
Precios de las acciones
120
Los mercados de efectivo
120
Los mercados de futuros
121
x
CONTENIDO
El Contrato Continuo
124
El contrato perpetuo
124
Los contratos continuo ajustado
125
El tamaño de la ventana de prueba
126
Requisitos estadísticos Tamaño de la muestra y el error estadístico
127 127
Como muchos oficios?
129
Estabilidad
129
Grados de libertad
130
Frecuencia de Trading
131
Tipos de Mercados
132
El mercado alcista El mercado de oso El mercado cíclico El mercado congestionado
132 134 135 137
E ciente Mercados
137
El ciclo de vida de una estrategia de negociación
140
Tamaño de la ventana y la Vida Modelo
141
CAPÍTULO 7 Formulación y Especificación
145
Formular la estrategia comercial
145
Especificación-traducir la idea en un comprobable Estrategia
147
Hacer una vaga idea precisa
150
CAPÍTULO 8 Las pruebas preliminares
157
Verificación de cálculos y Oficios
158
cálculos Reglas de negociación En resumen
Las expectativas teóricas
159 159 164
164
La rentabilidad preliminar
166
La prueba multimercado y entre distintos períodos
169
Selección de la cesta La determinación de la duración del período de prueba La segmentación de los Datos La prueba Los resultados de la prueba
169 171 171 172 177
Contenido
xi
CAPÍTULO 9 Búsqueda y Juicio
179
Métodos de búsqueda
180
La red de búsqueda El Paso priorizada Buscar Subiendo la colina algoritmos de búsqueda Multipunto Hill Búsqueda de Escalada
Métodos de búsqueda avanzada El recocido simulado Algoritmos genéticos Optimización de Enjambre de partículas
Los problemas generales con los métodos de búsqueda
181 185 188 189
191 193 195 197
198
La función objetivo
201
Una revisión de una variedad de métodos de evaluación
203
Tipos de evaluación múltiples
208
CAPÍTULO 10 Optimización
211
Contra la optimización Overfitting
213
Un simple Optimización
214
El marco de optimización
216
Los parametros El Tamaño de escaneado La muestra histórica La función objetivo La evaluación Optimización
216 218 220 222 222
Una optimización del multimercado y entre distintos períodos
223
La evaluación de la Optimización
225
La estrategia comercial robusto
225
La Optimización Robusta
227
El perfil estadísticamente significativa Optimización
227
La distribución de la optimización del perfil de
229
La forma de la optimización del perfil de
231
¿Cómo funciona la estrategia responde a la optimización?
235
¿La estrategia merecen mayor desarrollo?
236
Capítulo 11 Análisis Walk-Forward
237
Robusta es la estrategia de negociación?
238
Robustez y Walk-Forward e ciencia
238
La Cura para Overfitting
239
xii
CONTENIDO
Una medida más fiable de riesgo y rentabilidad
241
Evaluación del impacto de los cambios del mercado
241
El mejor conjunto de parámetros para Trading
242
La Teoría de los datos pertinentes
243
Máximo rendimiento El rigor estadístico
243 244
El cambio Mercados
245
Las variedades de las condiciones del mercado
245
El Walk-Forward
247
El papel de la Walk-Forward
247
La creación de un Walk-Forward
248
Un ejemplo de una prueba de paseo-Forward
250
El análisis Walk-Forward
251
El propósito del análisis Walk-Forward Un ejemplo de un análisis Walk-Forward
Robusta es la estrategia?
252 255
256
¿Qué tasa de ganancia debemos esperar?
260
Cuál es el riesgo?
261
Walk-Forward Análisis y la Cartera
261
CAPÍTULO 12 La evaluación de las prestaciones
263
La estrategia comercial como inversión
263
La dimensión de Riesgo
264
Comparación de la Estrategia de las Alternativas
264
La pérdida máxima y el Riesgo de
265
La pérdida máxima en el Contexto La pérdida máxima y el comerciante Máxima de la pelota y el comerciante Capital comercial y Riesgo
267 268 269 270
Ajustada al Riesgo
272
Recompensar a razón de riesgo
273
Modelo e ciencia
273
Consistencia
276
Los patrones de pérdidas y ganancias
277
CAPÍTULO 13 Las muchas caras de Overfitting
281
¿Qué es Overfitting?
282
El abuso de la retrospectiva
284
Contenido
xiii
El caso del modelo de pronóstico overfit
286
El caso del modelo de comercio overfit
289
Los síntomas de un modelo de comercio overfit
290
Las causas de la Overfitting
291
Grados de libertad La medición de los grados de libertad Grados de libertad, Tamaño de la muestra y de arriba de inicio Tamaño de la muestra Comercio Optimización de error 1-sobreparametrización Optimización de error 2-sobreexploración El pez grande en un estanque pequeño Síndrome La prueba de paseo-Forward
292 292 293 295 296 297 298 298
CAPÍTULO 14 Comercio de la Estrategia
301
Los aspectos mentales de Trading
302
Retorno de la Inversión
303
Estrategia pobres La contracción del mercado Condiciones del mercado que no se ven Alternativas superiores
303 303 304 305
Riesgo máximo
305
En tiempo real y Evaluación del Desempeño
308
Al comparar el perfil Evaluación y Comercio
310
La comprensión del perfil de prueba
311
Peculiaridades de rendimiento
313
El beneficio Windfall La racha de derrotas Producción plana
315 316 316
En conclusión
317
notas
319
Índice
323
Prefacio i relación con Bob Pardo se remonta a 1996, cuando AP-
METRO
proached mi firme, DUNN Capital Management,
en busca de capital de inversión para su sistema de XT99. Después de algunos evalua-ciones extensa del sistema, hemos entrado en un acuerdo para ayudar a la investigación, el desarrollo y el comercio
XT99 de Bob para Bob, DUNN, y nuestros clientes. Me complace informar de que este acuerdo ha demostrado ser beneficiosa para todas las partes y que todavía es GO-Ing grandes cañones. Cuando Bob preguntó recientemente si me gustaría escribir el prólogo de esta segunda edición, le aseguré que iba a ser algo más que encantados de hacerlo. Debido a mi formación científica y la formación siempre hemos visto el diseño y desarrollo del sistema como una aplicación diligente de análisis estadísti-cal del rendimiento de los modelos comerciales y de sus resultados de la prueba. En consecuencia, estábamos muy contentos de encontrar que muchas de estas características se utilizaron en el desarrollo de la plataforma modelo XT99 y que era tan susceptible a más pruebas y puesta a punto. Cuando mis colegas y yo tuvimos la oportunidad de leer la primera edi-ción de este trabajo, que estaban particularmente interesados en la presentación de Bob de las virtudes y beneficios de utilizar el método de camino hacia adelante para guiar el desarrollo del sistema. Soy consciente de que muchos consideran la primera edición de este libro a ser un clásico. En general, es bastante difícil mejorar un clásico, pero en este caso fue necesario. Como Bob esboza en su prefacio, decir que nuestro mundo de la informática, el comercio y la administración del dinero ha cambiado desde 1991, cuando se publicó la primera edición de este libro, sería una subestimación dramática. Teniendo en cuenta los grandes cambios que han ocurrido desde la primera edición, una nueva edición del libro de Bob abordar estas cuestiones es completamente en línea. La buena noticia es que no sólo se actualizaba Bob el material original; También se reorganizó, explicó el material con mayor claridad y comprensión y ha añadido algunas nuevas percepciones que ha aprendido en los años intermedios. ¿Se mejoran en un clásico? Vas a tener que ser el juez de eso mismo.
xv
xvi
PREFACIO
Siempre me ha impresionado con la caja de herramientas técnicas de Bob y sus ideas en-innovador. de Bob enfoque, dedicación y originalidad como investigador y comerciante son muy evidentes en esta segunda edición. Creo que los desarrolladores de sistemas serios encontrarán esta segunda edición una lectura muy interesante y rentable. Disfrútala. William A. Dunn, PhD Presidente Capital Management DUNN Stuart, Florida mayo 2007
Prefacio
AHÍ Y DE VUELTA La primera edición de diseño, pruebas y optimización de los sistemas de negociación (DTOTS, ya que siempre pienso en ella) se publicó en 1991. Sería un eufemismo decir que el mundo ha cambiado drásticamente en los 17 años entre 1991 y la edición éste. Algunos dirían que los mercados han cambiado también. Estoy en desacuerdo. Los mercados hacen lo que siempre: incorporan todos los cambios en la comunicación, la tecnología, la riqueza y estilos de negociación en el cálculo instanta-nea de su valor razonable. Siempre he considerado que la característica definitoria de los mercados para ser su capacidad de adaptarse y alterar obrar en consecuencia con el estilo cambiante de los participantes del mercado. En esta introducción, se revisan los principales cambios que se han curredoc durante este tiempo y su impacto en los mercados y el comercio. Muchos serán parecer obvio. Por favor tengan paciencia conmigo en este carril de la memoria caminar, sin embargo, por la suma total de estos cambios ha alterado la naturaleza del trad-ción y nuestra industria de manera que refleje directamente sobre el arte actual del diseño y evaluación de estrategias de negociación. "¿Cómo?", Se podría preguntar, y que sería una muy buena pregunta. Permítanme comenzar dando las reflexiones sobre este tema, ya que es altamente relevante para el tema que nos ocupa.
El sistema de comercio: Del fondo de la roca de la estrella del rock La primera, y quizás más importante, la diferencia fue que a principios de 1990, el argumento que se desencadenó fue acerca de si los sistemas de comercio efectivamente trabajadas. Para aquellos que son relativamente nuevos en la industria, esto puede venir como un poco de un choque. En la actualidad existe un extenso, y algo incuestionable, tal creencia en las muchas virtudes de la negociación algorítmica (AT), que casi raya en las creencias religiosas. xvii
xviii PREFACI O
Como uno que era más bien un papel decisivo en la aceptación de los beneficios de la negociación algorítmica, encuentro estas dos creencias opuestas polares algo preocupante. Me formé en y siempre he sido un firme defensor del método científico y el enfoque empírico. Siempre he creído en el método crítico. En nuestro negocio, el comerciante que no aplica estos métodos consistently, rigurosamente, y religiosamente, junto con una buena dosis de escepticismo es un comerciante condenado al fracaso. Yo creía entonces, y aún más ahora, que la negociación algorítmica, cuando se realiza correctamente y basado en la investigación exhaustiva, es el método más ef-cionará para el comercio a gran escala. Aquellos de ustedes que van a leer este libro encontrarán en detalle por qué creo que esto sea así. En resumen, los beneficios de AT son muchos. Central, sin embargo, son la elimi-nación del juicio humano altamente falibles, la cuantificación precisa del riesgo y retorno y su aplicación en la asignación de riesgos y activos, y la capacidad de negociar un número relativamente ilimitada de los mercados. Añadir a esto la capacidad tecnológica actual para entrar en operaciones algoritmos calculados electrónicamente-camente y sin intervención humana y ahora tenemos el mejor de los mundos pos-bles: las señales de comercio matemáticamente correcto y objetivas entraron a la velocidad de la luz sin la posibilidad (Fácil) de la interferencia humana. Por supuesto, habrá más sobre esto más adelante. Si se examina la situación actual de la asesoría y gestión de dinero de la industria de comercio de mercancías profesional, uno encontrará que algorithmic, o sistemáticas, asesores de comercio de productos básicos (CTA) superan el comerciante discrecional 3.5 a 1.1 Esto sugeriría que la mayoría de las CTA tiene adoptado la filosofía de comercio algorítmico. Puesto que es razonable suponer que los administradores de dinero profesionales están bien informados y Sophis-ticada, omnipresente EN adopción también podría sugerir que se trata de la elección del experto. No deja de ser preocupante por tanto, que el público de comercio, incluyendo aquellos que aspiran a negociación profesional, con todos sus diversos grados de so-phistication, casi han asumido una fe ciega incuestionable, ingenuo, crédulo y un tanto en los sistemas comerciales. Es chocante para mí que la relativa sofisticación del consumidor típico de estrategias de negociación comercial no es muy diferente hoy de lo que era alrededor de 1990. Por lo tanto, hemos sido testigos de un cambio más dramático en la filosofía desde la publicación de DTOTS, a partir de una incredulidad ignorante y muchas veces hostil en la eficacia del sistema de comercio a una fe dogmática
y algo sin sentido en el sistema de comercio, y peor aún, casi cualquier sistema de comercio que parece tener un buen caso para sí mismo. ¿Porque es esto importante? Esto demuestra dos factores principales. La primera es que la profundidad total de la educación del público en el comercio no tiene
Prefacio
xix
mejorado significativamente en los últimos 15 años, mientras que sin duda hay mucho más libros, software, y la instrucción está disponible hoy en día que alrededor de 1990. yo llamaría mucho, pero no todos, de esta información, sin embargo, para ser de una especie lateral del conocimiento, como en una variedad de tipo, a diferencia de en profundidad, como en un penetrante conocimiento de causa y principio. El segundo -y esto se refiere a la primera es que el conocimiento sólido de los principios de diseño de la estrategia de negociación y la evaluación no se ha convertido en el conocimiento común que uno habría pensado. Esto es particularmente notable para mí desde que escribí la primera edición de este libro para remediar lo que sentí fue una deficiencia dramática en la literatura comercial. También, ya que antes de la publicación de DTOTS, I, y los empleados de mis diferentes negocios, pasado un montón de tiempo y dinero educar a nuestros clientes en estos principios. Tal vez pueda hacer más de un impacto con esta edición.
INFORMÁTICA Tal vez la transformación más impresionante en los últimos 15 años ha sido la expansión exponencial de la capacidad informática y las comunicaciones. Consideremos los hechos. En 1991, el chip más rápido ordenador disponible fue el Intel 80386 a 25 megahercios. Hoy en día el chip más rápido es el procesador Intel Core 2 a 3700 megahercios. Este es un aumento de 14,800 por ciento. El número de operaciones de un procesador Intel 80386 a 25 MHz fue de aproximadamente 8.500.000 por segundo. El número de operaciones de un Intel Core 2 a 3,333 MHz es 57,000,000,000 de operaciones por segundo. Esto supone un incremento de más de 670.000 por ciento! La cantidad de RAM (memoria del equipo) típico de un procesador Intel 80386 era de 1.000.000 bytes o 1 megabyte (como en 1 millón) de RAM. El equipo típico de hoy está equipado con 1.000.000.000 de bytes o 1 gigabyte (como en 1 mil millones) de RAM. Este es un aumento de 1.000 veces. Los comerciales actuales dantes-cationes pueden utilizar esta enorme cantidad de memoria RAM para almacenar los datos, múltiples mercados a plazo y múltiples mercados en múltiples marcos de tiempo. Sin embargo, mientras que las computadoras ahora pueden contener grandes cantidades de datos, los dos cuellos de botella del sistema operativo muy ineficiente de Windows XP que prevalecen en la mayoría de los ordenadores, junto con eficacia obsoleto (pero, por supuesto, los principales proveedores de negarán con vehemencia este) el comercio de desarrollo de la estrategia Applica-ciones hace que el procesamiento de grandes cantidades de datos de precios, múltiples mercados, y
múltiples marcos de tiempo muy poco práctico, si no esencialmente importable.This Impossi sólo se ha agravado por el rendimiento más pobre de Windows Vista. El tiempo de procesamiento en cuestión es típicamente tan masiva con estas aplicaciones comerciales como para que sea altamente indeseable, si no prácticamente imposible.
xx PREFACI O
Por el contrario, Pardo Capital Limited utiliza propietarias Applica-ciones en la casa durante la mayor parte de la computación de alto rendimiento que nosotros, las empresas comerciales profesionales deben hacer en el desarrollo de plataformas de negociación. La cantidad típica de espacio de almacenamiento del disco duro en un procesador Intel 80386 fue de 40 megabytes. La cantidad típica de espacio de almacenamiento del disco duro en cur-alquiler equipos es de 250 gigabytes. Este es un aumento de 5.000 por ciento. De vuelta en la década de 1990, el espacio de almacenamiento y la memoria RAM eran una prima; ahora son tan baratos y masiva que a los efectos de la estratega de comercio que son como si infinito. Con esta capacidad de almacenamiento masivo, debe ahora ser posi-ble para el estratega para almacenar su investigación en una amplia base de datos, búsquedas, y por lo tanto estadísticamente analizables. Sin embargo, lo que falta es el software comercial que sitúa la investigación del estratega en bases de datos sofisticadas. También, a excepción de aquellos que crean sus propias aplicaciones de software, la capacidad de analizar una base de datos de investigación de una manera sofisticada no está disponible. ¿Porque es esto importante? Si la potencia de procesamiento se ha incrementado en 14.800 por cien, la memoria RAM en un 1.000 por ciento y la capacidad de almacenamiento de 5,000 por ciento, que no sería terriblemente razonable que el estratega de esperar que el comercio AP-complicaciones que llevan a cabo las pruebas y simulaciones, y que el mercado de actualización en tiempo real el análisis debería haber disfrutado de un aumento de rendimiento al menos algunos-lo similar en proporción. Sin embargo, no es así. Ni siquiera han estado cerca. Esto es altamente relevante. Tanto como un desarrollador de software y un desarrollador de estrategia de negociación de vuelta en la década de 1990, habría sido puesto en un frenesí por las perspectivas de que tal aumento de la capacidad de la computadora se habría ofrecido para el diseño y optimización de sistemas de negociación. La verdad es que, debido a los cuellos de botella que se presentan por los sistemas operativos ineficientes, herramientas de gestión de bases de datos y aplicaciones de comercio, el comerciante promedio no ha sido capaz de aprovechar las posibilidades que están al acecho en su PC. Ahora sólo están disponibles para aquellos que tienen los recursos para montar equipos de diseñadores y desarrolladores de aplicaciones con el Conocimiento de vanguardia y sofisticación para diseñar y crear este tipo de aplicaciones complejas y aprovechar toda la capacidad del hardware disponible y por venir. La tarde del campo de juego estrategia de negociación que estaba surgiendo en la década de 1990 ha desaparecido mucho tiempo. Una vez más, las grandes
entidades comerciales tienen una ventaja enorme. Y créanme, lo utilizan en la mayor medida posible. Necesitamos miramos mucho más allá de una ganancia de $ 9,54 mil millones para 2006 para el oro-man Sachs o los enormes activos ($ 26,3 mm) bajo gestión y destacada retornos (rendimientos anuales superiores al 20 por ciento) de DE Shaw para la prueba de los beneficios de la hábil aplicación de tal excelencia estratégica y tecnología-tecnológica?
Prefacio
xxi
La industria de inversión En 1990, las industrias de inversión y gestión de activos parecían anti-quated comparación con la actualidad. El total de activos bajo gestión de los asesores de comercio de productos básicos eran $ 10.5 mil millones. En marzo de 2007, los activos totales fueron de $ 172 mil millones y crece a un ritmo sin precedentes. Esto representa un crecimiento de más de 1,600 por ciento en los últimos 17 años. En 1990, la industria de la CTA fue principalmente una industria americana. A pesar de que sigue estando dominado el país, hay un número apreciable de CTA europeos que son hoy ac-tivo. Esta globalización de la CTA es muy probable que se acelere. El número de fondos de cobertura y los activos bajo gestión han disfrutado tanto una explosión cada vez mayor. Los fondos de cobertura numeradas 610 en 1990. A partir de 2005, sumaban 8.661. El total de activos bajo gestión unificación de los fondos de cobertura en 1990 fueron de $ 40 mil millones. Ahora bien, es de más de $ 1 billón. Eso es más que un aumento de 25 veces. Ha habido un crecimiento similar en los fondos de inversión. En 1990, había aproximadamente 3.100. Hoy en día hay más de 8.600. Los activos bajo administración a continuación, fueron un poco más de $ 1 billón. Hoy en día, es de más de $ 10.4 billones de dólares. Durante esta época del asombroso aumento en manage-ment profesional, el número de comerciantes e inversores individuales ha sido prácticamente los mismos. Otro desarrollo es el de la tienda de operaciones por cuenta propia. Considerando que las empresas comerciales más grandes, como Salomon Brothers. (Recuerde que ellos? Ellos son ahora parte de Citigroup.) Goldman Sachs y Morgan Stanley tienen al-formas hechas operaciones por cuenta propia una parte significativa de sus operaciones. "El comercio Prop" (como ahora se llama cariñosamente) se ha convertido en una parte mucho más importante de comercio. Incluso los agentes de valores relativamente insignificantes tienen escritorios prop. También hay un número significativo de empresas, pequeñas, medianas y grandes, dedicado exclusivamente para apuntalar el comercio. Con el piso de remates convertirse en una cosa del pasado, y el comercio electrónico y los comerciantes llenar este vacío, la firma comercial prop ha adquirido un nuevo significado. Qué significa todo esto? Significa muchas cosas, pero tal vez las dos observaciones más importantes son que el grueso del capital comercial está firmemente en manos de una clase profesional de comerciante y la eficiencia de los mercados nunca ha sido más alto y esta eficiencia sólo se va a seguir mejorando. Otro avance muy importante en el mundo del comercio es que el comercio, por lo que ahora más que nunca, se percibe como la manera más rápida para
lograr una gran riqueza. Durante los últimos dos años consecutivos, la parte superior ganar CTA gestores de fondos de cobertura / han ganado más de $ 500 millones en un año. Qué significa eso? Como nunca antes, el comercio atrae a los mejores y los muy brillantes. Uno tiene que cuestionar el impacto social de una
xxii PREFACI O
proporción significativa de la élite intelectual de una generación siendo drenada por una actividad esencialmente no productiva. Esto es especialmente significativo a la luz de la gran y creciente número de crisis que amenaza al mundo que enfrenta el mundo hoy en día. También significa que los recursos que han sido y continuarán siendo dedicados a la búsqueda de la ventaja comercial y el beneficio será cada vez más vasta. Y si tenemos en cuenta los miles de millones de Dol-Lars actualmente dedicado a esta búsqueda, este es un tanto desalentador con-cepto. Que las mentes más brillantes están empleando amplios recursos para explotar los beneficios de explotación significa que el comercio se ha convertido y continuará siendo llegado, cada vez más difícil. Los mercados continuarán siendo cada vez más eficientes y quizás exhibir algunos nuevos comportamientos como resultado. Y como consecuencia de esto, las nuevas oportunidades comerciales desarrollarán, y el juego continúa.
TRADING HERRAMIENTAS DE DESARROLLO ESTRATEGIA Decir que no ha habido una proliferación significativa de herramientas disponibles para el estratega de la sesión de hoy en comparación con la década de 1990 sería una subestimación dramática. En 1990, hubo tres principales aplicaciones de software de análisis y estrategia de negociación desarrollo técnico: avanzada del mercado, Metastock (y muy limitada en aquellos días), y SystemWriter (que se convirtió en TradeStation). Para tener una idea de donde nos encontramos hoy en, sólo tenemos que encontrar consejos para los comerciantes sección mensual en el análisis técnico. Allí encontramos código de script-ción de nueve aplicaciones diferentes. Y esto es solo la punta del iceberg. Hay un gran número de aplicaciones de gama alta orientados hacia el operador profesional. Por supuesto, hay también la aplicaciones de uso general tales como Excel, Mathematica, Matlab y (los dos últimos ampliamente utilizado por las casas comerciales profesionales). Hay incluso un lenguaje de programación llamado R,que ha sido construido para los que se centran en las aplicaciones orientadas matemáticamente. También existe la omnipresente de Visual Basic en sus sabores vari-ous, que también es ampliamente utilizado en casas de profesionales debido a su capacidad para crear aplicaciones con relativa rapidez y sin una tremenda necesidad de habilidades de programación sofisticadas. Sin machacar este punto, está claro que hay muchas más opciones disponibles para el estratega de comercio en estos días. Sin embargo, este
mismo proliferación presenta el estratega tanto con un obstáculo y una oportunidad. Más sobre esto en el capítulo 4: La Plataforma de Desarrollo de Estrategia. Esto, por supuesto, no dice nada sobre la gran abundancia de productos de complemento y otras herramientas más especializadas que existen ahora y no lo hicieron alrededor de 1990.
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Hay cientos de complementos para Metastock, TradeStation, y Trader-sStudio. Estos complementos varían en función de las estrategias comerciales y de indica-dores a los que se extienden las capacidades del producto del host, como los que lo hacen de una forma rudimentaria de análisis de la cartera. Esto también se dice nada de las herramientas más especializadas que proporcionan el estratega de la capacidad de crear aplicaciones comerciales de red neuronal, lleve a cabo los algoritmos ge-néticas de estrategias de negociación, hacer el análisis fractal de los mercados, y aplicar las capacidades de minería de datos sofisticadas para cuestiones de estrategia comercial. Sin embargo, esta vasta proliferación de desarrollo Applica-ciones estrategia de negociación, complementos y aplicaciones comerciales de tecnología avanzada es un poco de una ilusión. Sí, uno puede comprar y utilizar todos estos diferentes productos si uno está tan inclinado. Pero trate de mantenerlo todo junto en una aplicación de comercio transparente y func-cional y uno ve que el problema radica. Es casi imposible hacerlo. ¿Dónde es la aplicación que permite el diseño de estrategia, crear y pa capas su propio algoritmo de búsqueda personalizado genética a un análisis Walk-Forward de una estrategia comercial que emplea un autorregresivo integrado en movimiento av-tura (ARIMA) modelo de predicción de la volatilidad, una red neuronal que predice la magnitud y la dirección de cierre del cambio de mañana, que auto-adapta a las condiciones del mercado y tiene un algoritmo genético que equilibra la cartera de uno de forma automática, estrangulando mercados estancados modelos de comercio con una estrategia que está perdiendo en el último año y se alimenta de las estrategias que se están beneficiando de la ONU-generalmente bien y mercados que están realmente en movimiento? ¿Porque es esto importante? Sí, sería tan-phisticated una plataforma de este tipo de comercio. todas estas tecnologías existen ahora, sin embargo, y lo hizo en la década de 1990, también. El hardware del equipo está ahora preparado para la tarea. Hay Strate-gos que puedan diseñar y crear aplicaciones como éstas y aún más phisticated tan queridos, por cierto. Sin embargo, aún no existe la aplicación de desarrollo de estrategia de negociación que haría tal cosa sea posible (al menos que yo sepa, y yo siempre estoy buscando). Uno se podría preguntar, ¿y qué? Eso, cómo la historia, habría una pregunta bastante mal informado. Para la existencia de una aplicación de desarrollo como estrategia de negociación con la capacidad de integrar y aplicar dichas tecnologías a una velocidad utilizable sería realmente un desarrollo que sería al menos un poco en proporción a la gran explosión de hardware que hemos visto en el último 15 años. Puede contar con el hecho de que si una de las grandes empresas comerciales prop desea aplicar un enfoque comercial tan complejo, o mucho más por lo que, como lo que se ha mencionado, no tienen los recursos para tirar todos juntos para crear y el comercio tal modelo de comercio.
El punto es que esta capacidad debe estar disponible para el operador promedio y de los inversores también. La capacidad está ahí. Los proveedores de aplicaciones líderes de comercio Strat-gia de desarrollo de software han sido complacent-
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tal vez simplemente carecen de imaginación en el extremo. Parte del problema aquí como siempre ha sido que la mayoría de los desarrolladores de las aplicaciones de-desarrollo de estrategia de negociación no tienen un fondo de comercio; como tales, no son tan impulsados por beneficio comercial ya que los operadores están buscando continuamente la tecnología de vanguardia que puede proporcionar al comerciante con un borde. Y la comunidad comercial en general, principalmente el comerciante individual y de los inversores, se ha mostrado dispuesto a aceptar este lamentable estado de cosas. Tal vez ellos también carecen de imaginación. . . ?
EL ASCENSO DE matemático avanzado CONCEPTOS en el comercio En los últimos 15 años, los operadores han estado expuestos a un amplio horizonte de los conceptos matemáticos ad-avanzado. Para el comerciante individual, esto ha sido más en forma de rumores y menos en la forma de aplicación concreta. Una vez más, se trata de un caso de los que tienen frente a los que no tienen. Morgan Stanley tenía los recursos para contratar a la cabeza del departamento de matemáticas de la Universidad de Columbia, David Shaw, y pondrá jefe de operaciones cuantitativa y le proporcionará el personal, los ordenadores, los programas-dores y otros recursos para aplicar sus conceptos matemáticos avanzados para comercio.
DE Shaw & Company Él es uno de los mejores. Luego pasó a formar su propia empresa de comercio de la parte superior y ahora el fondo de cobertura DE Shaw. Su firma, aunque lejos de ser una palabra de casa y no un nombre siquiera sabe que muchos comerciantes, llevan a cabo el 10 por ciento del volumen en la Bolsa de Nueva York en busca de los pequeños beneficios en enormes transacciones que explotan muy difíciles de detectar (para el operador promedio) miss-pricings (como se les llama cariñosamente por la nueva generación de comerciantes "quant") de diversos tipos. Renaissance Technologies Corporation Lo más probable es que no han oído hablar de Jim Simons o de su operación de Re-naissance Technologies Corporation. Desde su creación en marzo de 1988,
el buque insignia $ 3.3 mil millones del fondo medallón Simons ha amasado rentabilidad anual de 35,6 por ciento, en comparación con los rendimientos anuales de 17,9 por ciento para el índice de la Stan-dard & P 500. Bruta o neta, Simons puede muy bien ser el mejor administrador de dinero en la tierra. "Jim Simons es sin lugar a dudas una de las personas realmente brillantes trabajar-ing en este negocio", dice la estrella de comercio cuantitativo David Shaw, presidente
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de DE Shaw, que cuenta con rendimientos superiores al 50 por ciento este año. Él es un erudito de primer nivel, con un enfoque genuinamente científico para el comercio. Hay muy pocas personas como él. Simons se rodea de mentes similares. La sede central de renacimiento, en la pintoresca ciudad de East Setauket en Long Island, Nueva York, se parece a nada tanto como de alta potencia tanque o graduado de la escuela de reflexión en matemáticas y ciencia. Operando en un compuesto de madera y vidrio de una sola planta, cerca de SUNY en Stony Brook, renacentista, fundada en 1982, cuenta con 140 empleados, un tercio de los cuales tienen doctorados en ciencias duras. Muchos han estudiado o enseñado en el departamento de matemáticas de Stony Brook, que de Si-mons presididas 1968-1976.
predicción de la empresa "Fundada en 1991 por Doyne Farmer, Norman Packard, y Jim McGill, predicción de la empresa rápidamente se puso a tomar el mundo por la tormenta financiera. Sobre la base de su trabajo a principios de la teoría del caos y los sistemas complejos, los Dres. Packard y Farmer sintieron los mercados financieros eran un ejemplo de un sistema muy complejo que sería susceptible de tecnología predictiva. Se reunieron un equipo de científicos de clase mundial e ingenieros para atacar el problema. En 1992, la predicción de la empresa firmó un acuerdo exclusivo de cinco años para las señales de predicción pro-vide y sistemas de comercio automatizado de O'Connor y Asociados, un gran éxito derivados con sede en Chicago firma comercial. En 1994, O'Connor fue comprado por Swiss Bank, uno de los mayores bancos del mundo. Swiss Bank amplió la relación exclusiva con la empresa Predicción por otros dos años. En 1998, el banco suizo UBS y se fusionaron para crear la institución financiera tercio más grande del mundo. "2 Predicción de la empresa continúa su trabajo pionero con UBS AG. ¿Por qué es importante todo esto? Hay un buen número de razones. Por quizás, ante todo, es una prueba de concepto que avanzó conceptos matemáticos aplicados correctamente a negociación puede producir tremenda ganancia y rentabilidad ajustada al riesgo. En segundo lugar, y tal vez igualmente importante, es una prueba de concepto de la tremenda eficacia de conocimientos avanzados y tecnología-logía cuando se combina con los recursos suficientes para aprovechar esta tecnología para el comercio. El baile continúa.
Negociación cumpla EDUCACIÓN SUPERIOR
En 1990, todavía me consideraba la suerte de encontrar un buen libro sobre el comercio. Hacer una búsqueda de trabajo hoy en día para las aperturas comerciales y encontrará cientos de ofertas de empleo para personas capacitadas en la ingeniería financiera. El comerciante circa-1990 pregunta: "¿Qué es eso?"
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No en vano es la existencia de la formación de postgrado en el cálculo estocástico y la ingeniería financiera y el sorprendente éxito de super-cuantos como David Shaw, Jim Simons, y Doyne Farmer. Si uno mira la historia de estos acontecimientos, se puede rastrear fácilmente sus inicios a un descubrimiento muy importante por el creador de la geometría fractal, el genio matemático Benoit Mandelbrot. Se descubrió que la distribución de los cambios de precios en los mercados financieros sigue un fractal dis-tribución, no la distribución de Gauss estándar asumida por todos los matemáticos y financieros que se incrusta en cosas como el op-ciones modelo de precios Negro-Sholes. Este es un terremoto. Hasta cierto punto, realmente no estoy muy seguro de que esto se entiende o se aplica por todos los ingenieros financieros aún hoy en día. Las mareas del cambio fueron impulsados además por los descubrimientos de cosas como los algoritmos genéticos, matemáticas caos, lógica difusa, teoría de la complejidad, y conceptos como la vida artificial, que describe la forma en que las estructuras complejas se forman a partir de procesos sencillos, descubierto por otro genio matemático, Stephen Wolfram (también el creador de Mathematica). mayor potencia de cálculo hizo cosas como redes neuronales, la minería de datos, y la inteligencia artificial disponible. Es mi opinión que sólo hemos empezado a rascar la superficie de toda esta información y la tecnología increíble. El sorprendente éxito de los Grandes cuantos ilumina el camino para nosotros los simples mortales. Este es un campo gigantesco, fascinante, y obviamente muy fructífera de en-Quiry. Una exploración de la aplicación de esta tecnología a negociación sin duda ocupar un volumen en sí mismo. Simplemente toque en esta información para señalar otro y de manera muy significativa que el comercio ha y seguirá desarrollando desde 1990. lo señalo también como un desafío para los fabricantes de aplicaciones para el desarrollo de estrategias de negociación. El mundo del comercio se está moviendo rápido y furioso, como siempre. Despierta y huele el café.
La desigualdad de condiciones de campo En 1990, en la primera edición de DTOTS, sugerí con optimismo que el campo de juego entre el comerciante individual y el operador profesional se había convertido en relativamente llano o incluso. Ahora está claro que este campo de juego ha sido tal vez nunca tan desigual como lo es hoy. El juego de negociación nunca cambia en dos áreas importantes. Los markets son siempre los mercados. Ellos continuamente ajustarse y adaptarse a las
demandas que se le plantean por los comerciantes y los inversores para seguir funcionando como mecanismos de precios eficientes. Es su naturaleza a seguir siendo la misma a través de la adaptación continua y el cambio.
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El comercio es siempre trata de hacer un beneficio y el restante pasada de la persona, lo que significa que deje de comercio en sus propios términos, por delante del juego y porque usted ya no desea el comercio. Para hacer eso, uno tiene que encontrar lo que los operadores de piso de antaño llamaban un borde. Personalmente, creo que cualquier persona que tiene éxito en el comercio lo hace porque ha descubierto un borde. También creo que hay probablemente tantas aristas diferentes, ya que hay comerciantes. El juego de negociación nunca ha sido tan rentable como lo es hoy. Tampoco han sido los mercados cada vez más eficiente de lo que son hoy en día. Sin embargo, los operadores de todo el mundo siguen haciendo ganancias. ¿Por qué? Han encontrado un borde. Y, lo que es una muy grande y, que se adhieren a las reglas de su borde; siguen su estrategia de negociación bien probado religiosamente. Vamos a explorar juntos cómo se encuentran estos bordes, Opti-zar los pulida, y luego empleado para producir la inmensa riqueza.
Expresiones de gratitud O decir que la primera edición de este libro tanto se produjo en un momento
crucial
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en mi vida y carrera y jugó un papel fundamental en su evolución
posterior sería un eufemismo. Sea como fuere, estoy eternamente agradecido, sin embargo, a todos los que me han apoyado y de quien tengo
aprendido, y se apoyó en los últimos años. Me siento muy honrado por su generosidad. en primer lugar debo agradecer a Pamela van Giessen y sus ayudantes muy paciente y constante votos Jennifer MacDonald y Kate Wood, y perdón por toda la aflicción a través del cual los puse a través de los muchos retrasos prolongados en la entrega de este manuscrito. Fue un proyecto mucho más grande de lo previsto originalmente. También me gustaría dar las gracias a mi colega, Perry Kaufman, que, unbe-knownst a él, jugó un papel importante en iniciarme en trad-ción técnica, y que me ha apoyado en formas pequeñas y grandes en los últimos años. Un cálido y profundamente sentidas, gracias a Bo Thunman, que estaba allí al principio y para muchas conversaciones estimulantes en los últimos años. Una palabra de agradecimiento en honor y memoria de Andrew Dziedzic, una mente brillante tomado de la comunidad comercial demasiado pronto. También a Steve Hendel que han hecho posible este proyecto fascinante y única. Ambos Exem-rablemente lo que ha hecho Goldman Sachs la gran empresa que es hoy. Un agradecimiento especial a los amigos y colegas que forman colectivamente lo que cariñosamente denominado como The Brain Trust. Su interminable sup capas de los comentarios, edita, sugerencias, y así sucesivamente han hecho de este un mejor trabajo. Gracias a (en orden alfabético) Art Collins, Michael Covel, Bruce DeVault, JT McPherson, Kate Pardo, Emil Pesiri, Murray Ruggiero, jengibre Szala, Rich esternal, y Alfred Tagher. Siempre estaré agradecido por el enorme tiempo y el esfuerzo que ha invertido todo muy desinteresadamente en este libro. Gracias a Bill Dunn y Pierre Tullier, que me dio la oportunidad cuando realmente lo necesitaba uno, y que han sido firme para siempre. Por último, pero no menos importante, me gustaría dar las gracias a mi familia, mi bella esposa Nora, mi hija Kate (que se está convirtiendo en un
escritor mejor que su papá!), Y mi hijo Chris (que está a punto de convertirse en una excelente xxix
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EXPRESIONES DE
GRATITUD
. Comerciante a sí mismo) Nora, Kate, y Chris: Gracias por su amor, apoyo y confianza inquebrantable en mí, incluso en las horas más oscuras. La vida de la esposa de un comerciante no es siempre fácil. Mis amorosos gracias a ti, Nora. Me alegro de que hemos sido capaces de disfrutar de las tendencias alcistas juntos y orgulloso de que al pie del cañón a través de las tendencias a la baja. No podría haberlo hecho sin ti.
INTRODUCCIÓN
¿Por qué un segundo ¿Edición?
gallina Perry Kaufman primera me pidió que escribiera este libro en 1991, el
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negocio del comercio, la tecnología de la computación, y el clima para los
sistemas de comercio, también conocido como el comercio de mecánica, y como ahora se llama a menudo, la negociación algorítmica, no podría haber sido más diferente
de lo que es hoy. Sin embargo, la primera edición ha sido muy bien recibido en los últimos años. En consecuencia, la idea de escribir esta segunda edición de DTOTS -como siempre pienso en ella, ha sido desalentador para una serie de razones, no menos importante de los cuales es el arriesgado negocio de jugar con éxito. Ya sabes, "Si no está roto,. . ." Por ahora, baste decir, que me han preguntado a menudo una y otra vez, "¿Cuándo vas a actualizar DTOTS?" Bueno, ambos ahora sabemos la respuesta a esa pregunta. Y, a menudo me han preguntado: "¿Cuándo vas a salir con otro libro?" Manténgase en sintonía para la respuesta a esa pregunta. Me gustaría hacer una cosa perfectamente clara desde el principio, y también advertir a cualquier persona que no le gustaba la primera edición de la compra de esta edición, todavía creo que el método que he creado, fue pionera, y todavía utilizo para el día de hoy, Walk Análisis de avance (WFA) sea el único método infalible 99 por ciento de la optimización de una estrategia de negociación. El único modelo que confío en que no utiliza WFA es el modelo que no requiere la optimización. E incluso que todavía no es una garantía de rendimiento futuro, porque no puede haber ajuste de curvas en una estrategia de negociación no optimizada. Para el desarrollador estrategia comercial típico, sin embargo, ahí está el problema. Hasta hace poco, dicho producto ha sido muy tedioso o imposibles de utilizar WFA. Los que lo utilizan han desarrollado software propietario, a diversos grados de sofisticación, a que lo hagan.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Por otra parte, Todavía estoy de acuerdo con todo lo que he dicho en DTOTS. Todavía pienso que fui por la borda en compartir algunas ideas patentadas de alto valor. Teniendo en cuenta que, sigue siendo un misterio para mí que, como muy bien re-concebido como DTOTS ha sido y sigue siendo, tan poco de la tecnología más sutil y poderosa que todavía me aplico con resultados muy positivos todavía no ha trabajado su camino en la corriente principal, ya que gran parte del material más ac-cessible tiene. Dicho esto, he reorganizado el material y han hecho-ciones Adi, eliminaciones y cambios a lo largo del original. Por supuesto, la inten-ción es hacia la mejoría. También hay una gran cantidad de material nuevo, que me ha permitido explorar diferentes áreas. Discuto con cierto detalle el impacto de los cambios tecnológicos radicales que han tenido un enorme impacto en el comercio de todo tipo. También discuto, con evidente decepción y merecido, cómo las herramientas de desarrollo de estrategias comerciales tradicionales han quedado tristemente este torbellino tecnológico, con gran detrimento del comerciante individual y en beneficio del comerciante grande, profesional. Hago ofrecer alguna esperanza allí. Porque, como dije en DTOTS y reitero cada vez más fuerza en esta edición, que el éxito comercial se limita a exigir que el comerciante para encontrar su propia ventaja comercial único y que a continuación, aplicar consistentemente que el borde de su zona de confort de comercio. También hay una serie de nuevos desafíos que enfrenta el comercio de estra-GIST. En la actualidad existe una desconcertante variedad de aplicaciones de software entre los que elegir. Hay aquellas aplicaciones dedicadas al proceso de desa-rrollo estrategia como TradeStation, Metastock, y TradersStudio, y las aplicaciones más generales que se han utilizado para este propósito, tal como Excel, Mathematica y Matlab, así como matemáticamente enfocadas idiomasmación pro tales como R. para confundir más las cosas, hay algunos productos muy de gama alta ($ 25.000 a $ 100.000 y el tal vez más, he perdido la cuenta) que profesan proporcionar una solución más sofisticada para el operador profesional. Por lo que he visto, esto parece más una exageración mar-KETING que una realidad, pero realmente no han tomado todos estos productos para dar una vuelta, por lo que no puede hablar definitivamente acerca de ellos hasta el momento. Para hacer las cosas más difíciles, la mayoría de los vendedores de cotización en tiempo real ahora ofrecen diversos grados de programación de estrategia personalizada y la estrategia de ensayo, incluyendo CQG, que yo uso, así como eSignal, CyberTrader, y la riqueza-Lab de Fidelity. Y aquí la trama se complica. Junto con esta tremenda fragmentación del nicho de comercio de la estrategia de desarrollo, hay otra tendencia bastante Perni-cious. Los proveedores de software de cotización en tiempo real suelen restringir el uso de su software para sus datos. Lo que es peor, que restringen el uso de sus datos a su software. Omega de Investigación se ha convertido en una
firma de corretaje y requiere una cuota mensual o agencia de valores mínimos para el uso de su software, y también hacer todo lo posible para que sus usuarios utilicen sus datos de precios.
¿Por qué una segunda edición?
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En la actualidad hay también opciones sobre futuros y opciones y futuros sobre las existencias en el individuo. Hay de valores futuros de índices (S & P, NASDAQ y el Dow), hay opciones en el S & P 100, y hay opciones sobre futuros de S & P. Las grandes empresas comerciales institucionales son ahora muy grande en detectar-ción y explotación de miss-pricings (cuando estaba en el Salomon-sí, que se han ido, demasiado solíamos llamarlo el arbitraje y los operadores de piso utilizan para llamar su propagación). ¿Por qué es este tipo de desarrollo es un problema para el estratega individual de negociación? Por dos razones: todas estas estrategias requieren el desarrollo de estrategias de negociación con múltiples historias de precios y vencimientos, y todos ellos requieren la adquisición, acumulación y mantenimiento de la cara, ya veces prácticamente imposible de adquirir datos de precios históricos. Hay otro nivel de complejidad de comercio estrategia que también debe ser considerado. Como se pueden imaginar, hablo con una amplia variedad de profe-sionales comerciantes. Algunos han defendido la idea de que algunas de las estrategias de negociación en lugar sim-ple que han producido cientos de millones de dólares en beneficios de explotación en los últimos años ya no funcionan, o al menos, no son tan eficaces, nunca más. La razón citada, por supuesto, es la misma razón de edad, "Los mercados han cambiado." No estoy de acuerdo precisamente con esto, pero estoy de acuerdo que el comercio se ha convertido cada vez más sofisticado y competitivo. Tengo más que decir sobre esto en capítulos posteriores. En apoyo de esta afirmación, vale la pena mencionar que mi amigo Art Collins ha citado Richard Dennis a mí (que llevó a cabo una serie de entrevistas con ex exploratorias) dijo que "la estrategia de negociación de la tortuga ya no funciona." Esta puede ser aleccionador para los muchos que han hecho muchos millones de variantes de esta estrategia de negociación. No obstante, con independencia de que una simple estrategia es eficaz, también son igualmente buenas razones para desarrollar estrategias de negociación más complejas. Una vez más, aquí radica el problema con la mayor parte de las aplicaciones de desarrollo de estrategias de negociación a nivel de consumidor. Por una variedad de razones, que no son, en su mayor parte, complejo estrategia de usar. Los proveedores de estas aplicaciones se niegan vehementemente esto, pero para el usuario avanzado, que son demasiado lentos y engorrosos para el desarrollo a gran escala aún con las estrategias de sim-ple en una cartera de mercados. Se vuelven dolorosamente lento, ya que la complejidad -como en multiestrategia, marco MultiTime, y multimercado de la estrategia se eleva.
¿Cuál es el estratega de comercio para hacer? Vamos a explorar las opciones.
CAPÍTULO 1
en Trading Estrategias
rading estrategias han existido durante el tiempo que la gente ha
negociado
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mercados organizados. Mientras que algunos podrían pelearse
conmigo en este uso voy a declarar inequívocamente que por los términos automatizados estrategia comercial y su estrategia de forma corta automatizado, me refiero a todos los siguientes términos: sistemas de comercio, los sistemas mecánicos de comercio, el modelo de comercio, y
comercio algorítmico. A fin de cuentas, creo que cualquier empresario de éxito, discrecional o automático, hace comercio con una estrategia de negociación sistemática. Al final, como creo que se verá si se trabaja a través de este libro, es difícil de gener-ate a largo plazo y vuelve comercial o de inversión superiores a la media y sin un enfoque sistemático. El interés en los métodos de técnicas y estrategias de negociación tiende a disminuir con la cera y el interés en los mismos mercados. El interés en los mercados tiende a disminuir con la cera y el dinamismo de los mercados y con la oportunidad asistente, o falta de ella, de los beneficios de explotación. En los 10 años antes de la primera edición de este libro, el diseño, test-ción, y la optimización de los sistemas de comercio (DTOTS) publicado por John Wiley & Sons en 1991, el interés en los sistemas de comercio disfrutado de un enorme crecimiento. Esto era debido a dos hechos principales. El primer desarrollo fue el crecimiento en los propios mercados. No sólo un importante mercado de toro se desarrollan en la renta variable, pero la década de 1980 llevó a la introducción y el desarrollo de una serie de nuevos mercados de futuros demasiado numerosos para mencionarlos. La mayor parte de esta nueva era de crecimiento en los futuros financieros, que han eclipsado por completo los mercados de materias primas de la década de 1970 y la década de 1980. Más dinero persiguió más mercados. Y el dinero
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
era más inteligente también, mucho de los cuales procedían de operadores institucionales, profesionales. El segundo acontecimiento fue el crecimiento explosivo de potencia de computación de bajo costo, el cual, a su vez, provocó el crecimiento en el poder y la disponibilidad de la negociación sofisticados, así como el desarrollo de estrategias de negociación y pruebas de software. La colaboración de estos dos acontecimientos primarios y otros pro-dujo el comienzo de un renacimiento en los métodos de negociación técnicas y estrategias de negociación. Se podría considerar la década de 1990 como el nacimiento de la negociación algo-rítmico, es decir, mecánica y sin juicio humano. Desde entonces, como he detallado en el Prefacio, estas tendencias se han acelerado a un ritmo que hace que la década de 1990 parecen sueño en comparación. potencia de cálculo ha alcanzado niveles que habrían sido consideradas casi impo-sible en 1990. La proliferación de los mercados y el volumen de operaciones ha sido al-mayoría como explosivo. el volumen de comercio mundial ha crecido en 1.470 por ciento. En 1990, el volumen global de todos los contratos de futuros negociados fue 802.158.782. A finales de 2006, la cifra se situó en el 11859266610. El incremento en el volumen de operaciones fuera de Estados Unidos ha crecido más de 2,890 por ciento (en 2006 7286007180 VER-SUS 251 771 924 en 1990). El aumento en el volumen de comercio de Estados Unidos fue un mero 831 por ciento (4573259430 en 2006 frente a 550.386.858 en 1990). Esto demuestra claramente la creciente globalización del comercio de futuros. Esto produjo, alrededor de 1990, un tipo de paridad con el inversor individual y el comerciante profesional, pero ha sido de corta duración. Ha sido difícil para el inversor individual para mantener el ritmo con los operadores profesionales durante el renacimiento de comercio. Esta combinación, sin embargo, de la energía que pone com-barato, un sofisticado software, y un cuerpo creciente de comercio met-ODS sigue haciendo posible que el inversor con conocimientos para diseñar y poner a prueba estrategias de negociación con, como los pros les gusta llamarlo, una expectativa positiva, o como lo llamamos, el potencial de beneficio comercial. Estas estrategias pueden ser a la par con, peor que, o mejores que las de muchas empresas de inversión profesional. No hay nada para evitar que el comerciante en-individuo que trabaja en su propia desde la creación de estrategias comerciales muy sofisticadas y exitosas. La tecnología, la historia de los precios, y la suave-mercancías están todos disponibles. De hecho, las capacidades del inversor contemporáneo equipado con el software de prueba y un ordenador potente (circa 2007) supera con creces la del estratega de profesionales que trabajan en 1990. Además de esas capacidades, el aumento de la disponibilidad, alcance y sofisticación de la técnica analítica actual métodos son también muchas veces mayor.
Un conocimiento práctico exhaustiva e integral de cómo diseñar correctamente y estrategias de prueba, sin embargo, nunca ha sido más importante de lo que es en los mercados altamente competitivos de hoy en día. También me siento tener que decir que la arena del software el desarrollo de estrategias disponibles para el comerciante individual ha, en su mayor parte, no se mantiene el ritmo de este crecimiento de la potencia de cálculo,
En Estrategias de Trading
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software y métodos técnicos. El ciclo de vida de una estrategia comercial exitosa comienza como un "brillo en el ojo del estratega" y termina en los beneficios de explotación en efectivo. Este libro presenta las técnicas necesarias para poner a prueba con éxito, optimizar y operar las estrategias mecánicas. El beneficio de una estrategia mecánica probado con éxito es la ganancia obvia-financiera. Los inconvenientes de una estrategia incorrectamente probado, sin embargo, son muchas. La principal es la pérdida financiera, a veces tan extrema como la ruina financiera. Para colmo de males financiera, estas pérdidas comerciales son a menudo precedidas por cientos de horas de mano de obra y la frustración y la decepción operadora que siguen de forma natural a partir de un fallo de este tipo. El comerciante que se aplica con diligencia los procedimientos proporcionados en este documento para el desarrollo y la evaluación de su estrategia de negociación será capaz de evitar estos problemas costosos.
¿Por qué este libro fue escrito Este libro fue escrito para proporcionar un mapa bien definido y específico de ruta para el comerciante que quiere transformar una idea en un comercio probado, verificado, adecuadamente capitalizado y rentable estrategia de negociación automatizada. El uso de estrategias de análisis y negociación técnica se ha extendido tanto en el espacio de comercio de futuros que ahora es la forma dominante de la negociación por la mayoría de los profesionales, y la sofisticación y la gama de métodos simplemente sigue creciendo. La penetración de muchos de los tipos de estrategias de negociación que son omnipresentes en el espacio de futuros, sin embargo, es mucho más limitado en las acciones y espacios de fondos de cobertura. Como los notables rendimientos del cohete-científicos que se convirtió en top-algorítmica comerciantes como Jim Simons (Renaissance Technologies), David Shaw (DE Shaw & Company), y Doyne Farmer (El Predicción Comempresa) han demostrado, los de éstos espacios sin duda han desarrollado su propio enfoque original, sofisticado y extremadamente eficaz a las estrategias comerciales. El interés en los enfoques del espacio de comercio de futuros también está creciendo en el espacio de la renta variable. Por su propia naturaleza, los métodos numéricos, sistemáticas y automáticos en el comercio se prestan a prueba informatizada. Si se hace correctamente, las pruebas pueden añadir un tremendo valor a una estrategia de negociación. De hecho, yo, y los programas de comercio en Pardo Capital Limited, no cambiaría con una estrategia que no resultó en sí a través de algún tipo de prueba integral y sistemática.
El desarrollo de estrategias y la prueba se hace incorrectamente dará lugar a pérdidas comerciales en tiempo real. No se equivoquen sobre esta consecuencia. Como dice el dicho ordenador fa-mous va, "basura, sale basura". En consecuencia, debido a los inevitables resultados que siguen de error, el procedimiento pobres, y
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
la artesanía de mala calidad, pruebas de equipo es el mejor hecho correctamente o no se hace en absoluto. Debido a la ignorancia de los procedimientos apropiados de prueba, algunos comerciantes se han desilusionado con la misma idea de las pruebas de equipo. Pobre artesanías-manship en el desarrollo de estrategia de negociación, incluso ha llevado a algunos comerciantes que ser-Lieve que las estrategias de operación no funcionan. Debido a la ignorancia y la dificultad de llevar a cabo la optimización y simulación retrospectiva correctamente, algunos todavía creen que las pruebas y la optimización son poco más que un ejercicio de ajuste de curvas. Para aquellos de ustedes que no están familiarizados con estos términos, no se preocupe, todos ellos están formalmente definidos en los capítulos correspondientes. Los procedimientos y métodos presentados en este libro demuestran que los Ben-be- de pruebas y optimización correcta superan con creces el esfuerzo necesario para aprender y dominar su correcta aplicación. Los procedimientos de trazado en este libro se expone en detalle la forma correcta de formular, probar y optimizar una estrategia de negociación. Para aclarar las cosas, este libro hace una distinción clara e inequívoca entre la optimización términos y sobreajuste. La optimización es el proceso por el que una estrategia de negociación se ha probado y refinado con el fin de producir los mejores beneficios de explotación en tiempo real posibles. Optimización continuación se pruebas efectuadas correctamente. Sobreajuste, que ningún estratega de cuerdo alguna vez lo hace intencionalmente, es la optimización que ha ido mal. Sobreajuste, entonces, es la prueba incorrecto.
Que se beneficiarán de este libro? Espero que este libro proporcionar un valor para quienes tienen planes de emplear estrategias de me-mecáni- en su comercio. Presenta, de principio a fin, los met-SAO que deben ser empleadas para obtener y disfrutar de los frutos de una estrategia comercial rentable. Una revisión exhaustiva de las pruebas de estrategia destaca uno de sus mayores Ben-be-: la medición precisa de la recompensa y el riesgo. El valor de una estrategia de negociación debe ser evaluado en dos dimensiones interrelacionadas: el beneficio y el riesgo. Uno no puede juzgar estos dos componentes del rendimiento comercial en Isola-ción. Trading siempre implica un riesgo. El beneficio comercial se puede evaluar correctamente sólo con respecto a su riesgo, que es su principal costo.
Una estrategia de negociación, por lo tanto, se puede evaluar correctamente sólo cuando el beneficio y el riesgo se han medido con precisión y exactitud, lo que mejor se puede hacer a través de pruebas computarizado. Esta absoluta necesidad de la medida exacta y correcta evaluación de riesgo y la recompensa por sí sola sería suficiente por sí misma para justificar las pruebas por ordenador de una estrategia de negociación.
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Tal vez la otra, y tal vez el mayor beneficio, de comerciar con un objetivo, consistente y reproducible, y una estrategia bien entendido automatizado es la posterior eliminación de la emoción humana y falible juicio hu-hombre de la ecuación de comercio. Sea o no te consideras un comerciante sistemática, si Suc-Ceed en el comercio y lo ha hecho desde hace algunos años, lo más probable es que el comercio de forma sistemática con una estrategia de negociación tal vez muy complejo RELAClONADAS-formu durante años de negociación. Si no lo ha hecho, yo le pido a hacer todos los esfuerzos para extraer su estrategia de negociación de los confines de las células del cerebro y reproducirlo en una forma que puede ser objeto de algún tipo de prueba. Creo, pues, que este libro tiene un valor para cualquier operador, mechazada, automatizado o no. Es ampliamente presenta el caso de los beneficios y la necesidad de la prueba apropiada de una estrategia de negociación claramente especificado. Un estudio cuidadoso y la aplicación de los métodos presentados en este documento se espera que perfeccionar y mejorar las habilidades trad-ing computarizados del lector. Tal vez el comerciante noncomputerized adquirirá una apreciación de los muchos beneficios de este enfoque de la negociación y la estrategia de desarrollo. Por otra parte, el comerciante puede noncomputerized finalmente reconocer los beneficios de un análisis investigado a fondo de su estrategia y hacer un nuevo comienzo con la aplicación de estos métodos a su favor. Si usted es un comerciante que está utilizando estrategias comerciales informatizados pero no están operando de manera rentable, debería leer este libro. Lo más probable es averiguar dónde ha ido mal. En ese punto, se puede determinar si se puede reparar su estrategia o no. Más importante, si usted quiere comenzar el desarrollo de estrategias, este libro es un excelente lugar para comenzar. Un estudio de las directrices que se presentan en este documento le ayudará a identificar y eliminar las causas del fracaso, como una mala estrategia, metodología de prueba inadecuada o incorrecta interpretación en tiempo real. También, y esto puede sorprender a algunos, recomiendo este libro para aquellos operadores que desean seguir el camino de la discrecional, como en el no sistemático, el comercio. Después de estudiar este material, que al menos se le informará de algunas cosas que debe buscar en su comercio para que pueda hacer todo lo posible por tanto el riesgo de equilibrio y la recompensa y pueden ir en mayúsculas correctamente. Una vez más, a riesgo de sonar presuntuoso, también espero que este libro ayude a los estrategas comerciales informatizadas por ahí que han estado disfrutando de beneficio comercial como resultado de su trabajo. Presento una serie de pruebas directrices aquí por primera vez. Los procedimientos sistemáticos y COMPRE-hensive mapeadas en estas líneas son muy eficiente y eficaz. También sé que este enfoque general no es demasiado ampliamente practicado por muchos estrategas.
También espero que la presentación detallada de Walk-Forward Analy-sis, completamente detallado en el capítulo 11: Walk-Forward Análisis, traerá este
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poderosa metodología y sus beneficios antes de los ojos de aquellos que lo utilizarán para mejorar aún más su beneficio comercial.
LOS OBJETIVOS DE ESTE LIBRO Este libro va a presentar, explicar, aclarar e ilustrar: Las muchas ventajas que se derivan de la utilización de una estrategia de negociación automatizado desarrollado adecuadamente Cómo formular, probar y evaluar una estrategia de negociación Cómo optimizar adecuadamente una estrategia de negociación Los síntomas de sobreajuste y directrices para evitarlo ¿Cómo incorporar los datos fuera de la muestra en el ensayo de una estrategia de los beneficios y cómo hacer un análisis Walk-Forward ¿Cómo desarrollar un perfil de estrategia comercial ¿Cómo juzgar el desempeño de comercio en tiempo real con respecto al perfil estrategia comercial desarrollada a través de la prueba histórica He practicado estos principios de desarrollo de la estrategia de negociación pre-senta en este libro durante años. Como tal, es justo decir que han pasado mis pruebas del tiempo y de éxito en el comercio en tiempo real. Por supuesto, hay algunas mejoras y secretos comerciales que no dan a conocer. Puedo decir, sin embargo, que si una idea de comercio tiene el mérito inicial, luego una aplicación diligente de los principios descritos en este libro va a producir estrategias negociables que trabajan a niveles óptimos. Si usted es nuevo en el desarrollo de estrategias de negociación, me animo a dominar estos principios y ponerlos a prueba. Con toda probabilidad, usted se ahorrará un montón de tiempo perdido, una gran cantidad de dolor y frustración, y probablemente una buena cantidad de dinero. Por supuesto que puede aprender algo de este libro a menos que al-listo sabe cómo aplicar efectivamente algún tipo de análisis Walk-Forward (WFA). Ha sido mi experiencia que WFA es el único método casi infalible (no hay nada en el comercio es 100 por ciento) de la optimización de la estrategia de negociación. Aunque algunos pueden estar en desacuerdo, sugiero que se pone a prueba antes de formarse una opinión sobre el tema.
EL configuración del terreno Todo lo creado bajo el sol comenzó como una idea. La mayoría de las ideas son un poco vago cuando se conciben en primer lugar. A medida que la idea se
explora más, sin embargo, poco a poco se gana una forma más precisa. Una vez totalmente formulado y se visualiza,
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adquiere una forma definida y específica y cuando se formulan de tal manera, una idea es capaz de convertirse en una realidad concreta y manifiesta. Lo mismo es cierto para una estrategia de negociación. Capítulo 2: La ventaja comercial sistemática presenta los beneficios, junto con algunos inconvenientes, de comerciar con una estrategia de negociación automática probado por ordenador. Esto se desarrolla en tres partes, que detalla los beneficios, re-tivamente, de una estrategia de negociación, la simulación histórica, y la optimización de la estrategia. Una estrategia de negociación mecánica, llamado simplemente una estrategia de negociación, o estrategia, es un conjunto de objetivos y formaliza reglas externas ay inde-pendiente de la mente y las emociones del comerciante. La mayoría de los comerciantes exitosos emplean un conjunto coherente de normas, si son o no son abiertamente para-formularse y probado como una estrategia de negociación formal. El uso de un conjunto coherente de normas comerciales es esencial para la gestión del riesgo y para la creación de beneficio comercial. Después de la lectura de este capítulo, los que todavía negarse a utilizar estrategias de negociación automatizada al menos sabrán lo que están perdiendo. Los que automatizado em-apoya el comercio va a tener la seguridad de los méritos del enfoque. Espero que provocará los que todavía están indecisos para explorar el potencial de la estrategia de comercio automatizado y probado. Capítulo 3: El proceso de negociación desarrollo de la estrategia traza los pasos a través del cual debe desarrollarse una estrategia de negociación, a partir de la formulación y la especificación precisa, pruebas, optimización por medio de análisis Walk-Forward, y culminando en el comercio en tiempo real. La estructura de los capítulos de este libro sigue este proceso en su orden natural. el material básico se introduce y se intercalan dentro de este pro-ceso general, sin embargo, como y cuando sea necesario. Capítulo 4: La Plataforma de Desarrollo de Estrategia es un breve resumen de lo que las posibilidades de un desarrollo de estrategia de negociación y pruebas apli-cación deben incluir para completar efectivamente todo el ciclo de pruebas de la idea a la cartera. Un estudio completo de la plétora de desarrollo de comercio plat formas está más allá del alcance de este libro. Por lo tanto, se centra en los diversos aspectos que constituyen el estilo de evaluación y el desarrollo pleno y, por tanto, lo que es el conjunto de funciones mínimo necesario para completar el proceso. En este capítulo también se describen los distintos procesos que deben ser completados para tener una estrategia de negociación de una idea a un sistema automatizado, multimercado, el tiempo de plataforma de negociación de múltiples marcos.
Capítulo 5: Los elementos de la Estrategia de Diseño es una visión general de los prin-cipios de diseño de la estrategia de negociación. Desde una exposición completa de los principios de diseño de la estrategia está más allá del alcance de este libro, el capítulo se centra en los aspectos esenciales de diseño y el impacto que los diferentes tipos de estrategias pueden tener en el proceso de prueba. Se proporciona al lector una visión general de los distintos componentes de una estrategia de negociación y sus propósitos.
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También proporciona una plataforma y base fundamental para aquellos que deseen mejorar sus conocimientos sobre este tema. El operador prudente, experimentado y bien informado es muy consciente de que es una gran oferta más barata y mucho más fácil en los nervios, las emociones, y la confianza para evaluar el rendimiento y el valor de un sistema de comercio mediante una simulación por ordenador histórica. La alternativa, por supuesto, es simplemente comenzar a operar con un capital y ver cómo salen las cosas, pero que es probable que resulte costoso. Capítulo 6: La Simulación Histórica describe lo que es un histórico-sim ulación y es lo que parece. El capítulo detalla las diversas cuestiones que hay que abordar para lograr la simulación más precisa y auténtica, y realista posible de la negociación con una estrategia basada en datos históricos. Este enfoque para la evaluación de una estrategia de negociación se practica de manera habitual y ampliamente aceptado que casi no puedo imaginar cómo alguien alguna vez se hacen sin este proceso. Capítulo 7: Formulación y Especificación entra en el detalle suficiente para aclarar la importancia central de esta primera etapa en el proceso de desarrollo estratégico. Se proporciona una ilustración del proceso de transformación de un concepto de comercio vaga en código por ordenador comprobable. Capítulo 8: Las pruebas preliminares se describen los procedimientos para ser em pleados-en la primera ronda, o etapa preliminar, de las pruebas de estrategia de negociación. El primer paso, por supuesto, es determinar si la estrategia ha sido cor-rectamente especificado. El siguiente paso es simular la estrategia a través de una serie de cestas pequeñas, representativos de los mercados y un conjunto diverso de períodos de tiempo discreto. Capítulo 9: Buscar y Juicio explora las fortalezas y debilidades de los diferentes tipos de búsqueda y evaluación met-ODS impactos prácticos tienen en el resultado y la calidad de la simulación histórica y en los procesos de optimización. El tipo de método de búsqueda empleado va a determinar la cantidad de tiempo a favor del procesador necesario para completar la investigación necesaria. El tipo de función ob-jetivo utilizado durante la optimización tendrá un impacto a gran al-dominante de la calidad de los modelos resultantes. En este capítulo se demuestra la importancia fundamental de la función objetivo. La función objetivo correcto es también una de las claves para la identificación de los robustos comerciales mod-ELS y es fundamental para la aplicación efectiva de Análisis Walk-Forward. Los parámetros del modelo seleccionados durante la optimización de una estrategia de negociación se basan en una función objetivo también conocida como función de optimización y parámetro de búsqueda. Hay un dicho sabio que dice "Ten cuidado con lo que deseas, porque podrías conseguirlo." Esto
nunca es más cierto que en la optimización. Optimización y simulación de trabajo por su naturaleza son de cómputo intensivo. literatura extensa se ha dedicado a la multitud de métodos disponibles para buscar a través de un gran número de
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simulaciones para determinar los valores óptimos de los parámetros y robustos. El objetivo de estas funciones objetivo o métodos de búsqueda diferentes es identificar los parámetros del modelo más robustas sin dejar de mantener el tiempo de procesamiento requerido para un mínimo. En este capítulo también demuestra la impor-tancia central de la función objetivo para la optimización y también para Walk-Forward Análisis. Muchas estrategias comerciales tienen reglas y fórmulas que pueden aceptar valores numéricos dif rentes. Estos valores de los parámetros pueden variar con diferentes tipos de mercados y las condiciones. Tal estrategia comercial a menudo puede beneficiarse de la optimización. Si se determina que la estrategia de negociación para ser satisfactorio al final de esta primera fase de las pruebas, es el momento de pasar a la segunda ronda de pruebas, que es la optimización. Capítulo 10: Optimización presenta los métodos adecuados para optimizar un sistema de comercio. Optimización procede a través de dos niveles. La primera es una optimización de la estrategia de negociación a través de una variedad de diferentes mercados y períodos de tiempo. El objetivo principal de esta etapa es determinar en qué medida la estrategia de negociación se ve reforzada por la optimización. Si la estrategia de demonios STRATES un mejor rendimiento bajo optimización, a continuación, se toma a la ronda final de la optimización y pruebas: el Análisis Walk-Forward. Capítulo 11: Walk-Forward Análisis presenta este método avanzado de optimización de la estrategia, las pruebas y la validación junto con los tres objetivos principales obtenidos por análisis Walk-Forward (WFA). La optimización de la estrategia de negociación bajo una exhaustiva WFA mide el comercio per-rendimiento exclusivamente sobre la base de la negociación fuera de la muestra, es decir, en los datos distintos de los utilizados para optimizar la estrategia. La primera, y de lejos el más importante, el objetivo de la WFA es determinar si la estrategia de negociación sigue siendo eficaz en la historia de los precios no se ve o fuera de la muestra. Esto, por supuesto, es uno de los indicadores más fiables y más importantes de éxito de las operaciones en tiempo real. Si camina hacia adelante, así, como lo llamamos, entonces es muy probable que se seguirá llevando a cabo de manera rentable en tiempo real de negociación. El segundo y más importante siguiente objetivo del análisis WFA es determinar los valores óptimos de los parámetros que se utilizarán con el tiempo real, trad-ción. El tercer objetivo es determinar los tamaños de la optimización de ganar-tana y la tasa periódica en la que la estrategia debe ser reoptimice. Presenté por primera vez Walk-Forward Análisis para el público en el comercio en la primera edición del diseño, pruebas y optimización de los
sistemas de comercio en 1991. La experiencia sólo ha seguido demostrando su mérito en el ámbito comercial como la forma más rentable de producir estrategias comerciales sólidas que se comportan en el comercio en tiempo real de una manera consistente con sus simulaciones históricas. Teniendo en cuenta su eficiencia y practicidad, sigue siendo una sorpresa para mí que no ha alcanzado una amplia aceptación y aplicación.
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Después de una estrategia de negociación ha sido probado, optimizado, y se acercó para-sala, debe ser evaluado, o juzgado. Debe ser juzgado por sus méritos como una inversión que compiten por el capital con el universo entero de las inversiones. También debe evaluarse en comparación con otras cotizaciones de Strate-gías disponibles sobre la base de un análisis estadístico y la revisión de su propia estructura de perfil de simulación y rendimiento. Capítulo 12: La evaluación de las prestaciones de estos procedimientos presenta dos essen-cial, por lo general subestimados, ya menudo mal entendido. La simple verdad es que con la estrategia de negociación contemporánea de software desarrollar-ment y la computadora moderna, nunca ha sido más fácil de per-formar una optimización de una estrategia de negociación. Las formas adecuadas, sin embargo, para probar, optimizar y evaluar una estrategia de negociación no están necesariamente bien conocido por todos los que están en la comunidad comercial que utilizan estas aplicaciones. Es precisamente porque es tan fácil de realizar una optimización pero tan difícil de evaluar correctamente y luego con éxito el comercio en tiempo real, sin embargo, que la reputación de optimización ha sido injustamente empañada por los ignorantes de su procedimiento y la evaluación correcta. De hecho, es a causa de este mal uso generalizado de optimización que algunos todavía equiparan erróneamente la optimización plazo con el término sobreajuste. Como vemos en el capítulo 13, un ajuste por exceso o de ajuste de curva es realmente optimización se hace incorrectamente, por descuido, o ido mal en alguna otra forma. Capítulo 13: Las muchas caras de Overfitting pone adelante la proposición de que el sobreajuste de una estrategia de negociación con los datos históricos se produce cuando la prueba-ción y optimización se realiza de forma incorrecta. La evaluación apropiada de un artículo de timización puede ser un asunto muy difícil. Personalmente, creo que la forma más efectiva de evitar el sobreajuste durante el proceso de optimización es la optimización per-forma a través de un Walk-Forward análisis.1 No todos los estrategas sin embargo, tienen el software necesario para hacer WFA. Los efectos de la sobreajuste o ajuste de curvas de una estrategia de inversión a los datos históricos son devastadores, y una estrategia de negociación overoptimized de diez conduce a pérdidas significativas e inmediatas comerciales en tiempo real. Para ayudar a evitar el sobreajuste estratega, dedico un capítulo entero a la identificación de los síntomas que resultan del abuso accidental de los métodos de prueba y opti-mización adecuados. Este capítulo también incluye una extensa discusión de una variedad de met-ODS diseñados para detectar y evitar el ajuste de curvas, incluyendo la forma más efectiva de hacer esto, que es incluir controles fuera de la muestra en su proceso Optimiza-ción.
El objetivo de cualquier estrategia de negociación es disfrutar de larga duración, en tiempo real beneficio trad-ing. Una vez que el ciclo completo de desarrollo de la estrategia de comercio ha sido Suc-cessfully completado, a saber, la formulación de estrategias, pruebas, optimización, análisis de caminar hacia adelante, y la evaluación, entonces, y sólo entonces, puede comenzar de forma segura el comercio en tiempo real.
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Capítulo 14: Operando con la Estrategia presenta las directrices hay que FOL-bajos para evaluar el desempeño de comercio en tiempo real en el contexto del Conocimiento de punta de la ganancia y el riesgo de llegar a las pruebas por ordenador y formulados en el perfil de estrategia estadística. La evaluación inadecuada de rendimiento en tiempo real hará que probblemas para el estratega de comercio. Es esencial saber, dentro de lo razonable, que la estrategia de negociación desarrollado cuidadosamente y con mucho esfuerzo se está realizando en el comercio en tiempo real dentro de los límites del perfil estrategia de negociación. Sin este conocimiento esencial, el estratega es como el capitán de un barco en alta mar sin ningún tipo de aparato de navegación.
CAPITULO 2
la sistemática Edge Trading
American Dictionary que New Oxford define el borde como "una cualidad o
Tfactor que da superioridad sobre sus rivales cercanos "y la estrategia como" Un plan de acción o política destinada a lograr un objetivo mayor o global, "
y, finalmente, el comercio como "La acción de compra o venta de bienes o servicios." En nuestra definición de la palabra comercio, vamos a sustituir "bienes o servicios" con la compra (en largo) o de venta (posición corta) de las posiciones en los mercados financieros que funcionan bajo los auspicios de una bolsa organizada como el Chicago Mercantile Exchange (CME ), EUREX, o la Bolsa de Nueva York. Por supuesto, no hace falta decir que la meta u objetivo de la negociación es que cause nuestra cuenta de operaciones para crecer o para producir un beneficio. Vamos ahora a combinar y ampliar estas definiciones para definir una estrategia de negociación como "Un plan de acción diseñado para lograr un rendimiento rentable por ir largo o corto en los mercados financieros en las bolsas organizadas." Continuando, nuestra New Oxford American Dictionary define sistemática como "Hecho o actuar de acuerdo con un plan fijo o un sistema; metódico." Combinemos estas definiciones para llegar a una definición de una estrategia de negociación sistemática como: Actuando de forma metódica de acuerdo con un plan fijo que está diseñado para lograr un rendimiento rentable por ir largo o corto en los mercados financieros en las bolsas nizando-o.
Recordemos del capítulo 1 que tomo los términos de estrategia sistemática de comercio y su forma corta, de negociación sistemática, para significar, como en sinónimo 17
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con los siguientes términos: sistemas de comercio, sistemas mecánicos de comercio, el modelo de comercio y el comercio algorítmico. Por supuesto, el objetivo general de cualquier estrategia de negociación es la creación de riqueza a través de la excelencia comercial. la excelencia de comercio significa la creación de la mayor tasa de rendimiento posible con el menor riesgo. Por otra parte, la excelencia trad-ción también significa la producción fiable de un excelente rendimiento con la mayor coherencia posible de año en año y durante toda la duración de la vida comercial de la estrategia. Como se dijo anteriormente, el único propósito de la negociación es producir ganancias. Las principales razones por las que una negociación sistemática Strat-gia debidamente probado y validado ayuda en la búsqueda de su beneficio comercial son: verificabilidad La consistencia cuantificabilid ad extensibilida d de la objetividad Exploramos en detalle cómo hacer todas estas cosas en los capítulos de FOL-baja. Pero, antes de hacer eso, vamos a explorar las principales ventajas o beneficios de la estrategia de negociación sistemática. Este capítulo presenta las razones filosóficas y prácticas por las que alguien elegir al comercio con una estrategia de sistema de ATIC. Es la razón por la sistemática de la negociación. Dicho esto, el comercio es una actividad humana, y que los seres humanos tienen un número casi inagotable de razones para volver a asignar y distorsionar nuestros objetivos pretendidos, pero eso es un tema para un libro diferente. Esta misma tendencia a la falibilidad, sin embargo, es la otra razón muy importante que el tener una estrategia de negociación sys-mático ayuda a producir beneficios. La estrategia a menos sistemática anulado por bien intencionado, pero de diez juicio humano hace de manera equivocada sin la emoción, la falibilidad, y la orientación propenso a errores del operador todo-demasiado-humano. La estrategia de negociación sistemática adecuadamente-DE y firmado verificado persigue beneficio comercial con la consistencia implacable y objetividad de la lógica del ordenador.
comercialización discrecional
Vamos a echar un vistazo, y por lo tanto tener una cierta perspectiva valiosa, a algunas de las ventajas y desventajas de lo que se conoce como el comercio discrecional. El New Oxford American Dictionary define la discreción como "la libredom para decidir qué se debe hacer en una situación particular."
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Eso resume el concepto de comercio discrecional bastante bien. El comerciante dis-discrecional decide qué hacer cada vez que se realiza una operación. Todo se puso sobre los hombros, como debe ser, del comerciante. Depende de la habilidad, el conocimiento, la experiencia, el control, el equilibrio emocional y la disciplina del comerciante. Que se sepa, a pesar de que se me conoce como principal impulsor de la negociación sistemática, que tengo el comerciante discrecional éxito en la más alta consideración. negociación discrecional exige el dominio de una serie de habilidades exigentes. Aparte de todas las habilidades técnicas que el comerciante debe dominar discrecional, ante todo, los que tienen éxito de la tenencia de larga data son dueños de sí mismos. Recuerde que la incapacidad para seguir una estrategia probada es alta en la lista de las razones para el fracaso del comerciante sistemática. ¿Cuánto más difícil debe ser para el comerciante discrecional que tiene que estar encendido y en el control de sí mismo día tras día? Extendamos esta idea un poco más lejos. Consideremos lo difícil que es para el comerciante sistemática cuando se someten a una reducción, incluso cuando está en consonancia con el perfil de riesgo de la estrategia para quedarse con la estrategia y hacer que el comercio de al lado, ¿cuánto más lo que debe ser para el comerciante discrecional para apretar el gatillo cuando se enfrentan a la pérdida después de la pérdida. Ciertamente tal condición tendrá una influencia muy corrosivo en su confianza en sí mismo. A medida que exploramos las ventajas de la estrategia sistemática en más detalle más adelante en esta sección, se pondrán de relieve las diferencias que surgen. Veamos el lado positivo del comerciante discrecional. Es bastante sim-ple. La mayor ventaja es que, hasta la fecha, no creo que una sistemática Strat-gia todavía no se ha creado que es igual, menos aún supera, el rendimiento de los mayores comerciantes discrecionales. La prueba de este concepto está disponible por el mero examen de una breve lista de algunos de los nombres de los hogares de los mayores comerciantes discrecionales. Esta breve lista de los más grandes incluiría los gustos de la legendaria mil millones de aires como Warren Buffett (sé que no es un comerciante en sí, sino que es el segundo hombre más rico del mundo y llegó hasta allí únicamente a través de la inversión), George Soros, Paul Tudor Jones, Bruce Kovner, y T. Boone Pickens. La lista del quién es quién de la negociación y su estado multimillonario debe ser suficiente prueba positiva de que el comercio y la inversión discrecional puede y hace el trabajo.
ELEVAR EL NIVEL DE
El hecho de que no ha habido un comerciante sistemática de registro de la igualdad de estos grandes comerciantes, sin embargo, no significa que no es aún por venir.
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Como he detallado en el prólogo de este libro, el comercio sistemática no ha seguido el ritmo de los avances tecnológicos que se han producido hasta la fecha. Una mayor auto de procesamiento, y hay una relación causal aquí, en cierta medida, es que el desarrollo de software estrategia comercial disponible en el mercado se ha quedado lamentablemente detrás en todos los frentes. La diferencia más significativa entre el rendimiento del comerciante discrecional altamente cualificados y la de la estrategia de negociación sistemática es meramente una cuestión de grado y no de clase. El comerciante discrecional tiene una gran base de conocimiento de diferentes métodos y estrategias de negociación. Esta base de conocimientos también tiene una tienda de Conocimiento de punta sobre, por ejemplo, los puntos fuertes y débiles de estas diferentes estrategias, así como sus interacciones con los otros y en diferentes condiciones de mercado. Tales comerciantes también tienen el beneficio de pulido finamente re-flexiona y habilidades de observación que pueden, a veces de manera casi instantánea, detectar un patrón complejo en un momento de lucidez que le dice que el marcado acaba de hacer un trompo. Si él es muy larga, entonces se sale de todas las posiciones lo más rápido posible. Por supuesto, esto es muy simplificado, pero el punto importante es que el comerciante discrecional éxito y con experiencia aporta un amplio conocimiento de los diferentes métodos de análisis, estrategias de negociación, el conocimiento del mercado, y el reconocimiento de patrones para lo que hace. Todo este conocimiento se tamiza a continuación, fil-cados, y analizado por el cerebro humano a través de un proceso de síntesis y experiencia para llegar a una decisión correcta y oportuna de compra-o-venta. Por el contrario, considere un relativamente simple pero ampliamente utilizado estrategia de negociación sistemática hecho famoso por Richard Dennis y el grupo de estudiantes de comercio, las famosas tortugas, a los que entrenado en su uso. Consideremos una versión muy simplificada de esta estrategia. La estrategia comercial de la tortuga (TTS) es un método de arranque gama derivado originalmente de una estrategia desarrollada por Richard Donchian, uno de los pioneros de la negociación sistemática. TTS pasa mucho tiempo cuando se ha penetrado en un día X de alta y va corto cuando una baja x días se ha roto. Se sale de posiciones sobre las señales opuestas de un día más corto y-alta o baja. Hay otras variaciones, pero al final, lo que realmente no agrega que mucha complejidad, por lo que estas arrugas serán ignorados por el bien de esta ilustración. Esta información es todo lo que la estrategia de negociación TTS "sabe". Ir a nuevos máximos largo x-día e ir corto en nuevos mínimos x-día. Salir de las posiciones largas y cortas en señales opuestas en máximos y-día o mínimos. En su forma original, es un factor en ningún otro conocimiento o información. Cualquier persona con cualquier imagi-nación sin duda puede pensar en una
larga lista de otros indicios que podrían añadirse a esta estrategia para su mejora. El punto a destacar aquí, sin embargo, no es la relativa simplicidad de la estrategia, aunque eso también es importante, sino más bien la ausencia de cualquier otra información de cuenta en esta decisión de ir largo o corto.
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Esto es por lo que digo que la diferencia, al menos en este punto en el juego, entre el comerciante discrecional especializada y una estrategia sistemática es una cuestión de grado. No hay ninguna razón para creer que una estrategia de negociación sistemática no se puede hacer que rivaliza con la base de conocimientos del comerciante discrecional. El hecho de que no se ha hecho todavía, al menos que yo sepa, no significa que no puede o no puede hacer. Cuando los informáticos comenzaron en primer lugar el desarrollo de programas de ordenador para jugar al ajedrez, se dijo que un equipo nunca le ganaría a un maestro de ajedrez. Esa barrera se rompió en 1997 cuando Deep Blue de IBM derrotó a Garry Kasparov. Se están acumulando pruebas de que los pilotos de cabeza en el comercio sistemática están encontrando maneras de desarrollar, probar y estrategias de negociación sistemática comercial cada vez más sofisticados y altamente rentables. Recuerde que en el prefacio de la espectacular actuación de los científicos de cohetes del mundo de comercio que están haciendo fortunas comerciales como DE Shaw & Company, renacentistas Tech-gías, y la Compañía de predicción. Personalmente, creo que, como dice el dicho, "que no se ve nada todavía." En apoyo de esta afirmación aparentemente audaz, tener en cuenta las implicaciones del concepto de Perfect lucro. He creado este concepto para su uso como una medida-im portante de rendimiento para nuestra aplicación de Análisis Walk-Forward. Presenté esto en la primera edición de este libro en la página 125 bajo un análisis de eficiencia del modelo. Una versión ampliada de esta discusión se puede encontrar en el capítulo 12 de este libro: La evaluación de las prestaciones. La definición de "ganancia perfecta" que se encuentra en el capítulo 12 es "perfecto beneficio es la suma total de todos los beneficios potenciales que podrían realizarse mediante la compra de cada fondo y la venta de cada parte superior." Por supuesto, esto es una meta idealizada y inalcanzable. Considere, la forma de la historia, el potencial (Perfecto lucro) el beneficio obtenible por cinco mercados en los cinco años en las barras diarias. Tabla 2.1 enumera estos valores para cinco mercados.
TABLA 2.1 Beneficio perfecto para cinco mercados para los cinco años de datos diarios Perfecta Beneficio datos diarios Enero de 2002 de diciembre de de 2006
Petróleo crudo Eurodollars Yen
$ 887,440 $ 56.887 $ 601,000
Año promedio
$ 177,488 $ 11.377 $ 120,200
La soja S&P Total
$ 783,450 $ 2,368,000 $ 4,696,777
$ 156,690 $ 473,600 $ 939,355
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Considere la posibilidad de que una tasa anualizada sostenida de retorno de 25 por ciento o más plazas de un fondo de cobertura o un asesor de comercio de productos básicos (CTA) en la estratosfera superior de rendimiento. De acuerdo con el grupo de comercio de Barclay, a partir de junio de 2007, sólo 16 de los CTA (de un universo de 375) produjeron una tasa compuesta anual de cinco años de retorno de 25 por ciento o más. Ahora considere que el beneficio potencial para un año promedio ($ 473.600 =$ 2.368.000 / 5) en el comercio medido S & P mercado de futuros, un contrato en una cuenta de $ 100.000 en el grado diaria es 474 por ciento. El total por un año promedio de Perfect beneficio para los cinco mercados en nuestra mesa es $ 939.355. Eso es un retorno de nuestra cuenta de 939 por ciento! Consideremos ahora que hay más de 11.000 acciones listadas, 7.000 fondos de inversión cotizados, y más de 200 mercados de futuros diferentes, y el potencial se convierte en absolutamente asombrosa. Cuando tenemos en cuenta el potencial de ganancias que está disponible en los futuros del crudo en 5-, 30-, y 60 minutos de bares y nos damos cuenta de que todos los mercados pueden ser objeto de comercio en una amplia variedad de grados de tiempo, y que el potencial de ganancias no es infinito , es vasta en el extremo. Ciertamente eleva el listón de lo que el comerciante agresivo podría dirigirse a su siguiente cartera de negociación de estrategias. Si tenemos en cuenta la capacidad de extensión a todos los mercados y marcos de tiempo que el comercio sistemática hace que sea posible, el estratega emprendedor e imaginativo podría empezar a ver cómo podría ser posible comenzar búsqueda de la rentabilidad que habrían sido inimaginables hace 10 años. Ahora que hemos tenido un vistazo a lo que el rendimiento potencial de las futuras plataformas de negociación sys-máticas puede aspirar, vamos a echar un vistazo a los beneficios concretos del enfoque sistemático para el comercio.
VERIFICACIÓN El New Oxford American Dictionary define la verificación como "el proc-ess de establecer la veracidad, exactitud o validez de algo." La razón principal por la que se prueba una estrategia de negociación es para ver si funciona o no, es decir, produce una ganancia. De hecho, tal vez la primera y principal ventaja de una estrategia de negociación sistemática probado a fondo es la deter- disuadir-que, de hecho, tiene un potencial de ganancias. Otra forma de ver esto es que una estrategia comercial exitosa y sistemática completamente probado es en sí mismo una prueba de concepto de comercio. Sin una estimación razonable de la recompensa potencial ajustada al riesgo de una estrategia de negociación, es imposible saber si vale la pena el comercio.
Sin una estimación razonable de riesgo potencial, es imposible saber el verdadero costo de la negociación con la estrategia. ¿Cómo es que podemos determinar que una estrategia de negociación tiene una expectativa de beneficio positivo? Esto se hace a través de la construcción y evaluación de una
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simulación histórica. Este término se define formalmente y se detallan en el Capítulo 6: La Simulación Histórica. ¿Por qué es que el estratega pasa por todo el trabajo que painstak-vez más construir y evaluar una simulación de comercio justo histórica para verificar la validez de un sistema de comercio? La respuesta a esta pregunta es bastante simple y más básico. Queremos ver si funciona o no, es decir, que produce un beneficio comercial en los datos históricos del mercado del pasado. También queremos desarrollar un dictamen de la probabilidad de que la estrategia de negociación va a producir ganancias en tiempo real en una proporción similar a la de su perfil histórico. Eso, sin embargo, es una exploración de los capítulos 11 y 12. También estamos muy interesados en ver lo que el beneficio y el riesgo de la estrategia de negociación es sobre ambos siempre cambiantes condiciones del mercado y diferentes mar-cados. Si nos encontramos con que la estrategia de negociación produce ganancias en un rango de condiciones (necesarias) y una variedad de mercados (deseable, pero no nece-sario), tenemos una mayor validación del concepto de comercio. También sabemos que tenemos una estrategia de negociación más valiosa. Un conjunto objetivamente formulado de normas comerciales se puede traducir en un formato que puede ser entendido por un ordenador. El sistema de comercio programado a continuación, puede ser probado durante años de historia de precios y muchos tipos diferentes de mercados: acciones, bonos, futuros y opciones. Cuando la estrategia de negociación se ha sometido a una ronda completa y exhaustiva de desarrollo y pruebas y los resultados son positivos, sabemos que tenemos una estrategia rentable trad-ing. Podemos aprovechar una cuenta de operaciones y empezar a operar con un mayor grado de confianza en un resultado positivo y duradero. Por el contrario, consideremos lo que es probable que siga si comenzamos nuestra aventura trad-ción con un montón de ideas vagas, contradictorias, y no verificadas. En primer lugar, una configuración de este tipo no puede ser probada ordenador. Sólo tenemos nuestra fe en los méritos de las ideas de operación. No tenemos conocimiento sólido de su efectividad pasado o de su riesgo y la tasa de retorno. Tales ideas vagas y no verificados, por supuesto, pueden ser objeto de comercio. Todo lo que se necesita es un poco de capital de inversión, una cámara de compensación, y una cuenta. Los re-sultados de este enfoque, sin embargo, están bien documentados y predecible. El resultado probable es una entrada segura en ese exclusivo club "90 por ciento-de-toda-comerciantes-queperder el comercio". Como he sugerido anteriormente, incluso los oficios comerciante discrecionales con un plan sistemático y determina las entradas, salidas, tamaño de la operación, y así sucesivamente. El comercio sin un plan bien definido tiene el mismo resultado probable que hacer nada sin un plan de fallos. ¿Le iniciar un negocio sin un plan? Construir una casa sin planos arquitectónicos y de
ingeniería? Sea-gin un viaje de 5.000 millas sin una hoja de ruta? ¿Por qué entonces alguien comenzará a operar sin un plan de negociación? Me recuerda a un presupuesto WD Gann (parafraseado): "Un médico va a la escuela de medicina durante cuatro años antes de la práctica de la medicina; un abogado va a la escuela de leyes durante tres años antes de comenzar la práctica de la ley; por qué
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luego hace una cantidad suficiente de dinero para el comercio calificar un individuo no-educado para ser un comerciante? " La ventaja comercial de Verificación. Cuando una estrategia de negociación haya pasado con éxito el ciclo de prueba completa de principio a fin, se ha comprobado que tienen una expectativa positiva. También se ha comprobado que la estrategia trad-ción tiene una razonablemente alta probabilidad de producir rendimientos comerciales en tiempo real relativamente consistente con su simulación histórica. Armado con este conocimiento, el comerciante tiene una base sólida y racional para la confianza en la estrategia de negociación suficiente para comerciar con ella y seguirla fielmente.
CUANTIFICACIÓN El New Oxford American Dictionary define la cuantificación como "Express o medir la cantidad de." Otra gran ventaja de una estrategia de negociación adecuadamente desarrollado y evaluado las medidas cuantitativas es altamente detalladas que son la re-sultado de este proceso. Una medida exacta de la ganancia y el riesgo necesario para obtenerlo es necesario por dos razones principales. La primera es para determinar si la recompensa ajustada al riesgo es igual a, inferior a, o superior a otros vehículos comerciales y de inversión peting com. La segunda es determinar la capitalización de la cuenta op-timal requerido para obtener la máxima tasa de retorno sus-sostenible. Otra gran ventaja de la cuantificación estadística o eval-luación de una estrategia de negociación es que se hace posible con precisión com-Pare diferentes estrategias de inversión a los otros. Debido a los perfiles de riesgo y ganancias variables de diferentes sistemas de negociación y los beneficios poten-cial de los diferentes mercados, lo único que se puede comparar de manera significativa de un sistema a otro es la velocidad de su tasa ajustada al riesgo de cambio.
RIESGO Y RECOMPENSA Una estrategia comercial probada por ordenador mide el beneficio y el riesgo. También pro-porciona un gran número de otras estadísticas muy útiles, tales como el número de operaciones, el valor de la media del comercio, estadísticas sobre ganar y perder carreras y rendimiento comercial a base de año a año. Estas estadísticas col-selectivamente componen el perfil de rendimiento. Tabla 2.2 es un ejemplo de un perfil de este tipo.
Quizás uno de los beneficios más importantes de la negociación perfil histórico es la correcta evaluación de los rendimientos. Los beneficios no se puede evaluar con-a cabo una medición del riesgo de que ganar que conlleva.
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TABLA 2.2 Ejemplo de un Resumen de Rendimiento Resumen del Informe de la Sesión R1 Prueba SP-SP 9967.TXT 01/01/1999 hasta 12/31/2000. Sistema es XTct (38, 38, 3) Resumen del rendimiento: todos los comercios beneficio neto total $ 185,450.00 Beneficio bruto $ 415,325.00 número total de negocios 113 número ganador 68 vientos alisios comercio ganador más grande $ 31,875.00
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar
$ 2,350.00 ($ 229,875.00) 60,18% 45
($ 22,650.00)
comercio medio ganadora
$ 6,107.72
($ 5,108.33)
ratio media victorias y derrotas / media
1.20
máximo consecutivo ganadores
4
máximo consecutivo perdedores
3
número medio de bares de ganadores
5
número medio de bares de perdedores
5
intradía máximo reducción
($ 34,875.00)
El número máximo de contratos que se tienen
1
factor de lucro
1.81
rendimiento anual de cuenta
267.90%
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder
$ 0.00 ($ 138,625.00) 57.89% 24
$ 1,641.15
pérdida)
cuenta el tamaño requerido $ 34,875.00 Resumen del rendimiento: operaciones a largo beneficio neto total $ 82,350.00 Beneficio bruto $ 220,975.00 número total de negocios 57 número ganador 33 vientos alisios comercio ganador más grande $ 22,475.00 comercio medio ganadora
$ 6,696.21
ratio media victorias y derrotas / media máximo consecutivo ganadores
1.16
4
pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida) máximo consecutivo perdedores
($ 22,650.00) ($ 5,776.04) $ 1,444.74
3
número medio de bares de ganadores
5
número medio de bares de perdedores
5
intradía máximo reducción
($ 22,650.00)
El número máximo de contratos que se tienen
1
Factor de Beneficio
1.59
rendimiento anual de cuenta
183,17%
cuenta el tamaño
$ 22,650.00
requerido Resumen del rendimiento: operaciones a corto beneficio neto total $ 103,100.00 Beneficio bruto $ 194,350.00 número total de negocios 56
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable
$ 2,350.00 ($ 91,250.00) 62.50% (Continúa)
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
TABLA 2.2 (Continuado ) número ganador vientos alisios comercio ganador más grande comercio medio ganadora ratio media victorias y derrotas / media máximo consecutivo ganadores número medio de bares de ganadores intradía máximo reducción Factor de Beneficio cuenta el tamaño requerido
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$ 31,875.00 $ 5,552.86 1.28
4 5 ($ 19,350.00) 2.13
Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida) máximo consecutivo perdedores número medio de bares de perdedores Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual de cuenta
21 ($ 19,350.00) ($ 4,345.24) $ 1,841.07 3 5 1 268,43%
$ 19,350.00
Para ilustrar este principio, considerar dos diferentes estrategias de negociación y su riesgo y recompensa. Una estrategia gana un beneficio anual por $ 2.500 con un riesgo de $ 500. Este no es un sistema terriblemente rentable. Sin embargo, tampoco es un ser muy arriesgado. Además, se ofrece una relación de recompensa al riesgo de 5 a 1 ($ 2.500 / $ 500=5). Esto hace que el sistema sea muy atractivo sobre una base de rentabilidad ajustada al riesgo. Vamos a calcular el capital requerido en riesgo tres veces más el mar-gin de $ 5.000. Una estrategia produce una rentabilidad ajustada al riesgo del 38,5 por ciento ($ 2.500 / ((3× $ 500) + $ 5.000). Dos estrategia gana un beneficio anual de $ 50.000 con un riesgo de $ 50.000. Basándose únicamente en su beneficio, esto parece un sistema muy rentable. Sin embargo, sólo resulta que se trata de un uno por igual arriesgado. Su relación de recompensa al riesgo de 1 a 1 es muy poco atractiva. Estrategia Dos produce una rentabilidad ajustada al riesgo del 32,3 por ciento ($ 50.000 / ((3× $ 50.000) + $ 5.000). ¿Qué estrategia es mejor? Si fuéramos a juzgar por las ganancias solo, Estrategia dos sería el ganador por ($ 50.000 contra $ 2,500.) Si hemos de juzgar correctamente por la respectiva rentabilidad ajustada al riesgo, sin embargo, o lo que cuesta ganar un dólar de ganancia , Estrategia Uno produce un retorno que es más de un 6 por ciento mejor. El beneficio y el riesgo son intrínsecamente relacionados entre sí. El comerciante o inversor puede-no tienen una sin la otra.
EL PERFIL DE RENDIMIENTO
El perfil de rendimiento es una colección de estadísticas de rendimiento comercial. Es análogo a una radiografía o una resonancia magnética de una persona. Esta mirada debajo
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la campana de la estrategia proporciona información sobre el funcionamiento interno del sistema de comercio. Más importante aún, se proporciona una hoja de ruta y un banco-marca de proporcionar lo que debería y, más importante, lo que no debe ser esperado de su rendimiento comercial en tiempo real. Nos proporciona un mecanismo para controlar la salud de nuestra estrategia de negociación en tiempo real perfor-mance. Esto se discute en detalle en el capítulo 14: Operando con la Estrategia. Baste decir que este perfil de rendimiento es esencial para la correcta gestión de comercio de una estrategia sistemática. Sin una medición precisa, statis-camente fiable de la rentabilidad ajustada al riesgo, es imposible evaluar si las futuras ganancias y pérdidas están en línea con el desempeño de su-tórico de la estrategia. Más importante, sin una medida estadísticamente fiable del riesgo, es imposible de gestionar el riesgo futuro de comercio. Por supuesto, esto hace que el comercio racional imposible. El riesgo es el dictador principal del costo de operar una estrategia. Además, sin la correcta medición de riesgos, gestión de cartera también es imposible. Este perfil proporciona una mayor comprensión de qué tipo de rendimiento para anticipar durante diferentes condiciones de mercado, como una tendencia alcista o tendencia a la baja, o durante condiciones de alto volumen y baja y volatilidad del mercado. La cuantificación de la estrategia de negociación también debe ampliarse en diferentes mercados. La recompensa-y-riesgo mediciones de los mercados individuales son esenciales para el diseño y la creación de una cesta de los mercados o de una cartera de negociación. Sin estos rendimientos individuales de mercado ajustados al riesgo, es imposible determinar las asignaciones del mercado apropiadas y para equilibrar una cartera para lograr máximos rendimientos ajustados al riesgo. La ventaja comercial de Cuantificación. La cuantificación de los riesgos y recompensas de la estrategia de negociación proporciona la base matemática para la capitalización correcta para el comercio en tiempo real de la estrategia. El perfil de rendimiento sta-Statistical que es también el resultado de esta cuantificación pro-porciona un conjunto de hitos por los que el rendimiento real de operaciones puede ser evaluada. Aparte del valor inherente a estas características, este conocimiento debe mejorar aún más la confianza del comerciante en la estrategia comercial y la garantía de un resultado positivo.
OBJETIVIDAD
El New Oxford American Dictionary define la objetividad como "No INFLUmentado por sentimientos u opiniones en consideración y representar hechos personales. No depende de la mente por la existencia ". En otras palabras, una regla de comercio objetivo está influida por esos asesinos siempre dispuestos de beneficio comercial: opinión sin fundamento y
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emoción incontrolada. Por otra parte, el objetivo y sistemático de comercio Strat-gia es externo a la mente del comerciante. En otras palabras, no tiene ninguna dependencia de la mente, y sus muy variados estados, del comerciante para la correcta ejecu-ción. Una vez especificado y verificado, la estrategia de negociación sistemática objetivo tiene una vida propia, como cualquier otra creación humana, independiente de su creador. No hay nada malo con las emociones, después de todo, emo-ciones constructivas son los conductores y los manantiales de la vida. emociones indisciplinadas y mal entendidas como insumos comerciales, sin embargo, suelen ser muy poco fiables. Con mayor razón porque las emociones típicas que se puede escuchar en gran medida, por lo general causando estragos en el comercio, son el miedo y la codicia. La falta de confianza, o la duda, es otra emoción altamente antítesis de profit.1 de comercio ¿Cuál es el típico efecto de miedo en el comerciante? Como todos sabemos, la emoción del miedo desencadena la respuesta de lucha o huida en nuestro sistema biológico. Si optamos por luchar, cavamos en. ¿Qué hace un comerciante cuando se baja? Se queda con una actividad comercial, para bien o para mal. Si elegimos el vuelo, nos encontramos lejos de la amenaza. ¿Cuál es la respuesta de vuelo en un comerciante? Salimos del comercio (por lo general cuando va en contra de nosotros), independientemente de si es lo que hay que hacer. ¿Cuál es el típico efecto de la codicia del comerciante? Por lo general, la codicia mo-tivates negociar una salida prematura: "Mejor me agarro esta ganancia, mientras que el conseguir es bueno". El operador agarra el beneficio sólo para ver el tráfico se disparan en un beneficio tres veces el tamaño de su agarre. La otra típica, aunque opuesta, la respuesta es aferrarse a la trata de demasiado tiempo. El pensamiento corre algo en este sentido: "Ya tengo $ 5,000 por contrato de este comercio; eso es bueno, pero apuesto a que si me aferro, puedo conseguir otros $ 2,500 por contrato. "El comerciante se aferra sólo para encontrar su corte de beneficio a la mitad, o tal vez, se convirtió en una pérdida en un efecto adverso abrir el siguiente día de negociación. Hay un viejo proverbio comercial que resume esto bastante bien: "Los toros hacen dinero, los osos hacen dinero, y los cerdos sacrificados conseguir." ¿Cuál es el efecto típico de dudas sobre el comerciante? El EF-fect típico es el segundo adivinar y auto-cuestionamiento crónica hasta el punto de que un comercio no puede ser tomado o el tamaño de la posición reducido de manera incon-coherente con sus normas comerciales. ¿Cuál es el resultado típico de tales omisiones? A menudo, el comercio no es tomado un ganador y el comercio reducido es un gran ganador.
El efecto desestabilizador de la emoción indisciplinado es la introducción de una tremenda incoherencia. Por otra parte, el miedo, la codicia, y la duda pueden tener un impacto tremendamente negativo en el comercio. Estos efectos pueden ser com-machacados por la probabilidad de que tales emociones se verán afectados por el hecho de que el comerciante está sano o enfermo, o bien descansado agotado, hambriento o satisfecho, feliz o triste, tenso o calma, y así sucesivamente.
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emociones, especialmente indisciplinados y turbulentos miedo, la codicia, y la duda son el enemigo de la consistencia de comercio. Por el contrario, la objetividad, con su independencia de la mente, las emociones y las opiniones del comerciante es el aliado de consistencia. La ventaja comercial de la objetividad. La estrategia trad-ción sistemática objetivo es externa e independiente de la mente, el estado de ánimo y las emociones del comerciante. Una vez formulada y investigado a fondo, la estrategia de negociación sistemática tiene una vida y la independencia de su propia. Piel-Thermore, la estrategia de negociación es independiente de los caprichos de y buf-feting por las emociones a menudo turbulentas del comerciante. Esta objetividad y la libertad de la fantasía incoherente del comerciante promueve la coherencia en el comercio. La estrategia de negociación sistemática, si se sigue sin excepción, ofrece su propia forma de la disciplina de comercio.
CONSISTENCIA El New Oxford American Dictionary define consistente como "la conformidad en la aplicación de algo, por lo general lo que es necesario para el bien de la lógica, exactitud, o la justicia." ¿Por qué es tan importante para la consistencia beneficio comercial? La consistencia, de hecho, podría decirse que es una de las principales influencias que contribuyen a la rentabilidad trad-ción. ¿Por qué? La consistencia en el comercio significa la aplicación de la trad-ción en reglas entradas, salidas, tamaño comercial, gestión de riesgos, y así sucesivamente-misma para todos y cada comercio producida por la estrategia de negociación. La ejecución de una estrategia de negociación automática en tiempo real de negociación producirá ganancias y pérdidas que son relativamente consistentes con los resultados de su simulación histórica rentable, verificado y robusto. La modificación de las normas en la ejecución de una estrategia de negociación sistemática no lo hará. La optimización de la estrategia de negociación produce un sólido conjunto de parámetros del modelo, que sostienen la recompensa y el riesgo en un delicado equilibrio. Sin duda, es cierto que cuanto más robusta y excelente la estrategia de negociación, al menos deli-cado de este equilibrio es. Pero incluso el más robusto estrategia de negociación puede y será finalmente destruida por la aceptación o el rechazo de las señales de comercio que puede y será el resultado de la interferencia humana. Sólo después de que el riesgo de una estrategia de negociación se ha identificado correctamente y medido puede entonces ser controlado y gestionado con éxito en el comercio en tiempo real. Es imposible gestionar el riesgo con éxito cuando no está definido o que cambian constantemente. Como
se dice, "Es difícil de golpear un blanco en movimiento." Esto nunca es más cierto que cuando se trata de gestionar el riesgo indefinido. ¿Qué quiere decir con "infielmente seguir" una estrategia de negociación sistemática? Esto significa que, en términos generales, cualquier-override no probado ser humano y,
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
interferencia, o la alteración de la regla de la estrategia. Una forma de ver las situaciones de invalidación humanos, o como lo llamaremos de ahora en adelante, la interferencia comerciante de una estrategia, tanto en la teoría como en la práctica, introduce una nueva variable y no probado (s) o reglamento (s) a la estrategia. Una forma típica de la interferencia comerciante es no tomar una señal para el comercio. Por supuesto, el lector prudente podría preguntar, "¿Por qué un comerciante no tomar una señal de una estrategia comercial probada y probado?" Esta es una muy buena pregunta y tiene mucho que ver con la psicología comerciante, que, por supuesto, no es el tema de este libro. En resumen, esto por lo general tiene que ver con el miedo o la falta de confianza en sí mismo. El efecto neto, sin embargo, de no tomar cada comercio producida por una estrategia tiene el efecto de transformar el riesgo medido con precisión, lo que se equilibra con la recompensa en esa ecuación deli-cado que se llegó en el proceso de desarrollo, en un destino desconocido y en movimiento. Para ilustrar el efecto del riesgo como un objetivo en movimiento de una manera más concreta, consideremos hipotética Sistema X. X tiene un promedio de comercio ganadora de $ 1.000, una media del comercio perdedor de $ 500 y una tasa de 45 por ciento de exactitud. Teniendo en cuenta estas estadísticas, podemos razonablemente suponer que después de 100 operaciones (con cada comercio tomadas sin interferencias comerciante) habrá aproximadamente $ 45.000 en ganancias (.45× 100 × $ 1.000 = $ 45.000) y AP-madamente $ 27500 pérdidas (.55 × 100 × $ 500 = $ 27.500.) Esto deja Sistema X con un beneficio neto de $ 17,500 ($ 45,000 - $ 27.500 = $ 17.500). Ahora consideremos Sistema Y. Y es una variante, tal vez una aberración de X. Tiene una tasa de 45 por ciento de precisión, una victoria promedio de $ 1,000, y un desconocido (Hmm, podemos detectar un posible caso de interferencias comerciante pasando aquí?) tamaño de la pérdida. Después de 100 operaciones, que puede ser la razón, hábilmente predijo que 45 operaciones se gana, produciendo un beneficio en el entorno de $ 45.000, y 55 oficios que serán perdedores. Sin embargo, el valor en dólares de estos 55 pérdidas se desconoce debido a la falta de estadísticas de Y y gobierna sobre el riesgo. La pérdida neta puede ser $ 11.000 (suponiendo una pérdida promedio de $ 200)ing producir una ganancia neta de $ 34.000. Esto sería genial. O bien, pueden producir una pérdida neta de $ 82.500 (suponiendo una pérdida promedio de $ 1,500) que produce una pérdida neta de $ 37.500. También podría ser peor. Como este sencillo ejemplo ilustra, la ignorancia del riesgo de una estrategia de negociación hace que sea imposible evaluar adecuadamente el retorno de la estrategia. Lo que es peor, tal ignorancia del riesgo hace que sea imposible adecuadamente capi-talize la estrategia de negociación. Obviamente, nadie sabe a ciencia cierta si el comercio que viene va a ser un ganador o un perdedor. La única buena razón, sin embargo, ¿por qué un
comerciante podría optar por tomar o no tomar la siguiente señal sería previo conocimiento de su resultado. Eso, sin embargo, es imposible. El efecto real de tales seleccionar y escoger de señales es desestabilizar el delicado equilibrio entre pérdidas y ganancias al descubierto durante el proceso de desarrollo de estrategias.
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Siempre he considerado que una de las grandes ironías de la negociación que, al menos por lo que he visto, es el comercio no se toma tan a menudo que es un ganador, y con bastante frecuencia a la materia, un gran ganador. Por el contrario, las adoptadas suelen ser perdedores. No hace falta ser un genio para ver hacia dónde se dirige ese curso de acción. Volvamos a nuestra metáfora del riesgo como un objetivo en movimiento. La extensión de la lógica desarrollada en el párrafo anterior, los ganadores desaparecidos y recoger los comercios que pierden terminarán afectando el equilibrio de ganancias y pérdidas por la disminución de los beneficios y el aumento de la pérdida. Otra forma típica de interferencia operador de la estrategia de negociación sistemática puede extender al comercio de tamaño, y esto puede, y bastante rápidamente, conducir a resultados potencialmente devastadoras. Consideremos el siguiente ejemplo. La estrategia de negociación es en una buena racha y se ha producido siete victorias en fila y de tamaño decente queridos, también, el comercio de un tamaño de la unidad de dos contratos por operación. Sintiendo al ras de la racha ganadora extendido y el gran aumento de la equidad, el comerciante se siente como la estrategia no puede hacer mal y aumenta el tamaño de la unidad de diez contratos por operación. Bueno, cualquiera que haya negociado durante cualquier periodo de tiempo sabe que todas las rachas llegan a su fin. Lo mismo ocurre con la de nuestra estrategia comercial en caliente y su mano lo hace con tres perdedores de tamaño normal en una fila en el tamaño de la operación más grande de diez contratos. Por supuesto, un volumen de operación cinco veces más grande que la que produjo la racha ganadora va a perder dinero a una tasa cinco veces mayor. Como resultado, el comerciante termina devolviendo todas las ganancias de la última carrera de la victoria y mucho más también. Sin consistencia de entrada, salida, el riesgo y tamaño de la operación en cada comercio y EV-ery, es imposible estimar la probabilidad de éxito. Es essen-cial entender que sin un conocimiento profundo de riesgo-estrategia específica, es imposible para el comercio de forma inteligente con cualquier estrategia, ya sea auto-matic o discrecional. La consistencia también significa saber de antemano cómo actuar en cualquier cir-circunstan-, basado en reglas preestablecidas y verificadas. Esto contrasta con la inconsistencia y la imprevisibilidad de las respuestas comerciales basadas en emo-ciones como el miedo y la codicia. Tenga en cuenta la enorme ventaja de este con-fers durante esos movimientos de precios poco frecuentes pero a menudo muy dramáticos, rápido y muy gratificante, ya sea o dolorosamente costosos que ocurren de vez en cuando impulsado por acontecimientos políticos o económicos repentinos, grandes e inesperadas. La ventaja comercial de consistencia. Un sonido estrategia de negociación sistemática es que consistentemente con la lógica ordenada de las matemáticas y la implacabilidad de los ordenadores-se aplica las mismas reglas de entrada y
salida sin excepción o desviación. Como resultado de esto, y suponiendo una consistencia relativa en la actividad del mercado de un período a otro, lo cual no es siempre el caso, el tamaño y la frecuencia de las pérdidas y ganancias se mantendrán razonablemente en línea con la de su perfil de rendimiento.
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EXTENSIBILIDAD El New Oxford American Dictionary define como la extensibilidad "Un aplicación de un sistema existente o actividad a una nueva área." Vuelva a colocar el área de palabra con el mercado y ahora tenemos una clara concepción-ción de la primera etapa de extensibilidad. Si reemplazamos mercado con los mercados y los marcos de tiempo, tenemos otra aplicación importante de este concepto. Si añadimos más estrategias comerciales sistemáticas, entonces uno puede realmente comenzar a ver la considerable ventaja conferida por la extensibilidad de estrategias de negociación a través de la automatización total. Una de las ventajas más valiosas, pero a menudo se pasa por alto de la estrategia de negociación sys-máticas es que, dada la suficiente capital comercial y com-que pone de capacidad, que se puede aplicar a tan diferentes mercados y marcos de tiempo muchos en los que ha demostrado ser eficaz . Tomando esta lógica un paso más muy importante, y dadas las mismas salvedades, un grupo de estrategias comerciales diferir-ent sistemática puede ser objeto de comercio a través de una cartera de diferentes mercados y diferentes marcos de tiempo. En gran medida, teniendo en cuenta las capacidades mentales del operador humano, no creo que hay mucha gente que ni por un momento pretendo ser capaz de negociar una cesta de estrategias, mercados y marcos de tiempo tal. Dado el aumento de los mercados globales, el comercio es posible ahora casi 24 horas al día y 7 días a la semana. Es cierto que sería posible para el personal de un grupo de operadores profesionales 24/7 al comercio un vehículo tan complejo. También es cierto que cualquier gran entidad comercial en estos días tiene una tripulación completa desk.This comerciales 24/7 es, por supuesto, muy caro. Pero consideran cuánto más sería rentable, rápida, y una instalación de com-informatizado fiable de tal vehículo. Dicha mesa de negociación informatizada sólo estaría limitada por sus capacidades de hardware y la comunicación. También hay que señalar que ya existen dichas mesas de operaciones altamente computarizados. Consideremos ahora el aumento reciente y rápido y la disponibilidad de la contratación electrónica en la gran mayoría de los mercados (y que muchos expertos creen que pronto incluirá todos los mercados). Combine esto con el rápido aumento de la entrada de pedidos de auto-matic y estamos buscando en el clima perfecto para la negociación del sistema de ATIC de una cesta de estrategias comerciales sistemáticas, sobre una cesta de los mercados y los plazos. Y, una vez más, puede estar seguro de que dicha negociación altamente sistemática también está llevando a cabo. De ninguna manera, sin embargo, es que todo lo penetra, al menos hasta el momento.
La ventaja comercial de extensibilidad. Una estrategia de negociación sysmáticas rentable y sonido a cargo de la computadora hace posible el comercio vir-tualmente la mayor cantidad de mercados para los que el comerciante tiene capital. Esta capacidad de negociar una estrategia de negociación sistemática por ordenador permite a costar
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con eficacia y eficiencia extender el comercio a través de una multimercado, marco de tiempo múltiple, y la cesta multiestrategia mezclado con una gestión de activos y la superposición de cartera. La disponibilidad y la eficacia de automática de pedidos en-try hacen de esta una propuesta cada vez más realista. Ahora es técnicamente posible para el comercio una gran complejidad estrategia de negociación sistemática a través de un ordenador y sin la intervención humana, excepto el de su creación, prueba e implementación.
Los beneficios del La simulación histórica El New Oxford American Dictionary define la simulación como "Producir un modelo informático de." Define modelo como "una descripción, esp [ecially] una matemática, de un sistema o proceso, para ayudar a los cálculos y predicciones." Una simulación histórica de una estrategia de negociación es un modelo o rep-sentación de las propiedades de un comercio de ganancia y pérdida histórica declaración-producido por las reglas del modelo de comercio bajo evaluación. ¿Cómo se produce una simulación de comercio? Se necesitan dos cosas: el comercio de software de simulación y una base de datos histórica de los precios de mercado. El primer paso, entonces, es crear una formulación precisa de todas las reglas de la estrategia de negociación en un lenguaje de ordenador comprobable. A continuación, esta formulación de la estrategia se procesa mediante un simulador de esa aplicación, un ordenador de comercio tiene la capacidad de negociar, o para aplicar esta estrategia en los datos históricos. El software de simulación de comercio a continuación, recoge todos los comercioscompra, vende, y la ganancia individual y la pérdida producida por la estrategia durante este período histórico y un número de diferentes informes estadísticos de rendimiento se crea a partir de ellos. El nivel de detalle y los diferentes tipos de información contenida en un rendimiento comercial histórica varía de una aplicación a otra. Hay una serie de estadísticas comunes, sin embargo, que se incluyen en todos estos informes, incluyendo, por ejemplo, el beneficio neto, una aspiración máxima, número de operaciones, porcentaje de ganadores, y la media del comercio. La producción de una simulación histórica con el software adecuado es un proceso sencillo. Una vez que el software de simulación comercial ha sido dominado y una base de datos histórica de precios adquirida, la producción de simulaciones de negociación es un proceso relativamente simple. Deduciendo que la estrategia de negociación tiene una expectativa positiva también es
bastante simple: o bien la simulación histórica es rentable o no lo es. Sin embargo, y esto es un grande sin embargo, la determinación de que la simulación histórica ha producido un resultado que se puede reproducir en tiempo real de negociación es un asunto muy diferente.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Exploramos estos temas en detalle, incluyendo ejemplos, en los capítulos siguientes. Ahora que tenemos una idea básica, sin embargo, de lo que es una simulación de comercio y la información que proporciona, vamos a explorar los diversos beneficios que se derivan de la creación y la exploración de una estrategia de negociación.
expectativa positiva Como hemos determinado en el apartado anterior, una de las razones principales que ensayan una gran estrategia es ver si funciona o no; en otras palabras, si no tiene esperanza de ganancia pos-itive. Si los resultados de la simulación son rentables, al menos ahora sabemos que tenemos algo que negocia de manera rentable en el pasado y algo con lo que podemos trabajar para determinar si se va a producir este tipo de rendimientos en el comercio futuro. Una simulación histórica exacta de la estrategia de negociación es la única manera de determinar si la estrategia tiene una expectativa positiva. La alternativa, por supuesto, es simplemente comenzar a operar con la estrategia no probado en tiempo real. No recomendaría este último curso de acción, sin embargo. La simulación histórica y su evaluación pueden y deben responder a dos preguntas muy importantes. En primer lugar, el estratega tiene que determinar cómo ef-cionará la estrategia de negociación ha sido históricamente. Esto necesita ser evaluado como una inversión comparándolo con una variedad de alternativas en competencia. Esto se analiza en el Capítulo 11: La evaluación de las prestaciones.
LA PROBABILIDAD DE RESULTADOS FUTUROS El segundo y más importante pregunta es determinar la probabilidad de producir los rendimientos de estrategia en tiempo real de negociación de manera consistienda de campaña con la de su simulación histórica. Esta es una mucho más difícil de-terminación de hacer. Esto se analiza en el Capítulo 13: Las muchas caras de Overfitting. Por otra parte, si uno utiliza Walk-Forward Análisis para optimizar y vali actualizada la estrategia, al llegar a esta determinación con un alto grado de con-confianza es mucho más sencillo y mecánico. Esto se analiza en el capítulo
11: Walk-Forward Análisis (WFA). Es una de las tesis centrales de este libro que el Análisis Walk-Forward es el remedio más eficaz para, y el método de, evitar el sobreajuste. La simulación histórica, por supuesto, es el modo de funcionamiento de Análisis Walk-Forward. De hecho, como vemos en el capítulo 10, WFA añade otro nivel de simulación para el proceso de estrategia de negociación.
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Podemos ver en esto que la simulación histórica por sí misma no responde a esta pregunta muy importante. Más bien, esta determinación se llegó a la evaluación de la La simulación histórica propio proceso de desarrollo proceso de optimización Walk-Forward Análisis Es una aplicación correcta y rigurosa de los procedimientos presentados en estos últimos capítulos que nos dicen con un alto grado de confianza la probabilidad de rendimiento en tiempo real en línea con el comportamiento histórico de la estrategia. Por supuesto, todo comienza con y no podía llevarse a cabo sin la simulación histórica. Es un proceso complicado y, a veces difíciles de simular, Opti-Mize, y evaluar una estrategia de negociación de principio a fin correctamente. Hemos visto lo fácil que es crear una simulación histórica de una estrategia de negociación. La evaluación precisa de la validez de la simulación histórica de cómo la historia, no es tan simple. Además, para establecer con un alto grado de confianza de que una negociación Strat-gia funcionará en tiempo real de negociación es un proceso complejo y más difícil. Como veremos más adelante, uno de los mayores beneficios de Walk-Forward análisis es la luz brillante que arroja sobre esta cuestión.
EL PERFIL DE RENDIMIENTO Después de que se haya determinado que la estrategia de negociación tiene una expectativa positiva y deseable lucro que es reproducible en el comercio en tiempo real, es el momento de tomar la estrategia de negociación fuera del ámbito de la historia y el pensamiento y que entrara en tiempo real de negociación con la estrategia. Es la simulación histórica y los distintos análisis estadísticos que se producen en este proceso y el análisis posterior destinado a la de-terminación de su robustez que son la base del perfil de rendimiento de los intercambios de Strat-gia.
mayúsculas adecuadas
Hay dos aplicaciones principales de este perfil. La primera es utilizar esta información para determinar la grafía correcta del mínimo
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cuenta de operaciones. La búsqueda de beneficios comerciales consistentes, altos, ya veces desmesuradas es lo que impulsa el comerciante al comercio. Es el tamaño del riesgo, sin embargo, que le indica al operador cuánto va a costar para lograr este beneficio. Recompensa no puede evaluarse adecuadamente en ausencia de su correspondiente riesgo. La única medida significativa y práctica de la actuación es en la forma de la rentabilidad ajustada al riesgo. Esta medida estadística central de ejecución está definido y detallado en el capítulo 12: La evaluación de las prestaciones. Lo que nos interesa aquí es que esta medida es fundamental para la capitalización adecuada de una cuenta de operaciones. capitalización adecuada significa que una cuenta se financia con el capital suficiente para absorber el riesgo máximo, o reducción, que la estrategia de negociación puede soportar. Más importante, no sólo puede absorber esta reducción, la cuenta debe tener suficiente capital de re-restante tras la reducción sufrida seguir operando con la estrategia. Como dicen en las mesas de juego, "Si usted no puede pagar, no se puede jugar." En otras palabras, si su retiro borra su cuenta de operaciones, usted no será capaz de continuar su actividad, recuperar sus pérdidas, y pasar a un nuevo máximo de las muchas victorias por venir.
Una medida de TIEMPO REAL rendimiento comercial La segunda y quizás aún más importante la aplicación del perfil de performance es su aplicación a la evaluación de las operaciones en tiempo real perrendimiento. Con una estrategia de negociación sistemática se desarrolla adecuadamente, rendimiento comercial en tiempo real debe ajustarse en general a la del perfil estadístico de los resultados. Esto es poco probable que sea una correspondencia exacta, por supuesto. Esto se analiza en detalle en el capítulo 14: Operando con la Estrategia. Si el rendimiento en tiempo real es dramáticamente diferente de la de su perfil de rendimiento, sin embargo, ya sea en el lado de la ganancia o pérdida, entonces debemos cerciorarnos de que la razón de esta discrepancia. Si una razón válida no se puede encontrar, entonces es aún más importante ser muy vigilantes hasta el comercio empieza a realinearse con el perfil de rendimiento. Tenga en cuenta que las estrategias que tal vez han salido de control no siempre vuelven a la normalidad.
Todos somos demasiado rápido, por supuesto, tener en cuenta el abandono de una estrategia si las pérdidas comienzan a superar nuestras expectativas. Esto no siempre es lo correcto a hacer, sin embargo. Por el contrario, nos estamos riendo todo el camino hasta el banco cuando nuestra estrategia es más rentable que su perfil de rendimiento. Y, por supuesto, hay explicaciones válidas por beneficios extraordinarios de tamaño. Uno no necesita
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a tener en cuenta, sin embargo, que las pérdidas de tallas grandes por lo general siguen las ganancias de tallas grandes. La espada de la volatilidad de doble filo. En resumen, los beneficios de la simulación histórica son a: Determinación de la previsión positiva y una medida de los mismos Método para determinar la probabilidad de tiempo real método de beneficio comercial de capitalizar adecuadamente una cuenta de operaciones Punto de referencia para el comercio en tiempo real
LAS VENTAJAS DE OPTIMIZACIÓN El New Oxford American Dictionary define Optimizar como "hacer el mejor o más eficaz el uso de una situación, oportunidades o recursos." Para optimizar una estrategia de negociación es, entonces, para hacer el mejor o más eficaz uso de ella. Una de las principales razones por las que optimizar una estrategia de negociación a continuación, es la obtención de su rendimiento comercial pico. Como vemos en la próxima sección, Walk-Forward Análisis va un paso más allá. La mayoría de las estrategias comerciales tienen reglas que aceptan varios valores diferentes. Por ejemplo, un sistema de cruce de media móvil de dos tendrá un valor para la longitud de cada uno de los promedios. Ya sea que el analista elige para optimizar estos valores, cualquier estrategia que puede aceptar diferentes valores para sus normas es optimizable, si así se desea. La primera función de la optimización de entonces, es determinar los valores apropiados para el más robusto aplicación de la estrategia de negociación. Así como la creación de una simulación histórica con el software de simulación de comercio es trivial, por lo que es la optimización. Si lo hace correctamente, sin embargo, y determinar el más robusto conjunto de parámetros no es trivial. El segundo, y más importante y más difícil, en función del op-timización es llegar a una estimación de la robustez de la estrategia de negociación. Esto se analiza en detalle en el capítulo 12: La evaluación de la ENT-rendimiento. Que nos acaba de notar aquí que la robustez o la falta de ella, de una estrategia de negociación puede manifestarse en esta etapa del desarrollo de la estrategia. Cualquier persona que ha estado alrededor de negociación durante cualquier periodo de tiempo sabe que las condiciones del mercado están en un estado relativamente constante de flujo. Tendencias final y el cambio. La volatilidad sube y baja, al igual que el volumen de operaciones. Los acontecimientos políticos y económicos se suman los choques pequeños, medianos, y, a veces gigantescas a los mercados.
El cambio es uno de los principios que definen a un mercado. Por lo tanto, debe ser un axioma fundamental de la vida comercial que se comercializa el cambio, y ya que los operadores, que debe ser flexible y adaptarse a este cambio. Cambiantes condiciones del mercado
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
sin duda tendrá un efecto sobre el rendimiento de una estrategia de negociación sistemática. Otra de las principales funciones de optimización, y más aún de Análisis Walk-Forward, es llegar a negociar y mantener un rendimiento máximo en una estrategia de negociación sistemática en la cara de este cambio continuo. También es una función de optimización y Walk-Forward Análisis de adaptar una estrategia de negociación de los diferentes tipos de mercados. Todos los mercados tienen sus propias personalidades únicas. Una estrategia de negociación puede llevar a cabo bien en un mercado con un conjunto de valores y mal en otro con los mismos valores. No creo que un conjunto de parámetros debe necesariamente ser suficiente para todos los mercados en los que se negocia la estrategia. En mi experiencia, esta situación es poco frecuente. De hecho, tiendo a preferir valores diferentes para un modelo comercial para diferentes mercados, ya que ofrece una dimensión adicional de diversificación de la cartera. Optimización identificará el mejor conjunto de valores de parámetros para cada mercado. Por último, los comerciantes tienen diferentes capitales de comercio diferente, tiempo disponible, los recursos informáticos, las expectativas de ganancias, tolerancia al riesgo, y el temperamento-amentos. Otra aplicación de optimización a continuación, es adaptar la estrategia comercial a las necesidades individuales del comerciante. El grado en que esto es posible variará con el estilo de la estrategia de negociación, así como con el mercado para ser objeto de comercio. En resumen, los beneficios de la optimización son: La consecución de un rendimiento máximo La evaluación de una medida de la robustez de la estrategia de mantenimiento del rendimiento máximo La adaptación a las cambiantes condiciones del mercado adaptación a diferentes mercados La adaptación a diferentes operadores
Los beneficios del ANALISIS-WALK FORWARD Walk-Forward análisis se define y se ilustra en su creación y la interpretación correcta en el capítulo 11 formalmente: Walk-Forward Análisis. Para nuestros propósitos, es suficiente observar que un análisis Walk-Forward es una manera
sistemática y formalizada de la realización de lo que se ha referido como una optimización de la rodadura o una reoptimization periódica. Uno de los principales beneficios del Análisis Walk-Forward es la de disuadir la mina la solidez de la estrategia de negociación. El beneficio central y más alta del Análisis Walk-Forward es determinar el grado de confianza con
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que el comerciante puede anticipar que la estrategia llevará a cabo en tiempo real de negociación, ya que tiene en su prueba histórica. Otra ventaja importante de Análisis Walk-Forward es producir resultados comerciales de pico como los mercados, las tendencias y el cambio de la volatilidad. Dado que el análisis Walk-Forward proporciona un método de reoptimization periódica con la acción del precio actual, esto a menudo significa que se puede producir por el comercio-rendimiento superior al de optimización tradicional. Desde este reoptimization periódica se realiza con una cantidad estrategia adecuada de los datos de precios actuales, esto también proporciona una forma eficiente de la adaptación continua de un modelo de comercio a los cambios en curso en las condiciones del mercado. En resumen, los principales beneficios de Análisis Walk-Forward son: La evaluación de la probabilidad de una estrategia de negociación buen desempeño en tiempo real de negociación La medida de la robustez de la estrategia de negociación El logro de resultados comerciales pico a un nivel superior al de optimización tradicional Mantenimiento del rendimiento comercial superior a través de una adaptación más eficaz a las cambiantes condiciones del mercado
LAS VENTAJAS DE UNA COMPLETA COMPRENSIÓN Cualquier estrategia de negociación que se ha desarrollado y probado por los métodos presentados en este libro ofrecerá el comerciante cinco beneficios importantes. Estos Ben-bene- fluyen directamente desde el conocimiento profundo, íntimo, y precisa de la estrategia comercial que es un producto de este enfoque de la negociación. Estos cinco beneficios importantes son: 1. Un conocimiento exhaustivo y preciso de la recompensa y el riesgo de la
estrategia 2. Un alto grado de confianza de que su estrategia llevará a cabo en tiempo
real de negociación, ya que tiene en la simulación histórica 3. Una base para una evaluación racional y fiable de rendimiento en tiempo
real de la estrategia de negociación 4. La confianza para seguir con la estrategia de negociación durante los
buenos y malos momentos
5. Un conocimiento exhaustivo de la estrategia comercial y de su rendimiento
comercial en tiempo real, lo que hace que sea más fácil para mejorar el éxito y refinar aún más la estrategia de negociación con el tiempo
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Los tres primeros beneficios del enfoque sistemático para negociar se Eredcov en los apartados anteriores. Hemos visto cómo este enfoque conduce a: Una comprensión precisa de la lógica comercial de la estrategia Un conocimiento detallado del comportamiento de la estrategia de negociación La comprensión de su comportamiento en diferentes condiciones de mercado y Un método para evaluar racionalmente su rendimiento comercial en tiempo real a la luz de su desempeño histórico Los artículos cuatro y cinco, sin embargo, de la lista anterior se beneficiarán de una mayor elaboración.
CONFIANZA Como tremenda ya que todos los beneficios anteriores del enfoque sistemático para el comercio son, todos ellos conducen hasta tal vez el más importante de todos sus beneficios: la confianza. La confianza más sólida es una basada en Conocimiento de punta y la comprensión. WD Gann tenía un dicho de que siempre he sido particularmente aficionado. El dijo: "Nunca el comercio en la esperanza." El enfoque sistemático para el desarrollo de estrategias de negociación conduce al conocimiento. Con el conocimiento que no necesitamos a la esperanza. El conocimiento más importante que produce este proceso es de: El funcionamiento de nuestra estrategia Su rendimiento su riesgo su robustez Su probabilidad de producir beneficios en tiempo real Un método para evaluar su rendimiento en tiempo real Armado con un conocimiento tan amplio de una estrategia, el comerciante sólo necesita esperanza para las condiciones favorables del mercado. Él no tiene que esperar que su estrategia funcionará porque sabe que su estrategia evaluado a fondo ofrece la mejor perspectiva posible para el éxito comercial. La conclusión es que el conocimiento sólido que resulta de una estrategia de negociación thor-probado a fondo y bien entendida produce una enorme y bien fundada confianza por parte del comerciante en su estrategia de negociación. El principal beneficio de esta confianza bien fundada es que
aumenta la probabilidad de que el comerciante ser capaz de seguir su estrategia de forma absoluta y con la letra de la ley. Es el seguimiento de la estrategia de negociación bien probado con exactitud,
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y sin excepción, que es la mayor garantía de éxito comercial a largo plazo. Por el contrario, la desviación de una estrategia de negociación tales bien probado lo más a menudo conducir a la pérdida de comercio. Lo más importante, la confianza, basada en el conocimiento hace que sea mucho EAS-IER para un operador equipado para quedarse con la estrategia de negociación durante sus en-inevitables períodos de escasez de rachas, descensos y bajos rendimientos. El comerciante oficios equipado para ello con el conocimiento, no con falsas esperanzas.
PERFECCIONAMIENTO ESTRATEGIA Un conocimiento profundo de los fundamentos teóricos de la negociación Stratgia hace que sea mucho más fácil para el operador para refinar y mejorar su estrategia de forma continua. Equipado con este conocimiento, es mucho más fácil y más pro-productivo para el operador mientras se observa el comportamiento de la estrategia en tiempo real de negociación para buscar sus puntos fuertes y débiles con la vista puesta en la mejora de la antigua y mejor limitar este último en los ensayos futuros . Por ejemplo, considere un sistema de seguimiento de tendencias. Supongamos que el conductor de la estrategia es la ruptura de un canal de la volatilidad en torno a una media mov-ing. Como creador y comerciante, que ha observado una tendencia a que las señales que tienen un retraso apreciable detrás de la acción del mercado. Sabiendo esto, puede buscar otros patrones o indicadores que pueden ser capaces de reducir este desfase. Considere la posibilidad de una estrategia contra tendencia. Supongamos que el conductor es un poco de mea-seguro de una lectura extrema en un indicador de sobrecompra o sobreventa tal como un oscilador estocástico. Como creador y comerciante de esta estrategia, se ha observado una tendencia en el comercio en tiempo real para las mejores señales que se produzca en las cimas de ciclo medio plazo y fondos. Con esta información, el de-revelador puede investigar software de detección de ciclo como una posible manera de filtrar los oficios tomadas por la estrategia.
CAPÍTULO 3
el Trading Estrategia Desarrollo Proceso que el desarrollo de una estrategia de negociación es un proceso complejo
T
consistente
ing de un número de diferentes etapas interrelacionadas e
interdependientes.
Todo el procedimiento es bastante sencillo si uno realiza el paso EV-ery cuidadosamente ya fondo con una adecuada atención a la significación de cada uno. En resumen, el desarrollo y la aplicación de una estrategia de negociación sigue ocho pasos: 1. Formulación 2. Especificación en forma comprobable por ordenador 3. Las pruebas preliminares 4. Mejoramiento 5. Evaluación del desempeño y robustez 6. La negociación de la estrategia 7. El monitoreo de rendimiento comercial 8. El refinamiento y la evolución
Cada uno de estos temas se desarrollarán en su propio capítulo. En este capítulo se compone de dos partes. La primera es una introducción a la orientación filosófica tomada en este libro. La segunda es una visión general del proceso de desarrollo de unificación con el fin de proporcionar un contexto general en el que colocar el material muy detallada en los siguientes capítulos dedicados a estos temas.
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Dos aproximaciones filosóficas a DESARROLLO DE ESTRATEGIA Hay dos principales enfoques filosóficos a estrategia de negociación desarrollarment. El primer enfoque se aplica la razón en el diseño original y Concepdescontextualización de la estrategia de negociación. Esto es seguido por la verificación sistemática y empírica de cada componente de la estrategia de negociación. Cada el-ement de la estrategia debe tener sentido antes de que el proceso de prueba comience. Me refiero a esto como el enfoque científico para el desarrollo de estrategias y es el enfoque que sigo principalmente en este libro y en mi comercio. El segundo enfoque mejor podría ser llamado el enfoque empírico. En gran medida, la lógica y la razón del desarrollador estrategia se eclipsa, y en un grado variable, reemplazados por la inteligencia computacional. El enfoque empírico utiliza diversas formas de software de ordenador techlogía de buscar un espacio que comprende una vasta biblioteca de indicadores, patrones y el comportamiento del precio para ensamblar un conjunto de normas comerciales rentables que se convierten en la estrategia de negociación si es aceptado y puesto en uso. En otras palabras, los picos y com-ordenador optimiza una estrategia de negociación desarrollado de esta manera. Aunque los campos de la inteligencia artificial y la máquina han recorrido un largo camino, no me siento que no hay pruebas de que todavía son hasta una tarea de esta magnitud. El principal inconveniente de este enfoque es que es relativamente fácil para que esto recaer en una ciénaga de sobreajuste sofisticado. Además, la lógica real de las estrategias comerciales que surgen de este proceso es a menudo no es visible para el comerciante. El comerciante es, por lo general, y con buena razón, dispuestos a invertir millones de dólares negociados en una estrategia que es esencialmente desconocido para el comerciante.
El enfoque científico Bien podría decirse que la aplicación del enfoque científico para el desarrollo de comercio Strat-gia sigue el método científico. A saber, una formula una hipótesis y luego se pone a prueba esta teoría para verificar si es cierto-rentable y sólido-o-falso y poco rentable incambiable. Si la teoría original se ha encontrado para ser verdadera o falsa, un proceso de di alectical de un mayor desarrollo y refinamiento puede comenzar. En este proceso, las nuevas teorías (los matices Para el original) se formulan a continuación, aceptados o rechazados como verdadera o falsa. El enfoque científico para el desarrollo de estrategias de negociación es el método-logía que se detalla en este libro.
Los modelos comerciales que surgen de la aproximación científica ofrecen un beneficio muy valioso debido a que el operador de un sistema de este tipo completamente
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entiende cómo funciona el modelo de comercio y por qué se espera que sea un éxito. Este enfoque ofrece muchas ventajas, no menos importante de los cuales es la comodidad que proviene de la apreciación de entradas y salidas de la estrategia. A vista de pájaro de este enfoque sería algo como el ejemplo fol-Lowing. Una teoría de la acción del mercado se propone que establece que un impulso aumento mayor de lo habitual predice el inicio de una nueva tendencia en la dirección del oleaje. Llamemos a esta estrategia de negociación de la Estrategia contra sobretensiones Momen-tum (MSS). El estratega formula un medio de la negociación y la verificación de la teoría. La estrategia estipularía: "Entrar en el mercado de largo cuando el mercado reúne a 55 por ciento de la gama media diaria de 3 días desde el cierre del día anterior. Entrar en el mercado a corto plazo cuando el mercado cae un 75 por ciento de la media de rango diario de 3 días desde el cierre del día anterior. Salir en señales opuestas ". El comerciante luego se traduce estas reglas de comercio en un lenguaje comprobable ordenador, crea una simulación histórica de los resultados comerciales, y eval-uates ella. MSS se encuentra por ello de ser rentable modestamente más de cinco mercados diferir-tes cada uno durante cinco períodos históricos de dos años. Optimización y pruebas Walk-Forward de MSS descubren el alcance completo de su rentabilidad, se encontró que el sonido, y se comercializa en tiempo real. Debido a pruebas exhaustivas, rendimiento en tiempo real sigue rendimiento de la prueba, por lo que la negociación continúa. Por otra parte, el comerciante es capaz de refinar continuamente el sistema. En mi experiencia, la gran mayoría de los comerciantes emplean el método científico. También es el método que he seguido con mucho éxito y satisfacción en los últimos años. Debido a mi y otros 'éxito con ella, sigo la metodología de enfoque científico en este libro.
El camino del desarrollo empírico El inicio de este segundo enfoque a la creación de la estrategia da como resultado en gran medida del desarrollo y el perfeccionamiento de una gran variedad de herramientas informáticas tales como redes neuronales, la minería de datos, la programación genética, y las otras formas de tecnología de inteligencia artificial del ordenador que a menudo se hace referencia como máquina inteligencia. Está más allá del alcance de este libro que explora los pros y los contras de este método en el detalle que se exige. De hecho, un análisis reflexivo de ese tema podría fácilmente dar lugar a un extenso tomo de su propio. Por lo tanto, consideremos un tanto simplificada y algo bruto ex-plo de este enfoque que se emplea de forma inadvertida por muchos operadores desinformados que tratan de encontrar una estrategia comerciable.
Como un ejemplo, imaginemos que un comerciante está incursionando con un programa de desarrollo de-estrategia que permite pérdidas y ganancias fáciles resultados, junto con toda una serie de medidas estadísticas en cualquier estrategia de negociación entrado en
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y probado a través de una simulación histórica. A pesar de que juguetea con esta fórmula se encuentra en un libro, su funcionamiento, beneficios y riesgos no se entienden completamente. Uno o dos de las 30 variaciones de esta fórmula espectáculo ganancia marginal en un único período de la historia en un mercado y el comerciante piensa que esto parece promis-ción. Por lo que esta estrategia se optimiza en un año de datos actual y se encontró que ser aún más rentable. El comercio con que comienza el lunes. Por desgracia, el rendimiento real de operaciones es pobre. Trading continúa hasta la mitad del capital se ha perdido y el comerciante llega a la conclusión de que la estrategia de negociación se vino abajo. El desafortunado, pero siendo optimista, comerciante comienza hojeando su biblioteca para otro sistema o fórmula que podría funcionar. Una vez que encuentre esta perspectiva, el mismo proceso se repetirá desinformados y un destino similar se talvés caer sobre el sistema no probado. Ahora, sin duda, las nuevas aplicaciones de la máquina de inteligencia que pueden ser ejercidas sobre el desarrollo de una estrategia son mucho más Sophisti-cado que las de este desafortunado comerciante. Es la misma sofisticación y opacidad de estas aplicaciones de software máquina de inteligencia sin embargo, que puede enmascarar, bajo la superficie de su funcionamiento, un resultado similar al descrito antes y puede a menudo ocurre. La sofisticación de la tecnología de inteligencia artificial empleado por estas aplicaciones a menudo intimida al estratega en una aceptación acrítica de reposo y de los resultados. Esto se agrava porque, a menudo, es muy difícil para el estratega de tener alguna idea de cómo se encontraron y se validan estos patrones o por qué deben ser cree que funcionan. Dicho esto, sé que hay cualquier número de estrategas sofisticados, capaces, y sencillez de uso de estas aplicaciones para desarrollar estrategias válidas empíricamente. Voy a añadir, sin embargo, que creo que, por razones que se sigue que este enfoque está plagado de dificultades que hacen que sea muy difícil llegar a estrategias de negociación de sonido de esta manera. Tenga en cuenta que cualquier estrategia desarrollada utilizando este enfoque, sin embargo, tiene que seguir las mismas etapas de prueba y monitoreo en tiempo real de comercio como una estrategia desarrollada utilizando el método científico. Además, dado que la estra-GIST pueden nunca se sabe exactamente por qué se ha generado una señal, puede ser muy difícil determinar si la estrategia está funcionando correctamente. Hay una dificultad adicional inherente a este proceso. La investigación proceso a menudo se ve obstaculizada por la complejidad del proceso de rebúsqueda máquina de inteligencia, la rigidez general del software, y grandes cantidades de potencia de procesamiento requerido para completar un largo optimización y Walk-Forward Análisis.
Debido a estos problemas, puede ser cualquiera de gran cantidad de mano de obra y tiempo, si no directamente imposible, hacer una amplia WalkForward Análisis para validar una estrategia de negociación desarrollado con el
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enfoque empírico. Es bastante bien conocido que las tecnologías tales como las redes neuronales se refieren a menudo como la última tecnología de ajuste de curvas. Por tanto, creo que un riguroso análisis Walk-Forward es absolutamente esencial para la validación final de cualquier estrategia. En mi opinión, por lo tanto, es muy importante que una estrategia desarrollada empíricamente ser sometida a rigurosos Walk-Forward Análisis y vigilarse y controlarse sin excepción mediante la adhesión a su perfil estadístico. Creo que, en gran medida, que la mayoría de los operadores profesionales son reacios a, y en su mayor parte no, utilizar estrategias comerciales derivadas empíricamente, en gran parte debido a las reglas de la lógica y el comercio de este tipo de estrategias no son trans-padre o visible. La renuencia de la comunidad comercial profesional para abrazar la estrategia derivada empíricamente también se debe, en parte, a las dificultades inher-tes y altos costos asociados con la creación y validación de estrategias de derivados empíricamente. Pero para muchos comerciantes, e incluyo mi-yo, la incapacidad para llevar a cabo la debida diligencia necesaria en este tipo de estrategias de negociación de recuadro negro es su mayor inconveniente. No hay ninguna razón para creer que las cuestiones de transparencia y altos costos devel-rrollo no se resolverá por los futuros avances tecnológicos. Pero, por supuesto, eso no es el caso ya que el tiempo de publicación de este libro, así que a seguir para adherirse al enfoque científico para el desarrollo de estrategias de negociación.
Un panorama de la estrategia comercial PROCESO DE DISEÑO He encontrado que todas las estrategias de éxito comercial pasa a través de ocho etapas de desarrollo y su uso. Como todas las cosas, una estrategia de negociación que comienza como una idea. Si la idea es buena, que finalmente se convierte en una estrategia de negociación para producir riqueza después de seguir este proceso de desarrollo de ocho pasos, que he encontrado para ser la ruta más eficiente de la idea al éxito comercial del sistema de ATIC. Las ocho etapas son (véase también la figura 3.1): 1. Conceptualizar y formular la estrategia de negociación 2. Especificar las reglas de comercio en una definitiva y objetiva, y la forma
comprobable por ordenador 3. Hacer una forma preliminar de la prueba de la estrategia de negociación
4. Optimizar la estrategia de negociación, lo que significa llegar a la
formulación de la estrategia que cuenta con el nivel más robusto y más alto de rentabilidad ajustada al riesgo
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Formular Estrategia
especificar en Forma comprobable Preliminar Comprobar No ¿OKAY?
Sí
varios períodos, multimarket Prueba No ¿OKAY?
Sí
varios períodos, multimarket Mejoramiento No ¿OKAY?
Sí
multimarket Caminar hacia adelante Análisis No ¿OKAY? Sí
Tiempo real Comercio Comparar Tiempo real Actuación al esperado Actuación No ¿OKAY?
Sí
Refinar Estrategia
Dete ner Comerc io
FIGURA 3.1 El enfoque científico para el Desarrollo estrategia comercial
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5. Evaluar la solidez de la estrategia de negociación y su capacidad para
beneficios de explotación en tiempo real pro-ducir con el método de análisis Walk-Forward que recomiendo 6. Comercio de la estrategia en tiempo real 7. Supervisar el rendimiento comercial y asegúrese de que está de acuerdo con
el rendimiento per-exhibido durante la simulación histórica 8. Mejorar y refinar la estrategia de negociación
Cada uno de estos ocho etapas depende del éxito de la etapa precedente. retroalimentación continua, utilizando información de los pasos posteriores a volver y quizás mejorar en medidas anteriores, es un componente esencial de este enfoque y una de sus grandes fortalezas. Esto es más obvio en el caso en el paso siete. Con un buen sistema, este enfoque conduce a una continua evolución, el refinamiento, y la mejora de la estrategia de negociación. Este enfoque también puede conducir a la creación de completamente nuevas estrategias, que se derivan a partir de observaciones de la estrategia original en funcionamiento.
Paso 1: Formulación de la estrategia comercial Como cualquier cosa, una estrategia de negociación que comienza como una idea. Las reglas que componen la estrategia deberán estar dispuestos de uno a la vez. La estrategia puede ser simple o tan complejo como se desee, pero su sencillez o complejidad no importa. Lo que importa es que se puede explicar en detalle la estrategia completa y coherente. Una de las cosas más peligrosas para un comerciante que hacer es especificar de forma incompleta todas las reglas de la estrategia. Esta es también, por desgracia, uno de los errores más comunes que se realizan en el desarrollo de estrategias, especialmente con los nuevos operadores a negociación sistemática. En su forma final, una estrategia de negociación sistemática debe ser reducible a un conjunto de reglas precisas y fórmulas. Si la idea de comercio no puede reducirse a una forma tal, entonces no es una estrategia de negociación sistemática.
Paso 2: Traducir las reglas en una forma definitiva Cuando todas las normas comerciales se han escrito y organizado en un formato coherente y consistente lógicamente, este paso es apreciablemente más fácil. Si la formulación tiene la suficiente precisión, es lógicamente inconsistente, carece de elementos clave, o tiene errores, este proceso será mucho más difícil.
Para ser comprobable, debe traducir por primera vez la estrategia de negociación en un formato de lenguaje que su plataforma de pruebas seleccionado puede entender.
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Metastock, TradeStation, y TradersStudio todos tienen sus propios lenguajes de programación y sus propias fortalezas, debilidades e idiosincrasias. Si bien algunos de estos proveedores negarán esto, todos estos lenguajes de scripting son esencialmente los lenguajes de programación de alto nivel que pueden personalizarse para incluir las características necesarias para la estrategia de negociación de desa-rrollo. EasyLanguage, lenguaje de desarrollo de TradeStation, evolucionó a partir de un lenguaje de programación una vez muy ampliamente utilizado, y ahora casi extinta llamada Pascal. El lenguaje de programación orientado a objetos de TradersStudio será claramente reconocible para aquellos que están familiarizados con Visual Basic. Aquellos que están familiarizados con las fórmulas de Excel puede así reconocer que de Metastock. No importa qué plataforma se ha seleccionado, una traducción fiel del concepto de la formulación para es necesaria lenguaje exacto de secuencias de comandos. Una traducción inexacta del concepto de comercio para la escritura será, por supuesto, dar lugar a una simulación histórica de tasa inaccu. Por otra parte, y sin esta versión con guión de la estrategia comercial, la simulación histórica y la evaluación del rendimiento asociado son imposibles.
Paso 3: Las pruebas preliminares La estrategia comercial se encuentra ahora en una forma con guión que puede ser probado con dos objetivos en mente. El primer objetivo es determinar si el comercio de Strat-gia está haciendo lo que se pretende hacer. El segundo objetivo es llegar a una evaluación preliminar del rendimiento comercial. En esta primera etapa, se compara la estrategia de negociación tal como fue concebido por coherencia con su traducción guión. En otras palabras, es la escritura de compra-ción cuando los cruces medias móviles de corto por encima de la media a largo en movimiento, y de venta cuando las corta en movimiento cruza por debajo de la media a largo en movimiento? En pocas palabras, ¿ha fielmente traducida y con éxito la idea trad-ción en una secuencia de comandos que se puede utilizar más adelante para crear una simulación histórica y apoyar a más pruebas? El primer objetivo se ha logrado cuando se ha determinado que la forma con guión de la estrategia de negociación representa con precisión la estrategia de negociación en su concepción original. Si no lo hace, el script estrategia de negociación debe ser corregido y luego vuelve a evaluar. Este proceso continúa hasta que haya alcanzado el primer gol. El segundo objetivo es obtener una idea aproximada del perfil de beneficio y el riesgo de la estrategia antes de seguir adelante en el ciclo de prueba. El modelo debe ser moderadamente rentable, o que al menos no se debe perder una gran cantidad más de un num-ber de los mercados y más de un número de
diferentes períodos de tiempo. Cada prueba no tiene por qué ser un ganador; si cada prueba es un perdedor, sin embargo, y sobre todo si las pérdidas son grandes, probablemente debería abandonar la estrategia. A la inversa,
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Si esta comprobación produce resultados que son, o casi son, comerciable, es una buena noticia. Este nivel de prueba no pretende ser exhaustiva ni definitiva sino que se pretende que le enseñe dos cosas. En primer lugar, que la estrategia de negociación se ha formulado correctamente y ahora está en una forma comprobable. En segundo lugar, que su rendimiento comercial está en cualquier lugar dentro de tolerancias aceptables para el bien. Usted sabe lo suficiente ahora para bien rechazar la estrategia de negociación y pasar a la siguiente proyecto o continuar con su desarrollo.
Paso 4: Optimizar la estrategia comercial La definición de la palabra a optimizar de acuerdo con el Nuevo Diccionario Americano Ox-Ford es "Para hacer el mejor o más eficaz uso de". Como esta definición sugiere a continuación, para optimizar una estrategia de negociación es hacer el uso más eficaz de la misma. El uso más eficaz de una negociación Strat-gia es ganar el retorno más alto posible y sostenible ajustada al riesgo de la misma. El logro de este es el verdadero propósito de la optimización de la estrategia de negociación. Debido a una larga historia de abuso y desconocimiento del procedimiento correcto, la palabra optimización lamentablemente ha sido falsamente confundido y ha incluso a veces ha tomado como un sinónimo de la palabra ajuste de curvas. Ajuste de curvas es un término estadístico que significa para aproximarse a una línea o una curva a un conjunto de datos. Este término también es a menudo mal entendido y se toma erróneamente como sinónimo de la expresión sobreajuste. Sobreajuste se produce en el proceso de modelización estadística cuando se presta excesiva atención a la creación de una curva que coincide con cada giro y vuelta en los datos que se modelan. Sobreajuste se produce en el proceso de desa-rrollo estrategia de negociación cuando el comerciante añade después de la regla y la regla de parámetro después de parámetro para la estrategia y falsamente potencia su rendimiento comercial se allá de-lo que es probable que ocurra en el comercio futuro. Lo explico con más detalle en el Capítulo 13: Las muchas caras de Overfitting. A medida que los peligros presentados por el sobreajuste ejemplificar, la optimización tiene muchas trampas. Si sigue correctamente los procedimientos presentados en este libro, puede evitar estas trampas. Conocer cómo optimizar correctamente una estrategia de negociación permite la mejor comprensión de los beneficios y de sus estrategias de operación. La optimización es sencillo de entender, y, con el software de prueba actual, es aún más fácil de hacer. Pero es casi imposible para optimizar correctamente una estrategia de negociación sin una comprensión completa de los principios-involucrados. Las formas de evitar
estas dificultades se presentan en el Capítulo 13: Las muchas caras de Overfitting. En resumen, el proceso de optimización implica la creación y análisis de un grupo de simulaciones históricas de rendimiento negociación utilizando un rango seleccionado de diferentes combinaciones de parámetros del modelo en la misma pieza de datos de precios históricos. El proceso de optimización selecciona un conjunto pequeño de la parte superior
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
modelos de este grupo más amplio de resultados de la prueba basada en una func-ción objetivo. Capítulo 9: Buscar y Juicio describe además el tremendo impacto de esta función objetivo. Si se presta la atención adecuada a las reglas apropiadas durante el proceso de opti-mización, los modelos superiores identificados de esta manera serán aquellas que ofrezcan el mayor potencial de beneficio en el comercio real. Se espera que una amplia mejora del rendimiento de los beneficios más de lo que se había encontrado en el primer nivel de pruebas. Por ejemplo, una prueba muy buena mostraría en cualquier lugar de un 50 a un 100 por ciento de mejora general en el rendimiento más que descubierto en la primera ronda de pruebas. Esta mejora per-rendimiento mostrará de muchas maneras, pero aquí son clave en las áreas de aumento de ganancias y disminución reducción. También es importante aquí para examinar la solidez de la negociación Strat-gia a la luz de los resultados globales de optimización. Esto es relativamente complicado proceso y será explorado en detalle en el Capítulo 10: Optimización. Esta etapa de la prueba se considera exitoso si el rendimiento de comercio ha aumentado considerablemente en todos los mercados en los que la estrategia ha sido probado. También es una consideración importante en esta etapa para empezar a notar algunas de las características que sugieren la robustez estrategia.
Paso 5: El análisis Walk-Forward Esta es la etapa más crítica de la estrategia de desarrollo de comercio pro-ceso. En resumen, este es el camino o fase de exclusión. El comerciante determina en esta etapa si la estrategia de negociación es real. En otras palabras, se determina si los rendimientos hipotéticas que se han producido hasta este resultado etapa de sobreajuste, a pesar de sus mejores esfuerzos en sentido contrario, o resultado de una estrategia comercial sólida capaz de producir rendimientos comerciales en tiempo real sobre a la par con los descubiertos en las primeras etapas del ciclo de desarrollo de unificación. Si los retornos de la estrategia están plagados de sobreajuste y carecen de solidez en las pruebas fuera de la muestra, debe volver a la mesa de dibujo, por así decirlo, y reevaluar la estrategia. Por el contrario, y felizmente, si nuestra estrategia pasa esta ronda de pruebas, el siguiente paso es el comercio en tiempo real. ¿Cómo evaluamos la robustez fuera de la muestra de nuestro comercio Strat-gia? Las muchas aproximaciones a este problema espinoso se discuten en el Capítulo 11: Walk-Forward Análisis. Sugiero, sin embargo, que el enfoque más eficaz, re-responsable y eficiente para esta etapa de la prueba es WalkForward anal-analysis (WFA). Usando este enfoque, de hecho, ahorra una gran
cantidad de tiempo y energía mediante la sustitución de la mayor parte del proceso de optimización. En resumen, los jueces WFA el rendimiento de una estrategia de negociación estricta y únicamente sobre la base de postoptimization o el comercio fuera de la muestra. También es la simulación más cerca posible de la forma en que un optimizable
El proceso de desarrollo de la estrategia de comercio
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estrategia comercial es la más utilizada por los comerciantes. WFA se presenta en detalle en el capítulo 11: Walk-Forward Análisis. primera y más importante beneficio de Walk-Forward El análisis es el verifi-cación de la capacidad de negociación en tiempo real de la estrategia. En otras palabras, ¿la estrategia de negociación tiene la vida después de la optimización? Va a hacer dinero en tiempo real? Por supuesto, la prueba de marcha adelante-no es el comercio en tiempo real, pero WFA es una simulación más realista y lo más de cerca se asemeja a la forma en que muchos comerciantes hacen aplicar estrategias de negociación optimizables en tiempo real. El segundo beneficio de la WFA es una medida más precisa y fiable de las tasas de postoptimization beneficio y riesgo. Esto se explica en más de-cola en el capítulo 11. Debido WFA produce un perfil estadístico con varias optimizaciones y períodos de comercio postoptimization, se hace una comparación precisa y la medición de las tasas de retorno fuera de la muestra versus dentro de la muestra opti-mización vuelve posible. Por último, WFA nos permite conocer el impacto de los cambios del mercado con-diciones en el rendimiento comercial. cambios de tendencia, que por naturaleza a menudo oc-CUR con rapidez, y grandes cambios en la volatilidad y liquidez pueden tener un impacto grande y con frecuencia negativo en el rendimiento de una estrategia de negociación sistemática. Una buena, modelo sólido será más capaz de responder de manera efectiva a tales cambios. Si una estrategia comercial pasa por un riguroso análisis Walk-Forward, está listo para el comercio en tiempo real. En suma, esta etapa de prueba responde a tres preguntas esenciales que son necesarios para operar un sistema de inteligencia y de confianza: 1. Será el modelo de negociación ganar dinero después de la optimización? 2. En qué porcentaje va el modelo de negociación ganar dinero después de la
optimización? 3. ¿Cómo van a cambios en las condiciones generales del mercado, como
tendencia, volatilidad, liquidez y afectar el comercio de rendimiento?
Paso 6: el sistema de comercio Después de tan exhaustiva negociación pruebas y evaluación, el sistema es la parte fácil, relativamente hablando. Las señales y las paradas son generados por computadora sobre una base periodo a periodo, de acuerdo con las fórmulas y reglas ATED-CRE en el proceso de desarrollo de estrategias. Lo único que hay
que hacer para tener la seguridad de la más alta probabilidad de éxito es tomar todas las señales de su estrategia sin excepción. Larry Williams es aficionado a recordar al operador de sistemas: "Trading Strate-gías de trabajo. los operadores del sistema no lo hacen ".
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Existen muchas estrategias comerciales rentables. Soy relativamente seguros de que los estrategas también continuarán creando nuevas y rentables de comercio Strate-gías. Sin embargo, y esto es un gran sin embargo, los comerciantes sistemáticas exitosas son raras. ¿Por qué? Muchos operadores carecen de la suficiente confianza y la comprensión de sus estrategias de inversión a seguir con ellos cuando comienzan sus periodos inevitables de disposición de fondos. Muchos comerciantes también carecen de la auto-disciplina que se requiere para pegar rigurosamente con una estrategia de negociación mecánica. La experiencia ha demostrado, sin duda, sin embargo, que el comercio sistemática es una forma efectiva de hacer dinero. Una comprensión profunda de la actuación de la negociación Strat-gia, su perfil de beneficios y riesgos, y un stop-loss sistema generará la confianza y la disciplina que se requiere para tomar todas las señales que ofrece el sistema. La lección a continuación, es bastante simple: Cuando una estrategia de negociación ha sido satis-factoriamente las pruebas y se realiza en tiempo real de negociación de acuerdo con la expec-tación, confía en él. Stick con ella y tomar cada señal. Esto no quiere decir que una estrategia de negociación no tendrá rachas. Va a. Es el trabajo del estratega, sin embargo, para entender exactamente lo que el riesgo es típica de la estrategia de negociación. También es responsabilidad del estratega para ser capitalizada adecuadamente para soportar estas detracciones modo que los beneficios a seguir puede ser realizado. Por último, pero no menos importante, es un trabajo importante del estratega de comercio para saber cuándo hay que dejar de operar una estrategia sistemática. Esto se discute en el Capítulo 14: Operando con la Estrategia.
Paso 7: Evaluar el rendimiento en tiempo real Para negociar con éxito una estrategia sistemática, el comerciante debe vigilar continuamente su rendimiento en tiempo real. Es esencial entender que un properly diseñado y probado estrategia de negociación sistemática debe seguir siendo-have de la misma manera en el comercio en tiempo real como lo hizo durante el proceso de desarrollo. Condiciones surgen que pueden alterar este equilibrio. Es esencial, la forma de la historia, que si lo hacen, el comerciante comprender las causas de esta desviación. Muchos comerciantes son demasiado rápidos para abandonar una estrategia de negociación cuando se está perdiendo, incluso cuando la frecuencia y el tamaño de las pérdidas está en línea con el perfil de desempeño de la estrategia de negociación. La razón es por lo general importante desconocimiento y la
falta de confianza en la estrategia de negociación. Pobre autodisciplina también puede tener una mano en este abandono prematuro. Por el contrario, hay pocos comerciantes que se alarman cuando una estrategia de negociación comienza a sacar provecho a un ritmo muy por encima de su rendimiento Expecta-ción. Sin embargo, esto también es una desviación grave, aunque sea mucho más agradable. La causa de esta desviación, sin embargo, también debe ser explicado. Usted puede aprender algo importante para la búsqueda de la causa de esta ganancia inexplicable.
El proceso de desarrollo de la estrategia de comercio
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Tal conocimiento puede ayudar a anticipar futuras sorpresas agradables. También pueden indicar la probabilidad de mayores pérdidas, ya que las ganancias mayores a las esperadas son generalmente el resultado de la creciente volatilidad, y la otra cara de la creciente volatilidad es a menudo las pérdidas más grandes. Este conocimiento también puede conducir a mejorar-mentos en la estrategia de negociación. Recuerde, los beneficios más allá de las expectativas pueden ser una advertencia de un problema por venir. grandes beneficios inesperados pueden ser una advertencia de no observarse.
Paso 8: Mejorar el Sistema Una observación continua del desempeño de la estrategia de negociación en una entrada por entrada, el comercio por el comercio, y la base de salida por la salida puede proporcionar una valiosa infor-mación al comerciante. Con el tiempo y durante muchos mercados, sin duda va a revelar los puntos fuertes y débiles de la estrategia de negociación. Tal conocimiento íntimo del funcionamiento de la estrategia de negociación en union con las observaciones de su comportamiento durante las diferentes condiciones del mercado provocará muchas ideas para la mejora de la estrategia de negociación. Por supuesto, como se hace cada mejora, todo el proceso de desarrollo y pruebas deberá volver a aplicarse con cuidado antes de la nueva y mejorada versión se puede utilizar para el comercio en tiempo real.
CAPÍTULO 4
La estrategia Desarrollo Plataforma s hemos descrito en el capítulo anterior, la estrategia de desarrollo pro-
UN
proceso es un procedimiento largo si se hace correctamente. Si
uno hace esto con la exhaustividad que las demandas comerciales profesional, es un proceso aún más largo. Las plataformas de desarrollo que se utilizan durante este ciclo de-desarrollo pueden, al igual que todas las herramientas, o bien ser una gran ayuda o tal vez un gran obstáculo. Peor aún, dada la mayor necesidad de adecuada Optimiza-ción, evaluación y comprobación de la solidez, el desarrollo equivocado apli-ción puede condenar el estratega al fracaso desde el principio a pesar de su mejor
esfuerzos. Este capítulo es una breve visión general de los diferentes atributos que se re-cesarias de una aplicación de desarrollo de la estrategia de negociación de manera efectiva com-plete todo el ciclo de pruebas de la idea a la cartera. Un estudio completo de las muchas plataformas de desarrollo de comercio está más allá del alcance de este libro. Asimismo, no quiero recomendar uno sobre otro con el fin de dar la impresión de haber comprometido mi objetividad. El foco entonces aquí está sobre los distintos aspectos que componen las capacidades analíticas necesarias para realizar una evaluación completa y el desarrollo de una estrategia de negociación. Primero y ante todo a continuación, es escoger una herramienta de desarrollo que tiene la FEA-tura de conjunto con el que se sienta más cómodo. Todas las diversas herramientas de desa-rrollo que son comercialmente disponibles incluyen la capacidad de crear indicadores personalizados y estrategias de negociación y para llevar a cabo lo que se conoce comúnmente como el back-testing. En otras palabras, todas estas aplicaciones permiten la entrada de una estrategia de negociación y la creación de simulaciones históricas de su comercio. La mayoría también permitirá la optimización de una estrategia de negociación.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Usted puede preguntar en este punto si todos ellos pueden hacer esto, ¿cuál es la diferencia? Como en tantas otras cosas, el diablo está en los detalles.
El lenguaje de scripts Como analizo en el Capítulo 7: Formulación y especificación, hay una gran variación en las capacidades y la facilidad de uso de las distintas lenguas estrategia de secuencias de comandos. La facilidad de uso es una cuestión muy personal sobre la base de la personalidad, la habilidad y experiencia del estratega. En general, la familiaridad engendra la facilidad de uso. La conclusión es que si ya está familiarizado con la programación en un idioma en particular, las herramientas que más se alinean con este conocimiento serán aquellos en los que será más fácil para que usted pueda aprender y de usar. Por el contrario, si usted está completamente familiarizado con la programación, entonces yo sugeriría que nos fijamos en algunas muestras de secuencias de comandos para la herramienta de desarrollo antes de tomar una decisión. Además, algunos de estos productos de desarrollo tienen características similares a asistentes o plantillas, que pueden reducir algunos, si no todos (por lo que algunos vendedores afirman), de la necesidad de ser capaz de programar para utilizar estas herramientas. La mayoría de los estrategas profesionales serían reacios a emplear un asistente de programación debido a la probabilidad de la incapacidad del asistente para realizar la codificación más sofisticados que son más propensos a emplear. Esto también, sin embargo, es un caso de comprador tenga cuidado. Si no puede o no-dispuesto a aprender a script o programa en el idioma de su applicatura seleccionado, entonces usted necesita para asegurarse de que un asistente de programación está disponible y que es lo suficientemente potente como para satisfacer sus necesidades. Por favor, tenga en cuenta el hecho, sin embargo, que con toda probabilidad, si se va a perseguir el comercio sistemática de una manera seria y dedicada, el uso de un asistente de secuencias de comandos es poco probable que proporcione una solución a largo plazo. La realidad de la situación es tal que estrategia de negociación de secuencias de comandos no es realmente tan difícil de recoger en un nivel básico a intermedio. Por supuesto, eso es fácil para mí decir que después de 20 años de hacerlo, pero todavía es cierto. Aún así, habrá algunos que recogerlo con bastante facilidad y algunos que nunca terminan siendo la misma.
Si no puede o no aprender a navegar el camino de secuencias de comandos, no el miedo. Hay programadores y consultores que pueden ser contratados para que lo haga por usted. Por supuesto, esto añade una nueva capa de coste, pero es una opción disponible. Hay ejemplos de lenguajes de script EasyLanguage, Metastock, y TradersStudio en el Capítulo 7 para su revisión.
La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
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DIAGNÓSTICO Esta es un área que a menudo se pasa por alto por el estratega que comienza. Como me dis-maldecir en el Capítulo 8: Las pruebas preliminares, es necesario confirmar que el guión de su estrategia de negociación es en realidad la producción señales de operación que se cancele tener exactamente lo que tenía planeado. Muchas de las aplicaciones de desarrollo de estrategias tienen una posibilidad por la cual las señales de comercio pueden ser mapeadas en un gráfico de precios para el que se está probando la estrategia. La figura 4.1 representa un gráfico con TradeStation Comprar y Vender señales como flechas colocadas bajo (compra) y más (vender) las barras de precios. Un gráfico de precios con las señales asignadas con información de precios es una herramienta muy ayuda-ful durante el ciclo de diagnóstico preliminar. Es especialmente útil en la detección de errores gruesos en secuencias de comandos. Hay otras características gráficas que son muy útiles también. Entre ellas se encuentran la capacidad para dar color a las barras que cumplen ciertas condiciones. Otra característica similar es la capacidad de colocar algún tipo de marca en una tabla cerca del nivel de precios y de barras que desencadena la enfermedad. La Figura 4.2 es un diagrama de la estación de Comercio con PaintBars con las barras de precios más oscuros, más pesados que exhiben las características deseadas. La Figura 4.3 es un diagrama de TradeStation con símbolos Show Me muestra como puntos grandes debajo y por encima de la barra de precios, mostrando la calidad deseada.
FIGURA 4.1 S & P 500-CME
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
FIGURA 4.2 S & P 500-CME
FIGURA 4.3S & P 500-CME
61
La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
TABLA 4.1 El diagnóstico de las reglas de un sistema de comercio Variables 1020318.00RSIeix: 1020318.00RSIeix: 1020318.00RSIeix: 1020318.00RSIeix: 1020319.00RSIeix: 1020319.00RSIeix: 1020319.00RSIeix: 1020319.00RSIeix: 1020320.00RSIeix: 1020320.00RSIeix: 1020320.00RSIeix: 1020320.00RSIeix: 1020321.00RSIeix: 1020321.00RSIeix: 1020321.00RSIeix:
91.21 Posición: 91.21 Posición: 91.21 Posición: 91.21 Posición: 91.00 Posición: 91.00 Posición: 91.00 Posición: 91.00 Posición: 84.51 Posición: 84.51 Posición: 84.51 Posición: 84.51 Posición: 75.19 Posición: 75.19 Posición: 75.19 Posición:
1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio: 1.00 Posición Precio:
1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00
A menudo se convierte en esencial, sin embargo, cuando el diagnóstico de las estrategias e indicadores más complejos que el estratega podrá ver los Calculations reales de las fórmulas en su estrategia. Esto generalmente se logra mediante la colocación de las declaraciones en la secuencia de comandos que muestran información de la estrategia. De esta manera, el estratega puede entregar a comprobar los cálculos de la secuencia de comandos para confirmar la exactitud o para encontrar errores. Esta información se puede imprimir, publicado en un archivo, o revisada en la pantalla del ordenador. La Tabla 4.1 muestra las variables impresos en un archivo desde un script EasyLanguage con el propósito de diagnóstico de las reglas de un sistema de comercio. A veces es útil en un nivel más detallado al paso a través de la barra de la estrategia por la barra y ver cómo las diferentes variables están funcionando. Este tipo de herramienta de depuración es una característica común en los entornos de desarrollo integrados comunes en el mundo de la programación informática. Sin embargo, no es tan común, entre las herramientas de desarrollo de estrategias. Hay veces, sin embargo, cuando este tipo de característica puede ser muy valiosa, sobre todo cuando la depuración de secuencias de comandos estrategia de negociación más complejas. Este proceso de depuración puede llegar a ser bastante complicado a veces. Es im-portante saber lo que ofrece su herramienta de desarrollo de la estrategia en este sentido, sobre todo si uno se inclina a ser muy serios acerca de este proceso.
REPORTE
La siguiente característica que es alta en la lista de prioridades es tener en cuenta los tipos vari-ous de informes e información que la herramienta de desarrollo produce. Esto ha llegado a ser bastante estandarizada entre las distintas aplicaciones.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Informes típicamente incluye un resumen de rendimiento, que ofrece una variedad de medidas estadísticas sobre el rendimiento comercial de la estrategia. Esto incluirá los números esenciales como el beneficio neto, reducción maximamá del número de operaciones, porcentaje de operaciones ganadoras, operador promedio de victorias, promedio de comercio perdedora, y el comercio de la media. Estos valores también se presentan desglosados por operaciones largas y cortas. Tabla 4.2 es un resumen del rendimiento de una estrategia de negociación en yenes japoneses producidos por TradersStudio. Un informe que detalla el rendimiento sobre una base comercial por el comercio es también esencial. Dicho informe debe incluir la fecha, el precio, y el nombre de la señal para cada entrada y salida. Un listado del comercio será, por supuesto, también incluyen el beneficio
TABLA 4.2 Resumen de Desempeño Resumen del Informe de la Sesión XT99aWK WF JY JY-9967.TXT 01/01/1990 hasta 12/31/2006. Sistema es XT99AWK () Resumen del rendimiento: todos los comercios beneficio neto total $ 85,062.50 Beneficio bruto $ 184,987.50 Número total de Operaciones 91 oficios número ganador 41 comercio ganador más grande $ 22,425.00 comercio medio ganadora
$ 4,511.89
win ratio media / pérdida media
2.26
máximo consecutivo 6 ganadores bares medios numéricos en 51 ganadores intradía máximo reducción
($ 25,487.50)
factor de lucro 1.85 cuenta el tamaño requerido $ 25,487.50 Resumen del rendimiento: operaciones a largo beneficio neto total $ 3,750.00 Beneficio bruto $ 71,162.50
posición abierta P / L La pérdida bruta
$ 800,00 ($ 99,925.00)
Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida) Max perdedores consecutivos
45.05% 50 ($ 4,912.50) ($ 1,998.50) $ 934,75
7
bares medios numéricos en 19 perdedores Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual en la cuenta
1
posición abierta P / L La pérdida bruta
$ 0.00 ($ 67,412.50)
19,65%
número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande
47 dieciséis
comercio medio ganadora
$ 4,447.66
$ 20,837.50
Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora
34,04% 31 ($ 4,912.50) ($ 2,174.60) (Continúa)
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La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
TABLA 4.2
(Continúa)
ratio media 2.05 victorias y derrotas / media
media del comercio (y ganar pérdida)
máximo consecutivo 3 ganadores bares medios numéricos en 42 ganadores
máximo consecutivo 6 perdedores bares medios numéricos en 17 perdedores
intradía máximo reducción
($ 19,512.50)
factor de lucro cuenta el tamaño requerido
1.06 $ 19,512.50
Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual en la cuenta
1.13%
posición abierta P / L La pérdida bruta
$ 800,00 ($ 32,512.50)
Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida)
56.82% 19
Resumen del rendimiento: operaciones a corto beneficio neto total $ 81,312.50 Beneficio bruto $ 113,825.00 número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande comercio medio ganadora ratio media victorias y derrotas / media
44 25 $ 22,425.00 $ 4,553.00 2.66
$ 79.79
1
($ 3,975.00) ($ 1,711.18) $ 1,848.01
máximo consecutivo 6 ganadores bares medios numéricos en 56 ganadores
máximo consecutivo 7 perdedores bares medios numéricos en 22 perdedores
intradía máximo reducción factor de lucro cuenta el tamaño requerido
Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual en la cuenta
($ 14,775.00) 3.50 $ 14,775.00
1
32.40%
o pérdida para cada operación y por lo general un total de ejecución. La Tabla 4.3 muestra una lista de comercio de cada operación de una estrategia de negociación en yenes japoneses producidos por TradersStudio. También es valiosa para poder revisar una representación gráfica de la curva de EQ-uity producido por la estrategia de negociación en una ventana debajo del mercado en el que se simuló. Esta es una manera muy rápida y fácil de examinar el desempeño de la estrategia de negociación bajo diferentes condiciones de mercado. La figura 4.4 muestra un gráfico con barras de precios NeoTicker y una curva de las acciones correspondiente para un sistema de comercio en una ventana debajo de ella.
Lo que el estratega debe examinar aquí es el rendimiento de la estrategia durante los mercados que están en tendencia, que completan un ciclo de lado, y congestionado. Por el contrario, el estratega debe examinar también la actividad comercial durante los momentos de fuertes ganancias y reducción.
TABLA 4.3 Lista comercio
64
Operaciones para la Sesión XT99aWK WF JY JY-9967.TXT 01/03/1990 hasta 12/31/1999. Sistema es XT99AWK (10, 10) Compr ar/ Vende r COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR COMP RAR COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
Entrad a Nombr e
Mercado
Loen
Entrada
Entrada
Salida
Comercio
Corriendo
Fecha
Salida Nombr e
tama ño
Precio
P/L
P/L
114,68
30/10/1990
Loex
1
123.44
$ 10,750.00
$ 10,750.00
1
123.29
01/25/1991
shex
1
122.10
$ 1,287.50
$ 12,037.50
01/28/1991
1
121.86
02/28/1991
Loex
1
121.65
($ 462.50)
$ 11,575.00
JY-9967.TXT
1.3.1991
1
120.61
4.9.1991
shex
1
119.69
$ 950,00
$ 12,525.00
Loen
JY-9967.TXT
04/11/1991
1
119.58
1.5.1991
Loex
1
119.57
($ 212.50)
$ 12,312.50
Shen
JY-9967.TXT
2.5.1991
1
118.86
06/25/1991
shex
1
118.88
($ 225.00)
$ 12,087.50
Loen
JY-9967.TXT
06/26/1991
1
118.99
2.8.1991
Loex
1
119.26
$ 137,50
$ 12,225.00
Loen
JY-9967.TXT
08/13/1991
1
120.14
30/10/1991
Loex
1
123.26
$ 3,700.00
$ 15,925.00
Loen
JY-9967.TXT
11/12/1991
1
124.12
02/10/1992
Loex
1
126.72
$ 3,050.00
$ 18,975.00
Shen
JY-9967.TXT
02/11/1992
1
126.04
5.5.1992
shex
1
122.60
$ 4,100.00
$ 23,075.00
Loen
JY-9967.TXT
5.6.1992
1
122.80
07/29/1992
Loex
1
125.71
$ 3,437.50
$ 26,512.50
Shen
JY-9967.TXT
5.8.1992
1
125.93
08/20/1992
shex
1
126.73
($ 1,200.00)
$ 25,312.50
Loen
JY-9967.TXT
08/21/1992
1
126.76
13/10/1992
Loex
1
129.78
$ 3,575.00
$ 28,887.50
Fecha
tama ño
Precio
JY-9967.TXT
08/22/1990
1
Shen
JY-9967.TXT
31/10/1990
Loen
JY-9967.TXT
Shen
Salida
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER VEND ER COMP RAR
Shen
JY-9967.TXT
20/10/1992
1
130.08
16/12/1992
shex
1
128,41
$ 1,887.50
$ 30,775.00
Loen
JY-9967.TXT
17/12/1992
1
129,17
1.6.1993
Loex
1
127,54
($ 2,237.50)
$ 28,537.50
Shen
JY-9967.TXT
1.7.1993
1
127.35
2.2.1993
shex
1
127,81
($ 775.00)
$ 27,762.50
Loen
JY-9967.TXT
2.5.1993
1
128.13
7.9.1993
Loex
1
138.91
$ 13,275.00
$ 41,037.50
Shen
JY-9967.TXT
07/12/1993
1
138.71
07/28/1993
shex
1
142.29
($ 4,675.00)
$ 36,362.50
Loen
JY-9967.TXT
07/29/1993
1
142.09
08/31/1993
Loex
1
143.39
$ 1,425.00
$ 37,787.50
Shen
JY-9967.TXT
1.9.1993
1
142.46
16/11/1993
shex
1
141.48
$ 1,025.00
$ 38,812.50
Shen
JY-9967.TXT
23/11/1993
1
139.36
01/19/1994
shex
1
137.80
$ 1,750.00
$ 40,562.50
Loen
JY-9967.TXT
01/21/1994
1
138.21
3.4.1994
Loex
1
142.11
$ 4,675.00
$ 45,237.50
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP
SHenJY-9967.TXT3 / 7/1994
1
141,73
03/30/1994
shex
1
143.97
($ 3,000.00)
$ 42,237.50
LOenJY-9967.TXT3 / 31/1994
1
144.04
05/19/1994
Loex
1
143.23
($ 1,212.50)
$ 41,025.00
SHenJY-9967.TXT5 / 23/1994
1
142.70
06/14/1994
shex
1
144,13
($ 1,987.50)
$ 39,037.50
LOenJY-9967.TXT6 / 17/1994
1
143.88
07/27/1994
Loex
1
148,14
$ 5,125.00
$ 44,162.50
SHenJY-9967.TXT7 / 28/1994
1
147.72
2.9.1994
shex
1
147.02
$ 675,00
$ 44,837.50
LOenJY-9967.TXT9 / 6/1994
1
147.46
06/10/1994
Loex
1
146,28
($ 1,675.00)
$ 43,162.50
SHenJY-9967.TXT10 / 7/1994
1
145.92
19/10/1994
shex
1
148,74
($ 3,725.00)
$ 39,437.50
LOenJY-9967.TXT10 / 21/1994
1
149.27
25/11/1994
Loex
1
147.12
($ 2,887.50)
$ 36,550.00
SHenJY-9967.TXT11 / 29/1994
1
146.73
01/19/1995
shex
1
145.72
$ 1,062.50
$ 37,612.50
LOenJY-9967.TXT1 / 27/1995
1
145.90
4.5.1995
Loex
1
163.12
$ 21,325.00
$ 58,937.50
SHenJY-9967.TXT5 / 5/1995
1
162.68
2.6.1995
shex
1
162,07
$ 562,50
$ 59,500.00
LOenJY-9967.TXT6 / 12/1995
1
162.65
6.7.1995
Loex
1
160.50
($ 2,887.50)
$ 56,612.50
SHenJY-9967.TXT7 / 7/1995
1
160.03
09/27/1995
shex
1
141.45
$ 23,025.00
$ 79,637.50
LOenJY-9967.TXT9 / 28/1995
1
141.99
13/10/1995
Loex
1
140.75
($ 1,750.00)
$ 77,887.50
SHenJY-9967.TXT10 / 16/1995
1
140.96
15/11/1995
shex
1
139.85
$ 1,187.50
$ 79,075.00
LOenJY-9967.TXT11 / 20/1995
1
139,24
19/12/1995
Loex
1
138.80
($ 750.00)
$ 78,325.00
SHenJY-9967.TXT12 / 22/1995 LOenJY-9967.TXT4 / 29/1996
1 1
137.82 134.32
04/26/1996 05/24/1996
shex Loex
1 1
132.77 131.04
$ 6,112.50 ($ 4,300.00)
$ 84,437.50 $ 80,137.50
RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
SHenJY-9967.TXT5 / 28/1996
1
130,25
07/25/1996
shex
1
130.22
($ 162.50)
$ 79,975.00
LOenJY-9967.TXT7 / 30/1996
1
130,15
08/14/1996
Loex
1
129.95
($ 450.00)
$ 79,525.00
SHenJY-9967.TXT8 / 19/1996
1
129,82
13/11/1996
shex
1
125,94
$ 4,650.00
$ 84,175.00
LOenJY-9967.TXT11 / 14/1996
1
125.79
06/12/1996
Loex
1
124.42
($ 1,912.50)
$ 82,262.50
SHenJY-9967.TXT12 / 9/1996
1
123.91
3.5.1997
shex
1
116.93
$ 8,525.00
$ 90,787.50
LOenJY-9967.TXT3 / 10/1997
1
116,80
03/11/1997
Loex
1
116.58
($ 475.00)
$ 90,312.50
SHenJY-9967.TXT3 / 12/1997
1
116.13
05/14/1997
shex
1
118.79
($ 3,525.00)
$ 86,787.50
LOenJY-9967.TXT5 / 15/1997
1
120.30
07/23/1997
Loex
1
119,35
($ 1,387.50)
$ 85,400.00 (Continúa)
co
TABLA 4.3 (Continuado )
66
Operaciones para la Sesión XT99aWK WF JY JY-9967.TXT 01/03/1990 hasta 12/31/1999. Sistema es XT99AWK (10, 10) Comp rar/ Vende r VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER VEND ER VEND ER
Entrad a Nombr e Mercado Shen
Entrada Fecha
Entrada Salida tama ño Precio Fecha
JY-9967.TXT
07/24/1997
1
119.07
Loen
JY-9967.TXT
08/21/1997
1
Shen
JY-9967.TXT
08/25/1997
Loen
JY-9967.TXT
Shen
Salida
Comercio
Corriendo
Nombre
Salida tama ño Precio
P/L
P/L
08/15/1997
shex
1
117.74
$ 1,462.50
$ 86,862.50
117.83
08/22/1997
Loex
1
117.49
($ 625.00)
$ 86,237.50
1
116,80
01/21/1998
shex
1
109.10
$ 9,425.00
$ 95,662.50
01/23/1998
1
109.96
02/25/1998
Loex
1
108.12
($ 2,500.00)
$ 93,162.50
JY-9967.TXT
3.4.1998
1
109.35
04/17/1998
shex
1
106.03
$ 3,950.00
$ 97,112.50
Loen
JY-9967.TXT
04/22/1998
1
106.27
5/6/1998
Loex
1
104.99
($ 1,800.00)
$ 95,312.50
Shen
JY-9967.TXT
05/12/1998
1
104.48
06/30/1998
shex
1
100.91
$ 4,262.50
$ 99,575.00
Shen
JY-9967.TXT
2.7.1998
1
100.08
08/27/1998
shex
1
98.51
$ 1,762.50
$ 101,337.50
Loen
JY-9967.TXT
08/31/1998
1
99.03
11/17/1998
Loex
1
110.02
$ 13,537.50
$ 114,875.00
Shen
JY-9967.TXT
20/11/1998
1
110.36
11/24/1998
shex
1
110.48
($ 350.00)
$ 114,525.00
Loen
JY-9967.TXT
08/12/1998
1
111,11
01/27/1999
Loex
1
114,06
$ 3,487.50
$ 118,012.50
Shen
JY-9967.TXT
01/28/1999
1
112.77
02/12/1999
shex
1
114.14
($ 1,912.50)
$ 116,100.00
Shen
JY-9967.TXT
2/23/1999
1
108.52
03/24/1999
shex
1
111.09
($ 3,412.50)
$ 112,687.50
Shen
JY-9967.TXT
03/30/1999
1
109.00
04/26/1999
shex
1
109.80
($ 1,200.00)
$ 111,487.50
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
Loen
JY-9967.TXT
04/28/1999
1
109.72
05/11/1999
Loex
1
108.19
($ 2,112.50)
$ 109,375.00
Shen
JY-9967.TXT
05/12/1999
1
108.02
6.7.1999
shex
1
107.99
($ 162.50)
$ 109,212.50
Loen
JY-9967.TXT
6.8.1999
1
107.66
1.7.1999
Loex
1
107.35
($ 587.50)
$ 108,625.00
Shen
JY-9967.TXT
2.7.1999
1
107.58
07/29/1999
shex
1
111.43
($ 5,012.50)
$ 103,612.50
Loen
JY-9967.TXT
07/30/1999
1
111.72
13/10/1999
Loex
1
116,51
$ 5,787.50
$ 109,400.00
Shen
JY-9967.TXT
14/10/1999
1
117.27
11/2/1999
shex
1
119.70
($ 3,237.50)
$ 106,162.50
Loen
JY-9967.TXT
04/11/1999
1
118.98
11/16/1999
Loex
1
117.70
($ 1,800.00)
$ 104,362.50
Shen
JY-9967.TXT
11/17/1999
1
118.11
11/30/1999
1
121.37
($ 4,275.00)
$ 100,087.50
Loen
JY-9967.TXT
07/12/1999
1
120.85
12/31/1999
shex Sigue abierto
120,37
($ 800.00)
$ 99,287.50
La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
67
FIGURA 4.4 SPY diarias Bar Comercios
También es una característica atractiva para examinar rendimiento comercial sobre una base intervalo por intervalo, tal como anual, trimestral, incluso mensual con estrategias muy activos. Es una buena indicación de la robustez si el comercio perfor-Mance de una estrategia con el tiempo se extiende de manera relativamente uniforme en toda la simulación histórica. Esto se discute en más detalle en el capítulo 12: La evaluación de las prestaciones. Esencial para cualquier herramienta de desarrollo de la estrategia, por supuesto, es su capacidad para producir señales de operación en tiempo real. Todas estas herramientas valiosas tienen esta Abil-dad. A medida que la escala de aumentos comerciales, sin embargo, la calidad de esta función puede o no puede ser un problema. Además, en esta era de la entrada de pedidos electrónicos, la capacidad de tener sus señales de ruta herramienta de desarrollo de estrategias para ordenar en-probar el software se vuelve importante. Esto varía drásticamente, por supuesto, de aplicación a aplicación. Una característica que siempre he encontrado valioso es la capacidad de revisar las paradas y las señales sobre una base histórica bar-por-bar. Muchos proveedores de software ofrecen informes adicionales más allá de estas formas básicas y esenciales de la presentación de informes. Son rápidos, por supuesto, para promocionar el valor de estos diferentes informes.
Corresponde al estratega para determinar si tienen el mérito por encima y más allá de los elementos esenciales.
68
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
MEJORAMIENTO La siguiente categoría de importancia en una herramienta de desarrollo de la estrategia es su Abil-dad para realizar la optimización. En esencia, la mayoría de las herramientas que proporcionan de control a posteriori también hará alguna disposición para la optimización de los valores de los indicadores y fórmulas que componen la mayoría de las estrategias de negociación. Son todos no son iguales, sin embargo. Algunas de estas diferencias puede y va a hacer una gran diferencia en la vida del estratega.
La función objetivo Vamos a explorar el papel crucial de la función objetivo en el Capítulo 9: Buscar y Juicio. La función objetivo (también conocida como función Optimiza-ción y la función de fitness) es preeminente en importancia cuando se realiza una optimización y aún más importante cuando se realiza un análisis Walk-Forward. La sofisticación de las funciones de búsqueda y clasificación, por lo tanto, son de gran importancia en la selección de una herramienta de desarrollo de estrategias. Esto, por desgracia, es un aspecto muy descuidado de la mayoría de estas herramientas. El rango-ción y funciones de clasificación son bastante típico y no tan útiles. El estratega más sofisticado y experimentado tiene, sin duda, diversas formas-de desarrollado para evitar este problema. La mejor solución sería una aplicación que permite al estratega para implementar una función de obje-tivo personalizada a sus necesidades particulares.
VELOCIDAD Este es otro aspecto a menudo descuidado de la herramienta de comercio estrategia de desarrollo. La conclusión es que para el aficionado estratega profesional y serio trad-ción, la velocidad de procesamiento es crítica. Como he detallado en el prefacio, la mayoría de las herramientas de desarrollo de estrategia de negociación son lamentablemente inadecuados en esta área y, definitivamente, no han seguido el ritmo de los extraordinarios avances en la tecnología informática. ¿Por qué es importante la velocidad? Esto debería ser obvio. Para muchos de los que son nuevos en esta área, sin embargo, no lo es. La velocidad es
importante para el estratega profesional porque de las carteras más grandes y más complejas que normalmente incluirán estrategias múltiples, múltiples marcos de tiempo, y una gran cesta de los mercados. Optimización de un relativamente simple estrategia, de dos parámetros en los cinco años de datos diarios sobre un pequeño rango de exploración para un mercado no es todo lo que la velocidad crítica.
La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
69
Considere, sin embargo, la optimización de una estrategia múltiple, marco de tiempo múltiple, y la plataforma de negociación en el mercado múltiples empleando modelos complicados y múltiples parámetros, rangos de lectura intensiva, y luego la velocidad se-viene absolutamente crítico. Consideramos haciendo esto con Walk-Forward Análisis y realmente empezamos a ver cómo se convierte en velocidad crítica. Gran velocidad es una ventana abierta a muchas posibilidades. La velocidad lenta cierra puertas comerciales al hacer estas posibilidades prohibitivamente caro de la re-fuentes y tiempo. Por desgracia para los que se limita a las herramientas de desarrollo Stratgia de negociación comercial, la mayoría de ellos no son particularmente rápida.
AUTOMATIZACIÓN La capacidad de diseñar un proceso de investigación y luego configurar la aplicación para hacer esto de forma automática es esencial para el desarrollo de estrategia comercial a gran escala. Por ejemplo, deseamos optimizar 3 estrategias comerciales diferentes para los 20 mercados di-ferentes. También desea que el programa de guardar los informes correspondientes a un directorio de archivos y nombres de nuestra elección. Esto es imposible de hacer, por desgracia, para los programas más comercialmente vano-poder. Para el estratega limita a la utilización de estas aplicaciones comerciales, se convierte en un proceso tedioso y laborioso para realizar el proceso de investigación descrito anteriormente. Considerando que existen herramientas que permiten la automatización de algunos procesos de Win-dows y aplicaciones, la experiencia ha demostrado una y otra vez que estos métodos de automatización de Applica-ciones de desarrollo de estrategias son muy limitados y con frecuencia han demostrado ser un proceso insatisfactorio y poco fiable. Además de eliminar el tedio, lo que resulta en una mayor eficiencia allocación del tiempo del estratega de que la automatización de los rendimientos del proceso de optimización, sino que también tiene el impacto decidida de compensar en cierta medida la lenta-dad de procesamiento con la que la mayoría de estas aplicaciones están plagados. Con la automatización, la investigación puede ser planificado para ejecutarse en grandes lotes en momentos en que menos se utilizan computadoras, tales como noches y fines de semana. El estratega también se libera de su investigación de enfermería y puede dedicar su tiempo a actividades más productivas pro.
ANALISIS-WALK FORWARD Por supuesto, cualquier plataforma de desarrollo que puede hacer la optimización se puede hacer para hacer una prueba fuera de la muestra, y esto se puede extender a un completo Walk-Forward
70
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Análisis. Dado el número de ventanas a pie hacia adelante uno necesita aplicar para llevar a cabo un análisis completo Walk-Forward, sin embargo, si el proyecto de investigación se ha descrito anteriormente es tedioso cuando se hace sin automatización, que hace una caminata-Forward Análisis en toda regla hace que parezca relativamente sin esfuerzo . Se puede hacer, pero es mucho tiempo. De hecho, dado el nivel en el que los ordenadores funcionan ahora y el degrado de la evolución del software, no hay ninguna razón válida para las herramientas de desarrollo de estrategias de negociación no haber incorporado en Paseo-Forward Análisis. Nuestro nuevo complemento, 1 por supuesto, lleva a cabo Walk-Forward Análisis en la espec-cado en el presente documento. También hay algunos otros TradeStation complementos que pretenden hacer análisis Walk-Forward. De acuerdo con mi opinión de éstos, sin embargo, ninguno de ellos lo hacen de la manera especificada en este libro. Es una de las tesis centrales de este libro que una estrategia que no ha sido validado con las pruebas fuera de la muestra y, a ser posible, un Walk-Forward Análisis en toda regla no debe ser objeto de comercio en tiempo real. Las estrategias exitosas, por supuesto, se han comercializado sin el beneficio de este tipo de pruebas, y estoy seguro de que la gente seguirá para desarrollar algunas estrategias de éxito sin él. Es sólo mi opinión de que es mucho trabajo para hacerlo sin ella. Además, en ausencia de esta validación del potencial comercial en tiempo real, el grado de confianza del estratega es probable que tenga en su propia estrategia será reducido en gran medida.
ANÁLISIS DE PORTAFOLIO El análisis de la actuación de una estrategia de negociación a través de una cartera de mercados es la última y algunos dicen que uno de los más importantes estadios de su desarrollo. La gran mayoría de los operadores profesionales, asesores de comercio de mercancías, y los gestores de fondos de cobertura del comercio una cartera de mercados. Muchos también comerciar con múltiples estrategias (es decir, un grupo de diferentes estrategias negociados en un mercado) a través de su cartera de mercados. Algunos también cotizan en marcos de tiempo multi-ple con múltiples estrategias y una cesta de diferentes mercados. Los que negocian renta variable están probable que el comercio de una amplia cartera de cientos, si no miles, de diferentes poblaciones. La gran mayoría de los administradores de dinero profesionales también empleará diversas formas de asignación de activos y mecanismos de posición de dimensionamiento, añadiendo otra capa de complejidad necesaria.
A partir de esto, espero que usted es capaz de ver con claridad que la cuestión de, la cartera de múltiples capas eval-uating un complejo es absolutamente esencial. Todos los comerciantes profe-sionales tienen algunos medios para llevar a cabo esta investigación esencial. El estratega lo ideal sería una capacidad de pruebas de dicha cartera de múltiples capas que se construirá en el desarrollo de aplicaciones a su estrategia elegida.
La Plataforma de Desarrollo de Estrategia
71
Esto no es, por desgracia, en el caso de muchos. existe una capacidad tal en algunas de las aplicaciones de muy alta gama, pero no en los más comunes.
EN CONCLUSIÓN En este capítulo no se pretende que sea un exhaustivo estudio de características y subproducto de herramientas de desarrollo de la estrategia de negociación. Más bien, se supone que la mayoría de estos productos que permitan el scripting de indicadores personalizados y estrategias trad-ción y esa característica alguna forma de control a posteriori de todos comparten una gran cantidad de características básicas, necesarias en común. El objetivo de este capítulo es de esas capacidades esenciales que son necesarios para completar el ciclo completo de desarrollo de la estrategia trad-ing. El propósito de este enfoque está destinado a servir como una alerta para el estratega de comercio. Si un operador tiene una idea clara de su destino final antes de que sea-GINS su proceso de desarrollo, es más probable que tenga un resultado más productivo y exitoso. En este capítulo se arroja luz sobre cada uno de los diversos hitos de desarrollo que se deben alcanzar para transformar una idea en una estrategia de negociación múltiple rentable, marco de tiempo múltiple, cartera de múltiples mercado con la asignación de activos sofisticados y tamaño de la posición Mecha-nismos. Esta información también debe demostrar estrategas ayudando votos de todos Lev-els para evitar algunos de los golpes posibles a lo largo de la trayectoria de este proceso de desarrollo. Lo mejor es conocer las capacidades de su herramienta en el inicio de un proyecto. Conocer su plataforma antes de iniciar el proceso de desarrollo. Sabe cómo va a ayudarle. También sabe cómo va a obstaculizar usted. Si se usa debidamente, este capítulo le ayudará en el diseño de los protocolos de desarrollo de estrategias que se necesitan para desarrollar con éxito su estrategia de negociación de principio a fin.
CAPÍTULO 5
Los elementos de la Diseño de estrategia
definición formal de la estrategia términos de comercio y sistemática tradEn g se presentó en el capítulo 2. En resumen, el concepto central de una estrategia de UN negociación es la aplicación sistemática de las normas comerciales formalizados. La más importante de las ventajas clave de una estrategia de negociación son su objetividad
tividad, la consistencia y exhaustividad. En este capítulo presento los elementos básicos que componen una estrategia de negociación. Una estrategia de negociación puede ir desde la simple a la extremadamente compleja. Vienen en todas las formas. Algunos ejemplos de los clásicos comerciales sys-sistemas son: cruces del promedio móvil, los brotes de volatilidad de los precios, brotes de canal, los patrones de una sola barra, patrones múltiples de barras, patrones de los gráficos, los patrones se-dlestick, basadas en Swing, y los sistemas basados en indicadores. En este capítulo se puede presentar sólo los elementos básicos del diseño de la estrategia. Esto se debe principalmente a la potencial complejidad y la enorme variación que es posible entre las estrategias de negociación. El tratamiento completo del diseño de estrategias de negociación es demasiado grande para un capítulo. El enfoque de este capítulo a continuación, será en dos zonas. La primera es la de dar forma concreta, junto con algunos ejemplos básicos, a la idea de una estrategia de negociación. El segundo es el de proporcionar un marco básico de comprensión de los diferentes componentes de la estrategia y cuál es su impacto sobre el proceso general de desarrollo de la estrategia. Una estrategia de negociación sencilla con una variable optimizable será fácil de construir, probar, optimizar y evaluar. Por el contrario, una estrategia extremadamente complejo será mucho más difícil y requiere mucho tiempo para construir, verificar y optimizar. Además, la complejidad de la estrategia de
negociación hace que sea más difí-culto para evaluar los resultados y verificar su autenticidad. Complejidad, si no se 73
74
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
se maneja bien, puede ser muy engañoso. Puede ser el último refugio de sobreajuste.
Los tres componentes PRINCIPALES UNA ESTRATEGIA Todas las estrategias de comercio tienen tres componentes principales: 1. La entrada y salida 2. Gestión de riesgos 3. la posición de calibrado
Todos ellos se definen formalmente y se ilustran con ejemplos en las secciones que siguen. Esta sección proporciona una visión general.
Entrada y Salida Entradas y salidas son el motor o en el controlador de la negociación de una estrategia. Ellos pueden ser muy simples o muy complejos. Ellos pueden ser filtrados por uno o muchos elementos diferentes. Una entrada puede estar en un nivel específico de precios o en el mercado o en la apertura o cierre. Una estrategia de negociación puede emplear más de una entrada o salida. Se puede utilizar un método de entrar en un comercio y un método completamente no relacionado con salir. La variedad de entradas y salidas es realmente sin límites.
Gestión de riesgos Todas las estrategias comerciales tienen diferentes formas de riesgo. Uno debe aceptar que todas las estrategias de compraventa se van a tener pérdida de los oficios. Pueden ocurrir de una en una o en serie. Las mejores estrategias de negociación son aquellos que tienen un método abierto de gestión de estos riesgos. La gestión de riesgo no significa su eliminación, aunque, por supuesto, que sería la forma definitiva e ideal de la gestión de riesgos. Más bien, significa que el riesgo de mantenimiento dentro de medir, antic-ipated, y los límites asequibles. Adecuada gestión del riesgo de los límites de riesgo. También es una buena parte de la gestión de riesgos a reconocer que si el riesgo se está volviendo incontrolable -como en exceso o más allá de los límites, entonces conocidos de la estrategia de negociación con la estrategia o bien debe ser terminado o re-dujo a niveles más tolerables.
El propósito cardinal de la gestión del riesgo es limitar las pérdidas de capital de inversión de manera que siempre es posible seguir operando después de períodos prolongados de pérdida o reducción.
Los elementos de la Estrategia de Diseño
75
Consideremos el punto de vista algo ideales alter ego de gestión de riesgos que nos servirá como una inspiración y una luz de guía. Este punto de vista de la gestión del riesgo es perder la menor cantidad de dinero necesaria para permitir que la estrategia de negociación para lograr el máximo beneficio comercial.
tamaño de la posición Una estrategia de negociación puede operar ya sea un número fijo de contratos o acciones en cada posición o se puede variar el número de contratos o acciones de cada operación de acuerdo con alguna regla (s) o principio (s). Este es un principio subestimado y mal entendido de diseño de la estrategia de negociación. Y esto es así por una buena razón. Es fácil de llegar a un algoritmo de dimensionamiento. Es, sin embargo, una cosa difícil de hacer bien. La dificultad del tamaño de la posición efectiva se complica aún más (nunca mejor dicho) por el hecho de que se convierte en una necesidad con una estrategia comercial rentable. Si no se emplea una estrategia de dimensionamiento posición del sonido (o algoritmo), la tasa efectiva a la que se suma la equidad negociación seguirá siendo inferior al óptimo. Es un punto de interés digno de mención que muchos estrategas profesionales trad-ción creen que el principio de tamaño es más importante que la propia estrategia de negociación. ¿Qué significa esto en última instancia para el diseño de una estrategia de negociación? Esto sugiere que tal vez sea más productivo para encontrar el principio de tamaño más eficaz de lo que es pasar una gran cantidad de tiempo tratando de mejorar las entradas y salidas de la estrategia.
Información general sobre un TÍPICA estrategia comercial Hay dos requisitos mínimos para una estrategia de negociación: una regla para entrar en el mercado y una regla para salir del mercado. Una estrategia consiste típicamente en las condiciones de compra y venta que reflejan, o que son lo contrario de, entre sí. Por ejemplo, una señal de compra se produce cuando el precio se eleva a través de un máximo de tres días y una señal de venta se produce cuando el precio rompe a través de un mínimo de tres días. Este es un ejemplo de lo que se llama una estrategia de negociación sym-métrica. Una estrategia puede consistir también en condiciones completamente diferentes de entrada de compra y venta. Por ejemplo, una señal de compra se produce cuando un niño de cinco días de alta se rompe y una señal de venta se produce cuando una media móvil de cinco días cae por debajo de un promedio
móvil de 20 días. Este es un ejemplo de una estrategia de negociación asimétrica. Una estrategia de negociación puede incluir la gestión de riesgos en la forma de una orden de stop-loss. La gestión de riesgos es una manera de limitar la cantidad de capital en riesgo durante la vida de un comercio. Un enfoque típico es la gestión de riesgos para establecer
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
una orden de stop-loss que es el máximo, pero sujeta a deslizamiento, pérdida que deben tomarse en un comercio. Por ejemplo, supongamos que una posición larga se inicia a un precio de 1,495.00 en los futuros de S & P. La estrategia requiere un riesgo máximo de $ 1,000 o 4,00 puntos. Por lo tanto, después de haber introducido la posición, también se introduce un stop de protección de la venta. Si nuestro riesgo es de $ 1,000, o 4,00 puntos, entonces nuestro stop de venta será 1,491.00 (1,495.00 - 4,00). Una estrategia de negociación también puede incluir la gestión de beneficios. Este es un método para proteger las ganancias de capital abierto que debe desarrollarse durante la vida de una operación ganadora (y en algún momento perder). Un enfoque típico gestión de beneficios para una posición larga es fijar un límite de pérdidas en una cantidad fija por debajo de una alta equidad, es decir, el precio más alto alcanzado en el comercio. Asumir una estrategia que exige un límite de pérdidas de $ 2.000, o 8.00 puntos de S & P. Este valor será punto de arrastrarse debajo de los precios cada vez más elevados durante nuestra posición larga. Supongamos que la posición larga se introduce a un precio de 1,390.00 y un alto punto de 1,410.00 equidad se alcanza en el cuarto día de la posi-ción. Un stop de venta se introduce en 1,402.00 (1,410.00 8,00 puntos). Esto bloquea en una ganancia de $ 3.000, sujetos a deslizamiento (1,402.00 - 1,390.00). Otro tipo de gestión de beneficios es el orden objetivo. Esta es una forma más activa o agresiva de capturar los beneficios de explotación. Un enfoque típico para el orden objetivo es colocar una orden de precio a un precio por encima o por debajo del precio de posición. Asumir una estrategia que emplea un $ 2,000, o 8,00 puntos, meta de ganancias. Una posición larga S & P se toma en 1.375,00. Una orden de precio, entonces se introduce a vender a 1,383.00 (1,375.00+8,00 puntos). Si el mercado reúne a este precio, nuestro orden de venta capturará una ganancia de $ 2.000.
Un COMERCIO ES IGUAL A UNA ENTRADA y una salida Vamos a empezar por el nivel muy básico y construir a partir de esa base. Quienes están familiarizados con las estrategias comerciales y comerciales deben sentirse libres para omitir cualquier cosa con la que ya están familiarizados. Hemos definido formalmente el comercio plazo en el capítulo 2. Un comercio se compone de al menos una compra y una de venta. Un comercio se inicia mediante la introducción, es decir, tomar una posición en el mercado, ya sea por ir en largo (compra) o ir en corto (vender) y termina con una igual y opuesta compensar o liquidar el comercio que cierra el comercio a cabo. Por ejemplo, una operación larga se inicia cuando el comerciante compra diez
contratos de S & P, el índice de futuros y termina cuando vende diez contratos de la misma futuro. Una operación corta toma el camino opuesto. Una estrategia de negociación con una expectativa positiva entra en el mercado de una condición (s) que ha demostrado que es capaz de identificar una oportunidad de obtener un beneficio comercial. Tal estrategia de negociación va a salir del mercado cuando no hay nada que ganar en el comercio actual.
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En línea con esta formulación, la entrada perfecta es aquella que se produce siempre al mejor precio (el más alto y más bajo de compra venta) y produce un beneficio. La salida perfecta extrae el último dólar de ganancia de un comercio. Por supuesto, cualquier comerciante sabe que este es un perfecto ideal e imposible de alcanzar en la práctica. Es valioso, sin embargo, para mantener este concepto en mente, como principio rector en el diseño de una estrategia de negociación. Vamos ahora a entrar en algunos detalles, definiciones y ejemplos. Definición: Una regla de entrada inicia una nueva posición larga o corta. Una entrada puede ocurrir sólo cuando el sistema no tiene una posición actual, o es plano. Algunos ejemplos de compra, o, reglas de entrada largos (vender, o corto, las normas de entrada son lo contrario) son: A 5 días de movimiento promedio de cruces de abajo hacia arriba un promedio móvil de 20 días El índice de fuerza relativa cierra por debajo de una lectura de 20 El cierre diario se incrementa en 1 por ciento y los aumentos de cierre semanal en un 1 por ciento, el cierre de hoy es mayor que el de ayer estrecha más el 50 por ciento del rango diario el cierre de hoy es más alto que los tres anteriores se cierra Definición: Una regla de salida se cierra una posición larga o corta la corriente. Una salida puede ocurrir sólo cuando una estrategia tiene un largo o corto po-sición abierta. Una estrategia de negociación simétrica sale de sus operaciones en una señal de entrada opuesto. Un ejemplo de una salida de una estrategia de negociación media móvil simétrica que utiliza entradas opuesto es: Cerrar, o salir de, una posición larga cuando el 5-día de la mudanza cruces promedio desde arriba hacia abajo de la media móvil de 20 días. Una estrategia de negociación puede ser invertir o no reversible. Definición: Una regla reversión cierra una posición e inicia una nueva posición y opuesta. Por supuesto, una inversión puede ocurrir sólo cuando hay una posición. Un rever-sal es una salida de la posición actual y la entrada en una posición nueva y opuesta. La posición actual se sale y entra en una nueva y opuesta posi-ción. Un ejemplo de una regla de inversión es para cerrar la posición actual ya largo plazo ir corto cuando el 5-día de la mudanza cruces promedio de arriba hacia debajo de la media móvil de 20 días. Una estrategia comercial que se invierte la posición en cada nueva entrada, por supuesto, siempre tienen una posición en el mercado. Por supuesto, una estrategia de negociación puede tener reglas que hacen que sea retroceso sólo bajo condiciones específicas. En otras condiciones, se utilizará la nueva señal para salir de la posición.
Una estrategia de negociación también puede ser sin inversión. En otras palabras, se utiliza una entrada opuesta, o alguna otra regla, para salir de la posición. Dicha estrategia
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luego esperar a que alguna otra señal regla para iniciar una nueva posición. Una regla nonrevers-ción es simplemente una entrada o alguna otra norma que se utiliza como una regla de salida como se ha definido anteriormente.
Filtros de entrada las señales de entrada y salida pueden emplear filtros. En el sentido más general, es un filtro de información adicional con el propósito de mejorar la calidad de una entrada o salida. El único propósito de un filtro de comercio es como una confirmación adicional o validación de la entrada. Definición: Una regla de filtro de entrada añade información adicional para producir una entrada de estrategia de negociación más precisos y fiables o salida. En otras palabras, los filtros de entrada o salida se suman otros indicadores, análisis, datos de mercado, o las reglas comerciales a las normas de entrada primarios. Un filtro es realmente parte de una regla de entrada o salida más complejo. Un filtro puede ser muy simple, y este filtro único, simple puede ser aplicado en conjunto con la regla de entrada. Por ejemplo, si el cierre de hoy es más alto que el cierre de ayer, luego tomar la señal de entrada de compra actual. Un filtro único, complejo puede ser utilizado. Por ejemplo, si la actual estrecha, alta y baja son todos más altos que el de ayer, luego tomar la señal de entrada de compra actual. filtros simples múltiples y múltiples filtros complejos pueden ser utilizados. El propósito principal del filtro de entrada es aumentar la precisión global, reliabil-dad, y la calidad de las entradas de compra y venta de la estrategia de negociación. Para fines de ilustración, consideremos el siguiente breve lista de ejemplos de filtros. Estos son ejemplos de filtros en las señales de compra (filtros señal de venta son lo contrario). La estrategia de negociación aceptará una entrada de compra según lo confirmado por su respectivo filtro si: 1. El índice de fuerza relativa es inferior al 30 2. El índice de fuerza relativa fue inferior a 30 en la barra anterior y ahora está
por encima de 30 y elevándose cada vez más 3. alta de hoy es más alta que la de ayer 4. La última señal de compra era rentable 5. El cierre de hoy es más alto que hace las cerrará 20 días, más 10,00 puntos 6. El cierre de ayer se encuentra en el tercio superior del rango diario de ayer
Realmente no hay límite en cuanto al nivel de complejidad que puede ser introducido en una estrategia de negociación con el uso de filtros. Es importante tener en cuenta que a medida que el número y la complejidad de los filtros comerciales aumenta, lo que puede la dificultad de codificación y probar una estrategia de negociación. También hay que señalar
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que la probabilidad de overfitting también se eleva con el número de filtros. Para llevar esto a un extremo absurdo, un modelo extremadamente-y-absurdo sobreajuste contaría con un filtro diferente para todos los bares de los datos de simulación. Tal modelo de sobreajuste exhibiría beneficio excepcional en la simulación y el rendimiento unprof-itable en el comercio en tiempo real.
La gestión del riesgo El segundo componente principal de una estrategia de negociación es la gestión del riesgo. Muchos aislar e identificar muchas formas diferentes de riesgo. En cierta medida, estos diferentes categorizaciones de riesgo pueden resultar útiles cuando formas de firma de DE para gestionarlos. El New Oxford American Dictionary define ese aspecto de riesgo de interés para nosotros como "la posibilidad de pérdida financiera." Riesgo Trading está multado-DE, como "la posibilidad de pérdida financiera de la actividad de comercio o la inversión." Esto hace resumir bastante bien. No importa cuántas maneras se opta por ver, definir, y el riesgo de etiqueta, que es fundamental para la comprensión del riesgo comercial para saber que es resultado de la exposición a la pérdida de todos los puestos de comercio abierto. En términos más sencillos, si usted tiene una posición en un mercado, que están en riesgo de perder dinero. Por supuesto, usted puede hacer dinero en el comercio solamente por la toma de posiciones en el mercado. Se podría decir que este es el dilema central de la negociación. Para beneficiarse de la negociación, hay que incurrir en el riesgo. Como se suele decir, "Quien no arriesga, no gana". Sin embargo, y esta es la línea de fondo, sin el éxito hombre-gestión del riesgo, llegará un día en que ya no será capaz de operar debido a las pérdidas comerciales cataclísmicos que han venido de nuestro riesgo no administrado. La esencia de la buena gestión del riesgo es arriesgarse a tan poco capital de inversión como sea necesario con el fin de maximizar el beneficio. Esto es fácil de decir. Al hacer esto así, sin embargo, es uno de los aspectos más difíciles de diseño de la estrategia de negociación. El riesgo puede ser dividido en tres grandes categorías: riesgo comercial, riesgo Strat-gia, y riesgo de la cartera. La definición de riesgo comercial es: "La posibilidad de pérdida financiera desde una posición en el mercado individual." La definición de riesgo es la estrategia: "La posibilidad de pérdida financiera de la utilización de una estrategia de negociación."
La definición de riesgo de la cartera es: "La posibilidad de pérdida financiera a nivel de cartera (potencialmente multiestrategia, marco de tiempo múltiple y mul-timarket) de la suma total de todas las transacciones en el mismo." Examinemos cada una de estas formas de riesgo con mayor detalle.
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Riesgo comercio Definición: Una regla de riesgo comercial busca limitar la cantidad de capital de inversión que se puede perder en cada posición en el mercado individual. La definición dice "busca limitar" riesgo porque hay circum-posturas que pueden causar pérdidas superen el importe fijado inicialmente. Estos son explorados en esta sección. La principal forma en que se gestiona el riesgo a nivel comercial es a través de la colocación de una parada -que stop-loss para-el riesgo automáticamente liquidar la posición comercial en caso de superarse. Para que este método sea efectivo, el orden debe paralizar cuando se inicia la posición. Riesgo en la entrada y más allá de la posición se puede limitar al valor aproximado de una cantidad específica de dólares mediante el uso de un conjunto de tope de riesgos a un nivel de precio igual al riesgo deseada. Definición: Un riesgo stop limita la cantidad de capital puesto en riesgo al inicio del comercio ya través de la vida de la posición. Es una orden de suspensión que se introduce al inicio, y se mantiene a través de la vida de la posición. Si el precio del riesgo stop se toca o se supera, la posición es liquidada uncondi-cional. El cálculo del tamaño de la capital a riesgo se puede hacer en un myr-IAD de maneras. Se presentan tres ejemplos representativos. Pero en primer lugar, es esencial para entender cómo y por qué estas cantidades se pueden superar los riesgos. En general, las paradas de riesgo realizan su función prevista y mantener las pérdidas trad-ing cerca de su nivel esperado. Las condiciones del mercado pueden y OC-cur, sin embargo, que causará pérdidas comerciales reales de dichas órdenes de parada para exceder el nivel deseado de riesgo. Por ejemplo, el riesgo puede ser superado por los mercados rápidos y los consiguientes ejecuciones orden pobres. Lo que es fundamental tener en cuenta es que las ejecuciones de orden en los niveles de precios peores que el precio de la parada del riesgo son un hecho de la vida comercial. Esta es la razón principal de que una medida exacta de deslizamiento debe tenerse en cuenta en el costo del comercio en el proceso de simulación histórica. Esto se trata en detalle en el Capítulo 6: La Simulación Histórica. La definición de deslizamiento es "El gasto de movimiento percibidas por las ejecuciones de mala calidad." Es la diferencia entre el precio de la orden y la ejecución real o precio de llenar. La otra razón principal de que los niveles de riesgo establecido por el riesgo stop son ex ceeded es el riesgo durante la noche. Definición: riesgo noche a la mañana es la cantidad de capital que se puede perder por los cambios adversos en los precios entre el cierre de hoy y de mañana abierta.
Considerando que las brechas entre cerca y el siguiente abierta no son infinito, que en ocasiones pueden ser muy grandes. Vamos a examinar el impacto que estos a veces grandes lagunas adversos-cerrado a abierto pueden tener en una parada de riesgo.
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Tengamos en cuenta que un alto riesgo utilizado para limitar el riesgo de posición debe ser colocado como un buen orden hasta Cancelado (GTC). Para limitar el riesgo, un riesgo stop debe mantenerse en su lugar desde el principio (entrada) hasta el final (salida) de una posición. Sin embargo, esto no limita el riesgo comercial a la fijada por el precio tope. Esto se debe a que el cambio durante la noche-cerrado a abierto puede y va a ser mayor que la establecida por el riesgo stop. Por ejemplo, si el precio de apertura del mercado supera el riesgo stop 2.00 puntos por 10,00 puntos, esta orden se convierte en una orden de mercado en el mercado abierto y se llenará en el rango de apertura e incurrirá en una pérdida de 8,00 puntos mayor que la fijada por nuestra parada riesgo . riesgo durante la noche es una forma potencialmente más peligroso de riesgo comercial. La única forma segura de eliminar por completo este riesgo es para cerrar la noche posición ev-ery. Eso, sin embargo, no siempre es una característica deseable en un comercio de Strat-gia. La comprensión de los riesgos durante la noche, sin embargo, proporciona el estratega de la oportunidad de gestionar de manera más específica para esta forma particular de riesgo. Consideremos ahora tres ejemplos de formas de definir la cantidad que se corría el riesgo durante un oficio y es administrado por el riesgo stop. La forma más común de establecer un riesgo stop es el uso de una cantidad de dinero que el estratega de comercio está dispuesto a correr el riesgo de cada comercio. Definición: Un riesgo stop dólar es una salida sin condiciones, en una pérdida, en un punto igual a una cantidad de dinero por encima o por debajo del precio de entrada. Por ejemplo, supongamos que un conjunto riesgo stop en $ 1,000 ($ 1,000 son suponer igual a 4,00 puntos) y se introduce una posición larga en 350. El riesgo stop de venta para salir de esta posición larga es entonces 346 (350,004,00=346.00). El stop de venta se coloca en el momento en que se adopte una posición larga, basado en la regla de la estrategia de entrada. Si el precio sube, posteriormente, contra la nueva posición y supera (caídas o por debajo) de este riesgo stop, el sistema de comercio sale de la posición con una pérdida de $ 1,000 más comisiones y cualquier desviación que pueda ocurrir. Un riesgo stop compra para una posición corta se calcula opuesta a la de una posición larga. Hay miles de formas para llegar a esta cantidad en dólares. La peor manera de fijar esta cantidad es en base a un valor que se obtenga simplemente por el capricho del estratega. El aspecto positivo de este tipo de riesgo stop es que es probable que sea emocionalmente cómodo para el operador. La razón por la que esto puede ser una mala idea es que este método de ajuste de riesgo es más probable que no tienen absolutamente nada que ver con ese nivel de riesgo, que en realidad va a minimizar el riesgo y aumentar al máximo los beneficios.
La mejor manera de fijar esta cantidad riesgo es que se base en una manera que sea congruente y en armonía con el ritmo y el funcionamiento de la estrategia de negociación. Consideremos otra forma bastante típica y generalmente mejor para de-fina riesgo comercial. Definición: Un riesgo de volatilidad se establece la detención del riesgo comercial mediante alguna medida de la volatilidad del mercado.
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Hay muchas maneras de calcular la volatilidad, por supuesto. Consideremos un ejemplo relativamente simple. La razón principal de una medida basada en la volatilidad del riesgo es superior a un valor fijo en dólares es que se ajustará como se expande y contratos de volatilidad. Vamos a usar el rango diario (menos alta baja) como unidad básica de la volatil-dad. Supongamos, además, que vamos a utilizar una media de tres días de rangos diarios como medida de riesgo. Por último, vamos a suponer que esta volatilidad media de tres días en el primer día de la entrada es de 5,55 puntos. A continuación, una parada de venta riesgo para nuestra posición larga de 350 set en 5,55 puntos será 344.45 (350.00 - 5,55=344,45). Comprar riesgo paradas para las posiciones cortas se calculan de la manera OPPO in situ. Nuestro último ejemplo de cálculo del riesgo se basa en un porcentaje del capital comercial. Se incluye como una ilustración de un método muy citado de riesgo Calcula-ción. El famoso comerciante y analista técnica pionera de WD Gann hizo famosa su Regla de los Diez en la que dijo: "Nunca se arriesgue a más del diez por ciento de su capital comercial en el mismo oficio." En realidad, hoy en día, la mayoría de los comerciantes estarían más inclinados a decir: "Nunca se arriesgue a más de uno por ciento. . ."También vale la pena señalar que esta regla sólo será eficaz en combinación con un método de apresto que se basa de alguna manera en la cuenta de patrimonio. Si el tamaño es fijo, de lo contrario, la e-fect de esta fórmula será el aumento de riesgo por el comercio como tamaño de la cuenta en los pliegues. Supongamos un tamaño de cuenta de $ 100.000. Supongamos también un tamaño po-sición de dos contratos por el comercio y que el 1 por ciento de la equidad se corría el riesgo por el comercio. A continuación, un riesgo para la venta detener nuestras largas posi-ciones de dos contratos a 350 fijado en el 1 por ciento del capital será a las 2.00 puntos ($ 100.000× .01 = $ 1,000 / 2 contratos = $ 500 por contrato = 2,00 puntos por contrato) o 348.00 (350.00 - 2.00 =348.00). Comprar corre el riesgo de paradas para las posiciones cortas se calculan de la manera opuesta.
Riesgo estrategia Definición: Estrategia de riesgo es la cantidad de capital puesto en riesgo durante el uso de una estrategia de negociación particular con el fin de ser capaz de darse cuenta de su potencial de retorno. Otra forma de expresar esto es que hay un riesgo inherente en el uso de una estrategia de negociación específico. La mejor de las estrategias de negociación puede fallar. En otras palabras, cualquier estrategia de negociación puede dejar de producir beneficios y, en cambio, producen pérdidas comerciales que excedan los niveles establecidos por el estratega antes del inicio de la
negociación con la estrategia. Esto será examinado con más detalle en el capítulo 14: Operando con la Estrategia. Hay varias maneras de estimar la cantidad de capital de riesgo nece-sario para el comercio una estrategia comercial específica. Es útil para ver la estrategia de riesgo como algo análogo a una parada de riesgos en la estrategia de negociación, o bien, una estrategia
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riesgo stop. La extensión de esta analogía, es posible definirlo en base a dólares o como un porcentaje de la equidad. Hay una fórmula eficaz, sin embargo, que se utiliza para calcular el riesgo de una estrategia. Utiliza riesgo definida como reducción máxima combinada con una cantidad adicional que sirve como un colchón de seguridad o como un margen de error. Definición: La aspiración máxima es la mayor caída en el patrimonio meaSured del patrimonio mayor a la mínima equidad éxito. La pérdida máxima es ampliamente considerado como uno de los mejores MEA-Sures del riesgo global de una estrategia de negociación. Como una medida importante como aspiración máxima es, sin embargo, todavía es sólo una aproximación de un exceso de todo estrategia de riesgo. Sabemos por las estadísticas que no es probable que sea un cierto grado de variabilidad en todas las estadísticas de rendimiento calculados por simulación histórica, una aspiración máxima incluido. Teniendo en cuenta esta consideración estadística, y que siempre es mejor en el comercio de errar en el lado de la precaución, entonces lo mejor es hacer una asignación para esta variabilidad estadística y añadir una medida de precaución al aumentar el tamaño de una aspiración máxima de alguna manera. Definición: La parada de la estrategia es definida como estrategia de riesgo máximo draw-down multiplicado por un factor de seguridad. Vamos a usar un multiplicador de factor de seguridad de 1.5 para nuestro ejemplo. Si tenemos una reducción máxima de 40.000, esto hará que nuestra parada del sistema en $ 60.000 ($ 40.000× 1.5). Podemos extender este concepto un poco más para llegar a una formulación de capital de inversión requerido. Definición: Se requiere capital es la cantidad de capital de inversión necesario para dar cabida a una aspiración máxima, requisitos de margen, y un factor de seguridad con el fin de negociar con éxito con una estrategia particular. Consideremos una fórmula para calcular el tamaño de la cuenta necesaria para negociar nuestra estrategia. Asumir de nuevo la disposición del crédito máximo de $ 40.000 y un factor de seguridad de 1,5. Supongamos también que el margen de $ 15.000. El tamaño de la cuenta nece-sario para proporcionar el capital necesario para nuestra estrategia entonces es $ 75,000 ($ 40,000× 1.5 + $ 15.000). Esto sigue siendo un estado bastante arriesgada de las cosas, sin embargo. Considerar que hap-plumas si en el peor de los casos, nuestra estrategia produce un empate abajo $ 50.000. Esto deja a nuestra cuenta de explotación en $ 25.000, que es más un margen pequeño superávit de $ 10.000. ¿Qué pasaría si tuviéramos un pequeño período previo rentable de $ 15.000, teniendo nuestra cuenta de hasta $ 40.000, y luego pulsa otra reducción de $ 40.000? Nos fuera suprimido y no puede seguir trad-ción sin cometer nuevos capitales.
Consideremos a continuación, una fórmula más conservadora, lo que nos permitirá superar esta circunstancia muy difícil. Vamos a calcular el tamaño de nuestra cuenta como tiempo máximo drawdown el factor de seguridad de dos veces más el margen.
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De acuerdo con esta fórmula el tamaño de nuestra cuenta sería $ 135.000 ([($ 40,000 × 1.5) × 2] + $ 15.000). Examinemos cómo nuestra cuenta en mayúsculas de este modo capearía nuestro escenario de reducción de espalda con espalda. Después de los primeros $ 50,000 draw-down, nuestra cuenta es de $ 85.000. Después de la rentable $ 15K plazo, es de $ 100.000. Después de la segunda $ 40.000 disposición del crédito, nuestra cuenta es de $ 60.000. Dados dos de disposición del crédito y una reducción máxima de $ 40,000, existe margen SUF-ficiente para el error. Esto se discute en detalle más completa en el capítulo 14: Operando con la Estrategia.
Riesgo de cartera Definición: el riesgo de la cartera es la cantidad de capital puesto en riesgo durante el uso de una estrategia de negociación en particular o estrategias con múltiples mercados y posiblemente múltiples marcos de tiempo con el fin de ser capaz de darse cuenta de su potencial de retorno. Al igual que con la estrategia de riesgo, hay un riesgo de ruina inherente a la utilización de cualquier estrategia de negociación o estrategias con múltiples mercados de una manera equilibrada port-folio. Como se dijo antes, incluso el mejor de estrategias de negociación puede fallar. Del mismo modo que una estrategia puede fallar, una cartera de mercados de comercio de una estrategia también puede fallar. Ex-tiende más a fondo, incluso la cartera más diversificada imaginable puede fallar. La probabilidad de fallo cartera se convierte en cada vez menos probable que el número de estrategias diversificadas, múltiples marcos de tiempo, y los mercados en-arrugas. La reducción del riesgo es uno de los principales beneficios de la diversificación. Como los comerciantes, sin embargo, nos ocupamos en probabilidades y siempre hay que errar por el lado de la precaución. Debemos tener en cuenta por lo tanto la posibilidad de fallo cartera, así, no importa lo improbable. La fórmula para el cálculo del riesgo de la cartera nuestra parada es análoga a la de nuestra estrategia de riesgo stop. Hay una serie de diferencias, por supuesto, inherente a este proceso a nivel de cartera. El uno grande diferir-cia es el uso de la aspiración máxima de cartera en nuestra fórmula. Definición: La reducción máxima de la cartera es la mayor caída en inversiones de cartera medido desde la capital de cartera de alta a un mínimo de capital de cartera éxito. El cálculo de una parada de riesgo de la cartera es la misma que la de la parada de riesgo estrategia. Debido a que un flujo de capital de cartera comprende un num-ber de los mercados, estadísticas sólidas sugieren que es menos probable que sea tan variable como el de la aspiración máxima de una
estrategia individual de negociación en un mercado. Además, la fiabilidad de la cartera de draw-down aumentará a medida que aumenta el nivel de diversificación. En consecuencia, la reli-capacidad de la reducción de la cartera de una cartera muy diversificada incorpo-grado múltiples, las estrategias no correlacionadas, múltiples marcos de tiempo, y una bas-ket de mercados como no correlacionados como sea posible será mayor que la de una
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De una sola estrategia, la cartera marco de una sola vez de los cinco mercados de tipos de interés diferentes. Una de las principales ventajas, por supuesto, de una medición más precisa y reli-capaces de riesgo de la cartera es que la cartera puede ser más fuertemente apalancada y con un mayor grado de confianza. Hasta este punto, nuestro enfoque en la gestión del riesgo ha sido principalmente defensiva. En otras palabras, nos hemos centrado en aquellos elementos de diseño de la estrategia de negociación que protegen nuestro patrimonio de comercio si el comercio es simplemente errónea. Hay otro aspecto completamente diferente y más agradable de dinero por el hombre gestión, sin embargo, que se produce cuando un comercio ha comenzado a producir un beneficio en su patrimonio abierta. Esta etapa de la administración del dinero mejor podría llamarse gestión de beneficios. Vamos a explorar este aspecto ahora.
LA GESTIÓN DE LAS UTILIDADES Esta zona es como potencialmente complejo como es el de la gestión de riesgos. Mientras que el enfoque parece ser diferente, gestión de beneficios también se trata de la preservación de capital de inversión. La diferencia principal es que se trata de la preservación de la ganancia comercial abierto. Su enfoque principal es capturar la mayor ganancia posible de un comercio evitando al mismo tiempo el costo de salida prematura de un comercio que está montando una tendencia que todavía no está terminado. Hay dos métodos principales para preservar ganancias de capital abierto: el trailing stop y el beneficio, o de destino, el fin.
El Stop dinámico Definición: Un trailing stop es un orden dinámico que se mueve hacia arriba con nuevos máximos (largos) o hacia abajo con nuevos mínimos (corto) en el mercado a fin de preservar alguna proporción predeterminada de la ganancia comercial abierta. El trailing stop se construye de manera que continuamente ad-Vances una parada en la dirección de un movimiento del mercado rentable durante la vida del comercio. Un trailing stop para proteger una posición larga se moverá hacia arriba como el mar-cado avanza. Una breve parada final protege una posición corta en un mercado en retroceso. También es fundamental para el concepto del límite de pérdidas que no se retira. En otras palabras, una vez que un nuevo máximo o mínimo se ha establecido un nuevo y más alto o más bajo límite de pérdidas se ha calculado,
nunca se movió más bajo o más alto si el mercado se mueve en contra del comercio. La parada final ideales preserva tanto abierta como beneficio comercial posi-ble, mientras que al mismo tiempo que proporciona suficiente espacio para respirar para abarcar la volatilidad del mercado que es una parte de todos los oficios. La gran mayoría de los comercios
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no ir directamente en una dirección sin retroceso. Idealmente, la parada final permitirá estos retrocesos naturales y de salida cuando se termina el objetivo principal de la operación. Hay posibles variaciones de tope de arrastre sin fin. Veamos ejemplos de dos tipos relativamente comunes de paradas que se arrastran: dólar y la volatilidad. Definición: Una parada de dólares de beneficio posterior es una orden para salir de una posición y se fija en un valor fijo en dólares por encima del precio bajo más actual (corto) o por debajo del precio alto más reciente (de largo). Por ejemplo, supongamos que un dólar trailing stop de $ 1,000 ($ 1,000 en donde es igual a 2 puntos), una posición larga de 350, y un alto de mercado actual de 356.00. El stop de venta por detrás en esta posición larga es 354 (356,00-2,00=354.00). Si el precio sube, posteriormente, en contra de la posición larga y cae a través de esta salida venta parada final, la posición se sale con una comisión de beneficio menos $ 2.000 y el deslizamiento. Un stop de compra posterior de una posición corta es la inversa. Definición: Una parada de lucro detrás de la volatilidad es una orden para salir de una posición y se fija en un valor en puntos basado en alguna medida de la volatilidad del mercado por encima del precio bajo más actual (corto) o por debajo del precio alto más reciente (de largo). Supongamos que: 1. El rango diario (menos alta baja) es nuestra unidad básica de la volatilidad 2. Vamos a utilizar el 50 por ciento de la volatilidad para los valores de los
puntos de parada nuestros 3. Un promedio de tres días de rangos diarios es nuestra medida de la volatilidad Teniendo en cuenta esto, asumir una volatilidad media de tres días de hoy de 5,50 puntos. El cincuenta por ciento de 5,50 puntos es de 2,75 puntos. Asumir una posición larga de 350 y un mercado actual alto precio de 356.00. El stop de venta por detrás en esta posición larga es, pues, 353.25 (356.00 - 2.75 =353.25). Si el precio sube, posteriormente, en contra de la posición larga y cae a través de esta salida venta parada final, la posición se sale con una comisión de beneficio menos $ 1,625 y el deslizamiento. Un stop de compra se arrastra por un corto posi-ción se calcula de la manera opuesta utilizando nuevos mínimos. Hay muchas maneras de establecer paradas que se arrastran más allá de estos tipos básicos. En aras de la ilustración, tres ejemplos de diferentes tipos de
paradas trail-ción son: el valor de una media móvil, los niveles de soporte y resistencia, y los retrocesos porcentuales de un rango de n periodos. La clave para una exitosa parada final es encontrar ese nivel de precios en la vida de un comercio, que, de ser penetrado, nos dice que el movimiento capturado por el comercio rentable ha terminado. Por supuesto, hay muchas maneras de hacer esto y se deja que el estratega de encontrar ese estilo de trailing stop más orgánica adecuada a su estrategia.
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El impacto del cambio de la noche a la mañana en Stop dinámico Una parada final es dinámico, moviéndose hacia arriba o abajo como el mercado se mueve a favor del comercio. Una parada de salida debe ser colocado como una orden GTC o introduce cada día durante toda la vida de la posición con el fin de ser eficaz. Esto todavía no se limita por completo el beneficio para el nivel en el que se establece el orden, sin embargo. ¿Por qué? Una vez más, una noche a la mañana grandes y volátiles cerca de abrir cambio de precio puede superar el nivel de precios de la parada final. Por ejemplo, si el mercado se abre a 340, 10 puntos más bajo que el precio parada final de 350, nuestra parada se convierte en una orden de mercado en el abierto y podrá ser despachada en el precio de apertura. riesgo durante la noche puede potencialmente transformar una ganancia en una pérdida abierta. riesgo durante la noche puede y de hecho también se mueven a favor de nuestro comercio, por supuesto.
los objetivos de beneficios La otra manera de proteger ganancias de capital abierto es tomar ganancias cuando se ha alcanzado un nivel de precios prede-minada o el umbral de ganancia. Hay muchas maneras de calcular esos umbrales objetivo de beneficio. órdenes objetivo de beneficios se establecen con el precio o mejor o precios órdenes de límite. Definición: Una meta de ganancias es una salida incondicional de un comercio con un beneficio locked-in en algún precio o beneficio nivel predeterminado. La incorporación de un objetivo de beneficio en un sistema de comercio es un método más dinámico y agresivo de gestión de beneficios. El aspecto más posi-ción de un objetivo de beneficio es que una vez que el beneficio deseado se realiza, es capturado inmediatamente. Por tanto, no se puede perder como puede ser con un límite de pérdidas. El aspecto negativo se produce cuando se toma un beneficio y el mercado continúa moviéndose más allá de este nivel objetivo. Estos-ciales Poten ganancias adicionales se pierden debido a nuestra meta de ganancias ha cerrado el cargo. Hay ventajas y desventajas con el uso de los objetivos de beneficios. Algunos operadores pueden no-vivir sin ellos al igual que algunos no pueden vivir con ellos. sistemas de comercio que utilizan los objetivos de beneficios, en contraste con aquellos que no lo hacen, pueden ser menos prof-itable en general, pero pueden producir un mayor porcentaje de operaciones ganadoras y una curva de las acciones más suave. A veces los objetivos de beneficios reducen por el comercio, y el riesgo total y el rendimiento general pueden ser más estables.
No todos los sistemas se mejoran mediante el uso de objetivos de beneficio. Ya sea que los objetivos de beneficios son beneficiosos o no depende mucho del estilo y el ritmo de la estrategia de negociación. En general, las estrategias activas, comercio contratendencia que el comercio de las condiciones de sobrecompra y sobreventa se benefician más de las órdenes meta de ganancias. Por el contrario, las estrategias de negociación, seguimiento de tendencias lentas se benefician en general lo más mínimo de los objetivos de beneficios.
88
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Otra ventaja de dirigirse a las órdenes de precios es que las órdenes limitadas son generalmente libre de deslizamiento en el sentido estricto como un precio de relleno pobres. De hecho, las órdenes de precios pueden y deben experimentar el deslizamiento positivo en este sentido. Un cierto porcentaje de las órdenes de límite de precios ir sin llenar, sin embargo. Esta es una forma de deslizamiento que puede ser muy costoso. Para ilustrar esto, examinemos dos tipos diferentes de objetivos de beneficios: el objetivo dólar y el objetivo de volatilidad. Definición: Un objetivo dólar de beneficio es una salida incondicional de un comercio en un beneficio y en un nivel de precio igual a una cantidad de dinero por encima de (largo) o por debajo (corto) el precio de entrada. Por ejemplo, supongamos que un objetivo monetario de $ 1,000 ($ 1,000 en donde es igual a 2,00 puntos), y una posición corta en 350.00. El precio objetivo de compra para esta posición corta es 348.00 (348.00 - 2.00=348.00). Esta comprar o mejor o-der se coloca, GTC, inmediatamente después de la iniciación de la posición corta. Si el precio sube, posteriormente, en la dirección de la nueva posición y alcanza el objetivo, el sistema de comercio sale de la posición con una comisión de beneficio menos $ 1,000 y el deslizamiento. Definición: Una meta de ganancias volatilidad es una salida incondicional de un comercio en un beneficio y en un nivel de precio igual a un valor basado en la volatilidad del mercado por encima de (largo) o por debajo (corto) el precio de entrada. Vamos a suponer que una vez más: 1. El rango diario es nuestra unidad básica de la volatilidad 2. Vamos a utilizar el 150 por ciento de la volatilidad de los valores objetivo 3. Un promedio de tres días de rangos diarios es nuestra medida de la
volatilidad Teniendo en cuenta esto, asumir una volatilidad media de tres días de hoy de 5,50 puntos. Ciento cincuenta por ciento de 5,50 puntos es 8,25 puntos. Asumir una posición larga de 350.00. El precio indicativo de la venta de este largo po-sición es 358.25 (350.00+ 8.25 =358,25). Esta orden de venta o mejor se coloca, GTC, inmediatamente después de la iniciación de la posición larga. Si subse-cuencia precio va en la dirección de la nueva posición y alcanza el objetivo, el sistema de comercio sale de la posición con una ganancia de $ 4,125 menos comi-sion y el deslizamiento.
El impacto del cambio Noche a órdenes del objetivo El orden objetivo de beneficios se introduce como una orden de límite de precio y tan bueno hasta que pueda-celed porque debe estar en su lugar durante toda la
vida de la posición. Esto no limita el beneficio de un orden objetivo al de su precio de compra, la forma de la historia. Una vez más, el cambio precio de la estancia es en el escenario. Si el mercado se abre 10 puntos más alto que el nivel de precios de nuestra orden de precio de venta, que será ejecutada al precio de apertura. En este caso, la brecha durante la noche de 10 puntos en la dirección de la operación agrega $ 5.000 a los beneficios del sistema de comercio.
Los elementos de la Estrategia de Diseño
89
la posición de calibrado La determinación del tamaño de la posición comercial es el tercero, y en los ojos de muchos, el componente más importante de una estrategia de negociación. En pocas palabras, el tamaño del comercio determina el tamaño de nuestra apuesta, o la cantidad de capital que se corría el riesgo en cada operación. Definición: Un tamaño de la posición regla determina el número de contratos o acciones que están comprometidas con cada comercio. Es muy fácil ver el impacto del tamaño de la posición en cualquiera de los extremos. Si negociamos un tamaño de la posición que es demasiado pequeño, por ejemplo, uno con-tracto S & P por $ 1.000.000 nuestro capital comercial no está siendo utilizado en niveles óptimos. A la inversa, un tamaño de la posición que es demasiado grande, por ejemplo, 100 de S & P por $ 100,000 para nuestro capital puede aumentar nuestro riesgo de ruina a la certeza. Sólo los más ingenuos y sin experiencia de los operadores serán entrampados por cualquiera de estos extremos. Se encuentra en la zona comprendida entre estos dos extremos opuestos del espectro, sin embargo, cuando una norma de tamaño tendrá el mayor impacto en el rendimiento de la estrategia, ya sea positivo o negativo. El mejor y más eficiente principio dimensionamiento será la que aplica nuestra capital comercial de una manera óptima a fin de lograr la máxima rentabilidad con un riesgo razonable. El problema del tamaño de la posición eficiente es difícil. Hay muchos enfoques matemáticamente sofisticados a este problema que están más allá del alcance de este libro. Una de las principales razones de esta dificultad, sin embargo, se deriva de los (especialmente grasa de cola) distribuciones no gaussianas que son típicos de los mercados finan-cial y los rendimientos que se producen por ellos. Tales distribuciones reducen la eficacia de los métodos tradicionales de estimación estadística que se emplean en los métodos de tamaño más sofisticados. Otro nivel de dificultad en el apresto surge de la falta de solidez estadística de muchas de las medidas que se emplean en las reglas de dimensionamiento. Por último, pero no menos importante, la posición de calibrado adquiere otro nivel de complejidad a la hora una estrategia de negociación se incorpora en una cartera de mercados. Estos son temas complejos y altamente técnicos que están más allá del alcance de este libro. Es absolutamente esencial, sin embargo, tener en cuenta que el tamaño posi-ción puede definir una estrategia de negociación. Vamos a ver cuatro ejemplos tamaño de la posición: 1. La volatilidad ajustada 2. martingala 3. Anti-martingala 4. El método Kelly
Una volatilidad ajustada dimensionamiento regla usa el tamaño de la cuenta y el tamaño del riesgo asumido por contrato por el comercio.
90
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Definición: La volatilidad ajustada tamaño de la posición determina el número de contratos o acciones por el comercio como un porcentaje fijo de la equidad de comercio dividido por el riesgo comercial. Por ejemplo, supongamos que: 1. Un tamaño de riesgo de un 3 por ciento de la equidad 2. Un riesgo por contrato $ 1,000 3. Un tamaño de la cuenta $ 250,000
La unidad comercial sería siete contratos y se calcula de la siguiente manera: La equidad total al riesgo = $ 7,500 ($ 250,000 × .03) Número de contratos= 7 ($ 7,500/$ 1,000 = 7.5 redondea hacia abajo = 7) Un ejemplo de una regla de manejo de dinero bien conocido es la estrategia de la martingala. Se deriva de un método de gestión de dinero de juego. Definición: La regla de dimensionamiento Martingala duplica el tamaño de la operación después de cada pérdida y comienza en una unidad después de cada victoria. Hay una serie de variaciones sobre este tema. Una de estas variaciones es anti-martingala. Definición: La Martingala anti regla de dimensionamiento duplica el número de unidades de contratación después de cada victoria, y comienza en una unidad después de cada pérdida. f óptima (Comercio fraccionada fijo) fue presentado por Ralph Vince en 1990. Se basa en una fórmula derivada del método de Kelly, que fue, a su vez, aplicada por el profesor Edward Thorpe a los juegos de azar y el comercio. Veamos una aplicación de la fórmula de Kelly. Kelly% = (Ganar % - Pérdida%)/(Promedio Ganancia / Pérdida Media) Por ejemplo, supongamos que una estrategia que tiene un porcentaje de victorias del 55 por ciento, una victoria promedio de $ 1.750 y la pérdida promedio de $ 1,250. El porcentaje Kelly nos dirá qué porcentaje de nuestro capital comercial al riesgo está en el comercio de al lado. Kelly% = (55 - 45)/($ 1,750/$ 1,250) Kelly% = 10/1.4 Kelly% = 7.14%
Vamos a usar este para calcular el tamaño de nuestra posición. Tenemos nuestro tamaño del riesgo del 7,14 por ciento del capital de la fórmula de Kelly, un riesgo por contrato de $ 1.000, y un tamaño de la cuenta de $ 250.000. El tamaño de la operación sería de diecisiete
Los elementos de la Estrategia de Diseño
91
contratos y se calcula de la siguiente manera: La equidad total al riesgo = $ 250,000 × .0714 La equidad total al riesgo = $ 17,850 Número de contratos = $ 17,850/$ 1,000 = 17.sesenta y cinco Número de contratos = 17.85 redondea hacia abajo = 17 contratos Recordemos a nuestros anteriores debates que estos números son a menudo carecen-ción de solidez estadística. Otra manera de mirar estos números es reconocer que son un poco borrosa. Debido a un tamaño limitado de la muestra y varianza grande, los números utilizados en esta fórmula, a su vez, introducir un grado significativo de la varianza en los resultados de la fórmula Kelly. Es esta falta de claridad que introduce un nivel de imprecisión en el uso de fórmulas como Kelly o f óptima. Hay muchas formulaciones diferentes de normas de tamaño de la posición. Todos ellos comparten una forma de establecer el número de contratos o acciones por el comercio. Estos métodos se presentan aquí como ejemplos y no como recomendaciones. Es digno de notar que muchos de estos algoritmos de encolado se derivan de la literatura de juego. Tamaño de la posición es un componente crítico en el diseño del sistema de comercio. Los problemas que existen deben de ninguna manera impedir el estratega de la exploración y evaluación de tales métodos. El comerciante debe tener muy en cuenta, sin embargo, de las limitaciones estadísticas de su precisión y sus limitaciones inherentes. Hay una gran cantidad de trabajos en desarrollo en esta área, ya que muchos involucrados con el comercio, finalmente han llegado a aceptar que los mercados financieros tienen una distribución no gaussiana. Por otra parte, algunos ahora han llegado a aceptar la distribución fractal de estos mercados.
Estrategias avanzadas Hay una estrategia de dimensionamiento avanzada que se utiliza ampliamente entre los operadores profesionales llama escalar dentro y fuera de una posición. Debido a la dificultad de hacerlo bien, este es un método que se utiliza a menudo por los comerciantes discrecionales hábiles. No hay ninguna razón inherente, sin embargo, la razón por la escala no puede ser in-corporado en una estrategia de comercio automatizado. Definición: Escala en una posición agrega gradualmente a una posición existente como el mercado se mueve en la dirección rentable del comercio. Definición: El escalado horizontal de una posición incremental disminuye una posición existir-ing.
Un ejemplo de escalar a una posición sería añadir una unidad de negociación a una posición cada vez aumento de las ganancias de capital abierto por $ 1.000. Un ejemplo
92
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
de la ampliación de una posición sería eliminar una unidad de comercio cada vez que aumenta la equidad abierta por $ 1.000. Un ejemplo de ambos escalar hacia y desde una posición sería añadir una unidad de negociación a una posición cada vez de capital abierto de ganancia se incrementa en $ 1,000 hasta un beneficio máximo de capital abierto de $ 5.000 en la posición más antigua que se alcance, y luego retire una negociación unidad cada vez capital abierto en-arrugas por un adicional de $ 1.000.
RESUMEN En este capítulo se ha presentado información sobre los tres principales componentes de una estrategia de negociación. Un sistema de comercio puede variar desde extremadamente simple a bastante complejo. No hay una función a beneficio inherente a la extrema ei-Ther. Sin embargo, la sencillez o complejidad no deben ser buscados por su propio bien. Más bien, como un asociado valioso y amigo dijo una vez: "El mejor sistema trad-ción es aquella que se basa en una fuerza irresistible de la naturaleza de sus beneficios." En el análisis final sólo hay dos cosas que son importantes para una estrategia trad-ción: su tasa ajustada al riesgo de cambio, y su robustez en el comercio en tiempo real.
CAPÍTULO 6
el histórico Simulación
e define la simulación término en el Capítulo 2: La sistemática Trad-
W
ing Edge
como un modelo de ordenador de la actuación comercial de una estrategia de negociación. Los únicos datos disponibles sobre los precios, por supuesto, para un sim-
ulación son datos históricos o pasados de precios. Como también se ha señalado en la misma, no puede haber una gran cantidad de diferentes infor-mación producida por una simulación histórica. Esta información se extiende de información detallada a nivel del comercio por el comercio a los datos de rendimiento, que resume un conjunto de datos estadísticos. Además, si la estrategia se han optimizado, hay un cuerpo de datos con respecto a esto también. Por último, si se realizó un análisis de WalkForward, todavía hay más datos resultantes de este proceso más complejo. Los ejemplos de todos estos diferentes informes y salida de cada uno será presentan y explican en los respectivos capítulos-icated ded a estos procesos. En este capítulo, nos centramos en uno de los aspectos más importantes, aunque a menudo ne-glected, de todo el proceso de desarrollo de la estrategia de negociación: la precisión de la simulación histórica. La información producida por una simulación histórica está en el foundación de nuestra aceptación o rechazo de la validez de la negociación Strat-gia. Más allá de la propia simulación, por supuesto, la evaluación de la optimización y la evaluación de la probabilidad de ganancia en tiempo real también son fundamentales. Estos resultados, sin embargo, están construidos sobre la simulación. Si la simulación his-ical es inexacto o defectuoso por diseño, por lo tanto, toda la estructura de la evaluación de la estrategia es proporcionalmente debilita y puede Crum-ble, al igual que un edificio construido sobre una base poco sólida. 93
94
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
LOS INFORMES ESENCIALES Hay muchos tipos de informes producidos por las simulaciones históricas de diferentes aplicaciones de software. Ciertos informes son esenciales, tales como el resumen de rendimiento (véase la Tabla 6.1) y el listado de comercio. Otros son extremadamente valiosos, tales como el rendimiento desglosados sobre diversos intervalos de tiempo y un gráfico de la curva de las acciones de cada día. Hay informes más allá de estos, pero en gran medida, no son tan esenciales.
El Resumen del rendimiento Este informe proporciona estadísticas clave que describen el rendimiento global de la estrategia durante el período histórico por el cual se cre-ATED la simulación. estadísticas clave son el beneficio neto, una aspiración máxima, número de operaciones, porcentaje de ganadores, comercio medio, y la relación de victoria promedio de edad aver-pérdida. El ratio de Sharpe es extremadamente valioso porque es una estadística clave para muchos inversores profesionales, sin embargo, no es ofrecido por muchas de estas ap-plicaciones. Como se puede ver en nuestro ejemplo, se trata de una simulación histórica de los futuros de S & P para el período del 01/01/1989 hasta 12/31/2006 para una negociación Strat-gia llamada PTIX. Se produjo una ganancia neta de $ 338,625, una aspiración máxima de $ 149,100 con 218 operaciones, un 66,9 por ciento de operaciones ganadoras, una operación ganadora promedio de $ 6.081, y un factor de ganancia de 1.62. Estas estadísticas se examinarán con más detalle en el capítulo 12: La evaluación de las prestaciones.
La Lista de Comercio Este informe es una tabulación de los resultados históricos de la negociación Strat-gia sobre una base comercial por el comercio. Este informe proporciona típicamente fecha de la entrada, precio de entrada, etiqueta, fecha de salida, el precio de salida, la etiqueta, la ganancia o pérdida del comercio, y un beneficio total acumulado y la pérdida (véase la Tabla 6.2). Tabla 6.3 examina la entrada de un comercio. A partir de esto, podemos ver que nuestra estrategia PTIX entró en una operación larga del 06/16/1998 al precio de 1365,6 en la señal de llamada PTIlo. Se sale de este po-sición y se fue corto el 06/25/1998 a un precio de 1421,1 en la señal de llamada PTIsh. Este comercio produjo una ganancia de $ 13.675, que proporciona un beneficio neto acumulado de $ 84.450 hasta la fecha.
Este informe es típicamente útil durante las etapas preliminares de la desdesarrollo de la estrategia. Es esencial entonces, como un diagnóstico, para confirmar que el comercio está procediendo como se especifica. La lista de comercio tiene otra aplicación más valioso y subutilizado. Esto es como un simulador de comercio, durante el cual el operador puede buscar en cada
95
La Simulación Histórica
TABLA 6.1 Resumen de rendimiento de PTIX de S & P de futuros Resumen del rendimiento: operaciones a largo beneficio neto total Beneficio bruto
$ 222,550 $ 502,200
posición abierta P / L La pérdida bruta
($ 850.00) ($ 279,650.00)
número total de negocios número ganador vientos alisios comercio ganador más grande
110 80
Porcentaje rentable Número oficios perder
72.73% 30
comercio medio ganadora
$ 6,277.50
win ratio media / pérdida media
0,673431075
máximo consecutivo ganadores
11
máximo consecutivo perdedores
5
bares medios numéricos en ganadores
8
bares medios numéricos en perdedores
20
intradía máximo reducción
($ 149,100.00)
Número máximo contratos que se tienen
1
factor de lucro
1,795816199
rendimiento anual de cuenta
8,30%
cuenta el tamaño requerido
$ 149,100
$ 26.300
pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida)
($ 41,200.00) ($ 9,321.67) ($ 2,023.18)
Resumen del rendimiento: operaciones a corto beneficio neto total Beneficio bruto
$ 116,075 $ 385,650
número total de negocios número ganador vientos alisios comercio ganador más grande comercio medio ganadora win ratio media / pérdida media
108 66
máximo consecutivo ganadores
8
bares medios numéricos en ganadores
9
intradía máximo reducción
($ 57,050.00)
factor de lucro
1.43058518
$ 20.175 $ 5,843.18 0,910372388
cuenta el tamaño requerido
$ 57.050
posición abierta P / L La pérdida bruta
$ 0.00 ($ 269,575.00)
Porcentaje rentable Número oficios perder
61.11% 42
pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida)
($ 20,600.00) ($ 6,418.45) $ 1,074.77
máximo consecutivo perdedores
5
bares medios numéricos en perdedores
22
Número máximo contratos que se tienen
1
rendimiento anual de cuenta
11,31%
96
TABLA 6.2 Lista de Comercio PTIX de S & P de futuros Operaciones para la Sesión PTIX WF-SP SP 9967.TXT 01/01/1989 hasta 12/31/2006. Sistema es PTIX () Compr ar/ Entrada Vende r nombre Mercado
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND
Entrada Fecha de entrada
tamaño Precio
PTIlo
SP-9967.TXT
28/10/1996
1
1045.0
PTIsh
SP-9967.TXT
05/11/1996
1
1053.1
PTIlo
SP-9967.TXT
06/12/1996
1
1073.2
PTIsh
SP-9967.TXT
23/12/1996
1
1089.1
PTIlo
SP-9967.TXT
1.3.1997
1
1080.9
PTIsh
SP-9967.TXT
01/13/1997
1
1101.2
PTIlo
SP-9967.TXT
01/28/1997
1
1111.4
PTIsh
SP-9967.TXT
2.3.1997
1
1122.1
PTIlo
SP-9967.TXT
02/28/1997
1
1125.2
PTIsh
SP-9967.TXT
03/10/1997
1
1140.2
PTIlo PTIsh
SP-9967.TXT SP-9967.TXT
03/18/1997 04/18/1997
1 1
1129.2 1096.3
Fecha de salida
ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
Salida Nombre Tamaño de salida Precio del Comercio P / L
Ejecución de P/L
PTIlo
SP-9967.TXT
5.6.1997
1
1168.8
PTIsh
SP-9967.TXT
06/10/1997
1
1191.7
PTIlo
SP-9967.TXT
06/27/1997
1
1213.5
PTIsh
SP-9967.TXT
3.7.1997
1
1238.8
PTIlo
SP-9967.TXT
07/22/1997
1
1237.6
PTIsh
SP-9967.TXT
07/25/1997
1
1263.8
PTIlo
SP-9967.TXT
08/12/1997
1
1259.4
PTIsh
SP-9967.TXT
5.9.1997
1
1254.8
05/11/1996 06/12/1996 23/12/1996 1.3.1997 01/13/1997 01/28/1997 2.3.1997 02/28/1997 03/10/1997 03/18/1997 04/18/1997 5.6.1997 06/10/1997 06/27/1997 3.7.1997 07/22/1997 07/25/1997 08/12/1997 5.9.1997 09/12/1997
PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo PTIsh PTIlo
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1053.1 1073.2 1089.1 1080.9 1101.2 1111.4 1122.1 1125.2 1140.2 1129.2 1096.3 1168.8 1191.7 1213.5 1238.8 1237.6 1263.8 1259.4 1254.8 1231.7
$ 1,825.00 ($ 5,225.00) $ 3,775.00 $ 1,850.00 $ 4,875.00 ($ 2,750.00) $ 2,475.00 ($ 975.00) $ 3,550.00 $ 2,550.00 ($ 8,425.00) ($ 18,325.00) $ 5,525.00 ($ 5,650.00) $ 6,125.00 $ 100,00 $ 6,350.00 $ 900,00 ($ 1,350.00) $ 5,575.00
$ 1,825.00 ($ 3,400.00) $ 375,00 $ 2,225.00 $ 7,100.00 $ 4,350.00 $ 6,825.00 $ 5,850.00 $ 9.400,00 $ 11,950.00 $ 3,525.00 ($ 14,800.00) ($ 9,275.00) ($ 14,925.00) ($ 8,800.00) ($ 8,700.00) ($ 2,350.00) ($ 1,450.00) ($ 2,800.00) $ 2,775.00
97
COMP RAR VEND ER COMP RAR COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
PTIlo
SP-9967.TXT
09/12/1997
1
1231.7
09/18/1997
PTIsh
1
1262.7
$ 7,550.00
$ 10,325.00
PTIsh
SP-9967.TXT
09/18/1997
1
1262.7
09/29/1997
PTIlo
1
1259.7
$ 550,00
$ 10,875.00
PTIlo
SP-9967.TXT
09/29/1997
1
1259.7
09/30/1997
BoundExit
1
1266.4
$ 1,475.00
$ 12,350.00
PTIlo
SP-9967.TXT
20/10/1997
1
1258.7
05/11/1997
PTIsh
1
1248.2
($ 2,825.00)
$ 9,525.00
PTIsh
SP-9967.TXT
05/11/1997
1
1248.2
11/12/1997
PTIlo
1
1219.7
$ 6,925.00
$ 16,450.00
PTIlo
SP-9967.TXT
11/12/1997
1
1219.7
11/18/1997
PTIsh
1
1257.7
$ 9,300.00
$ 25,750.00
PTIsh
SP-9967.TXT
11/18/1997
1
1257.7
12/12/1997
PTIlo
1
1267.8
($ 2,725.00)
$ 23,025.00
PTIlo
SP-9967.TXT
12/12/1997
1
1267.8
1.2.1998
PTIsh
1
1278.8
$ 2,550.00
$ 25,575.00
PTIsh
SP-9967.TXT
1.2.1998
1
1278.8
1.9.1998
PTIlo
1
1256.8
$ 5,300.00
$ 30,875.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1.9.1998
1
1256.8
01/21/1998
PTIsh
1
1275.3
$ 4,425.00
$ 35,300.00
PTIsh
SP-9967.TXT
01/21/1998
1
1275.3
01/27/1998
PTIlo
1
1257.3
$ 4,300.00
$ 39,600.00
PTIlo
SP-9967.TXT
01/27/1998
1
1257.3
2.2.1998
PTIsh
1
1296.8
$ 9,675.00
$ 49,275.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2.2.1998
1
1296.8
3.6.1998
PTIlo
1
1338.3
($ 10,575.00)
$ 38,700.00
PTIlo
SP-9967.TXT
3.6.1998
1
1338.3
03/10/1998
PTIsh
1
1354.8
$ 3,925.00
$ 42,625.00
PTIsh
SP-9967.TXT
03/10/1998
1
1354.8
03/31/1998
PTIlo
1
1394.3
($ 10,075.00)
$ 32,550.00
PTIlo
SP-9967.TXT
03/31/1998
1
1394.3
3.4.1998
PTIsh
1
1415.3
$ 5,050.00
$ 37,600.00
PTIsh
SP-9967.TXT
3.4.1998
1
1415.3
04/28/1998
PTIlo
1
1386.3
$ 7,050.00
$ 44,650.00
PTIlo
SP-9967.TXT
04/28/1998
1
1386.3
5.5.1998
PTIsh
1
1408.8
$ 5,425.00
$ 50,075.00
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIsh
SP-9967.TXT
5.5.1998
1
1408.8
5.8.1998
PTIlo
1
1382.8
$ 6,300.00
$ 56,375.00
PTIlo
SP-9967.TXT
5.8.1998
1
1382.8
05/14/1998
PTIsh
1
1403.8
$ 5,050.00
$ 61,425.00
PTIsh
SP-9967.TXT
05/14/1998
1
1403.8
06/16/1998
PTIlo
1
1365.6
$ 9,350.00
$ 70,775.00
PTIlo
SP-9967.TXT
06/16/1998
1
1365.6
06/25/1998
PTIsh
1
1421.1
$ 13,675.00
$ 84,450.00
PTIsh
SP-9967.TXT
06/25/1998
1
1421.1
07/23/1998
PTIlo
1
1443.1
($ 5,700.00)
$ 78,750.00
PTIlo
SP-9967.TXT
07/23/1998
1
1443.1
08/20/1998
PTIsh
1
1371.6
($ 18,075.00)
$ 60,675.00
PTIsh
SP-9967.TXT
08/20/1998
1
1371.6
08/28/1998
PTIlo
1
1321.6
$ 12,300.00
$ 72,975.00
PTIlo
SP-9967.TXT
08/28/1998
1
1321.6
09/15/1998
PTIsh
1
1299.5
($ 5,725.00)
$ 67,250.00
PTIsh
SP-9967.TXT
09/15/1998
1
1299.5
02/10/1998
PTIlo
1
1262.0
$ 9,175.00
$ 76,425.00 ( C o n t i n ú a )
98
TABLA 6.2 Lista de Comercio PTIX de Futuros S & P (Continuación ) Operaciones para la Sesión PTIX WF-SP SP 9967.TXT 01/01/1989 hasta 12/31/2006. Sistema es PTIX () Compr ar/ Entrada Vende r Nombre Mercado
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP
Entrada Fecha de entrada
tama ño
Salida
Precio
Fecha de salida
tama Nombre ño
Salir Precio Comercio P / L
Ejecución de P/L
PTIlo
SP-9967.TXT
02/10/1998
1
1262.0
16/10/1998
PTIsh
1
1326.0
$ 15,800.00
$ 92,225.00
PTIsh
SP-9967.TXT
16/10/1998
1
1326.0
15/12/1998
PTIlo
1
1407.6
($ 20,600.00)
$ 71,625.00
PTIlo
SP-9967.TXT
15/12/1998
1
1407.6
18/12/1998
PTIsh
1
1443.6
$ 8,800.00
$ 80,425.00
PTIsh
SP-9967.TXT
18/12/1998
1
1443.6
01/14/1999
PTIlo
1
1491.1
($ 12,075.00)
$ 68,350.00
PTIlo
SP-9967.TXT
01/14/1999
1
1491.1
1.2.1999
PTIsh
1
1539.6
$ 11,925.00
$ 80,275.00
PTIsh
SP-9967.TXT
1.2.1999
1
1539.6
02/10/1999
PTIlo
1
1469.1
$ 17,425.00
$ 97,700.00
PTIlo
SP-9967.TXT
02/10/1999
1
1469.1
02/24/1999
PTIsh
1
1529.1
$ 14,800.00
$ 112,500.00
PTIsh
SP-9967.TXT
02/24/1999
1
1529.1
1.3.1999
PTIlo
1
1487.1
$ 10,300.00
$ 122,800.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1.3.1999
1
1487.1
3.8.1999
PTIsh
1
1530.1
$ 10,550.00
$ 133,350.00
PTIsh PTIlo
SP-9967.TXT SP-9967.TXT
3.8.1999 03/24/1999
1 1
1530.1 1514.6
03/24/1999 3/31/1999
PTIlo PTIsh
1 1
1514.6 1560.6
$ 3,675.00 $ 11,300.00
$ 137,025.00 $ 148,325.00
RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
PTIsh
SP-9967.TXT
3/31/1999
1
1560.6
04/19/1999
PTIlo
1
1569.6
($ 2,450.00)
$ 145,875.00
PTIlo
SP-9967.TXT
04/19/1999
1
1569.6
04/23/1999
PTIsh
1
1603.1
$ 8,175.00
$ 154,050.00
PTIsh
SP-9967.TXT
04/23/1999
1
1603.1
04/30/1999
PTIlo
1
1594.1
$ 2,050.00
$ 156,100.00
PTIlo
SP-9967.TXT
04/30/1999
1
1594.1
05/13/1999
PTIsh
1
1613.6
$ 4,675.00
$ 160,775.00
PTIsh
SP-9967.TXT
05/13/1999
1
1613.6
05/26/1999
PTIlo
1
1532.1
$ 20,175.00
$ 180,950.00
PTIlo
SP-9967.TXT
05/26/1999
1
1532.1
6.7.1999
PTIsh
1
1567.6
$ 8,675.00
$ 189,625.00
PTIsh
SP-9967.TXT
6.7.1999
1
1567.6
06/14/1999
PTIlo
1
1539.6
$ 6,800.00
$ 196,425.00
PTIlo
SP-9967.TXT
06/14/1999
1
1539.6
06/18/1999
PTIsh
1
1576.1
$ 8,925.00
$ 205,350.00
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIsh
SP-9967.TXT
06/18/1999
1
1576.1
06/25/1999
PTIlo
1
1560.6
$ 3,675.00
$ 209,025.00
PTIlo
SP-9967.TXT
06/25/1999
1
1560.6
1.7.1999
PTIsh
1
1607.6
$ 11,550.00
$ 220,575.00
PTIsh
SP-9967.TXT
1.7.1999
1
1607.6
07/22/1999
PTIlo
1
1608.1
($ 325.00)
$ 220,250.00
PTIlo
SP-9967.TXT
07/22/1999
1
1608.1
08/17/1999
PTIsh
1
1571.1
($ 9,450.00)
$ 210,800.00
PTIsh
SP-9967.TXT
08/17/1999
1
1571.1
08/31/1999
PTIlo
1
1555.6
$ 3,675.00
$ 214,475.00
PTIlo
SP-9967.TXT
08/31/1999
1
1555.6
8.9.1999
PTIsh
1
1569.9
$ 3,375.00
$ 217,850.00
PTIsh
SP-9967.TXT
8.9.1999
1
1569.9
09/17/1999
PTIlo
1
1553.3
$ 3,950.00
$ 221,800.00
PTIlo
SP-9967.TXT
09/17/1999
1
1553.3
07/10/1999
PTIsh
1
1548.8
($ 1,325.00)
$ 220,475.00
PTIsh
SP-9967.TXT
07/10/1999
1
1548.8
15/10/1999
PTIlo
1
1475.3
$ 18,175.00
$ 238,650.00
PTIlo
SP-9967.TXT
15/10/1999
1
1475.3
01/11/1999
PTIsh
1
1581.3
$ 26,300.00
$ 264,950.00
PTIsh
SP-9967.TXT
01/11/1999
1
1581.3
1.6.2000
PTIlo
1
1597.0
($ 4,125.00)
$ 260,825.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1.6.2000
1
1597.0
01/18/2000
PTIsh
1
1657.5
$ 14,925.00
$ 275,750.00
PTIsh
SP-9967.TXT
01/18/2000
1
1657.5
01/26/2000
PTIlo
1
1608.5
$ 12,050.00
$ 287,800.00
PTIlo
SP-9967.TXT
01/26/2000
1
1608.5
2.3.2000
PTIsh
1
1616.0
$ 1,675.00
$ 289,475.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2.3.2000
1
1616.0
02/11/2000
PTIlo
1
1612.5
$ 675,00
$ 290,150.00
PTIlo
SP-9967.TXT
02/11/2000
1
1612.5
2.3.2000
PTIsh
1
1574.0
($ 9,825.00)
$ 280,325.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2.3.2000
1
1574.0
3.9.2000
PTIlo
1
1558.2
$ 3,750.00
$ 284,075.00
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIlo
SP-9967.TXT
3.9.2000
1
1558.2
03/20/2000
PTIsh
1
1659.2
$ 25,050.00
$ 309,125.00
PTIsh
SP-9967.TXT
03/20/2000
1
1659.2
03/31/2000
PTIlo
1
1684.2
($ 6,450.00)
$ 302,675.00
PTIlo
SP-9967.TXT
03/31/2000
1
1684.2
5/16/2000
PTIsh
1
1642.2
($ 10,700.00)
$ 291,975.00
PTIsh
SP-9967.TXT
5/16/2000
1
1642.2
05/23/2000
PTIlo
1
1576.7
$ 16,175.00
$ 308,150.00
PTIlo
SP-9967.TXT
05/23/2000
1
1576.7
2.6.2000
PTIsh
1
1660.2
$ 20,675.00
$ 328,825.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2.6.2000
1
1660.2
06/13/2000
PTIlo
1
1618.8
$ 10,150.00
$ 338,975.00
PTIlo
SP-9967.TXT
06/13/2000
1
1618.8
06/15/2000
PTIsh
1
1648.8
$ 7,300.00
$ 346,275.00
PTIsh
SP-9967.TXT
06/15/2000
1
1648.8
06/26/2000
PTIlo
1
1620.8
$ 6,800.00
$ 353,075.00 (Continúa)
99
100
TABLA 6.2 Lista de Comercio PTIX de Futuros S & P (Continuación ) Operaciones para la Sesión PTIX WF-SP SP 9967.TXT 01/01/1989 hasta 12/31/2006. Sistema es PTIX () Compr ar/ Entrada Vende r Nombre Mercado
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP
Entrada Fecha de entrada
tama ño
Salida
Precio
Fecha de salida
tama Nombre ño
Salir Precio Comercio P / L
Ejecución de P/L
PTIlo
SP-9967.TXT
06/26/2000
1
1620.8
7/11/2000
PTIsh
1
1638.8
$ 4,300.00
$ 357,375.00
PTIsh
SP-9967.TXT
7/11/2000
1
1638.8
07/25/2000
PTIlo
1
1635.3
$ 675,00
$ 358,050.00
PTIlo
SP-9967.TXT
07/25/2000
1
1635.3
8.8.2000
PTIsh
1
1633.3
($ 700.00)
$ 357,350.00
PTIsh
SP-9967.TXT
8.8.2000
1
1633.3
09/13/2000
PTIlo
1
1624.7
$ 1,950.00
$ 359,300.00
PTIlo
SP-9967.TXT
09/13/2000
1
1624.7
03/11/2000
PTIsh
1
1567.2
($ 14,575.00)
$ 344,725.00
PTIsh
SP-9967.TXT
03/11/2000
1
1567.2
11/10/2000
PTIlo
1
1521.2
$ 11,300.00
$ 356,025.00
PTIlo
SP-9967.TXT
11/10/2000
1
1521.2
28/12/2000
PTIsh
1
1452.9
($ 17,275.00)
$ 338,750.00
PTIsh
SP-9967.TXT
28/12/2000
1
1452.9
1/9/2001
PTIlo
1
1423.4
$ 7,175.00
$ 345,925.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1/9/2001
1
1423.4
01/16/2001
PTIsh
1
1438.4
$ 3,550.00
$ 349,475.00
PTIsh PTIlo
SP-9967.TXT SP-9967.TXT
01/16/2001 2.9.2001
1 1
1438.4 1443.4
2.9.2001 3.8.2001
PTIlo PTIsh
1 1
1443.4 1371.1
($ 1,450.00) ($ 18,275.00)
$ 348,025.00 $ 329,750.00
RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
PTIsh
SP-9967.TXT
3.8.2001
1
1371.1
03/13/2001
PTIlo
1
1294.1
$ 19,050.00
$ 348,800.00
PTIlo
SP-9967.TXT
03/13/2001
1
1294.1
4/11/2001
PTIsh
1
1288.1
($ 1,700.00)
$ 347,100.00
PTIsh
SP-9967.TXT
4/11/2001
1
1288.1
5/15/2001
PTIlo
1
1348.6
($ 15,325.00)
$ 331,775.00
PTIlo
SP-9967.TXT
5/15/2001
1
1348.6
05/18/2001
PTIsh
1
1385.1
$ 8,925.00
$ 340,700.00
PTIsh
SP-9967.TXT
05/18/2001
1
1385.1
05/30/2001
PTIlo
1
1357.6
$ 6,675.00
$ 347,375.00
PTIlo
SP-9967.TXT
05/30/2001
1
1357.6
7/3/2001
PTIsh
1
1328.3
($ 7,525.00)
$ 339,850.00
PTIsh
SP-9967.TXT
7/3/2001
1
1328.3
7.9.2001
PTIlo
1
1283.3
$ 11,050.00
$ 350,900.00
PTIlo
SP-9967.TXT
7.9.2001
1
1283.3
7/31/2001
PTIsh
1
1294.3
$ 2,550.00
$ 353,450.00
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIsh
SP-9967.TXT
7/31/2001
1
1294.3
8/8/2001
PTIlo
1
1285.8
$ 1,925.00
$ 355,375.00
PTIlo
SP-9967.TXT
8/8/2001
1
1285.8
02/10/2001
PTIsh
1
1121.8
($ 41,200.00)
$ 314,175.00
PTIsh
SP-9967.TXT
02/10/2001
1
1121.8
19/10/2001
PTIlo
1
1149.8
($ 7,200.00)
$ 306,975.00
PTIlo
SP-9967.TXT
19/10/2001
1
1149.8
10/29/2001
PTIsh
1
1180.5
$ 7,475.00
$ 314,450.00
PTIsh
SP-9967.TXT
10/29/2001
1
1180.5
01/11/2001
PTIlo
1
1144.8
$ 8,725.00
$ 323,175.00
PTIlo
SP-9967.TXT
01/11/2001
1
1144.8
06/11/2001
PTIsh
1
1181.8
$ 9,050.00
$ 332,225.00
PTIsh
SP-9967.TXT
06/11/2001
1
1181.8
12/12/2001
PTIlo
1
1220.3
($ 9,825.00)
$ 322,400.00
PTIlo
SP-9967.TXT
12/12/2001
1
1220.3
12/20/2001
PTIsh
1
1229.5
$ 2,100.00
$ 324,500.00
PTIsh
SP-9967.TXT
12/20/2001
1
1229.5
1/11/2002
PTIlo
1
1238.6
($ 2,475.00)
$ 322,025.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1/11/2002
1
1238.6
2/12/2002
PTIsh
1
1185.5
($ 13,475.00)
$ 308,550.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2/12/2002
1
1185.5
02/20/2002
PTIlo
1
1165.5
$ 4,800.00
$ 313,350.00
PTIlo
SP-9967.TXT
02/20/2002
1
1165.5
02/27/2002
PTIsh
1
1194.0
$ 6,925.00
$ 320,275.00
PTIsh
SP-9967.TXT
02/27/2002
1
1194.0
03/15/2002
PTIlo
1
1237.3
($ 11,025.00)
$ 309,250.00
PTIlo
SP-9967.TXT
03/15/2002
1
1237.3
03/20/2002
PTIsh
1
1242.3
$ 1,050.00
$ 310,300.00
PTIsh
SP-9967.TXT
03/20/2002
1
1242.3
03/22/2002
PTIlo
1
1230.8
$ 2,675.00
$ 312,975.00
PTIlo
SP-9967.TXT
03/22/2002
1
1230.8
05/15/2002
PTIsh
1
1168.8
($ 15,700.00)
$ 297,275.00
PTIsh
SP-9967.TXT
05/15/2002
1
1168.8
05/23/2002
PTIlo
1
1165.3
$ 675,00
$ 297,950.00
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIlo
SP-9967.TXT
05/23/2002
1
1165.3
06/19/2002
PTIsh
1
1106.9
($ 14,800.00)
$ 283,150.00
PTIsh
SP-9967.TXT
06/19/2002
1
1106.9
06/25/2002
PTIlo
1
1077.4
$ 7,175.00
$ 290,325.00
PTIlo
SP-9967.TXT
06/25/2002
1
1077.4
07/31/2002
PTIsh
1
976.9
($ 25,325.00)
$ 265,000.00
PTIsh
SP-9967.TXT
07/31/2002
1
976.9
08/30/2002
PTIlo
1
987,2
($ 2,775.00)
$ 262,225.00
PTIlo
SP-9967.TXT
08/30/2002
1
987,2
9/12/2002
PTIsh
1
977,8
($ 2,550.00)
$ 259,675.00
PTIsh
SP-9967.TXT
9/12/2002
1
977,8
09/16/2002
PTIlo
1
963,5
$ 3,375.00
$ 263,050.00
PTIlo
SP-9967.TXT
09/16/2002
1
963,5
10/15/2002
PTIsh
1
942,3
($ 5,500.00)
$ 257,550.00
PTIsh
SP-9967.TXT
10/15/2002
1
942,3
11/12/2002
PTIlo
1
956,8
($ 3,825.00)
$ 253,725.00 (Continúa)
101
102
TABLA 6.2 Lista de Comercio PTIX de Futuros S & P (Continuación ) Operaciones para la Sesión PTIX WF-SP SP 9967.TXT 01/01/1989 hasta 12/31/2006. Sistema es PTIX () Comp rar/ Vende r
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND
Entrad a Nombr e
Entrada Mercado
Fecha de entrada
tama ño
PTIlo
SP-9967.TXT
11/12/2002
PTIsh
SP-9967.TXT
PTIlo
Salida
Precio
Fecha de salida
Nombre
tama ño
Salir Precio Comercio P / L
Ejecución de P/L
1
956,8
11/19/2002
PTIsh
1
971,8
$ 3,550.00
$ 257,275.00
11/19/2002
1
971,8
12/9/2002
PTIlo
1
980,3
($ 2,325.00)
$ 254,950.00
SP-9967.TXT
12/9/2002
1
980,3
1.6.2003
PTIsh
1
985,2
$ 1,025.00
$ 255,975.00
PTIsh
SP-9967.TXT
1.6.2003
1
985,2
1/21/2003
PTIlo
1
981,7
$ 675,00
$ 256,650.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1/21/2003
1
981,7
02/21/2003
PTIsh
1
915,7
($ 16,700.00)
$ 239,950.00
PTIsh
SP-9967.TXT
02/21/2003
1
915,7
3.6.2003
PTIlo
1
900.2
$ 3,675.00
$ 243,625.00
PTIlo
SP-9967.TXT
3.6.2003
1
900.2
3/17/2003
PTIsh
1
905,8
$ 1,200.00
$ 244,825.00
PTIsh
SP-9967.TXT
3/17/2003
1
905,8
4/1/2003
PTIlo
1
926.8
($ 5,450.00)
$ 239,375.00
PTIlo
SP-9967.TXT
4/1/2003
1
926.8
4/4/2003
PTIsh
1
958,8
$ 7,800.00
$ 247,175.00
PTIsh
SP-9967.TXT
4/4/2003
1
958,8
5/21/2003
PTIlo
1
994.3
($ 9,075.00)
$ 238,100.00
1 1
994.3 1031.3
05/29/2003 6/25/2003
PTIsh PTIlo
1 1
1031.3 1060.5
$ 9,050.00 ($ 7,500.00)
$ 247,150.00 $ 239,650.00
PTIlo SP-9967.TXT 5/21/2003 PTIsh SP-9967.TXT 05/29/2003
ER COMP RAR COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
PTIlo
SP-9967.TXT
6/25/2003
1
1060.5
7/2/2003
BoundExit
1
1062.0
$ 175,00
$ 239,825.00
PTIlo
SP-9967.TXT
8/6/2003
1
1040.5
8/19/2003
PTIsh
1
1080.3
$ 9,750.00
$ 249,575.00
PTIsh
SP-9967.TXT
8/19/2003
1
1080.3
9/26/2003
PTIlo
1
1080.6
($ 275.00)
$ 249,300.00
PTIlo
SP-9967.TXT
9/26/2003
1
1080.6
10/3/2003
PTIsh
1
1112.6
$ 7,800.00
$ 257,100.00
PTIsh
SP-9967.TXT
10/3/2003
1
1112.6
24/10/2003
PTIlo
1
1104.1
$ 1,925.00
$ 259,025.00
PTIlo
SP-9967.TXT
24/10/2003
1
1104.1
30/10/2003
PTIsh
1
1133.2
$ 7,075.00
$ 266,100.00
PTIsh
SP-9967.TXT
30/10/2003
1
1133.2
11/12/2003
PTIlo
1
1127.1
$ 1,325.00
$ 267,425.00
PTIlo
SP-9967.TXT
11/12/2003
1
1127.1
11/26/2003
PTIsh
1
1137.9
$ 2,500.00
$ 269,925.00
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIsh
SP-9967.TXT
11/26/2003
1
1137.9
2/24/2004
PTIlo
1
1218.8
($ 20,425.00)
$ 249,500.00
PTIlo
SP-9967.TXT
2/24/2004
1
1218.8
3.8.2004
PTIsh
1
1239.5
$ 4,975.00
$ 254,475.00
PTIsh
SP-9967.TXT
3.8.2004
1
1239.5
3/10/2004
PTIlo
1
1223.3
$ 3,850.00
$ 258,325.00
PTIlo
SP-9967.TXT
3/10/2004
1
1223.3
3/31/2004
PTIsh
1
1208.6
($ 3,875.00)
$ 254,450.00
PTIsh
SP-9967.TXT
3/31/2004
1
1208.6
4/16/2004
PTIlo
1
1212.9
($ 1,275.00)
$ 253,175.00
PTIlo
SP-9967.TXT
4/16/2004
1
1212.9
04/26/2004
PTIsh
1
1223.3
$ 2,400.00
$ 255,575.00
PTIsh
SP-9967.TXT
04/26/2004
1
1223.3
04/30/2004
PTIlo
1
1199.6
$ 5,725.00
$ 261,300.00
PTIlo
SP-9967.TXT
04/30/2004
1
1199.6
5/27/2004
PTIsh
1
1202.3
$ 475,00
$ 261,775.00
PTIsh
SP-9967.TXT
5/27/2004
1
1202.3
7/6/2004
PTIlo
1
1203.8
($ 575.00)
$ 261,200.00
PTIlo
SP-9967.TXT
7/6/2004
1
1203.8
07/30/2004
PTIsh
1
1181.6
($ 5,750.00)
$ 255,450.00
PTIsh
SP-9967.TXT
07/30/2004
1
1181.6
8/6/2004
PTIlo
1
1153.9
$ 6,725.00
$ 262,175.00
PTIlo
SP-9967.TXT
8/6/2004
1
1153.9
08/18/2004
PTIsh
1
1162.6
$ 1,975.00
$ 264,150.00
PTIsh
SP-9967.TXT
08/18/2004
1
1162.6
09/24/2004
PTIlo
1
1191.8
($ 7,500.00)
$ 256,650.00
PTIlo
SP-9967.TXT
09/24/2004
1
1191.8
10/1/2004
PTIsh
1
1202.5
$ 2,475.00
$ 259,125.00
PTIsh
SP-9967.TXT
10/1/2004
1
1202.5
10/11/2004
PTIlo
1
1207.6
($ 1,475.00)
$ 257,650.00
PTIlo
SP-9967.TXT
10/11/2004
1
1207.6
10/28/2004
PTIsh
1
1206.0
($ 600.00)
$ 257,050.00
PTIsh
SP-9967.TXT
10/28/2004
1
1206.0
12/9/2004
PTIlo
1
1260.6
($ 13,850.00)
$ 243,200.00
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIlo
SP-9967.TXT
12/9/2004
1
1260.6
12/14/2004
PTIsh
1
1281.1
$ 4,925.00
$ 248,125.00
PTIsh
SP-9967.TXT
12/14/2004
1
1281.1
1/6/2005
PTIlo
1
1267.6
$ 3,175.00
$ 251,300.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1/6/2005
1
1267.6
2/2/2005
PTIsh
1
1271.1
$ 675,00
$ 251,975.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2/2/2005
1
1271.1
02/23/2005
PTIlo
1
1268.6
$ 425,00
$ 252,400.00
PTIlo
SP-9967.TXT
02/23/2005
1
1268.6
3/2/2005
PTIsh
1
1285.9
$ 4,125.00
$ 256,525.00
PTIsh
SP-9967.TXT
3/2/2005
1
1285.9
3/14/2005
PTIlo
1
1283.3
$ 450,00
$ 256,975.00
PTIlo
SP-9967.TXT
3/14/2005
1
1283.3
4/1/2005
PTIsh
1
1265.8
($ 4,575.00)
$ 252,400.00
PTIsh
SP-9967.TXT
4/1/2005
1
1265.8
04/15/2005
PTIlo
1
1235.9
$ 7,275.00
$ 259,675.00 (Continúa)
103
104
TABLA 6.2 Lista de Comercio PTIX de Futuros S & P (Continuación ) Operaciones para la Sesión PTIX WF-SP SP 9967.TXT 01/01/1989 hasta 12/31/2006. Sistema es PTIX () Compr ar/ Entrada Vende r Nombre Mercado
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND
Entrada Fecha de entrada
tama ño
Salida
Precio
Fecha de salida
tama Nombre ño
Salir Precio Comercio P / L
Ejecución de P/L
PTIlo
SP-9967.TXT
04/15/2005
1
1235.9
4/25/2005
PTIsh
1
1236.0
($ 175.00)
$ 259,500.00
PTIsh
SP-9967.TXT
4/25/2005
1
1236.0
5/16/2005
PTIlo
1
1232.2
$ 750,00
$ 260,250.00
PTIlo
SP-9967.TXT
5/16/2005
1
1232.2
05/19/2005
PTIsh
1
1264.9
$ 7,975.00
$ 268,225.00
PTIsh
SP-9967.TXT
05/19/2005
1
1264.9
06/27/2005
PTIlo
1
1265.9
($ 450.00)
$ 267,775.00
PTIlo
SP-9967.TXT
06/27/2005
1
1265.9
7/12/2005
PTIsh
1
1293.6
$ 6,725.00
$ 274,500.00
PTIsh
SP-9967.TXT
7/12/2005
1
1293.6
8/9/2005
PTIlo
1
1302.1
($ 2,325.00)
$ 272,175.00
PTIlo
SP-9967.TXT
8/9/2005
1
1302.1
9/8/2005
PTIsh
1
1304.2
$ 325,00
$ 272,500.00
PTIsh
SP-9967.TXT
9/8/2005
1
1304.2
09/22/2005
PTIlo
1
1280.4
$ 5,750.00
$ 278,250.00
PTIlo
SP-9967.TXT
09/22/2005
1
1280.4
10/4/2005
PTIsh
1
1297.9
$ 4,175.00
$ 282,425.00
PTIsh
SP-9967.TXT
10/4/2005
1
1297.9
10/6/2005
PTIlo
1
1266.8
$ 7,575.00
$ 290,000.00
PTIlo PTIsh
SP-9967.TXT SP-9967.TXT
10/6/2005 10/26/2005
1 1
1266.8 1261.5
10/26/2005 12/21/2005
PTIsh PTIlo
1 1
1261.5 1327.6
($ 1,525.00) ($ 16,725.00)
$ 288,475.00 $ 271,750.00
ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER
PTIlo
SP-9967.TXT
12/21/2005
1
1327.6
1/6/2006
PTIsh
1
1344.3
$ 3,975.00
$ 275,725.00
PTIsh
SP-9967.TXT
1/6/2006
1
1344.3
1/25/2006
PTIlo
1
1330.9
$ 3,150.00
$ 278,875.00
PTIlo
SP-9967.TXT
1/25/2006
1
1330.9
1/31/2006
PTIsh
1
1343.4
$ 2,925.00
$ 281,800.00
PTIsh
SP-9967.TXT
1/31/2006
1
1343.4
2/6/2006
PTIlo
1
1323.6
$ 4,750.00
$ 286,550.00
PTIlo
SP-9967.TXT
2/6/2006
1
1323.6
2/16/2006
PTIsh
1
1340.3
$ 3,975.00
$ 290,525.00
PTIsh
SP-9967.TXT
2/16/2006
1
1340.3
3/7/2006
PTIlo
1
1333.4
$ 1,525.00
$ 292,050.00
PTIlo
SP-9967.TXT
3/7/2006
1
1333.4
3/16/2006
PTIsh
1
1362.6
$ 7,100.00
$ 299,150.00
PTIsh
SP-9967.TXT
3/16/2006
1
1362.6
03/31/2006
PTIlo
1
1355.8
$ 1,500.00
$ 300,650.00
COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
PTIlo
SP-9967.TXT
1
1355.8
4/6/2006
PTIsh
1
1363.4
$ 1,700.00
$ 302,350.00
PTIshSP-9967.TXT4 / 6/2006
1
1363.4
4/11/2006
PTIlo
1
1352.3
$ 2,575.00
$ 304,925.00
PTIlo
1
1352.3
4/20/2006
PTIsh
1
1362.1
$ 2,250.00
$ 307,175.00
PTIshSP-9967.TXT4 / 20/2006
1
1362.1
05/15/2006
PTIlo
1
1336.4
$ 6,225.00
$ 313,400.00
PTIlo
1
1336.4
6/2/2006
PTIsh
1
1336.6
($ 150.00)
$ 313,250.00
PTIshSP-9967.TXT6 / 2/2006 del
1
1336.6
6.8.2006
PTIlo
1
1299.4
$ 9,100.00
$ 322,350.00
PTIlo
1
1299.4
3.7.2006
PTIsh
1
1319.5
$ 4,825.00
$ 327,175.00
PTIshSP-9967.TXT7 / 3/2006
1
1319.5
07/14/2006
PTIlo
1
1284.4
$ 8,575.00
$ 335,750.00
PTIlo
1
1284.4
07/28/2006
PTIsh
1
1310.2
$ 6,250.00
$ 342,000.00
PTIshSP-9967.TXT7 / 28/2006
1
1310.2
08/14/2006
PTIlo
1
1313.8
($ 1,100.00)
$ 340,900.00
PTIlo
1
1313.8
08/17/2006
PTIsh
1
1332.4
$ 4,450.00
$ 345,350.00
PTIshSP-9967.TXT8 / 17/2006
1
1332.4
9/8/2006
PTIlo
1
1333.3
($ 425.00)
$ 344,925.00
PTIlo
1
1333.3
09/14/2006
PTIsh
1
1351.1
$ 4,250.00
$ 349,175.00
PTIshSP-9967.TXT9 / 14/2006
1
1351.1
11/3/2006
PTIlo
1
1400.2
($ 12,475.00)
$ 336,700.00
PTIlo
1
1400.2
11/8/2006
PTIsh
1
1406.9
$ 1,475.00
$ 338,175.00
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
03/31/2006
4/11/2006
05/15/2006
6.8.2006
07/14/2006
08/14/2006
9/8/2006
11/3/2006
VEND ER COMP RAR VEND ER COMP RAR
PTIshSP-9967.TXT11 / 8/2006 del
1
1406.9
11/29/2006
PTIlo
1
1417.1
($ 2,750.00)
$ 335,425.00
PTIlo
1
1417.1
12/5/2006
PTIsh
1
1437.4
$ 4,875.00
$ 340,300.00
PTIshSP-9967.TXT12 / 5/2006
1
1437.4
12/27/2006
1
1443.3
($ 1,675.00)
$ 338,625.00
PTIlo
1
1443.3
12/29/2006
PTIlo Sigue abierto
1440.7
($ 850.00)
$ 337,775.00
SP-9967.TXT
SP-9967.TXT
11/29/2006
12/27/2006
105
106
TABLA 6.3 Comercio individual de PTIX de S & P de futuros Compr ar/
Entrada
Entrada
Vender Nombre Mercado
Fecha de entrada
tamañ o
COMP RAR
06/16/1998
1
PTIlo
SP-9967.TXT
Salida
Precio
Fecha de salida
tamañ Nombre o Salir Precio
Comercio P / L
Ejecución de P/L
1365.6
06/25/1998
PTIsh
$ 13,675.00
$ 84,450.00
1
1421.1
La Simulación Histórica
107
comercio y su comportamiento en un gráfico de precios para obtener un sentido intuitivo de lo que será como para el comercio con esta estrategia en tiempo real cuando él estará reloj-ción de estas operaciones en un día, y tal vez mucho más frecuentes, base. Incluso el mejor de estrategias de negociación tendrán sus momentos desagradables de disposición de fondos y de períodos de perder. La lista de comercio es la herramienta ideal con la que la estra-GIST puede familiarizarse con la dinámica diaria de la estrategia de negociación de manera más íntima. El valor de este ejercicio no puede ser acoplado-subestima.
La curva de la equidad Esto es típicamente un informe gráfico que muestra la ganancia acumulada y la pérdida de la estrategia de negociación. Por lo general se representa como gráfico de líneas en una ventana debajo de un gráfico de precios del mercado en el que se simuló la estrategia (véase la Figura 6.1). Podemos ver en nuestro ejemplo que el 04/07/2005 la curva de las acciones de PTI en el SP era $ 76.675. Uno de los principales beneficios de la curva de las acciones es una indicación rápida de su relativa suavidad y consistencia, o la falta de ella. Otra ventaja muy valiosa de la curva de las acciones es la
FIGURA 6.1 Gráfico de barras y la equidad de la curva de PTIX de S & P de futuros
108
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
visión que ofrece en cuanto a la evolución del mercado en diferentes condiciones. De particular valor es el de examinar la acción del mercado durante los periodos de rendimiento subóptimo, en particular durante una aspiración máxima. La evaluación de la curva de las acciones será tratado con más detalle en el capítulo 12: La evaluación de las prestaciones.
Actuación del Período Se trata de un informe que proporciona información esencial acerca de la tradcapacidad y la solidez de la estrategia de negociación. Se degrada el rendimiento de negociación sobre una base de intervalo. Para la mayoría de las estrategias, por lo general, estamos interesados en el rendimiento sobre una base anual. Podemos ver en nuestro ejemplo (Tabla 6.4) que este informe ofrece estadísticas de rendimiento clave sobre una base año tras año. Al igual que con la curva de la equidad, este informe nos da una medida de la consistencia relativa de negociación perfor-mance distribuido en el tiempo. Siempre estamos buscando la estrategia comercial que realiza la mayor parte de forma coherente. Por otra parte, si nos encontramos con una estrategia que tiene la mayor parte de su rentabilidad en uno o dos intervalos, esto es motivo de preocupación. Más sobre esto en el capítulo 12: La evaluación de las prestaciones.
TABLA 6.4 El rendimiento sobre una base anual de PTIX de S & P de futuros Informe Anual Desglose PTIX WF-SP SP 9967.TXT 01/01/1989 hasta 12/31/2006. Sistema es PTIX ()
Período
Victorioso Abierto Vientos Vientos Comerci alisios alisios Ganar % o
Red Lucro
Corriendo Regreso % %
1996 1997 1998 1999 2000
4 24 23 26 22
3 dieciséis dieciséis 21 dieciséis
75.00% 66,67% 69.57% 80.77% 72.73%
1 1 1 1 1
$ 3,100.00 3,48% $ 21,500.00 24.14% $ 42,375.00 47.58% $ 174,175.00 195,56% $ 99,775.00 112,02%
2001 2002 2003
20 19 18
11 12
55.00% 47.37% 66,67%
1 1 1
($ 16,425.00) -18.44% 364,34% ($ 75,925.00) -85,25% 279.09% $ 7,475.00 8,39% 287.49%
2004 2005 2006
18 19 25
10 13 19
55,56% 68,42% 76.00%
1 1 1
($ 11,425.00) -12,83% 274,66% $ 22,875.00 25.68% 300.34% $ 70,275.00 78,90% 379,25%
9
3,48% 27.62% 75.20% 270,76% 382,78%
Total
218
146
$ 337,775.00
La Simulación Histórica
109
LA importancia de la precisión Todas las herramientas de desarrollo de estrategias de negociación establecidos son capaces de producir una simulación histórica relativamente precisa. Esto significa que son capaces de crear los oficios y el análisis de los mismos de una manera estándar y fiable. Siempre existe el problema de los errores de software, por supuesto, y estos pueden afectar la exactitud de la simulación. Los insectos son un hecho desagradable de calcular la vida, sin embargo, y si ha encontrado uno que ha tenido un impacto negativo, ya saben que este necesita ser tratado de la mejor manera posible. La prueba de una estrategia de negociación por ordenador es la creación y eval-luación de una simulación o modelo del rendimiento comercial de la estrategia. Al igual que con todas las simulaciones, puede ser exacta o inexacta. Un reloj de precisión sim-mento es uno que comercia datos históricos lo más cerca posible a la forma en que va a operar en tiempo real. Cuanto más precisa sea la simulación, mejor será el tiempo real de comercio de re-sultados es probable que sean. Una simulación inexacta o demasiado optimista dará lugar a falsas conclusiones acerca de la estrategia de negociación. Tal conclusión falsa conducirá muy probablemente a las pérdidas comerciales en tiempo real. Este capítulo trata sobre los estafadoresconsideraciones necesarias para lograr la simulación más completa posible comprobar con precisión un sistema de comercio. La creación de la simulación más perfecta posible, requiere dos cosas: un profundo conocimiento y comprensión con respecto a las implicaciones-ciones de las limitaciones del software y los problemas de datos, y el uso de suposiciones conservadoras con respecto a los costos y el deslizamiento en sus diversas formas.
las limitaciones del software Estas son cuestiones sutiles, ya menos que el estratega es consciente de estos problemas, ella tiene más probabilidad de ser conducidos a una sensación de falsa seguridad o el exceso de optimismo en cuanto a la fiabilidad de su histórico de simulación de comercio.
Problemas de redondeo Como técnica y tan inocuo como esto puede sonar, el uso de los redondeos o su ausencia, al precio de garrapata adecuada de los datos y de entrada y salida de
órdenes puede tener el efecto acumulativo de exagerar rendimiento comercial. Se puede incluso conducir a otra área del error, que es la inclusión u omisión de operaciones que no se desencadena en el comercio real. ¿Qué es este redondeo de la que hablamos? Todos los mercados de comercio de INCRE-mentos de fluctuaciones mínimas, o garrapatas. Por ejemplo, la soja en el comercio
110
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
garrapatas de .25 centavos de dólar, los bonos del tesoro en .03125s y el S & P comercios en 0,10 de un punto. Obviamente, al hacer un pedido, siempre están colocados a un precio reflejar-ción de la garrapata adecuado, como 1.535,60 para el S & P, 109.08 para los bonos del tesoro y 812,5 para la soja. ¿Por qué es esto un problema para el software de simulación? Algunas aplicaciones redondear los datos y las órdenes de su valor garrapata adecuada. Esto se llama hacer matemáticas garrapata. Otros no lo hacen. Que significa exactamente? Puede dar lugar a dos tipos de errores, uno peor que el otro. Si las matemáticas señal adecuada no se utiliza en las simulaciones, que puede dar lugar a órdenes que están llenos y no debe haber sido o no llenado que debería haber sido. La segunda fuente de error es que puede conducir a una subidas y bajadas del beneficio sutil, pequeña y persistente. Consideremos el siguiente ejemplo, que muestra cómo la falta de rondación puede dar lugar a un pedido no está lleno. En lugar de utilizar los precios de la orden en una simulación de bonos del tesoro de 109.08, se utilizará un valor decimal imprecisa de 109.24997. Y, en lugar de comparar el precio orden correcto de 109.08 a un precio real de 109.08 mercado, se puede utilizar un valor decimal imprecisa de 109.249999. (Debido a razones técnicas relativas a las matemáticas redondeo en idiomas y procesadores de ordenador, no puede haber este tipo de extremadamente estrechas cerca de los accesos.) Por supuesto, esto es absurdamente estrecha en aras de la ilustración. El punto es que si la orden se completó correctamente a su valor de mercado adecuado de garrapata 109.08 y el precio se completó correctamente a su valor apropiado de la garrapata 109.08, esta compra se detiene habría sido ejecutado, ya que sería en el comercio real. En cambio, el stop de compra en esta simulación no se ejecuta y la entrada o salida del comercio no se graba. Considere el siguiente ejemplo que muestra cómo los beneficios y las pérdidas de simulación puede ser exagerada por redondeo incorrecto. Consideremos un ejemplo en el que, debido a errores de redondeo, un beneficio se ha exagerado por una garrapata. Considere la posibilidad de una compra, que si bien redondeado, sería 1525,20 pero está en forma Dic-tremo 1525.15123, y una venta, que si bien redondeado, estaría en 1527,90 pero es en forma decimal en 1527.94999. El beneficio adecuado de este comercio hecho en matemáticas garrapata es $ 675 (1.527,90-1525,20 = 2.70 ×250). Sin embargo, debido a los precios de pedidos incorrectamente redondeadas, el beneficio comercial registrada de esta simulación es $ 699.69 (1527.94999 - 1525.15123 = 2.7988 × 250), que se ha exagerado por $ 24.69. Uno podría pensar que la diferencia esta pequeña realidad no debería importar. Antes de saltar a esta conclusión conveniente, sin embargo, tener en cuenta dos cosas. Si estamos considerando una estrategia comercial válida que tiene un comercio promedio de $ 100, entonces un error consistente de este
tamaño en realidad podría hacer la diferencia entre una estrategia útil y inutilizable. Considere la posibilidad de una estrategia más sólida con un comercio promedio de $ 250. Contra esta estrategia más robusta, este error se ve aún menos significativa. En esencia, sin embargo, puede conducir a una sobreestimación de los beneficios del 10 por ciento o menos.
La Simulación Histórica
111
La conclusión es que en realidad no es tan difícil para el comercio de software de simu-mento para hacer matemáticas garrapata. La ausencia de matemáticas garrapata en una simulación puede dar lugar a errores significativos suficiente para transformar una estrategia aparentemente rentable en un uno no rentable. Como consecuencia de ello, las matemáticas tick debe hacerse como una cuestión de rutina. Corresponde al estratega para determinar si el software se utiliza para la simulación matemática tiene esta capacidad. Si no lo hace, el estratega no tiene más remedio que este factor de distorsión en su evaluación de la simulación de comercio. Errores de redondeo tendrá un impacto más significativo en el comercio de una Strat-gia que comercia con frecuencia para las pequeñas ganancias por el comercio. Se tendrá en general un menor impacto en un sistema de comercio más lento, a menos que un error de redondeo lleva a la inclusión u omisión de una gran ganancia o pérdida que, o bien debe o no ser incluidos.
Operaciones Phantom Esta es otra de esas áreas problemáticas que tienen que ver con las operaciones, ocultos en-ner de software de simulación. Surge en la forma en que el software de simulación se encarga de la orden de ejecución de dos órdenes contingentes que se colocan en la misma barra de precios. Por ejemplo, considere una estrategia de negociación que se negocia en las barras diarias y tiene una orden de entrada en base a la más abierta, menos algún valor. Si se ejecuta esta entrada, la estrategia hace una parada de riesgos que incluye que se puede, de haberla golpeado, ser ejecutado en la misma barra de entrada. Supongamos un sistema de comercio entra en un orden por día antes de la apertura. El software de simulación debe probar para ver si se activa sólo por la abierta. Si no, la siguiente verificación es determinar si está dentro del rango diario, en cuyo caso se considera para ser ejecutado. Si cualquiera de estas condiciones es verdadera, la orden se ejecuta sin ambigüedad. Si ambos son falsos, el orden está vacío. Consideremos un sistema de comercio, sin embargo, que produce una orden de entrada y una parada de riesgo contingente. Si los precios de los dos órdenes están dentro del rango diario, los resultados pueden ser inexactos. Esto es debido a la forma en que algunas dantes-cationes de verificación de ejecución de órdenes. Considere el caso más sencillo cuando el sim-mento comprueba el orden de entrada y determina que se llena en el mercado abierto. A continuación, comprueba la parada del riesgo contingente contra el rango diario. Es deter minada-que el orden está dentro del rango diario. Aquí es donde un elemento de ambigüedad y error puede entrar en la simulación. ¿Por qué? Debido a que este nivel de comprobación no se puede determinar con exactitud
si el orden de entrada se llena durante el día. Esto es así porque si o no el riesgo stop se llena depende de si el alta o la baja fue primero. Por ejemplo, considere un ingreso a la compra de precio tope de 352, un stop de venta contingente al precio relleno menos 2,00 puntos, un máximo de 354, un mínimo de 350 y un cierre de 353. Con estos precios, claramente el stop de entrada a 352 es lleno. Sin embargo,
112
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
aquí es donde se vuelve incierto. Si el alta fue primero, entonces el riesgo stop a 350 también se llena y el tráfico se detiene a cabo. Sin embargo, si la baja fue primero, la simulación asumirá que el orden de entrada se llenó en el camino hasta el cierre de la baja al principio del día y de la parada del riesgo no se vio afectada. Para generalizar, este problema puede surgir de la simulación de una estrategia trad-ción que utiliza cualquiera de los dos órdenes que se pueden llenar en la misma barra. El uso de barras diarias por sí solo, la simulación no puede saber con certeza el o-der adecuado de ejecución ni si la segunda orden fue o no fue ejecutado. Esta información puede ser proporcionada solamente por referencia a un menor tiempo datos de trama paralelos establecidos para determinar la secuencia correcta de ejecución de órdenes y si la segunda orden se ejecuta o no. Por ejemplo, una simulación de un comercio de la estrategia en el marco de tiempo diaria puede consultar bares de cinco minutos para de-nar la secuencia correcta cuando ambas órdenes se encuentran dentro del rango diario. Sin embargo, algunos programas de simulación permite una estrategia con dos órdenes de poten-cial en un bar para ser objeto de comercio en base a la mejor estimación sobre si el alta o la baja fue primero en el establecimiento del rango diario. La mayoría de estas conjeturas se hacen sobre la base de un tanto del razonable-consumo que si bien la alta o baja está más cerca del precio de apertura, a continuación, llegó el primero en el orden del día y el otro vino después. El problema surge con bares donde, por ejemplo, la abertura se halla más cercano a la alta, pero, de hecho, la baja más distante fue primero y el alto llegó más tarde. Esto es generalmente un Guesstimation razonable, salvo en aquellos casos en los que la suposición es incorrecta. El resultado de esta suposición errónea por el software de sim-mento, una vez más, es la inclusión o exclusión de la ejecución de una orden que se han llenado en el comercio en tiempo real. Estos son re-preferidos como errores de seguimiento. Para muchas estrategias, la diferencia en el rendimiento causado por tales errores de seguimiento puede ser insignificante. Una vez más, sin embargo, un comienzo-gia más rápido con paradas cerca de comercios y medio más pequeño puede ser muy afectada por estos errores de seguimiento. Que potencialmente puede ser suficiente para cambiar una estrategia rentable en un uno no rentable. Como mínimo, se introduce un elemento de riesgo no cuantificado en la simulación. Lo mejor es que se evitan las simulaciones de negociación con los errores de seguimiento. Si los errores de seguimiento no se pueden eliminar, a continuación, el estratega debe tener en cuenta, una vez más, este costo y el riesgo añadido de alguna manera en su evaluación de la estrategia.
órdenes de precios Este problema es el último de los problemas derivados de las operaciones internas de software de simulación. Precios o limitar los pedidos (formalmente definidos en la siguiente sección) se colocan bajo (para comprar) y otra (vender) el mercado. Se utilizan generalmente como órdenes de entrada en los sistemas que compran countertrending
La Simulación Histórica
113
salsas y vender los mítines y con órdenes meta de ganancias. A diferencia de una orden de suspensión o de mercado, sin embargo, una ejecución no está garantizada si el precio de la orden se toca o se supera. En esto radica el problema. La mayoría del software de simulación y estrategia automáti-camente asume un relleno en cualquier orden límite de precio si el precio límite es tocado. Perry Kaufman mantiene que hasta un 30 por ciento de todas las órdenes limitadas ir unfilled.1 Esta forma de deslizamiento se abordará más adelante en este capítulo. Cuando las limitaciones de software vienen a jugar en este asunto radica en el tratamiento de este asunto. Mientras que no hay ninguna garantía de una ejecución de una orden de límite de precio, uno puede aumentar la probabilidad de ejecución mediante la adición de un requisito adicional para la simulación de las órdenes de límite en el comercio. El requisito ad condicional es permitir que el estratega para ajustar la cantidad por la cual el precio necesita ser penetrado para que pueda ser considerado como lleno. Consideremos el siguiente ejemplo: Una orden limitada de compra de futuros de S & P se fija en 1.525,50 o mejor. El estratega especifica en el software de simulación que este orden no se ejecutará a menos que el precio límite se supera por ocho garrapatas (.80) o algún otro valor que excede el nivel de lo que podría considerarse una pequeña fluctuación de los precios. En otras palabras, durante la simulación, esta orden no se llena a menos que el precio alcanza 1524,70 (1525,50 a 0,80). Considerando que la presente todavía no hay garantía de que todos los pedidos tratados de esta manera estarán llenas, es una suposición mucho más realista que esperando a cada orden de límite de precio se llena si se tocan. Esta es una consideración muy importante para el estratega que emplea las órdenes de límite de precios. Cuanto más se utilizan en la estrategia y el más rápido el ritmo de la negociación, el más importante de este asunto se vuelve.
hipótesis realistas En la creación de una simulación de comercio, es necesario hacer una serie de suposiciones aparentemente innocu-ous. Estas hipótesis, sin embargo, no son inocuos y no válidos decisiones conducirán a cuestionable resultados de la simulación altamente discutibles-ques. Los supuestos más evidentes e importantes están relacionados con las diversas formas de deslizamiento a la que una estrategia de negociación está sujeta.
Precio y Comercio deslizamiento
Cada comercio tiene un fijo y un costo de transacción variable consistente en com-misión y el deslizamiento. Definición: Comisión es el gasto de movimiento percibidas por una firma bro-kerage para ejecutar una transacción.
114
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Si bien nadie pone en duda comisiones; son un costo fijo establecido por la correduría estrategas firma-muchos subestiman drásticamente el costo de deslizamiento. Definición: Precio deslizamiento es el gasto de movimiento percibidas por las ejecuciones de mala calidad. Es la diferencia entre el precio de la orden y la ejecución ac-tual o llene precio. El deslizamiento es un costo significativo de la negociación. Es muy real. Parte de la difi cultad-en el desarrollo de una apreciación completa de deslizamiento, sobre todo en esta era de la entrada de pedidos electrónicos altamente eficiente, es que su mayor impacto se produce en esas rutas cuando el deslizamiento es extremadamente grande. Una estrategia puede cambiar por algún tiempo durante los mercados ordenados y relativamente tranquilas y tienen poco o ningún deslizamiento. Sin embargo, llega el día en que un acontecimiento inesperado provoca un gran movimiento en un mercado de rápido y el orden se llena de deslizamiento 10 veces el promedio. El efecto neto de estos grandes eventos de deslizamiento compensa el período PRECEDE-ción de deslizamiento cero a toda prisa. Las diversas formas en que la acción adversa del mercado puede contribuir al deslizamiento se discuten en las siguientes secciones. El deslizamiento también depende del tipo de pedido realizado, el tamaño de la orden, y la liquidez del mercado. Definición: Una orden de mercado es una orden para comprar o vender al precio actual del mercado. Definición: Una orden stop de venta se coloca a un precio por debajo del mercado actual y se convierte en una orden de mercado para vender cuando el mercado opera en o por debajo de ella. Definición: Una orden de stop de compra se coloca a un precio por encima del mercado actual y se convierte en una orden de mercado para comprar cuando el mercado opera en o por encima de ella. órdenes de parada se pueden utilizar para las entradas y salidas del mercado. Stop orders de compra se colocan por encima del mercado y vender paradas se colocan por debajo de ella. Las órdenes de detención se llenan a menudo a un precio peor que su precio de stop. Esto es porque cuando un precio tope se toca, se convierte en una orden de mercado sin ninguna otra restricción en el precio de llenado. Este asunto es a menudo agrava aún más debido a la ubicación del mercado en el que muchas estrategias y comerciantes tipo de ruptura lugar órdenes de parada. En realidad, muchas estrategias de negociación colocan topes que se encuentran en la ubicación de muchas otras paradasagrupados órdenes-de otras estrategias y los agentes del mercado.
Cuando se tocan esas agrupaciones de paradas, que pueden dar lugar a un movimiento de precios exagger-ated conduce a rellenos aún más pobres y más deslizamiento. Hay muchas razones por las paradas no se llenan a su precio. Es suficiente saber que esta forma de deslizamiento orden de suspensión es una realidad de la negociación y de utilizar una medida conservadora y suficiente de deslizamiento que se acomoda a este y demás.
La Simulación Histórica
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Definición: Una orden de límite de precio de venta es ubicada a un precio por encima del mercado actual y debe ser llenado en o por encima de su precio. Definición: Una orden de límite de precio de compra se coloca a un precio por debajo del mercado cur-alquiler y debe ser llenado en o por debajo de su precio. Precio de compra órdenes de límite se colocan por debajo del límite de mercado y venta o-ders se colocan por encima del mercado. Precio órdenes de límite operan opuesta y diferentes de las órdenes de parada en un relleno que no está garantizada. Si un límite de precio se va a llenar, que será ejecutada al o mejor que su precio. límite de precio o-ders, en consecuencia, no pueden experimentar el deslizamiento de precios. Debido a una orden de límite de precio no se garantiza un relleno, sin embargo, su uso puede y dará lugar a una forma de deslizamiento que es el resultado de operaciones rentables que no se producen porque el orden de entrada quedó vacante. También puede conducir a otra forma de deslizamiento, que es el resultado de las salidas perdidas que conducen a menores ganancias en un comercio. Definición: el deslizamiento del comercio es el costo de las operaciones que faltan que no están inscritos o comercios que se sale a un precio peor debido a las órdenes de límite de precios que no están llenos. Definición: Un mercado de la venta si se toca (MIT) pedido a un precio por encima del mercado actual y se convierte en una orden de mercado para vender cuando el mercado opera en su precio. Definición: Una orden MIT de compra se coloca a un precio por debajo del actual mar-cado y se convierte en una orden de mercado para comprar cuando el mercado opera en su precio. Comprar mercado si se toca (MIT) pedidos se colocan en un mercado a la baja y venden órdenes del MIT se colocan en un mercado alcista. El orden MIT combina lo mejor de la orden de límite de precio y la orden de parada. La orden de límite de precio busca de un precio potencialmente más deseable mediante la compra y venta en las caídas en los rallies. El orden de parada garantiza un relleno en algún precios una vez que el mercado se ha negociado en el entorno de un precio que su estrategia ha identificado como deseable. Al igual que la orden de parada, sin embargo, el orden del MIT está sujeta al deslizamiento de los precios.
El deslizamiento de apertura Gap Todos los mercados tienen diferencias de precios de cierre del día anterior para abrir el día siguiente. Más a menudo que no, estas diferencias no son tan grandes y su im-pacto sobre el comercio no es por lo tanto tan grande. Hay ocasiones, la forma de la historia, cuando estas brechas son grandes debido a
importantes eventos económicos o Politi-cal que se producen cuando los mercados están cerrados. lagunas de apertura pueden y van a crear una forma de deslizamiento de precios para órdenes GTC de todo tipo. precios que superan las órdenes de parada de apertura, por supuesto, va a crear negativa precio desliz página. lagunas que exceden las órdenes de límite de apertura creará el deslizamiento positivo. Como todo el software de simulación se ejecutará órdenes GTC correctamente, esta forma de deslizamiento no se registrará como tal. Es o bien se registró
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como una entrada o salida es peor en el caso de las órdenes de parada o como una mejor entrada o de salida en el caso de las órdenes de límite. El diseñador estrategia, sin embargo, debe ser lo suficientemente alerta a este tipo de acción comercial con el fin de determinar si la estrategia de negociación se está beneficiando de o viendo afectados negativamente por el impacto de las brechas que se abren. Si una estrategia tiene un número inusual de precios adversos de llenado de las paradas de descanso-ing llenas en el mercado abierto, el estratega podría considerar esto como una debilidad de diseño y el área potencial de mejora. Por el contrario, si una estrategia es el beneficiario de una cantidad significativa de deslizamiento positivo debido a las órdenes de límite de precios de reposo superado por los precios-ción abierta, el estratega podría considerar que se trata de una fuerza oculta de la estrategia y algo que puede ser mejorada a través de diseño adicional . En cualquier caso, el estratega debe ser consciente de esta forma sutil de deslizamiento y debe ser consciente de la información que proporciona en relación con las debilidades o fortalezas potencialmente ocultos.
Apertura y cierre de deslizamiento Rango Esta es otra forma de deslizamiento en silencio. Es silencioso en el que nunca se dio cuenta de que el deslizamiento a menos que sea buscado por el estratega. Es descontrol de las que se añadirá un coste adicional en comparación con la registrada por el simu-ción cuando la estrategia se negocia en tiempo real. Tengamos en cuenta que el precio de apertura incluyó en la mayoría de las bases de datos de precios es o bien la primera marca del día o el punto medio del rango de apertura. Esto significa que en la simulación, una orden ejecutada en el mercado en el mercado abierto se grabará en este precio. En el comercio real, sin embargo, una orden de mercado en abierto se llenará dentro del rango de apertura, y es bastante típico que se llenará en o cerca del precio más indeseable posible. Esta diferencia entre la apertura histórica y el precio que se obtiene en el comercio es una desviación de la simulación, y en realidad, es una forma de deslizamiento no registrada y por lo general sin ser detectados. Con toda probabilidad, la mayoría de las veces no es todo tan dramático. Es un costo, sin embargo, y puede y va a aumentar con el tiempo y no debe ser ignorado. El mismo fenómeno ocurre exactamente con las órdenes de mercado sobre Close (MOC) y Parada Cierre solamente (OCS). En el caso del cierre, sin embargo, será talvés ser peor. El precio de cierre (para datos diarios) disponible en la mayoría de las bases de datos estadísticos son o bien el precio de liquidación (el precio dentro de los últimos 30 o 60 segundos de negociación que determine el cambio de ser más representativo) o la media de las altas y bajas de la última 30 a 60 segundos de la negociación.
Una vez más, al igual que con la apertura, la simulación tomará el precio de cierre registrado en la base de datos como el precio del relleno para un MOC u orden SCO. En el comercio de bienes, ejecuciones serán más probable es que sea en el extremo negativo de la gama de cierre. Una vez más, esta forma no registrada y por lo general inadvertido de deslizamiento añadirá costes no contabilizados a las operaciones en tiempo real.
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Sin machacar el punto, los precios de mercado de llenado En abierto (MOO), MOC, y las órdenes de la OCS utilizados en la simulación histórica no serán los mismos que los logrados en las operaciones en tiempo real. Con toda probabilidad, el mercado y dejar de órdenes ejecutadas dentro de la apertura o cierre de rangos es probable que se surten en el peor (vender más bajo, el más alto de compra) precio posible. Esta forma de deslizamiento en silencio puede sumar y tomar el estratega por sorpresa porque ella ni siquiera sabía que existía.
El deslizamiento debido al tamaño El tamaño de un pedido tendrá un impacto en el deslizamiento también. Cuanto mayor es el tamaño de la orden, mayor es probable que sea el deslizamiento. Una orden de parada para comprar cinco S & P 500 es fácil de ejecutar y el deslizamiento norma pro-porcionar un costo exacto. Una orden de parada para comprar 500 S & P 500, sin embargo, se convierte en una historia diferente. Un deslizamiento más grande debe ser aplicado a dicha orden. tamaño de la orden tiene un impacto en cualquier tipo de orden. Es probable que resultar muy costoso para las órdenes de límite de precios. El deslizamiento es probable que aumente significativamente a medida que crece el tamaño de orden. La estra-GIST que está diseñando para esta escala de la negociación sería bien aconsejado para opciones de diseño ex-plore que permitan la plena ejecución de la orden tamaño deseado todavía lo hace de una manera escalonada o reducido.
El significado de deslizamiento La importancia de la transacción supone un coste adicional debido al precio deslizamiento a menudo no es tan significativo para una estrategia de negociación menos frecuente a largo plazo y que tiene como objetivo para el comercio de media más grande. Considere un sistema que negocia desde hace cuatro años, hace 10 operaciones, y gana $ 20.000 en ganancias antes de los costos de transacción. Deducir los costos de transacción de $ 125 ($ 25 para la comisión y $ 100 para deslizamiento páginas) por el comercio de la ganancia de $ 20.000. Esto deja $ 18,750 ganancias (20.000 $ - (125 $×10)). Estos relativamente pequeños costos de transacción son de poco signifi-cado en este caso. El impacto de los precios de los costos de transacción deslizamiento es mucho más evidente, sin embargo, en un sistema comercial muy activo a corto plazo. Los costos de transacción pueden tener un impacto dramático en el rendimiento de un sistema de este tipo. Asumir una estrategia que negocia por un año, hace 200 oficios, y obtiene un beneficio neto de $ 10.000. Vamos ahora a deducir los costos de transacción de $ 125 por el comercio de la ganancia de $ 10.000. Después de costes, nos quedamos con una pérdida de la ganancia de $ 10.000 en una pérdida de $ 15.000 ($ 10.000 - (125 $×200)). En este caso, los
costos de transacción típicos han transformado una estrategia rentable en uno significativamente rentable. El impacto de deslizamiento del comercio, no obstante, es decir, las pérdidas debidas a las operaciones sin cubrir, es probable que tenga un efecto sobre ambos tipos de estrategias de negociación. Un comercio perdido, irónicamente, puede tener un impacto aún peor en una estrategia que negocia con poca frecuencia en que puede ser uno o dos grandes operaciones que hacen o
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romper la estrategia que se pierde. el deslizamiento del comercio también tendrá toda una im-pacto sobre la estrategia que comercia con más frecuencia en que es probable que resulte en la pérdida de un importante número de operaciones que, para empeorar las cosas, es probable que sean los rentables.
MOVIMIENTOS DE LÍMITE Muchos de los contratos de futuros tienen límites de negociación diarias. Este límite diario se establece mediante el intercambio y se determina el nivel de precios máximos o mínimos a los que se les permite muchos mercados de futuros y opciones para subir o bajar en un día. Estas bandas límite se calculan usando el precio de ajuste del día anterior. Por ejemplo, el límite diario actual de la soja es de 50 centavos de dólar por encima o debajo del precio de cierre del día anterior. Supóngase que el precio de liquidación de 635. Esto significa que el siguiente día de negociación de precios pueden reunir a 685 (635+50, límite hasta) pero no más. Por el contrario, los precios pueden caer a 585 (585 - 50, limitar hacia abajo), pero no más bajo. Comercio puede continuar a estos extremos, pero no más alta o más baja. Las bolsas establecen límites a fin de limitar el riesgo, pero no impedir el flujo del comercio. Hay circunstancias poco comunes, pero existen, cuando un mercado se puede abrir hacia arriba o limitar límite hacia abajo y mantenerse en este nivel de precios a lo largo de toda la jornada. Esto se conoce como límite bloqueado. Estadísticamente, un día límite de bloqueo tiene una abierta iguales, alto, bajo, y cercano. Cuando un mercado está bloqueado límite, el volumen de comercio es mínimo a ninguno. En consecuencia, para todos los efectos, se debe considerar casi imposible comprar en un mercado límite arriba o vender en un mercado límite hacia abajo. Una simulación de comercio no debe permitir que las entradas o salidas en días de límite de bloqueo. También puede haber días en que hay una pequeña cantidad de comercio de ser-tanto las cerraduras del mercado en el límite. Para crear una simulación histórica fiable, estos tipos de días no deben ser considerados como comercializables tampoco. Especial cuidado se debe tomar para identificar este tipo de días. Un día que se traba en el límite alto se identifica por un igual de alto y estrecho con un alto que es igual al cierre del día anterior más el límite diario. Un día que bloquea límite a la baja se identifica por un igual de bajo y cerca de la mínima que es igual al cierre del día anterior, menos el límite diario.
Eventos y fechas PRINCIPALES
informes económicos programados, vuelcos, y del contrato y la opción de caducidad fechas importantes pueden causar mercado inusual y potencialmente explosiva
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movimientos. Estos movimientos son a menudo tan dramática que ha dado lugar a la creación de estrategias de negociación que pretenden aprovecharse de estos eventos. Tal estilo de comercio ha llegado a ser conocido como el comercio de evento. Algunos comerciantes y estrategias salir de las posiciones en la víspera de informes eco-nómica significativos o días de caducidad, como resultado de estas dramático que con frecuencia se mueven-mentos. Algunos comerciantes también hacen que sea una práctica de no entrar en operaciones dentro de una banda de tiempo predeterminado alrededor del momento de la publicación de informes económicos clave. Como se observa en la sección sobre el deslizamiento precio, masiva precio desliz página puede y va a ocurrir en las órdenes que se llenan durante estos movimientos a veces masivas y muy rápidos del mercado. Es un punto de debate entre los comerciantes y estrategas en cuanto a la mejor manera de manejar este tipo de eventos. Es fácil ver que estos eventos pueden y van a tener diferentes efectos en diferentes estrategias. Algunos comerciantes también optarán a suspender la negociación en un mercado después de un evento político o económico catastrófico, como el estallido de una guerra o una crisis económica inesperada que genera el movimiento de precios extrema y hypervolatility. Por ejemplo, dichos operadores podrían haber optado por negociar sus-pend en aceite en el día después de los primeros ataques aéreos estadounidenses en Irak en marzo de 2003. Otras operaciones y estrategias prosperaron en esta volatilidad. Es difícil anticipar correctamente el movimiento de precios en muy sensibles, mar-cados de noticias impulsada. Si una estrategia de negociación está en el lado derecho de tal movimiento, los beneficios extraordinarios son el resultado. A la inversa, si la estrategia es en el lado negativo de estos movimientos, extremadamente pueden ocurrir grandes pérdidas. Tales acontecimientos del mercado se conoce como un evento cisne negro. Es la opinión de muchos comerciantes sistemáticas que una negociación Strat-gia bien probado debe ser capaz de resistir tales tormentas por eventos con éxito. Al igual que en todas las operaciones cosas, sin embargo, no son los que toman un punto de vista opuesto. Es importante que el estratega sea consciente de la existencia de tal acción del mercado orientado a eventos extremos y que embarcaciones de su estrategia con el fin de hacer todo lo posible para asegurar la supervivencia y el éxito de esta estrategia en la cara de este tipo de eventos. Es sabio y prudente para evaluar la simulación histórica con y sin los oficios causadas por estos grandes e inusuales movimientos del mercado. Por ejemplo, cualquier sistema de comercio que cogió la bolsa de valores de minicrash de 27 de octubre de 1997, habría hecho una ganancia inesperada. Por el contrario, cualquier comerciante de largo a través de este accidente puede haber experimentado pérdidas inusualmente grandes. Estos acontecimientos son raros
y en gran medida impredecible y no deben ser asumidas como comportamiento comercial fácilmente repetible. En otras palabras, los beneficios extraordinarios debe ser disfrutado, pero no espera que se repita el fin de sostener el comercio prof-itable. Por otra parte, el riesgo debe ser acomodado por el Strat-gia. Es esencial para evaluar el desempeño de la estrategia de negociación con los oficios producidas por tales eventos retirados de la simulación.
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INFORMACIÓN HISTÓRICA Ni que decir tiene que una simulación comercial debe basarse en los datos históricos más precisos y fiables posibles. Futuros y opciones tienen una vida finita y terminan a su vencimiento. Esta caducidad continua en estos instrumentos provoca dos problemas y los hace más difíciles de probar que las acciones o los mercados de contado.
PRECIOS DE LAS ACCIONES A diferencia de los futuros y las opciones, la historia de un título no expira o al final (excepto en el caso de la quiebra, adquisición o exclusión de la lista). Sus datos de precios en consecuencia, evitar la complicación de los futuros y las opciones con sus vidas finitas. Todas las acciones enumeradas negociadas en las diferentes bolsas de valores organizadas, como la Bolsa de Nueva York o la Bolsa de Londres son fácilmente disponibles de proveedores de datos. No es una complicación importante de precios de las acciones que pagan dividendos. precios de las acciones tienen que ser ajustados con precisión para reflejar estos pagos de dividendos mentos. precios de las acciones también deben ser ajustados en cuanto a grietas. También hay un problema menor digno de mención. Muchas historias de precios de acciones no ofrecen un precio de salida exacta. Para empeorar las cosas, algunos utilizan el precio de cierre del día anterior para el campo precio de apertura del día siguiente. Los datos de estos tipos no se pueden utilizar para simular una estrategia de negociación que se basa en el precio de apertura.
mercados de contado Todos los mercados de futuros tienen una correspondiente mercado de dinero en efectivo o mancha, subyacente. No es el índice S & P 500 en el que se basan los futuros del índice S & P. futuros de la soja se basan en los mercados de soja en efectivo. Los futuros del crudo se basan en el mercado de crudo en efectivo. El grado de formalidad y de acceso central-izada para los mercados de efectivo varían de un mercado a otro de la de los mercados de cereales de caja descentralizados a los mercados de divisas en efectivo altamente organizadas, que muchos comerciantes utilizan de manera intercambiable con los futuros. datos de precios históricos para muchos mercados de efectivo están generalmente disponibles. Hay instrumentos de efectivo subyacentes para todos los mercados de futuros. mar-cados en efectivo son continuas y no caducan.
mercados en efectivo, sin embargo, típicamente se comportan de manera diferente de los instrumentos derivados de ellos y que no deben ser considerados como un sustituto de los precios de futuros.
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MERCADOS DE FUTUROS Un mercado de futuros consiste en una serie de contratos que se entregarán al difieren-rentes fechas adelante. Todos los contratos de futuros tienen una vida finita. Se entregan o se asentaron en el último día de negociación del contrato, que es su fecha de caducidad. Trading cesa en ese contrato al final de la negociación en su fecha de expiración, y el contrato termina formalmente. Por ejemplo, los contratos de futuros de S & P se ofrecen en cuatro vencimientos por año: marzo, junio, septiembre y diciembre. Ellos vencen en la tercera Vie-día del mes al contado. El S & P contrato de futuros de marzo de 2006 expiró el 16 de marzo de 2006. El 19 de marzo de 2006, el contrato para junio 2006 desempeñó el cargo el primero de caducidad. Debido a este vencimiento, con los futuros pasan por un cambio continuous en la forma en que se comportan a medida que progresan a través de su ciclo de vida. El contrato de plomo, o el primer vencimiento, es típicamente el más intenso comercio. Hay algunos mercados, como los mercados de la energía y los tipos de interés Prod-ductos, que tienen más volumen y liquidez en los vencimientos más lejanos, debido a la forma en que los operadores comerciales y los emplean. Considere la posibilidad de una ilustración. En enero de 2006, el S & P futuras contrato de septiembre de 2006 fue la tercera entrega diferida y debido a esto se comercializaba en porciones más pequeñas que la primera de vencimiento marzo de 2006. La mayoría de interés especulativo en futuros de S & P es generalmente el primer vencimiento. Ser las causas de este enfoque disminuido por los comerciantes, el contrato de septiembre de 2006 tuvo menos actividad comercial. Esto se observa en el volumen más bajo y abierta entre est. El efecto de este menor interés comercial en la acción del precio fue la mayoría de EAS-AIA visto como el comportamiento del precio gappy y menor volatilidad, es decir, rangos diarios más pequeños. Las figuras 6.2 y 6.3, respectivamente, muestran barras de precios diarios para el marzo de 2006 y septiembre de 2006, S & P contratos de futuros de cada uno de junio de 2005 a marzo de 2006. La diferencia es bastante evidente. Cada tabla está marcada con rectángulos marcados con su respectiva posición de caducidad de indi-cado en qué parte del ciclo de caducidad que son desde el punto de referencia de marzo de 2006. El contrato de S & P septiembre de 2006 a principios de junio de 2005 es de la quinta de caducidad. Esto es evidente por el gran número de lagunas-cerrado a abierto y pequeñas barras del intervalo. Estas características disminuyen progresivamente a medida que este contrato se traslada a las posiciones cuarta y tercera de caducidad.
El contrato de S & P marzo de 2006 a principios de junio de 2005 es el tercer ex piración. Esto es evidente de nuevo desde el gran número de lagunascerrado a abierto y pequeñas barras del intervalo. Estas características disminuyen progresivamente a medida que este contrato se mueve a la segunda y luego desaparece por completo, ya que se convierte en el primer o el punto de caducidad.
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FIGURA 6.2 S & P 09-2006 Contrato
FIGURA 6.3 S & P 03-2006 Contrato
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Considere la siguiente etapa en el ciclo de vida de la expiración de S & P de futuros de diciembre de 2006. Cuando el contrato de marzo de 2006 expiró el contrato de septiembre de 2006 circuló desde la tercera a la segunda expiración de caducidad. Como resultado de ello, atrajo un poco más el comercio de los especuladores y repartidas-res. Como resultado de este aumento de volumen y la actividad especulativa, su acción precio adopta una configuración ligeramente diferente. El último aumento en el volumen de operaciones se produjo cuando el conlas vías de junio de de 2006 expiró y el contrato de septiembre de 2006 desempeñó el cargo el primero de caducidad, o mes de entrega. El patrón general de este ciclo de vida de vencimiento del contrato de futuros se inicia con dientes separados, la acción baja volatilidad de los precios debido a la baja el volumen y el interés abierto a los extremos con la volatilidad normal del contrato de plomo, el volumen y el interés abierto. Es esta vida finita y esta volatilidad en continuo desarrollo y vol-men que hacen que el uso de futuros reales contrae inadecuados para las pur-poses de simulaciones de estrategia de negociación. Por lo general, el comercio especulativo se llevará a cabo en el contrato más líquido, que también es más reflexiva del movimiento de los precios del mercado al contado subyacente. Este suele ser el primer ex piración. Como consecuencia, vamos a ver en las secciones que siguen, simulaciones históricas se construyen mejor sobre la base de un tipo especial de la historia precio de los futuros, que cuenta con la expiración frontal sobre una base continua. Además, este proceso de vencimiento del contrato regular y las posiciones de negociación de trasladarse a la nueva caducidad frontal crea una necesidad en el comercio real para rodar las posiciones abiertas del contrato a expirar al nuevo contrato frontal. Por ejemplo, asumir una posición larga en el contrato de S & P marzo de 2006. Supóngase además que la estrategia elige a rodar posiciones en el quinto día trad-ción en el punto de caducidad. Esto le pasó a ser de 5 de marzo de 2006. En ese día, el comerciante liquida al mismo tiempo sus posiciones largas en el contrato de marzo de 2006 y se pone una nueva e igual posición en el contrato de S & P junio de 2006. Normalmente hay alguna diferencia en los precios entre el contrato a expirar de marzo de 2006 y el nuevo contrato para junio de 2006. Esta es la brecha de vuelco. Las diferencias de precios que se producen en el vuelco, es decir, la transición desde el contrato que expira el contrato activo actual, en general, no tienen gran impacto en el comercio. El estratega debe tener en cuenta, sin embargo, de la existencia de la imagen de sustitución. Puede haber circunstancias, tales como en los futuros de energía, que tienen vencimientos de cada mes, y donde la frecuencia de vuelcos podría tener un impacto en el rendimiento en tiempo real.
Idealmente, la simulación debe incluir realidad este comercio vuelco. De esta manera, el impacto, si lo hay, de la separación entre cilindros, de deslizamiento, y comisiones se representaría con precisión en la simulación. La mayoría del software de simulación de comercio, sin embargo, es incapaz de hacer simulaciones de los tipos de accu de las operaciones de rollover. El estratega, en consecuencia, debe ser
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conscientes y considerar si el rollo tendrá ningún impacto en su estrategia. Si se determina que este sea el caso, una forma sencilla de hacer frente a esto es agregar en el costo estimado del rollo como desvío adicional. En la mayoría de los casos, sin embargo, el rollo no es mucho de un factor de una manera u otra en el rendimiento de la mayoría de las estrategias de negociación. En resumen, los contratos de futuros de precios reales no son adecuados para las pruebas de largo plazo por dos razones: Son demasiado corto y su volumen y la volatilidad no son representativos de lo que normalmente se negocia. Además, la expira-ción de contratos de futuros requiere la estrategia a largo plazo para llevar a cabo las operaciones de renovación para mantener posiciones a largo plazo intacta. Una serie de soluciones de datos se han ofrecido para resolver los problemas que presentan los contratos de futuros para el ensayo de estrategias. La mayoría de estas soluciones implican la fusión de un mosaico de los precios de los primeros EXPI raciones en alguna forma de contrato continuo para los propósitos de la prueba. Vamos a considerar estos diversos métodos en las siguientes secciones.
EL CONTRATO CONTINUA Una solución a este problema es el contrato continuo. Este contrato es un mosaico secuencial de sucesivos contratos de futuros individuales. Para ex plo, en enero de 2006, la continua contrato de S & P tenía datos de precios del contrato de marzo de 2006. En abril de 2006, contaba con datos sobre los precios de la S & P contrato de junio de 2006. El contrato continuo concatena los datos de precios a partir de la expiración precio del contrato frente más activo en un único archivo de historial de precios. El contrato continuo resuelve dos de los tres problemas principales. Puede ser tan largo como sea necesario. Cuenta con los precios del frente del vencimiento del contrato y ac-curately refleja el vehículo comercial natural de la mayoría de los comerciantes especulativos. Tiene un problema, sin embargo: La diferencia de precios entre el vuelco del último cierre del contrato con vencimiento y el precio de apertura del nuevo contrato parece a veces como una gran brecha de apertura. Esto puede resultar en un beneficio inesperado en resultados de la simulación, cuando, de hecho, esa situación nunca existió en el comercio real. Si el estratega elige utilizar el contrato continuo para la prueba, esta separación de los rodillos debe ser tomada en consideración.
EL CONTRATO PERPETUA
Otra solución popular es el contrato perpetuo. Este contrato es muy diferente de contrato continuo. Consiste en una matemática trans-formación de datos de precios que son, en consecuencia, no datos reales de precios. Precio
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datos en un contrato perpetuo en realidad están creados con una interpolación para-mula que intenta crear los valores a plazo de tres meses de la comproductos básicos de una manera similar a la de avance preci-ción Bolsa de Metales de Londres. El diseño de la fórmula de extrapolación se pretende crear un historial de precios que está cerca el contrato dirigido a tres meses. El contrato perpetuo resuelve dos de los tres problemas principales: Puede ser tan largo como sea necesario y elimina las diferencias de precios de vuelco. Considerando su precio y volatilidad estructura es similar a la de los datos de precios contrato delanteros, no es exactamente igual que los precios efectivos del contrato delante que intenta modelar. Esta diferencia sutil introducirá discrepancias ser-entre el rendimiento simulado y en tiempo real el rendimiento comercial. El contrato perpetua presenta tres problemas únicos. En primer lugar, que no contiene la historia precio real. Cada precio se transforma. En segundo lugar, se introduce una nueva distorsión de su propia y tiende a amortiguar un tanto artificialmente los ar-volatilidad de los precios reales al comportarse de forma diferente a partir de los datos de precios reales en sí. En tercer lugar, las órdenes de entrada para debe ser transformada en tiempo real de comercio de-Rived de ella. Si se usa para crear señales de operaciones diarias, tendrá que ser ajustado de manera que pudiesen ser utilizados en el comercio en tiempo real los precios de estas señales. Esta distorsión de precios añadida puede ser de poca importancia, con un sistema muy lento que se negocia para los grandes movimientos. Esta distorsión, sin embargo, puede llegar a ser un problema serio con un sistema de comercio muy activo que se dirige a pequeños movimientos y es muy sensible a los cambios a corto plazo en la volatilidad.
CONTRATOS continuo ajustado El contrato continuo ajustado combina lo mejor de todas las alternativas anteriores. Se combina datos de los precios de caducidad frente a un historial de precios continua. Matemáticamente se eliminan todos los huecos de rollo de precio, sin embargo. Se puede hacer de dos maneras. Los contratos pueden ser ajustados, manteniendo los datos mas recientes sin cambios y el ajuste de todos los datos anteriores arriba o hacia abajo una cantidad igual a las lagunas de rollo. Este es un contrato continuo respaldo ajustado (véase la Figura 6.4). Un contrato continua frente ajustados ajusta desde el principio del archivo hasta el final. Esto deja a los datos más distantes en su forma natural y se ajustan los datos más actuales.
Los datos neutros transforman conserva las diferencias relativas entre los precios. Se introduce una distorsión con cualquier cálculo que utilizan porcentajes de precio. No se puede utilizar con la cartografía aplicaciones que utilizan precios absolutos de soporte y resistencia. Volver contratos ajustados también pueden tener precios negativos debido a los ajustes brecha.
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FIGURA 6.4 S & P Futuros continua del contrato se ajustará-Back
Un contrato continuo respaldo ajustado resuelve los tres de los principales prob-blemas para la mayoría de los sistemas: Puede ser tan largo como sea necesario, con fidelidad repre-senta los datos sean objeto de comercio, y se elimina la brecha de vuelco. Si los datos de precios se extienden mucho más atrás en el tiempo, los precios pueden llegar a ser inusualmente grande o incluso negativo, que introducirá una distorsión en los cálculos que utilizan un porcentaje en edad de precio. contratos continuos Volver ajustados, por lo tanto, no están con problemas de salida de prueba algunos tipos de estrategias de negociación.
EL TAMAÑO DE LA VENTANA DE PRUEBA Una simulación de una estrategia de negociación se lleva a cabo en un segmento de los datos históricos de algunos longitud u otra. Por ejemplo, una simulación histórica de un sistema de media móvil se construye sobre S & P 500 de datos de precios históricos de 1/1/1995 a través de 12/31/2006.
Definición: La ventana de prueba es la longitud de los datos de precios históricos en los que se evalúa una estrategia de negociación por simulación histórica.
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Dos consideraciones principales deben ser satisfechas al momento de decidir el tamaño de la ventana de prueba: solidez estadística y relevancia para el sistema de comercio y al mercado. Estos dos requisitos no estipulan el tamaño de una ventana de prueba en particular en días, semanas o meses. En su lugar, se especifican una serie de pautas que se pueden seguir para determinar el tamaño de la ventana correcta para una estrategia de negociación particular y de mercado. Un tamaño no sirve para todos cuando se trata de tamaño de la ventana de prueba. El tamaño de la ventana de prueba tendrá un impacto significativo sobre el resultado y la fiabilidad de la simulación histórica. Su tamaño influirá en la selección de parámetros y el ritmo de comercio. También pasará un largo camino hacia la determinación de la fiabilidad estadística, o falta de ella, de la simulación.
Requisitos estadísticos La ventana de prueba debe ser lo suficientemente grande como para generar resultados estadísticos sólidos y también incluyen una amplia muestra de las condiciones de datos. sonido estadísticamente significa dos cosas. Debe haber un número suficiente de operaciones con el fin de poder llegar a conclusiones significativas. La prueba de ganar-Dow también deben ser lo suficientemente grande como para permitir suficientes grados de libertad para el número y longitud de las variables empleadas por la estrategia de negociación. Si estas directrices no se siguen, los resultados de la histórica Simula-ción son propensos a tener deficiencia de solidez estadística, y por lo tanto sospechoso.
Tamaño de la muestra y el error estadístico El error estándar es un concepto matemático usado en el análisis estadístico. Podemos utilizar una aplicación de esta estadística que nos proporcione alguna información de ayuda-ful con respecto al impacto del tamaño de la muestra comercial producido por nuestra simulación histórica sobre la robustez y precisión de las estadísticas por rendimiento resultantes. Un error estándar grande indicaría que los puntos de datos están lejos de la media y un pequeño error estándar indica que se agrupan estrechamente alrededor de la media. Cuanto menor sea el error estándar del comercio menos un individuo que gana variará de la media del comercio ganar-Ning.
Error estándar = Desviación estándar/Raíz cuadrada del tamaño de la muestra Vamos a calcular tres errores estándar de la media del comercio ganador sobre la base de tres números diferentes de ganar el comercio.
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Precisemos los valores que se utilizarán en nuestra aplicación de esta fórmula para calcular el error estándar de la media o promedio de la victoria: AWt = promedio de victorias DesvEst = Desviación estándar sqrt = Raíz cuadrada Nwt = Número de Operaciones Exitosas Error estándar = DesvEst (AWT)/Sqrt (TNM) Error estándar nos proporcionará una medida de la fiabilidad de nuestra victoria en promedio como una función del número de operaciones ganadoras, es decir, el tamaño de la muestra. Por ejemplo, si la victoria promedio es de $ 200 y tiene un error estándar de $ 50, entonces la victoria típica estará dentro de un rango de $ 150 a $ 250 ($ 200+/ -. $ 50) El estratega sabia siempre errar en el lado del conservadurismo, por lo que va a suponer que el triunfo medio puede ser de $ 150 (el lado pesimista de la gama de victorias esperadas). Para tener una idea de cómo funciona este sistema con diferentes tamaños de muestra, con-sider tres ejemplos de error estándar en base a diferentes tamaños de muestra comercial de 10, 30 y 100. Vamos a suponer una desviación estándar para nuestros oficios ganar-Ning de 100 $ . Cuando nuestro número de victorias es de 10, el error estándar es: Error estándar = 100/Sqrt (10) Error estándar= 100/3.dieciséis Error estándar = 31.sesenta y cinco Con una muestra de 10 operaciones, el error estándar es de 31.65 redondeada $ 32. Al conectar este valor en nuestra fórmula, la gama de victorias es de $ 200+/ - $ 32 o $ 168 a $ 232. Con una muestra de 30 operaciones ganadoras, el ER-ROR estándar es de $ 18. ($ 18.25 redondeado). El rango esperado luego de victorias es de $ 200+/ - $ 18 ó $ 182 a $ 218. Por último, con una muestra de 100 operaciones ganadoras, el error stan-dard es de $ 10. El rango esperado luego de victorias es de $ 200+/ - $ 10 o $ 190 a $ 210. A partir de estos ejemplos, está claro que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra comercial, menor es el error estándar o varianza de ganar el comercio. Mientras que seleccionamos el operador promedio de victorias para nuestro análisis, esta relación de mayor tamaño de muestra de menor error estándar será
verdad para todas las estadísticas perfor-Mance producidas por una simulación histórica. Cuanto mayor sea la muestra de comercio, menor es el error estándar.
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CÓMO TRADES muchos? ¿Cuántas operaciones son suficientes? Con base en la información presentada en la sección anterior, podemos ver que más son siempre mejor. El análisis de una simulación histórica es un análisis estadístico de sus oficios. Los estadísticos son siempre de una cuenta que cuanto mayor sea la muestra, más fiable el pronóstico. Ya que los operadores con importantes sumas de capitales en la línea cada día, más fiable nuestra previsión, es decir, la estrategia de negociación, mejor. La conclusión es que debe ser muy difícil para un operador prudente confiar en una estrategia de negociación con una pequeña muestra de oficios. Sin embargo, por diversas razones, no siempre es posible conseguir tantos oficios como nos gustaría. Este deseo de una muestra comercial grande puede conducir a un problema en la prueba de los sistemas comerciales de largo plazo que el comercio Infre-cuencia. La mejor manera de tratar de conseguir un número suficiente de operaciones cuando se prueba una estrategia de negociación más lenta es hacer que la ventana de prueba lo más grande posible. Los estadísticos parecen aficionado el número 30 como el tamaño de la muestra más pequeña que se puede evaluar estadísticamente con confianza. Sin embargo, para el estratega, que no siempre es posible obtener 30 oficios. El número de negociaciones está también re-relacionadas con la que el tamaño de la ventana de prueba y que el estilo y el ritmo de la estrategia de negociación. Si una simulación contiene menos de 30 oficios, en consecuencia, cau-ción adicional debe ser ejercido en su evaluación. Por ejemplo, la estrategia debe ser teóricamente sonido, es decir, estar basado en principios lógicos de mercado de ac-ción que proporcionan una confianza adicional. Si la estrategia tiene optimizables vari-ables, entonces robustez a través de una amplia gama de estas variables es aún más importante. Además, el rendimiento de la estrategia a través de una amplia gama de diferentes mercados agrega a su validez estadística.
ESTABILIDAD La estabilidad de un sistema de comercio se refiere a la coherencia global de su rendimiento comercial. El un sistema comercial más consistente es en cada una de sus dimensiones de rendimiento, el más estable y fiable que tiende a ser en tiempo real de negociación. Capítulo 8: La evaluación de las prestaciones
presenta los principios utilizados para evaluar el desempeño de un modelo de comercio. Algunos puntos a destacar, sin embargo, serán útiles para aquí. Comercios deben ser relativamente distribuidas de manera uniforme a lo largo de la prueba de ganar-dow. Cuanto menor es la desviación estándar del tamaño y la longitud de victorias y derrotas, más estable es la estrategia es probable que sea. Asimismo, es mejor
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tener una desviación estándar más pequeña del tamaño y la longitud de ganar carreras y perder carreras. También es mejor tener coherente de comercio perfor-mance sobre una base trimestre a trimestre y año tras año. El rendimiento comercial más consis-tienda es del conjunto de parámetros de conjunto de parámetros, el más robusto de la estrategia. Estas medidas de coherencia de comercio son indicaciones importantes de la estabilidad de la estrategia. La estabilidad en la simula-ción histórica es uno de los indicadores más importantes de la reproducibilidad en el comercio en tiempo real.
GRADOS DE LIBERTAD Es un principio fundamental de las estadísticas que para una prueba estadística para producir conclusiones fiables, se debe comenzar con suficientes grados de libertad. El termino grados de libertad es bastante descriptiva, en el sentido de que es el número de observaciones en la recolección de datos que están libres para variar después de que las estadísticas de la muestra han sido calculated.2 Considere grados de libertad como el tamaño de la muestra de simulación ajustado para el número de condiciones y normas que se le plantean. El espacio de ensayo de simulación se reduce en proporción al número de grados de libertad que son consumidos por las reglas y variables de la estrategia de negociación. Consideremos el siguiente ejemplo simple como una ilustración. Supongamos una estrategia de negociación utiliza una sola media móvil con una longitud de 30 días y un tamaño de ventana de prueba de 100 días. Se dice que un grado de libertad es con-consumida por cada punto de datos que se utiliza en el cálculo. Nuestro promedio móvil de 30 días después utiliza 30 grados de libertad. Para comprender la relevancia de esto de una manera más práctica, determinamos los grados restantes de free-dom de acuerdo con la siguiente fórmula. DF= Grados de libertad UDF = Grados de libertad usados odf = Grados de libertad originales RDF% = Porcentaje restante de los grados de libertad RDF = 100 × [1 - (UDF/ODF)] RDF = 100 × [1 - (30/100)] RDF = 70%
Los grados de libertad que quedan en nuestro ejemplo son 70 por ciento, que no es tan atractivo. Como regla general, preferimos que el
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grados de libertad restantes superan el 90 por ciento. Por lo tanto, no hay ningún punto en la realización de esta simulación como se estipula. Por otra parte, consideremos un sistema comercial que utiliza de nuevo un pecado-GLE media móvil con un periodo de 10 días y un tamaño de ventana de prueba de 1.000 días.
RDF% = 100 × [1 - (10/1,000)] RDF = 99% Esta simulación se puede proceder con 99 grados de libertad por ciento. Esto producirá una simulación histórica estadísticamente más fiable. Considere otras dos aplicaciones de este principio. En la primera, una estrategia de negociación tiene 100 reglas y una simulación con un centenar de 100 días de datos se considera. Aplicando nuestra fórmula, vemos que esto nos deja sin grados de libertad. Es fácil ver que esta prueba es absurdo. Por el contrario, considere una simulación de una estrategia de negociación con 1 regla y 100 días de datos. A pesar de que es una pequeña muestra de datos, los grados de libertad el 99 por ciento es aceptable.
FRECUENCIA DE COMERCIO Es un aspecto interesante del proceso de simulación de comercio que el tamaño de la ventana de prueba ejercerá una influencia desproporcionada tanto en el ritmo de la negociación. Una ventana de prueba más pequeño es capaz de producir una muestra comercial adecuada para un corto plazo, la estrategia comercial más activa. Es algo inherente a la naturaleza del proceso de negociación más rápidos que los pa-rámetros tenderán a subir a la parte superior. Además, no hay ninguna razón intrínseca por un sistema a corto plazo no va a realizar más de una ventana de ensayo grande también. Esto no es siempre el caso, sin embargo. estrategias de negociación muy rápidos en los mercados volátiles, tales como el índice S & P normalmente se benefician de tamaños de las ventanas más pequeñas de prueba. Por ejemplo, una estrategia Coun-tertrending rápida explotación de un corto (de tres días) oscilación de precios puede así beneficiarse de ventanas cortas como de uno a tres años. A la inversa, una ventana de prueba pequeña generalmente no es capaz de producir una muestra de comercio adecuada para un sistema a largo plazo con un ritmo más lento de comercio. Es una función del ritmo más lento de la negociación y del consumo despropor-nadas de grados de libertad por los indicadores más largos típicos de las estrategias de ritmo más lento.
Más lento de seguimiento de tendencias de comercio estrategias en los mercados que son más altamente tendencia persistente al igual que el yen se suelen beneficiarse de largos victoria-dows en el rango de tres a seis año (y más allá).
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Debido a esta tendencia a que las tendencias del mercado y los niveles de volatilidad para hacer grandes cambios con el tiempo, la reoptimization periódica que se ofrezca por Walk-Forward El análisis puede ser preferible. Más sobre este tema se presenta, por supuesto, en el Capítulo 11: Análisis Delantero Walk y en particular la sección de este capítulo se llama la teoría de los datos pertinentes.
TIPOS DE MERCADOS Incluso el observador casual de los mercados comerciales será consciente de que los mercados pasan por diferentes fases. Hay cuatro tipos diferentes de mercados: 1. El toro 2. El oso 3. El ciclismo 4. la congestionada
Además también ser capaz de mezclarse entre sí, pueden ex-Fi gura un alto grado de variabilidad en cuanto a factores tales como la intensidad, alcance y duración. Por ejemplo, las fases de congestión de corta duración pueden ocurrir durante una fase correctiva de un mercado alcista. los vaivenes del mercado oso más cortas tendrán lugar durante las fases de corrección en el mercado de toro. Un mercado de la bicicleta puede superponer un movimiento alcista. Las posibles combinaciones y variaciones de estos cuatro tipos básicos de mercado son infinitas.
El mercado alcista Los mercados alcistas están avanzando mercados. Cuenta con precios que están subiendo durante un tiempo sostenido. Hay mercados típicos de toros. Una línea de regresión trazada a través de un mercado alcista típico tendrá una pendiente aproximadamente entre 15 y 50 grados. Este mercado avanzará a un ritmo relativamente gradual, es sostener-poder, y pueden durar meses o incluso años (ver Figura 6.5). No puede haber rugido mercados al alza también. Una línea de regresión trazada a través de un mercado de este tipo puede tener un ángulo de entre 50 y 70 grados y en ocasiones más allá. Tal mercado parece como si se está explotando. Rugido mercados alcistas son más raros que los mercados típicos
de toros. También son menos sostenible y, por tanto, una vida relativamente corta (véase la Figura 6.6). Los mercados alcistas están entre los mercados más eficaces para la mayoría de las estrategias.
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FIGURA 6.5 Gráfico del mercado alcista típico
FIGURA 6.6 Gráfico del mercado alcista muy fuerte
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El mercado de oso mercados a la baja están disminuyendo los mercados; que contará con precios que van cayendo por un tiempo sostenido. También hay mercados típicos de oso. Una línea de regresión dibujada a través de un mercado típico oso tendrá una pendiente de entre 15 y 40 grados. Este mercado se reducirá a un ritmo relativamente gradual, es sostener-poder y pueden durar meses o incluso años (ver Figura 6.7). No puede haber mercados a la baja de pánico también. Una línea de regresión trazada a través de un mercado de este tipo puede tener un ángulo de entre 50 y 70 grados y en ocasiones incluso más allá de eso. Tal mercado parece que está en caída libre. Por lo general son el resultado de la histeria colectiva en los mercados financieros. El mercado de oso HYS-terical es con frecuencia violenta y afortunadamente mercado a la baja a corto lived.A como esto se refiere a menudo como el pánico. Los desplomes de la bolsa de 1929 y 1987 eran tales pánicos oso (véase la Figura 6.8). mercados a la baja se encuentran entre los mejores tipos de mercados para el comercio, pero a pesar de que es una tendencia opuesta a la del mercado alcista, no es por lo general como el prof-itable al comercio para muchos sistemas debido a las diferentes dinámicas del mercado.
Figura 6.7 Gráfico del mercado típico oso
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FIGURA 6.8 Gráfico del mercado de la Caída de 1987
El mercado cíclico El mercado también cíclico conocido como un rango de cotización de mercado está a la vista, aunque menos conocido que el no profesional. Como su nombre indica, un mercado cíclico oscila con movimientos alcistas como bajistas más cortos dentro de un precio o gama de comercio. Un mercado realiza un ciclo bajo y luego reúne a la parte superior del rango de operaciones. Se forma un ciclo intermedio alto y luego rompe a la parte inferior del rango de operaciones. La característica principal de un mercado cíclico cuando se ve a través del tiempo es la de una forma más o menos regular oscilla-ción entre la parte superior e inferior de un rango de precios (ver Figura 6.9). El mercado cíclico también puede ser esencialmente sin tendencia en el contexto de los horizontes de tiempo más largos. Un mercado cíclico también puede existir dentro de una tendencia más amplia. No puede haber una inclinación alcista o bajista leve a la gama
comercial (véase la Figura 6.10). Si el rango de operación es lo suficientemente grande, estos mercados son eminentemente negociables. El mercado de la bicicleta amplia se encuentra entre los mejores mercados para el comercio. El mercado de la bicicleta toro es el mejor mercado para la mayoría de las estrategias para el comercio.
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FIGURA 6.9 Gráfico del rango de cotización con la parte superior e inferior del rango indicado
FIGURA 6.10 Gráfico del Mercado de ciclo Bull
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FIGURA 6.11 Gráfico de la congestión con la parte superior e inferior del rango indicado
El mercado congestionado El mercado congestionado o consolidación se caracteriza típicamente por un absencia de tendencia, volatilidad, y el movimiento de precios negociables. Un congestionado mar-cado consta de muy corta duración, de uno a dos bares, las fluctuaciones entre la parte superior e inferior de un rango de cotización generalmente estrecha (ver Figura 6.11). Por lo general son incambiable y son áreas donde la mayoría de las estrategias de negociación experimentan cierto grado de disposición de fondos. Si la congestión del mercado continúa por un tiempo prolongado, incluso una buena estrategia comercial experimentará una gran -si no su máximo-reducción. El mercado congestionado es el peor tipo de mercado para el comercio de la mayoría de las estrategias. Ofrece una buena negociación sobre todo para el comerciante a muy corto plazo que es quitarle el cuero cabelludo el mercado de los pequeños beneficios. Incluso para ellos, sin embargo, el mercado con-rido puede ser difícil.
MERCADOS EFICIENTES
El mercado de la Hipótesis eficiente (EMH), desarrollada por Eugene Fama, ha disfrutado de una gran cantidad de apoyo en la comunidad académica. Es la corriente
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opinión de muchos, sin embargo, que la EMH ya no es aceptada como una teoría exacta de la acción del mercado. Es difícil hablar de la eficiencia del mercado, con salida al menos una breve mención de ella, sin embargo. EMH afirma que el mercado es informativamente eficiente. Esto significa que toda la información que pueda tener un efecto sobre el nivel de precios de un mercado es igualmente disponible para todos los jugadores y por lo tanto se asimila muy rápidamente y se refleja en el precio de mercado actual. EMH sostiene que debido a que el mercado es tan eficiente en el procesamiento de la información rele-Vant-casi instantáneamente-que un operador no puede obtener una ventaja persistente sobre otro. Los estados EMH, en efecto, que todas las formas de ventajas comerciales, tales como análisis de mercado y estrategias automatizadas trad-ción, son esencialmente ilusiones y no puede ser rentable en el largo plazo. Obviamente, hay muchos que han hecho que el comercio e invertir fortunas-ción y esto por sí solo tiende a desacreditar a la EMH. El Premio Nobel Myron Scholes proporcionan más apoyo para esta opinión en la forma de una cita reveladora constituida mientras que haciendo alarde de su antiguo fondo de cobertura (la gestión del capital ya desaparecida Largo Plazo): "El fondo tendrá éxito", dijo a uno de los inversores escépticos " debido a los tontos como usted. "3 ¿Qué Scholes está diciendo, por supuesto, es que los genios de LTCM explotarían de manera eficiente las ineficiencias de los participantes en el mercado" tontas ". Y así lo hicieron durante un número de años de alta rentabilidad. Pero poco hizo Scholes sabe que los mortales "ineficiencias" del LTCM como un administrador de dinero profesional agregarían más "leña al fuego de las ineficiencias del mercado" para que otros puedan explotar esta vez a costa de ellos! 4 El "reversión" de de LTCM posiciones -entre otras cosas, casi provocaron una caída de la bolsa. Examinemos la idea de la eficiencia del mercado de una manera más práctica, sin embargo. Es cierto que los mercados a viva voz gratuitas, que están siendo rápidamente volver a colocar en los mercados electrónicos mucho más eficientes, son los más eficientes mar-cados en el mundo. Información sobre un mercado se distribuye, asimila, y más o menos refleja con precisión por el precio del mercado en el corto plazo. Los precios se fijan lo más rápido, aunque quizás no tan precisa, ya que las opiniones de la comunidad de comerciantes pueden expresarse en forma de transacciones en el mercado. Los mercados, sin embargo, sobre todo hoy en día como sus globalización Contin-UES a un ritmo rápido, son muy amplias y conseguir más vasta. También operan dentro de una amplia gama de horizontes de tiempo, a partir de los horizontes de tiempo de un minuto hasta marcos de tiempo mensuales y todo lo demás. Esto tiene un efecto multiplicador en la que muchos de estos diferentes horizontes de tiempo realmente atraer totalmente diferentes grupos de
participantes en el mercado. Un mercado puede tener un rango de participantes de miles a millones todos los que quieren cosas diferentes del mercado y cada uno persiguiendo su propio interés frecuentemente estrecha.
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Ciertamente, cualquier persona que ha estado alrededor comerciantes sabrá que cada comerciante tiene su propia opinión sobre el mercado. Me encontrar un comerciante que no lo hace! Los agentes profesionales y gestores de fondos tienen acceso a más o menos la misma información sobre más o menos al mismo tiempo. Todos ellos filtrar esta información a través de su propio sistema y estrategias de creencia y luego operar en consecuencia. Diferentes operadores tienen diferentes usos y necesidades del mercado. El revendedor baja quiere sacar provecho de unos pocos ticks por el comercio. El día comerciante piso quiere capturar el medio de un movimiento interdiaria. El asegurador quiere en asegurarse contra movimientos adversos de precios en el mercado de futuros después de comprar o vender-ing un producto efectivo. El arbitrajista quiere tomar ventaja de las pequeñas desviaciones de precios entre dos productos relacionados. El arbitrajista estadística altamente mecanizada comercia enormes posiciones para pequeñas fluctuaciones que pueden ser detectados sólo por el poder de sus algoritmos avanzados y capturado por la velocidad de las computadoras. El especulador sólo quiere hacer dinero de cualquier forma posi-ble. Los especuladores comercian minuto a minuto, día a día, semana a semana o mes a mes. A medida que más se ha aprendido sobre la acción del mercado, se convierte en Increas-vez más claro lo poco que se conoce de verdad. La estructura de la acción del precio es obvi-ormente, poco conocido. Un gran y creciente cuerpo de conocimiento en el campo del análisis técnico se ha acumulado a lo largo de los años. Sin embargo, esta información no puede realmente decirse que está codificado en un cuerpo de conocimiento matemático preciso y formal. Por otra parte, muchos métodos avanzados de matemáticasmatemá- se han utilizado con éxito para extraer beneficios de los mercados con arbitraje estadístico. Al mismo tiempo, el poder de computación, comunicaciones de alta velocidad, y la entrada de pedidos electrónicos han ido erosionando las ineficiencias del mercado. Esta combinación de conocimientos cada vez más sofisticados y potentes tecno-logías ha hecho que los mercados sólo que mucho más eficiente. Una y otra vez, oportunidades de mercado ineficiencias-han sido explotados sido descubierta ex ISTED,,, y han dejado de existir, ya que se fueran conociendo más. A la ineficiencia del mercado, una vez descubierto, por lo general no permanecerá por mucho tiempo. A medida que surgen nuevos métodos y tecnologías, sin embargo, nuevas ineficiencias serán descubiertas, explotadas, y se borran. Lo más probable es que este curso de baile de la ineficiencia y la eficiencia continuará sin fin. Sí, el mercado es eficiente. Sin embargo, el mercado no es omnisciente. Tampoco es perfectamente eficiente, ni es probable que lo sea. Por otra parte,
todo lo que se puede saber de un mercado conocido nunca puede ni siquiera por un participante, por no hablar de todos los participantes; simplemente no es posible. Como cuestión de hecho, todo lo contrario es cierto. Cuanto más grande sea el mercado se vuelve, y cuanto más jugadores que atrae, más complicado será. En consecuencia, siempre habrá oportunidades de mercado que sean
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descubierto y explotado. El más inteligente de los participantes y mayor es la potencia tecnológica ejercida sobre el mercado, sin embargo, el más original debe ser la estrategia. Dada esta asimilación continua de los comerciantes, la técnica y la tecnología para los mercados, no es de extrañar por qué un modelo de comercio o estrategia pueden tener una vida limitada?
EL CICLO DE VIDA DE UN estrategia comercial Es obvio que el título de esta sección alberga una creencia fundamental acerca de los conjuntos de parámetros y estrategias para que el comercio que tienen un ciclo de vida, un empezar-ción, medio, y tal vez un fin. Más claramente, el supuesto operativo es que cualquier conjunto de valores para los parámetros del modelo de una estrategia de negociación será de utilidad limitada. Esta hipótesis también se extiende a la creencia de que una estrategia de negociación en sí puede tener una duración limitada. Estos supuestos son imposibles de probar en el espacio disponible aquí. Se basan, sin embargo, en años de experiencia en la estrategia de investigación, consultoría y comercio. Además, ha habido mucho de una naturaleza más anecdotal en la literatura en los últimos años que respaldan esta opinión. También he oído personalmente muchas historias de una variedad de comerciantes en los últimos años que se prestan una gran cantidad de peso a estos conceptos. Por último, pero no menos importante, en los últimos años, se ha convertido casi en una cuestión de creencia comúnmente aceptada por muchos en las comunidades asesor de fondos de cobertura y de comercio de mercancías, y, en particular, entre los que invierten en estos vehículos, que el dinero tiene que ser dedicado a la investigación continua, adaptar y perfeccionar las estrategias. Este es un tema que ha sido debatido por los desarrolladores de comercio Strate-gías durante años y probablemente seguirá siendo objeto de debate durante muchos años por venir. Hay dos escuelas de pensamiento sobre este tema. La primera escuelaprincipales contiene que la única buena estrategia comercial es una estrategia de negociación que no necesita y no varía con el tiempo. Inherente a esta creencia es que la mejor estrategia de negociación funcionará sin optimización y en todos los mercados con las mismas reglas y parámetros. Ciertamente hace falta decir que esto sería una excelente estrategia de negociación. Si, de hecho, tiene uno como este, no es necesario este libro. Ve ahora y hacer su fortuna. La visión alternativa es que para lograr el rendimiento óptimo de negociación durante largos períodos de tiempo con una estrategia de negociación, que tendrá que ser de fecha arriba, al menos de vez en cuando.
También es parte de este punto de vista que se trata de per-fectamente aceptable para una estrategia de negociación que emplean diferentes parámetros para
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diferentes mercados. Esto es, de hecho, es preferible, en que se añade un nivel adicional de diversificación de la cartera. Haciendo que este caso con la debida precisión es un argumento más allá del alcance de este libro. Baste decir que he visto un montón de negociación Strate-gías lo largo de los años y yo todavía no han visto una estrategia de negociación de la por siempre y de una sola talla para todos los mercados, las tendencias y condiciones. De hecho, incluso se ha dicho por Richard Dennis, de Asistente del mercado y la tortuga comerciantes fama, que el conductor principal del sistema de comercio de la tortuga ya no works.3 Pero digno de mención en esta nota es que el sistema de comercio y Turtle variantes de los mismos tienen fama de tener producidos Hun-tos de millones de dólares en el comercio de beneficios en los años en que lo hizo el trabajo. Además, he visto estrategias de operación en tiempo real rentables que utilizan valores de los parámetros dif rentes para diferentes mercados y se benefician de reoptimization periódica. De hecho, los modelos empleados por el comercio de productos básicos ad-visera Pardo Capital Limited se ajustan a este perfil. Su rendimiento es un asunto de interés público para aquellos que estén interesados. Sospecho que si fueron capaces de mirar detrás de las escenas en una serie de gestores de dinero profesionales, usted puede ser sorprendido por el grado en que sus modelos y estrategias han cambiado y evolucionado con el tiempo. Como cuestión de nota, el clima actual entre los grandes inversores institucionales en-es que un administrador de dinero debe ser constantemente tratando de cambiar, adaptar y desarrollar sus estrategias. Un gran cambio de la talla única para todos multitud de hace una década. Es el supuesto operativo de este libro que los modelos e incluso Strate-gías se beneficiarán de la modificación de vez en cuando. También es una de las razones por las que el análisis Walk-Forward fue creado originalmente.
Tamaño de ventana y de la vida Modelo Suponemos que los conjuntos de parámetros de la mayoría de las estrategias comerciales requerirán y beneficiarse de los ajustes producidos por reoptimization. Ahora debemos examinar la relación entre el tamaño de la ventana de prueba y la duración de su uso. Y por el uso, nos referimos a dos cosas. La primera aplicación es una ventana fuera de la muestra en un análisis Walk-Forward. La segunda aplicación es la longitud de tiempo que un modelo puede ser objeto de comercio en tiempo real antes de requerir reoptimization.
Muchas de las estrategias comerciales, en especial los que son no adaptativa, que se benefician de la optimización, requieren algún tipo de reoptimiza-ción periódica. El efecto de esto es reoptimization para ajustar el modelo de comercio a la acción actual del mercado mediante la localización de los mejores parámetros del modelo para las condiciones actuales del mercado.
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La experiencia ha demostrado, y el sentido común acuerdo, dicha una negociación Strat-gia optimizado en una ventana de prueba más grande es probable que dure más tiempo entre REOP-timizations. Por el contrario, las estrategias optimizadas en las ventanas de prueba más cortos son más propensos a requerir reoptimization más a menudo. Modelos construidos en las ventanas más pequeñas se dice que tienen una vida más corta. Los construidos en las ventanas más grandes se dice que tienen una vida más larga. Las principales razones para esto son estructurales. El tiempo entre reoptimiza-ciones general, se ha encontrado que es una parte más pequeña del tamaño original ventana de prueba. Esto se pone de relieve por el análisis WalkForward, que se presenta en el Capítulo 11: Análisis Walk-Forward. Una buena regla general para la determinación del tamaño de la ventana de comercio es programar a entre un octavo y un tercio del tamaño de la ventana de prueba. Por ejemplo, si una ventana de prueba de 24 meses se utiliza para optimizar la estrategia de negociación, a continuación, puede ser objeto de comercio con seguridad fuera de la muestra o en tiempo real para ser-entre tres (24/8 = 3) y seis (24/3 =8) meses con probabilidad mínima de rendimiento negativo. Vamos a tratar de proporcionar algún concepto intuitivo de este principio. Consideremos el siguiente ejemplo. Un estratega optimiza una estrategia alrededor de dos años de datos. ¿Sería el comercio seguro de este modelo para los próximos seis meses? Probablemente. ¿Sería el comercio seguro de que este mismo modelo para los próximos tres años? Tal vez no, y con buena razón. Esto es algo análoga a la aplicación de un procedimiento de modelado estadístico similar. Se sabe que las predicciones estadísticas son los más ac-cura para el próximo período hacia adelante y menos precisa para previsiones realizadas en un tiempo posterior. Supongamos, por ejemplo, que estamos utilizando un modelo de regresión poli-nomial para pronosticar el precio de cierre de aceite. El pronóstico realizado para el próximo período a cabo será más preciso (y con bandas de confianza más estrechos) que hizo una previsión de cinco períodos a cabo. Este será dis-cussed con más detalle en la siguiente sección. La razón principal de un sistema de comercio debe ser reoptimice es que los mercados cambian con cierta frecuencia. No cambian, sin embargo, con gran reg-ularity. Si las condiciones del mercado siguen siendo los mismos, un nuevo reoptimization del sistema de comercio más probable es llegar a los mismos valores de los parámetros que fueron identificados por la optimización anterior. Por el contrario, si el cambio condi-ciones de mercado, especialmente de forma espectacular, reoptimization nuevos valores de los parámetros identificar lo más probable. Así que, ¿cuál es la razón principal por la que es más probable que sea comercializable por alguna pequeña fracción de su tamaño una ventana de prueba corta? En primer lugar, porque es poco probable que incluir un muestreo amplio de tipos de mercado y los niveles de volatilidad de una ventana pequeña
de prueba. Tengamos en cuenta que una pequeña ventana en la que el principaldad de la actividad del mercado es un mercado alcista fuerte puede decirse que ha visto un solo tipo de mercado. Revisar la figura 6.12 para una ilustración de este concepto. Además, si ha sido un mercado alcista bastante consistente, es relativamente probable que el volumen de operaciones y la volatilidad han sido relativamente constante también.
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FIGURA 6.12 Gráfico de un mercado alcista fuerte año
Cuando una estrategia de negociación ha sido optimizado en una ventana de prueba con un mercado en alza y la volatilidad constante estable, se puede decir que este modelo se ha adaptado a este tipo de mercado y un conjunto de condiciones. De hecho, se podría decir que el modelo ha sido particularmente bien adaptado a este tipo de condiciones. Tal vez la estrategia está muy bien adaptado. La estrategia funciona bien en condiciones similares, pero es poco probable que siga funcionando bien si la tendencia del mercado cambia de un mercado alcista constante a un mercado a la baja entrecortada. Cuando el tipo de cambio de mercado y la volatilidad en algo que el Stratgia no ha visto en su vida, no hay ninguna garantía de que seguirá a la forma per-como lo hizo durante su optimización anterior. Reoptimization faculta a la estrategia de negociación con la capacidad de adaptarse sólo a este tipo de Chang-ción de mercado y el despliegue condiciones. Una ventana más pequeña, por definición, tiene sólo una visión tan limitada serie de condiciones de mercado y de volatilidad. Es esta visión limitada que requiere reoptimization más frecuentes. Por el contrario, una ventana de prueba más largo es probable que incorporar una mayor gama y variedad de tipos de mercados y un conjunto más amplio de los niveles de volatilidad y volumen. Por definición, tiene una visión mucho más amplia del mercado y está adaptado para funcionar con eficacia en este dominio más grande. Con una base de Conocimiento de última generación
más grande, una estrategia de este tipo de comercio es más probable que sea capaz de comercio efec-tivamente en más tipos de tipos y condiciones del mercado (véase la Figura 6.13).
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FIGURA 6.13 Gráfico de un toro fuerte y un mercado a la baja fuerte durante un período de tres años periodo de tiempo
En general, una ventana más corta requiere reoptimization más frecuente, es más sensible, es decir, más rentable, a la acción del precio actual y es menos capaz de adaptarse eficazmente a los cambios dramáticos en la tendencia y volatilidad. Por el contrario, y en general, una ventana más largo requiere menos frecuentes re-optimización, es menos sensible, es decir, menos rentable, a la acción del precio actual y es más capaz de adaptarse eficazmente a los grandes cambios en la tendencia y volatilidad.
CAPÍTULO 7
formulación y Especificación
hora que hemos completado nuestra revisión de la fuente Back
norte
necesaria
material del suelo, podemos empezar una presentación
detallada de las ocho etapas del desarrollo de la estrategia con el primer paso: formulación y
especificación. Una idea de comercio comienza como una idea. La idea de comercio puede ser muy preciso en el que caso de que el equilibrio de esta etapa se desplegará de una manera directa. O la idea puede ser vago. En este caso, el proceso de formulación se vuelve más complicado. Sin una formulación clara y precisa de la estrategia, el proceso de desarrollo termina antes de que comience. Si la estrategia es vago, entonces primero hay que hacer precisa. La primera etapa en el proceso de desarrollo de la estrategia, en pocas palabras, es la traducción de una idea de comercio en una forma comprensible con guión de una aplicación de desarrollo estrategia de negociación con el fin de producir una simulación de comercio histórico. Como hemos visto en el capítulo anterior, la simulación histórica es el elemento vital del proceso de evaluación de la estrategia.
Formular la estrategia comercial Como se dijo anteriormente, una estrategia de negociación que comienza como una idea o conjunto de ideas relacionadas. En su totalidad, comprenderá diversas fórmulas, indicadores, reglas, precios de los pedidos, y así sucesivamente. Cada uno de estos diferentes componentes de la estrategia se debe especificar individualmente y en forma detallada. Las interconexiones de estos componentes también se deben hacer específico.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Una estrategia puede ser muy simple o extremadamente complejo. La simplicidad o complejidad de la estrategia carece de impacto en sí mismo. Lo que importa, sin embargo, es que la estrategia puede especificar con precisión, completa y consistente. Tenga en cuenta la claridad de esta simple estrategia de negociación, por ejemplo. Ir de largo en una parada cuando el mercado reúne a un nivel de precios que es igual o más que el cierre de ayer, más de 125 por ciento del rango diario de ayer. Ir corto en una parada cuando el mercado cae a un nivel de precios que es igual o menor que el cierre de ayer menos 145 por ciento del rango diario de ayer. Salir y posiciones sobre las señales de entrada opuestos inversa. No hace falta decir que la especificación exacta y precisa de una estrategia de negociación en todos los detalles necesarios es esencial para el éxito en este proceso. Dicho esto, la especificación incompleta de todos y cada regla, pormula, y el detalle de una estrategia es uno de los errores más comunes que se realizan en el desarrollo de estrategias. Esto es especialmente cierto para los operadores nuevos en el proceso de desarrollo estratégico. Sin empresario de éxito sería empezar a operar sin estar completamente preparado. De la misma manera, cada desarrollador exitosa estrategia de negociación debe cruzar cada ty dot todo i. En el proceso de desarrollo de estrategia de negociación, como en tantos otros procesos intrincados, el diablo está en los detalles. La facilidad o dificultad con la que el estratega llevará a cabo esta primera etapa es muy variable. El estratega más organizada, a fondo, lógica y con visión clara tendrá poca dificultad con este proceso. La estra-GIST carece de estas cualidades, sin embargo, le resultará una tarea más formidable. Al igual que con todas las habilidades, este proceso se hace más fácil con la práctica y la aplicación repetida. El proceso de organización y especificar una estrategia de negociación es muy similar a la planificación y la organización requerida para proceder con cualquier proyecto o diseño. Todas las piezas-fórmulas, reglas e indicadores deben primero ser ensamblados. Su precisión debe ser verificada. Todas las piezas del rompecabezas a continuación, se debe colocar en el orden correcto. En otras palabras, tenemos que calcular y obtener toda la información necesaria. Tenemos que seguir el proceso de toma de comercio a través de todas sus etapas y en o-der. El árbol de decisiones debe estar en orden lógico correcto. A fondo o-ganización y atención al detalle son las claves para la especificación estrategia exitosa. Después de todas las fórmulas y reglas comerciales se han reunido y organizado, lo mejor es escribir la estrategia de negociación en alguna forma de Inglés viated-sigla del. En la programación, este proceso se llama
pseudocoding. Cuanto más detallada y específica el pseudocódigo, mejor. Este pseudocódigo a continuación, se traduce en un lenguaje de scripts de prueba. Cuanto más detallada la especificación, más fácil será la traducción.
Formulación y Especificación
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Una de las mayores ventajas del proceso pseudocoding es que es un medio muy eficaz de determinar si todos los elementos han sido ensamblados y que todos los pasos en el proceso han sido identificados.
ESPECIFICACIONES-traducir la idea En una estrategia comprobables El siguiente diálogo de ficción presenta un ejemplo extremo del tipo de vaguedad con la que una idea de comercio puede ser rodeado. El diálogo es entre Trader Joe, un comerciante muy intuitiva, no analítico, y con éxito y Alex programador que es un pro-gramática muy analítica, lógica y organizada. Su especialidad es el proceso de la entrevista, en el que se involucra en un diálogo estructurado con un comerciante y extrae todos los métodos que el comerciante utiliza para formar sus decisiones comerciales. Alex entonces organiza este infor-mación en una estrategia de negociación formulada con precisión adecuada para su traducción a un lenguaje de script. Antes de Alex da este paso, sin embargo, él y Joe revisar su fórmula-ción y corregir los errores y malentendidos. Alex entonces incorpora estas correcciones, adiciones, supresiones, y así sucesivamente y, una vez más tiene que re-visto por Joe. Este proceso de ida y vuelta continuará hasta que la estrategia está en la forma que Joe piensa que mejor representa su estrategia de negociación y Alex piensa que puede ser codificado para la prueba. Tenga en cuenta que este diálogo es una lengua poco bajo control y se ha exagerado en aras de la ilustración. Los comerciantes obviamente provienen de todo tipo de diferentes orígenes, especialmente en el entorno comercial contemporal altamente competitiva, y se extenderán en la capacidad organizativa y ana-lítica en cualquier lugar de la de Trader Joe a la mentalidad de un personal altamente capacitado Ph.D. Dicho esto, vamos a continuar con nuestro diálogo. Trader Joe utiliza una estrategia de negociación que emplea las medias móviles de una manera casi sistemática. Ha tenido cierto grado de éxito emplean-ción medias móviles de una manera un tanto singular. Joe cree que sería capaz de hacer más dinero de comercio si comprendiera más acerca de cómo funcionaban y por qué eran eficaces. En la búsqueda de esta información, que contrató a Alex programador para escribir un programa informático que le permita formular y poner a prueba su estrategia de negociación. La siguiente conversación se produjo como Joe explicó sus métodos.
"Yo compro cuando las medias móviles se ven bien y lo venden cuando las aver las edades se ven mal," dice Joe comerciante.
"Hmm, eso es bastante interesante. Cómo funciona? ", Dice Alex programador.
148
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
"A veces," dice Joe T. "Interesante," dice Alex P. "Pero vamos a tener que ser un iluminado-tle más específica para poner a prueba esta idea. ¿Le importa que le haga unas preguntas? " Joe: "supongo que no, pero espero que no tomará mucho tiempo." Alex: "Está bien. ¿Puede usted primero dime lo que quiere decir con los promedios mirar-ing bueno? " Joe: "Sí, pero creo que es bastante obvio. Los promedios se ven bien cuando se la corta solo alcanza a través de la larga ". Alex: "Bueno, puede ser obvio para usted, pero no es para mí ni lo será para el equipo. Por "explosiones a través de" ¿Quiere decir que se mueve más rápido medias-MA1-cruces de debajo para el movimiento lento mediaMA2? " Joe: "Sí". Alex: "Bueno. Qué importa cuánto MA1 MA2 cruza? " Joe: "A veces sí, a veces no. Todo depende." Alex: "Por qué?" Joe: "Es difícil de decir." Alex: "Bueno, entonces, tal vez deberíamos dejar lo mucho que cruza para futuras mejoras. Sólo vamos el sistema básico formulado por primera vez. Sabemos que vamos a pasar mucho tiempo si MA1 cruza de bajo a más MA2. Ahora, ¿qué es lo que quiere decir con "los promedios se ven mal '?" Joe: "Eso debería ser obvio, también. Ellos simplemente se desmoronan, van al infierno en una carretilla de mano. " Alex: "Bueno, ya que vamos a largo MA1 cuando viene de debajo a lo largo MA2, estoy en lo cierto al suponer que vamos corta cuando cruza de MA1 a bajo MA2" Joe: "Ajá, lo tienes, Alex." Alex: "Bueno. Esto parece que siempre estamos en una posición. ¿Es eso correcto?" Joe: "La mayor parte del tiempo." Alex: "¿Cuándo no está en condiciones?" Joe: "Cuando todo el asunto simplemente se desmorona." Alex: "¿Qué quiere decir con eso?"
Joe: "Cuando el mercado no se mueve, los promedios móviles sólo me cortó en pedazos." Alex: "¿Qué quiere decir cuando dice" el mercado no se mueve '? "
Formulación y Especificación
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Joe: "Simplemente no hay acción. Un montón de pequeños cambios, pero no hay grandes oscilaciones ". Alex: "¿Eso quiere decir que esta estrategia de media móvil es realmente sólo es capaz de atrapar grandes oscilaciones?" Joe: "Sí". Alex: "¿Qué es un swing grande, entonces?" Joe: "Eso depende". Alex: "Por qué?" Joe: "El mercado". Alex: "Ya veo. ¿Esto varía de mercado a mercado y de año en año? " Joe: "Está bien." Alex: "Haz longitud diferente medias móviles tienen un impacto en esto?" Joe: "Sí". Alex: "¿Cómo se determina cuáles usar?" Joe: "Me jugar con diferentes medias móviles en mi trazando pro-grama y utilizar los que se ven bien." Alex: "Bueno, usted no sabe nada acerca de los beneficios y riesgos performance de los promedios en el que 'se ven bastante bien,' ¿verdad?" Joe: "No, no lo hago. Es por eso que te contraté. Se supone que debes entender todo esto para mí ". Alex: "Bueno, voy a hacer mi mejor esfuerzo. ¿Cómo se controla el riesgo cuando se toma una posición? " Joe: "Depende. Si uno promedio sopla a través del otro como un murciélago del infierno, por lo general preparo algo de dinero de inmediato y no es ningún problema. Pero a veces el mercado sólo se ve bastante escaso, y me puso en una parada cerca de la posición ". Alex: "¿Quieres decir que a veces se utiliza una parada, ya veces no lo hacen?" Joe: "Ajá". Alex: "Eso suena inconsistente y podría ser peligroso también. ¿Quieres poner a prueba la estrategia con y sin un riesgo stop? " Joe: "Sí, eso es una buena idea." Alex: "Está bien. Voy a construir esta sesión como una opción. ¿Qué hacer cuando se tiene un ganador? " Joe: "Si consigo un par de grandes en ella, por lo general sonar la caja registradora y tomar ganancias."
Alex: "¿Quiere decir que se tome una ganancia después de haber hecho una cierta cantidad de dinero en su posición?"
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Joe: "Sí". Alex: "¿Cuánto es suficiente?" Joe: "depende". Alex: "Por qué?" Joe: "El mercado. Como he estado haciendo últimamente. Como me siento. Muchas cosas." Alex: "Bueno, ¿debería construir en algún tipo de idea de la ganancia como una opción en el programa?" Joe: "Eso sería genial." Alex: "Veamos lo que tenemos aquí. Nuestro modelo de comercio básico utiliza dos medias móviles de longitud diferente. El modelo es siempre ya sea larga o corta a menos que nuestra gestión de riesgos o beneficios opcionales sale de un comercio. Vamos a largo si el promedio más rápido sale de debajo de la media a más lento. Que ir en corto cuando el promedio más rápido va de arriba hacia abajo de la media más lenta. ¿Es eso correcto?" Joe: "Hasta ahora, todo bien." Alex: "Hay dos variaciones de este modelo básico. Hay una parada de riesgos y un orden objetivo de beneficio. El uso de cualquiera de éstos dará lugar a una alteración del modelo. Si una posición se abandona el uso de una parada de riesgo o un beneficio o mejor el orden de destino, entonces el modelo no siempre estar en el mercado. ¿Está bien? " Joe: "Vamos a tocar de oído y lo averigüe." Alex: "Está bien. Voy a configurar este programa para tener definibles por el usuario en movimiento longitudes medias. Tendrá una opción para usar un riesgo stop, un objetivo de beneficio, o ambos. El programa será capaz de probar un lote de diferente longitud en movimiento combinaciones promedio. ¿Usted piensa que esto va a hacer? " Joe: "Es un comienzo. Veamos qué pasa."
HAZ una vaga idea PRECISO Este pequeño melodrama sirve para poner de relieve la vaguedad que pueden rodear una estrategia de negociación en el inicio del proceso de desarrollo. Trader Joe puede parecer un poco extremo. El número de formas en las que una estrategia de negociación puede carecer de claridad, sin embargo, son demasiado numerosas para enumerarlas. Y, en verdad, Alex Pro-Grammer fue
mucho mejor comunicador y mucho más complaciente que muchos programadores. Es posible que usted participar en este tipo de diálogo o puede recurrir a la ayuda exterior. Sin embargo, la recopilación, organización, y la especificación exacta
Formulación y Especificación
151
de la estrategia de negociación, que se hacen a continuación, y como fueron ilustrados en este diálogo, son los primeros pasos esenciales. Una estrategia de negociación es un conjunto de reglas precisas y fórmulas, no importa cuán simple o compleja. Si la idea de comercio no puede expresarse de una manera que es preciso y lógico, entonces no es una estrategia de negociación. La estrategia de negociación discutido en el diálogo anterior se puede describir en tres formas: Inglés ordinaria, reglas y fórmulas precisas y códigos informáticos. La versión en Inglés es pseudocódigo. Las fórmulas representan una representación más exacta de pseudocódigo en el camino de convertirse en código informático comprobable. La estrategia expresado como código C está en una forma que un com-ordenador puede entender. Como pseudocódigo idioma Inglés, esta estrategia de negociación media móvil se puede expresar como sigue: 1. Calcular una media móvil rápida 2. Calcular una media móvil lenta 3. Ir largo cuando ayer la media móvil rápida estaba por debajo de la media
móvil lenta y en la actualidad el promedio de movimiento rápido está por encima de la media móvil lenta 4. Una vez larga, permanecer mucho tiempo hasta que se produce una entrada de compra 5. Ir corto cuando ayer la media móvil rápida estaba por encima de la media
móvil lenta y en la actualidad el promedio de movimiento rápido está por debajo de la media móvil lenta 6. Una vez corto, estancia corta hasta que se produce una entrada de compra
Esta estrategia pseudocódigo se puede convertir en el siguiente conjunto de DEF-defini-, fórmulas y reglas lógicas: 1. C (t) es el cierre del día tth con t= 1, el presente día 2. x es la longitud de mover un medio (MA1) 3. Y es la longitud de media móvil de dos (MA2) 4. MA1 = [Connecticut) + Connecticut + 1) +. . .+ Connecticut + x - 1)] / X 5. MA2 = [Connecticut) + Connecticut + 1) +. . .+ Connecticut + Y - 1)] / Y 6. Y es nunca inferior a 2 veces x 7. Si no tenemos ninguna posición y MA1 (t) > MA2 (t) y MA1 (t - 1) < MA2
(t - 1), y luego ir de largo.
8. Si estamos cortos y MA1 (t) > MA2 (t) y MA1 (t - 1) < MA2 (t - 1), y
luego ir de largo.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
9. Si no tenemos ninguna posición y MA1 (t) < MA2 (t) y MA1 (t - 1) > MA2
(t - 1), y luego ir corto. 10. Si hemos de largo y MA1 (t) < MA2 (t) y MA1 (t - 1) > MA2 (t - 1), y luego ir corto. Tales ideas se ven un poco diferente en el lenguaje de programación C. El código C para calcular el valor de una media móvil se muestra en el Ejemplo 1.
int SMA (int day, int periodo, tipo int, float * Valor) { regístrese int i; holgura total; *valor = 0,0; si (periodo Hoy MA2 luego comenzar
Si Ayer MA1 < MA2 Ayer luego comenzar compra ( "Loen") al lado de la barra abierta; fin; fin; { entrada con el valor de la venta } Hoy si MA1 < Hoy MA2 luego comenzar Si Ayer MA1 > MA2 Ayer luego comenzar la venta ( "shen") al lado de la barra abierta; fin; fin; FIN;
Un script de expresar esta estrategia de negociación en Metastock se ve de la siguiente manera: COMPRAR--Rápido:=10; Lento:=30; Fm:=Mov (C, Rápido, S); SM:=Mov (C, lenta, S);
Y:=Cross (Fm, Sm); Ref (Y, -1) VENDER--Rápido:=10; Lento:=30; Fm:=Mov (C, Rápido, S); SM:=Mov (C, lenta, S); Y:=Cross (Sm, Fm); Ref (Y, -1)
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
CORTO--Rápido:=10; Lento:=30; Fm:=Mov (C, Rápido, S); SM:=Mov (C, lenta, S); Y:=Cross (Sm, Fm); Ref (Y, -1) CUBRIR--Rápido:=10; Lento:=30; Fm:=Mov (C, Rápido, S); SM:=Mov (C, lenta, S); Y:=Cross (Fm, Sm); Ref (Y, -1)
Un script de expresar esta estrategia de negociación en TradersStudio se ve de la siguiente manera: 'EOTS-MA (c) 2007 Robert Pardo Reservados todos los derechos' Este es el código de ejemplo de TradersStudio básico Sub EOTS MA (Período MA1, MA2 Período) Dim MA1 Hoy Como Ayer BarArray Dim MA1 MA2 Como BarArray Dim Hoy Como Ayer BarArray Dim MA2 Como BarArray Si BarNumber=Entonces FirstBar
'Período MA1 = 'Período MA2 = Hoy 30 MA1 = 0
10
Ayer MA1 = 0 MA2 Hoy = 0 MA2 Ayer = 0
Terminara si Si CurrentBar > MA2 Periodo luego 'Calcular los valores de MA Hoy MA1 = Promedio (Close, Periodo MA1, 0) MA1 Ayer = Promedio (Close, Periodo MA1, 1) MA2 Hoy = Promedio (Close, Periodo MA2, 0) Ayer MA2 = Promedio (Close, Periodo MA2, 1)
'Ajuste de entrada a largo Si MA1 Hoy > Entonces MA2 Hoy Si MA1 Ayer < Entonces MA2 Ayer
Compra ( "Loen", 1, 0, Mercado, Día) End If Terminara si 'Establecer entrada corta
Formulación y Especificación
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Si MA1 Hoy < Entonces MA2 Hoy Si MA1 Ayer > Entonces MA2 Ayer Vender ( "shen", 1, 0, Mercado, Día) Terminara si Terminara si Terminara si End Sub
Como se puede ver, estos tres escrituras diferentes son mucho más fáciles de bajo-stand que el código C. Se condensan más que la versión Inglés y que se parece mucho a la versión definición y fórmula. El guión EasyLanguage establece el valor para el "Período MA1" variable como el número 10 y para el "Período MA2", como se establece, además 30. "MA1 hoy" como una media móvil simple de longitud 10 para el día actual [es decir, la media (cerrar, Periodo MA1)], y así sucesivamente para otros valores de la media móvil sobre los precios de cierre. La condición de compra se encuentra en lo que se llama una "i" comunicado. Un estado-ment si es una forma de establecer una condición, es decir, "si esto es cierto, entonces hacer esto; si es falso, y luego hacer otra cosa. "Cuando se cumplen estas condiciones, en este caso, cuando el MA1 MA2cruza sobre un pedido está configurado para comprar e invertir la posición corta actual con la apertura de la barra siguiente. La condición de venta también se establece de una manera diferente "Si"Comunicado. Cuando se cumplen sus condiciones, una o-der está configurado para vender e invertir la posición larga actual con un pedido realizado en la apertura de la barra siguiente. Estas secuencias de comandos harán exactamente lo mismo que el código C con mucho menos esfuerzo y en mucho menos tiempo debido a todas las funciones integradas que se incluyen en estas diferentes aplicaciones de desarrollo de estrategias de negociación. Una comparación de estas tres versiones diferentes de secuencias de comandos de la estrategia de negociación media móvil revela dos cosas principales. En primer lugar, todos ellos acom-Plish la misma cosa, pero cada uno a su manera. En segundo lugar, que son, en esencia, los lenguajes de programación y cada uno tiene sus puntos fuertes y puntos débiles, e idiosincrasias. Como hemos indicado en el capítulo 4: La plataforma de desarrollo de la estrategia, es esencial para el éxito de cualquier proceso de desarrollo de estrategia de negociación que el estratega de elegir que aplicación que tiene las características requeridas y la facilidad de uso deseado. Incluso si la aplicación tiene las capacidades necesarias, sin embargo, es hasta el estratega para estar seguro de que la estrategia de negociación se ha
especificado y programado en el lenguaje de programación de elección correctamente.
CAPÍTULO 8
Preliminar Pruebas
e ahora han completado las primeras etapas de la estrategia de desarrollo a
su
W
conceptualización, diseño, especificación, y secuencias de comandos en
una forma comprobable. Ahora, todo este trabajo debe ser verificada. En otras palabras, ahora debemos confirmar que todo este código funciona correctamente y según lo previsto y
que es consistente con su estrategia de negociación. La segunda etapa del proceso de desarrollo de la estrategia es la prueba premon-nario del modelo de comercio. Esta ronda de pruebas lleva a cabo cinco cosas. Los tres primeros son más preocupados por los problemas de secuencias de comandos. Los dos últimos proporcionan una visión preliminar de rendimiento. Las pruebas preliminares realizadas hará lo siguiente: 1. Verificar que todas las fórmulas y reglas se calculan correctamente 2. Determinar si las fórmulas, reglas, y sus combinaciones se comportan como
se ha diseñado 3. Confirmar que la estrategia de negociación tiene un espectacular con las
expectativas teo-teóri4. Proporcionar una estimación preliminar de la rentabilidad 5. Dar una idea preliminar a su robustez
robustez es un concepto importante en el desarrollo de estrategias de negociación. En el uso ordinario del término tiene la connotación contenida en su definición formal. El mismo sentido se aplica a una estrategia comercial sólida. El New Oxford American Dictionary proporciona la siguiente defini-ción de robusta para los procesos, especialmente los económicos: "Capaz de consoporte o superar las condiciones adversas".
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Esto es particularmente oportuno cuando se aplica al concepto de una estrategia de negociación robusto. Para la robusta estrategia de negociación es la que tiene más probabilidades de seguir produciendo fuertes beneficios, incluso bajo cambiantes y difíciles tendencias y condiciones del mar-ket. En otras palabras, una sólida estrategia de negociación es dura y de larga duración. Las cuatro características principales de una estrategia comercial sólida son que es el prof-itable sobre: 1. Una amplia gama de conjuntos de parámetros contiguos 2. Una canasta amplia de diversos mercados 3. Una amplia gama de tipos y condiciones del mercado 4. operaciones largas y cortas
Como en tantas cosas relacionadas con el comercio, por supuesto, hay muchos grados de-de robustez. Buscamos siempre la estrategia más robusta posible. Y lo hacemos porque una estrategia sólida es nuestra mejor seguro de positivo fuera vienen en el mundo muy incierto de la negociación. Tal como se define, es fácil ver que la estrategia robusta es aquella que siga actuando de manera rentable cuando se cambian los mercados. Y dado que los mercados están en un estado relativamente constante de flujo en un grado u otro, el más robusto de la estrategia, mayores serán las posibilidades de beneficio duradero. Larry Hite, un administrador de dinero perfilado en Market Wizards, por Jack Schwager, dijo: "No estamos buscando el método óptimo; estamos miradación para el método más robusto ". Reemplazar con más resistente y robusto que vemos la importancia de este acom-plished lugares comerciante en este aspecto de una estrategia de negociación. Un modelo comercial que hace que el dinero sólo en el mercado de bonos del tesoro durante una alta volatilidad, el mercado de toro rugido-ción y es útil sólo sobre un pequeño conjunto de parámetros es un modelo comercial que no es demasiado probable que sobrevivan a largo plazo, el comercio de una canasta amplia de los mercados con múltiples tendencias y distintos grados de volatilidad. Discuto diferentes aspectos de la robustez de una estrategia de negociación en los capítulos 8, 10, 11, 12 y 13.
Verificación de los cálculos Y OFICIOS Para verificar el diseño de un sistema de comercio, sus cálculos y las operaciones deben ser verificados de forma individual. Incluso los más experimentados y programadores con buen rendimiento y diseñadores estrategia de negociación debe llevar a cabo esta etapa crucial de la prueba.
Para determinar la exactitud de la puesta en práctica de la estrategia con guión trad-ción, por lo general es suficiente para crear una simulación histórica sobre una muestra de datos de precios históricos. La muestra histórica debe ser lo suficientemente grande
Las pruebas preliminares
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de manera que todas las fórmulas y reglas del modelo de comercio produce al menos un puñado de señales de compra y venta. Utilice valores para el modelo que son razón-poder sobre la base de la teoría o experiencia; estos valores realmente no importa mucho, sin embargo, siempre y cuando ellos se obtienen de una muestra aceptable de los oficios. Para asegurar la exactitud de los cálculos y la codificación de las normas comerciales, las señales de operación son revisados sobre una muestra significativa de las señales en forma de barra de bar mano. Con las estrategias más simples, esto es a menudo un pro-ceso relativamente rápido y sin dolor. Las señales de operación son inspeccionados en un gráfico, un listado comercial, o en algún otro tipo de informe. Este tipo de información es muy variable de plataforma en plataforma. Si el sistema es más compleja, se requiere un examen más tiempo de las señales diferentes, indicadores, órdenes, y así sucesivamente. Esta re-requiere más habilidad y paciencia por parte del desarrollador. Este nivel de val-consotípicamente requiere el diseño y la creación de algún tipo de informes personalizados o declaraciones de impresión con formato para una revisión de esta información en el nivel de detalle adecuado (véase la figura 8.1).
cálculos Una revisión detallada de todas las variables de entrada, reglas y órdenes de salida debe probar que las operaciones se están generando correctamente por formu-lae y las reglas de la estrategia. La única manera de que esto se puede lograr es comparar los cálculos a mano o cálculos hechos con una hoja de cálculo con los Gen-nerada por la aplicación estrategia de negociación. Por lo general es suficiente para detectar comprobar estos cálculos. El control sobre el terreno debe incluir por lo menos algunos en posiciones de cada cálculo posible. En la Tabla 8.1, los valores de la media móvil de 5 días se presentan junto con los cierres diarios. Generalmente no hay razón para comprobar los cálculos producidos por las funciones y los indicadores proporcionados por el lenguaje de programación de la aplicación estrategia de negociación. Es sólo una parte del bien de secuencias de comandos, sin embargo, para verificar los resultados de las fórmulas que son creados por el estratega de comercio.
Reglas de negociación También es una parte esencial de una buena secuencia de comandos para verificar que las normas comerciales se están comportando según lo previsto, diseñado, y con guión. A medida que la complejidad de la estrategia de negociación se eleva, por lo que se eleva el tiempo y el esfuerzo necesarios para validar su rendimiento. Esto se convierte en considerablemente más complejo como una función de la complejidad de la estrategia de negociación de ramificación del árbol de decisión.
Considere una simple estrategia de negociación media móvil que consiste en dos medias móviles y un filtro de tiempo de dos días. El filtro de tiempo de dos días requiere la señal a ser cierto para la longitud de tiempo establecido por el filtro. En este ejemplo, el cruce de media móvil debe permanecer intacto durante dos días. El modelo de compra en la apertura del tercer día, cuando MA1 (un primer movimiento de tres días
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Formular Estrategia
Especificar Reglas & Fórmulas
Preliminar Comprobar
Son Fórmulas ¿Correcto?
Son
No
No
Reglas
¿Correcto?
Son Vientos alisios
No
¿Correcto?
Ir Teoría Comprobar
FIGURA 8.1Las pruebas preliminares
TABLA 8.1 Mover Valores medios Cierra diarias
5 días de media móvil
Cerca = 62.11 Cerca = 61.45 Cerca = 61.50 Cerca = 61.63 Cerca = 62.37 Cerca = 61.72 Cerca = 61.85 Cerca = 61.12 Cerca = 62.89
5 días MA = 62.5880 5 días MA = 62.3419 5 días MA = 62.0900 5 días MA = 61.8759 5 días MA = 61.8120 5 días MA = 61.7340 5 días MA = 61.8139 5 días MA = 61.7379 5 días MA = 61.9899
Cerca = 62.89
5 días MA = 62.0940
Las pruebas preliminares
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promedio) cruza y se mantiene durante MA2 (un punto medio promedio móvil de 12 días) durante dos días. Por el contrario, el modelo se vende en la apertura del tercer día en que se ha mantenido MA1 MA2 más baja que durante dos días. Si MA1 y MA2 se calculan mediante un built-in función de la media, que es como se-SUMED que son correctos. Se debe verificar que se calculan sobre los campos de precio deseados y en la longitud correcta. Puesto que éstos son secuencias de comandos por el estratega, sin embargo, es más importante validar la compra y venta de señales. Se debe verificar que las entradas de compra se producen en el precio de apertura en el día correcto y después de la MA1 MA2 Han pasado más de dos días. Las condiciones inversas deben ser verificadas por ser la causa de un ingreso a la venta. Un informe de lista de comercio es un informe de hoja de cálculo con la fecha, precio, tipi-camente el nombre de la señal (por lo general), y la ganancia o pérdida por el comercio y la acumulada por cada compra y venta. La lista de comercio y un gráfico marcados con señales de compra y venta es la herramienta perfecta para realizar este diagnóstico. También es útil tener a disposición todos los indicadores u otros cálculos correspondientes a la estrategia de negociación que se pueden señalarse en un gráfico. Esto permitirá al estratega para comprobar que el modelo es la compra y venta cuando se debe y en los niveles de precio correctas. Esta opinión grande, más macroscópica de la negociación por-rendimiento revelará cualquier otras anomalías que pueden haber escapado a la comprobación de la mano más microscópica de una muestra pequeña de compra y venta de señales. Figura 8.2 muestra un gráfico del S & P con una parcela de compra y venta de señales para XT06ct. La Tabla 8.2 muestra el listado de Comercio de señales de S & P para XT06ct que corresresponden a las señales representa en la Figura 8.2.
FIGURA 8.2 S & P Gráfico
162
TABLA 8.2 Comercio Lista de S & P Comercio Número
1191 1192
1196
1201
1203
Tipo
Cnts
Precio
Señal Nombre
7/27/2004 8/3/2004
Comprar Lexit
10 10
1119.50 1124.40
8/5/2004 8/6/2004 8/6/2004 8/6/2004 8/10/2004
Vender SExit SExit SExit SExit
10 2 2 2 4
08/16/2004 8/17/2004 8/17/2004 08/18/2004 08/25/2004 08/30/2004
Comprar Lexit Lexit Lexit Lexit Lexit
8/31/2004 9/1/2004 9/1/2004 09/15/2004 9/17/2004 9/22/2004 9/22/2004 9/23/2004 09/24/2004
Fecha
Hora
Entrada P / L
Acumulativo
Loen Loex
10,250.00
2212150.00
1116.80 1097.30 1097.30 1087.90 1103.00
Shen SHpt1 SHpt2 SHpt3 shex
9350.00 9350.00 14.050,00 13000.00
2221500.00 2230850.00 2244900.00 2257900.00
10 2 2 2 2 2
1097.70 1108.30 1109.90 1117.40 1129.50 1129.80
Loen LOpt1 LOpt2 LOpt3 LOpt4 Loex
4900.00 5700.00 9450.00 15500.00 15.650,00
2262800.00 2268500.00 2277950.00 2293450.00 2309100.00
Vender SExit SExit
10 2 8
1121.40 1130.00 1130.20
Shen SHps1 SHrs1
(4700.00) (19200.00)
2304400.00 2285200.00
Vender SExit SExit SExit SExit SExit
10 2 2 2 2 2
1151.90 1157.30 1145.00 1140.80 1133.90 1139.80
Shen SHps1 SHpt1 SHpt2 SHpt3 shex
(3100.00) 3050.00 5150.00 8600.00 5650.00
2282100.00 2285150.00 2290300.00 2298900.00 2304550.00
1208
1212
1214
1219
9/28/2004 10/1/2004 10/1/2004 10/6/2004 10/7/2004
Comprar Lexit Lexit Lexit Lexit
10 2 2 2 4
1138.70 1150.40 1157.70 1169.40 1159.90
Loen LOpt1 LOpt2 LOpt3 Loex
5450.00 9100.00 14.950,00 20.400,00
2310000.00 2319100.00 2334050.00 2354450.00
08/10/2004 10/14/2004 10/15/2004
Vender SExit SExit
10 2 8
1149.00 1135.20 1139.00
Shen SHpt1 shex
6500.00 18400.00
2360950.00 2379350.00
10/26/2004 10/27/2004 10/27/2004 11/1/2004 11/4/2004 11/16/2004
Comprar Lexit Lexit Lexit Lexit Lexit
10 2 2 2 2 2
1128.70 1140.40 1147.60 1159.30 1178.00 1206.20
Loen LOpt1 LOpt2 LOpt3 LOpt4 Loex
5450.00 9050.00 14900.00 24.250,00 38.350,00
2384800.00 2393850.00 2408750.00 2433000.00 2471350.00
11/19/2004 11/22/2004 11/22/2004
Vender SExit SExit
10 2 8
1205.30 1195.70 1203.60
Shen SHpt1 shex
4400.00 1800.00
2475750.00 2477550.00
163
164
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Corregir cualquier cálculos inexactos. Modificar las normas comerciales incorrectas. Repita este ronda de pruebas con estas nuevas fórmulas y reglas comerciales, y seguir esta comprobación y el proceso de ajuste hasta que todos los cálculos y las reglas están funcionando según lo previsto. Cuando se ha determinado que todas las fórmulas y reglas comerciales están funcionando perfectamente, es seguro para pasar a la siguiente ronda de pruebas.
En resumen A la conclusión de esta ronda de pruebas, sabemos dos cosas acerca de nuestra estrategia de negociación: Las fórmulas están produciendo resultados precisos y las normas trad-ción están entrando y saliendo de los mercados correctamente y según lo previsto.
expectativas teóricas El rendimiento del modelo de comercio debía evaluarse a la luz de sus expectativas teóricas (véase la Figura 8.3). Ahora debemos determinar si los resultados de las pruebas preliminares están en línea con los fundamentos teóricos de la estrategia de negociación.
Formular Estrategia Sí Especificar Reglas y Fórmulas
No
Preliminar Comprobar
Es Actuación
Consistente con ¿Teoría? Sí Ir Actuación Comprobar
No
Son Reglas y Fórmulas ¿Correcto?
FIGURA 8.3 Comprobar la teoría
Las pruebas preliminares
165
¿Qué queremos decir con esto? Esto significa que los resultados comerciales de esta primera simulación histórica deben estar en alineación general global con el comportamiento asumido de la estrategia de negociación. En consecuencia, si estamos ante una estrategia trad-ción de ritmo más lento a largo plazo y, suponemos que no se va a hacer tres oficios a la semana. Más bien, se debe hacer el comercio a un ritmo más como una vez al mes. Si estamos ante una tendencia siguiente estrategia de negociación, es de esperar para ver las operaciones que se realizan en la dirección de una tendencia a largo plazo y tal vez sólo después de que ha habido un cierto grado de confirmación de la existencia de una tendencia. Por el contrario, se supone que el objetivo teórico de la negociación Stratgia es a las oscilaciones de grado intermedio (5 a 10 días de duración) negociarse a un corto retraso a fin de reducir las señales falsas. Dicho modelo debe tener una pocas características ob-ante-: un número moderado de oficios (dos a cuatro por mes), señales falsas limitados, y moderadamente grandes beneficios medios. entonces debemos determinar por el momento si el rendimiento comercial se ajusta más o menos a la de su perfil de comercio teórico esperado. Si estamos a gusto que lo hace, podemos proceder con la próxima ronda de pruebas. Tenga en cuenta que se trata de las pruebas preliminares y que esta evaluación es sólo una estimación aproximada. Si se desvía de manera espectacular rendimiento comercial de su proarchivo de la causa teórica debe ser determinado. Estaba mal la teoría de comercio? Si este es el caso, ¿la rentabilidad inusual de esta mutado comercio orden de sistema de evaluación adicional como un completamente diferente, estrategia de negociación no anticipado? Al hacer la investigación estrategia de negociación, tenga en cuenta que la historia de la ciencia incluye muchos descubrimientos importantes que se pusieron los resultados de los errores o de otras ramas imprevistas en el proceso de investigación. la investigación estrategia de negociación se hace correctamente es una forma de investigación científica y conse-cuencia sujeto a todas las mismas advertencias. Si el rendimiento de esta estrategia de negociación inesperada es atractivo, si la teoría es sólida, si las secuencias de comandos está libre de errores, entonces tiene sentido para explorar esto como una estrategia completamente nueva e imprevisto. La historia de la ciencia está llena de muchos de estos accidentes felices. Y también lo es la evaluación de estrategias de negociación. Si el rendimiento es poco atractivo, sin embargo, y su comportamiento es rad-camente diferente de las expectativas teóricas, puede ser el momento de
volver a evaluar la estrategia. Rediseñar la estrategia de negociación aparentemente defectuoso, si es posible, mantener las expectativas teóricas en mente. Repita el proceso de prueba en su totalidad. También es importante cuando una estrategia de negociación está realizando ahora fuera del rango de expectativas teóricas para descartar la acción del mercado inusual como la causa.
166
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
En este contexto, es importante tener en cuenta si el historial de precios utilizado para esta simulación fue inusualmente hostil o adverso a la teoría tradción subyacente. Tales datos de precios pueden ser la causa de las grandes desviaciones entre la expectativa teórica y los resultados simulados. Por ejemplo, era un sistema de seguimiento de tendencias probado en un segmento de datos de precios que incluía un período prolongado de congestión, así como un gran período de datos no direccionales y altamente agitadas? Tales datos provocarán un modelo de seguimiento de tendencias más lenta al comercio mucho más activa y mucho menos prof-itably de lo que sería en un período de tendencia más favorable. Si los datos de los precios utilizados en la simulación pueden ser determinados como una causa probable, podría obviar la necesidad de rechazo total o radical tructuración-Turing del modelo de comercio. Todavía puede ser motivo de rechazo si la teoría sugiere diferente rendimiento en condiciones difíciles. Lo que realmente se hap-Pening en este caso es un examen de los resultados de la estrategia de negociación en condiciones adversas. Si el rendimiento se adhiere a las expectativas teóricas bajo este tipo de condiciones, por lo tanto, podemos pasar a la siguiente ronda de pruebas. En este punto, ahora sabemos tres cosas acerca de nuestra estrategia comercial y su scripting: todas las fórmulas se calculan correctamente, todas las normas comerciales están funcionando como se ha diseñado, y se comporta consistentemente con sus expectativas teóricas.
RENTABILIDAD PRELIMINAR Nuestro próximo paso es determinar una estimación aproximada de la rentabilidad de la estrategia de negociación (véase la Figura 8.4). Para ello, primero calculamos pérdidas y ganancias en un pedazo de la historia actual precio del tiempo razonable. Esto variará en función del estilo de la estrategia de negociación. Un sistema de corto plazo puede ser probado en uno o dos años de datos, un intermedio plazo de dos a cuatro años, y un largo plazo de cuatro a ocho años. Estas son pautas generales, por supuesto, y no puede haber un poco de variación en estas longitudes de ventana en función de la estrategia, el mercado y las condiciones. Esta prueba deberá proporcionar una estimación preliminar de los beneficios y riesgos. Una regla gen-eral es de esperar una ganancia anual igual al margen requerido para operar en el mercado. El riesgo no debe superar los beneficios anuales. Debido a su alcance muy lim-tados, sin embargo, no sería una buena idea para atribuir una enorme importancia para el rendimiento de beneficio en esta primera etapa.
El principal objetivo de esta prueba es llegar a una idea aproximada de perfor-mance. Dado que es probable que esta estrategia se desarrolló de pensar acerca de las condiciones actuales del mercado y que el estratega estará probando esto en un mercado para el que fue diseñado, no es razonable esperar que su
167
Las pruebas preliminares
Comprobar Actuación
Es Actuación
Es Acción del precio ¿Hostil?
No
Marginal de bueno? Sí
Ir multimercado, multiperiodo Prueba
No
Reevaluar Teoría
Sí
Proceder con Precaución
No
Deberia Rediseñarse?
Sí
FIGURA 8.4 Comprobar el rendimiento
el rendimiento en esta etapa debe ser razonable. En otras palabras, perfor-Mance debe ser ligeramente rentable o al menos no terriblemente unprof-itable. La Tabla 8.3 muestra la estrategia de media móvil de S & P con un rendimiento aceptar factible. El rendimiento se considerará aceptable si se produce una pérdida o ganancia marginal. el rendimiento marginal representa retornos que son iguales o ligeramente debajo de las expectativas pre-liminares. Si esta prueba se obtiene un beneficio muy alto y precisión con un riesgo muy bajo, esto por supuesto, es muy prometedor, sobre todo si su perfil se ajusta por-rendimiento de cerca a las expectativas teóricas. En ambos casos, esta prueba sería considerada un éxito. Rendimiento produciendo una pérdida inusualmente alta, sin embargo, debe ser visto como una señal de advertencia preliminar. La Tabla 8.4 muestra la estrategia de la edad aver movimiento de panceta de cerdo, con un rendimiento cuestionable. Como se señaló anteriormente, esto puede ocurrir debido a las condiciones de mercado muy hostiles. Si esto se determina que es el caso, vaya a la siguiente ronda de pruebas. Si esto se produce grandes pérdidas en condiciones de mercado que no son terri-blemente inusual, o peor aún, ideal para el modelo de comercio, podría valer la pena teniendo en cuenta que esta estrategia debe ser abandonada. Esto sugiere que la teoría claramente tiene problemas. Por ejemplo, un modelo de media móvil que pierde dinero en un mercado fuerte tendencia es un mal modelo. La única razón para no completamente aban-
don el modelo en esta etapa es debido a la estrecha gama del ámbito de aplicación de esta prueba. Si hay razones para creer que esto es una anomalía, pasar a la siguiente ronda
TABLA 8.3 Estrategia en movimiento media TradeStation rendimiento de la estrategia Informe-Mov Avg Crossover SP 67/99-diario Resumen del rendimiento: todos los comercios beneficio neto total Beneficio bruto número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande comercio medio ganadora win ratio media / pérdida media
$ 19,750.00 $ 91,550.00 33 10
Max consecutiva ganadores
2
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida)
17
Max consecutiva perdedores
8
bares medios numéricos en ganadores
($ 26,325.00)
bares medios numéricos en perdedores
5
intradía máximo reducción factor de lucro
1.28
cuenta el tamaño requerido
$ 26,325.00
$ 17,050.00 $ 9,155.00 2.93
Número máximo contratos que se tienen Retorno de la cuenta
$ 0.00 ($ 71,800.00) 30.30% 23 ($ 6,450.00) ($ 3,121.74) $ 598,48
1
75.02%
TABLA 8.4 Estrategia en movimiento promedio de panceta de cerdo TradeStation rendimiento de la estrategia Informe-Mov Avg Crossover PB 67/99-diario Resumen del rendimiento: todos los comercios beneficio neto total Beneficio bruto número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande comercio medio ganadora win ratio media / pérdida media
($ 5,804.00) $ 11,556.00 32 9
Max consecutiva ganadores
3
bares medios numéricos en ganadores
12
intradía máximo reducción
($ 13,392.00)
factor de lucro
.67
cuenta el tamaño requerido
$ 13,392.00
$ 3,580.00 $ 1,284.00 1.70
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (y ganar pérdida)
$ 0.00 ($ 17,360.00) 28.13% 23
Max consecutiva perdedores
13
bares medios numéricos en perdedores
5
Número máximo contratos que se tienen
1
Retorno de la cuenta
-43.34%
($ 1,712.00) ($ 754.78) ($ 181.38)
Las pruebas preliminares
169
de las pruebas. Si no hay, sin embargo, puede ser conveniente a abandonar esta estrategia de negociación o al menos volver a las etapas de diseño para un posible rediseño. Independientemente de si o no la estrategia produce extraordinaria prof-it o desgarrador pérdidas sería prematuro suponer que esto nos está diciendo mucho. En cualquier caso, el estratega debe tomar esta estrategia para la próxima ronda de pruebas a menos que haya alguna razón muy fuerte para ser-Lieve que estos resultados son más ampliamente predictivo.
Y LA multimarket PRUEBA multiperiodo Esta prueba multimercado y de varios períodos es una expansión de la verificación del funcionamiento preliminar en las dimensiones de los mercados y de la historia (ver Figura 8.5). Un lote de simulaciones históricas se produce. Estos Simula-ciones históricas comprenden un modelo conjunto seleccionado de parámetros para la estrategia comercial aplicado a una pequeña cesta de mercados diversificados a través de una serie de diferentes períodos históricos. El propósito de este ensayo es obtener una idea rápida y preliminar de la robustez del modelo y una visión más amplia de la negociación. Es una prueba relativamente difícil para una estrategia de negociación y puede llevarse a cabo de forma rápida y con poco esfuerzo. Considerando que la presente ronda de pruebas no es exhaustiva ni concluyente, puede proporcionar información valiosa sobre el mérito potencial de la estrategia de negociación. Una estrategia comercial que lo hace extremadamente bien es ciertamente probable que lo haga mejor en las etapas posteriores del desarrollo. Se trata de mantener un cauto optimismo. Por el contrario, una estrategia comercial que lo hace muy mal en todos los ámbitos es muy probable que debe ser abandonada. En el medio, donde caerán mayoría de las estrategias, nos encontramos con potencial sin llenar. Una estrategia que entra en esta categoría es sin duda uno que merece una mayor investigación y examen. Una prueba de la estrategia de negociación en una cesta de mercados asume que la estrategia tiene por objeto el comercio en muchos mercados diferentes. Hay modelos válidos de negociación, por supuesto, que están destinados a trabajar en mercados específicos o en los mercados para un sector del mercado en particular, como los futuros de acciones. Si este es el caso, la prueba de varios períodos se debe hacer, pero la prueba multimercado en una canasta diversificada puede ser omitido.
Selección de la cesta Si la estrategia de negociación está diseñado para operar a una cesta de mercados, lo mejor es seleccionar una cesta de mercados muy diversificados. En esta etapa, estamos buscamos-ing una validación relativamente rápida y fácil de la estrategia de negociación. Es
170
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Preparar multimercado, multiperiodo Prueba
Seleccionar los mercados, Historia, y Los rangos variables
ejecutar prueba evaluar los resultados
No ¿Excelente? Sí
No ¿Marginal?
Abandon ar Estrategi a
Sí
Ir a multimercado, multiperiodo Mejoramiento
FIGURA 8.5 Multi-Mercado y Multi-Periodo de prueba
en consecuencia, suficiente para seleccionar una canasta de mercado más pequeño. Ciertamente, puede y debe ser más limitada que la cartera completa a la que en última instancia se puso a prueba la estrategia trad-ción probada. Esta ronda de pruebas es más como un boceto rendimiento rápido. Teniendo en cuenta que esta cesta de la prueba será de alcance limitado por diseño, es mucho más importante que buscar la mayor diversificación posible mercado-cación. Obviamente, la selección de la S & P, el índice Russell, y el NASDAQ ofrece poca diversidad en general. Una selección de General Motors, Ford y Mer-Benz Cedes sería rechazado por la misma razón. Alternativamente, un mini-canasta de S & P, el yen, T-bonos, petróleo crudo, y el café ofrece agradables futuros de buceador-ficación. Un minibasket de Microsoft, Home Depot, United Airlines, Ford, y Citigroup ofrece buena diversificación grandes acciones de capitalización.
Hay dos criterios principales que proporcionan una medida del grado de la diferencia entre los mercados. Son correlación estadística y la diversidad fundamentales (que debe ser apoyado por una falta de correlación.) A
Las pruebas preliminares
171
cálculo del coeficiente de correlación entre los precios de cierre de dos mercados se medirá el grado de similitud entre ellos. Si el coeficiente de correlación es+1, que están perfectamente correlacionados y uno debe ser rechazada. Si su correlación coeficiente es negativo (-1 es una perfecta correlación inversa), que están inversamente correlacionados y ambos pueden y deben estar enexcluyeron. Un coeficiente de correlación entre -0.5 y+0.5 sugiere pequeña correlación, y tales mercados también pueden ser incluidos. Dado que el número de mercados en esta cesta debe estar en el intervalo de 5 a 10, sin embargo, la realización de un análisis de matriz de correlación es generalmente innecesario. El conocimiento de los fundamentos de los mercados que componen esta canasta prueba es más fácil y generalmente suficiente. Café, ganado, y la acción mar-cado se rigen por diferentes condiciones fundamentales. Como tal, serían excelentes candidatos para el mismo minibasket. Una buena prueba de la cesta de futuros podría incluir café, el algodón, el petróleo crudo, el oro, la panceta de cerdo, la soja, el S & P 500, el azúcar, el yen y los bonos del tesoro. Una canasta de muestra más pequeña podría incluir café, el algodón, el petróleo crudo, el S & P 500 y T-bonos.
La determinación de la duración del período de prueba El siguiente paso es determinar el número óptimo de años de historia de precios por mercado en el que poner a prueba el modelo de comercio. En general, cuanto más la historia de precios utilizado, mejores son los resultados de la prueba. Diez años de historia para cada mercado establece una prueba sólida. Como regla general, cinco años (datos diarios) es el mínimo. Es altamente preferible que el período de la historia de precios para ser utilizados incluyen al menos uno de cada uno de los principales tipos de mercado: toro, oso, y hacia los lados. Obviamente, la primera pregunta que debe responderse es si hay suficientes datos disponibles para la ventana de prueba de tamaño que se ha elegido. Con el crecimiento del comercio de futuros en los últimos 10 años, hay un gran número de mercados relativamente nuevos con historial de precios limitados. Por ejemplo, los futuros del Dow comenzó a operar en 1997, proporcionando sólo 10 años de su-toria. La mayoría de los futuros agrícolas tienen datos sobre los precios de nuevo a los años 1970 y 1980, que son suficientes para la mayoría de los propósitos. Los futuros del S & P 500 tienen la historia más larga de los mercados de acciones estadounidenses, y que comenzaron a operar en 1982. Muchos futuros financieros sólo comenzó a operar a mediados de 1980. Muchos nuevos mercados comenzaron a cotizar en la década de 1990, y esto puede presentar problemas de prueba. La disponibilidad de la historia precio es un factor en todas las rondas de pruebas. Dado el tamaño limitado de nuestra cesta de la prueba, sin embargo, no debería haber ningún problema en la selección de los mercados con suficiente historial de precios suficiente para proceder.
La segmentación de los Datos Otra pregunta que debe responderse es si poner a prueba la estrategia de una sola pieza o en un conjunto de piezas más pequeñas. Prueba de la estrategia en una
172
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
segmento de la historia de los precios parece ser el sonido más estadísticamente. Esto es cierto en que esto es más probable que cree una muestra estadísticamente significativa de las operaciones. Este enfoque, sin embargo, puede enmascarar una información muy importante. Es extremadamente importante que realice una estrategia de negociación con cierto grado de coherencia de un período histórico a otro. Una simulación de estrategia comercial que produce una ganancia de $ 100,000 en un período de 10 años puede parecer muy impresionante a primera vista. ¿Qué pasa si este beneficio, sin embargo, se produce todo en uno o dos años muy buenos y los otros ocho años que pierde o presta marginal? ¿Sigue teniendo un aspecto tan bueno? No hace, por supuesto, a la vista de esta información. En consecuencia, para los fines de esta ronda de pruebas, es mejor para probar todo el período histórico dividido en un número de igualdad, más pequeño en intervalos. Por ejemplo, una prueba de 10 años dividido en cinco segmentos de dos años es buena. Si el modelo de comercio es más largo plazo, sin embargo, y genera una muestra statis-camente válida en intervalos de dos años, puede resultar necesario el uso de tres o cuatro años segmentos de datos. También puede resultar necesario el uso de un período de prueba general más tiempo para proporcionar un número suficiente de segmentos de datos. Esto se discute en más detalle en el capítulo 10: Optimización.
La prueba Para proceder a continuación, hay que seleccionar una cesta de los mercados, la duración de nuestra his-toria mirar hacia atrás "ventana", y el número de segmentos históricos sobre el que llevar a cabo nuestra prueba. Nuestra cesta de prueba constará de café, algodón, petróleo crudo, los T-bonds S & P 500 y. Esta canasta proporciona una excelente diversificación fundamen-tal. La longitud de nuestro período de prueba será de 10 años desde 1997 hasta 2006. Este período de la historia incluye una selección significativa de los tipos de mercado diferentes y condiciones. Este período de prueba de 10 años se divide en cinco períodos de dos años para cada mercado. Cinco segmentos cada uno de una longitud de dos años nos proporcionan suficiente de avería para suministrar algún grado de fiabilidad estadística. Ahora que tenemos una cesta, un período histórico, y los segmentos, podemos crear nuestra prueba. El mismo conjunto de parámetros razonables utilizado en la primera prueba también se utiliza para esta ronda de pruebas. Una simulación histórica con estos mismos parámetros de la estrategia se produce durante los cinco períodos de tiempo para cada uno de los cinco mercados en la cesta. Rendimiento para cada tiempo y para cada mercado se registra y se organiza en un informe.
Este informe proporcionará una visión general de los beneficios y riesgos de la estrategia de negociación. Lo que debería esperarse en esta etapa de la prueba? No debe esperarse que una estrategia de negociación optimizable producirá el máximo rendimiento para todos los mercados en nuestra cesta de prueba y para todos los períodos de tiempo en nuestra historia con sólo un conjunto razonable de parámetros de la estrategia. Si, de hecho, esta prueba no producir excepcional
173
Las pruebas preliminares
el rendimiento general, esta es una señal muy prometedora. Debemos ex-pecto que una estrategia robusta y sonido llevará a cabo moderadamente bien en esta prueba. Una estrategia que funciona mal en general en este punto debe ser rechazada. Una mezcla bastante uniforme de los pequeños beneficios y pérdidas pequeñas distribuidas al azar a lo largo de la canasta de mercado y los diferentes segmentos de tiempo sería considerado un rendimiento marginal o aceptable en esta etapa. No es motivo de celebración, ni es motivo de rechazo. También sugiere que la estrategia tiene componentes que dependen de una adaptación a las condiciones particulares del mercado para lograr una óptima perfor-mance. Esto se indica mediante una estrategia que muestra un buen rendimiento en períodos históricos con condiciones que son favorables a la misma y por las pérdidas en períodos históricos con condiciones que son adversa a él. Tal estrategia es digno de un examen más detenido. Este tipo de pruebas de perfil, sin embargo, podría ser sugestiva de una interpretación diferir-ent. Si no hay un patrón entre el desempeño positivo y condiciones favorables y el rendimiento negativo y condiciones adversas, es posible que esta es una mala estrategia. Esta estrategia probablemente debería ser rechazada en este punto. Si hay alguna razón plausible para este tipo de beconducta, sin embargo, podría valer la pena tomar la estrategia para la próxima ronda de pruebas. Pero si el rendimiento muestra grandes pérdidas a lo largo de la canasta y la historia, incluso si hay una fuerte presencia de vez en cuando, la estrategia de negociación es pobre y debería ser abandonado en este punto. Por el contrario, el rendimiento excepcional estrategia de negociación con fines de lucro y de bajo riesgo a lo largo de la canasta y la historia es muy prometedor. Para esta muestra no sólo un buen rendimiento, pero un grado relativamente alto de sólidos-dad. Tales resultados excelentes primeros motivos para el optimismo. Es necesario realizar más pruebas, por supuesto. Examinemos un multimercado muestra y prueba de varios períodos. Vamos a utilizar el sencillo sistema de cruce de media móvil y probarlo en los siguientes mercados y segmentos de datos de precios (véase el cuadro 8.5).
TABLA 8.5 Los mercados y los períodos históricos para multimercado y de varios períodos de prueba De A
ee co Petróleo crudo S&P T-bonds
1/1/1997 31/12/1998
1/1/1999 12/31/2000
1/1/2001 12/31/2002
1/1/2003 12/31/2004
1/1/2005 12/31/2006
x
x
x
x
x
x x x
x x x
x x x
x x x
x x x
Yen
x
x
x
x
x
174 TABLA 8.6 Primera ronda de pruebas del sistema de comercio de MA con resultados cuestionables MA 5x20 R1Test 1/1/1990
12/31/2006
De
A
CL
JY
KC
SP
TQ
Total
Promedio
Max
min
1/1/1997
31/12/1998
(10,080.00)
8,775.00
6,350.00
(16,600.00)
2,481.25
(9,073.75)
(1,814.75)
8,775.00
(16,600.00)
1/1/1999
12/31/2000
(2.320,00)
7,875.00
5,706.25
88,350.00
(14,737.50)
84,873.75
16,974.75
88,350.00
(14,737.50)
1/1/2001
12/31/2002
(2,440.00)
(12.50)
(12,762.50)
(57,175.00)
(8,543.75)
(80,933.75)
(16,186.75)
(12.50)
(57,175.00)
1/1/2003
12/31/2004
(4,090.00)
(9,125.00)
(525.00)
59,150.00
(4,325.00)
41,085.00
8,217.00
59,150.00
(9,125.00)
1/1/2005
12/31/2006
6,300.00
3,075.00
(4,131.25)
29,650.00
(4,543.75)
30,350.00
6,070.00
29,650.00
(4,543.75)
Total
(12,630.00)
10,587.50
(5,362.50)
103,375.00
(29,668.75)
66,301.25
Promedio
(2,526.00)
2,117.50
(1,072.50)
20,675.00
(5,933.75)
13,260.25
Max
6,300.00
(9,125.00)
6,350.00
88,350.00
2,481.25
84,873.75
min
(10,080.00)
8,775.00
(12,762.50)
(57,175.00)
(14,737.50)
(80,933.75)
TABLA 8.7 Primera ronda de pruebas del sistema de comercio con RSIct típica a buenos resultados RSIct R1Test 1/1/1990 De
12/31/2006 A
1/1/1997 1/1/1999 1/1/2001 1/1/2003 1/1/2005
31/12/1998 12/31/2000 12/31/2002 12/31/2004 12/31/2006
3,110.00 80.00 230.00 31,500.00 0.00
25,650.00 312.50 18,537.50 6,737.50 (412.50)
(637.50) 36,187.50 0.00 2,437.50 (5,906.25)
(7,100.00) 26,475.00 37,475.00 61,600.00 48,900.00
20,500.00 6,468.75 6,406.25 14,093.75 843,75
41,522.50 69,523.75 62,648.75 116,368.75 43,425.00
Total Promedio Max min
34,920.00 6,984.00 31,500.00 0.00
50,825.00 10,165.00 (412.50) 25,650.00
32,081.25 6,416.25 36,187.50 (5,906.25)
167,350.00 33,470.00 61,600.00 (7,100.00)
48,312.50 9,662.50 20,500.00 843,75
333,488.75 66,697.75 116,368.75 41,522.50
CL
JY
KC
SP
TQ
Total
Promedio 8,304.50 13,904.75 12,529.75 23,273.75 8,685.00
Max
min
25,650.00 36,187.50 37,475.00 61,600.00 48,900.00
(7,100.00) 80.00 0.00 2,437.50 (5,906.25)
175
176 TABLA 8.8 Primera ronda de pruebas del sistema de comercio XTct con excelentes resultados XTct R1Test 1/1/1990 De
12/31/2006 A
1/1/1997 1/1/1999 1/1/2001 1/1/2003 1/1/2005
31/12/1998 12/31/2000 12/31/2002 12/31/2004 12/31/2006
9,200.00 3,810.00 19,160.00 27,240.00 14,690.00
32,437.50 (8,637.50) 7,462.50 3,125.00 11,925.00
95,325.00 48,956.25 11,287.50 10,781.25 25,406.25
154,775.00 185,450.00 129,825.00 (9,850.00) 9,850.00
23,062.90 1,500.10 27,437.30 23,406.05 8,062.60
314,800.40 231,078.85 195,172.30 54,702.30 69,933.85
Total Promedio Max min
74,100.00 14,820.00 27,240.00 3,810.00
46,312.50 9,262.50 (8,637.50) 32,437.50
191,756.25 38,351.25 95,325.00 10,781.25
470,050.00 94,010.00 185,450.00 (9,850.00)
83,468.95 16,693.79 27,437.30 1,500.10
865,687.70 173,137.54 314,800.40 54,702.30
CL
JY
KC
SP
TQ
Total
Promedio
Max
min
62,960.08 46,215.77 39,034.46 10,940.46 13,986.77
154,775.00 185,450.00 129,825.00 27,240.00 25,406.25
9,200.00 (8,637.50) 7,462.50 (9,850.00) 8,062.60
Las pruebas preliminares
177
Este lote de prueba consiste en: 25 pruebas diferentes, en 5 mercados diferentes durante un lapso de tiempo de 10 años dividido en segmentos de datos de dos años. La estrategia de media móvil se simulará con los parámetros de 5 y 20 días.
Los resultados de la prueba Los resultados de los 25 ensayos diferentes se resumen en las Tablas 8.6, 8.7, y 8.8. Como se dijo anteriormente, el objetivo principal de este ensayo es determinar si la estrategia de negociación es digno de un mayor desarrollo. Una estrategia comercial que produce resultados excepcionales en esta etapa de la prueba es sin duda uno digno de un mayor desarrollo sin reservas. Por el contrario, una estrategia comercial que produce resultados deplorables es probable que no sea digno de desarrollo de pieles del ther. Hay excepciones a esto, sin embargo, y esta es la prueba de pre-liminar. Si el estratega tiene razones para pensar que puede mejorar con un mayor desarrollo, a continuación, proceder. Si no es así, la conclusión de la investigación sobre este Strat-gia. Por último, si los resultados son normales, también se justifica un mayor desarrollo.
CAPÍTULO 9
Busca y Juicio
lo siguiente etapa en la evaluación de una estrategia de negociación es la
optimización,
T
que se presenta en el siguiente capítulo. Antes de que podamos
proceder con la presentación de estos métodos, sin embargo, tenemos que explorar un aspecto poco conocido pero muy importante de este proceso: la búsqueda de
el espacio de optimización. Para entender completamente la optimización de forma más eficaz se puede aplicar a una estrategia de negociación en particular, tenemos que entender los contornos de esta área aparentemente inocua. Y antes de que podamos entender completamente cómo podemos llegar a los parámetros de la estrategia de negociación que es más probable va a producir en tiempo real y los beneficios de explotación duraderos, tenemos que entender el impacto lo más importante de lo que normalmente se conoce como el criterio de optimización. En la teoría de optimización esto también es conocida como la aptitud func-ción, la función objetivo, criterios de búsqueda, y la función de búsqueda. En confor-midad con el uso contemporáneo, utilizaremos la función objetivo a largo plazo como sinónimos de todos estos otros términos. Para la elaboración, la optimización del espacio es simplemente el conjunto de todos los posibles parámetros de la estrategia, o candidatos, para lo cual se puede crear una simulación histórica. Una optimización debe realizarse en múltiples pares de ent diferir de movimiento longitudes medias para determinar la combinación más rentable de las medias móviles para nuestro ejemplo media móvil. Para ello, para el examen-plo, una optimización está configurado para escanear, o crear, una simulación para cada com-binación de mover longitudes medias para MA1 de 2 a 10 en pasos de 1 y para MA2 de 20 a 40 en los pasos de 2. Esta optimización va a crear un total de 99 combinaciones diferentes de las dos longitudes de media móvil. Todo esto se explica con más detalle más adelante en este capítulo.
179
180
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Después de todas estas simulaciones históricas se han creado, sin embargo, la mejor combinación de parámetros debe todavía ser seleccionado. El objetivo func-ción es el principio que se utiliza durante el proceso de optimización en la fabricación de esta selección. La función objetivo puede ser simple o compleja. Independientemente de com-complejidad, sin embargo, la función objetivo es que el algoritmo que el proceso Optimiza-ción emplea para clasificar y seleccionar en última instancia, la mejor combinación de parámetros para la estrategia de negociación. La función de búsqueda y, a continuación, es juez y parte de la estrategia de negociación. Por ejemplo, si el beneficio neto es nuestra función objetivo (que por cierto, no es recomendable, pero ya que es ampliamente utilizado y comprendido, es útil como un ejemplo), entonces ese par parámetro de estrategia que produjo el mayor beneficio neto será seleccionado como mejor. Comprender el impacto del método de búsqueda y de la función objetivo son las dimensiones más esotéricos y menos entendidos de los procesos de prueba y optimización. Aparecen seca y mundanas. Sin embargo, su impacto en la prueba y en la comprensión de los resultados es muy significativa. Es importante tener en cuenta que el campo y la literatura de la teoría Optimiza-ción es extensa y de rápido crecimiento. El estado actual de la técnica-op timización en aplicaciones de desarrollo de estrategia de negociación contemporáneos es, en gran medida, en realidad bastante primitiva cuando se contrasta con los últimos desarrollos de-en la teoría de optimización. La mayoría de las aplicaciones siguen utilizando métodos de búsqueda de la red de fuerza bruta, junto con la búsqueda func-ciones anticuadas e ineficientes como el beneficio neto. Hay complementos que proporcionan alguna funcionalidad avanzada en este ámbito, tales como la optimización genética y Walk-Forward Análisis; 1 hay promesa de más por venir. Es importante, sin embargo, que el estratega entiende que existen estas refuentes y pueden ser ejercidas sobre un proyecto de desarrollo. También es importante entender que estas diversas búsqueda avanzada proce-dimientos pueden y deben reemplazar estos métodos de búsqueda rejilla estándar, que son actualmente tan frecuente y que estos métodos de búsqueda también tienen una aplicación en Paseo-Forward Análisis.
MÉTODOS DE BÚSQUEDA Todos los procesos de optimización usan algún tipo de método de búsqueda, ya sea simple o altamente sofisticado. El método de búsqueda determinará el
número de pruebas a realizar y, por tanto, la cantidad de tiempo de procesamiento necesario para completar el proceso. También determinará cómo vamos a ir sobre la búsqueda-ción para aquellas soluciones con el más alto rendimiento. En algunos de los más
Buscar y Juicio
181
sofisticados métodos de búsqueda, como un algoritmo de optimización genética, la función (s) de búsqueda están estrechamente vinculados con el proceso en sí. Ellos guían cuál de las muchas combinaciones de parámetros en realidad se examinó en situaciones en las que hay demasiados candidatos para poder examinarlos todos. En última instancia, a continuación, un método de búsqueda es una manera de progresar de una manera ordenada a través de las diferentes combinaciones de parámetros y luego seleccione-ing el mejor conjunto de parámetros de la estrategia definida por la función objetivo. En otras palabras, en cualquier optimización, una serie de pruebas se realizan en los datos de precios Histor-ical. Puede que no haya tiempo para examinar todas las posibles combi-ción de los parámetros, por lo que la inteligencia por parte del método de búsqueda se utiliza para guiar la búsqueda en direcciones productivas. Esta es una de las razones por las que hay diferentes métodos de buscar la optimización del espacio. Una prueba individual es una simulación de negociación en una sola pieza de los datos históricos con un conjunto de parámetros de la estrategia. Una simulación de comercio calcula todos los comercios que utilizan las variables de estrategia y produce una serie de estadísticas de rendimiento, incluyendo la aptitud de la estrategia definida por la función objetivo. Una optimización o prueba de funcionamiento es un lote o conjunto de pruebas. Un resultado exitoso de un proceso de este tipo es un conjunto de modelos que cumplen con los criterios mínimos de rendimiento, tales como "el beneficio neto es mayor que cero" o "una aspiración máxima es inferior al 20 por ciento." Una prueba de funcionamiento deficiente puede dar lugar a ningún modelo que satisfagan mínimo criterio de desempeño. Hay una extensa literatura sobre el tema de la optimización. Exextremadamente sofisticados métodos de optimización con nombres de colores tales como el recocido simulado, la escalada, y cúmulos de partículas han sido ated-CRE en esta área del conocimiento muy especializado. Es, una vez más, sin embargo, un poco triste comentario de que esta riqueza de conocimientos en el ámbito de la optimización no ha sido aprovechado (excepto por aquellos cuantos muy sofisticados que mantienen acumulando ganancias) en las aplicaciones de desarrollo de la estrategia de com-mon. Muchos de estos enfoques más complejos de optimización, por supuesto, tendría poca utilidad real en problemas de optimización simples como nuestro ejemplo media móvil. Más métodos de búsqueda avanzada, sin embargo, proporcionarán el aumento de la utilidad como la complejidad y el alcance del proceso de optimización se eleva.
La red de búsqueda
Esta es la forma más simple de método de búsqueda. Se considera un método de fuerza bruta en que simplemente calcula y después clasifica cada histórica simula-ción especificada por el proceso de optimización. Considere la posibilidad de una prueba de dos mover estrategia de negociación media de cruce de futuros de S & P desde 01/01/1995 12/31/2005 través. La primera media móvil
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
(MA1) se pondrá a prueba en un rango de valores a partir de 3 días en longitud a 15 días de duración en pasos de 2 días. En el lenguaje, el promedio móvil será escaneado 3-15 por 2. Siete valores diferentes serán analizadas para detectar la media móvil 1: 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15. La segunda media móvil (MA2) será probada de 10 a 100 en pasos de 10. Diez valores diferentes se pondrá a prueba para la media móvil 2: 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100. Toda la ejecución de prueba constará de 70 posibles combinaciones de estos dos rangos de exploración (7 × 10 =70). La prueba se lleva a cabo de la siguiente manera. Cada valor potencial para MA1 se prueba con el primer valor potencial para MA2 como sigue:
MA1: MA2:
3 10
5 10
7 10
9 10
11 10
13 10
15 10
Una vez completado este ciclo de pruebas, que avanza el procedimiento de prueba, es decir, se pasa al segundo valor potencial para MA2. Cada valor posible de MA1 se prueba entonces con este segundo valor posible para MA2. En otras palabras:
MA1: MA2:
3 20
5 20
7 20
9 20
11 20
13 20
15 20
Este proceso se continúa hasta que cada valor potencial de MA1 se prueba con el último valor potencial para MA2. Las pruebas finales son: MA1: MA2:
3 100
5 100
7 100
9 100
11 100
13 100
15 100
Una simulación histórica de rendimiento comercial se crea para cada uno de estos pares de variables de MA1 y MA2. El rendimiento comercial para cada uno de estos conjuntos de parámetros se mide y calificados por la función objetivo. La estrategia a esos valores de los parámetros principales que mejor se adaptan a los criterios de evaluación, para que cargue. La ilustración de la figura 9.1 representa la búsqueda de este espacio de rejilla variable. La intersección de cada línea en las rejillas en los Illustra-ciones a seguir representa un par de parámetros que deben examinarse durante el proceso de optimización.
El método de búsqueda descrito aquí se conoce como una red de búsqueda. Los dos rangos de variables definen una rejilla de combinaciones de variables. Se evalúa el rendimiento en cada combinación. En otras palabras, toda la red se busca. Esto es
Buscar y Juicio
183
FIGURA 9.1 Una red de búsqueda
el tipo más común de método de búsqueda. La ventaja de la red de búsqueda es su rigurosidad. Si se evalúa cada posible combinación de parámetros, es imposible pasar por alto el mejor, es decir, a menos que el método de búsqueda o la función objetiva es poco sólido. Esto se discute en la siguiente sección.
184
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
El inconveniente de la red de búsqueda es su velocidad, o mejor dicho, su falta de ella. En las pruebas de pequeñas tales como el ejemplo anterior, el tiempo de procesamiento es insignificante. Suponiendo incluso una velocidad lenta de un segundo por prueba, una red de búsqueda de 70 candidatos de parámetros tomaría sólo 70 segundos. Tenga en cuenta, sin embargo, lo que sucede con una prueba de 4 variables. Asumir una prueba de dos promedios móviles diferentes (MA1 y MA2) y dos bandas de volatilidad (VB1 y VB2), uno alrededor de cada media móvil. Una optimización razonable de estos parámetros incluiría los cuatro rangos de exploración FOL-Lowing:
MA1:
1-15
MA2: VB1:
5-100 25-525
en pasos de 2 = 8 pasos en pasos de 5 = 20 pasos en pasos de 25 = 21 pasos
VB2:
25-525
en pasos de 25 = 21 pasos
Para determinar el número total de candidatos (potenciales conjuntos de parámetros), se multiplica el número de pasos por la otra. Este cálculo nos dice que esta prueba tendrá 70.560 (8× 20 × 21 × 21 =70,560) candi-fechas. En un segundo por cada prueba, esta optimización de ejecución se llevará a 19.6 [(70,560 pruebas / 60 segundos / 60 minutos)=19.6 horas] horas! Eso es mucho tiempo. Para empeorar las cosas, estas exploraciones variables son un poco peligrosa. No sería del todo descabellado para escanear estas cuatro variables en pasos más pequeños, tales como:
MA1:
1-15
MA2: VB1:
5-101 0-500
en pasos de 1 = 15 pasos en incrementos de 2 = 49 pasos en pasos de 10 = 51 pasos
VB2:
0-500
en pasos de 10 = 51 pasos
Esto define un ciclo de optimización de 1.911.735 (15 × 49 × 51 × 51 =1,911,735) pasos. En un segundo por cada prueba, esta ejecución se llevará 531 horas [(1,911,735 pruebas / 60 segundos / 60 minutos)=531 horas]! Esto es equivalente a 22,13 días (531/24= 22,13). Esto, por supuesto, es totalmente práctico y pone de relieve la principal desventaja de volver de la red de búsqueda. Se suma a eso, muchos mercados diferentes marcos de tiempo y muchas estrategias, y el estratega será luchando por un su-percomputer.
Además, una vez un espacio optimización excede dos dimensiones (nuestro examen-ple aquí es de cuatro dimensiones), el examen de los resultados oscila entre difícil casi imposible. Para hacer mayores rangos de exploración y de tres, cuatro y más pruebas variables factibles, por lo tanto, se deben utilizar métodos de búsqueda avanzada. un avanzado
185
Buscar y Juicio
método de búsqueda es una técnica de optimización (recuerde nuestros ejemplos con nombres pintorescos) que es capaz de seleccionar algunos de los mejores Combina-ciones variables en un vasto espacio de optimización (como nuestro espacio 1911735) sin prueba-ción de cada combinación. Como se obtiene la velocidad de procesamiento, sin embargo, un cierto grado de rigurosidad se sacrifica. Aquí es donde un método de búsqueda avanzada combinada con el objetivo funciones más sofisticadas cada vez más importante.
El Paso priorizada Buscar La búsqueda etapa priorizado escanea un parámetro a la vez manteniendo un valor constante seleccionada para cada uno de los otros rangos de parámetros, en orden descendente de impacto en el rendimiento. Considere el espacio anterior optimización de 4 variables. MA1:
1-15
MA2: VB1:
5-101 0-500
en pasos de 1 = 15 pasos en incrementos de 2 = 49 pasos en pasos de 10 = 51 pasos
VB2:
0-500
en pasos de 10 = 51 pasos
Recordemos que el tiempo necesario para realizar una búsqueda en la red de este espacio era insostenible. Una búsqueda en el paso priorizada de este espacio de parámetros es bastante manejable, sin embargo. Como mínimo, constará de sólo 166 pruebas (15+ 49 + 51 + 51 =166). Debido a la naturaleza iterativa de este proceso, puede tomar unas pocas iteraciones. Incluso si se requiere diez iteraciones, sin embargo, esto seguiría siendo sólo 1.666 pruebas. Este es un requisito mínimo de tiempo, por supuesto. Supongamos, por ejemplo, que una variable es el parámetro más impactante. Se escanea primero con un valor constante para cada uno de los otros tres intervalos de parámetros. Las constantes para las otras tres variables pueden ser elegidos al azar, o como, por ejemplo, el punto medio de la gama. La primera exploración a continuación, será el siguiente: MA1: MA2: VB1: VB2:
1 53 250 250
2 53 250 250
3 53 250 250
4 53 250 250
5 53 250 250
... ... ... ...
13 53 250 250
14 15 53 53 250 250 250 250
En el primer ciclo, todos los valores posibles de MA1 se evalúan utilizando valores constantes para MA2 (53,) VB1 (250), y VB2 (250) Veamos como se sume-que esta exploración produjo un valor de 5 lo mejor para MA1 con estos otros parámetros.
186
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
El siguiente paso después consistirá en una exploración de la segunda variable, MA2, utilizando valores constantes para MA1 (5,) VB1 (250) y VB2 (250). MA1 se mantiene constante a 5: MA1: MA2: VB1: VB2:
5 5 250 250
5 7 250 250
5 9 250 250
5 11 250 250
5 13 250 250
... ... ... ...
5 97 250 250
5 5 99 101 250 250 250 250
Esta exploración a su vez producen un valor óptimo para MA2. Supongamos que era 29. La tercera etapa consistirá en una exploración de la tercera variable, VB1, utilizando valores constantes para MA1 (5,) MA2 (29), y VB2 (250). Se verá así:
MA1: MA2: VB1: VB2:
5 29 0 250
5 29 10 250
5 29 20 250
5 29 30 250
5 29 40 250
... ... ... ...
5 29 480 250
5 5 29 29 490 500 250 250
Esta exploración a su vez producen un valor óptimo para VB1. Supongamos que era 260. El cuarto paso consistirá en una exploración de la cuarta variable, VB2, utilizando valores constantes para MA1 (5,) MA2 (29,) y VB1 (260). Se verá así:
MA1: MA2: VB1: VB2:
5 29 260 0
5 29 260 10
5 29 260 20
5 29 260 30
5 29 260 40
... ... ... ...
5 29 260 480
5 5 29 29 260 260 490 500
Esta exploración a su vez producen un valor óptimo para VB2. Supongamos que era 320. El cuarto paso nos va a dejar con un valor para cada uno de los parámetros MA1= 5, MA2 = 29, VB1 = 260 y VB1 = 320. Si estos resultados parecen satisfactoria, el proceso se puede terminar aquí. Sat-satisfac- o no, sin embargo, sería prudente realizar algunas más iter-ciones. La segunda iteración comenzaría luego con MA2 = 29, VB1 = 260, y VB1 =320; MA1 debe ser analizado de nuevo. Esto se vería de la siguiente manera: MA1: MA2: VB1:
1 29 260
2 29 260
3 29 260
4 29 260
5 ... 29 . . . 260 . . .
13 29 260
14 15 29 29 260 260
VB2:
320
320
320
320
320 . . .
320
320 320
187
Buscar y Juicio
Supongamos entonces que se encontró una nueva mejor relación calidadMA1, de 7. Una iteración completa sec-ond repetiría el mismo proceso que el trazado en el primer ejemplo de iteración, pero utilizando los mejores parámetros recién encontrados. Lo mejor es repetir este proceso varias veces o hasta que no haya cambios signifi-cant en el rendimiento o parámetros. Hay dos ventajas principales a la búsqueda paso priorizado: velocidad, y la evaluación del impacto relativo de cada parámetro en la estrategia perrendimiento. Sin duda, es fácil ver que se requieren incluso si 20 iteraciones, esto sigue siendo mucho más rápido que una búsqueda de red completa en un espacio de parámetros de este tamaño. También permite al estratega para obtener una visión más microscópica de la sig-significa- o la igualdad relativa de cada parámetro en la optimización del espacio. El parámetro de estrategia más importante (si lo hay) es que paráme-ter la varianza de los cuales tiene el impacto más dramático en el rendimiento. Supongamos que una exploración de MA1 produce los siguientes resultados: MA1
P&L
1 2 3 4 5 6 7 8 ...
- $ 3.000 $ 2.500 $ 5.000 $ 10.000 $ 15.000 $ 12.000 $ 9.000 $ 7.000 .
15
- $ 3.000
En la misma prueba, una exploración de VB1 produce los siguientes beneficios y las pérdidas:
MA1
0 10 20 30 40 50 60 70
P&L
$ 14.000 $ 14.000 $ 14.000 $ 14.000 $ 13.500 $ 14.500 $ 15.000 $ 13.000
... 500
. $ 12.000
188
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Diferentes valores de MA1 produjeron una variabilidad más pronunciada por-desempeño que hizo VB1. Diferentes valores de VB1 produjeron pocos cambios en pérdidas y ganancias. La conclusión de estos datos es que la varianza en MA1 pro-duce más significativo cambio en el rendimiento en esta estrategia de variar VB1. Esto nos dice dos cosas. Se sugiere que las bandas de volatilidad NO proporcionar una gran cantidad de mejoras para el rendimiento de la negociación Strat-gia. en consecuencia, puede haber un fuerte argumento a favor de su eliminación. Como mínimo, se sugiere que este parámetro realmente no necesita ser incluida en el espacio de optimización. Dado el pequeño cambio en el rendimiento comercial que diferentes valores de los productos VB1, hay pocas razones para realizar una búsqueda más detallada. También hay dos inconvenientes a la búsqueda paso priorizado. La falta de rigurosidad debido al alcance limitado de la búsqueda de paso priorizado puede llegar a ser un gran inconveniente en algunos casos. Esta es aguda particularmente si la búsqueda paso revela que cada parámetro contribuye significativamente con el rendimiento. La falta de exhaustividad de este enfoque puede conducir a resultados que están a la altura de máximo rendimiento. El segundo inconveniente es de una especie más pequeña. Considerando que la búsqueda paso es sin duda muy económico en tiempo de procesador, es mucho más exigente en el tiempo y habilidades de toma de decisiones del estratega. Recordemos, sin embargo, cómo la prueba multimercado y el marco MultiTime pre-senta en el capítulo anterior se puede permitir que un estratega menudo para tomar una decisión rápida y algo fiable sobre el rendimiento estrategia de negociación. De una manera análoga, el método de búsqueda paso directo puede producir visión rápida y relativamente fiable en un espacio múltiple optimización dimensión.
Subiendo la colina algoritmos de búsqueda Este método de búsqueda es sólo uno de los muchos métodos de búsqueda directa muy rápidos. La principal diferencia en el método de búsqueda subida de pendientes en comparación con la red de búsqueda es que emplea lo que podría llamarse una selectividad iluminado o formado in. Una búsqueda subida de pendientes sigue un camino de aumentar per-rendimiento en el espacio de optimización. Se mueve a través de este espacio con un propósito. En el camino, que rechaza rendimiento que es menos que el mejor que se ha encontrado hasta el momento y sólo permite un mejor rendimiento y se mueve en esa dirección dentro del espacio de optimización.
El efecto neto de esta selectividad iluminada es la capacidad de tales metODS para determinar un conjunto de parámetros de sonido superior mientras que el examen sólo una pequeña proporción de la optimización del espacio. El beneficio, pues, de esta selectividad de los métodos de búsqueda directa es que son por lo general considerablemente más económico de tiempo de procesador de
Buscar y Juicio
189
métodos de fuerza bruta. Esto se deriva del hecho de que un método de búsqueda directa solamente puede examinar 5-10 por ciento de los candidatos potenciales en comparación con el número máximo de combinaciones calculados en un método de búsqueda de rejilla. Tenga en cuenta que el 10 por ciento del espacio optimización 1911735 candidato de nuestro ejemplo anterior es 191174, que, si bien sigue siendo grande, es más alcanzable. La búsqueda subida de pendientes también puede sufrir de una falta de rigor. Al no haber examinado todos los candidatos estrategia, este método corre el riesgo de no identificar los mejores parámetros de la estrategia. También, el de selectividad-dad ilustrada de cualquier método de búsqueda directa es proporcionada por su aplicación de la función de obje-tivo. En un sentido muy real, el método de búsqueda directa es sólo tan buena como su función objetivo (s). El método de búsqueda subida de pendientes también funciona mejor cuando hay continu-dad en el espacio de optimización. Estos tipos de métodos pueden ser engañados fácilmente en la selección de un máximo local como el máximo global. Es decir, pueden seleccionar una estrategia de arriba para un área particular del espacio variable y dejar de buscar. en consecuencia, pueden pasar por alto el mejor conjunto de parámetros en todo el espacio de optimización. La figura 9.2 es una representación de una búsqueda de subida de pendientes en un espacio de dos dimensiones con el máximo global en círculos en la parte superior de la colina.
Multipunto Hill Búsqueda de Escalada Esto es simplemente el resultado de hacer múltiples búsquedas subida de pendientes, cada arranque-ción en un punto diferente en el espacio de optimización. Hay una capa añadida de que este tipo de búsqueda tiene que seleccionar los mejores parámetros de la estrategia de cada búsqueda subida de pendientes locales. El número de puntos de partida se fija por el estratega. Cuanto mayor sea el número de puntos de partida, más comprehen-siva y cuanto más tiempo la búsqueda se ofrecen. La búsqueda multipunto subida de pendientes es más rápida que una red de búsqueda y más lento que una búsqueda de subida de pendientes puro. Es menos completo que una búsqueda de la red y más profundo que una búsqueda de subida de pendientes. También es menos propenso a ser engañado por los máximos locales de una búsqueda de subida de pendientes. La búsqueda directa multipunto debe seleccionar un grupo de diferentes puntos de partida. Pueden ser elegidos de un número de maneras. Una forma es escoger al azar en el espacio de optimización.
Figura 9.3 ilustra el inicio de una optimización de este tipo con una selección de cinco puntos de partida seleccionados al azar representados por estrellas. Otra forma es dividir el espacio de las variables en secciones iguales y luego escoger el centro de cada párrafo, según el punto de entrada. Vea la ilustración que sigue. La búsqueda luego entra en el espacio de las variables en su primer punto de entrada y encuentra la mejor estrategia en esa zona. Si la búsqueda no produce un candidato que cumpla con los criterios de rendimiento mínimo
190
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
2
1.8
1.6
1.4
1.2
1 0,8
1
1.2
1.4
1.6
FIGURA 9.2Buscar subida de pendientes
después de haber sido ejecutado un cierto número de pasos predefinidos, la búsqueda de la región local se terminó y la búsqueda continúa hasta el siguiente punto de partida. La estrategia de la parte superior se encuentra y se almacena. La búsqueda luego pasa al siguiente punto de partida y repite el proceso de subida de pendientes de área local. Si se determina que un candidato que cumpla con los criterios de rendimiento, esta estrategia local de la parte superior se compara con la estrategia de la parte superior que se encuentra en las búsquedas de área local anteriores. Si es mejor, se convierte en el nuevo modelo superior. Si no es tan bueno, se rechaza. La búsqueda directa multipunto continúa de esta manera hasta que todos los espacios paráme-ter que rodean cada uno de los puntos de entrada predeterminados han sido exploradas.
Figura 9.4 ilustra el inicio de una optimización de este tipo con una selección de cuatro puntos de partida espaciados uniformemente, representada por estrellas, en el centro de cada cuadrante del espacio de optimización.
Buscar y Juicio
191
FIGURA 9.3 Aleatoriamente seleccionada Puntos de Partida
MÉTODOS DE BÚSQUEDA AVANZADA Como se mencionó anteriormente, existe una amplia literatura sobre métodos de búsqueda avanzada. Hay muchos métodos diferentes y cada uno tiene sus ventajas y desventajas.
192
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
FIGURA 9.4 Puntos de partida uniformemente espaciadas
Cualquier estratega, sin embargo, que desea explorar múltiples comerciales Strate-gías de naturaleza compleja con múltiples parámetros que requieren la optimización tendrá que acogerse a estos métodos de búsqueda. Sin ellos, el tiempo a favor del procesamiento requerido para la investigación muchas estrategias sobre una cesta de los mercados y, potencialmente, una variedad de marcos de tiempo se convierte en prohibitivo.
También es importante tener en cuenta, sin embargo, que todo movimiento de búsqueda avanzada met-ODS a través del espacio de las variables guiados por su función objetivo.
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El uso de métodos de búsqueda avanzada en consecuencia coloca una mucho mayor dependencia de la calidad de la propia función objetivo.
El recocido simulado2 El recocido simulado es un método de búsqueda avanzada, dirigida modelado af-ter el enfriamiento de metales fundidos, que, ya que su calor se escapa lentamente, tienden a cristalizar en patrones que minimizan sus propios estados de energía internos. En el recocido simulado, el proceso de búsqueda toma la perspectiva de un conjunto de parámetros en-individuo (un átomo), ya que poco a poco se alinea con su posición ideal y orientación en la formación de cristales. El método de optimización de recocido simulado (SA) fue publicado por primera vez a mediados de 1980 y conserva un siguiente para ciertas aplicaciones, aunque su uso ha sido un tanto eclipsada en algunas áreas por otros métodos de búsqueda avanzada que se describen en las siguientes secciones. Debido a que su funcionamiento es muy técnico, esto será solamente una visión general. Se recomienda el estratega de revisar la literatura para obtener más detail.3 Hay fuertes similitudes, sin embargo, entre la mecánica de las obras simuladas AN-nealing y los métodos de búsqueda de escalada que acabamos de describir. A continuación, a grandes rasgos, es cómo funciona un proceso Optimización de recocido simulado. En primer lugar, un conjunto de parámetros se elige al azar en algún lugar en el espacio de optimización posi-ble. La función objetivo especificado por el estratega se utiliza para determinar lo bien que una solución de este conjunto de parámetros es. El objetivo de recocido simulado es minimizar el estado de energía o coste de la estrategia. Esto puede ser pensado como simplemente el opuesto, o negativo, de la función objetivo, como se ilustra con la siguiente fórmula: Estado de Energía de la serie de parámetros= -Función objetivo de la serie de parámetros Una temperatura inicial con un valor grande también se le asigna al conjunto de parámetros ini-cial. Esto representa el concepto de que el espacio de optimización comienza caliente. Esta condición inicial caliente animará mucho movimiento en el espacio de optimización como se ve en la siguiente. A medida que el proceso de recocido se mueve el conjunto de parámetros sobre en el espacio opti-mización, el nivel de energía de la mejor punto de la estrategia visto hasta ahora se registra, por lo que el proceso de búsqueda siempre sabe la ubicación y la energía más bajo nivel de la mejor configuración de parámetros del que tiene el mayor valor encontrado función objetivo hasta este punto.
En segundo lugar, un vecino del conjunto de parámetros en el espacio de optimización se elige de nuevo al azar. ¿Qué significa para un conjunto de parámetros a ser un vecino? Recuerde que cada parámetro bajo optimización puede ser pensado como una dimensión del espacio de optimización, por lo que un vecino es
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simplemente un juego de parámetros, donde uno o más de los valores se han ajustado por una pequeña cantidad, que ocasionen el nuevo conjunto de parámetros cercano al inicial en el espacio de optimización. El estado de la energía opuesto del valor de la función objetivo de este vecino también se determina para los fines de la comparación. En tercer lugar, si el estado de energía del vecino es más bajo, es decir, si el valor de la función obje-tivo es más alta, la búsqueda se traslada a esta nueva, mejor posición en el espacio de optimización. Existe la tendencia de que cuanto mayor es la tempera-tura de la optimización del espacio es, mayor es la posibilidad de que el conjunto de parámetros va a saltar a un lugar peor. Si el estado de energía del vecino es conse-cuencia más alta, es decir, el valor de la función objetivo es menor o peor, una determinación aleatoria se hace entonces en cuanto a si se debe avanzar en esa dirección. En otras palabras, si se trata de un lugar mejor, el SA se mueve allí, y si se trata de un lugar peor y el espacio es todavía relativamente caliente, basada en el azar, que puede o no ir allí. En cuarto lugar, si la energía actual del parámetro establecido nunca se convierte en demasiado alto como resultado de su movimiento de la mejor y más bajo nivel de energía se ha visto, se puede siempre caer de nuevo a esa ubicación y reanudar la búsqueda una vez más a partir de ahí. Por último, como las SA procede, la temperatura de la optimización del espacio se enfría lentamente, acercándose a cero. Los procesos de enfriamiento, se mueve, y reajustando repita una y otra vez hasta que un buen conjunto de parámetros se encuentra lo suficientemente o hasta que el proceso de optimización se queda sin tiempo. En resumen, en el inicio del proceso de recocido simulado, una temperatura alta, tanto fomenta un movimiento ampliamente en todo el espacio Optimización y desalienta la búsqueda de conseguir pegado en óptimos locales. Con un espacio caliente, sin embargo, hay una tendencia a que incluso si un área del espacio de optimización no tiene mejores vecinos, la estrategia puede salir de la zona de todos modos, no se atascan. Debido a que el SA se acuerda la mejor zona se ha visto, si no encuentra algo mejor, el máximo no se pierde y se puede volver allí de nuevo para explorar esa zona aún más. También, como la temperatura de los disminuye espacio optimización, se vuelve menos y menos probable para el SA para pasear en una dirección que no es superior. El espacio de optimización tiene en esta etapa del proceso sido cada vez más ampliamente explorada. Si el SA se ha extraviado en etapas anteriores del proceso a una zona menos deseable, sino que también habrá vuelto a la mejor lugar para empezar de nuevo. En un espacio de optimización con el abandono de la temperatura, los Increas-SA vez más se asienta en explorar más a fondo los conjuntos de parámetros de todo el mejor, la región de más baja energía que ha visto. Esto aumenta las probabilidades de que a medida que continúa la búsqueda, se
seguirá perfeccionando una buena solución en lugar de buscar otro, uno mejor que puede estar muy lejos. Debido a que el mejor conjunto de parámetros siempre se registra por el SA, es altamente probable que dado el tiempo suficiente, la estrategia habrá encontrado alguna
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de las zonas más interesantes de la optimización del espacio. La SA también tiene una corrección incorporado para cualquier traspiés tomadas hacia las áreas peores. El resultado final es que como la optimización de recocido simulado progresa, se procederá-cada vez más probable que el mejor lugar para descubrir la estrategia va a estar cerca de la verdadera óptimo global.
Algoritmos genéticos algoritmos de optimización genética (gas) son una clase de métodos de búsqueda avanzada que emulan el proceso biológico de la evolución. Son ampliamente utilizados, robusta y rápida. AGs se introdujeron por primera vez en la década de 1970, pero no comenzó a lograr una aplicación más extendida hasta que la década de 1990.4 temprana Algoritmos genéticos: 1. Utilice la oportunidad de su ventaja 2. Beneficiarse de la combinación de dos buenas estrategias para hacer una
nueva y mejor estrategia, la incorporación de los mejores aspectos de cada 3. Utilice el proceso de mutación para reducir la probabilidad de quedar
atrapado en un óptimo local Debido a que los espacios de optimización de muchas estrategias comerciales tienden a ser de punta y complejo, la eficiencia de gas en dichos espacios se los recomienda para el desarrollo de estrategia de negociación. La siguiente es una descripción simplificada del funcionamiento de los algoritmos genéticos-op timización. Su objetivo es proporcionar una comprensión de su funcionamiento y beneficios. No pretende ser una guía paso a paso a su construcción y aplicación. Para ello, el estratega debe consultar la literatura ex tenso para un methodology.5 detallada El primer paso es elegir al azar de una población inicial o grupo de diferentes conjuntos de parámetros candidato. Cada combinación de parámetros repre-senta una posible implementación de la estrategia. Cada conjunto de parámetros específico se llama un individuo; la población es el conjunto de todos los individuos candi-fecha. El lote inicial de los individuos se encuentran dispersos en todo el espacio de optimización. El segundo paso es copiar pares no exclusivos de los juegos de parámetros de la población actual en la siguiente, es decir, la próxima generación. La posibilidad de que se copiará cada selección juego de parámetros es en proporción a su propio estado físico, que se mide por la función objetivo. El efecto de esto es que los conjuntos de parámetros con mayor aptitud, naturalmente, dominar las poblaciones sucesivas. Por el contrario, menor aptitud conjuntos de parámetros tendrán una mayor probabilidad de quedarse atrás. Este proceso se denomina selección.
El tercer paso es seleccionar al azar pares de conjuntos de parámetros y luego intercambiar algunos de los parámetros de una parte del par de conjunto de parámetros
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a la de la otra. Esto se llama cruce. Durante este proceso, las buenas val-UES para un conjunto de parámetros se pueden combinar con buenos valores para otro conjunto de parámetros para hacer un mejor conjunto de parámetros. Esto es así incluso si los buenos valores vinieron originalmente de dos conjuntos de parámetros diferentes. El cuarto paso es elegir una vez más al azar un nuevo grupo de conjuntos de pa-paráme-. En estos conjuntos de parámetros, algunos parámetros se sustituyen por valores nuevos y diferentes. Esto se denomina mutación, y emula la forma en que la información genética en la vida orgánica no siempre se reproduce fielmente con total precisión de una generación a la siguiente. Aunque la palabra mutación lleva consigo connotaciones negativas-ciones culturales, puede llegar a ser muy útil en el largo plazo si no es excesiva. En otras palabras, no todos los mutación es un mal-en la vida o en la genética-op timización. A veces, una mutación da lugar a un individuo, o parámetro de configuración cada vez mejor adaptados a su medio-o-mercado de los que lo precedieron. Si, a su vez, una mutación conjunto de parámetros se realiza mal, ese conjunto resultante no es tan probable que se traslade a la siguiente generación. Con-consecuencia, el uso de la mutación de vez en cuando sacuda el proceso de optimización para minimizar la convergencia en un máximo local hace más bien que mal. Y, puesto que los más altos conjuntos de parámetros de fitness son susceptibles de ser copiados en la próxima generación más de una vez, la mejor solución es también menos probable que se pierda a una mutación fortuita. Los GA procede por la repetición de los pasos anteriores, mencionó dos a cuatro en las generaciones sucesivas. En cada generación, se producen nuevas poblaciones de conjuntos param-eter. Esto continúa hasta que: 1. Se ha evaluado un número predeterminado de generaciones 2. Una suficientemente buena solución se ha encontrado 3. un progreso significativo, medido por la mejora de la condición física de la
población en su conjunto, ya no se hace. Convergencia se ha logrado cuando la población actual en evaluación llega a un punto donde las nuevas generaciones ya no producen mejoría general sigsignifica-. En este punto, la población consiste en primar-AIA de estrategias con los conjuntos de parámetros entre los mejores valores de fitness en el espacio de optimización. métodos de búsqueda genéticos han demostrado ser algunos de los más métodos de búsqueda de propósito general de ayuda-ful disponibles. Si bien no se garanti-juntado con te de encontrar la mejor solución posible, es decir, el óptimo global, que tienden a encontrar soluciones muy buenas y las que típicamente cerca de las mejores soluciones posibles. Y-y esto es un gran y gas
a lograr esto con muchos menos evaluaciones que hacer simples métodos de búsqueda. A GA puede identificar típicamente el parámetro superior establecido por la evaluación de tan poco como 5 a 10 por ciento de la población total candidato.
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Como todos los métodos de búsqueda dirigidos, es decir, los guiados por su función objec-tiva, la elección de la función objetivo es una parte integral de un algoritmo de optimización genética. Esto se debe a los conjuntos de parámetros individuales se comparan entre sí para determinar su valor relativo a la luz de la función objetivo. Esto se hace sin la ventaja de la evaluación de cada posibles candidatos seleccionados de parámetro. Si se utiliza en consecuencia, una función de aptitud inapropiado, el resultado puede ser una optimización que selecciona un parámetro pobre fijado para la estrategia.
Optimización de Enjambre de partículas Al igual que los algoritmos de optimización genéticos, optimización de enjambre de partículas (PSO) métodos son el modelo de los organismos biológicos. Su búsqueda methodol-logía se basa en el comportamiento observado de las bandadas de aves y bancos de peces. Al igual que los algoritmos genéticos, PSO está en la familia de métodos de búsqueda estocástica, es decir, los que incorporan oportunidad en su operación. PSO apareció por primera vez en 1995. Ellos han demostrado su utilidad como método de búsqueda dirigida potente y eficaz. Esta es una visión general de de-escribano, en general, cómo operan los optimizadores de enjambre de partículas y sus beneficios. Para obtener información más detallada acerca de su despliegue, el estratega se aconseja consultar a la fuente materials.6 PSO El primer paso en un proceso de optimización de enjambre de partículas es seleccionar un grupo de posibles conjuntos de parámetros estrategia ubicadas al azar en todo el espacio de optimización. Una velocidad positiva o negativa también se le asigna al azar a cada grupo de parámetros. Esto representa la velocidad a la que se ajusta el conjunto pa-rámetro y en qué dirección. En un sentido, el conjunto de parámetros se puede visualizar como una partícula de volar a través de la optimización del espacio en todas sus dimensiones. A lo largo del proceso de optimización, los mismos parti-culos, o conjuntos de parámetros, persisten, aunque sus posiciones en el espacio cambian continuamente optimización. En segundo lugar, durante cada iteración del PSO, cada conjunto de parámetros se actualizan o ajustar en su posición por su respectiva velocidad. Esto mantiene los conjuntos de movimiento de partículas de parámetros en la misma dirección en cada dimen-sión del espacio de optimización. Su velocidad se descompone ligeramente con el tiempo en proporción a una constante de inercia. En tercer lugar, cada partícula recuerda su mejor momento personal de la localización en el espacio-op timización se ha visto hasta ahora. Sobre la base de su ubicación actual en el espacio de optimización, su velocidad se acelera en una pequeña medida, probabilidad ajustada, de vuelta en la dirección de su mejor ubicación personal.
En cuarto lugar, cada partícula también actualiza las otras partículas cuando se encuentra un nuevo mejor lugar mundial, es decir, un conjunto de parámetros mejor que cualquiera de las otras partículas han encontrado hasta el momento. Como consecuencia, la velocidad de cada partícula es acelerada por una cantidad atenuada al azar en la dirección de este nuevo mejor ubicación global.
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Etapas del dos al cuatro se repiten una y otra vez para cada partícula. El efecto resultante es dirigir el PSO para que perdura y completamente explora el área que rodea el mejor lugar que ha visto hasta ahora, mientras que al mismo tiempo, también se tira gradualmente hacia el mejor lugar que las partículas han visto. Esto permite que el PSO para encontrar nuevas potencialmente mejores puntos personales en las zonas más interesantes de la optimización del espacio no cubierto por todas las partículas a este punto. Este proceso continúa hasta la convergencia. Algunos tipos de enjambres de partículas también disponen de la comunicación entre los subconjuntos de partículas en el espacio de optimización, de tal manera que se comunican y se influyen mutuamente hacia su propia mejor zona local. Esta característica alienta al PSO para explorar más a fondo distintas subáreas del espacio de optimización, aunque una solución algo mejor también se sabe que existe lejos de donde actualmente son ahora. Recuerde, que en un momento dado, la verdad, es decir, aún sin descubrir mejor solución puede ser cerca, pero aun no ha sido visto! El PSO estimula subgrupos de partículas para explorar simultáneamente aún más las mejores soluciones cercanas, así como para moverse en la dirección de la solución aún sin descubrir y posiblemente distante más conocido. Este comportamiento de la PSO tiende a minimizar la probabilidad de centrarse demasiado en cualquiera máximo local y falta el máximo global. optimizaciones enjambre de partículas han demostrado ser muy competitiva con algoritmos de optimización genética en una variedad de situaciones. Ambos de estos métodos de búsqueda rápida se destacan en la búsqueda de buenas soluciones suficientes y sin la necesidad de explorar todos los candidatos en un espacio de optimización. Los espacios de optimización de algunos de los comerciales más complejas Strate-gías son tan grandes que incluso los superordenadores más rápidos no podían explorar por completo con un método de fuerza bruta en un marco de tiempo asequible y realista. El uso de algún tipo de método de búsqueda avanzada en consecuencia, se convierte en una necesidad práctica, incluso si la solución resultante podría ser algún corto-lo de los mejores, y tal vez difícil de alcanzar, solución. Al igual que los algoritmos genéticos y otros métodos de búsqueda dirigidos, la aplicación efec-tivo de un método de optimización con enjambre de partículas se basa en gran medida de la calidad y la pertinencia de la función objetivo.
Problemas generales MÉTODOS DE BÚSQUEDA
Hay algunos inconvenientes a los métodos de búsqueda dirigidos en general. Desde un método de búsqueda directa no evalúa todas las posibles candi-fecha, no existe un potencial para una cierta falta de rigor. Esto puede ser
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FIGURA 9.5 Espacio de optimización con Máximo Global
reduce por la selección del método apropiado de búsqueda y su calidad conseposte-, la naturaleza y el uso adecuado. Una búsqueda subida de pendientes es mucho más profundo que una búsqueda de paso. Sin embargo, es menos completo que una red de búsqueda de fuerza bruta. Una segunda y quizás más grave problema de búsqueda directa met-ODS es que no siempre van a encontrar el verdadero pico de rendimiento, que se llama los máximos mundial. Como se observa, los métodos de búsqueda directa sean un compromiso entre la necesidad práctica y teórica. Un buen método de búsqueda dirigida, sin embargo, se encuentra una satisfactoria, si no la solución muy mejores posi-ble,. ¿Qué es un máximo global? Es el mejor parámetro de rendimiento fijado para la estrategia de negociación encontrado con todo el espacio de optimización. Véase la Figura 9.5, que tiene un rectángulo dibujado alrededor del máximo global. Un máximo local, entonces, es el mejor parámetro de rendimiento establecido en una región local o subconjunto de todo el espacio de optimización. Véase la Figura 9.6, que tiene un rectángulo dibujado alrededor de un máximo local. La selección de un máximo local como los máximos global puede ocurrir para una amplia variedad de razones. Hasta cierto punto, es una de las principales consideraciones que guían el diseño de un método de búsqueda. En consecuencia, el diseño real del método de búsqueda es un factor importante
para determinar su eficiencia en la correcta identificación de los máximos global. La forma del espacio variable también puede ejercer una influencia significativa en esta process.many métodos de búsqueda avanzada, por ejemplo, se encontrará
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FIGURA 9.6 Espacio de optimización con un máximo local
problemas cuando se busca un espacio muy optimización de punta o con grumos. Un espacio optimización de punta es una con un gran número de picos de alto rendimiento rodeadas por valles profundos y bajos. Vea la Figura 9.7 con cuatro picos más bajos de rendimiento en rectángulos.
FIGURA 9.7 Optimización del espacio "de punta"
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La función objetivo Una búsqueda es sólo tan buena como su función objetivo. De hecho, la función objetivo es el medio por el cual la aplicación evaluación de la estrategia y el proceso de optimización nos dice si un conjunto de parámetros son buenos o malos. La función objetivo evalúa una estrategia de negociación. Es los ojos del estratega en el espacio de optimización. Por supuesto, el estratega es el árbitro final de si un conjunto de parámetros se acepta o se rechaza. Cuanto mayor sea el espacio de optimización y cuanto más sofisticado sea el método de búsqueda, sin embargo, mayor será la importancia de la función de búsqueda. Cualquier método de búsqueda debe ser capaz de determinar si un comercio de Strat-gia es buena con el fin de aceptar o rechazar cada modelo. El estratega que pueda considerarse, por ejemplo, que la definición de una buena estrategia de negociación es que la estrategia con:
1. El mayor beneficio neto 2. El beneficio más alto por el comercio 3. El mayor porcentaje de operaciones ganadoras, o uno con el mayor ratio de
Sharpe Por lo tanto, la función de evaluación objetiva o método mide y clasifica la calidad de una estrategia de negociación. Por definición, cualquier método de búsqueda requiere una función objetivo o un método de evaluación matemáticamente el rendimiento de una estrategia de negociación de operar. Teniendo en cuenta el uso más generalizado de los métodos de búsqueda avanzada, el tipo eval-luación adquiere una importancia aún mayor. Métodos de búsqueda son continuamente con-aceptación o rechazo de los modelos comerciales en el proceso de buscar el mejor conjunto de parámetros en el menor tiempo posible. Por tanto, es fundamental utilizar el mejor método de evaluación sea posible. Por supuesto, el mejor método de evaluación es la que se seleccionará el paparáme- fijado para una estrategia comercial que es más predictivo de éxito trad-ción en tiempo real. El uso de una función de evaluación inadecuada puede ignorar un modelo de sonido; lo que es peor, puede seleccionar una mala estrategia. Recuerde que la condición de "Ten cuidado con lo que pides porque podrías conseguirlo"? Este es un excelente regla general para usar como una guía para el estratega a fin de seleccionar el tipo de evaluación más eficaz. Al final, el mejor método de evaluación será el criterio o criterios que se-nar la más robusta y rentable estrategia de negociación. Es extremadamente prudente que el estratega de identificar claramente cuáles son las características de un comercio de Stratgia que siente son más predictivos del éxito de intercambio en tiempo real.
Veamos exactamente cómo funciona esto. Por ejemplo, supongamos que el beneficio neto más alto es el mejor método de evaluación. (No es, por cierto). Si
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este mayor beneficio neto se utiliza como nuestra función objetivo mientras se realiza una optimización, sin embargo, el resultado será la selección de los parámetros de la estrategia que produjeron el mayor beneficio. Después de todo, el beneficio es lo que el comercio se trata, ¿no es así? ¿Por qué entonces, es esta mala procedimiento? Dado que la investigación ha demostrado que el mayor beneficio neto por sí sola no es una medida adecuada del rendimiento comercial general y robusto-dad de un modelo de comercio. Por ejemplo, el 60 por ciento del beneficio neto más alto podría ser generada por una estrategia con un comercio grande y probablemente irrepetible, como una operación corta durante la caída de la bolsa octubre de 1987. O bien, la mayor parte de este mayor beneficio neto podría haberse producido en la primera mitad del período de prueba y podría enmascarar una pérdida devastadora en la mitad sec-ond y más actual. Por otra parte, la búsqueda de la ganancia neta más grande en el aislamiento com-pletamente ignora la cuestión del riesgo. La estrategia con el mayor beneficio neto podría tener también una reducción muy grande e inaceptable. O bien, los parám etros-seleccionados pueden tener una muestra demasiado pequeña de las operaciones, lo que pone en duda la validez estadística de estos parámetros. El beneficio neto es simplemente una estadística de rendimiento. Se queda corto, cómo la historia, de la imagen completa. La selección de esos estrategia de negociación param-tros que tienen más probabilidades de producir beneficios en tiempo real es un proceso más complejo. Las estadísticas adicionales de rendimiento deben ser evaluados para llegar a esta conclusión con cierto grado de confianza. El beneficio neto como un método de evaluación única ignora muchas de las caracterís-ticas importantes para esta decisión. Algunas de las características clave de una estrategia comercial sólida son: 1. Una distribución relativamente uniforme de los oficios 2. Una distribución relativamente uniforme de beneficio comercial 3. relativo equilibrio entre el beneficio a largo y corto 4. Un gran grupo de parámetros de la estrategia contiguos, rentables de la
optimización 5. rendimiento comercial aceptable en una amplia gama de mercados 6. riesgo aceptable 7. ganadora relativamente estable y carreras que pierden 8. Un grande y estadísticamente válida número de operaciones 9. Una trayectoria positiva evolución
El tipo de evaluación debe ser diseñada para seleccionar el modelo comercial más robusto y estable. El más robusto y estable estrategia de negociación puede o no ser el más rentable. La estrategia comercial más estable será uno que exhibe las características enumeradas anteriormente.
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Por otra parte, un tipo de evaluación poco sólido puede en realidad, y unwit-hormigueo, promover overfitting durante el proceso de optimización. Un tipo de evaluación que no selecciona modelos para su robustez general coloca la credibilidad de todo el proceso de prueba de que se trate. El comercio robusta Strat-gia es que la estrategia más probabilidades de producir beneficios comerciales en tiempo real sostenible. La estrategia de negociación nonrobust, por el contrario, es bastante probable que las pérdidas del ejercicio en tiempo real pro-ducir.
REVISIÓN DE DIVERSAS MÉTODOS DE EVALUACIÓN Cualquier criterio de rendimiento estrategia de negociación puede servir como un método de evaluación. Cualquier combinación de diferentes criterios de rendimiento estrategia puede servir como un método de evaluación más compleja. Vamos a revisar las fortalezas y debilidades de los diferentes tipos de evaluación, tanto comunes como menú reduci-mon. Esto es de ninguna manera pretende ser una lista exhaustiva de las medidas de evaluación. Beneficio neto o la utilidad bruta es la ganancia o pérdida neta de la estrategia de negociación. A pesar de que el comerciante está buscando el mayor beneficio posible, el beneficio neto por sí sola es insuficiente como un tipo de evaluación. Entre las principales razones de que el beneficio neto es inadecuada como un conjunto mea-seguro del rendimiento son que: 1. Puede ser excesivamente influenciada por una sola victoria o pérdida
grande o por un grupo de victorias o pérdidas 2. No tiene en cuenta la distribución de los oficios y de los rendimientos 3. Se desconoce la validez estadística o falta de ella del tamaño sam-ple el
comercio 4. No incorpora riesgo.
El beneficio neto es una medida importante del rendimiento comercial. Puede ser ef-efi- cuando se utiliza como un criterio mínimo en un método de evaluación complejo. tasa de rendimiento anualizada es una forma alternativa de expresar la ganancia neta y la pérdida. Es una medida útil del rendimiento de la estrategia, ya que hace que sea fácil de comparar de manera significativa el rendimiento en diferentes períodos de tiempo y diferentes mercados. Como un único tipo de
evaluación, sin embargo, que está sujeta a las mismas críticas que el beneficio neto. Es útil como un criterio mínimo. La pérdida máxima es una medida del riesgo y una medida importante del rendimiento de la estrategia. Es la más grande reducción o disminución de la equidad
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curva de una estrategia de negociación de un pico de equidad. Es un criterio defensiva, en la que está buscando la pérdida en dólares más pequeño, no es la ganancia más grande dólar. También está sujeto a las mismas distorsiones como beneficio neto, pero en el lado de riesgos. La pérdida máxima como un método de evaluación única está sujeta a las mismas debilidades que el beneficio neto, y junto con el hecho de que se incorpora ninguna medida del rendimiento positivo, es inaceptable como único criterio de evaluación. La pérdida máxima es útil, sin embargo, como un umbral de edad en un método de evaluación compleja. Modelos que superen un determinado nivel de reducción pueden ser rechazadas de plano. Correlación entre la curva de la equidad y el beneficio perfecta (CECPP) es un tipo de evaluación que incorpora la distribución de los oficios y beneficios. Más importante aún, esta medida única mide el desempeño del rendimiento de la estrategia de negociación con el potencial beneficio real proporcionada por el mercado. beneficio perfecta es una medida teórica del potencial de mercado. Es el beneficio total producido por la compra en cada valle y vender a todos los picos que la CO-curs durante un período histórico de la historia del mercado. Obviamente, esto es impo-sible en la práctica, por lo tanto, el nombre de beneficio perfecta. Debido a su método de cálculo, el beneficio perfecta crecerá constantemente desde el comienzo del período de ensayo histórico a su fin. La curva de las acciones de una estrategia de negociación es la suma del saldo ac-recuento comenzando, Operaciones cerradas y abiertas ganancias del comercio barra tabulada por la barra. Una estrategia comercial sólida y rentable tendrá una curva de las acciones que se eleva de manera constante desde el comienzo del período de prueba histórica a su fin. Las estrategias de negociación no-rentable, por el contrario, tendrá negativa indica como una constante deline-crecimiento durante este mismo intervalo. Correlación entre la curva de la equidad y el beneficio perfecta a continuación, es el coeficiente de corre-lación entre la curva de las acciones de la estrategia comercial y la utilidad perfecta del mercado en el que se negocia la estrategia. El CECPP oscilarán entre -1 y+1. Un valor de +1 para CECPP sugiere una buena estrategia comercial. Esto nos dice que a medida que los beneficios perfecto está aumentando de forma natural, la equidad estrategia de negociación también está explotando esta subida y va en aumento. Con-inversa, un valor de -1 sugeriría una estrategia de negociación pobres. Esto nos dice que a medida que los beneficios perfecto va en aumento, la equidad de comercio está disminuyendo. La fórmula para el coeficiente de correlación de ganancia perfecta y la curva de las acciones es
Coeficiente de correlación = Sum [(x (i) - M x) (y (i) - M i)]/[(norte 1) ×SD x × SD y] n = Número de días en el cálculo x = Utilidad perfecta y = curva de la equidad
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M x = La media de Perfect Ganancias M i = La media de la curva de las acciones SD x = Desviación Estándar de Perfect Ganancias SD y = La desviación estándar de la curva de las acciones
Cuanto mayor sea la correlación, es decir, cuanto más cerca de +1, entre la curva de las acciones de un modelo de comercio y los beneficios perfecto del mercado, la oportunidad de mercado de manera más eficaz la estrategia es la captura. ¿Por qué? Como hemos visto, el beneficio por-fect es una medida acumulativa y por lo tanto está creciendo en todo el periodo de negociación. Una buena estrategia de negociación también mostrará una curva de la equidad en constante aumento. Si un mercado se vuelve tranquila, el crecimiento del beneficio perfecta tenderá a aumentar a un ritmo más lento. Una buena estrategia también compartirá una escu- plana similar, o de crecimiento lento, en lugar de una inclinación de la curva de las acciones durante dicho periodo. Del mismo modo, cuando la volatilidad del mercado crece y se reanuda la tendencia, esto se verá reflejado en el crecimiento en el resultado perfecto. Una buena estrategia también compartirá un fuerte crecimiento en sus ganancias durante esos momentos y esto debe reflejarse en un aumento de la pendiente de la curva de la equidad. CECPP, a diferencia de ganancia neta, favorecerá estrategias de negociación que el beneficio en con-cruce con el crecimiento de los beneficios perfecto y no pierden mucho cuando el crecimiento de los beneficios perfecto ralentiza. Como tal, es un excelente CECPP candi-fecha como una medida de evaluación única. retorno pesimista sobre el margen7 (RPM) es un rendimiento anualizado sobre el mar-gin que se ajusta de manera que pesimista asume que una estrategia de negociación va a ganar menos y perder más en el comercio en tiempo real de lo que hizo en su simulación histórica. PROM ajusta la ganancia bruta mediante el cálculo de una nueva, ajustada matemáticamente pesimista menor ganancia bruta. La primera etapa es calcular el número de operaciones ganadoras reducidos por su raíz cuadrada o, en otras palabras, modificar su error estándar. Este número ajustado de operaciones ganadoras se multiplica por la media del comercio de victorias para llegar a un nuevo menor utilidad bruta ajustada,. PROM siguiente ajusta la pérdida bruta mediante el cálculo de una nueva, matemáticamente ajustado pesimista pérdida bruta, más alto. La primera etapa
es calcular el número de pérdida de los oficios aumentó en su raíz cuadrada o, en otras palabras, ajustados por su error estándar. Este número ajustado de operaciones perdedoras se multiplica por la media del comercio perdedora para llegar a una nueva pérdida bruta ajustada más grande,. Un nuevo beneficio bruto ajustado o pérdida se calculan utilizando estos valores brutos de las pérdidas y ganancias brutas pesimistas ad-justed. Esto se usa para producir una tasa anualizada de retorno de margen.
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La fórmula es: PASEO = {[AW × (#WT - Cuadrados (#WT))] - [ALABAMA × (#LT Cuadrados (#LT))]}/ Margen #WT = Número de victorias AW = promedio de victorias #LT = Número de Pérdidas AL = La pérdida media A # WT = Ajustado número de victorias A # LT = Ajustado número de pérdidas AAGP = El beneficio bruto anualizado AAGL = Pérdida ajustado anualizado bruto A # WT = #WT - Cuadrados (#WT) A # LT = #LT + Cuadrados (#LT) AAGP = A # WT × AW AAGL = A # LT × Alabama Consideremos un ejemplo. Asumir: 1. A $ 25,000 de beneficio bruto anualizado 2. 49 victorias 3. A $ 10.000 pérdida bruta anualizada 4. 36 pérdidas 5. Un margen de $ 10.000
Como base para la comparación, debemos primero calcular una tasa anualizada de retorno en el margen. Esto sería un retorno anualizado del 150 por ciento en el margen ([$ 25.000 - $ 10.000)] / $ 10,000= 1.5 × 100 = 150%). Por el contrario, vamos a ver la PROM de esta estrategia. Ajustado número de victorias = 49 - Cuadrados (49) = 42 Ajustado número de pérdidas = 36 + Cuadrados (36) = 42 Ajustado anual de beneficio bruto = ($ 25,000/49) × 42 = $ 21,Ajustado 428 Pérdida anual bruto = ($ 10,000/36)× 42 = $ 11,667 PROM = ($ 21,428 - $ 11,667)/$ 10,000
PASEO = 98 por ciento por año Este ejemplo demuestra claramente por qué esta medida se denomina pessimistic. Se supone que un sistema de comercio nunca va a ganar con tanta frecuencia en tiempo real como lo hizo en las pruebas y que el sistema va a perder con mayor frecuencia
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en tiempo real, así. Refleja estas suposiciones pesimistas en una modifi-cación de los beneficios netos utilizando el error estándar. Como tal, es una medida más conservadora. PROM es una medida robusta, ya que los factores en una serie de estadísticas de rendimiento signifi-cant tales como la utilidad bruta, la victoria promedio, la pérdida bruta, la pérdida promedio, el número de victorias, y el número de pérdidas. Notar un agregado ben-eficio de la RPM resultante de su ajuste de la ganancia bruta y la pérdida por la raíz cuadrada de su respectivo número. Aprovechando la naturaleza de la raíz cuadrada, PROM penaliza a las pequeñas muestras comerciales. Considera lo siguiente: Sq (100) = 10 Sq (100)/100 = 10/100 = 10% Cuadrados (25) = 5 Cuadrados (25)/25 = 5/25 = 20% Cuadrados (9) = 3 Cuadrados (9)/9 = 3/9 = 33% Observe cómo el más pequeño es el número, mayor es la raíz cuadrada es como un porcentaje del número. El efecto de esto en la PROM es que cuanto más pequeño y estadísticamente menos fiable el número de victorias y derrotas, los más pes-simistically las pérdidas y ganancias se ajustan. Volvamos a nuestro ejemplo inicial y variar solamente el número de victorias y derrotas. Veamos primero en la PROM de esta estrategia cuando el número de victorias y derrotas son relativamente grandes. Ajustado número de victorias = 144 - Cuadrados (144) = 132 Ajustado número de pérdidas = 121 + Cuadrados (121) = 132 Ajustado anual de beneficio bruto = ($ 25,000/144) × 132 = $ 22,Ajustado 916 Pérdida anual bruto = ($ 10,000/121) × 132 = $ 10,909 PASEO = (22 $,916 - $ 10,909)/$ 10,000 PROM = 120 por ciento por año Este PROM es 120 por ciento en comparación con el PROM del 98 por ciento de nuestro primer ejemplo con los números de gama media. Ahora veamos la PROM de esta estrategia cuando el número de victorias y derrotas son bastante pequeñas. Ajustado número de victorias = dieciséis Cuadrados (16) = 12 Ajustado número de pérdidas = 9+ Cuadrados (9)= 12
Ajustado anual de beneficio bruto = ($ 25,000/dieciséis) × 12 = $ 18,Ajustado 750 Pérdida anual bruto = ($ 10,000/9) × 12 = $ 13,333 PASEO = ($ 18,750 - $ 13,333)/$ 10,000 PROM = 54 por ciento por año
208
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Esto se PROM 54 por ciento en comparación con el PROM del 98 por ciento de nuestro primer ejemplo con los números de gama media, y la PROM de 120 por ciento de nuestro ejemplo, con números más grandes. retorno pesimista sobre el margen es una medida buena y sólida del rendimiento de la estrategia de negociación. Como un retorno anualizado sobre el margen, PROM es también una buena manera de comparar el desempeño de los diferentes modelos de comercio entre sí, así como un mercado a otro. Hay dos derivados cada vez más estrictos de la RPM: RPM menos la mayor victoria y PROM menos la mayor carrera de la victoria. Como sus nombres lo indican, estas medidas ajustar a la baja la ganancia bruta más agresiva que la PROM. PROM menos el triunfo más grande elimina el mayor comercio rentable sencillo del beneficio bruto y luego se calcula de acuerdo con la misma fórmula que la PROM. Su mayor ventaja es la evaluación de una estrategia de negociación sin el impacto del tráfico de ganar mayor. Esto es generalmente una buena práctica, sobre todo cuando el tamaño de la muestra es pequeño. En el caso de no haber excepcionalmente grande victoria, esta medida es bastante similar a la RPM. Cuando una gran victoria, sin embargo, tales como el comercio producida por un choque de precios importante como la caída de la bolsa de 1987 o la primera guerra del Golfo, PROM menos la mayor victoria proporciona una medida de la estrategia sin este beneficio inesperado. PROM menos la mayor carrera de la victoria elimina el beneficio bruto de la mayor racha de ganar el comercio de la utilidad bruta y es entonces calcuRELAClONADAS con la misma fórmula que la PROM. Proporciona una medida del rendimiento per de un rendimiento de la estrategia de negociación menos una excepcional carrera de la victoria, la cual, a su vez, podría haber sido causado por las condiciones inusualmente oportunas trad-ing. En la búsqueda de la estrategia comercial más estable y robusto, que siempre es mejor prepararse para lo peor y esperar lo mejor. Debería ser obvio que una estrategia comercial que produce un retorno anualizado robusta y atractiva en el margen, mientras que debitado a su mayor carrera de la victoria, es la estrategia comercial más probabilidades de producir robustos beneficios de explotación en tiempo real.
TIPOS DE EVALUACIÓN DE VARIAS Por lo general, una combinación de diferentes criterios de evaluación producirá re-sultados que son superiores a los producidos por un único criterio. Debe quedar claro que la robustez y el rendimiento de una estrategia de negociación
tienen dimensiones mul-tiple. El mejor método de evaluación simple o función objetivo serían una de las PROM, y preferentemente el más riguroso.
Buscar y Juicio
209
Sin embargo, mediante el uso de múltiples criterios de rendimiento, es posible eva-ate las diversas dimensiones de rendimiento y robustez. Una de las maneras de EAS-IEST de hacer esto es para establecer umbrales de rendimiento: pisos y techos de rendimiento. De este modo, en particular los umbrales de rendimiento que contribuyen a los transbordadores de bustness se puede aplicar fácilmente. Por ejemplo, clasificar los modelos de gama alta usando PROM, y establecer los siguientes criterios: 1. Piso-Net de retorno mayor de $ 5,000 2. Techo-aspiración máxima de menos de $ 5,000 3. Piso-Un mínimo de 10 operaciones por año
Clasificación de los parámetros principales de una medida robusta como PROM eliminará muchos problemas potenciales. Rechazando modelos que ganan menos de $ 5,000 o tener una reducción de más de $ 5.000 conjuntos de criterios mínimos por cierto-rendimiento. Rechazando los modelos que comercializan menos de 10 veces por año debe garantizar un tamaño de muestra adecuado. Esto sin duda identificar una clase más robusta de las estrategias comerciales que la ganancia neta voluntad.
CAPÍTULO 10
Mejoramiento
hora que la estrategia de negociación ha pasado el multimercado y
multi
norte
prueba del periodo, sabemos que la estrategia es digno
de mayor desarrollo de unificación. La siguiente etapa en este desarrollo es la optimización de la estrategia de negociación. La estructura general del proceso de optimización se asemeja mucho a la de la ronda previa de la prueba. Hay una diferencia muy importante, sin embargo, en que la estrategia de negociación está tomada a través de la
proceso de optimización real. El New Oxford American Dictionary proporciona la siguiente defini-ción de Optimizar: "Para hacer el mejor o más eficaz uso de". De acuerdo con esta definición, entonces, para optimizar una estrategia de negociación es hacer el uso más eficaz de la misma. ¿Cómo optimización lograr esto? El proceso de optimización hace mediante el examen empírico y evaluación de todos los posibles candidatos parámetro de estrategia. Durante el proceso de optimización, se calculará una simulación histórica para un número suficiente de diferentes valores para los parámetros de la estrategia clave que tendrán el mayor impacto. Hay una serie de términos diferentes y válidos que se utilizan para de-trace el proceso de optimización: el lote de prueba, prueba de funcionamiento, exploración variable, el proceso de estimación, y así sucesivamente. La palabra optimización significará la selección de las más sólidas conjunto de parámetros para una estrategia de negociación. Por otra parte, la optimización es la iden-tificación y la validación de los parámetros de la estrategia que mejor se capaz de generar un rendimiento comercial pico en tiempo real. Observe que el énfasis está en el máximo rendimiento en tiempo real de negociación. Esto puede parecer ser el objetivo evidente de optimización. Es la meta y
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
resultado de la optimización se hace correctamente. Por desgracia, muchos practicantes de optimización no están funcionando correctamente optimización y no son con-cuencia capaz de lograr este objetivo. Por desgracia, muchos usuarios de software de desarrollo Strat-gia de negociación todavía operan bajo la ilusión de que la estrategia trad-ción que muestra el mayor beneficio en virtud de optimización es uno y lo mismo con el modelo de comercio que va a generar resultados comerciales en tiempo real pico. Antes de continuar, considere la siguiente definición matemática de los parámetros de la New Oxford American Dictionary: "Una cantidad cuyo valor es seleccionado por las circunstancias particulares y en relación con los cuales se pueden expresar otras cantidades variables." Una estrategia de negociación comprende reglas, fórmulas, indicadores, y así sucesivamente. Muchos de estos diferentes componentes de la estrategia tendrá variables o pa-rámetros. Por ejemplo, un período de tres para un promedio móvil es una postura-en de un parámetro para un indicador. Las reglas, fórmulas y otros componentes proporcionan la estructura de la estrategia. Podría decirse que los parámetros correctos para estos componentes da vida a la estrategia. En un sentido práctico, el proceso de optimización es el cálculo de la evolución histórica de un número de diferentes instancias de la estrategia de negociación en una muestra fija de precios históricos. Por ejemplo, en referencia de nuevo a la estrategia de negociación MA, una optimización de esta estrategia comprende la cal-culación del comportamiento histórico de todas las diferentes combinaciones de movimiento longitudes medias bajo examen en una muestra histórica de datos de precios de yenes que van desde 1 / 1/1990 de 12/31/2005. Los resultados de cada una de estas simulaciones históricas pueden variar de uno al otro, ya que cada simulación utiliza un conjunto diferente de los valores param-eter modelo que se encuentran bajo la optimización, es decir, el sujeto de la prueba. Por ejemplo, la estrategia MA examinará los resultados comerciales de todas las combinaciones posibles de MA1 de 2 a 12 en pasos de 1 y para todas las posibles combi naciones de MA2 de 20 a 40 en pasos de 2. Este constará de 121 simulaciones individuales , cada uno con un par único de parámetros para cada una de las medias móviles. Un conjunto de parámetros a continuación, se selecciona la parte superior de este lote de 121 resultados de simulación histórica, basada en un conjunto de criterios de evaluación. Suponga que la función objetivo es el ratio de Sharpe. Entonces, el par de parámetros de movimiento periodos medios que produjeron
la simulación histórica con el mayor ratio de Sharpe es seleccionado como el mejor conjunto de parámetros. Si este proceso de optimización y selección se realiza tanto con la debida atención a todos los detalles y las reglas apropiadas, los modelos superiores resultantes serán los que ofrezcan el mayor potencial de ganancias en tiempo real trad-ción.
Mejoramiento
213
OPTIMIZACIÓN DE CONTRA sobreajuste Optimización tiene muchas trampas. Hay muchas maneras de que se puede hacer de forma incorrecta. Estos son explorados en detalle en este capítulo. Cuando se hace incor-tamente, el estratega es engañado por la creencia de que la estrategia es capaz de producir beneficios en tiempo real de la misma manera que lo ha hecho en su tórico-simulación. Una de las principales premisas de este libro es que la optimización es una parte válida, confiable y esencial del proceso de desarrollo de la estrategia de negociación. Es optimización que se realiza incorrectamente que es el villano, no optimación en sí, ya que algunos se han inclinado a estado. Otra premisa principal de este libro es que la optimización se hace incorrectamente sobreajuste. Esto se analiza en detalle en el Capítulo 13: Las muchas caras de Overfitting. Los principios y procedimientos presentados en este libro están diseñados para guiar el estratega en el uso y la aplicación de la correcta optimización de metanfetamina SAO. Una parte de esta educación es señalar los escollos de optimización con el fin de estar al tanto de ellos y evitarlos. procedimientos de investigación y de desarrollo de estrategias correctas que va a extraer el máximo tanto la comprensión y sacar provecho de estrategias de negociación. Op-timización es sencillo de entender. Pero es muy difícil de forma per correctamente sin una plena comprensión de los métodos y principios propios. Los diferentes parámetros para una estrategia de negociación pueden conducir a ganancias dramáticamente di-ferentes y riesgos. Lo ideal es que el rendimiento de una estrategia comercial muy robusta tendrá mucha menos variación entre sus diferentes conjuntos de parámetros. En la práctica, sin embargo, con muchas estrategias de negociación optimizables, dra-ticamente diferentes conjuntos de parámetros pueden dar lugar a interpretaciones radicalmente diferentes trad-ing. Ellos pueden ser la diferencia entre ganar y perder. Esta es la razón por la optimización adecuada es tan importante. Puede ser el éxito de intercambio de árbitro será-Tween y el fracaso. Si la optimización se realiza correctamente, el resultado será un robusto modelo de comercio que produce de forma fiable en tiempo real beneficio comercial en alguna proporción a la de su simulación histórica. Si la optimización se realiza de forma incorrecta, sin embargo, lo más probable es degenerar en sobreajuste y la posterior desilusión respecto a las ventajas de la estrategia de negociación. Si este tipo de errores de optimización, siguen sin detectado o se ignoran, el resultado será una estrategia comercial que muestra
muy buenos resultados en simulación histórica y muy pobre rendimiento comercial en tiempo real. ¿De qué manera el mejor esfuerzo intencionado en la optimización de ir mal y de-generan en lo que se conoce comúnmente como el sobreajuste? Se va mal
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
cuando se hace con poca consideración por, o la adhesión a, adecuados estadísticos de guía-líneas y procedimientos. Para comprender esto, examinemos un ejemplo proporcionado por el modelado statis-tica de series de tiempo. Es de conocimiento común entre estos Prac-titioners que se le da suficiente variables y la ecuación apropiada, una curva se puede hacer para adaptarse a cualquier número de puntos de datos. Sin embargo, sólo porque una curva de ajuste muy bien producido por el software de modelado se ajusta a una serie de tiempo de cerca, esto no es garantía de que será el mejor predictor de los valores futuros de la curva. Exactitud del ajuste por sí sola no implica la capacidad predictiva de sonido. Más bien, es el modelo de series de tiempo que mejor se adapte a una muestra amplia y represen-tante de datos con suficientes grados de libertad, parámetros robustos, y fue desarrollado siguiendo los procedimientos estadísticos adecuados que serán el mejor predictor del futuro. Al igual que con la modelización de series temporales, es la estrategia de negociación que se ha desarrollado en una muestra representativa de la historia de los precios, se ha producido una muestra comercial estadísticamente válida, exhibe robustez, y ha obtenido buenos resultados en un análisis Walk-Forward que es más probable para producir beneficios en tiempo real en proporción a su simulación histórica.
Un simple de optimización Será útil examinar un ejemplo concreto de un simple optimización antes de explorar los mecanismos detallados de diseñar y llevar a cabo un proceso de optimización. Vamos a referirnos de nuevo a los dos sistema de cruce de media móvil (MA2). Esto nos proporcionará un buen ejemplo de un simple proceso de optimización. Esta optimización se realiza en yenes para el período histórico de 11 años a partir de 1/1/1995 a través de 12/31/2005. Recordemos que MA2 genera señales de operación cuando se cruzan los dos móviles aver las edades. Los dos candidatos para la optimización son el período o longitudes de cada media móvil. Dado que las dos medias móviles están destinados a medir dos tasas diferentes de tendencia, sus longitudes respectivas deben ser relativamente diferente. Teniendo esto en mente, entonces, las variables se optimizarán-oescaneados en los siguientes rangos: MA1 1-10 en pasos de 1, o: 11
22 33 44 55 66 77 88 99 110 MA2 de 15 a 60 en pasos de 5, o:
115 225 330 335 220 440 445 550 555 660
215
Mejoramiento
Estos rangos de exploración examina los valores más cortos por primera media móvil para centrarse en las tendencias más rápidos y los valores más largos para la segunda media móvil para centrarse en las tendencias más lentas. Ahora lo que va a suceder realmente durante este proceso opti-mización? El equipo irá pasando por cada valor posible de la primera media móvil, comenzando por el primer candidato para la segunda media mov-ción, y calcular una simulación histórica de la negociación perfor-mance de MA2 de yenes para el período de 11 años especificado para cada una de los siguientes pares de parámetros. Este proceso también se conoce como la evaluación de este par para-metro. Por ejemplo, los primeros 10 ensayos utilizarán las siguientes combinaciones de medias móviles: MA1: MA2:
1 15
2 15
3 15
4 15
5 15
6 15
7 15
8 15
9 10 15 15
Después de haber evaluado todos los candidatos para MA1 por primera candidata a MA2, a continuación, este proceso se repetirá con el segundo candidato a MA2. En otras palabras, los valores de 1 a 10 para la media móvil corta se prueban con el segundo candidato (20) para la media a largo en movimiento. Por ejemplo:
MA1: MA2:
1 20
2 20
3 20
4 20
5 20
6 20
7 20
8 20
9 10 20 20
Este proceso se repite entonces hasta que se evalúan todas las combinaciones posibles para estos candidatos de parámetros para ambas medias móviles. En esta optimización par-par-, hay 100 (10 para MA1× 10 para las combinaciones de MA2 de parámetros). El rendimiento comercial para este lote de 100 diferentes SIMU-ciones históricas están ordenadas y calificada, y un conjunto de parámetros superior se selecciona de acuerdo con las funciones objetivo empleadas por este proceso. Esta es una optimización típico, sencillo, la fuerza bruta de una simple estrategia de negociación de dos pa-rámetro. Por supuesto, el proceso de optimización se puede com-complica por una más: 1. estrategia de negociación complejo con muchos parámetros optimizables 2. método de búsqueda sofisticada 3. complejo conjunto de funciones objetivo
No importa la complejidad de cualquiera de estos tres componentes del proceso op-timización, sin embargo, todavía sigue el mismo curso. Eso es el
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
evaluación de un número suficiente de conjuntos de parámetros para seleccionar de forma fiable que el conjunto de parámetros que satisface la función objetivo. Ahora que tenemos una idea básica del alcance del proceso de optimización, vamos a explorar estos diferentes aspectos en detalle a fin de comprender plenamente todas las implicaciones.
EL MARCO DE OPTIMIZACIÓN Configuración del marco de optimización es sencillo (véase la Figura 10.1). Se requiere minuciosidad y atención al detalle, sin embargo. Hay cuatro decisiones clave que se deben realizar para configurar la optimización del marco de trabajo:
1. Los parámetros de la estrategia que se van a utilizar en la optimización
deben ser seleccionados y rangos para ser utilizado debe determinarse la exploración 2. Una muestra de datos apropiada debe ser seleccionada 3. La función objetivo o funciones que identifican los mejores parámetros para
la estrategia de negociación deben ser seleccionados 4. Directrices para la evaluación del proceso de optimización se deben
determinar Las dos primeras decisiones variarán con cada estrategia de negociación para ser zar los Opti-. Las dos últimas decisiones son más estructurales y lo más probable es que sea muy similar, si no idéntico, para cada optimización.
Los parametros estrategias de negociación pueden tener un amplio rango de número de reglas y formu-lae que puede aceptar parámetros que podrían beneficiarse de la optimización. Siempre es mejor tener el menor número de parámetros optimizables pos-bles, y aún así proporcionar la flexibilidad requerida. Cuanto mayor es el número de parámetros a optimizar, lo más probable es que los resultados serán optimizados overfitted o incorrectamente. En consecuencia, lo mejor es hacer todo lo posible desde el principio para identificar los parámetros de la estrategia clave que deben ser incorporados en la optimización del marco de trabajo. Por supuesto, los parámetros clave son los que tienen el impacto más signifi-icant en el rendimiento. Si un parámetro tiene poco impacto en perfor-mance, no hay ninguna razón para incluirlo en la
optimización. En cambio, un valor fijo o constante deben ser utilizados para estos parámetros menos importantes.
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Mejoramiento
Ajuste Hasta el Mejoramiento
Seleccionar Muestra los datos Seleccionar Tipos de evaluación
Será este Produce adecuado Comercio ¿Muestra?
No
No
Seleccionar Los parámetros a Optimizar Seleccionar Parámetro rangos de exploración
Ejecutar Mejoramiento
FIGURA 10.1 El marco de optimización
Si la importancia relativa de los parámetros del modelo no se conoce un priori, a continuación, un paso empírica añadido se debe realizar para determinar su importancia. La forma más sencilla de hacerlo es escanear un rango de parámetros relevantes para cada variable de la estrategia, uno a la vez, manteniendo el resto de variables de estrategia constante en un valor razonable conocido. Un parámetro es importante si esta exploración muestra el cambio actuación dramática. Por el contrario, un pará-ter es considerado de menor importancia si esta exploración muestra poco o ningún cambio en el rendimiento. Por supuesto, esta prueba también plantea la más importante quesción en cuanto a si esta variable es necesaria en absoluto en la estrategia. Es al-
formas mejores para simplificar una estrategia de negociación que sólo aquellos parámetros, reglas, y
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
fórmulas que son necesarios para producir el máximo rendimiento. Por lo tanto, si la elim-minación de reglas y parámetros periféricos no resta valor significativamente de rendimiento, reducir la estrategia que sólo sus componentes necesarios. Volvamos a nuestro ejemplo MA2 para poner esto en contexto. Vuelva a llamar a que era el objetivo de esta estrategia para entrar en el mercado cuando la tendencia más corto (como seguimiento de MA1) cruzada sobre la tendencia intermedia (rastreado por MA2). A partir de nuestra comprensión intuitiva y empírica Conocimiento-borde de medias móviles, sabemos que la longitud de una tendencia más corta y la de una tendencia intermedia pueden variar de un mercado a otro y de vez en cuando. En consecuencia, es bastante claro que estos dos parámetros deben ser incluidos en el marco de optimización. También observamos que MA2 utiliza promedios calculados sobre el cierre en movimiento. Hay otros campos de precios tales como la mediana, alta, baja o abierta a la utilización de este indicador. Así que para determinar si la elección del campo de precio se sig-significa- al rendimiento, ponemos a prueba MA2 con los parámetros razonables para MA1 (5) y MA2 (20) para cada uno de estos campos. Encontramos que estos diferentes campos no hacen ninguna diferencia apreciable en el rendimiento, por lo que podemos descartar la necesidad de incorporar el campo de precio como un parámetro dentro de nuestro marco de trabajo de optimización.
El Tamaño de escaneado Hay dos principios fundamentales que afectan a la determinación de la gama paráme-ter que ha de incorporarse en el marco de optimización. Estos son lo teórico y lo práctico. En primer lugar, consideremos las consideraciones teóricas. El rango del parámetro debe ser uno que es intuitiva y razonablemente apropiado para el indicador, regla o fórmula. En otras palabras, la exploración de un rango de 1 a 1.000 días para un corto plazo de media móvil contradice la idea de corto plazo (a menudo considerados 3 a 10 días.) Después de todo, ¿cuánto sentido lógico ¿tiene que evaluar un corto promedio a largo plazo de los 500 días de cruzar un promedio a largo plazo de 1.000 días? Además, el límite exterior de esta gama es bien fuera del rango típico de valores aplicados a los promedios (por ejemplo, 3 a 200 días) en movimiento. En consecuencia, un rango de parámetros más apropiado (y razonable) sería de 2 a 14 días para un promedio móvil de corto plazo. A continuación, vamos a considerar las consideraciones prácticas. El tiempo de cálculo dictada por un rango de exploración debe ser evaluado y ponderado. Obviamente, un pequeño número de simulaciones históricas toma menos tiempo de cálculo de una extremadamente grande. Incluso con los ordenadores de hoy en día, esto es una verdadera consideración.
Se vuelve particularmente relevante cuando se hace exploraciones multivariables más muestras históricas más grandes y más de muchos mercados. Para escanear un rango de promedios mov-ción de 2 a 14 días en pasos de 2 requiere sólo siete pruebas
Mejoramiento
219
([(14 - 2) / 2] +1). Esta es insignificante, no importa lo lento que las simulaciones individ-ual. Por el contrario, para escanear una serie de medias móviles de 1 a 200 en pasos de un 200 requiere pruebas. Esto requiere más de 28 veces el tiempo de cálculo. Una vez más, esto puede no ser todo lo que un costo significativo, pero no tendría sentido si el parámetro tiene poco o ningún impacto en el rendimiento o si los valores están fuera del rango de normalidad intuitiva. Recordemos que el número de simulaciones históricas realizadas durante una optimización es igual al producto del número de candidatos en cada uno de los intervalos de parámetros en el marco de optimización. Por lo tanto, para escanear una estrategia de dos parámetros con 10 candidatos cada una requerirá el cálculo de 100 simulaciones históricas (10×10). Por el contrario, para escanear una estrategia de cinco parámetros con 10 candidatos cada una requerirá el cálculo de 100.000 simulaciones his-tóricos (10× 10 × 10 × 10 ×10). A medida que el desarrollo del proceso progresa y la evaluación de estrategias adicionales, marco de tiempo y mar-cados se requiere, mayores son los requerimientos computacionales. Además, el tamaño del paso de parámetros tomada en un rango de exploración es signifi-cant más allá de sus meras exigencias de tiempo de ordenador. Escaneado de una variable muy de cerca (es decir, en las etapas que son demasiado pequeños) puede hacer más que sólo consume tiempo de procesador innecesaria. Puede promover inadvertidamente sobreajuste. Por ejemplo, para escanear una media móvil a corto plazo de 1 a 14 días en pasos de 1 es válida. Para escanear un largo plazo de media móvil de 20 a 200 días en pasos de 1, sin embargo, tenderán a aumentar la probabilidad de sobreajuste. Es difícil establecer una regla dura y rápida en cuanto a la determinación del tamaño de paso que sea apropiado. Lo mejor es, sin embargo, para mantener los tamaños de paso de cada parámetro para ser escaneados algo proporcional a la otra. Para entender mejor este concepto de proporción, considere MA2 una vez más. Nótese la diferencia en el valor numérico de un 5 por ciento desplazar cuanto mayor sea el número de la base. Un aumento de 5 por ciento a un período de 20 produce 21 para el próximo candidato. Observe también, sin embargo, que un aumento de 5 por ciento a una longitud de 100 produce 105 para el próximo candidato. Es una buena regla de oro a continuación, hacer un esfuerzo para mantener el cambio de tamaño de paso numérico en los diferentes pa-rámetros en el marco de optimización en aproximadamente la misma proporción porcentual. Una forma de hacerlo es mirar a la proporción de los valores de partida de los intervalos de parámetros entre sí. Así, por ejemplo, si la primera gama de parámetros es de 5 a 20 en pasos de 1 y el segundo rango de parámetros comienza a las 20 (es decir, 5× 4) a continuación, para mantener todo esto en
proporción de su rango debe poner fin a 80 (20 × 4) y el tamaño de paso debería ser 4 (1 × 4). Otra regla de oro que es útil es mantener el número de CAN-can- en dos rangos relativamente iguales en número igual. Consideramos que elegimos para escanear MA1 entre 2 y 10 días a un paso de 1. Esto produce nueve candidatos. También elegimos para escanear MA2 del 14 al 30. Para mantener esta relativamente iguales en los candidatos, podemos elegir un tamaño de paso que les permita lograr este
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Gol. Con el redondeo, podemos ver que un tamaño de paso de 2 también producirá nueve candidatos. No es siempre una tarea fácil, pero es importante tanto desde el theoreti-cal y puntos de vista prácticos para tratar de llegar a un número adecuado de candidatos y para mantener a los diferentes rangos de exploración parámetro en proporción con respecto al otro. También es muy importante tener en cuenta que excesivamente fina de barrido de una gama de parámetros puede ser un importante factor de con-contribuyendo a sobreajuste y todo el engaño operadora y el peligro asociado a este grave error.
La muestra histórica Es importante señalar desde el principio de esta sección que el tamaño de la muestra histórica es uno de los elementos más críticos y tal vez menos comprendidos en la optimización de una estrategia de negociación. Desde hace tiempo existe la creencia entre los estadísticos y de preparar las estrategias de negociación que el historial de precios más, mejor. Yo nunca he estado de acuerdo plenamente con esta hipótesis y mis razones para esto están representados en la Teoría de la sección de datos pertinentes del capítulo 11. De hecho, lo Walk-Forward Analy-sis nos enseña es que el tamaño de la ventana de la estimación o la optimización y la tamaño de la ventana de salida de la muestra o caminar hacia adelante son simplemente dos más variables en la estrategia de negociación. Esto se analiza con más detalle en el capítulo 11: Walk-Forward Análisis. Hay dos principios fundamentales que definen la selección de una muestra de datos adecuada: una muestra lo suficientemente suficientemente grande como para producir un tamaño de la muestra comercial estadísticamente válida, y una ventana de suficientes datos amplia para incluir una gama suficiente de las condiciones del mercado, que idealmente debería incluir al menos uno samPLE cada uno de los cuatro principales tipos de mercado. Estos dos factores también tienen un impacto sobre la otra. El tamaño de la muestra histórica debe ser suficiente para generar una muestra estadísticamente significativa de las operaciones. Tradicionalmente, esto debe ser de al menos 30 oficios. En la práctica, esto es más bien pequeña, y de hecho, la más operaciones mejor. Una amplia muestra de oficios es una de las mejores defensas contra el sobreajuste. Además, la muestra ideal también debe incluir un gran número de ambas operaciones largas y cortas. En la práctica, y debido a la algo limitada disponibilidad de datos historical, esto puede ser difícil de lograr en todos los casos. Esto es particularmente cierto de estrategias de negociación, más lento a más largo plazo. Es una muy buena regla general, sin embargo, tener siempre en mente. En el caso del tamaño de la muestra comercial, hay seguridad en los números.
El número de puntos de datos utilizados en los cálculos de la negociación Strat-gia y su número de reglas se dice que consumen puntos de datos que a su vez restringe sus grados de libertad. El tamaño de la muestra de datos, en consecuencia, debe ser lo suficientemente grande para acomodar estas restricciones y retener
Mejoramiento
221
suficientes grados de libertad. En la práctica y con el uso de tamaños de muestra adecuados his-tóricos, esto no es normalmente un problema. Considere el ejemplo siguiente, sin embargo. Un modelo comercial que utiliza 2 medias móviles está optimizado sobre una muestra de 200 días. El promedio mov-ción más larga en el rango es de 50 días. Esto utilizará 50 puntos de datos, consumiendo de ese modo 50 grados de libertad. Esta longitud de media móvil también re-duce el tamaño de la muestra de datos. El comercio no puede comenzar en la simulación hasta que esta media móvil se ha calculado. Esto en la práctica reduce la muestra histórica por 25 por ciento. Esto es demasiado. Esta prueba debe ser, por tanto, ya sea rechazada o modificada. Puede ser modificado mediante la ampliación del tamaño de la muestra de sutórico o mediante la reducción de la longitud de la media móvil más larga de la prueba. Consideremos este ejemplo desde el punto de vista del tamaño adecuado de la muestra comercial. Dada una muestra histórica de 200 días de datos, para crear una muestra comercial de al menos 30 oficios, nuestra estrategia tendrá que hacer un cambio aprox-madamente cada seis días. Esta es una estrategia de negociación relativamente rápido. Teniendo en cuenta los rangos de exploración que estamos empleando con MA2, que son bastante poco probable que este número de operaciones para muchas de las combinaciones. Una vez más, existen las mismas dos alternativas: La muestra histórica se puede aumentar de tamaño o de la estrategia se puede hacer con el comercio con más frecuencia mediante la reducción de la longitud de las medias móviles para ser evaluados. El segundo principio puede resultar más difícil de cumplir. La muestra histórica debe, en lo posible, ser representativa del mercado en su conjunto. Debe contener tantos tipos de tendencias, patrones y situaciones como sea posible. También debe contener al menos uno de cada uno de los cuatro tipos de mercado: 1. Alcista 2. Osuno 3. Congestionado 4. Cíclico
También debe contener una gama de niveles de volatilidad, particularmente altas y bajas. Hay dos pautas a seguir. Incluir tanta variación en los datos de precios como sea posible en la muestra histórica relevante para el estilo de negociación de la estrategia. Esto sigue la regla de los mayores y más general de la muestra sea posible. Si esto resulta poco práctico, incluir la mayor cantidad posible de
datos que más se asemeja a las condiciones actuales del mercado. Esto sigue la regla de los datos más relevantes posibles. No importa cuál sea el tamaño de esta muestra histórica, sin embargo, y no alfombrilla-ter lo que la gama de tipos de mercado incluido, es importante que la estra-GIST comprender su composición. También es esencial que el estratega tiene
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
una cierta comprensión de la relación entre el rendimiento comercial producida y su muestra histórica subyacente. Consideremos dos ejemplos en el resumen. En nuestro primer ejemplo, la estrategia de negociación produjo un rendimiento excepcional en simulación histórica. Luego de la revisión de los datos, se observa que la muestra histórica es abso-lutamente óptima para la estrategia sin períodos difíciles. En otras palabras, la estrategia se comportó bien en condiciones ideales. Esto era de esperar si se ha implementado correctamente y se basa en un principio de sonido. No tenemos conocimiento, sin embargo, de cómo se llevará a cabo en condiciones difíciles. En el segundo ejemplo, la estrategia de negociación produjo un retorno marginal al respetable en simulación histórica. Luego de la revisión de los datos, la forma de la historia, se observa que la muestra histórica abordaba extensamente los una gran cantidad de condiciones de mercado muy difíciles. En otras palabras, la estrategia de negociación en-dured circunstancias difíciles y todavía produce un beneficio marginal, aunque puede ser. Imagínese cómo se podría llevar a cabo en condiciones ideales. ¿Qué estrategia preferiria tener en tiempo real de negociación?
La función objetivo Las directrices para la selección de la función objetivo, el tipo de evaluación o criterios de prueba se han presentado en detalle en el capítulo 9: Búsqueda y Jue-ment. En esta etapa en el diseño del marco de optimización, se deben seleccionar una función o funciones ob-jetivo. El único propósito de la función objetivo es seleccionar los más robustos parámetros de la estrategia del proceso de optimización. Los parámetros de la estrategia más robustos, por supuesto, no siempre son los más rentables. Por definición, sin embargo, los parámetros de la estrategia más robustos son los que tienen más probabilidades de producir beneficios fiables y sostenibles en el comercio en tiempo real. En la práctica, el estratega seleccionará un conjunto de funciones objetivo y trabajar con los de estrategia para la estrategia y la optimización de optimización. Después de todo, una vez que el estratega determina un método apropiado para la selección de un conjunto de parámetros robusta, esto es poco probable que cambie a menudo. Sin duda, puede evolucionar con el conocimiento, la experiencia y pericia. Pero no es probable que cambie dramáticamente cada vez que una nueva estrategia se va a evaluar. Los detalles de las funciones objetivo pueden variar un poco para diferentes Strate-gías. Incluso es posible que algo diferentes funciones objetivo se pueden emplear para la evaluación de diferentes estilos y ritmos de negociación Strategías. Pero, en su mayor parte, es más probable que se mantenga una constante que una variable de un conjunto sólido de funciones objetivo.
La evaluación Optimización Hay dos aplicaciones de la información de que el estratega se de-rive de una evaluación de los resultados de la optimización completa. El primero
Mejoramiento
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aplicación es la evaluación y juicio de la calidad de la estrategia de comercio y su conjunto de parámetros superior sobre la base de un examen de todos los resultados de la simulación histórica como un lote de información. En realidad no es posible evaluar de manera satisfactoria la calidad y robustez de los mejores pa-rámetros seleccionados durante el proceso de optimización sin evaluarlas en el contexto de la realización de todos los otros conjuntos de parámetros como una totalidad. La segunda aplicación es una aplicación más sofisticada y exten-sión de la primera tipo de evaluación de optimización. En otras palabras, un eval-luación de la robustez del conjunto de parámetros de la parte superior se utiliza realmente en el análisis Walk-Forward. Esta información también se puede aplicar a hacer un ir o no-go determinación referente a la reoptimization parámetro periódica que es parte de la aplicación de una estrategia de negociación que se ha evaluado con Walk-Forward Análisis y ha sido utilizado en el comercio en tiempo real.
Un multimarket Y multiperiodo MEJORAMIENTO Ahora sabemos lo que tenemos que hacer para estructurar una optimización individual. Extendamos lo relacionado al diseño de un multimercado, la optimización de varios períodos (véase la figura 10.2). Este paralelismo de diseño de la estructura de la prueba multimercado y de varios períodos se describe en el capítulo anterior. El propósito de esta ronda de pruebas es obtener una evaluación más precisa de los beneficios y riesgos producidos por los conjuntos de parámetros estrategia óptima. Optimización del modelo se realiza en una cesta diversificada de los mercados para obtener una medida de la flexibilidad y la robustez del modelo de comercio. Los mercados más que un modelo puede comerciar, más útil que es. Además, cuanto más diversos sean los mercados que la estrategia puede comerciar, el más robusto de la Strat-gia. Por otra parte, esta evaluación de base más amplia proporciona una medida adicional de validez estadística. El hecho de que un modelo se desempeña bien en un solo mercado, a menos que ese era su intención específica por diseño, bien puede ser una señal de alerta. La optimización de la estrategia también se hace en una selección de diferentes períodos de tiempo. Se trata de llegar a una evaluación de cómo la estrategia se comporta como las tendencias del mercado, volatilidad, y el cambio de liquidez. Una estrategia que se negocia bien en unos pocos muestras de tiempo histórico y pobre en muchos otros pueden requerir un mayor estudio. Era hostil en los períodos en los que el Strat-gia se realizó mal la acción del precio? Esta es una debilidad comprensible. Si la acción del precio era
razonable, pero sólo es diferente, sin embargo, puede haber un prob-lem con la estrategia. Por ejemplo, se puede overfit, o el principio subyacente puede ser erróneo. Desde una perspectiva contrastante, ¿cómo fue per-rendimiento durante la actividad del precio extremadamente amable? Se espera que el rendimiento
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multimercado, multiperiodo Mejoramiento
Preparar Mejoramiento
Seleccionar mercados
Seleccionar periodos
Hacer Mejoramiento
Evaluar resultados No ¿Excelente? Sí Ir Caminar hacia adelante Análisis
No ¿Marginal? Sí Abandona r Proceder Comercio con cuidado
Estrategia
FIGURA 10.2 Una optimización multi-mercado y multi-periodo
para ser bueno en estas condiciones ideales. Si no lo es, entonces no es un problema grave. ¿Cómo será un proceso de optimización, tales parecerse? Para los bonos del tesoro, que se verá de la siguiente manera: Optimizar los futuros de bonos del tesoro Analiza media móvil 1 día a 31 días en pasos de 2 días de exploración Stop Loss 1 puntos a 6 puntos en pasos de 1 puntos Número total de conjuntos de parámetros en esta optimización es 96
Mejoramiento
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Para ello, el proceso de optimización de las siguientes muestras históricas: 1/1/1997 a 31/12/1998 1/1/1999 a 12/31/2000 1/1/2001 a 12/31/2002 1/1/2003 a 12/31/2004 1/1/2005 a 12/31/2006 Total de exploraciones de muestras históricas de cinco a dos años: 480 Aplicar esta misma optimización 96 candidatos, proceso 5 muestra histórica de los 9 restantes mercados en la cesta: café, algodón, petróleo crudo, oro, panceta de cerdo, soja, S & P 500, el azúcar y francos suizos. Total de exploraciones de 10 mercados, la optimización de 5 periodos: 4800 Después de este procesamiento es completa, tendremos una completa multimercado, multioptimización tiperiod a evaluar. Veamos lo que podemos encontrar.
LA EVALUACIÓN DE LA OPTIMIZACIÓN La evaluación de este proceso de optimización global comienza con una evaluación indi-ual de las optimizaciones para cada período de mercado y el tiempo. Se concluye con un análisis de todo el proceso en su totalidad. Como vimos en el capítulo 8, el primer nivel de robustez es revelada por la prueba multimercado y de varios períodos. Podemos ver cómo la segunda etapa de robustez se revela por su optimización multimercado más adelante en este capítulo. Por último vamos a ver cómo el último y más importante etapa de robustez es descubierta por el multimercado Walk-Forward Análisis en el capítulo 11: Walk-Forward Análisis. Para determinar la robustez y la calidad de la propia estrategia de negociación, la robustez y la calidad del proceso de optimización deben ser evaluados. Un aspecto muy importante de la solidez de una estrategia de negociación es la que se revela por una exploración de la solidez de su Optimiza-ción. Ya que pronto será visto como la última parte de este proceso se desarrolla, la verdadera solidez y el carácter de una estrategia de negociación pueden ser revelados sólo en el contexto del proceso de desarrollo de la estrategia completa. La solidez general de la estrategia comercial y su optimización pro-archivo son establecidos por la evaluación de su validez estadística y su forma. Veamos estos aspectos de robustez con más detalle.
La estrategia de trading SÓLIDO
Recordemos la definición del Capítulo 8: Las pruebas preliminares de robusta ya que es un particular "capaz de resistir o superar las condiciones adversas".
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definición apropiada cuando se aplica a una estrategia de negociación. Se sugiere que una sólida estrategia de negociación será capaz de resistir o superar las condiciones adversas mar-ket. Ampliando esto, definimos a resistir el sentido de "no perder una gran cantidad de capital," superar el sentido de "hacer algún beneficio", y las condiciones adversas del mercado ya que los mercados que son extremadamente volátil y sin tendencia o apretado y congestionado. El primer componente, entonces, de una estrategia de negociación robusto es su durabilidad y capacidad para sobrevivir durante las condiciones de mercado adversas inevitables. Una extensión de esta durabilidad es que es probable que tenga una vida útil más larga en el comercio en tiempo real que sus pares menos robustos. Hay un segundo y menos obvio componente a la sólida estrategia de negociación, sin embargo. Y, no es tanto un componente de la robustez tanto como lo es una consecuencia de la robustez. Esta consecuencia es que una estrategia de negociación ro-busto es una estrategia de negociación con una alta probabilidad de obtener beneficios comerciales en tiempo real que se encuentran en una proporción aproximada a los que se ha ganado en sus simulaciones históricas. Por el contrario, la estrategia de negociación nonrobust es muy probable que se realice muy mal en el comercio en tiempo real. Se puede afirmar categóricamente que la más robusta estrategia de negociación es que estrategia de negociación que lleva a cabo de una manera rentable y relativamente constante durante: 1. La gama más amplia posible de los juegos de parámetros 2. Todos los principales tipos de mercado 3. La mayoría de los diferentes periodos históricos 4. Muchos tipos diferentes de mercados
Añadamos alguna dimensión a esta descripción de la estrategia comercial sólida. Para resaltar aún más, aunque con un poco de drama, vamos a contrastarlo con su extremo opuesto, aun a riesgo de parecer un poco absurdo. Consideremos, entonces, la diametralmente opuesta anti-sólida o nonrobust estrategia de negociación, que exhibe un rendimiento rentable en: 1. conjunto de parámetros 2. Sólo en los mercados al alza 3. Un periodo de tiempo histórico 4. uno de los mercados
¿Esto hace que el punto claro? La robustez de una estrategia de negociación sólo se puede medir completamente en el contexto de la información no cubierto por su ciclo de desarrollo completo.
Mejoramiento
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La Optimización Robusta Un proceso de optimización producirá un grupo de simulaciones históricas, una para cada conjunto de parámetros y cada uno con su propio conjunto de rendimiento STATIS-tics. Esto se llama el perfil de optimización. Un análisis estadístico del perfil de optimización proporcionará información importante acerca de la solidez general de la estrategia de negociación. Hay tres componentes o medidas que definen el robusto-dad, o falta de ella, de un perfil de optimización principales: 1. Una proporción estadísticamente significativa de los parámetros rentable
establece dentro de la población total del espacio de optimización 2. La distribución de rendimiento de todo el espacio de optimización 3. La forma del parámetro de rentabilidad fija dentro del espacio de
optimización
La primera medida de rendimiento robusto es para determinar si el perfil de optimización tiene algún grado de significación estadística. En otras palabras, ¿hay suficientes juegos de parámetros rentables de la optimización de proarchivo para poder llegar a la conclusión de que estos resultados no eran simplemente un producto de la casualidad? El segundo componente de la robustez es la distribución del rendimiento per-de los conjuntos de parámetros dentro del espacio de optimización. En esencia, la distribución más uniforme y menor la variación del rendimiento del conjunto de parámetros de conjunto de parámetros, el más robusto de la estrategia de negociación se asimila a ser. La tercera medida clave de la robustez de un perfil de optimización se encuentra en la forma y el contorno de la optimización. En general, cuanto más suave y continua la forma del perfil de optimización, lo más probable es que la estrategia de negociación es robusto. Por el contrario, cuanto más puntiagudo o desco-continua la forma del perfil de optimización, menos probable es que se trata de una estrategia comercial sólida.
EL estadísticamente significativa PERFIL DE OPTIMIZACIÓN Podemos aplicar el concepto de significación estadística en la evaluación del perfil de optimización. La significación estadística simplemente proporciona
una medida de si es probable que sea una cuestión de azar el resultado de un proceso. Podemos utilizar esta idea para proporcionar unas pautas y aplicar este
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
idea de una manera un tanto diferente para llegar a algunas conclusiones útiles acerca de la optimización del conjunto. En general, cuanto mayor es el número de conjuntos de parámetros en el perfil Optimiza-ción que producen simulaciones históricas rentables, mayor es la probabilidad de que estos resultados son estadísticamente significativos y no simplemente el producto de la casualidad, y por lo tanto mayor es la solidez de la trad- ing estrategia y el juego de parámetros seleccionado. Por ejemplo, si sólo el 5 por ciento de los juegos de parámetros en el perfil de optimización son rentables, el parámetro privado de conexión de esta optimización y todo el perfil de optimización son estadísticamente sospechoso; esto presenta un fuerte argumento de que deben ser rechazadas. Esto es más probable no es un robusto trad-ción estrategia, al menos no para el período histórico y de mercado para el que fue optimizado. A la inversa, cuanto mayor sea el porcentaje de conjuntos de parámetros rentables que se encuentran en el conjunto de la optimización, mayor es la probabilidad de que este es un sonido y robusto estrategia de negociación. Una buena estrategia tiene muchos juegos de paráme-ter rentables. Un buen parámetro de configuración de rendimiento una ganancia picorodeado por los pobres es poco probable que sea una estrategia robusta capaz de producir beneficios en tiempo real. Esta estrategia es más probable que sea una estadística, aunque una seductora, valor atípico. Como regla general, un conjunto de parámetros rentable rodeado de vecinos similares es más probable que sea robusto. De una manera análoga, el rendimiento de todos los conjuntos de parámetros en el espacio de optimización se debe juzgar de una manera similar. La ley de los grandes números nos dice que si suficientes monos eran suficientes para golpear en los teclados durante un tiempo suficientemente largo, podrían eventu-aliado producir este mismo libro! De una manera análoga, si se evalúa un gran número de conjuntos de parámetros para una estrategia de negociación, un pequeño número de resultados rentables podría ocurrir simplemente debido a la casualidad. Sólo el azar como al azar puede producir un par de conjuntos de parámetros rentables, sino que también puede producir conjuntos de parámetros con el rendimiento más marginales. Podemos usar esto de alguna manera sutil punto a nuestro favor. Porque no sólo queremos ver un perfil de optimización con una gran proporción de los conjuntos de parámetros rentables, también queremos ver una ganancia promedio que es significativamente mayor que la media. Por supuesto, esto es una medida difícil de cuantificar. La mayoría de los desarrolladores de estrategia experimentados tienden a tener un sentido intuitivo
de lo que es una tasa típica de devolución es para el comercio de un mercado particular, que sentido puede ser una guía en esta evaluación. También se pueden comparar con las medidas más estándar, tales como cómo se compara con los rendimientos de una inversión libre de riesgo, tales como las letras del Tesoro. Por último, pero no menos importante, el estratega puede encontrar una manera de llegar a una medida un tanto objetiva de la eficacia de una estrategia aleatoria en el mercado en proceso de evaluación.
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Mejoramiento
TABLA 10.1
Una optimización del perfil de Error Número
Número de pruebas Las pruebas rentables La pérdida de Prueba
Porcentaje
Promedio
1000
100,0%
$ 2.458
37
3,7%
$ 7.598
963
96,3%
($ 2.457)
En consecuencia, un perfil de optimización con sólo unos pocos conjuntos de parámetros de sonido es más probable que sea un producto de la casualidad que es estadísticamente significativa. Considere la Tabla 10.1, que muestra los resultados de un perfil de optimización con menos de 5 por ciento de los conjuntos de parámetros rentables. Como se ha indicado, una sólida estrategia de negociación tendrá un perfil de optimización con una gran proporción de los conjuntos de parámetros rentables. En este ejemplo, sólo el 3,7 por ciento de los conjuntos de parámetros son rentables. Esto es sospechoso y debe ser rechazado. Como pauta general, al menos el 20 por ciento de los conjuntos de parámetros debe producir beneficios significativos. Véase la Tabla 10.2 para un perfil de optimización tales marginal. Por supuesto, cuanto mayor sea el porcentaje de conjuntos de parámetros muy rentable, el más robusto de la estrategia de negociación es probable que sea. Revise la Tabla 10.3 para ver un muy robusto perfil de optimización. La clave de esta medida de la optimización del perfil de la robustez es, cuanto más mejor. Además, cuanto mayor es la ganancia media para cada conjunto de parámetros, mejor así. Esto por sí solo, sin embargo, no es suficiente. La forma y la distri bución-de estos conjuntos de parámetros rentables también es muy importante.
TABLA 10.2 Un perfil marginal Optimización Número
Número de pruebas Las pruebas rentables La pérdida de Prueba
TABLA 10.3
Porcentaje
Promedi o
1000
100,0%
$ 5.447
224
22,4%
$ 9.767
776
77,6%
($ 1.983)
Un perfil robusto Optimización Número
Porcentaje
Promedi
o
Número de pruebas Las pruebas rentables La pérdida de Prueba
1000
100,0%
$ 9.671
671
67,1%
$ 12.671
329
32,9%
($ 1.324)
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
LA DISTRIBUCIÓN DE LA PERFIL DE OPTIMIZACIÓN Una vez que un perfil de optimización ha pasado la prueba de significación, que está al lado útil revisar la distribución dentro de la población total de conjuntos de paráme-ter. Para lograr una perspectiva rápida y fácil en esto, se calcula el promedio (media), máximo, mínimo y desviación estándar del rendimiento perde todos los conjuntos de parámetros. A partir de estas estadísticas, podemos deducir la densidad, o falta de ella, de un rendimiento rentable. La más robusta estrategia de negociación contará con una ganancia media grande con variación mínima. Variación se evalúa por la diferencia entre el máximo y mínimo y el tamaño de la desviación estándar. La más robusta estrategia de negociación tendrá un perfil de optimización con un:
1. Gran ganancia media 2. Pequeño rango de máximos y mínimos 3. desviación estándar Small
ideas valiosas adicionales en el conjunto de optimización son proporcionados por el recuento, media, total, y la desviación estándar de la utilidad neta y la pérdida de todas las simulaciones comerciales en el espacio de optimización. Esta información proporciona las siguientes medidas de la solidez del perfil de optimización: 1. Top estrategia de rendimiento conjunto de parámetros está relativamente
cerca de la edad de aver-rendimiento, preferentemente dentro de una desviación estándar 2. Una simulación promedio general rentable 3. simulación de media menos una desviación estándar es rentable 4. simulación promedio menos tres desviaciones estándar es rentable
Por supuesto, esta última calificación es una prueba muy exigente. Para que esto sea cierto, el 95 por ciento de los juegos de parámetros deben ser rentables. En consecuencia, si una estrategia no pasa este obstáculo, no es de ninguna razón medios de alarma. Si lo hace, sin embargo, esto sugiere robustez extrema.
Podemos examinar los cálculos adicionales, similares a estos los anteriores. Son un recuento promedio, desviación, total y uniforme de todas las simulaciones comerciales Prof-itable.
Mejoramiento
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A partir de esta información, se llega a una evaluación de la robustez, o uno que carece de la misma, del perfil de optimización mediante la determinación de que: 1. Los conjuntos de parámetros superior de estrategia son los que están
relativamente cerca de la media de todas las simulaciones rentables y preferentemente dentro de una desviación stan-dard 2. simulaciones rentables comprenden un significativo si no el porcentaje
mayor del total 3. La relación de la ganancia total de todas las simulaciones rentables dividido
por el beneficio total de todos simulationsis significativamente positivo, 4. Un menor desviación estándar de simulaciones rentables muestra consis-
tencia y menos varianza Estos relativamente simples para calcular medidas proporcionan una visión rápida y reli-poder en la solidez del perfil de optimización.
LA FORMA DE LA PERFIL DE OPTIMIZACIÓN La forma del perfil de optimización suena como un concepto abstruso. Dif-cil o no, este es un aspecto importante de la robustez de la estrategia de negociación. La información que recogemos de este análisis es, de hecho, en realidad relativamente sencillo de entender. Un robusto perfil de optimización tiene una superficie relativamente lisa y más suave será la mejor. El conjunto de parámetros superior tiene muchos vecinos rentables, y una vez más, cuanto más mejor. Esto es fácil de visualizar, por supuesto, con un espacio de optimización de dos parámetros. Se convierte en una mucho más difícil, si no prácticamente imposible, tarea cuando se trata de un espacio optimización tres parámetros y más. Los principios, sin embargo, son los mismos. Hay dos tipos extremos polares de perfiles que pueden ser producidos por la optimización. El primer extremo, positivo es un espacio extremadamente suave y lenta evolución. Este tipo de espacio se ilustra en la figura 10.3. El segundo polo negativo es el de un espacio lleno de lucro, picos altos y estrechos surredondeado por valles de rendimiento subóptimo o no rentable. Este tipo de espacio se ilustra en la figura 10.4. Vamos a examinar con más detalle los espacios de optimización de dos diferentes estrategias de negociación. Estos son simples gráficos dinámicos
creados en Excel de los beneficios netos de la optimización del perfil de estas dos estrategias.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
FIGURA 10.3 Gráfico de pivote de un espacio relativamente lisa Optimización
Consideremos en primer lugar nuestro caso positivo con un perfil de parámetros suave. Aquí vemos el primer parámetro (TPS1 en el gráfico) Conjunto descansando en la parte superior de un grande, redonda, de manera gradual disminución de la montaña de otros conjuntos de parámetros rentables. Este caso es bueno dado que esta estrategia será muy robusto. ¿Por qué? Por dos razones: porque el rendimiento se degrada a un ritmo gradual a medida que los conjuntos de parámetros más distantes entran en juego, y el juego de parámetros superior es sur-redondeado por un gran grupo de otros conjuntos de parámetros rentables. Cualquiera de estos conjuntos de parámetros son lo suficientemente rentables. En el caso de una estrategia de negociación, no hay consuelo en una gran cantidad de conjuntos de parámetros de forma intercambiable rentables. Esta estrategia deriva su robustez de su relativa falta de sensibilidad a los cambios pa-rámetro. Una robusta optimización de una variable producirá una parcela de lucro perfor-mance con un conjunto de parámetros de la parte superior y el rendimiento que disminuye gradualmente en ambos lados de la misma. Una robusta optimización de dos variables producirá un parámetro superior situada en lo alto de una colina suavemente decreciente. Un robusto optimización de tres variables producirá un parámetro superior situado en el centro de una esfera
con un rendimiento lenta disminución medida que se aleja del centro. Esta metáfora geo-métrica sigue, por supuesto, con espacios de parámetros de mayor dimensionado. Simplemente se pone mucho más difícil que hablar y visualizar.
Mejoramiento
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FIGURA 10.4 Gráfico de pivote de un espacio Optimización de punta
Consideremos ahora el caso negativo con un perfil de parámetros muy puntiagudo (véase la figura 10.4). Aquí vemos el primer parámetro (TPS2 en el gráfico) establecido para esta estrategia de negociación nonrobust sentado en la cima de un pico de ganancia alta, empinada con un rendimiento de goteo como una roca para el siguiente conjunto de parámetros. Este es el perfil de optimización de una estrategia de negociación pobres. El perfil opti-mización es comparable a una cordillera de picos muy altos y estrechos que brotan hacia arriba de los valles mucho más bajos. Por qué es malo? Es malo porque esta estrategia carece de solidez. ¿Por qué? Por dos razones: el rendimiento cae y salta de manera irregular como conjuntos de parámetros cercanos o más lejanos entran en juego, y el juego de parámetros superior es sur-redondeado por un pequeño grupo de conjuntos de parámetros no rentables. Cualquier pequeño cambio en un parámetro de estrategia bien puede cambiar un gran beneficio a una pérdida igual de grande. A diferencia de nuestra robusta ejemplo, esta estrategia no está rodeado de vecinos amistosos y rentables. Tal es el carácter de un espacio estrategia errática. La ilustración seleccionada de un perfil de optimización de punta es poco extremo. Sí existen, sin embargo. La selección de un conjunto parámetros que es un pico de ganancia nonrobust en lugar de un conjunto parámetros robusto es una de las causas más comunes de sobreajuste.
un de de Es
importante para el estratega de entender que un pico de rendimiento es típicamente una anomalía estadística y no el resultado de
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
una estrategia comercial viable. Un poco más discusión e ilustración es apropiado conse-cuencia. Tenga en cuenta el perfil de optimización de la estrategia de negociación sencilla, un parámetro de la Tabla 10.4 se ilustra. El parámetro más alto en este ejemplo es el 6 días de media móvil, rendimiento-ing una ganancia de $ 12.500. Esto no se ve tan mal en forma aislada. Cuando se mira en comparación con los parámetros que rodean, sin embargo, se ve mucho menos atractivo. Mirando el parámetro de un paso en cualquiera de los promedios de movimiento laterales de 5 y 7 días rendimiento se ve a caer abruptamente a una pérdida de $ 500 y una pequeña ganancia de $ 3.000, respectivamente. Y dos parámetros removidos, el deterioro del rendimiento es aún peor con pérdidas de $ 8.000 y $ 13.000. Esto es claramente un pico de rendimiento aislado, y no fiable. , Hay otra, menor, pico de rendimiento, sin embargo, para el promedio móvil de 13 días, lo que produjo una ganancia de $ 7.000. Esto es significativamente menor que el máximo anterior de $ 12.500. Si tomamos los resultados de sus parámetros circundantes en cuenta, sin embargo, que de repente se ve más atractivo. Los parámetros de un paso superior e inferior de este pico producir ganancias de $ 6.500 y $ 5.000, respectivamente. Los parámetros a dos pasos producen ganancias de $ 6.000 y $ 4.500, respectivamente. El rendimiento de este pico pa-paráme- inferior tiene beneficios comparables en ambos lados. Este pico secundario, por lo tanto, cuenta con un rendimiento más robusto que el pico de rendimiento pico primera ganancia.
TABLA 10.4
Optimización del perfil de Uno Estrategia de parámetros
MA1
P&L
1 2 3 4 5 6 7
- $ 14.000 - $ 16.000 - $ 12.000 - $ 8.000 - $ 500 $ 12.500 $ 3.000
8 9 10 11 12 13
- $ 13.000 - $ 8.000 $ 4.000 $ 6.000 $ 6.500 $ 7.000
14 15
$ 5.000 $ 4.500
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Mejoramiento
Si el beneficio neto por sí solo fuera nuestra función objetivo, el pico de ganancia en el período de seis días se seleccionaría sobre la del parámetro superior del periodo de 13 días. Podemos obtener alguna información sobre el impacto de más funciones objetivo Sophisti-CATed examinado este ejemplo un poco más lejos. Veamos qué parámetro se recogió si empleamos una función obje-tivo de que el rendimiento promedio del parámetro de la parte superior con sus dos vecinos más cercanos y selecciona el mejor parámetro junto con sus vecinos. El primer parámetro superior a un período de seis días tuvo una ganancia de $ 12.500 y sus dos vecinos más cercanos tenido pérdidas y ganancias de los resultados -$ 500 y $ 3.000. Estos tres promediaron en conjunto producen una ganancia de $ 5.000, calculado aquí. ($ 12,500 - $ 500 + $ 3,000)/3 = $ 5,000 El segundo parámetro superior a los 13 días tuvo una ganancia de $ 7.000 y sus dos vecinos más cercanos tenido ganancia y pérdida de $ 6.500 y $ 5.000. Estos tres promediaron en conjunto producen una ganancia de $ 6.167 como se calcula en la siguiente. El segundo pico $ 7,000 tenía vecinos más cercanos de $ 6.500 y $ 5.000. Promediado, producen un nuevo candidato de $ 6.167, calculado aquí. ($ 7,000 + $ 6,500 + $ 5,000)/3 = $ 6,167 Cuando se ve en esta luz, qué parámetro es superior: el pico de ganancia o el conjunto de parámetros con los vecinos fuertes?
¿Cómo responde el ESTRATEGIA A la optimización? Ahora entendemos cómo evaluar la solidez de nuestra estrategia de negociación a través de su perfil de optimización resultante. Ahora debemos evaluar si la estrategia de negociación, de hecho, ha respondido positivamente al proceso de opti-mización. Siempre hay una remota posibilidad de que los parámetros de la estrategia elegidos a priori en la primera prueba, de hecho, los parámetros óptimos para la estrategia de negociación. Esto es muy poco probable que sea el caso para un 10-mercado, 5 proceso de optimización histórico. Una estrategia de negociación se asimila a beneficiarse de la optimización si se observa una mejora significativa en el rendimiento global de comercio en
la mayoría de los mercados en nuestra cesta y la mayoría de las muestras históricas. A menudo existen sinergias entre los múltiples parámetros de una estrategia de negociación. Es uno de los principales propósitos de optimización para descubrir la plena
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
extensión de estas sinergias. Por estas razones, el multimercado, la optimización de varios períodos se debe esperar para producir un rendimiento casi pico de ganancia. Este es el propósito principal de la optimización. Es de esperar que el rendimiento global de comercio, medido por rentabilidad ajustada al riesgo mejorará durante la optimización. Mejoras debe ser lo suficientemente grande como para ser estadísticamente significativa. Por ejemplo, si la tasa anual media de rentabilidad producida por nuestra cesta durante el multimercado, prueba de varios períodos es del 5 por ciento, una mejora a 7 por ciento no es ni signifi-icant ni atractiva. Una mejora a una tasa del 15 por ciento, por el contrario, es a la vez importante y más atractivo.
¿La estrategia MERECEN ¿MAYOR DESARROLLO? Si el rendimiento medio de la estrategia de negociación después de la optimización es negativo o mediocre, a continuación, se puede concluir en este punto que la estrategia de negociación no tiene mérito. No se recomienda realizar más pruebas. Desechar la estrategia o regresa a la etapa de diseño. También se debe considerar la posibilidad de que este resultado fue el resultado de un marco de optimización apropiado. Si después de la revisión, se demuestra que es una posibilidad, rediseñar el marco de optimización y repetir el multiperiodo, optimización multimercado. Si el promedio de rendimiento ajustado al riesgo de la estrategia de negociación a lo largo de la canasta de mercado y para la mayoría de las muestras históricas es rentable y el riesgo aceptable, sin embargo, esta estrategia de negociación debe ser tomado a la siguiente y última ronda de pruebas. El sistema de comercio ahora se debe poner a la prueba final y decisivo: el Análisis Walk-Forward.
CAPÍTULO 11
Caminar hacia adelante Análisis
uando una estrategia de negociación ha demostrado que se beneficia de
opción
W
timización, a continuación, el siguiente paso es llevar la estrategia a
través de la última y definitiva etapa en el proceso de desarrollo: el Análisis WalkForward. El análisis Walk-Forward juzga el desempeño de un sistema de comercio exclusivamente sobre la base de postoptimization o fuera de
comercio muestra. El rendimiento de una estrategia de negociación en los datos que no eran parte del proceso de optimización es una medida mucho más fiable que el rendimiento basado únicamente en la simulación dentro de la muestra. Si una estrategia de negociación se desempeña bien en un Análisis de Walk-Forward, que ha demostrado ser robusto y capaz de producir en tiempo real beneficio comercial. Además, Walk-Forward El análisis es el más cercano posible Simula-ción de la forma en que una estrategia de negociación optimizable se usa típicamente en tiempo real. Walk-Forward Análisis proporciona respuestas a cuatro preguntas esenciales que son necesarios para iniciar y continuar negociando una estrategia con Intelli-gencia y la confianza: 1. Es robusto de la estrategia de negociación? Va a hacer dinero en el mercado
en tiempo real? 2. ¿Qué tasa de retorno será la estrategia de negociación de producir en el
comercio en tiempo real?
3. ¿Cómo serán los cambios típicos en el comportamiento del mercado, como
tendencia, volatil-dad y la liquidez afectar a la negociación del rendimiento? 4. ¿Cuáles son los mejores parámetros para utilizar en el comercio en tiempo
real para producir el máximo beneficio con el mínimo riesgo? 237
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Por supuesto, es bastante obvio que la cuestión más importante que unswered por WFA es la primera: ¿La estrategia tenga vida después de la optimización? Es una verdadera y sólida estrategia de negociación o una ilusión curva de ajuste? Va a hacer dinero en tiempo real? Después de que el estratega ha obtenido una respuesta afirmativa a la primera pregunta, la información proporcionada por las siguientes dos preguntas puede parecer re-aliado como bonificaciones. La identificación del conjunto de parámetros óptimos para el comercio en tiempo real actual, tan importante como lo es, casi podría parecer una idea de último momento! Las tasas de rendimiento y la información proporcionados por el riesgo WFA son superiores a los proporcionados por una optimización típica. Por último, debido al período-cidad de WFA, que proporciona una visión mucho más útil en el desempeño de la estrategia de negociación durante los cambios del mercado que la optimización típica. Y lo hace más fácil y rápidamente.
Es robusto la estrategia de trading? Una estrategia comercial sólida es, por definición, uno que sea duradero bajo Chang-ing condiciones del mercado, y producirá los beneficios de explotación en tiempo real consis-tienda de campaña con los producidos en su simulación histórica. El objetivo principal de la prueba de caminar hacia adelante es determinar si el desempeño de un modelo de comercio en virtud de optimización es el resultado de un proceso sólido y repetible o el resultado ilusoria de sobreajuste. En otras palabras, el propósito principal de un análisis Walk-Forward es determinar si el rendimiento de una estrategia de negociación es real o no. Nos fijamos en la cuestión de exceso de ajuste en más detalle en la siguiente sección. El rendimiento de una estrategia de negociación que se basa en un proceso sólido y robusto tendrá una capacidad de predicción de la capacidad de producir beneficios-en tiempo real no se ve, es decir, la actividad del mercado fuera de la muestra. análisis de caminar hacia adelante es también el método más eficaz para identificar la estrategia óptima conjunto de parámetros que llevará a cabo de manera rentable en tiempo real de negociación. Una estrategia de negociación que no resiste un Walk-Forward Analy-sis es muy probable que una estrategia de negociación que no se va a producir ganancias en el comercio en tiempo real tampoco.
La robustez y la EFICACIA WALK-FORWARD
Otra forma en que el análisis Walk-Forward mide la solidez de una estrategia de negociación es a través del cálculo de una medida estadística única
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al que llamó Eficiencia Walk-Forward (WFE.) Walk-Forward La eficiencia es una medida única de la calidad del proceso de optimización real. Existe evidencia que sugiere que incluso una buena estrategia puede ser sobre-ajuste mediante el procedimiento de optimización inadecuada. Esto se puede hacer de muchas maneras y se estudiará con más detalle en el Capítulo 13: Las muchas caras de Overfitting. Walk-Forward El análisis es el único camino para llegar a una medición estadísticamente reli-poder de esta propiedad de un proceso de optimización. Este mea-Seguro compara la tasa anualizada de lucro postoptimization con la de optimización de beneficios dentro de la muestra. La sección "¿Qué tasa de ganancia ¿Debemos esperar?" Más adelante en este capítulo se muestra cómo se calcula WFE. Una estrategia de negociación es probable sobreajuste si tiene una baja Walk-Forward Effi-ciencia; en otras palabras, si la tasa de retorno de la negociación fuera de la muestra es de-cidedly más bajo que el de la negociación dentro de la muestra. Si una estrategia de negociación es lograr un WFE de sólo el 25 por ciento, es probable que haya algo mal. La estrategia de negociación es o poco sólida o sobreajuste. Una estrategia comercial adecuada en forma y robusta debe lograr un rendimiento fuera de la muestra en niveles similares a los obtenidos en la muestra. Si un sonido Strat-gia está produciendo una baja WFE, probablemente ha habido un error en el marco op-timización y es en consecuencia sobreajuste. Después de la revisión y pruebas de piel-Ther, sin embargo, si el WFE no se levanta, la estrategia de negociación no es sólo bueno. La investigación ha demostrado claramente que las estrategias comerciales sólidas tienen WFE mayores de 50 o 60 por ciento, y en el caso de las estrategias extremadamente robusto, incluso más alto. De hecho, no hay ninguna razón por la que una estrategia de negociación no puede exceder el rendimiento dentro de la muestra en las pruebas fuera de la muestra, así como en el comercio en tiempo real. Una estrategia de negociación de sonido es probable que supere el rendimiento dentro de la muestra, si las tendencias y condiciones del mercado postoptimization proporcionan mayores beneficios po-tencial que los que durante la optimización.
La cura para el sobreajuste
Sobreajuste se define formalmente y analizada, y se discuten los métodos para su prevención en detalle en el Capítulo 13: Las muchas caras de sobreajuste. En este punto, basta con señalar que el sobreajuste es un error en el proceso de desarrollo de estrategias. Sobreajuste tiene muchas causas. La razón de que el sobreajuste es perjudicial es que el rendimiento comercial de una estrategia de sobreajuste es una ficción. No es algo que puede ser objeto de comercio, al menos sin perder una gran cantidad de capital de inversión.
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Considerando que las causas y prevención de ajuste de curvas están lejos de ob-ante-, los síntomas de una estrategia de negociación sobreajuste son dolorosamente obvio. La estrategia de negociación sobreajuste producirá resultados muy impresionantes durante la simulación y, a menudo devastadora mal desempeño durante la jornada en tiempo real. La investigación ha demostrado dos verdades sorprendentes sobre el sobreajuste. Las estrategias de negociación sobreajuste tiene una probabilidad muy alta de perder dinero en el mercado en tiempo real. Incluso una estrategia de negociación pobres producirá un rendimiento atractivo en algunos de sus simulaciones históricas. En el caso de la estrategia de sobreajuste, sin embargo, este rendimiento es más probable que sea un producto de la casualidad y un abuso del proceso de desarrollo. Probablemente es mucho más inquietante, sin embargo, saber que una buena estrategia trad-ing puede perder dinero en el mercado en tiempo real si se ha desarrollado incorrectamente y en consecuencia sobreajuste. Una de las mayores ventajas de Walk-Forward análisis es que es muy difícil a los abusos y, en consecuencia, mientras que es posible, es muy difícil (aunque no imposible) para el estratega usando WFA-con los ojos abiertos a overfit una estrategia de negociación. Siempre he visto Walk-Forward análisis como una manera a prueba de idiotas de optimizar una estrategia de negociación. Amplia experiencia no ha demostrado este mal. ¿Por qué es Walk-Forward Análisis de un método de prueba tan robusto? Es be-causa que añade un paso muy importante para la optimización tradicional procedi-miento. Se evalúa el desempeño de la estrategia de negociación en los datos de precios que no formaba parte del proceso de optimización. En otras palabras, un análisis Walk-Forward es una evaluación de una estrategia de negociación exclusivamente sobre la base de su desempeño en el precio de datos en los datos de salida de la muestra que no se han visto por el proceso de optimización. La experiencia ha demostrado que una estrategia poco sólida no llevará a cabo bien en un análisis Walk-Forward. En otras palabras, una mala estrategia no va a pasar un Análisis de Walk-Forward. También hay una alta probabilidad de que un sonido Strat-gia que se ha overfit de alguna manera también no aprobar un Análisis Walk-Forward. La investigación también ha demostrado que una estrategia errónea o sobreajuste puede hacer dinero en uno o unos pocos paseos caminando hacia delante individuales. Este modelo, sin embargo, no va a ganar dinero a través de una gran cantidad de a pie-hacia delante, y conse-cuencia fallar el análisis
completo Walk-Forward. Para lograr el mayor validez estadísti-cal y confianza, por lo tanto, una serie de paseos caminando hacia delante se debe realizar en una estrategia de negociación. Al igual que en todas las cosas estadística, más datos, mayor es la confianza. Una estrategia comercial que hace un beneficio global significativo con un gran número de rentables a pie-delanteros individuales es poco probable que sea un producto de la casualidad o accidente.
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Una medida más fiable del riesgo Y VOLVER La segunda ventaja importante de Análisis Walk-Forward es una medida más precisa y fiable de los beneficios y riesgos de la estrategia de negociación. El resultado de un análisis Walk-Forward es un perfil estadístico de los resultados comerciales con la misma información que la actuación típica optimización suma-mary. La diferencia, sin embargo, y esto es una gran diferencia, es que el perfil estadístico WFA es el producto de la negociación postoptimization. La única función que desempeño dentro de la muestra juega en un WFA es proporcionar una base para la comparación de los resultados fuera de la muestra y dentro de la muestra en forma de la estadística de WFE. Por supuesto, WFE es una comparación precisa y la medición de las tasas de beneficio comercial a pie de avance frente al beneficio comercial optimización. Si nos encontramos con que fuera de la muestra y el rendimiento dentro de la muestra son mucho en la alineación, tanto mejor. Por esto nos dice que tenemos una estrategia comercial muy robusta. En caso de que sea significativamente diferente, sin embargo, con el FMA fuera de la muestra de análisis de riesgo y la recompensa, tenemos estadísticas que son más propensos a cumplir con el rendimiento real de operaciones. Como resultado del análisis Walk-Forward, el estratega tiene una medida más exacta y fiable del riesgo con el que se puede, con mayor confianza, sacar provecho de su cuenta de operaciones y equilibrar su cartera. El estratega también tiene una medida más fiable y realista de los beneficios de explotación en el que se pueda basar sus expectativas. El fondo aquí es que todas las típicas medidas estadísticas de rendimiento proporcionados por un análisis Walk-Forward son más precisos y fiables que las mismas estadísticas producidas por una optimización dentro de la muestra.
EVALUACIÓN DEL IMPACTO Los cambios del mercado La tercera ventaja que ofrece el Análisis Walk-Forward es que nos permite conocer el impacto de la tendencia, volatilidad, liquidez y cambios en el rendimiento trad-ing. La investigación ha demostrado que los cambios de tendencia, que por naturaleza se producen con rapidez, y grandes cambios, tanto en la volatilidad y liquidez, puede tener un impacto grande y con frecuencia negativo en el rendimiento comercial. Por supuesto, un buen, sólido modelo será más capaz de toughing a cabo la negociación y rentable durante tales cambios.
El análisis Walk-Forward en su conjunto se desplaza sobre una extensa peRIOD de tiempo, sin embargo, los análisis y el rendimiento vistas negociar por separado en secciones más pequeñas de tiempo. El estudio de esta gran cantidad de comercio en tiempo-rebanadas
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el rendimiento puede proporcionar una gran cantidad de información útil sobre el impacto de los cambios del mercado en el rendimiento comercial. Un estudio del rendimiento sobre una base de tiempo de periodo a periodo de tiempo aislará fácilmente y mostrar los impactos posi-tivos o negativos de eventos no recurrentes, inusuales, tales como la caída de la bolsa de 1987 o la Guerra del Golfo Pérsico. Es igual de fácil proporciona la misma información sobre el impacto de los cambios típicos de mercado, como de baja volatilidad a la alta volatilidad o del mercado de toro que soportar mercado. Por supuesto, parte de esta información es producida por una optimización. El hecho de que un WFA calcula un listado completo de rendimiento para cada muestra-en-y caminar hacia delante de la ventana, sin embargo, ofrece una gran cantidad de información adi-cional que es único para este tipo de análisis.
El conjunto de parámetros MEJOR DE NEGOCIACIÓN Uno de los principales resultados de cualquier proceso de optimización-ya sea el estándar o el más robusto Walk-Forward-análisis será el parámetro de configuración óptima para ser utilizado para la estrategia de negociación durante las operaciones en tiempo real. El WFA, al ser un procedimiento más robusto estadísticamente, es más probable que produzca un conjunto de parámetros que es más probable que sea confiable y producir en tiempo real beneficio comercial. Sin embargo, y esto es una vez más un embargo muy grande, el conjunto de parámetros proporcionados por el FMA para el comercio en tiempo real es más probable que sea más adecuado para el entorno de mercado actual. Y-y esto es un gran "y" -el conjunto de parámetros con ello viene provisto con una fecha de caducidad. ¿Por qué? El conjunto de parámetros más adecuados y su vida útil son a la vez un producto único del Análisis Walk-Forward. Como se explica más adelante en este capítulo, la longitud de la ventana de la optimización y de la ventana de cabina hacia adelante tanto se convierten en parámetros de o parte de la estructura misma de la estrategia de negociación. En otras palabras, parte de la información proporcionada por un Análisis de Walk-Forward es la duración óptima de la historia precio que debe utilizarse durante el proceso de reoptimization para identificar el conjunto de parámetros más probabilidades de proporcionar un rendimiento óptimo de comercio en tiempo real. El WalkForward anal-analysis también proporcionará la duración del período de tiempo óptimo para el que es probable que produzca beneficios comerciales en tiempo real coherente antes de que comience el deterioro del rendimiento en este conjunto de parámetros.
El estratega normalmente recurrir a un razonamiento a priori para determinar la longitud apropiada para la ventana de la optimización. Este razonamiento funciona a menudo simplemente a lo largo de la línea de "Los datos más los precios, los más fiables los resultados" o "Estamos en un mercado alcista ahora, así que vamos a mirar hacia atrás justo antes de su comienzo." Ambos enfoques tienen sus recompensas y los riesgos, por supuesto. El WFA, sin embargo, nos proporciona esta información en la base de
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un análisis empírico de la realización de la estrategia de negociación en el mercado de destino. También hay enfoques típicos a la determinación de la vida útil del conjunto de parámetros. Normalmente hay un período de tiempo arbitrario, como cada año, en el que el estratega se reoptimizarán la estrategia de negociación para AR-rive en un nuevo conjunto de parámetros. O bien, el estratega de espera hasta que el rendimiento de comercio en tiempo real se deteriora en una medida tal que sea incómodo. Ambos enfoques, una vez más, tienen sus riesgos y beneficios. El estratega que emplea Walk-Forward análisis, sin embargo, no tiene tal dilema o la necesidad de recurrir a un razonamiento arbitrario. El WFA ofrece la vida útil del conjunto de parámetros en la forma de la longitud de la ventana de cabina hacia adelante. Una vez más, esta información se llega a través de un análisis empírico y no en la especulación o banal. Necesitamos explorar la teoría de los datos de interés para más totalmente bajo-soportar el razonamiento detrás de Análisis Walk-Forward.
La teoría de los datos pertinentes La teoría de los datos pertinentes equilibra los dos principales, y, a menudo opuestos, los requisitos de desarrollo del sistema de comercio: el rendimiento máximo rigor y Sta-Statistical.
Máximo rendimiento rendimiento comercial pico es beneficio comercial máxima con el mínimo riesgo. Se logra mejor mediante una estrategia de negociación y un conjunto de parámetros que se adapta a las condiciones actuales del mercado. Por ejemplo, supongamos mercado actual ac-ción es un mercado alcista fuerte, con buena volatilidad y una gran cantidad de oscilaciones de precios claras. ¿No es lógico que una estrategia de negociación va a tomar ventaja de estas condiciones y producir beneficios pico y mínimo riesgo si sus param-tros son los más adecuados para estas condiciones? Para traer más luz a esta conclusión, debe tener en cuenta lo bien que una estrategia podría hacer en estas condiciones si sus parámetros eran los más adecuados para un mercado nontrending con baja volatilidad? La estrategia más probable es que no le irá tan bien. Es axiomático en el desarrollo de estrategia de negociación que hay condiciones en las que una estrategia de negociación sobresaldrá y hay condiciones bajo las cuales una estrategia de negociación no lo hará. A partir de este punto, no es demasiado de un alcance a la conclusión de que nuestra estrategia trad-ción desempeñará mejor si se puede adaptar a condiciones actuales del mercado. El otro axioma de demandas de desarrollo de
estrategias de negociación, sin embargo, que utilizamos los datos de precios suficientes para producir resultados robustos. La pregunta es, en consecuencia, cuáles son los datos suficientes?
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El rigor estadístico Hemos discutido y tensa, a lo largo de este libro la gran necesidad de rigor estadístico en todas las etapas del desarrollo de una estrategia de negociación. Los mismos altos estándares de rigor estadístico también se deben mantener para el Análisis Walk-Forward y su uso de los datos pertinentes. Un análisis Walk-Forward, al igual que una optimización estándar, debe ser lo suficientemente amplia a fin de producir suficientes operaciones, cubrir suficientes datos, para permitir que suficientes grados de libertad, y para abarcar una amplia gama de tipos de mercado. Por supuesto, la WFA hace esto se extiende sobre una larga distancia de la historia. Es sólo lo hace de una manera diferente. Recordemos que uno de los requisitos principales de la teoría de los datos relevantes es que utiliza solamente los datos de precios que más se parece a condi-ciones actuales del mercado. Por supuesto, dada la naturaleza de los mercados, un conjunto de condiciones puede durar un tiempo muy corto, en cuyo caso, es más o menos irrelevante. Por otra parte, un conjunto de condiciones del mercado pueden persistir durante muchos años, así, en cuyo caso, los datos más relevantes también puede ser lo suficientemente grande como para proporcionar el rigor statis-tico. La realidad, sin embargo, es que los datos más relevantes es a menudo suelen venir a cuento ni pequeño ni lo suficientemente grande como para satisfacer el estadístico más exigente. Es típicamente en algún lugar en el medio. La parte posterior aspecto, por lo tanto, a los datos pertinentes debe ser tan grande como sea posible según lo dictado por las restricciones impuestas por: 1. requisitos estadísticos 2. condiciones actuales del mercado 3. La naturaleza de la estrategia de negociación
Es muy importante tener en cuenta que el rigor estadística del análisis Walk-Forward no es ni de lejos tan fuertemente afectado por el tamaño de la ventana de optimización como sería la de una optimización típica. Esto es debido a que el análisis Walk-Forward concatena los resultados de todas las ventanas a pie hacia adelante y deriva su rigor estadístico de la longitud del análisis global Walk-Forward, no el tamaño de su ventana de optimización. Un WFA debe ser tan largo como sea posible, por lo general al menos 10 a 20 años, siempre que sea posible. Un WFA de esta longitud puede producir 10, 20, o más a pie-hacia delante. El rendimiento combinado de estos múltiples
paseos caminando hacia delante a menudo será suficiente para dar rigor estadístico. En consecuencia, un largo paseo-Forward El análisis es capaz de utilizar una longitud más corta dentro de la muestra ventanas para lograr una óptima tanto el rendimiento económico alguno de dicho uso de los datos más relevantes y rigor estadístico, al mismo tiempo.
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Para entender mejor por qué la ventana de optimización de rodadura del Análisis Walk-Forward es capaz de realizar este delicado acto de equilibrio, tenemos que tener una mejor idea de las muchas maneras en que las condiciones del mercado pueden cambiar.
CAMBIO DE MERCADOS Este acto de equilibrio entre los datos pertinentes y rigor estadístico sería, por supuesto, nunca surgir si los mercados no cambiaron sus comportamientos de vez en cuando. El estratega, sin embargo, puede hacer lo mejor de esto tomando ventaja de las oportunidades que presenta esta situación. Algunos piensan que los mercados nunca cambian y que la adaptación de una estrategia de negociación a las condiciones actuales es el más grande de sofismas. Otros piensan que los mercados de cambio de turno de vez en cuando, o tal vez sísmicamente en los niveles más básicos y, en consecuencia borran todas las estrategias comerciales basadas en datos de pre-cambio. Sin embargo, otros piensan que un mercado es una mezcla de diferentes variedades infinitamente y en esta mezcla un mercado realmente nunca cambia su naturaleza fundamental. OTH-res han sugerido una salida aún más radical en la opinión de que no hay "un mercado" sino más bien "una interminable sucesión de diferentes cada vez min-imarkets" sin relación de uno a otro. He discutido con cierta extensión en el prefacio las evoluciones entrelazadas de los mercados contemporáneos, por un lado, y el de las tecnologías informáticas y de comunicación, por el otro. A medida que evolucione la tecnología y la participación mar-cado crece, los mercados cada vez más eficientes son el resultado. Recordemos que se trata de uno de los axiomas básicos de este libro que es la naturaleza de un mar-cado para evolucionar y adaptarse a las condiciones cambiantes continuamente. En otras palabras, una de las características fundamentales de la naturaleza de un mercado es para que cambie. Y en ese cambio continuo hay continuidad. Para los propósitos PRACTI en calorías, sin embargo, nos permiten afirmar, además, que las condiciones del mercado cambian y cambian y cambian y cambian lo suficiente para que sea ventajoso para algunas estrategias de negociación para ajustar periódicamente a estas condiciones cambiantes. JP Morgan, el legendario financiero y gestor del mercado, se preguntó una vez por un recién llegado a negociación en busca de una punta caliente, "¿Qué hará el mercado hoy en día, JP?" Morgan astutamente y con precisión respondió: "Es fluctuará." Veamos a continuación las diversas formas en que los mercados cambian y fluctúan.
Las variedades de CONDICIONES DE MERCADO
Hay persistentes tendencias estacionales en muchos mercados, especialmente los mercados agrícolas, que son azotadas fuertemente por las condiciones climáticas en las diferentes estaciones del año. Todos los mercados tienen ciclos alcistas y bajistas como
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se ven afectados por la alternancia de patrones de contraerse y expandirse supoferta y la demanda. Los mercados financieros se ven afectados por el ciclo económico. Todos los mercados tendrán períodos de baja volatilidad y trendlessness causada por los patrones económicos subyacentes estables o al oponerse a las fuerzas del mercado en equi-librio. Siempre habrá períodos de alta volatilidad y los altos precios, es decir, el mercado clásico toro. Los mercados también experimentan caídas de precios verticales y devas-Tating causados por las crisis y calamidades. Entonces usted tiene los mercados con una fuerte tendencia a la tendencia, ya sea en di-rección, tales como los mercados de divisas. Tales mercados fuertemente tendencias son mucho menos sujeto a las fluctuaciones de precios negociables dentro de sus cambios de tendencia más grande. Por otro lado, hay mercados que están altamente reversión a la media, como los futuros del S & P o el NASDAQ. Estos mercados ofrecen una preponderancia de las oscilaciones de los precios, sin embargo, también tendrán períodos de fuerte tendencia. Sin embargo, no hay apoyo a la idea de que un mercado comprende una sucesión de pequeños supermercados pequeños. Es sólo una cuestión de la perspectiva se tiene. El muy corto plazo comerciante puede también ver una de cinco días de gestión como un mercado alcista. El largo plazo comerciante puede simplemente ver esto como una corrección toro menor en un mercado a la baja a largo plazo. En continuo cambio volatilidad añade un alto grado de complejidad a la norma arriba, hacia abajo, hacia los lados, y las fases de mercado congestionadas. Estudios recientes son muy sugestivos de un fuerte componente cíclico a los cambios en la volatilidad. Siempre ha habido una escuela de pensamiento que afirma que Mar-mercados están impulsados por la compleja interacción de muchos ciclos. A medida que los mercados alcanzan mayores niveles de precios, la volatilidad también aumenta. Cuando un mercado alcista o un oso se acerca a su fin, estas son a menudo interrumpidas por la actividad del mercado altamente volátil. Bull o de oso tendencias no siempre terminan de la misma manera. A veces una tendencia alcista puede ser rápida y quirúrgica terminó con un retroceso clave de un día y se convierta en una tendencia bajista hundiendo. En el reverso, por supuesto, a veces es cierto de mercados a la baja. En otras ocasiones, un mercado alcista o un oso, sobre todo si se prolongan, pueden acabar en un largo periodo de lado, la consolidación de baja volatilidad. La volatilidad puede contraerse bruscamente y tendencia puede evaporarse debido a la falta de interés en un mercado. Después de las letras del Tesoro hicieron un clásico, alto volumen, alta volatilidad de 1.000 puntos de rally en
1979, el mercado se consolidó durante meses en un rango estrecho, con muy baja volatilidad. Contraer o expandir la liquidez pueden tener un efecto dramático en la estructura mar-cado. mercados no líquidos cuentan con pequeños rangos de operación y un montón de lagunas en la acción del precio. Por el contrario, los mercados de alta liquidez cuentan con un número mucho menor lagunas y un movimiento de precios más suave. Esta discusión deja en claro las muchas maneras en que los mercados puedan desplazarse y girar. También sabemos cómo una estrategia puede beneficiarse de la optimización de los
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datos sobre los precios que son más relevantes para la actividad del precio actual. ¿Cuál es el precio a pagar, sin embargo? Uno de los puntos fuertes de la prueba a pie hacia adelante es su capacidad para iden-tificar las mejores ventanas de optimización y comerciales para una estrategia de negociación. Como tal, es el método perfecto con la que para lograr la máxima comercio per-rendimiento mediante la adaptación a las condiciones actuales manteniendo al mismo tiempo solidez estadística.
LA GUÍA DE ADELANTE ¿Qué, pues, es una prueba de caminar hacia adelante? Es un proceso de dos pasos. El primer paso consiste en una optimización tradicional. Un espacio de parámetros estrategia de negociación es explorado por los datos de muestra optimización y un conjunto de parámetros superior se identifica por la función objetivo. Es el segundo paso, sin embargo, que distingue el pie hacia adelante y es la fuente de su fuerza inusual. En este paso, el rendimiento del conjunto de parámetros arriba se evalúa sobre una muestra adicional, al lado de la historia de los precios que no se incluyó en la muestra de optimización de precios. En otras palabras, el modelo más alto se pone a prueba en una simulación de operaciones en tiempo real. Este segundo paso es una medida del rendimiento postoptimization del conjunto de parámetros iden-tificado. Para recapitular a continuación, un paseo hacia adelante es un proceso de dos pasos. El comercio de Strat-gia está optimizado por primera vez en una muestra histórica. Se comercializa a continuación, en una muestra histórica nueva y no visto. Este proceso también se conoce como fuera de la muestra o para el ensayo de doble ciego. Un delantero paseo es el único método que proporciona una medida del rendimiento comercial postopti-mización. También es uno de los mejores métodos de Avail-poder evaluar la solidez de una estrategia de negociación.
EL PAPEL DE LA GUÍA DE ADELANTE Si el estratega puede recurrir a herramientas que pueden realizar automatizados Walk-Forward Análisis, por supuesto, este es el siguiente paso recomendado. El indi-vidual pie hacia adelante y luego es simplemente un ejemplo de uno de los principales compo-nentes en un análisis completo Walk-Forward. Si WFA automatizado no está disponible, sin embargo, a continuación, el uso de la cabina hacia adelante para la validación y confirmación es muy
recomendable. De hecho, yo diría que un estratega sería en una grave desventaja implementar una estrategia de negociación que no fue probado por lo menos a este nivel. Por supuesto, incluso un par de a pie-delanteros individuales no proporcionan la cantidad de información y confianza de una completa WalkForward
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Analizar compuesto por una amplia muestra de a pie-delanteros individuales. Cómo nunca, es decididamente mejor que la de proceder a negociar desde una optimización totalmente sin verificar. En consecuencia, es un buen procedimiento para hacer lo que equivale a un paseo bastante resistente y de uso general hacia adelante. El tamaño de las entradas y ventanas fuera de la muestra dependerá de la disponibilidad de datos y el ritmo y el estilo de la estrategia. Supongamos entonces, que estamos evaluando un sistema de comercio a largo plazo y que tenemos 15 años de datos disponibles. Establezcamos un ejemplo. La estrategia será optimizado en 10 años de historia de los precios y un paseo hacia adelante se hará en 5 años. Por lo tanto, la estrategia está optimizado para el tiempo desde 01/01/1990 hasta 12/31/1999. El mejor conjunto paráme-ter se prueba a continuación, en los cinco años de datos fuera de la muestra a partir del 01/01/2000 a 12/31/2004. Si se dispone de más datos, un paseo hacia adelante también se puede hacer con los datos adyacentes a, pero antes, la muestra en. Por lo tanto, en este caso, el mejor conjunto de parámetros también se puede caminaba hacia atrás para el período de cinco años desde 01/01/1985 hasta 12/31/1989. Dado que los 20 años de datos están disponibles, también se recomienda que una prueba se realiza en el centro también. El funcionamiento de un conjunto de parámetros basados en una optimización de 10 años durante 5 años fuera de la muestra es una prueba bastante riguroso debido a problemas típicos de vida útil. Se recomienda, sin embargo, en ausencia de un análisis completo Walk-Forward. También se recomienda que si se sigue este curso de la prueba, que se realiza en al menos 10 diferentes mercados diversificados con el fin de añadir una mayor validez estadística a una prueba ya algo inadecuado. En este punto, hay tres conclusiones principales: 1. Si el estratega descubre que su estrategia pierde dinero en la mayoría de
estos contratos a pie, él sabe que no tiene una estrategia comerciable. 2. Si la estrategia se realiza con algún grado de beneficio moderado o limitado
en la mayoría de estas pruebas, esto puede ser un argumento a favor de una estrategia de negociación algo pobre-a-sobreajuste. 3. Si se lleva a cabo con un beneficio fuera de la muestra en proporción-
factoring en el DIF-rencias en las condiciones del mercado entre el dentro y fuera de datos de ejemplo de Windows a sus ganancias dentro de la muestra en la mayoría de las pruebas, esto es probable que sea un lugar robusta estrategia de negociación.
CONFIGURACIÓN DE UNA GUÍA DE ADELANTE
Como hemos visto, un solo pie hacia adelante es un proceso de dos pasos. El primer paso es la optimización. El segundo paso es la evaluación de los resultados del parámetro seleccionado en los datos de los precios de fuera de la muestra.
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Un paseo hacia adelante requiere los siguientes componentes: 1. rangos de exploración para las variables a optimizar 2. Una función objetivo o de búsqueda 3. Tamaño de la ventana de la optimización 4. Tamaño de la cabina hacia adelante, el comercio o fuera de la
ventana de la muestra La longitud de la ventana de optimización se determina por la: 1. La disponibilidad de datos 2. Estilo de la estrategia de negociación 3. Ritmo de la estrategia de negociación 4. Relevancia de los datos 5. Periodo de validez de los parámetros de la estrategia de negociación.
En general, el ritmo más rápido una estrategia de negociación, lo más probable es beneficiarse de la optimización más corto y ventanas-forward caminar. Comenzar con las ventanas de uno a dos años de duración. Por el contrario, más lenta que strat-EGY, más tiempo la ventana necesario. Comience con ventanas de tres a seis años de duración. Estos valores, por supuesto, son muy variables debido a una serie de factores. El tamaño de la ventana de cabina de avance es típicamente una función del tamaño de la ventana de la optimización. Típicamente, una ventana de cabina de adelante debe estar en algún lugar en el área de 25 a 35 por ciento de la ventana de la optimización. El tamaño de estas ventanas se determina mejor empíricamente. Esto se explicará con más detalle en la sección sobre el análisis de Walk-Forward. El por qué de la misma, sin embargo, es una historia mucho más complicada. Se encuentra en la naturaleza muy compleja de la dinámica del mercado. Este es un tema demasiado complejo y profundo para este libro. Se inicia con los ciclos del mercado, procede a través de los fractales y la teoría de la complejidad y termina, por ahora, con atractores extraños. El nivel, la profundidad y la calidad de la investigación científica sobre la dinámica del mercado está en su punto más alto. Y a medida que miles de millones y miles de millones de dólares de ganancias siguen siendo extraída de los mercados por los
cuantos con formación científica, esta tendencia va a progresar a niveles cada vez más altos. Volviendo a nuestro tema, si las condiciones del mercado no variaron de los evaluados en la ventana de optimización, una estrategia de negociación nunca volvería a mano de papel reoptimization. En la práctica, sin embargo, una estrategia bien optimizado en dos años de historia de los precios probablemente seguirán siendo utilizable para entre tres y seis meses de negociación en tiempo real. Un modelo construido en cinco años de precios
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la historia probablemente siga siendo utilizable para entre uno y dos años de actividad en tiempo real.
UN EJEMPLO DE UN ENSAYO DE GUÍA DE ADELANTE Como ejemplo, consideremos el siguiente ejemplo de un análisis de parámetros de 2 variables usada con una estrategia de negociación llamada RSI CT en una ventana de 48 meses optimización del S & P 500 datos de los precios de futuros. Historial de precios: S & P 500 Tamaño de la ventana de optimización: 48 Meses Periodo histórico: 1/1/2000 a 12/31/2003 Comprar variable: Analiza 0 a 300 en pasos de 20 Vender variable: Analiza 0 a 300 en pasos de 20
Este primer paso de la prueba de caminar hacia adelante hace un escaneo Optimiza-ción estándar de dos variables clave del modelo de datos de precios de S & P desde 1/1/2000 hasta 12/31/2003 en un espacio de parámetros que abarca 256 candidatos. En la con-clusión de esta optimización estándar, la función objetivo se habrá iden-tificado un conjunto de parámetros superior. El segundo paso en este recorrido de avance determinará el rendimiento postoptimiza-ción del conjunto de parámetros arriba identificada en el primer paso. En este paso, nuevas piezas de los datos históricos, llamaron a la ventana de comercio o caminar hacia adelante ventana son probados por separado. En otras palabras, la perfor-mance del conjunto de parámetros arriba se evalúa en este nuevo, fuera de la muestra, los datos históricos. Los resultados de este paseo hacia adelante se ve de la siguiente manera: Historial de precios: S & P 500 Período histórico Probado: 1/1/2000 a 12/31/2003 Ventana de Contratación: 6 meses Ventana de Contratación Probado: 1/1 / 2003-6 / 30/2003 Optimización de pérdidas y ganancias: $ 47.390 Anualizado Optimización de pérdidas y ganancias: $ 11.847 Trading de pérdidas y ganancias: $ 20.265 Trading anualizada de pérdidas y ganancias: $ 40.530 Walk-Forward eficiencia E: 341 por ciento
Parafraseando, un conjunto de parámetros superior se identifica por medio de Optimiza-ción en un período de 48 meses de la historia y luego se negocia o se adelantó en un período de 6 meses de la historia inmediatamente después de la ventana de optimización. El conjunto de parámetros superior hizo $ 47.360
durante su prueba de optimización de 48 meses, lo cual es un beneficio anualizado de $ 11.847. El conjunto de parámetros superior, a su vez, hizo $ 20.265 durante el ensayo de postoptimization de seis meses, lo cual es un beneficio Annu-lizados de $ 40.530.
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Esto es impresionante. Aún así, una exitosa y rentable-o-unprofi mesa caminar hacia adelante podría todavía ser un producto de la casualidad. Para eliminar más eficazmente la probabilidad de que esto sea un resultado de la casualidad, es esencial para llevar a cabo el mayor número de pie-delanteros adicionales como sea posible. Esta evaluación más completa con múltiples paseos caminando hacia delante se denomina Análisis Walk-Forward. Un análisis Walk-Forward es una serie de pruebas individuales pie hacia adelante. Además, un análisis de la WFA ofrece sta-Statistical adicional de estos resultados, los cuales nos permiten formar conclusiones sobre la solidez general de la estrategia de negociación, así como una serie de otras cosas útiles. Además, un WFA crece en la fiabilidad estadística con el número de pasos de avance individual que se extiende lo que incluye.
ANÁLISIS DE LA GUÍA DE ADELANTE Un análisis Walk-Adelante, pues, es un conjunto de factores individuales, secuencial hacia delante a ras de realizarse con una muestra amplia y representativa de la historia de precios (ver Figura 11.1). Típicamente, cuanto mayor sea la muestra, mayor será el número de a pie-hacia delante, por lo tanto, mayor será la fiabilidad estadística de la WFA. Es la forma más completa de las pruebas a las que una estrategia trad-ción puede ser presentada. También es el método más fiable y easiest- de evaluar la robustez de una estrategia de negociación. Además, un análisis Walk-Forward es la aproximación más cercana o simulación de la forma en que una estrategia de negociación optimizable se suele utilizar en las operaciones en tiempo real. Un análisis completo Walk-Forward, en la jerga, camina hacia adelante, o rollos de las ventanas de optimización y comerciales a través de la totalidad histórica sam-ple. El tamaño de la ventana de paso se determina el intervalo en el que se camina hacia delante de la ventana opti-mización o avanzar a través de la muestra histórica completa. Un análisis Walk-Forward es, pues, una secuencia de persona a pie hacia delante-estructurada para operar todos los días en la muestra histórica sobre una base fuera de la muestra. Esto se traduce en un conjunto de estadísticas de rendimiento para cada ejecución opti-mización dentro de la muestra y para cada carrera a pie-hacia adelante o hacia fuera de la muestra. A Walk-Forward Análisis completo, por supuesto, todos los primeros registros de estos informes y próximos per formas algunos análisis estadístico de esta información. La capacidad de evaluar una estrategia de negociación exclusiva y únicamente sobre la base de los resultados postoptimization es una de las salidas más espectaculares y valiosos de Análisis Walk-Forward de otras formas de evaluación.
Sin recurrir a Walk-Forward análisis, el estratega se queda con la optimización, un análisis de los mismos, y tal vez un par de a pie-delanteros individuales. El estratega se deja a cualesquiera que sean las medidas estadísticas que él puede
252
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
multimercado, Caminar hacia adelante Análisis
Preparar Mejoramiento
Seleccionar mercados
Seleccionar Caminar hacia adelante ventanas
¿Excelente?
Sí
No Ejecutar Caminar hacia adelante Análisis
¿Marginal?
Comercio en Tiempo real
Sí Sí
¿Es rentable suficiente para el comercio? No
Evaluar resultados
Abandonar Comercio Estrategia
FIGURA 11.1 El análisis Walk-Forward
derivar para formar una conclusión satisfactoria con respecto a la solidez de una estrategia de negociación y su potencial en tiempo real. Hay ocasiones en que esta evaluación parece relativamente simple. También hay ocasiones en que es muy difícil. Por el contrario, con el recurso a Walk-Forward análisis, el estratega, con poco esfuerzo o riesgo de error, puede formarse una opinión sólida sobre la robusta-dad de una estrategia de negociación. Una estrategia comercial que funciona extremadamente bien en virtud de un análisis Walk-Forward ofrece perspectivas muy sólidas de ganancias en tiempo real.
El propósito del análisis Walk-Forward El propósito principal del análisis Walk-Forward es probar la validez y firmeza de una estrategia de negociación y de su proceso de optimización en la mayor medida posible. Se extiende los beneficios de la prueba de caminar hacia
adelante sobre una muestra suficientemente grande de datos de precios y un gran número de paseos caminando hacia adelante para suministrar un alto grado de rigor estadístico. Un análisis Walk-Forward que
Walk-Forward Análisis
253
incluye un gran número de paseos caminando hacia delante va a disminuir en gran medida la likeli-capucha que el rendimiento resultante es un producto de la casualidad. El segundo propósito de un análisis Walk-Forward es llegar a una imagen más precisa del perfil de beneficio y riesgo de la estrategia de negociación. El análisis estadístico de los resultados de un comercio de estrategia de negociación fuera de la muestra sin duda proporciona un grado de confianza mayor que el mismo análisis en el comercio dentro de la muestra, la cual ofrece ninguna confianza en sí mismo. Una comparación de los resultados con el de postoptimization rendimiento opti-mización también nos proporciona una estimación más realista y fiable de las futuras ganancias. Es el momento de comenzar a negociar la estrategia. Se sabe de su análisis Walk-Forward y su estadística WFE que la estrategia trading ha caminado hacia adelante a un ritmo igual al 75 por ciento de la de optimización. La optimización de los datos más recientes se ha producido una ganancia de $ 20.000 por año. El WFE del 75 por ciento indica que el modelo debería beneficiarse en algún lugar de la zona del 75 por ciento de $ 20.000 por año, o $ 15.000 al año. Esta es una medida útil cuando el entonces evaluar el rendimiento en tiempo real de la estrategia. El análisis Walk-Forward también ofrece una visión más precisa en una aspiración máxima. Hay límites a la exactitud de la reducción maxi-madre que se encuentra en la optimización cuando se utiliza como un mea-Seguro de disposición del crédito comerciales en tiempo real anticipatoria. Esto se deriva de un inconveniente del proceso de optimización. La mayoría de los modelos con grandes detracciones serán rechazadas durante la optimización. Por el contrario, las detracciones medidos durante el recorrido hacia delante están mucho más cercanos a los encontrados durante las operaciones en tiempo real. Además, un análisis Walk-Forward proporcionará una reducción máxima para cada uno dentro de la muestra y cada ventana de cabina hacia adelante. Estos pueden ser evaluados y un promedio, mínimo, máximo, y la desviación estándar calculada proporcionando una visión más profunda de disposición de fondos que la proporcionada por una optimización dentro de la muestra. El tercer objetivo de la prueba de marcha adelante-análisis es verificar la va-lidity del propio proceso de optimización. Como se ha observado, una estrategia errónea simplemente dejar un Análisis de Walk-Forward. Esta es inequívoca y definitiva. No tan conocido ni entendido, sin embargo, que una buena estrategia puede ser sobreajuste y debido a que puede funcionar mal en un paseo hacia adelante. Las mismas cosas que pueden causar una optimización estándar de causar un ajuste por exceso y por lo tanto producen resultados poco fiables también
pueden entrar en juego y hacer un análisis de Walk-Forward de rendir a un nivel inferior al que cabría esperar de la verdadera solidez de la estrategia de negociación. Consideraciones como muy pocos grados de libertad, optimización incorrecta y tamaños de ventana de prueba, rangos de exploración demasiado ancha o demasiado finos incrementos de exploración, demasiados parámetros optimizables, y así sucesivamente todos pueden confundir a la búsqueda de un sólido desempeño a pie hacia adelante.
254
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Si el estratega en consecuencia, tiene razones para creer que la estrategia de negociación es verdaderamente robusta, sin embargo, produce una baja WFE durante su análisis Walk-Forward, esto es motivo de reevaluación. El WalkForward Análisis marco de trabajo debe ser revisado para el error. Si esto se puede detectar, a continuación, los errores deben ser corregidos y un nuevo Walk-Forward análisis realizados. Si este nuevo análisis produce resultados que son más en línea con expectaciones, a continuación, lo previsto por el estratega ha sido confirmada. Si todavía se realiza a un nivel inferior de lo previsto después de estas correcciones se han puesto en marcha, sin embargo, el estratega debe tener en cuenta la probabilidad de que estaba equivocado acerca de la estrategia de negociación desde el principio y pasar a nuevas ideas. El Walk-Forward El análisis es una simulación rigurosa de la forma en que una estrategia de negociación optimizable se utiliza con mayor frecuencia en tiempo real trad-ción. Una cuestión importante entre los usuarios de software de optimización es la frecuencia con el sistema de comercio debe reoptimice. El cuarto objetivo del análisis Walk-Forward, entonces, para responder a esta pregunta. El Walk-Forward Análisis responde a esta pregunta empíricamente, que, por supuesto, es la mejor manera. El uso de una estrategia de negociación desarrollado con Walk-Forward Análisis de ser reflejo en tiempo real, utilice la optimización y caminar hacia adelante ventanas identificados de esta manera. Si la ventana de cabina hacia adelante es de tres meses, a continuación, el modelo debe ser reoptimice al final de cada tres meses de negociación y así sucesivamente para diferentes tamaños de ventana. Una parte importante de esta práctica es llevar a cabo este periódico reoptimización con la disciplina y en la fecha prevista o no el estratega piensa que lo necesita o no. El reoptimization periódica que se deriva de la aplicación de Walk-Forward Análisis a cotización en tiempo real es preventivo. WFA toma la tierra alta en lo que se refiere a este tema verdaderamente espinoso en cuanto a cuándo volver a optimizar. Lo hace mediante la actualización sistemática del conjunto de parámetros de la estrategia de negociación de acuerdo con un horario reoptimization y el proceso que se ha demostrado empíricamente para ser eficaz. Por último, la perspectiva de tiempo-rebanada única proporcionada por los diferentes análisis Walk-Forward Reports proporciona una visión útil y que penetra en el impacto del cambio de las condiciones del mercado en el desempeño de la estrategia de negociación. estrategias de negociación suelen tener sus peores detracciones cuando cambian las tendencias o las condiciones del mercado. Las ventanas de rodadura del Análisis Walk-Forward proporcionan una perspectiva única que muestra exactamente lo que ha sucedido históricamente cuando la estrategia se encuentra con condiciones cambiantes del mercado. La robusta estrategia de
negociación es más capaz de meteorización condiciones cambiantes sin pérdidas catastróficas. El impacto de estos cambios, sin embargo, puede ser enmascarada por los ajustes ordinarios. Ambos son revelados por el análisis Walk-Forward y acomodadas por su adaptación incorporada a las condiciones cambiantes a través reoptimization periódica.
Walk-Forward Análisis
255
Un ejemplo de un análisis Walk-Forward Para ilustrar esto, consideremos el ejemplo de un análisis Walk-Forward que consta de 30 pruebas de la marcha hacia adelante individuales de la estrategia de negociación RSI CT. Este análisis reportará la optimización del rendimiento del RSI CT durante 30 períodos diferentes de la historia de precios contigua. La recompensa, riesgo y ro-bustness de optimización son evaluados por las funciones objetivo y un conjunto de parámetros se selecciona la parte superior de cada uno. El análisis Walk-Forward de RSI TC también calculará el postoperatoriotimización, o caminar hacia adelante, el rendimiento de cada uno de los 30 paseos caminando hacia delante individuales. En otras palabras, este WFA llevará a cabo 30 pruebas fuera de la muestra, incluyendo un cálculo de medidas de rendimiento de las operaciones de postoptimization. También proporcionará medidas de la ejecución de esta negociación postoptimization. Resumamos a este punto: esta WFA de RSI computarizada proveerá en formación con respecto al rendimiento de 30 optimizaciones diferentes, 30 piedelanteros individuales o fuera de la muestra de pruebas, un análisis estadístico de todo esto, y las estadísticas de rendimiento comparando dentro y fuera de la muestra el rendimiento. Por otra parte, este particular Walk-Forward Análisis abarca una muestra histórica amplia que incluye un espectro de diferentes condiciones de tendencia y volatil-dad. Esto proporcionará tanto la fiabilidad estadística y un análisis de facto de la capacidad del RSI CT para resistir una variedad de condiciones cambiantes del mercado. Es una de las grandes fortalezas de Análisis Walk-Forward que un conjunto exitoso de múltiples pruebas de la marcha hacia adelante sobre una muestra histórica sustancial y suf-cientemente diversa es una demostración de la robustez de la estrategia de negociación de cara a muchos tipos diferentes de condiciones de mercado. El análisis Walk-Desvío de RSI CT1specifications son los siguientes: Historial de precios: S & P Futuros Periodo histórico: 1/1 / 1990/12/31/2005 Tamaño de la ventana de estimación: 36 Meses Tamaño de la ventana de prueba: 6 meses Tamaño de la ventana Paso: 6 meses RSI Periodo: Analiza 2 a 50 en pasos de 2 Nivel OB: Analiza 0 a 80 en pasos de 20 OS Nivel: Analiza 0 a 80 en pasos de 20 Función objetiva: Volver pesimista de la Margen
El análisis Walk-Forward procede de la siguiente manera. datos de S & P 500 futuros de precios para la primera ventana de optimización del 01/01/1990 hasta 12/31/1992 se carga en primer lugar. Una optimización usando las dos variables elegidas se realiza. los
256
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
conjunto de parámetros para el RSI CT tener el mejor PROM se registra. Este conjunto paráme-ter A continuación, se avanzó en la ventana de cabina hacia adelante desde 01/01/1993 hasta 06/30/1993. Estos resultados están documentados antes de proceder a la siguiente ventana de optimización. El Análisis Walk-Forward procede de esta manera una optimización y un pie hacia adelante a la vez a través de todos los datos históricos especificados. El Informe Walk-Forward detalla los resultados del análisis Walk-Forward en una caminata hacia adelante por cita previa hacia delante. Tabla 11.1 presenta estos resultados. Los números en el beneficio neto y las ganancias presentes columna pérdida para los diferentes períodos de comercio a pie de avance o postoptimization 6 meses. Los números de la columna Eficiencia del WalkForward son relaciones de anualizada pie hacia adelante y la optimización de beneficios netos y la pérdida. El Informe de resumen de Walk-Forward presenta las estadísticas de rendimiento para el total de todas las ventanas a pie hacia adelante. Este es un informe de los resultados de la TC para el RSI de 13 años de negociación fuera de la muestra (véase la Tabla 11.2).
Es robusto la estrategia? Un examen de los resultados de este WFA de RSI CT proporcionará una estimación de su robustez y por lo tanto de sus perspectivas comerciales en tiempo real. A partir de la Tabla 11.1, que vemos en la primera fila 1 que el conjunto de parámetros arriba identificado en la primera ventana de optimización (01/01/1990 a 12/31/1992) pro-dujo un beneficio a pie hacia adelante y la pérdida de $ 3.763. Este es el beneficio obtenido por el primer parámetro establecido en los primeros seis meses de negociación postoptimization (01/01/1993 a 06/30/1993), tras la ventana de optimización de 36 meses. Una vez más, este es un buen resultado. No es más que un pie hacia adelante, sin embargo, y esto podría ser el resultado de la casualidad. Cada línea en la Tabla 11.1 informes de la misma información para caminar-29 hacia delante adicionales. Podemos ver que todos los 19 de cada 30 de ellos dentro de la muestra y caminar hacia adelante, los resultados de rendimiento eran rentables. Podemos ver a partir del examen de la Tabla 11.2 que el beneficio neto total es de $ 154.350 para todos los walk-30 hacia delante. Esta estrategia de negociación hace el dinero en el 63 por ciento de los pocillos postopti-mización. Este es un resultado convincente. La conclusión más importante que podemos extraer de este análisis WalkForward, sin embargo, es que esta estrategia de negociación trabajó. ¿Qué
significa esto? Esto significa que esta estrategia de negociación hizo dinero en la historia de precios que nunca se había visto. También significa que la estrategia de negociación hizo dinero durante 30 períodos consecutivos de 6 meses de volatilidad sin precedentes y el cambio de tendencia. Este modelo puede considerarse robusto. Esta estrategia de negociación también está listo para el comercio en tiempo real.
TABLA 11.1 Walk-Forward Análisis en detalle Walk-Forward Analista Walk-Forward Informe S&P Desde: 01-01-1990 Hasta: 12/31/2007 Sistema: RSI CT
comienzo
Fin
El beneficio neto y Pérdida
Máximo Disposición
Anualizado RRR
Victorioso Porcentaje
Caminar hacia adelante ciencyE
257
1/1/1993 1.7.1993 1.1.1994 1.7.1994 1/1/1995 1.7.1995 1/1/1996 1.7.1996 1/1/1997 1.7.1997 1/1/1998 1.7.1998 1/1/1999 1.7.1999 1/1/2000 1.7.2000 1/1/2001
06/30/1993 30/12/1993 06/30/1994 30/12/1994 06/30/1995 30/12/1995 06/30/1996 30/12/1996 06/30/1997 30/12/1997 06/30/1998 30/12/1998 06/30/1999 30/12/1999 06/30/2000 30/12/2000 06/30/2001
$ 3.763 - $ 4.088 - $ 6.962 $ 1.688 - $ 6.575 - $ 16.438 - $ 14.563 $ 10.425 $ 22.400 $ 18.988 $ 46.825 - $ 27.150 $ 78.450 $ 3.775 $ 81.000 $ 35.850 - $ 33.825
- $ 6.013 - $ 6.100 - $ 8.725 - $ 7.563 - $ 9.875 - $ 16.638 - $ 18.500 - $ 14.588 - $ 21.850 - $ 28.900 - $ 17.000 - $ 59.950 - $ 17.000 - $ 34.175 - $ 46.675 - $ 25.800 - $ 55.500
125,2% -134,0% -159,6% 44,6% -133,2% -197,6% -157,4% 142,9% 205,0% 131,4% 550,9% -90,6% 922,9% 22,1% 347,1% 277,9% -121,9%
0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 63,6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 53,8% 58,1% 44,8%
36,2% -68,0% -85,0% 30,8% -131,7% -409,7% -275,8% 132,2% 336.4% 147,0% 249.8% -156,4% 501,7% 22,1% 320,8% 109,0% -74,7%
1.7.2001
12/30/2001
$ 5.375
- $ 56.625
19,0%
41,7%
16,4% (Continúa)
258
TABLA 11.1 Walk-Forward Análisis en detalle (Continúa ) 1/1/2002 06/30/2002 Walk-Forward Analista Walk-Forward Informe S&P Desde: 01-01-1990 Hasta: 12/31/2007 Sistema: RSI CT
comienzo
Fin
$ 25.850
El beneficio neto y Pérdida
1.7.2002 1/1/2003 7/1/2003
30/12/2002 06/30/2003 12/30/2003
$ 14.425 $ 23.775 - $ 34.200
1/1/2004 7/1/2004
6/30/2004 12/30/2004
- $ 36.475 $ 6.750
1/1/2005 7/1/2005 1/1/2006 7/1/2006
6/30/2005 12/30/2005 06/30/2006 12/30/2006
- $ 20.125 $ 3.250 $ 475 - $ 5.875
1/1/2007 7/1/2007
06/30/2007 12/30/2007
- $ 10.400 $ 1.725
Total Máximo
$ 168,113 $ 81.000
Mínimo Promedio Desviación estándar
- $ 36.475 $ 5.604 $ 28.347
- $ 19.600
263.8%
58,3%
Victorioso Porcentaje
86,6%
Caminar hacia adelante ciencyE
Máximo Disposición
Anualizado RRR
- $ 27.825 - $ 40.050 - $ 52.925 - $ 43.125 - $ 15.250 - $ 37.650 - $ 20.900 - $ 19.750 - $ 26.900 - $ 24.350
103.7% 118,7% -129,2% -169,2% 88,5% -106,9% 31,1% 4,8% -43.7% -85,4%
51,7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 53,3% 66,7% 66,7% 0.0%
49,2% 50,8% -70,0% -87,8% 18,8% -100,1% 16,2% 2,9% -32.9% -47,9%
- $ 4.200
82,1%
0.0%
9,0%
- $ 59.950 - $ 4.200
922,9% -197,6%
66,7% 0.0%
501,7% -409,7%
- $ 26.133 $ 16.258
65,1% 238.4%
18,6% 27,2%
19,9% 177,6%
259
Walk-Forward Análisis
TABLA 11.2 Walk-Forward El análisis es Resumen de Rendimiento Resumen del Informe de la Sesión RSI CT WF sp SP-9967.TXT 01/01/1990 a 12/31/2007. El sistema está RSI CT () Resumen del rendimiento: todos los comercios beneficio neto total Beneficio bruto número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande
$ 154,350.00 $ 756,050.00 218 112
comercio medio ganadora ratio media victorias y derrotas / media máximo consecutivo
$ 6,750.45 1.19
ganadores bares medios numéricos en ganadores intradía máximo reducción factor de lucro cuenta el tamaño requerido
$ 90,150.00
8
15 ($ 112,875.00) 1.26
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (ganar perder) Máximo perdedores consecutivos bares medios numéricos en perdedores Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual de cuenta
($ 19,625.00) ($ 601,700.00) 51.38% 106 ($ 57,875.00) ($ 5,676.42) $ 708,03
8
18 1 8,05%
$ 112,875.00
Resumen del rendimiento: operaciones a largo beneficio neto total Beneficio bruto número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande
$ 143,850.00 $ 386,175.00 109 56
comercio medio ganadora ratio media victorias y derrotas / media máximo consecutivo
$ 6,895.98 1.51
ganadores bares medios numéricos en ganadores intradía máximo reducción factor de lucro
$ 90,150.00
8
22 ($ 95,200.00) 1.59
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder Mayor pérdida de comercio Comercio promedio Perder Comercio promedio (ganar perder) Máximo perdedores consecutivos bares medios numéricos en perdedores Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual de
$ 0.00 ($ 242,325.00) 51.38% 53 ($ 15,825.00) ($ 4,572.17) $ 1,319.72
5
7 1 8,89%
cuenta cuenta el tamaño requerido
$ 95,200.00
(Continúa)
260
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
TABLA 11.2 Walk-Forward Análisis Resumen de rendimiento (Continúa ) Resumen del Informe de la Sesión RSI CT WF sp SP-9967.TXT 01/01/1990 a 12/31/2007. El sistema está RSI CT () Resumen de rendimiento: todos los comercios Resumen del rendimiento: operaciones a corto beneficio neto total Beneficio bruto número total de negocios oficios número ganador comercio ganador más grande
$ 10,500.00 $ 369,875.00 109 56
comercio medio ganadora win ratio media / pérdida media máximo consecutivo
$ 6,604.91 0.97
ganadores bares medios numéricos en ganadores intradía máximo reducción factor de lucro
$ 35,875.00
8
8 ($ 84,200.00) 1.03
posición abierta P / L La pérdida bruta Porcentaje rentable Número oficios perder pérdida de comercio más grande media del comercio perdedora media del comercio (ganar perder) Máximo perdedores consecutivos bares medios numéricos en perdedores Número máximo contratos que se tienen rendimiento anual de cuenta
($ 19,625.00) ($ 359,375.00) 51.38% 53 ($ 57,875.00) ($ 6,780.66) $ 96.33 8
29 1 0,73%
¿QUÉ DEBERÍA tasa de ganancia ¿ESPERAMOS? Walk-Forward Eficiencia (WFE) es una medida que nos permite comparar caminar hacia adelante o postoptimization que dentro de la muestra o la optimización perfor-mance. Recordemos que WFE es la razón de una tasa anual de beneficios a pie hacia adelante y la pérdida de una ganancia anualizada optimización de resultados. El WFE promedio para toda la WFA se calcula como sigue. El beneficio an-nualized y la pérdida de los 30 períodos de optimización 36 meses es $ 8278 ($ 745.040 / 90 años=$ 8278). RSI CT produce una ganancia anualizada de $ 8278 durante la optimización. La ganancia anualizada para los períodos de pie de avance de 36 meses es $ 11.208 ($ 168.113 / 15 años=$ 11.208). RSI CT ganó pie avanzar o beneficios
fuera de la muestra igual al 135 por ciento ($ 11.208 / $ 8278= 135%) de los beneficios obtenidos en la muestra.
Walk-Forward Análisis
261
WFE se puede utilizar para proporcionar alguna estimación de la tasa de ganancia que ser ganado durante las operaciones en tiempo real. Extrapolando, en otras palabras, si el RSI CT produce $ 10.000 al año en ganancias durante la optimización, se puede esperar para hacer aproximadamente $ 13,500 (10,000× 1.35 = 13500) más o menos en tiempo real anualizado beneficios en el tiempo.
¿QUÉ ES EL RIESGO? La reducción máxima media durante la optimización era $ 26.133, con un máximo de $ 59.950 y un mínimo de $ 4,200. Como regla general, una estrategia comercial que produce una reducción en tiempo real que excede reducción optimización por un margen de todos los anchos en igualdad de circunstancias, puede ser que muestra señales de problemas. Por lo tanto, una reducción máxima pie hacia adelante es una medida importante de riesgo y debe ser observado de cerca.
ANALISIS-WALK FORWARD Y de la cartera Hemos visto claramente cómo configurar un Análisis de Walk-Forward por un mar-cado. También debemos tener una apreciación de las ventajas únicas que se derivan de este método muy exigente y definitiva de la evaluación de estrategias de negociación. Para sacar las conclusiones finales, más generales relacionadas con el comercio de nuestra Strat-gia, hay que realizar los análisis a pie de avance para cada uno de los mercados en los que se comercializarán. Todas las mismas medidas de evaluación para un análisis Walk-Forward se aplican a cada una de la posterior WFAS que se debe hacer. Hacer esto realiza dos funciones. La primera es para determinar si la estrategia de negociación puede ser comercializado con éxito más de la cesta llena de mar-cados en nuestra cartera. Por supuesto, no sería sorprendente que la estrategia no es rentable en todos los mercados; si es, sin embargo, mejor que mejor. Esto nos lleva a la segunda función de nuestra cesta de análisis pie hacia adelante. Los más robustos los resultados de cada WFA en cada mercado en nuestra cesta y las más mercados para los cuales es exitosa, entonces el más robusto de nuestra estrategia de negociación pueden ser juzgados. Un análisis Walk-Forward que es claramente rentable a lo largo de la cesta llena de mercados es una estrategia comercial muy sólida y robusta. No sólo ha
pasado nuestra estrategia de negociación más riguroso y exigente evaluación pro-ceso conocido, pero también lo ha hecho a través de una gama diversificada de los mercados. Esta estrategia de negociación ahora se pueden negociar con confianza, sin embargo, conviene mantener los ojos bien abiertos.
CAPÍTULO 12
La evaluación Rendimiento de t este punto en el proceso de desarrollo de estrategia de negociación, se sabe athat una estrategia de negociación: 1. Está construido y funciona de acuerdo con la especificación 2. Realiza consistentemente con la expectativa teórica 3. Es suficientemente robusto para pasar el multimercado, prueba de varios
períodos 4. Los beneficios de la optimización y mejora con 5. Ha realizado con éxito en los análisis Walk-Forward para una cesta diversi-
ficado de los mercados 6. Es suficientemente robusto y listo para el comercio en tiempo real Ahora es el momento para evaluar este sólido y prometedor modelo de comercio como una inversión mediante la revisión de su estructura interna.
La estrategia de trading como una inversión Teniendo en cuenta el arduo proceso creativo y diseño y los recursos y la inversión de tiempo requerido para probar, evaluar y desarrollar una estrategia de comercio automatizado, es fácil, tal vez demasiado conveniente a olvidar que todavía debe comparar favorablemente con el universo lleno de otros posibles inversiones. Una vez que el desarrollo de una estrategia de negociación ha llegado a este punto, puede ser difícil de abandonar, incluso si es sólo tan buena como la competencia. los 263
264
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
propósito de este capítulo es proporcionar un contexto para la evaluación de la estrategia de negociación con referencia a la competencia.
LA DIMENSIÓN DE RIESGO El riesgo de que el comercio de futuros, que son naturalmente muy apalancado, está en el extremo final del espectro de riesgo e incluso cuando se hace bien puede ser casi ilimitado. El titular de una posición de futuros se hace responsable de cualquier déficit que se producen en su cuenta más allá del dinero en depósito. riesgo durante la noche, para la ex plo, puede ser devastador. Recordar el 20-punto cercano al abrir caída de S & P 500 el 19 de octubre de 1987. Para empezar, los largos durante la noche sufrieron una pérdida de $ 10.000 por contrato en la apertura de este día inusual. En retrospectiva, el XIX y XX fueron valores atípicos estadísticos y no son comunes. Sin embargo, estos eventos cisne negro posibles y se producen y deben ser fac-reada en el perfil de riesgo de comercio de futuros nadie. Incluso en los mercados con límites diarios, riesgo durante la noche todavía no se elimina por completo. Los mercados con límites diarios se enfrentaron con noticias desgarradoras mercado puede producir una racha de días de límite de bloqueo. El efecto de este escenario puede ser grave económicamente, por no mencionar psicológicamente. Esto también tiene que entrar en la ecuación de riesgo. El rendimiento de la estrategia de negociación de futuros, por lo tanto, debe evaluarse a la luz del mayor riesgo asociado a él. Las devoluciones en consecuencia deben ser lo suficientemente sustancial como para justificar este mayor nivel de riesgo debido al potencial fuera del riesgo de ruina. El riesgo debe ser bien definido, comprendido a fondo, y aceptable. principios estricto manejo de dinero deben aplicarse para defenderse contra pérdidas catastróficas. A los futuros-para el caso, cualquier tipo de comerciante nunca puede ser demasiado cuidadoso.
COMPARAR La estrategia para LAS ALTERNATIVAS Un modelo de comercio en última instancia, compite con las inversiones prácticamente libre de riesgo, de bajo rendimiento, tales como las letras del Tesoro, certificados de depósito, mercado monetario ac-cuenta, y las cuentas de ahorro. Por ejemplo, $ 10.000 invertidos en un T-factura podría generar un rendimiento del 3 por ciento, sin riesgo de pérdida de capital. Una inversión en valores del gobierno de Estados Unidos ha sido considerado como una inversión
libre de riesgo. Por lo tanto, mientras que esto no es un alto rendimiento, es un retorno libre de riesgo. Por el contrario, $ 10.000 negociados en futuros corre el riesgo de la pérdida de la totalidad del capital invertido y mucho más. En consecuencia, el retorno debe ser mayor para compensar este mayor riesgo.
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Podría parecer absurdo pensar que una estrategia fuerza el mercado de futuros de-fer un rendimiento tan bajo. Una inspección de la realización de una serie de asesores de comercio de mercancías, sin embargo, mostrará que algunos ni siquiera hacer eso también. Una estrategia de negociación también debe ser comparado con otras inversiones alternativas en positivo, tales como acciones, bonos, bienes raíces, y el arte. inversión de éxito en estas áreas requiere diferentes conocimientos. Sin embargo, una estrategia debe negociar por forma de una manera que es competitivo con ellos. Su rendimiento también debe ser comparado con el de los asesores de comercio de productos básicos com-profesionales y los gestores de fondos de cobertura. Por otra parte, la estrategia de negociación debe ser comparado con las estrategias comerciales disponibles en el mercado. Los gastos de mantenimiento y operación de los equipos, datos de precios, el software, los empleados, y el tiempo necesario para ejecutar la estrategia de negociación también deben considerarse como un costo de hacer negocios. Si una estrategia de negociación es caro de operar y mantener, a continuación, sus devoluciones deben ser suficientes para superar estos costes adicionales. En resumen, el perfil de beneficio y el riesgo de un modelo de comercio debe ser supe rior-o al menos suficientemente atractivo de alguna otra manera, a otras formas de competir inversiones para justificar su existencia.
La pérdida máxima y el Riesgo de Todos los negocios se realiza a un costo. El costo de beneficio comercial está determinada por dos cosas: el riesgo y el margen. La medida más importante del riesgo de una estrategia de negociación es su aspiración máxima. La pérdida máxima (TDM) es el valor monetario de la mayor caída desde lo alto de capital a un mínimo de equidad posterior. Las otras dos formas principales de riesgo identificable de una estrategia de negociación son el riesgo por el comercio y el riesgo durante la noche. Riesgo por operación es simplemente la cantidad de capital de inversión en riesgo sobre una base comercial por el comercio. Como tal, es más bien una preocupación de diseño de la estrategia de negociación. riesgo durante la noche o el riesgo de mercado es el que se incurre por un comercio de posi-ción que permanece abierta durante la noche. Como se discutió en el Capítulo 6: La Simulación Histórica, riesgo durante la noche está sujeta a la algo impredecible cerca de abrir el cambio. A veces, esto puede ser muy importante. Este tipo de riesgo, sin embargo, también se tratan mejor a nivel de diseño.
¿Por qué es una aspiración máxima de la medida más importante de riesgo? Es debido a que es la más grande medida del riesgo de una estrategia de negociación. Be-causa de su tamaño y duración, una aspiración máxima tiene el potencial de borrar por completo la totalidad del capital en una cuenta de operaciones. Si no es
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abordado adecuadamente a través de una capitalización de comercio correcta, puede ser un riesgo para la continuación de la negociación. La pérdida máxima, a continuación, representa riesgo catastrófico para una cuenta de comercio descapitalizados. La pérdida máxima, o algún múltiplo de la misma, se utiliza ampliamente como una de las medidas principales del riesgo máximo potencial de un comercio de Strat-gia. El supuesto operativo detrás de esta evaluación es que si una estrategia de negociación ha sufrido una reducción en este sentido en la simulación histórica, incluso en la forma de un análisis Walk-Forward, entonces una reducción de capital de la misma medida es probable que sea visto de nuevo en real comercio en tiempo. Vemos en las secciones posteriores cómo aspiración máxima se utiliza para calcular la capitalización necesario para una cuenta de operaciones. Si una aspiración máxima es exacta, la cuenta será adecuadamente capitalizado. Si MDD es de hecho demasiado grande, sin embargo, el resultado será un capital de inversión de bajo rendimiento. Con-inversa, si el TDM resulta ser demasiado pequeño, se coloca el capital comercial en riesgo excesivo. Si MDD es muy pequeña con respecto a la disposición del crédito en tiempo real posteriores, la capital comercial puede estar en riesgo de pérdida catastrófica. ¿Cómo puede nuestra medida de la reducción máxima será demasiado pequeño o demasiado grande? La respuesta a esto es bastante complejo y un poco más allá del alcance de este libro. Hay dos puntos principales, sin embargo, que se pueden observar en esta re-gard. El primero es más sencillo y más fácilmente direccionable. El tamaño de aspiración máxima es generalmente una función de una de dos cosas. Typmente, todas las cosas son iguales, una aspiración máxima tenderá a expandirse y contraerse en proporción a la expansión y contracción de la volatilidad. Esto puede conducir a una medición MDD que es demasiado pequeño si era pro-dujo durante una simulación histórica con baja volatilidad. Si la volatilidad de-arrugas durante el comercio en tiempo real, sobre todo si es muy superior que en su simulación en la estrategia de negociación histórica es entonces probable que produzca disposición del crédito en tiempo real más grandes. Si la cuenta de explotación se ha capitalizado con esto ahora demasiado pequeño MDD, es un riesgo indebido. Por el contrario, una medida MDD puede ser demasiado grande si se produce durante una simulación histórica con alta volatilidad. Si la volatilidad disminuye durante el comercio en tiempo real, la estrategia de negociación es probable que produzca disposición del crédito en tiempo real más pequeños. Si la cuenta de explotación se ha capitalizado con esto ahora demasiado grande MDD, será insuficiente apalancado y por consiguiente bajo rendimiento. Sobrecapitalización y bajo rendimiento, por supuesto, es una mejor situación de capitalización insuficiente y el consiguiente riesgo de ruina. Sin embargo lo mejor es evitar ambas condiciones,.
La segunda causa de una medida inexacta de la reducción máxima es más compleja. Los avances en matemáticas y estadísticas han descubierto débilesempre- en medidas estadísticas estándar aplicados a series de tiempo financieras. La primera debilidad es de una naturaleza más mundana; la segunda es más arcano.
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Hay una zona nueva de estadísticas llamados estadística robusta. Esta área tiene que ver con el uso de medidas estadísticas que han sido producidos por las muestras de un tamaño, entre otras razones, que producen medidas carentes de solidez. Todas las estadísticas producidas por la simulación histórica de una estrategia de negociación entran en esta categoría. Por consiguiente, será un poco más difusa que las estadísticas más sólidas producidas por las muestras de mayor tamaño. Fuzzy significa que tendrán más grandes desviaciones estándar y por lo tanto pueden variar un poco más de lo que cabría desear. Por otra parte, y esta razón arcano mayor es altamente significativa, Benoit Mandelbrot, el creador de la geometría fractal, ha demostrado a mi satis-facción, así como el de muchos otros, que series de tiempo financieras no tienen una distribución normal. Más bien, se ajustan a una distribución fractal. Para aprovechar esta al máximo, requiere el uso de un poco de matemática muy sofisticada. En ausencia de esta matemáticas, sin embargo, una cosa que podemos concluir de esto, y con algo de utilidad, es que tenemos otra fuente muy creíble que nos está diciendo que cualquier estadística que se calculan sobre una serie de tiempo financiera será por error en un grado u otro. Este es un grado potencialmente mucho más grave de error que el proproducida por la falta de robustez discernido en estas estadísticas a partir de los des-cubrimientos de estadísticas sólidas. Para aquellos que deseen explorar esta zona muy difí-culto más, los escritos de Mandelbrot deben ser consulted.1 Como consecuencia de todos estos diferentes factores, sin embargo, es una suposición muy razonable que la medida más precisa de máximo draw-down que podemos derivar con medidas estadísticas actuales es probable que vuelva a principal en cierta medida inexacta.
La pérdida máxima en el Contexto Debido a una aspiración máxima juega un papel tan definitiva en la unificación de evaluar el modelo de comercio desde el punto de vista del riesgo, hay algunos otros factores dignos de consideración. La pérdida máxima es, por supuesto, la mayor reducción en el patrimonio. Hay muchas otras utilizaciones de capital, sin embargo, y es útil observar la reducción máxima en relación con estas otras utilizaciones. Es útil conocer la media y las Disposiciones mínimas también. Un modelo más robusto es probable que tenga una agrupación más estricto de disposición del crédito. Si MDD es dramáticamente más grande, tres veces el tamaño, por ejemplo, que la reducción media no es motivo para abandonar la estrategia. Es importante, sin embargo, para tener una idea de qué este es el caso. En general, es im-portante para comprender las condiciones del mercado en el que se ha producido la reducción máxima. A veces un trastorno depresivo mayor es el resultado de un choque de precios. Un shock de precios es un cambio en el precio inusualmente grande. Por definición, las crisis de precios son valores atípicos o
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anomalías estadísticas que ocurren con poca frecuencia. La crisis de 1987 fue sólo un shock de precios. Los choques de precios son a menudo causados por comerciales, económicas, o de acontecimientos políticos, como el estallido de la guerra, el colapso inesperado de una gran compañía, un aceite importante encontrar un terrorista devastador en-tack, o el asesinato de un líder político importante. Un shock de precios puede volver a resultar en un golpe de suerte si se le coloca en su dirección o una cantidad extremadamente grande de pérdida si no está. Los choques de precios, por su naturaleza son inesperados y normalmente no pueden predecirse. Una estrategia de negociación tiene que ser capaz de alojami actualizados ellos por diseño o por la gestión de riesgo en otras palabras, a esperar lo inesperado. En otras ocasiones, el TDM es el resultado de un largo periodo de mercado con-diciones hostiles a la estrategia de negociación. detracciones máximos normalmente OC-CUR ya sea en los mercados congestionados o en mercados altamente volátiles, agitadas de duración prolongada. Ambas condiciones son la antítesis de muchos comerciales Strate-gías. Por lo tanto, es un signo positivo si la reducción máxima del modelo de comercio se produjo durante un período que ofrece este tipo de condiciones adversas del mercado, para esto era de esperar. Sería muy preocupante, sin embargo, para encontrar que el máximo drawdown se produjo durante las condiciones de mercado que son indistinguibles de los que producen, por ejemplo, una de las mayores oscilaciones de valores rentables. La mayoría de las estrategias de negociación prosperar durante los períodos de fuertes tendencias y sostenidas o de alta volatilidad y las fluctuaciones de precios, claras fuertes. Una reducción máxima durante un período tan definitivamente sería un motivo de preocupación. Si no se puede explicar de manera satisfactoria, puede presentar un fuerte argumento para abandonar o bien rediseñar la estrategia de negociación.
La pérdida máxima y el comerciante La pérdida máxima, uno puede esperar, es el mayor descenso en el patrimonio que un comerciante debe vivir. MDD a menudo puede ser de larga duración también. En consecuencia, la experiencia de una reducción máxima en el comercio en tiempo real suele ser una experiencia estresante para el comerciante. Como tal, mientras se está agotando la equidad de comercio, puede también poner la disciplina del comerciante de la máxima prueba.
El perfil psicológico de la mayoría de los comerciantes es resistente a la PE-ríodos de pérdida prolongada incluso si la pérdida total no es particularmente grande. El comercio es acerca de hacer dinero. Para muchos comerciantes, sin embargo, el comercio también se trata de tener la razón. Mientras que esto no es una buena calidad para un comerciante tiene, es con frecuencia muy precisa. rachas pueden dañar el ego y la confianza del comerciante. Mientras que el ego sobrevivirá, la posible pérdida de confianza puede ser peligroso para el éxito comercial.
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Disposiciones son una parte inevitable de la negociación. Por lo tanto, es mejor para el comerciante que hacer todo lo posible para prepararse para lo inevitable. Una de las formas más eficaces de preparación es el desarrollo de una comprensión total y el conocimiento de la disposición del crédito y, en particular, de una aspiración máxima. La mejor manera de prepararse para esta psicológicamente es cuantificar reducción en todas las formas posibles. Es igualmente importante que el comerciante también ser financieramente preparado para hacer frente a la pérdida de ingresos por intermediación y el agotamiento del capital comercial que será el resultado de estos eventos. Si el comerciante no es psicológicamente y financieramente preparado para soportar tanto la reducción típica y máxima, puede resultar difícil, si no imposible, a pegarse por la estrategia de negociación durante los inevitables que pierden peri-ODS que ocurrirán en el comercio en tiempo real .
Máxima de la pelota y el comerciante El máximo de la pelota en la equidad también debe ser evaluada en el mismo hombre-ner como aspiración máxima. El máximo de la pelota (MRU) es la mayor im-mejora- en el patrimonio de negociación entre una equidad baja y una posterior alta equidad. Es mucho más agradable el opuesto de una aspiración máxima. Estos periodos de carrera definen las condiciones comerciales óptimas para la estrategia de negociación. En otras palabras, el tipo de condiciones de mercado que previamente sin territorios durante el mayor ganador de la pelota son las condiciones que son óptimas para la estrategia de negociación. Como se señaló anteriormente, un buen sistema de comercio sobresale normalmente en períodos de fuertes tendencias, alta volatilidad y las fluctuaciones de precios limpias. Si el máximo ganador de ejecución se produjo durante una condición de tal mercado, es consistente con las expectativas teóricas. Si, sin embargo, MRU se produce en condiciones que son marcadamente diferentes, esto debería señalar y una explicación buscaba. MRU puede ser comparado con el promedio de la pelota funcionar como una medida de ro-bustness y consistencia. Esto no es exactamente lo mismo que la compar-Ison MDD, sin embargo. La mejor estrategia de negociación tendrá una curva de la equidad en constante aumento, y, como consecuencia, el MRU puede y debe ser muy largo. Una profunda comprensión y conocimiento de MRU y el promedio de la pelota, sin embargo, es útil en un método psicológico. Como se señaló anteriormente, un operador debe ser financiera y psicológicamente preparados para la devastación financiera y emocional que puede ser causada por un extenso período de reducción.
Mientras que un gran patrimonio de la pelota es, obviamente, un evento muy positivo y el resultado que se busca por todos los comerciantes, que también, sin embargo, puede conducir a una euforia poten-cialmente perjudicial y una falsa sensación de confianza que también puede ser la antítesis de la negociación disciplina. Es importante para un comerciante para reconocer la diferencia entre un golpe de suerte y una buena negociación. Un conocimiento profundo de carrera es una de las mejores maneras de hacer esta distinción.
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Capital comercial y Riesgo Subcapitalización es una de las causas más comunes del fracaso comercial. La cuenta de explotación descapitalizados, por definición, tiene reservas suficientes para soportar el riesgo de comercio en su peor momento. Esto a menudo, aunque no siempre, llevar a una pérdida catastrófica de comercio y una incapacidad para continuar su actividad. capital requerido (RC) es la cantidad de dinero necesaria para operar un comienzo-gia con éxito y para el largo plazo. Se estableció previamente que una aspiración máxima es la medida máxima de un riesgo de que el comercio de acrecuento debe ser capaz de absorber. La cuestión de capital requerido será ex explica en más detalle. Antes de continuar, debe tenerse en cuenta que el método empleado para calcular la cantidad de capital de inversión necesario para operar una estrategia o un conjunto de estrategias, en uno o en una cartera de mercados será una muy grande considerar-ación en el rendimiento de sus operaciones en tiempo real. Debido a que este es un tema tan importante, muchos aspectos se han desarrollado para realizar estos cálculos. Se extienden desde los relativamente sencilla, pero el sonido, el método descrito en este sec-ción hasta muy sofisticados métodos que emplean las matemáticas avanzadas. Dicho esto, el elemento común a todos estos enfoques es un mea-Seguro de negociación o de riesgo de la cartera. Recordemos los comentarios anteriores sobre las diversas imprecisiones inherentes a la medición de la reducción máxima. El riesgo es uno de los principales costos de la negociación. De aquí se desprende la conclu-sión obvia e inevitable que el riesgo con mayor precisión se puede medir, la manera más efectiva, como en mayores tasas de retorno, y precisa una cuenta de operaciones puede ser capitalizada. Está más allá del alcance de este libro para profundizar en este tipo de procedimientos matemáticos sofisticados. El estratega de la búsqueda de la máxima rentabilidad, la forma de la historia, debe explorar el potencial de estas formas más sofisticadas de riesgo mea-suring. Sigamos con nuestra fórmula para el cálculo de la tapa-ital requerido. Se debe dar cabida a los dos costos principales de comercio de futuros: margen y riesgo. Para establecer una posición de futuros, un comerciante debe tener suficientes fondos en depósito para satisfacer margen inicial. tasas de margen, o bonos de desempeño, como se les llama más formalmente, son fijados por los intercambios y ejecutadas por la empresa de compensación. Márgenes cambian de vez en cuando, sobre la base de la volatilidad del mercado. La primera
exigencia de capital que se requiere es capital suficiente para cumplir margen inicial cuando se toma una posición. El segundo componente de capital que se requiere es tener capital suficiente para soportar el máximo riesgo comercial. La pérdida máxima es nuestra medida de máximo riesgo comercial. Para negociar con éxito, una cuenta de operaciones debe ser
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capaz de sostener un máximo, o tal vez mayor, reducción y aún así estar en condiciones de continuar su actividad. Como mínimo, por lo tanto, una cuenta de operaciones requeriría un margin inicial más el valor en dólares equivalente a una aspiración máxima. Asumir un margen inicial de $ 10.000 y una máxima reducción de capital de $ 15.000. capital requerido = Margen + Riesgo RC = $ 10,000 + $ 15,000 RC = $ 25,000 Este capital mínimo de $ 25000 puede sostener una reducción $ 15.000 y todavía permitirse el lujo de hacer por lo menos un comercio más del mismo tamaño. Que el comercio debe ser rentable, sin embargo. Si se trata de una pérdida, la cuenta ya no tienen el capital suficiente para el margen inicial y, como resultado, puede el comercio ya no. El operador prudente espera lo mejor, pero se prepara para lo peor. Lo peor puede haber una reducción mayor que la máxima reducción que se ha producido en la simulación histórica o en tiempo real de negociación. El operador prudente, por lo tanto, va a invertir suficiente capital de inversión para dar cabida a una aspiración máxima equidad y queda suficiente para continuar su actividad y con cierto margen para el error. Considere la posibilidad de una formulación diferente de capital que se requiere con una reducción máxima de $ 15.000 y un margen para una futura reducción algo mayor de $ 30.000. MDD × 2 = $ 15,000 × 2 RC = $ 10,000 + $ 30,000 RC = $ 40,000 Esta RC de $ 40.000 puede sostener una reducción $ 15.000 y todavía pagar en $ 25.000 a realizar una serie de operaciones sin requerir el comercio de al lado para ser un ganador. Algunos comerciantes se extienden más allá de esta lógica, errar hacia la conservación-tiva, y se protegen de una reducción máxima igual a tres veces la corriente MDD. De acuerdo con esta formulación, el capital requerido será: MDD × 3 = $ 15,000 × 3 RC = $ 10,000 + $ 45,000 RC = $ 55,000 Esta RC de $ 55.000 puede sostener una reducción $ 15.000 y todavía pagar en $ 40.000 a realizar una serie de operaciones sin necesidad del comercio de al lado para ser un ganador, ya sea.
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En cierta medida, el grado en que una aspiración máxima es ex-expandida como medida de precaución para el cálculo de capital que se requiere es una función de dos cosas: la preferencia personal y la tolerancia al riesgo, por una parte, y la confianza en la precisión de su medida original en el otro. Subcapitalización se ha observado que es una de las causas principales de fracaso de comercio. Errar en el lado de la precaución, no exceso de confianza, por lo tanto, es muy recomendable, ya utilizar un método conservador para calcular capital requerido.
Rentabilidad ajustada al riesgo Los beneficios no se puede evaluar correctamente sin hacer referencia a su coste. El costo pri-maria de la ganancia en el comercio es su riesgo. La mejor medida de la negociación perfor-mance, en consecuencia, es una tasa ajustada al riesgo de retorno (RAR). Anualizando RAR más que estandariza. No sólo es RAR la medida más significativa del rendimiento, su forma annualized en consecuencia hace que sea sencillo para hacer una comparación en especie para los RAR para diferentes mercados, así como para las devoluciones producidas durante intervalos de tiempo de diferentes longitudes. Una de las ventajas interesantes de RAR es que se puede aumentar de dos maneras. RAR aumenta si la tasa de aumento de las ganancias, pero el riesgo sigue siendo el mismo. RAR también puede aumentar sin embargo, si la tasa de ganancia sigue siendo el mismo y si se disminuye el riesgo. A riesgo de repetición, la rentabilidad debe ser evaluado a la luz de la perspectiva de su coste. Consideremos el siguiente ejemplo. Una estrategia comercial que produce una ganancia anualizada $ 10.000 suena muy bien. Si se requiere la asunción de un riesgo de $ 200.000, sin embargo, su aspiración máxima para ganar este logro representa un RAR del 5 por ciento anual en dólares invertidos y en riesgo de pérdida. Esto no suena tan maravilloso. Como alternativa, considere una estrategia comercial que produce un beneficio anual de $ 5.000. Tras un primer vistazo, esto parece ser sólo la mitad de attrac-tiva como la primera estrategia. Se empieza a parecerse mucho más interesante, sin embargo, cuando es sabido que esta estrategia tiene un riesgo de $ 2,500. Esta es una de RAR 200 por ciento. Por supuesto, estos ejemplos son bastante extrema, pero esto se hizo para hacer el punto más obvio. riesgo máximo es normalmente el mayor costo de cualquier estrategia de negociación. La única medida significativa de los rendimientos de una estrategia de negociación son aquellos ajustado por riesgo. Los ejemplos citados aquí demuestran que el beneficio debe ser juzgado como un retorno de la inversión. A partir de la formulación del cálculo de rerido de capital presentado en la sección anterior, se ha visto cómo máximo
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riesgo comercial es un componente importante del costo de comercio. El uso de esa fórmula, consideremos un ejemplo más realista de rentabilidad ajustada al riesgo anualizada de una estrategia de negociación. Beneficio anualizado = $ 25,000 Margen = $ 10,000 Riesgo = MDD × 2 Riesgo = $ 20,000 × 2 anualizado RAR = AP/(Margen + Riesgo) anualizado RAR = $ 25,000/$ 50,000 anualizado RAR= 50 por ciento
RECOMPENSA A razón de riesgo Dada la importancia que el riesgo jugadas en la evaluación de los rendimientos, la re-sala de riesgo relativo (RRR) es una estadística que proporciona una fácil comparación de la recompensa al riesgo. Es su forma más básica, es: RRR = Beneficio neto/La pérdida máxima Cuando anualizada, es una versión más básica de RAR. Por ejemplo, considere una ganancia anualizada de $ 25000 dividido por la disposición del crédito máximo de $ 5,000: RRR anualizada = Beneficio anualizado/MDD RRR anualizada = $ 25,000/$ 5,000 RRR anualizada= 5.0 Cuanto mayor es el RRR el mejor. Un RRR grande implica que la recompensa por cada dólar de comercio es cada vez mayor en relación con el riesgo. En general, una RRR debe ser de tres o mejor. Debe tenerse en cuenta que la validez de este número, por supuesto, es directamente proporcional a la precisión de sus componentes.
eficiencia del modelo Esta es una manera muy poderosa y única en la que el beneficio de una estrategia de negociación puede ser evaluada. Introduje el concepto de lucro perfecto (PP) en la primera edición de este libro. Siempre ha sido una sorpresa para mí que este concepto no ha sido más ampliamente utilizado por la comunidad comercial.
Cuando el beneficio de una estrategia de negociación se mide en función de Per-fect lucro, es una evaluación de la eficiencia de la estrategia es, por su conver-sión de la oportunidad de mercado en beneficio.
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Mercados, obviamente, ofrecen una mayor o menor potencial de ganancias en diferentes momentos. Cuando un mercado está en tendencia con alta volatilidad, el potencial de ganancias en forma de PP va a ser muy alto. A la inversa, cuando un mercado no está en tendencia y tiene baja volatilidad, potencial de ganancias será considerablemente menor. La medición de la ganancia potencial que ofrece un mercado es una idea que no se entiende ampliamente. Sin embargo, no es tan difícil de entender,. Utilidad perfecta es la suma total de todos los beneficios potenciales que podrían realizarse mediante la compra de cada fondo y la venta de cada parte superior. Más precisamente, es la suma del valor absoluto de cada swing precio formado entre un pico de precios y un posterior valle precio. El beneficio es perfecta, obviamente, una medida ideal inalcanzable. Una revisión de algunos valores de muestra perfecta de lucro, sin embargo, muestra el gran potencial que existe en un mercado y en un marco de tiempo (véase la Tabla 12.1) .2 Utilidad perfecta, incluso en su perfección inalcanzable Torre de Marfil, los pro-porciona una excelente medida del rendimiento de la estrategia. Eficiencia modelo es una medida de la eficiencia de una estrategia de negociación convierte o transforma "" el beneficio potencial perfecta que ofrece un mercado en beneficios comerciales realizadas. Este cálculo de la EM es sencillo, siempre y cuando Perfect beneficio está disponible. Eficiencia modelo = Beneficio neto/Utilidad perfecta Por ejemplo, suponga un beneficio neto de $ 25.000 y un beneficio perfecta de $ 300.000 para el período histórico en bolsa. Utilizando la fórmula modelo de eficiencia,
Eficiencia modelo = ($ 25,000/$ 300,000) × 100 Eficiencia modelo = 8.33 por ciento Una ME del 8,33 por ciento es bastante bueno. estrategias de negociación con las ME de 5 por ciento y mejor se consideran muy buena. La elegancia de mí, sin embargo, es que es la medida perfecta de rendimiento. Es una medida directa de la cantidad de una estrategia de negociación es capaz de sacar provecho de exactamente lo que ofrece un mercado para un período de hora y la frecuencia en particular. Como anualizada rentabilidad ajustada a riesgo, eficiencia del modelo es también una estadística que hace que sea fácil hacer comparaciones pordesempeño en el mercado a precios de mercado directas y significativas. PP y ME también proporcionan una excelente medida del rendimiento a medida que
cambian los mercados. Un mercado comienza a moverse y PP se eleva. Los puestos de mercado y se estanca y cae PP. Cuando la ejecución de una estrategia de negociación es vista exclusivamente a la luz de la variación se benefician de un año a otro, a veces es difícil de interpretar de manera significativa. Si el ME de la estrategia de negociación sigue siendo bastante estable año tras año, sin embargo, es una indicación de un buen modelo, robusto. La estrategia
TABLA 12.1 Beneficio perfecto para cinco mercados y cinco grados de tiempo de cinco años (01 / 2002-12 / 2006) tiempo de Grado Mercado
5 minutos
30 minutos
Diariamente
Semanal
Mensual
Total por Market
$ 9,613,540 $ 709,338 $ 6,159,388 $ 5,473,913 $ 30.129.600
Petróleo crudo Euro dólar Yen japonés La soja S & P Índice Futuro
$ 5,718,190 $ 417,100 $ 3,465,650 $ 2,810,825 $ 18.498.100
$ 2,385,750 $ 180,363 $ 1,691,375 $ 1,386,925 $ 7,842,925
$ 887,440 $ 56.888 $ 601,000 $ 783,450 $ 2,368,000
$ 434,310 $ 34.738 $ 287,188 $ 325,825 $ 988,175
$ 187,850 $ 20.250 $ 114,175 $ 166,888 $ 432,400
Tiempo total en Grado
$ 30.909.865
$ 13.487.338
$ 4,696,778
$ 2,070,235
$ 921,563
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continúa para extraer un porcentaje similar de los beneficios perfecto, incluso, ya que aumenta y disminuye.
CONSISTENCIA La consistencia en el desempeño de una estrategia de negociación es una de las características más fundamentales de un modelo de comercio robusto. Aunque esto puede sonar complicado, en realidad no lo es. El principio es muy sencillo: el más consistente el modelo de comercio está en cada medida estadística, el mejor y más robusto de la estrategia de negociación es probable que sea. Tal vez sea más fácil comprender la importancia de la coherencia al considerar su opuesto. Una estrategia de negociación que no ofrece un rendimiento constante será una estrategia de negociación con los grupos concentrados de victorias y derrotas, y con victorias y derrotas de tamaño muy variable. Cuando se añade un rendimiento extremadamente inconsistente dentro de un mercado y la inconsistencia extrema de año en año y de mercado a mercado, la imagen se vuelve aún más claro. La conclusión es que cuanto más inconsistentes una estrategia trad-ción es, menos probable es que sea robusto, y por consiguiente el más sospechoso de la estrategia de negociación es. El más robusto y de fomento de la confianza modelo, por lo tanto, es el que cuenta con lo más uniforme posible una distribución de: 1. Ganancia y perdida 2. Victorias y derrotas 3. operaciones largas y cortas 4. Ganar y perder carreras
Dada la naturaleza de los mercados y de los resultados de la negociación Strate-gías, sin embargo, la consistencia, en general, es difícil de lograr plenamente. Tal vez una de las maneras más fáciles de ver esto es para juzgar la consistencia por el ab-sencia de concentraciones de nada. Una forma de la consistencia deseada de comercio es el menos vari-Ance posible en estas diversas categorías estadísticas. Para evaluar esto, lo mejor es cal-cular la media, desviación estándar, máximo y mínimo para cada una de estas categorías. Cuanto menor sea el intervalo entre el máximo y mínimo y la más pequeña es la desviación estándar, más pequeño, por lo tanto es la varianza y por lo tanto el más consistente el rendimiento de la estrategia de negociación. Otra forma rápida de evaluar la consistencia es eliminar el valor máximo de cada categoría y luego volver a calcular el promedio sin ella. Si este promedio ajustado es considerablemente más pequeño-1 a 2 desviaciones estándar-que el promedio no ajustado, esto sugiere una influencia excesiva por el máximo.
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La tercera manera de evaluar la consistencia es determinar qué tan bien propagarse a cabo cada una de estas medidas de rendimiento son durante todo el período de tiempo histórico que se examina. La conclusión es que el más robusto y atractivo estrategia de negociación es que la estrategia que tiene una distribución relativamente uniforme en toda la muestra his-ical de: 1. Ganancia y perdida 2. Ganar y perder oficios 3. Ganar y perder carreras 4. operaciones largas y cortas
Por supuesto, todas estas estadísticas se puede y se verán afectados por diferentes tendencias y condiciones del mercado. Esto es por lo tanto aceptable si los períodos de concentración aparecen, pero se pueden vincular a las cambiantes condiciones del mercado.
PATRONES DE PÉRDIDAS Y GANANCIAS Como se observó anteriormente, una de las medidas más importantes y significativos de la consistencia del rendimiento de comercio es el de la uniformidad, o falta de ella, de la distribución de pérdidas y ganancias a lo largo de la muestra histórica. La distribución de pérdidas y ganancias es una más importante considera-ción que la de ganancias solo. Una buena distribución es evidencia de un modelo robusto y consistente. Una mala distribución pone en duda la validez del modelo. Además, los patrones o tendencias dentro de la distribución de pérdidas y ganancias tienen un significado. Veamos cuatro ejemplos distintos de patrones o vectores de pérdidas y ganancias. Supongamos que un modelo de comercio tiene un beneficio a pie de avance de $ 50.000, con una reducción máxima de $ 10,000 durante los cinco años de 2001 a 2005. Este beneficio y riesgo parecen excelentes. Cuatro casos diferentes de la distribución de pérdidas y ganancias ilustrarán la importancia de estos patrones. En el primer caso, supongamos la siguiente distribución de pérdidas y ganancias que se muestra en la Tabla 12.2. Un vistazo a la distribución de ganancias y pérdidas sobre una base año tras año da pausa. ¿Por qué? El mayor beneficio se hizo en el año más distante. La mayor pérdida se hizo en el año más reciente. Además, la dirección de año a año de pérdidas y ganancias es clara en una pendiente, a la baja desde el pasado más lejano al pasado más reciente. Esto es una mala señal. Para hacer las cosas
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
TABLA 12.2
Caso 1-El sospechoso Distribución de Rendimiento
Año
Lucro
Disposición
2001 2002 2003 2004 2005
$ 50.000 $ 30.000 $ 10.000 ($ 15.000) ($ 25.000)
$ 5.000 $ 6.000 $ 7.000 $ 9.000 $ 10.000
Total
$ 50.000
Peor aún, el hecho de que las detracciones año a año se encuentran en una clara tendencia al alza desde el más lejano al pasado más reciente plantea otra bandera roja. Por otra parte, la varianza de las ganancias y pérdidas es bastante grande. Esta estrategia de negociación hizo muy bien en 2001. El beneficio obtenido en este año fue lo suficientemente grande como para enmascarar los malos resultados en 2004 y 2005. Este modelo disfrutó de una gran prosperidad en el año 2001 y la disminución de la prosperidad en el año 2002 y 2003. Se encontró con los malos tiempos en 2004 y 2005. es posible que esto se debía a un error en la estrategia. Es posible que estos dos últimos años eran muy malo para el modelo. Parece que el mercado ha ido cambiando de una manera que es incompatible con el modelo. Pero la verdadera pregunta es, "¿Cómo va a hacer en 2006?" Esto, por supuesto, sólo puede ser respondida por adivinando si el 2006 será más como 2001 o 2005. Considere un segundo caso con la siguiente distribución que se muestra en la Tabla 12.3. Incluso una inspección más superficial debe conducir al rechazo de plano de este modelo de comercio. Su beneficio neto $ 50.000 se basa en $ 110.000 de beneficios en 2002, el único año rentable. Cada dos años tiene una pérdida muy consistente de $ 15.000. Obviamente, el beneficio neto grande en 2002 y supera con-ceals mal desempeño en todos los demás años. La validez de este modelo es muy cuestionable. Ciertamente, se requiere una reevaluación y es probable que
TABLA 12.3 Caso Distribución de Resultados de 2 Error Año
Lucro
Disposición
2001 2002 2003 2004
($ 15.000) $ 110,000 ($ 15.000) ($ 15.000)
$ 5.000 $ 10.000 $ 7.000 $ 6.000
2005
($ 15.000)
Total
$ 50.000
$ 4.000
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La evaluación de las prestaciones
TABLA 12.4
Caso 3-Excelente Distribución de Rendimiento
Año
Lucro
Disposición
2001 2002 2003 2004 2005
$ 8.000 $ 7.000 $ 10.000 $ 11.000 $ 14.000
$ 10.000 $ 3.000 $ 4.000 $ 5.000 $ 4.000
Total
$ 50.000
no serán negociables en su forma actual. La estrategia de negociación debe muy probablemente será rechazada. Como mínimo, debe ser seriamente reexaminó. Considere el tercer caso con la siguiente distribución que se muestra en la Tabla 12.4. Esta distribución muy uniforme de ambos beneficios y reducción refuerza la confianza en el beneficio global de $ 50.000 y reducción de $ 10.000. Además de su distribución uniforme, el rendimiento muestra una dirección hacia arriba favorable en beneficio de la más distante con datos recientes. Es también muestra una tendencia a la baja en la reducción favorable del pasado al presente. La varianza de los beneficios es pequeña como es la varianza de disposición del crédito, con la excepción de que en el año 2001. Por otra parte, este modelo tuvo su máxima caída en el pasado más distante. Todo esto se suma a un modelo muy satisfactorio y aceptar-capaz que está prosperando en el período de prueba más reciente. Considere el último caso, con la siguiente distribución que se muestra en la Tabla 12.5. Este caso es el opuesto de la primera. Tiene la misma cuestionable un-una distribución uniforme de pérdidas y ganancias. Tiene dos características muy deseables, la forma de la historia. Tiene una dirección de pendiente ascendente positiva de la ganancia de 2001 a 2005. También tiene una disminución favorable en los fondos retirados de 2001 hacia adelante. Más-más, que está prosperando positivamente en 2005 con su mejor rendimiento en cada categoría.
TABLA 12.5 Caso Distribución de Rendimiento 4-Acelerar Año
Lucro
Disposición
2001 2002 2003 2004 2005
($ 25.000) ($ 15.000) $ 10.000 $ 30.000 $ 50.000
$ 10.000 $ 9.000 $ 7.000 $ 6.000 $ 5.000
Total
$ 50.000
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
La pregunta que debe ser respondida es: "¿Por qué?" Si este modelo es para ser negociados, una explicación racional de estas tendencias en el año tras año de pérdidas y ganancias debe estar disponible. Es la estrategia de negociación más capaces de operar bajo condiciones que se han vuelto cada vez más favorable? Por ejemplo, una explicación razonable de esta actuación se congestiona y la actividad de tendencias menos en 2001 y 2002, en contraste con una fuerte tendencia y ris-ción de partida volatilidad en 2003 y que se mueven hacia adelante en 2005 limpio. La evaluación de la distribución de utilidades, pérdidas y de disposición del crédito es muy sencillo: cuanto más aún la distribución, la mejor y la más distante de la aspiración máxima, mejor. Los beneficios no debe ser desproporcionadamente concentrada en una o dos pe-ríodos. Si existe una dirección o tendencia al beneficio, debe ser hacia arriba. A la inversa, si hay una trayectoria o una tendencia a disposición del crédito, debe estar abajo. Si hay una tendencia clara de la utilidad o de riesgo, hay que señalar. Así como las tendencias de cambio en los mercados, por lo que puede tendencias en el comercio de modelo de utilidad y el riesgo.
CAPÍTULO 13
Las muchas caras de Overfitting
ver los años, se han utilizado un número de diferentes expresiones
O
como
sinónimos para describir los problemas que surgen en el proceso de evaluar y optimizar una estrategia de negociación. Estos términos
incluir overoptimization, sobreajuste, ajuste de curvas, y la minería de datos. Estas palabras también se utilizan típicamente en un hombre-ner peyorativo y despectivo. Todavía hay quienes despectivamente, y con gran ignorancia, descartar todos los optimización como ajuste de curvas, lo que significa que para aquellos en el campo de que una estrategia de optimización es, casi por definición, una fantasía o una ilusión. Para descartar del todo como basura la idea misma de optimización porque una estrategia inadecuada optimizado ha fracasado en tiempo real de negociación es en sí mismo, ¿cómo-nunca, un producto de la ignorancia y la mala lógica. Es el mismo tipo de lógica que haría que alguien que ha visto sólo las mujeres rubias a generalizar y concluir que todas las mujeres son rubias. No es una coincidencia, por supuesto, que los que llegar a la conclusión de que op-timización no sirve para nada son los que probablemente nunca han visto una estrategia de negociación correctamente optimizado. Es incorrecto utilizar estos cuatro términos indistintamente. Overoptimización y sobreajuste son idénticas en significado. Esta equivalencia se ve claramente una vez que el término "sobreajuste" se define con precisión. Ajuste de curvas y la minería de datos a menudo se considera que tiene un sentido similar y esto también es comprensible. Se trata de dos procesos diferentes, sin embargo, con poco, de hecho, la relación entre sí. Además, y esto es impor-tante, el problema de que estos términos tienen el propósito de identificar es en realidad el resultado de los procedimientos de investigación pobres y un abuso de la retrospectiva. Esto se explica en las secciones posteriores.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Este problema no es simplemente una de la semántica, sin embargo. Esta confusión en las máscaras de una confusión de terminología más grave sobre las diferentes clases de problemas que pueden surgir durante la optimización. Estas expresiones diferentes primera estarán debidamente definidos y eated-Delin. A continuación, algunos de los otros problemas que pueden surgir en el curso del desarrollo de una estrategia de negociación se describirá. Los métodos también se presentarán para la evitación de estos otros tipos de problemas. Por último, se presentarán los síntomas, causas y soluciones para sobreajuste. Existe un cierto solapamiento en el material presentado en este capítulo con la presentada en los capítulos anteriores, particularmente de 10 a 13. Es mucho lo que es nuevo, sin embargo, y lo que se ha repetido se ha hecho desde una perspectiva algo diferente, y así todo de este importante material está disponible en un solo capítulo fácil de estudio.
¿QUÉ ES sobreajuste? Una definición formal de ajuste ayudará a fin de entender correctamente el sobreajuste en un sentido intuitivo. La palabra ajuste primero debe ser definido y comprendido antes de que el término sobreajuste puede ser entendido. Una definición de la forma en el New Oxford American Dictionary es: "Haz adecuada para cumplir una función particular." En el contexto del desarrollo estrategia de negociación y optimización, para ajustarse a los parámetros de una estrategia de negociación con los datos históricos entonces, sería para que sea adecuado o capaz de producir los beneficios de explotación en tiempo real. Considere la definición New Oxford American Dictionary del prefijo más: "excesivamente; en un grado no deseado ". La combinación de estas definiciones, sobreajuste se define como: "Ajustar a un grado no deseado o excesivo." Por tanto, una estrategia de negociación sobreajuste es uno que es excesivamente ajuste o ajuste a un grado no deseado. No es mucho de un tramo a continuación, para deducir que una estrategia de negociación ajuste a un grado excesivo o no deseado será una que no es conveniente o adecuado para el propósito de producir los beneficios de explotación en tiempo real. Es clave para la comprensión de overfitting observar que apropiado es un pro-ceso que se puede realizar correctamente si se hace en la medida adecuada. ¿Qué puede hacerse correctamente a la medida adecuada, puede también ser hecho en exceso o en una medida inadecuada. Como se examinan las causas de overfitting, la utilidad de esta definición será cada vez más claro.
Es útil en este contexto señalar que sobreajuste en el campo de estasis-tics significa para adaptarse a un modelo estadístico con demasiados parámetros para ser modelados los datos. Esto debe sonar muy familiar a un desarrollador de estrategias de negociación.
Las muchas caras de Overfitting
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Overfitting se produce, entonces, cuando los diversos aspectos del proceso de optimización se llevan a cabo en exceso. Hay una granularidad a la optimización pro-ceso. Overfitting en consecuencia se produce en diferentes grados. Una estrategia de negociación ligeramente sobre-ajuste todavía puede producir beneficios en tiempo real. Una estrategia de negociación masivamente sobreajuste, sin embargo, es poco probable que lo haga. También hay grados de sobreajuste. Sobreajuste, a continuación, se lleva a cabo la optimización de forma incorrecta. Más específi-camente, el sobreajuste o overoptimizing de una estrategia de negociación es la identifi-cación de los parámetros que producen un buen rendimiento negociación en la historia de precios dentro de la muestra, pero producen un rendimiento deficiente negociación en la historia de precios fuera de la muestra. No importa si los datos fuera de la muestra son un invisible muestra histórica o en tiempo real de datos el resultado será el mismo. La causa general de overfitting se afirma fácilmente. Se produce cuando no se siguen las reglas del correcto desarrollo y optimización. Las diferentes causas de este y sus respectivas soluciones se analizan en las secciones siguientes. Overfitting también se detecta fácilmente por sus efectos. Un sobreajuste, así como cualquier otro tipo de estrategia de negociación erróneamente desarrollado llevará a cabo de manera diferente en el comercio a pie de avance o en tiempo real de lo que hizo en la optimización. Las estrategias de negociación sobreajuste o defectuosa normalmente producirá pérdidas en el comercio en tiempo real. Una diferencia muy grande entre una estrategia de sobreajuste y una estrategia que es el resultado de la investigación imperfecta es que una estrategia de sobreajuste en realidad puede ser una buena estrategia que en realidad está funcionando mal debido sobreajuste. Una forma más intuitiva para explicarlo a continuación, es que caber, o optimizar los parámetros de una estrategia de negociación para un mercado y un período de tiempo significa para identificar correctamente los parámetros que han producido rentable perfor-mance en la simulación histórica y será más probable para producir un rendimiento rentable comparativamente-blemente en tiempo real o caminar hacia adelante comercio. Una estrategia de negociación adecuadamente en forma o optimizado correctamente llevará a cabo es-cialmente de la misma manera en el comercio en tiempo real como lo hizo en la optimización o el proceso de adaptación. Para enfatizar el punto, sobreajuste se produce cuando se cruza la línea fina entre la optimización correcta e incorrecta. Esta línea es fácil pasar por alto, y que es por eso que es esencial seguir rigurosamente los procedimientos de prueba y Optimiza-ción correctas.
En conclusión, el término overfitting se refiere a una optimización incorrectamente ejecutado, lo que resulta en la identificación de los parámetros que son incapaces de producir los beneficios de explotación en tiempo real. En contraste a continuación, el término se refiere a la optimización de una optimización correcta ejecución que identifica los parámetros que son los más capaces de producir los beneficios de explotación en tiempo real. Antes de explorar sobreajuste con más detalle, es necesario en primer lugar para explorar lo que es tal vez la otra causa principal del fracaso desarrollo de estrategias.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
EL ABUSO DE LA RETROSPECTIVA De hecho, el abuso de la retrospección es realmente una de las causas más comunes de una estrategia de éxito. Este abuso cae más en la categoría de los procedimientos de investigación inadecuadas y menos en el campo de error estadístico. También es un área que no está del todo bien entendida. Esta falta de entendimiento, por supuesto, simplemente promueve aún más su abuso. El New Oxford American Dictionary define como la retrospectiva: "Subpie de una situación o evento sólo después de que ha ocurrido o desarrollado." Trae a la mente el viejo dicho, "La retrospección es de veinte y veinte." Hay algunos, por supuesto, que desarrollan estrategias comerciales que toman este asunto a un contraproducentes e incluso un grado prohibitivo. Es claramente el caso, sin embargo, que cuando el uso indebido de la retrospectiva se desliza en el diseño de una estrategia de negociación, la primera persona que se deja engañar es el estratega de comercio. Considere la siguiente ilustración algo simplificado, que utiliza retrospectiva de una manera que conduce a una mala estrategia. Mirando hacia atrás más de cinco años de historia de los precios, el estratega observa que el mercado experimentó un movimiento alcista extendida. Él por lo tanto imparte un sesgo hacia la compra y desalienta la toma de posiciones cortas en la estrategia en fase de diseño. La estra-GIST optimiza la estrategia de negociación sesgada alcista en un historial de precios con un sesgo alcista y adivina qué, los resultados son excepcionales. Por otra parte, el conjunto de optimización muestra una gran solidez estadística. El estratega, sin más pruebas, comienza a operar la estrategia en tiempo real. El movimiento alcista pronto termina, sin embargo, y el mercado se vuelve muy bajista y se acentúa con una gran cantidad de períodos agitadas y congestionados. ¿Qué crees que le pasó a la actuación de su estrategia de negociación alcista sesgada que fue probado sólo en un mercado alcista? No debe ser ninguna sorpresa que produce una mala racha que supera con creces la reducción máxima producida durante su fase de desarrollo. En este ejemplo, por supuesto, retrospectiva en connivencia con una inadecuada su-tórico de muestras y pruebas insuficientes para garantizar el fracaso. El resultado es pre-predecible para todos, pero el estratega que fue engañado por sus propios procedimientos de prueba de mala calidad. Consideremos otro ejemplo algo simple pero ilustrativo de la incursión apade- de la retrospectiva. Una estrategia de seguimiento de tendencias a más largo plazo se ha desarrollado. Se lleva a cabo bastante bien sobre una muestra histórica con una gran cantidad de tendencias persistentes. Las notas estratega, sin embargo, que había una pérdida muy grande en un comercio particular. Las
razones estratega que un alto riesgo de $ 3.000 podría ser una buena idea. No es tan pequeña como para generar una gran cantidad de comercios whipsaw, no tan grande que tendrá un impacto en el comercio global derrogatory perrendimiento. La parada de riesgos se aplica en la estrategia, y, ¿qué es lo que sabes,
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beneficio subió un 50 por ciento. El estratega es muy excitado y no se da cuenta de que subió debido a que el riesgo stop eliminado que una pérdida muy grande. El estratega no hace más investigación y se inicia el intercambio en tiempo real con la estrategia. El mercado, por desgracia, tiene ideas diferentes. La tendencia se detiene y las condiciones del mercado cambian a muy volátil, picado, y la tendencia-menos. Adivinar lo que sucede? La estrategia genera una enorme cadena de pérdidas provocadas por las condiciones volátiles, agitadas y una aspiración máxima se supera una vez más. Una vez más, la retrospectiva alimentada por un deseo de eliminar esa única gran pérdida-hace que el estratega para, en efecto, añadir una regla de comercio, que realiza elimi-nar esta pérdida. Una vez más, el procedimiento de mala calidad y pruebas inadecuadas se unen para acabar con la cuenta comercial del estratega. Considere la posibilidad de un tercer ejemplo del abuso de la retrospectiva. El estratega de-velops una estrategia a corto plazo para el comercio futuros de acciones. El perfor-mance es marginal hasta el momento. Como el estratega mira hacia atrás sobre el desempeño de la estrategia, sin embargo, se da cuenta de un puñado de ocasiones en las que un movimiento a favor, capaz de futuros de bonos del tesoro se produjo al comienzo de un par de algunos muy grandes movimientos en el S & P. El estratega añade una nueva regla a su estrategia: Cuando una señal de S & P se acompaña de un movimiento simpático en los futuros de bonos del tesoro, el triple del número de contratos negociados. Pone a prueba esta nueva norma de su muestra his-ical y encuentra que es más del doble beneficio mientras se mantiene el riesgo en el mismo nivel. Muy excitado, el estratega toma esta estrategia en el ámbito de comercio en tiempo real. ¿Lo que pasa? El estratega encuentra, a su gran insatisfacción, que la "vinculación" entre su estrategia de S & P y T-bonos se ha convertido en "disociados". La resultante sobre el apalancamiento causado por su nueva regla inadecuadamente investigado, conduce a pérdidas comerciales en tiempo real catastróficos. Por supuesto, como se ha señalado, estos son ejemplos relativamente simplistas. Lo hacen il-lustrate el punto, sin embargo. ¿Quiere decir esto que el estratega no puede acogerse a una revisión de los resultados de la simulación? Absolutamente no. Una revisión de la actuación de una estrategia de negociación en datos históricos es una fuente importante de penetración y proporciona una oportunidad para que los posibles im-mejo-. ¿Cómo, entonces, en términos más generales, se abusa del conocimiento del mercado pasado y rendimiento de la estrategia? La primera forma en que el
abuso de la retrospectiva se produce entonces, es implementar un cambio y no probarlo a fondo. La forma más fácil de evitar caer en este tipo de error es probar a fondo la estrategia de cualquier mejora prevista sobre una amplia gama de períodos de tiempo y los mercados. Si la mejora mejora el rendimiento en un número limitado de selec-ción de los períodos históricos y los mercados, en realidad no es tal mejora. A la inversa, si este cambio produce una mejora significativa en el rango completo de periodos históricos y los mercados, la modificación de hecho es una mejora real.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
La segunda manera es abusado retrospectiva surge de la utilización de mala calidad en el razonamiento-productivo. Esto es más sutil y por lo tanto más difíciles de atrapar. En general, la forma más fácil de entender esta problemática es ver que es causada por la generalización incorrecta y la elevación de un número limitado de observaciones a la del nivel de un principio. El efecto de este error en el razonamiento se puede ver en cada uno de los tres ejemplos mencionados anteriormente. Las mejores estrategias de comercio son aquellas que se basan en el sonido, y es de esperar universales, los principios del comportamiento del mercado. Al igual que en todas las formas de ciencia-cia, el estratega de comercio debe defender siempre en contra de la generalización excesiva y el razonamiento inductivo de mala calidad. Una de las mejores maneras para que el estratega de lograr esto es encontrar maneras de demostrar empíricamente la validez de sus conclusiones inductivas. ¿Cuál es la cura para la retrospección? La cura es simple de enunciar: No deje que se meten en el proceso de diseño. Si una nueva regla se sugiere en base a una revisión más detallada de rendimiento comercial, asegúrese de que es probado exhaus-tivamente antes de suponer que es una mejora que llevará a cabo en tiempo real.
EL CASO DE LA overfit modelo de pronóstico Consideremos el caso de un estadístico que construye un modelo de previsión del mercado de valores. Una de las formas más comunes y efectivas de hacer esto sería construir un modelo utilizando un análisis de regresión lineal. En este método, el estadístico se ajusta una línea de regresión a los datos de la bolsa. Con este hecho, el cálculo del siguiente punto hacia delante en la línea de regresión produce un pronóstico. Tal modelo dará una proyección lineal. Alcuando tal proyección podría no ser muy precisa y útil desde un punto de vista trad-ción, se trata de un modelo de predicción de sonido basado en las prácticas estadísticas estándar. Tras una posterior evaluación de las predicciones de este modelo, el estadístico siente que su precisión podría mejorarse. Las notas estadístico de obser-vación de que el mercado de valores tuvo un par de reuniones grandes y caídas. A más largo para otros métodos más avanzados de modelización estadística, la estadísti-Cian es capaz de ajustar una curva a estos datos, que siguen mejor los contornos del rally y descenso más estrechamente. revisión adicional de este modelo muestra que se ajusta a los datos del mercado de valores un poco mejor que la primera versión del modelo.
Viniendo de una escuela de pensamiento que si un poco es bueno, entonces más es mejor, el estadístico decide aplicar una ecuación que es capaz de incorporar una curva para cada pico y valle en los datos de precios. Esto es comcomúnmente llamado una ecuación de orden superior, ya que requiere el uso de un mayor
Las muchas caras de Overfitting
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número de variables. El estadístico encuentra después de la revisión de que esta nueva versión del modelo de previsión ahora ajusta a los datos históricos de precios aún más de cerca que los dos modelos anteriores. Al ver esto, el estadístico ya es escoger el McMansion 20.000 pies cuadrados que planea moverse dentro y el color de su nuevo Bentley en el que se va a conmutar entre él y su empresa de comercio de renombre mundial. Su sueño de sus finas nuevas domésticos y de automóviles accidentes y quemaduras, la forma de la historia, una vez que el estadístico precipitada comienza a comerciar con su modelo de pronóstico. Las previsiones, que se hace en tiempo real, tienen un error mucho mayores a las calculadas en consecuencia testing.The, por supuesto, es una serie de pérdidas comerciales catas-tróficos. Por decir lo menos, para su gran sorpresa, se demuestra que es mucho menos preciso que su primer modelo de pronóstico simple pero estadísticamente sólida. ¿Qué salió mal? Esto es simple. El esfuerzo por utilizar técnicas de modelado STATIS-ticos establecidos para construir un modelo de previsión de sonido se convirtió en un ejercicio de sobreajuste. ¿Cómo? El estadístico abandonó la teoría statis-tica de sonido en la construcción de su modelo de pronóstico. Fue seducido no por la poderosa ilusión de una curva matemática elegante con su forma extraordinaria y seductora a los datos anteriores. Este ejercicio de modelización estadística se convirtió en un caso clásico de sobreajuste a la letra de la definición. El estadístico continuó añadiendo variable después de variable para su modelo para producir una cada vez más cerca, pero estadísticamente poco sólido-ajuste a los datos anteriores sin ningún esfuerzo para validar su robustez. El modelo de pronóstico se consideró únicamente en la cercanía de su ajuste a los datos de precios en el pasado. Como consecuencia, el estadístico consume demasiados de-grados de libertad y ha añadido demasiadas restricciones. El resultado fue un modelo clásico de sobreajuste. Para empeorar las cosas, el estadístico no per formar una prueba de la marcha de avance o el análisis del modelo de pronóstico para determinar sus capacidades de robustez y predicción sobre datos que no se ven antes de usarlo para comerciar con dinero real. El primer modelo de predicción tuvo un ajuste duro, pero estadísticamente sonido de los datos de precios. Las previsiones del primer modelo tenían bandas anchas de confianza que demostraron ser incambiable. El modelo tenía validez estadística, sin embargo. Se desarrolló con un número apropiado de variables para la muestra de datos. Esta versión del modelo de pronóstico también podría haber sido verificado en los datos de salida de la muestra o caminar hacia adelante.
El último modelo de predicción tuvo un ajuste mucho más cercano y atractivo para los datos de precios. Sin embargo, este modelo no tenía validez estadística. Fue desa-desa- con suficientes grados de libertad y demasiadas variables. Tal vez, lo más grave, el modelo de pronóstico nunca fue verificada con siquiera un pie hacia adelante. Las previsiones de este modelo demostraron ser predecible irremediablemente y completamente incorrecto.
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Demasiada atención se paga únicamente por la forma elegante el modelo se ajusta a los datos de precios en el pasado. Esto se deriva de la creencia errónea de que la cercanía de ajuste del modelo a los datos de previsión pasado es una razonable o suficiente mea-seguro del valor predictivo del modelo. Adecuados de modelización estadística procedi-mientos siempre se deben seguir cuando se construye un modelo de predicción que tiene la intención de producir predicciones sólidas, al igual que la optimización adecuada procedi-mientos se deben seguir en la construcción de un modelo comercial que se espera que produzca beneficios de explotación en tiempo real. Cualquier persona que tenga conocimientos sobre ecuaciones de ajuste a los datos sabe que "con suficientes variables, una curva se puede encajar perfectamente a cualquier serie de tiempo." ¿Esta curva se ajustan perfectamente, a pesar de tener cualquier valor predictivo? Probablemente nodemasiadas restricciones, muy pocos datos, y las pruebas no es suficiente para hacer un mal modelo. Sin embargo, esto no quiere decir que un modelo que se ajusta bien a los datos subyacentes es necesariamente un mal modelo. De lo contrario. La cercanía de la forma y la precisión de las previsiones se reducen a dos factores importantes: la sofisticación del proceso de modelado y el grado de movimiento no aleatoria en los datos. Un modelo de predicción puede hacer predicciones válidas sólo en la medida que no es no aleatoria, por lo tanto predecible, el comportamiento en los datos. Un modelo oper-Ating dentro de sus posibilidades es en forma adecuada cuando se adapta a la parte del movimiento de precios que no es aleatoria. Un modelo es de forma incorrecta o sobreajuste excesivamente cuando adaptada a la parte aleatoria del movimiento del precio. La proporción del aleatoria a los componentes no aleatorias de los precios ac-ción fija un límite natural a la previsibilidad de un mercado. Los límites de predicción de un modelo son también función de los límites inherentes a la Sophisti-cación del proceso de modelado. En los últimos años, la sofisticación de los procedimientos de modelización estadística ha experimentado un renacimiento. En consecuencia, los procedimientos de modelado cada vez más complejos y potentes se están haciendo disponibles. La cuestión del grado de movimiento al azar en el tiempo de la serie financiera también se ha convertido en un tema más discutido caliente. Esto es en parte el resultado de la aparición de estos procedimientos de modelado más sofisticadas y de nuevos enfoques matemáticos y altamente sofisticados. Es interesante observar que, hasta hace poco, se creía ampliamente en la comunidad académica que los movimientos de los mercados financieros fueron en gran medida al azar, y por lo tanto impredecible. Debido en gran parte a estos nuevos métodos de modelización y matemáticos, la comunidad académica es más en alineación con la creencia de
larga data de muchos en las comunidades comerciales y de inversión que, de hecho, el comportamiento del mercado es, en cierta medida explotable, no aleatoria. El aumento del flujo de académicos para el mundo del comercio, sin duda tiene un aspecto no aleatoria al respecto.
Las muchas caras de Overfitting
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EL CASO DE LA overfit MODELO DE COMERCIO Los mismos tipos de errores de procedimiento que crearon el modelo estadístico sobreajuste también tendrán el mismo resultado sobreajuste de una estrategia de negociación. Con suficientes variables y suficiente la exploración de diferentes parámetros y rangos, muchas estrategias de negociación poco sólido se pueden hacer para parecer rentable durante la optimización. Por supuesto, como ahora ha sido bien establecido, que simplemente porque una estrategia de negociación se ve rentable durante la optimización hay guar-tizar que va a generar beneficios de explotación en tiempo real. Considere un ejemplo análogo de un estratega de la optimización de un solo sistema de negociación media mov-ing. El promedio móvil se escanea a través de una gama de valores de 3 a 15 días en pasos de 1 en dos años de datos de precios. Como re-sultado de esta optimización, el comerciante considera que un conjunto de parámetros de este modelo ha hecho $ 10.000 en dos años, con una reducción de $ 5,000. La prueba se hace hacia adelante por un período de seis meses. Se hizo $ 2.000 en este periodo. Estos son buenos resultados. Se trabajó en el comercio hacia adelante a un ritmo más o menos comparable a la tasa anual de $ 5,000 por año durante la optimización. Hasta aquí todo bien. Sin embargo, el comerciante ahora overeager abandona involuntariamente precaución. Una segunda media móvil se añade como una medida de una tendencia más tiempo y se explora de 10 a 100 días en pasos de 2 días. La primera media móvil es escaneada de 1 a 31 días en pasos de 1. El estratega ahora identifica un conjunto de parámetros, donde la ganancia dentro de la muestra ha saltado a $ 25.000 para el período de dos años con una reducción del todavía sólo $ 5.000. El comerciante se vuelve aún más frenética a la luz de este dramático aumento en el rendimiento. En su excitación, se salta la prueba fuera de la muestra de esta optimización. Razonando que la adición de una segunda variable impulsó el rendimiento en más del 150 por ciento, el comerciante añade dos variables más al modelo. Él ahora escanea las medias móviles de la misma manera como lo hizo en la segunda prueba. La primera nueva variable, una banda de compra volatilidad, se escanea 0-5 por ciento en pasos de 0,25 por ciento, y una segunda nueva variable, una banda de la volatilidad de la venta, es escaneado en el mismo rango. Al final de esta optimización, el beneficio se ha disparado $ 65,000 para el período de dos años, con una reducción de tan sólo $ 7.500. En este punto, el comerciante es simplemente fuera de sí. Él no puede esperar hasta el lunes (por suerte para él, todavía es sábado) para empezar a hacer dinero. Frustrado, se conforma con una prueba fuera de la muestra. Para su sorpresa, sino para el beneficio de su cuenta de operaciones, el sistema de
comercio pierde $ 15,000 en un período de seis meses de ensayo histórico fuera de la muestra. Pero la última optimización era más de 600 por ciento mejor que la primera. ¿Qué salió mal? Lo mismo que salió mal al igual que con el pronosticador. El comerciante no prestó atención a una buena organización de investigación y, como resultado,
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
comprometidos grados de libertad, overscanned los parámetros, overparameterized, utilizan una muestra demasiado pequeña de datos, y descuidan a caminar-reenviar la prueba. Afortunadamente, algo (que siendo que los mercados observan el fin de semana!) Le hizo hacer una prueba de caminar hacia adelante y se descubrió la verdad. Y, afortunadamente, esto ocurrió antes de que el sistema fue cambiado en tiempo real cuando las pérdidas habrían sido más que un golpe a su ego solamente. Como claramente se presenta en los capítulos 10 y 11, una estrategia de negociación que se ha desarrollado conforme a los principios de investigación y evaluado y optimizado por un análisis pie hacia adelante es una estrategia de negociación que puede ser rea-blemente se espera llevar a cabo en tiempo real de una manera que es similar a la forma en que trabajó durante el desarrollo. Si el desarrollador estrategia de negociación estricta y religiosamente sigue estos principios al grado máximo, lo que ha hecho todo lo que pueda. El resto depende de los mercados.
Los síntomas de una overfit MODELO DE COMERCIO Nada podría ser más simple que la descripción de los síntomas en tiempo real de un modelo de comercio sobreajuste: devastadoras pérdidas comerciales en tiempo real. estrategias de negociación de sonido, obviamente, tienen pérdidas; pero también tienen victorias que hacen que estas pérdidas soportable. Los síntomas de una estrategia de negociación gravemente sobreajuste o mal desarrollados están típicamente en evidencia desde el inicio de la cotización en tiempo real. Dicha estrategia no mostrará ninguna precisión predictiva y producirá una serie de pérdidas en tiempo real. Su rendimiento comercial en tiempo real será com-pletamente diferente, a menudo la opuesta a la que se produjo durante su mal desarrollo. En los casos en que el grado de sobreajuste no es tan extremo, rendimiento comercial en tiempo real puede diferir del perfil de la prueba en distintos grados. Puede que no producen pérdidas devastadoras, pero sin duda una rentabilidad inferior a sus resultados de desarrollo. Por ejemplo, la cadena promedio de la pérdida del perfil de prueba podría ser de 3 pérdidas en una fila con un valor en dólares de $ 4.000. La cadena media victoria podría ser 2 en una fila con un valor en dólares de $ 6.500. En tiempo real, la cadena promedio de la pérdida podría llegar a ser de $ 7.000 y cuatro al hilo y la cuerda media victoria podría ser de $ 4.000 y dos en fila. Dicho más simplemente, si el RAR anualizada dentro de la muestra era de 30 por ciento, fuera de la muestra, puede ser 15 por ciento. Esto obviamente no es un desastre. Sin embargo, puede ser una advertencia de que no todo es
perfectamente bien. También podría ser el resultado de la disminución de las oportunidades de mercado. También es muy posible que una estrategia de negociación gravemente sobreajuste puede, por casualidad, ofrecer un beneficio o tres después de que ésta caiga en el pozo de las pérdidas sin fin. este giro de los acontecimientos puede ser confuso para el comerciante. el azar
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los beneficios pueden engañar al comerciante a pensar que tal vez hay sólo algunos-cosa un poco mal con esta estrategia. Y que bien puede ser cierto. Pero siempre estar preparado para lo peor. Como se discutió en el capítulo 11 en el apartado de WFE, hay otro síntoma sutil de sobreajuste que no es tan fácil de detectar. Como se ha señalado anteriormente, hay grados de sobreajuste. Puede variar desde la leve e insignificante a la grave y catastrófico. Los efectos de un caso leve de sobreajuste se puede comparar con precisión a la desaceleración de la velocidad de un corredor veloz cuando se ponderan por una gran carga. Por el contrario, los efectos de un caso grave de sobreajuste es comparativamente-ble a lo que sucede con un coche de carreras rápido cuando se acelera a toda velocidad de la línea de meta, mientras que el conductor no es consciente de que un bromista malicioso tiene SE-curely ancló su eje trasero a una estructura robusta y por lo tanto lo deja detrás cuando ha pasado por delante de la longitud de la cadena a alta velocidad. La manera obvia de este se mostrará es a través de rendimiento en tiempo real que es significativamente menor que el de rendimiento dentro de la muestra. Por supuesto, el rendimiento en tiempo real para una estrategia de negociación de sonido puede, de hecho, ser menor que el rendimiento dentro de la muestra debido a peores condiciones de mercado o que tiene menos oportunidad de mercado. Por lo tanto, esta variación en tiempo real frente al rendimiento en la muestra puede ser dif-cil para detectar si de hecho no es catastrófico. Puede ser más eficaz de-protegido por una comparación de la eficiencia a pie de avance del modelo de comercio a su rendimiento en tiempo real. en igualdad de condiciones, en tiempo real de comercio efi-ciencia de todas las cosas deben estar relativamente cerca de la eficiencia a pie de avance establecida a partir de Análisis Walk-Forward de la estrategia. Si el tiempo real WFE es radicalmente diferente durante un período de tiempo razonable y no es atribuible a una diferencia en las condiciones del mercado, entonces es probable que sea un síntoma de sobreajuste. Esto es por lo general una postura circum-corregible. Si la estrategia pasó un Análisis de Walk-Forward, es con toda probabilidad, un modelo de sonido. Su bajo rendimiento en las operaciones de tiempo real, entonces, se debe probablemente a un cierto grado de overoptimization. El proceso de desarrollo debe ser revisado por los errores, y si se detecta, que debe ser corregida y la estrategia debe ser reevaluado sobre esta nueva base.
LAS CAUSAS DE sobreajuste Sobreajuste es un resultado directo de la violación de algunas o todas las reglas de evaluación y optimización. Estas violaciónes generalmente se dividen en cinco categorías:
1. La insuficiencia de grados de libertad 2. La escasez de datos y muestra el comercio
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3. métodos de optimización incorrectos 4. Una gran victoria en una pequeña muestra del comercio 5. La ausencia de un análisis Walk-Forward
Grados de libertad Es una regla fundamental de análisis estadístico que demasiadas restricciones-o muy pocos grados de libertad en una muestra de datos dará lugar a resultados poco fiables. En otras palabras, si el cálculo de las fórmulas de un comercio strat-EGY consume una proporción demasiado grande de la muestra de datos, los resultados de la optimización carecerán de validez estadística suficiente y por lo tanto convertido en un-fiable. Grados de libertad y tamaño de la muestra están inextricablemente entrelazados. La insuficiencia de grados de libertad siguen siendo una causa importante de sobreajuste. En gran medida, los grados de libertad son simplemente una manera de determinar si hay suficientes datos restantes para producir una muestra comercial válida después de todas las deducciones se han hecho para los datos sobre los precios que se utilizan para calcular las reglas comerciales, indicadores, etc. .
La medición de los grados de libertad Es simple para medir grados de libertad. Para empezar, se puede pensar que cada punto de datos en la muestra representa "un grado de libertad." Si el tamaño de la muestra es de mil puntos de datos, entonces se comienza con un millar de grados de libertad, es decir, todos los datos son sin restricciones. Un grado de libertad entonces se dice que es consumido o utilizado por cada regla trad-ción y por cada punto de datos necesarios para el cálculo de los indicadores. Como ejemplo, consideremos dos ejemplos. Ambos utilizan la misma muestra de datos, que es una de cuatro puntos de datos, dos años de historia de precios compuesto por abre, máximos, mínimos, y se cierra, o un total de 2.080 puntos de datos. El ejemplo uno es una estrategia comercial que utiliza un promedio de 10 días de máximos y una media de 50 días de mínimos. un promedio utiliza 11 grados de libertad: 10 máximos más 1 más como una regla. Promedio de dos utiliza 51 grados de libertad: 50 puntos bajos más 1 por regla general. El total es de 62 grados de libertad utilizados. Para con-vert que a un porcentaje, divida grados de libertad utilizados por el total de grados de libertad disponibles. El resultado es 3 por ciento. Esto es perfectamente aceptable. El ejemplo dos, es una estrategia comercial que utiliza un promedio de 50 días de cierres y una media de 150 días de cierres. un promedio utiliza 51 grados de libertad: 50 cierra más 1 por regla general. Promedio de dos usos sólo
102 grados de libertad: 100 cierra adicionales, más 1 por regla general. Los grados de libertad totales utilizados son 152. La conversión a un porcentaje, se obtiene un 7,3 por ciento. Si bien esto es todavía aceptable, a partir de estos ejemplos, es fácil ver cómo la adición de más indicadores y las reglas o la disminución de tamaño de la muestra puede fácilmente
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conducir a la disminución de la confianza en los resultados. Esto se hizo evidente en los ejemplos en la siguiente sección.
Grados de libertad, Tamaño de la muestra y arriba de inicio Consideremos ahora los dos ejemplos siguientes utilizan el mismo sistema, pero con diferentes muestras de datos de tamaño. El sistema de comercio utiliza una de 10 días y una de 50 días de media móvil cerca y tiene 5 reglas de comercio. Utiliza 57 grados de libertad, calculadas como sigue. El promedio de largo en movimiento utiliza 51 grados de libertad: 50 se cierra para calcularlo y 1 como una regla. El promedio móvil de corto utiliza solamente 1 grado de libertad, ya que se cuenta como una regla a pesar de que utiliza los mismos datos que el promedio de largo. Las otras reglas 5 de negociación de cada uso 1 grado de libertad. Esto eleva el número total de hasta 57 grados de libertad utilizados por este modelo de comercio. La suficiencia de los grados de libertad se juzga en relación con el tamaño de la muestra de datos a los que se aplican. La primera muestra de datos y, a continuación, es de 100 días a partir de cuatro datos de campo por un total de 400 puntos de datos. Los índica-res y las reglas del sistema de comercio utilizan 57 grados de libertad. Este es el 14,3 por ciento del total, dejando 85,7 por ciento. En general, menos del 90 por ciento-grados de libertad restantes se consideran demasiado pocos. Esta es razón para rechazar esta prueba tal como está, o para modificarlo con el fin de liberar grados de libertad adicionales. Considere la posibilidad de una segunda muestra de datos que consta de 1.000 días de abiertas, máximos, mínimos, y se cierra. Deducir 57 grados de libertad para las fórmulas estrategia de negociación. Esto deja a 98.6 grados de libertad por ciento. Esto esta bien. Con la incorporación de los datos de puesta en marcha, el modelo de negociación también puede obtener una prueba comercial adecuada de principio a fin de la muestra de comercio objetivo. Por otra parte, hay un costo de puesta en marcha o la sobrecarga que tiene un im-pacto directo sobre el tamaño de la muestra independiente de temas de grados de libertad. -Ing volver a la estrategia ejemplo, se puede observar que el comercio no puede comenzar hasta 50 días en la muestra. ¿Por qué? Debido a que una señal para el comercio no puede producirse un-til hay suficientes puntos de datos para tener promedios móviles válidos. Mientras que el promedio móvil sólo necesita 50 se cierra, la naturaleza del proceso de simulación estrategia de negociación de hecho impide el uso de la primera 50 se abre, altos, y bajos. La sobrecarga requerida para producir una simulación de comercio válido, de hecho, consume 200 grados de libertad. Cuando esta gastos generales se aplica al tamaño de la muestra ya pequeña del primer ejemplo, que solo consume 50 por ciento de los 400 puntos de datos
disponibles. lugares solos aéreas de una carga inaceptable para los grados de libertad de esta muestra. Esta sobrecarga de puesta en marcha tiene otro impacto igual de sutil en el proceso de opti-mización. Se puede impartir un sesgo a los resultados de optimización en favor
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de los parámetros más cortos en comparación con los parámetros más largos si se dispone de suficientes datos. Esto tiene un impacto mucho menor cuando la muestra de datos es grande, los grados de libertad que se consumen por la estrategia son pequeñas, y el ritmo de la negociación es rápida. Esto se debe a que todos estos elementos se combinan para producir muestras de tamaño comercial bastante sim ilares para todos los conjuntos de parámetros del ajuste de optimización. Cuando la muestra de datos es pequeño, sin embargo, el ritmo y el comercio es lento, los grados de libertad que se consumen por las fórmulas son bastante variables y pesadas en la parte larga de la gama de exploración. Esto puede tener un impacto revelador. ¿Por qué? Dos ejemplos hacen que sea fácil de ver. A 3 días de 8 días por sistema de promedio móvil de 300 puntos de datos consume 13 grados de libertad, y los gastos de puesta en marcha consume sólo 8 puntos de datos. A 25-día por 100 días de media móvil estrategia, sin embargo, consume 102 grados de libertad y fuertemente agobia la muestra de datos mediante la eliminación de 100 días de datos de la muestra de 300 puntos de datos. La EMA 3-por-8 también se va a operar mucho más activa que el 25 por 100 mA, creando así una discrepancia en el tamaño de la muestra decidido comercio. gastos generales de puesta en marcha plantea un problema para WalkForward análisis, que debe ser resuelto por un diseño adecuado de software WFA. Por lo menos 90 por ciento de grados de libertad deben permanecer después de todas las reglas, en indicadores, y puesta en marcha de arriba se deducen para asegurar la validez estadística. Grados de libertad pueden ser más agobiados por: 1. Una muestra de datos que es demasiado pequeño 2. El exceso de gastos generales de puesta en marcha 3. Demasiadas reglas 4. Demasiados parámetros 5. Los parámetros que son demasiado largos
La mayoría de las aplicaciones de desarrollo de comercio no calculan los grados de libertad. Ya que pueden y van a afectar a la validez y la calidad de la simulación his-tórico, optimización, y Walk-Delantero procesos de análisis, el estratega debe hacer algunos cálculos aproximados para asegurar la mayor validez estadística posi-ble. El sentido común y la artesanía cuidado en el proceso de evaluación de la estrategia, por suerte, se puede remediar fácilmente esta omisión:
1. Utilice una muestra de prueba lo suficientemente grande 2. Permitir que los gastos generales de puesta en marcha 3. No overparameterize la estrategia
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4. Asegúrese de que la gama de escáneres de parámetros es la estrategia y de
la muestra appropri-ate 5. Prueba con grados de libertad de al menos el 90 por ciento restante cuando-
siempre que sea posible
Tamaño de la muestra Comercio La importancia del tamaño de la muestra histórica ha quedado establecida en las discusiones anteriores de este libro. Es importante darse cuenta totalmente, sin embargo, que el tamaño de la muestra histórica es un factor importante en la determinación de la generación de una muestra estadísticamente significativa de las operaciones. Para decir lo obvio, una muestra de un comercio es ciertamente insignificante. Por el contrario, una muestra de 1.000 comercios es excepcional. La mayoría de los comerciales Strate-gías, sin embargo, producen muestras comerciales entre estos dos extremos. En general, no debería ser una sorpresa escuchar que el más grande es el tamaño de la muestra comercial, el mejor. ¿Cuánto es suficiente? De treinta a 50 oficios es un mínimo ad-equate. Las restricciones impuestas por una estrategia de negociación, sin embargo, ni restricciones hechas por la disponibilidad limitada de datos pueden forzar vez en cuando el estratega para hacer un juicio sobre una muestra comercial que está a menos de 30. Si este es el caso, el estratega debe ser aún más cautos en todas las demás categorías con respecto a la validez estadística. Alguna información sobre el impacto de la peyorativa demasiado pequeño tamaño de la muestra comercial puede ser obtenida a partir de tres ejemplos usando una fórmula generalizada para el error estándar. Podemos llegar a una idea general de cómo tamaño de la muestra comerciales de su empresa se expandirá el error estándar de la población. Ejemplos de error estándar para tres tamaños diferentes de la muestra, una muestra de 10, 100, y 1000, se presentan en las Tablas 13.1, 13.2, y 13.3. Error estándar % = 1/Sqrt (Tamaño de la muestra) A partir de estos tres ejemplos, es fácil ver cómo el error estándar cae en proporción inversa al tamaño de la muestra.
TABLA 13.1
Error estándar
Tamaño de la muestra de 10 operaciones
Error estándar Error estándar
= 1 / sqrt (10) = 1 / 3.162
Error estándar%
= 31,6%
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TABLA 13.2 Error estándar Tamaño de la muestra de 100 operaciones
Error estándar Error estándar
= 1 / sqrt (100) = 1/10
Error estándar%
= 10,0%
TABLA 13.3 Error estándar Tamaño de la muestra de 1.000 Operaciones
Error estándar Error estándar
= 1 / sqrt (1000) = 1 / 31.62
Error estándar%
= 3%
El ritmo de la negociación es muy variable según las estrategias. Por ejemplo, una estrategia comercial a largo plazo que se negocia, por ejemplo, 4 veces al año, requerirá de 12 años de datos para producir 50 oficios. Por otra parte, esta estrategia es probable que utilice indicadores que consumen muchos grados de libertad y requieren una sobrecarga de la puesta en marcha más grande. Por el contrario, un sistema de corto plazo que comercia dos veces por semana sólo se necesita una mitad de año de datos para producir 50 oficios. Será también suelen consumir mucho menos grados de libertad, así como una carga mucho más ligera puesta en marcha por encima.
Optimización de error 1-sobreparametrización Este tema ha sido abordado en varios lugares a lo largo de este libro. Es a la vez fácil de describir, pero no siempre es tan fácil de remediar. Esta es la primera y quizás más perjudicial de estos tipos de errores. Sobreparametrización es el uso de demasiadas variables optimizables en una estrategia de negociación. Se relaciona directamente con la discusión de un ajuste por exceso al principio de este capítulo. El uso de demasiados parámetros en una estrategia de negociación puede causar sobreajuste exactamente de la misma manera que el uso de demasiadas variables puede conducir a la sobreajuste de un modelo de predicción estadística. La solución, por supuesto, es optimizar sólo aquellos parámetros que son necesarios. Debería ser evidente, por supuesto, que los parámetros más Optimiz factible una estrategia de negociación tiene, cuanto mayor sea la muestra histórica y muestra de comercio tienen que ser. Como habilidad y experiencia se
adquieren en el proceso de desarrollo Strat-gia, la selección del conjunto adecuado de los parámetros optimizables se vuelve cada vez más fácil.
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Optimización de error 2-sobreexploración Otra aplicación indebida de optimización que es otra causa importante de sobreajuste se sobreexploración. Sobreexploración se produce cuando una exploración parámetro utiliza un tamaño de paso que es demasiado pequeño o pasos en un intervalo que es demasiado grande. Un cambio entre los parámetros representa inevitablemente un cambio porcentual también. ¿Por qué esto es importante? Considere los siguientes ejemplos. En el primer ejemplo, considere un análisis de parámetros de un móvil a corto plazo de seguimiento promedio de tendencias de los precios a corto plazo. El parámetro será escaneado de 2 a 10 días en un paso de 1. En este caso, valores de los parámetros de 3 y de 4 están separados por la cantidad mínima que pueden ser, 1 unidad. En porcentaje, sin embargo, esto se ve un poco diferente. Un promedio móvil de 4 días utiliza 33 por ciento más datos que un promedio móvil de 3 días. Hay poco más que se pueda hacer para optimizar una media móvil de un rango corto, sin embargo, y en estas longitudes, hay poco daño. La segunda media móvil, sin embargo, tiene la intención de realizar un seguimiento de los cambios en la tendencia a largo plazo. Tales tendencias pueden variar de 30 a 100 días. Debido a la longitud de estos periodos, sin embargo, un tamaño de conjunto de 1 es demasiado pequeño. ¿Por qué? La diferencia en porcentaje entre un 91- y una media móvil de 90 periodos es bastante insignificante en el 1,1 por ciento. Esto contrasta con la diferencia de que el 33 por ciento 1 paso produce en la media móvil corta. Práctica experiencia también nos dice que habrá poca diferencia en la información proporcionada por una de 90 y una media móvil de 91 días. Un tamaño de paso de 1 periodo está muy bien, por lo tanto, para la media móvil a corto plazo. Una exploración de 30 a 100 días en un tamaño de paso de 1, sin embargo, sería considerado demasiado fino. Dicho esto, ¿qué daño puede hacer esto, aparte del tiempo de proceso-ing desperdiciado? Recordemos que una medida importante de la solidez de una estrategia de negociación y de su optimización es el porcentaje de simulaciones rentables en el conjunto de optimización completa. Una simulación medio superior y otro inferior varia-ción de los mismos son también medidas de robustez también. Realización de una exploración de optimización que es demasiado fino, como es el de nuestra ex amplia discutido aquí, a continuación, se acumulará la optimización de conjunto con un número significativo de simulaciones históricas esencialmente irrelevantes. El efecto de esto es elevar artificialmente el número de simulaciones rentables, elevar la av-tura general de las simulaciones, y reducir la desviación estándar. En otras palabras, le suministrará a la aparición de una mayor robustez estadísticamente, pero no va a ser realmente más robusta debido procedimiento inadecuado. El uso de la exploración optimización excesivamente fina produce una optimización de
conjunto con una población misrep-repre- sesgada por una alta proporción de simulaciones que son realmente no es estadísticamente diferente o en la práctica. Este espacio de optimización de dos variables constará de 639 pruebas. Un conjunto op-timización se considera robusta si al menos el 40 por ciento, o 256, de éstos
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simulaciones producen ganancias estadísticamente significativas. No es difícil ver cómo esta medida podría ser indebidamente sesgada por los resultados de la gama exceso de escaneado. Mirando de nuevo a la teoría detrás del sistema de comercio, es evidente que un cambio de un 90 a un promedio de 95 días representa una tasa de cambio de porcentaje consistente con la tasa de cambio de parámetro para el promedio mov-ción más corto. La optimización de este promedio de 30 a 100 días en pasos de 5, no-tanto, es más apropiado. Este espacio de optimización de dos variables constará de 135 pruebas. Para este espacio de optimización para ser considerada robusta, 54 simulaciones deberían producir beneficios significativos. La gran diferencia, sin embargo, es la población de este conjunto op-timización constará de más significativamente y prácticamente diferentes simulaciones. La conclusión acerca de la robustez puede tomarse con mucha más confianza que en el primer caso overscanned.
El pez grande en un estanque pequeño Síndrome Este fenómeno no entra estrictamente en el dominio sobreajuste, aunque más que en ninguna otra; que no se ajusta estrictamente en el dominio de mala procedimiento de investigación. Por otra parte, es realmente sólo un problema con estrategias de negociación y no a largo plazo que se negocian con poca frecuencia. Este problema también puede abordarse recurriendo a algunos otros conconsideraciones tales como la obtención de una muestra suficientemente grande el comercio y evitar estrategias que tienen una concentración excesiva de la ganancia. El síntoma debe ser reconocido porque va a surgir incluso con estrategias comerciales válidos. La condición es una estrategia comercial que ofrece la apariencia de un rendimiento sólido, pero tiene una pequeña muestra comercial de tamaño pequeño estanque en nuestra metáfora, y la mayor parte de sus ganancias en una o dos de larga duración y grandes victorias-el pez grande. Esto también se produce durante un largo período de la historia. ¿Está claro por qué esto es un síntoma relacionado con las estrategias más lentos y de largo plazo? A menos que esta estrategia, y con conjuntos de parámetros similares, pasa a Walk-Forward Análisis com-integral y sobre la mayoría de una cesta diversificada de manera significativa de los mercados, que debe ser rechazada por sobreajuste o estadísticamente poco sólido. También es muy importante que el conjunto de características de optimización como un alto grado de robustez, dada esta circunstancia algo inusual. También hay que tener en cuenta que este síntoma puede surgir en cualquier estrategia de negociación, que es altamente selectiva, es decir, poco negociados.
La prueba de paseo-Forward Ahora que el sobreajuste, retrospectiva abuso, y las diversas causas de sobreajuste estadísticos se han detallado, es hora de afirmar que la manera más fácil
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detectar, y de ese modo evitar el comercio con, una estrategia de negociación sobreajuste o de otra manera errónea es llevar a cabo una amplia gama de análisis Walk-Forward sobre ella. Este caso fue presentado en detalle en el capítulo 11: Walk-Forward Análisis. Esto corre el riesgo de parecer como si la solución de un complejo prob-lem ha sido excesivamente simplificado. No es sin embargo simplificación excesiva. Es una declaración que es el resultado de una extensa investigación y el uso de esta técnica para desarrollar estrategias sólidas y rentables de comercio en tiempo real. Todos los métodos de investigación y análisis presentados en este libro son de sonido. La experiencia ha demostrado, sin embargo, que incluso cuando se utilizan los métodos más sólidos y re-análisis de búsqueda, el error estadístico y sobreajuste todavía pueden colarse en el proceso de estrategia y evaluación. En consecuencia, como se ha indicado anteriormente en este libro, Análisis Walk-Forward fue desarrollado como un método a prueba de idiotas de evaluación de la estrategia, pero incluso con su uso, aún debe observarse todas las precauciones necesarias. Una vez dicho esto, Walk-Forward Análisis sigue siendo la etapa más esencial y final de la evaluación de una estrategia de negociación. No importa qué tan bien una estrategia de negociación lleva a cabo en las pruebas y Optimiza-ción, si no lo hace "caminar hacia adelante", es decir, un rendimiento inferior en fuera de la muestra, el comercio postoptimization, la estrategia de negociación no es sólida y no en Lo más probable producir los beneficios de explotación en tiempo real. Vale la pena repetir que una mala estrategia se puede hacer para verse bien con el beneficio de sobreajuste, que es una definición de libro de texto de la misma. Por el contrario, una buena estrategia puede ser hecho para parecer pobre en un análisis Walk-Forward ser las causas del procedimiento pobres y su sobreajuste resultante. Este tipo de sobreajuste-ting es revelada por la eficiencia Walk-Forward, y esta es una de las grandes ventajas del Análisis Walk-Forward. ¿Cómo funciona el Walk-Forward Análisis descubrir excesos de optimización e insuficiencia estadística? La forma más importante es determinar si se obtuvo un beneficio en el pie hacia adelante. Esta es su principal contribución a la técnica del desarrollo de la estrategia de negociación. La segunda medida importante es a qué ritmo relativa o grado de eficiencia más daba una ganancia pie hacia adelante. Este es el papel de la eficiencia WalkForward.
CAPÍTULO 14
Comercio la estrategia
él camino que el comerciante debe seguir a través de la idea en tiempo real trad-
T
ING es larga. Como se documenta en este libro, este camino que comienza
como una idea, procede a través de la especificación y refinamiento, y luego a evaación y Walk-Forward Análisis y finalmente terminar con su implantación como una estrategia rentable de comercio en tiempo real. El camino es largo y difícil a veces, pero es bien vale la pena cuando el bien concebido y probado a fondo
estrategia de negociación se inicia y continúa produciendo beneficios de explotación en tiempo real. Antes de la hora de la computadora personal que todo lo penetra, todo era demasiado común a empezar a operar una buena idea después de lo que ahora se ve como prueba superficial e inadecuada. De hecho, incluso en esta era altamente informatizado de los nuestros, algunos comerciantes todavía lo hacen de esta manera. El resultado era a menudo la pérdida de comercio significativo. La razón de que el resultado debe ser claro para todos los lectores que han venido a este último capítulo. El ordenador puede ahorrar dinero de muchas maneras. La forma principal de la com-ordenador ahorra dinero al comerciante es mediante la detección de malas ideas de operación antes de esas ideas borrar la cuenta del comerciante. tiempo de computadora personal, no importa cuánto se usa, por lo general es mucho más barato que las consecuencias de una estrategia de negociación y no probado sus pérdidas comerciales con demasiada evitables. Sólo después de una estrategia de negociación ha pasado a través de la evaluación exhaustiva con un beneficio robusta debe un comerciante siquiera pensar en la negociación con ella en tiempo real. Incluso después de que el desarrollo y la evaluación más rigurosa, la estrategia de negociación aún debe ser reevaluado de forma continua en función de su rendimiento comercial en tiempo real en curso.
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Hay tres formas principales en las que el rendimiento en tiempo real debería ser supervisada: 1. Retorno de la inversión 2. Riesgo máximo 3. En tiempo real en comparación con el rendimiento de la prueba
En este capítulo se abordará estos temas y más. Pero antes de discutir estos temas, hay otro tema, algo no relacionado, pero muy im-portante, no obstante, que merece al menos una mención.
Los aspectos mentales de la negociación La cita de Larry Williams y su tema se han mencionado en varias chap-tros en este libro. Es tan importante que será mencionado por última vez: "Estrategias de Trading trabajan, los comerciantes no lo hacen." La mejor estrategia de negociación fallará si no se pone en práctica y seguido religiosamente por el comerciante. Aparte de la determinación de su robustez y la esperanza de positivo, la evaluación de una estrategia de negociación realiza otra función muy importante. La evaluación exhaustiva de una estrategia de negociación está destinada a producir también la confianza en la estrategia para el comerciante. La estrategia de negociación sin evaluar se parece mucho a un nuevo zapato: el comerciante o dueño nunca va a ser muy cómodo con cualquiera hasta que se rompe en ¿Cómo funciona el descanso estratega en una nueva estrategia comercial.? El estratega de doma por comprender plenamente todos sus matices. Una estrategia de negociación es una herramienta, aunque sea relativamente complicado. Si su comportamiento no se entiende bien, que puede y va a causar ansiedad para un comerciante cuando se comienza a golpear los extremos de rendimiento. La estrategia comercial bien probado debe ser bien entendido por el estratega. El estratega debe estar plenamente familiarizados con los detalles de disposición de fondos max-imo y máxima de la pelota. Cuando el mejor y el peor que una estrategia de negociación puede lanzar en el comerciante y conocidos de antemano, no debería haber poco espacio para la sorpresa cuando se levantan sus cabezas. Algunos de los rasgos de carácter más corrosivos que afectarán negativamente el comerciante son la codicia, el miedo y la impaciencia. La mayor razón por la que muchos que tratan de comercio fracasan en el intento es que no dominan sus propios horizontes emocionales y mentales.
Suponiendo que el estratega ha tendido a su bienestar emocional y perfeccionado su disciplina, que no debe tener ningún problema con estas influencias corrosivas.
Operando con la Estrategia
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Y lo más importante, un conocimiento exhaustivo de la estrategia de negociación es la mejor cura para estas influencias cuando la estrategia de negociación impacta un período de máxima carrera avaricia burla, un período de aspiración máxima, ventilador-ción miedo, o el rendimiento plana, produciendo el aburrimiento y el deseo de picazón de encontrar algo mejor. Mantenga este breve pero muy importante salvedad en mente: el éxito de intercambio en tiempo real no puede lograrse si no se sigue.
RETORNO DE LA INVERSIÓN El rendimiento de una estrategia de negociación en el comercio en tiempo real debe ser com-comparada con la de las estrategias y las inversiones en competencia. Si bien esto puede parecer obvio y más como una decisión de negocios que una decisión comercial, es una medida importante del rendimiento de la estrategia. Además, el tiempo real perfor-mance de la estrategia de negociación tiene que ser comparado con el de la evaluación del desempeño. Si el retorno de la inversión de la estrategia comercial palidece en comparación con su retorno producido durante la evaluación, el comerciante, como una persona de negocios prudente, también se debe tomar una decisión. Esto se analiza en detalle en la sección "en tiempo real y Evaluación de rendimiento." En cualquier caso, el comerciante debe hacer una determinación en cuanto a la causa de esta disminución en el rendimiento comercial. Debe decidirse si hay razones válidas por las que la estrategia ha quedado a la zaga. rendimiento comercial en tiempo real puede disminuir por cualquiera de las tres principales REA-hijos: 1. Debido a que es una estrategia de negociación pobres 2. Debido oportunidad de mercado se ha contraído 3. Debido a que han surgido las condiciones de mercado que no se ven
Estrategia pobres Si una estrategia de negociación está trabajando a un nivel mediocre, por debajo de las expectativas por cualquier motivo, siempre es posible que sólo es una mala estrategia y esto algunos técnicos eludió la detección durante la evaluación. Aunque esto es poco probable y poco común, si la evaluación de la estrategia se hace bien, siempre es posible. Esta es realmente la última explicación, si todos los demás fallan. Si continúa bajo rendimiento, se debe hacer una decisión de negocios.
La contracción del mercado Una contracción del mercado se produce cuando las condiciones favorables del mercado se vuelven a colocar por las condiciones desfavorables. Por ejemplo, una tendencia puede hacer una pausa, final, o
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revertir, o un mercado de gama comercial que tenía oscilaciones largas y muy negociables da paso a la congestión. En cualquier caso, esto es en realidad una causa bastante común de disminución de per-rendimiento. Una contracción en la actividad del mercado es un momento en que un mercado ofrece escasas oportunidades de ganancias. También es un hecho bastante común y no es motivo de alarma. contracciones del mercado son sólo una parte del juego de la trad-ción y que debe ser soportado de vez en cuando. Un conocimiento profundo de las características históricas del mercado es una tremenda ayuda en la toma de una decisión correcta en este sentido. Por ejemplo, considere un mercado que es propenso a períodos de uno a dos semanas de baja volatil-dad y la actividad del precio sin dirección entremezclado con las condiciones de tendencias. Con este conocimiento de su comportamiento, si el mercado ha estado en tal condición durante los últimos cuatro meses, esto puede ser una buena justificación para abandonar la estrategia de negociación a pesar de que está llevando a cabo de acuerdo a lo esperado, a favor de las oportunidades superiores en más activo mercados. La oportunidad de beneficio ofrecido por cualquier mercado variará de semana a semana, mes a mes, año a año, y así sucesivamente. Esto es normal y un hecho de la vida comercial. La evaluación del mérito relativo de oportunidades de mercado a mercado es en sí mismo un arte y una habilidad valiosa para el comerciante de dominar. No existen pautas muy estrictas real para proporcionar aparte de tener en cuenta que lo mejor que cualquier comerciante puede hacer es hacer su tarea a fondo y con ello lograr la mayor seguridad posible que ella se negocia la mejor estrategia en aquellos mercados que ofrecen las oportunidades más grandes conocidas .
Condiciones del mercado que no se ven Por supuesto, si una estrategia de negociación ha sido exhaustivamente probado y evaluado, que se supone que han visto todas las condiciones de mercado; esta es una de las reglas cardinales de la estrategia de desarrollo. Es la naturaleza de los mercados de cambiar, los datos históricos disponibles pueden haber sido menos completa, la mejor muestra histórica disponible podría haber sido un ser sesgada, el estratega podría haber cometido un error (no, eso es imposible!) Y así sucesivamente. Teniendo en cuenta todas estas posibilidades hay que considerar también la posibilidad muy real de que un mercado se puede manifestar un cambio estructural que hace que sea no-negociables. El mercado de futuros de letras del Tesoro a principios de 1980 presenta un ejemplo de ello. De febrero 1980 a junio 1980 este mercado registró un rally punto de miles de ba-sis por valor de $
25.000 por contrato con rangos diarios muy negociables de 20 a 30 puntos básicos. Después de que llegó a su alto precio, sin embargo, este mercado flatlined y se hizo absolutamente incambiable, no importa lo que el estilo de la estrategia de negociación. Así, mientras que esto es raro, es posible que un cambio estructural en una mar-cado puede suceder y ser tan grave como para hacer que incambiable. También, hay
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305
otras razones válidas, como hemos descrito, ¿por qué una estrategia de negociación que ha sido probado con los más altos estándares todavía puede encontrarse con que aún no tiene condiciones no vistas mar-ket.
Alternativas superiores Si el comerciante descubre una inversión superior o estrategia de negociación, a continuación, como un hombre de negocios prudente, así, se debe evaluar objetivamente tanto alterna-tivas de forma característica por característica y seguir el mejor curso de acción.
RIESGO MÁXIMO La segunda consideración importante en la evaluación del rendimiento en tiempo real es el riesgo de una pérdida catastrófica de capital de inversión y una incapacidad para sostener el comercio. Antes del inicio de la negociación de una estrategia, un tope de pérdida umbral de pérdidas o estrategia (SSL) debe establecerse que dicta cuándo abandonar una estrategia de negociación. Los factores que juegan un papel en el cálculo de la parada de pérdida de estrategia son: 1. El capital de inversión mínima necesaria para continuar la financiación de
la mar-gin requerido para operar al mismo nivel de compromiso 2. La decisión de limitar las pérdidas hasta un porcentaje predeterminado de
capital de inversión 3. Una
reducción superior a la máxima pérdida o una mul-tiple predeterminada de la misma
El cálculo de un stop-loss estrategia sigue una lógica similar a la del cálculo del capital requerido tal como se presenta en el Capítulo 12: El Evalua-ción del rendimiento. Un cálculo del capital de inversión requerido que los factores de riesgo máximo como se hace en ese capítulo ya incorpora la absorción de un múltiplo de una aspiración máxima. Como tal, una cuenta capitalizado de esta manera tiene menos de una necesidad de un stop-loss estrategia. Incluso el mejor plan formulado, sin embargo, puede fallar. Conse-cuencia, la incorporación de una estrategia de stop-loss, mientras que puede haber más de una formalidad, todavía se recomienda como parte de un plan de gestión de riesgos sólida-ment.
Por supuesto, sería posible establecer un stop-loss utilizando cada uno de estos criterios de forma aislada. El uso de la primera sería bastante arbitrario. Applica-ción de la segunda solo, sin tener en cuenta el riesgo sería bastante
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
arbitraria también. Uso de la tercera criterio por sí mismo, sería la mejor. Los tres se usan juntos como lo son en el cálculo del capital necesario, la forma de la historia, es el mejor procedimiento. En la práctica, el umbral de pérdidas, establecido por el stop-loss estrategia, no es al-formas interpretadas tan rígidamente como el de una orden de suspensión. Más a menudo, si una estrategia se está acercando al nivel del SSL, el comerciante debe ser cada vez más sensibles a la evaluación de su desempeño en base a las condiciones comerciales actuales. Un subjetiva-u objetivo, para la mente más cuantitativa-evalua-ción se hace en cuanto a si la estrategia está en caída libre, o si su curva de las acciones es encontrar apoyo y puede estar en el proceso de hacer un fondo y luego una recuperación. Por cierto, es digno de mención que las curvas de renta variable de una estrategia de negociación, especialmente uno que negocia en muchos mercados, muestran el mismo tipo de comportamientos técnicos que hacen los precios financieros. Si el estratega hace la llamada que el rendimiento de la estrategia está en caída libre, que puede llegar a ser prudente dejar de operar la estrategia incluso antes de que llegue al nivel del stop-loss estrategia. Por el contrario, si el estratega hace la determinación de que la performance de la estrategia comercial está empezando a volver al comportamiento esperado, la estrategia puede permitirse un poco más latitud, incluso en un grado algo por encima de la parada de pérdida de estrategia. Cabe señalar, sin embargo, que algunos comerciantes realmente hacen uso de la estrategia de paradas en la pérdida de tan rígidamente como una orden de parada. En el caso de la SSL como un tope estricto, el comercio de la estrategia cesa si genera pérdidas que excedan el tope de pérdida estrategia. Por ejemplo, si el stop-loss estrategia se determina que es $ 10,000 en una inversión de $ 30.000, el comercio se detiene si y cuando las pérdidas superen esta cantidad, aunque sólo sea por un dólar. El stop-loss estrategia se basa en el perfil de riesgo de la estrategia estableci-cado durante la evaluación. El cálculo de un tope de pérdida estrategia es la siguiente: La pérdida máxima (MDD): Factor de seguridad Disposición (DSF):
$ 5.000
Sistema stop-loss: Sistema stop-loss: Sistema stop-loss:
MDD × DSF $ 5.000 × 2 $ 10.000
2
El stop-loss estrategia de negociación es análoga a la orden de stop-loss se coloca en una posición abierta cuando se utiliza de la manera más estricta posible. Del mismo modo que una orden de stop-loss limita la cantidad de capital que se corría el riesgo por
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el comercio, la estrategia limitantes de pérdidas cómo se arriesgaron mucho capital de inversión en la estrategia de negociación en su conjunto. Es por lo tanto se puede ver en la misma luz y se aplica con la misma consistencia relativa. La necesidad de establecer un nivel de pérdida de estrategia creíble es una de las principales razones por las que es necesario medir con precisión el riesgo de un sistema de comercio. Un sistema de comercio sonido generará perder carreras. Comercio puede obvi-ormente continuar sólo mientras hay suficiente capital comercial. Un stoploss estrategia calculada correctamente debe tener en cuenta la cantidad de capital de inversión necesario para continuar su actividad después de haberse producido una reducción. El perfil de evaluación incluirá el tamaño de aspiración máxima de la estrategia. Reducción, sin embargo, puede esperarse razonablemente que ser más grandes en tiempo real debido al aumento de la volatilidad. Además, habrá un cierto grado de error en su medición debido a un margen de error estadístico. En consecuencia, es mejor si el stop-loss estrategia actual utiliza un múltiplo de una aspiración máxima. El factor de seguridad reducción, es decir, un valor predeterminado por el que se multiplica la reducción máxima, se basa en la suposición realista que la reducción máxima derivada de evaluación podría superarse posiblemente, sin embargo, la estrategia se puede todavía funcionando normalmente. De hecho, reducción máxima de evaluación también puede excederse en tiempo real si, por ejemplo, un período de la congestión se produce que es sustancialmente más largo que cualquiera de los encontrados durante la prueba. Esto también puede ser causada por la aparición de otros tipos de condiciones de mercado hostiles a la premisa de la estrategia de negociación. Por supuesto, si se considera que han cambiado fundamentalmente las condiciones del mercado, se trata de un tipo diferente de situación. Es menos uno de los stop-loss estrategia de ser abordado, sino más bien, más una advertencia que se ha producido un cambio estructural en las condiciones de mercado que es tóxica para la estrategia, como se ilus-trada en la sección anterior. En este caso, el comerciante tiene que volver a tomar una decisión en base a esta circunstancia. La conclusión es que es necesario para el estratega a tener en cuenta el nivel máximo permitido de riesgo para la estrategia. El cálculo del tope de pérdida estrategia es la mejor y última límite que puede imponerse sobre el riesgo de estrategia. Como mínimo, si una estrategia de reducción comienza a ap-abordaje de este nivel de stop-loss estrategia, que debe ser una alerta de que las cosas
pueden ir mal. Para un operador que utiliza el stop-loss estrategia puramente systemati-camente, el comerciante debe detener todas las operaciones de la estrategia si este nivel es alcanzado o superado. Se dijo anteriormente que la mejor manera de calcular un stop-loss estrategia es aquella que incorpora los tres factores que contribuyen: se requiere de capital, un nivel de pérdida porcentual preestablecido de cuentas, y la máxima pérdida.
308
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Esta formulación procede como sigue. En primer lugar, el cálculo del capital requerido. Consiste en el margen requerido más una aspiración máxima y algún factor de seguridad. Por ejemplo: Se requiere capital = Margen + (MDD × factor de seguridad) Margen = $ 5,000 La pérdida máxima = $ 6,000 Factor de seguridad = 3 Capital requerido = $ 5000 + ($ 6.000 x 3) capital requerido = $ 23.000
La formulación de capital que se requiere que los factores en un porcentaje máximo allow-poder de la pérdida de capital de inversión antes de negociar se detiene procede como sigue: Margen = $ 5,000 TDM = $ 6,000 Factor de seguridad = 3 La pérdida de capital% = 40% stop-loss = Sistema de Disposición máxima × factor de seguridad stop-loss sistema = $ 6.000 × 3 stop-loss sistema = $ 18.000 Capital requerido = Estrategia de stop-loss / capital Stop Loss Capital requerido = $ 18.000 / 40% capital requerido = $ 45.000
De esta manera, la estrategia de stop-loss y el tope de pérdida de capital son una y la misma, es decir, una pérdida de $ 18.000 que aloja el stop-loss estrategia más un margen de seguridad, es también la pérdida de la parada de capital.
EN TIEMPO REAL Y EVALUACIÓN ACTUACIÓN Por lo general, una estrategia de negociación se juzga únicamente por sus beneficios comerciales. El beneficio es, por supuesto, lo que motiva que el comerciante. Hay otra manera igual, ya veces incluso más, importante de la evaluación beneficio comercial, la forma de la historia, que evalúa la calidad de este beneficio. El comercio en tiempo real per-rendimiento de la estrategia debe ser juzgado en el contexto de la forma en que se lleva a cabo durante la evaluación. Una estrategia de negociación se dice que está funcionando correctamente o normalmente si su rendimiento comercial en tiempo real está en línea con o equivalente a su rendimiento evaluación.
En los términos más sencillos, por ejemplo, si una estrategia de negociación produjo una ganancia promedio de $ 1,000 cada mes en las pruebas, a continuación, tres meses $ 2,000 pérdidas en tiempo real no está en línea.
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Las reglas de probabilidad dictan que el comercio en tiempo real puede comenzar tan EAS-AIA con una victoria o una pérdida o con un ganar o perder una carrera. No importa. Lo que importa es que el rendimiento de comercio en tiempo real, con el tiempo, ya sea con-consistente con la expectativa creada por su perfil de rendimiento de evaluación. Si el tiempo real de negociación de una estrategia comienza con algunas pérdidas, el IMPA-pa- y comerciante inadecuadamente informados dice: "La estrategia de negociación se vino abajo", y deja de operar con ella. Bueno, tal vez lo hizo, y tal vez no lo hizo. Está claro que es imposible saber, sin embargo, si la estrategia de negociación se vino abajo a menos que antes del inicio de la cotización en tiempo real, "cayendo a pedazos" se define con precisión. Antes de que comience el comercio en tiempo real, es esencial que el comerciante tiene una expectativa realista de lo que el rendimiento de comercio debe estar conectado a tierra en la evaluación histórica. Sin esto, el comerciante no tiene manera de saber realmente-ción si el rendimiento de sus operaciones en tiempo real de la estrategia de negociación es coherente con su perfil de evaluación, si el comercio es rentable o no. El comerciante tiene un perfil estadístico detallado tanto de la evaluación y en tiempo real de comercio performanceto hacer esta evaluación. El pro-archivo de evaluación consiste en un conjunto de medidas estadísticas de rendimiento comercial encontradas durante la evaluación. El perfil de negociación se compone de las mismas medidas, pero la rentabilidad de trading en tiempo real. Las siguientes medidas estadísticas deben entonces ser registrados tanto por su-tórico y en tiempo real el rendimiento de la operación: 1. ganancia anualizada 2. Número de operaciones por año 3. Porcentaje de operaciones ganadoras 4. victoria más grande 5. Longitud de la mayor victoria 6. win media 7. Longitud de victoria promedio 8. la pérdida más grande 9. Período de tiempo en la pérdida más grande 10. La pérdida media 11. Período de tiempo en la pérdida media 12. promedio de carreras ganador 13. Cantidad de tiempo en promedio de carreras ganador 14. Mayor carrera de la victoria
15. Período de tiempo en la mayor carrera de la victoria 16. promedio de carreras perdedora
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
17. Longitud de la línea media perdedora 18. Mayor racha de derrotas 19. Longitud de la mayor racha de derrotas 20. La pérdida máxima equidad 21. Longitud de aspiración máxima 22. Inicio y finalización de datos máxima reducción 23. equidad máxima de la pelota 24. Longitud máxima de la carrera 25. Iniciar y máximo de los datos finales de la pelota
La desviación estándar de cada valor medio también debe RELAClONADAS-culos. Puede parecer como un montón de números, pero son necesarios si se quiere comparar de forma fiable en tiempo real y la evaluación del desempeño. Equipado con un perfil de evaluación y un perfil comercial, el comerciante debe ser fácilmente capaz de juzgar la calidad de las operaciones en tiempo real. Es simplemente el cumplimiento de las operaciones en tiempo real con la expectativa creada por eva-ación performance.1
COMPARACIÓN DE LA EVALUACIÓN Y PERFIL DE COMERCIO ¿Qué tan pronto puede una estrategia de negociación será juzgado en el comercio en tiempo real? En verdad, no demasiado rápido. Al igual que en las pruebas, un número estadísticamente significativo de las operaciones se debe generar para hacer un buen juicio, y lo que es en el comercio. rendimiento en tiempo real no se puede juzgar sobre la base de una pequeña muestra de victorias o en una pérdida. También, debido a la falta de claridad de estas estadísticas de rendimiento, los com-comparaciones no van a ser capaces de exactitud completa. Esto se complica aún más por el elemento de variación añadido a estas estadísticas, basado en el impacto de los cambios en la volatilidad y las fluctuaciones periódicas en otros comportamientos del mercado. Una estrategia defectuosa a menudo se muestran claramente en sí con una serie de pérdidas que alcanza el stop-loss estrategia inmediatamente. Si esto ocurre, el comercio se detiene y el capital es preservada por el stop-loss estrategia. Desde una estrategia comercial válida también puede generar una racha de derrotas en el curso de la ejecución normal, ¿cómo puede el fracaso estrategia se diferencia de rendimiento normal? La respuesta se encuentra en la comparación de los perfiles de evaluación y comerciales.
Una mala estrategia llevará a cabo de manera diferente a partir de su perfil de prueba. Para ex amplia, asumir una estrategia con un perfil de evaluación tiene un máximo $ 4.000
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drawdown en 3 operaciones durante un período de volatilidad media. Suponga que las desviaciones típicas de esta aspiración máxima es de $ 2,000 y 2 operaciones. el comercio en tiempo real produce 9 pérdidas en fila para una pérdida de $ 10.000, con condiciones de mar-ket la misma que la del período de prueba. ¿Que pasó? Este resultado sugiere un fracaso estrategia para cualquiera de una serie de los REA-hijos que se han discutido. Este real racha de pérdidas comerciales excede la reducción máxima en dólares $ 4,000 además de su desviación estándar de $ 2.000 y en el número de operaciones de 3 más la desviación estándar de 2. Esto es bastante diferente de las expectativas para justificar la suspensión de la negociación en ausencia de una muy buena explicación. Ahora, consideremos la misma estrategia con un comienzo un poco diferente: tres pérdidas por un total de $ 8000 con una volatilidad al doble del importe de la reducción perfil evaluación. Este tiempo real de ejecución de las pérdidas es la misma longitud, pero el doble de tamaño que el dólar del perfil de prueba. Nótese, sin embargo, que la volatilidad es doble que el de la reducción de prueba. Esto es desagradable, pero no una actuación totalmente esperada de la ONU. ¿Por qué? Debido a que cuando la volatilidad aumenta, gana también deben aumentar en proporción al igual que las pérdidas hicieron en este ejemplo.
El conocimiento del perfil PRUEBA Una de las causas más comunes de insuficiencia de comercio en tiempo real es la impaciencia con la actuación de la estrategia. Otra causa común es un acuerdo INADE-cuada del perfil de evaluación. Esta falta de conocimiento puede llegar a desestabilizar a la disciplina del comerciante en una variedad de maneras. No hay nada más excitante que una estrategia de negociación que comienza a operar con un par de grandes victorias. Esto también puede ser emocionalmente desestabilizadora, así, sin embargo, al avivar las llamas de la avaricia y el exceso de confianza. El comerciante siente que no puede hacer mal. Esto puede hacer que el comerciante no tener en cuenta las pérdidas ATYP-ical que pueden seguir. O, también puede conducir a una falsa confianza, que puede conducir a excesos, como la duplicación del número de contratos que se negocian sin la adecuada consideración de la administración del dinero. El conocimiento del perfil de evaluación que gana de este tamaño, como attrac-tiva, ya que están en operaciones reales, son bastante típico y no es motivo de celebración exce-siva, ya que probablemente serán seguidos por un par de pérdidas bastante pronto. Es importante conocer el perfil de victorias y de su volatil-dad asociada. Un beneficio inusualmente grande es a menudo causada por el aumento de la
volatilidad. Una inusual gran victoria a menudo será seguida por una inusual gran pérdida. La espada de la volatilidad de doble filo. Por el contrario, nada es típicamente más preocupante para el comerciante de empezar con unos grandes pérdidas. It aviva la llama del miedo y puede causar que el comerciante para dudar de la estrategia de negociación antes de tiempo y puede conducir a
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
contraproducentes segunda adivinar. También puede conducir a un abandono injustificado y prematura del comercio estrategia justo antes de la siguiente operación, que puede ser una victoria típica grande. Del mismo modo que las pérdidas fueron desagradables, sin embargo, podrían ser vistos como típico de lo que se vio en el perfil de evaluación. Considere otro escenario relativamente común. La estrategia de negociación produce un mes de pequeñas pérdidas y victorias, lo que lleva a un mes plana. No sería la primera vez que esto ocurra aburre un comerciante. Este aburrimiento, la forma de la historia, puede llevar al operador a abandonar prematuramente la estrategia en favor de otra cosa o para aumentar el tamaño de las operaciones, en un esfuerzo para producir más beneficios. Sin embargo, un examen del perfil de evaluación ponga de manifiesto que este tipo de meses se produjeron a menudo en la evaluación. El comerciante sin preparación no es consciente de esto, sin embargo, porque ella no hizo su tarea. Después de que el operador abandona la estrategia, el mercado se recupere, y al mes siguiente después del abandono, se habría producido un beneficio saludable. ¿Cómo puede el comerciante evitar este tipo de errores? Sólo con el conocimiento. El comerciante debe adquirir un conocimiento profundo de la histórica perfor-mance de la estrategia. Esto se consigue de dos maneras. La primera es a través de un cuidadoso estudio del perfil de la evaluación del desempeño. La sec-ond es un estudio cuidadoso del desempeño de la estrategia de negociación sobre las rebanadas de tiempo más pequeños: sobre una base de día a día, semana a semana, y mes a mes. El comerciante debe estar familiarizado con el funcionamiento de la estrategia de negociación, comenzando a nivel microscópico y terminando en el nivel macroscópico. El análisis estadístico de los resultados comerciales se presenta en el Evaluación Profile2 muestra en la Tabla 14.1 se presenta la estrategia de negociación desde el punto de vista macroscópico. Una representación gráfica de estos comercios, corre, y cambios de patrimonio neto puede ser ob-nidas a través de una revisión de un gráfico de barras con los oficios y curva de las acciones trazadas. La figura 14.1 muestra un segmento de estos oficios como ejemplo (oficios y precios solamente). Tabla 14.2 lista los comercios que aparecen en el gráfico de la figura 14.1 en forma de tabla. Estos dos presentan el punto de vista microscópico de la estrategia de negociación. Para entender a fondo el desempeño de la estrategia, se recomienda que cada operación se examinó tanto en formato gráfico y tabular. El análisis microscópico más a fondo de una estrategia de negociación es estudiar su rendimiento sobre una base de barra de bar. Revisar todas las operaciones diarias, las paradas, las posiciones y cambios de valores. Esta opinión de muy bajo nivel, día a día, de la señal por la señal de rendimiento es
la única manera de desarrollar una comprensión verdadera e intuitiva y sentir para el cumplimiento de la estrategia trad-ing. Un conocimiento operativo completo de la actuación de la negociación Strat-gia sólo puede venir a través de la adquisición de información de la
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Operando con la Estrategia
TABLA 14.1 Perfil de evaluación de una estrategia de negociación Perfil de evaluación S&P 01/02/1990 hasta 12/31/2005 XT99AP2dumo
Neto de pérdidas y ganancias Anualizada de pérdidas y ganancias Número de Operaciones Un Número de Operaciones Comercio promedio
$ 1,643,688 $ 102,731 119 8 $ 13,812.50 Las ganancias de los precios
Las pérdidas de Hora precios
Hora
Análisis de Operaciones Máximo Mínimo Promedio DesvEst
$ 146,050 $ 4.750 $ 37.188 $ 15.500
1 DesvEst
$ 52.688
-1 DesvEst Análisis de las Operaciones Máximo Mínimo Promedio DesvEst
$ 21.688 Se ejecuta ganadora $ 187,375 $ 12.335 $ 31.601 $ 46.604
1 DesvEst
$ 78.205
-1 DesvEst Análisis de oscilaciones de equidad
($ 15.003) La equidad de la pelota
95 5 28 12
($ 49.950) ($ 3.225) ($ 9.174) $ 8.775
diecis éis 2 8 5
40 ($ 399) diecisé is ($ 17.949) La pérdida de Carreras 77 ($ 50.525) 13 ($ 1,250) 25 ($ 10.975) 17 $ 10.776
13
42 ($ 21.751)
25
8 ($ 199)
3
27 3 12 13 -1
Disposición Equidad
190 25 55 27
sesen ta y cinco 12 27 17
Máximo Mínimo Promedio DesvEst
$ 535,125 $ 35.755 $ 125,755 $ 45.575
1 DesvEst
$ 171,330
82 ($ 40.310)
44
-1 DesvEst
$ 80.180
28 ($ 14.800)
10
($ 226.250) ($ 12.250) ($ 27.555) $ 12.755
microscópico, de la señal por señal y día a día comportamiento. Con esta informa-ción en la mano, el comerciante está adecuadamente equipado para el comercio de la estrategia en tiempo real.
peculiaridades RENDIMIENTO Considere tres resultados comerciales en tiempo real diferentes. En el primer caso, la estrategia de comercio produce beneficios muy por encima de cualquier cosa en su perfil de evaluación. En el segundo caso, la estrategia de negociación comienza con un dramático, pero
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EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
FIGURA 14.1 Plan de Operaciones
No catastrófica, perdiendo plazo. En el tercer caso, la estrategia de negociación produce una racha de pequeñas victorias y derrotas.
El beneficio Windfall Que se queja de un beneficio inesperado? Nadie. El beneficio es el beneficio. Si es lo suficientemente grande, el comerciante podría considerar la jubilación anticipada. Lo mejor es, sin embargo, para no dejar que la codicia y el ego conseguir la ventaja en una situación tan afortunados. Tal un gran beneficio es típicamente un golpe de suerte. Si la continuación de las operaciones se basa en las expectativas de ganancias desmesuradas similares, el comerciante es probable que se dis-nombrado. Tampoco debe ser engañado en la creencia de que el comerciante este golpe de suerte es el resultado de su brillantez como diseñador estrategia. Es probable que no lo era. Era más una cuestión de estar en el lugar correcto en el momento adecuado. Tenga en cuenta la siguiente anécdota. Después de la Caída de 1987, hubo informes de ganancias fantásticas. Una empresa comercial en Chicago hizo según se informa más de mil millones de dólares en sus posiciones de S & P y T-bonos en cuestión de unos pocos días. Se informó de los directores que han hecho dos cosas. Ellos pagaron primas grandes y dieron unas vacaciones pagadas de un mes para todos los empleados. La operación trad-ción estaba
cerrado por un mes, mientras que los directores decidieron lo que iban a hacer con su nueva riqueza. Buena idea o mala?
TABLA 14.2 Tabular Lista de Operaciones Número comercio
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Tipo
Fecha
Hora
Precio
Los contratos de lucro
75 Vender 76 Vender 77 Vender 78 Vender 79 Vender 80 Vender 81 Vender 82 Vender 83 Vender 84 Vender 85 Vender 86 Vender 87 Vender 88 Vender
10/6/2000 27/11/2002 11/13/2000 27/11/2002 22/11/2000 27/11/2002 30/11/2000 27/11/2002 20/12/2000 27/11/2002 1.2.2001 27/11/2002 1/5/2001 27/11/2002 02/16/2001 27/11/2002 02/21/2001 27/11/2002 02/23/2001 27/11/2002 3/12/2001 27/11/2002 06/14/2001 27/11/2002 6.7.2001 27/11/2002 8/8/2001 27/11/2002
00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00 00:00
1496.70 951,20 1406.90 951,20 1396.20 951,20 1375.20 951,20 1332.60 951,20 1348.60 951,20 1364.40 951,20 1359.20 951,20 1310.10 951,20 1269.30 951,20 1239.10 951,20 1259.90 951,20 1223.50 951,20 1216.00 951,20
1 $ 136,175.00 1 $ 113,725.00 1 $ 111,050.00 1 $ 105,800.00 1 $ 95,150.00 1 $ 99,150.00 1 $ 103,100.00 1 $ 101,800.00 1 $ 89,525.00 1 $ 79,325.00 1 $ 71,775.00 1 $ 76,975.00 1 $ 67,875.00 1 $ 66,000.00
Cum% Ganancias
Período previo
Entrada E.
Total
Lucro
Disposición
Salir E.
ciencyE
36,45% $ 137,537.50 32,39% $ 251,262.50 31.87% $ 362,312.50 30.83% $ 468,112.50 28.62% $ 563,262.50 29.47% $ 662,412.50 30.28% $ 765,512.50 30.02% $ 867,312.50 27.39% $ 956,837.50 25,06% $ 1,036,162.50 23.23% $ 1,107,937.50 24,50% $ 1,184,912.50 22.26% $ 1,252,787.50 21.78% $ 1,318,787.50
177,500.00 (8850,00) 155,050.00 (17.175,00) 152,375.00 (17,025.00) 147,125.00 (22,275.00) 136,475.00 (27,300.00) 140,475.00 (23,300.00) 144,425.00 (19,350.00) 143,125.00 (5,650.00) 130,850.00 (11,850.00) 120,650.00 (22,050.00) 113,100.00 (29,600.00) 118,300.00 (4.400,00) 109,200.00 (9,300.00) 107,325.00 (5.750,00)
95.25% 77.93% 90.03% 76.12% 89.95% 75.72% 86.85% 75.72% 83.33% 74.89% 85.77% 74.89% 88.19% 74.89% 96.20% 72.36% 91.70% 71.18% 84.55% 71.18% 79.26% 71.18% 96.41% 66.48% 92.15% 65.30% 94.91% 63,63%
73.18% 66.15% 65.67% 62.57% 58.22% 60.66% 63.07% 68.56% 62.88% 55.73% 50,44% 62.90% 57.45% 58.55%
316
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
Uno puede razonar en ambos sentidos. En verdad, las enormes ganancias que fueron el re-sultado de estos eventos son la definición misma de un golpe de suerte. No fue un resultado de gran habilidad o el pronóstico. Un buen comerciante sabe la diferencia entre la suerte y habilidad. Habilidad mantiene un buen trading en los malos tiempos y produce beneficios constantes durante los buenos tiempos. Un buen comerciante sabe cuando ha sido el beneficiario de un golpe de suerte y no espere ser capaz de reproducir consistentemente tales niveles de ganancia. Una racha de victorias en el inicio de la cotización en tiempo real es, sin duda vienen-wel más de una mala racha, pero no se debe permitir que desestabilizar el comerciante. La actitud correcta es simple: tomar el dinero, sonreír y darse cuenta de que esta es la suerte. Podría haber fácilmente haber sido al revés y lo mejor es que agradecer que sucedió de la manera que lo hizo. Gane o pierda, el perfil del comercio debe ser comparado con la evaluación pro-archivo. rendimiento en tiempo real debe permanecer en su contexto adecuado. Si el rendimiento en tiempo real se mantiene en línea con el de la evaluación, lo que es bueno. Si se mueve fuera de la alineación de alguna manera, una explicación debe estar descubierto. ¿Ha cambiado la volatilidad? ¿Ha cambiado la tendencia? Es muy común el error de los operadores del sistema para overscrutinize pierde y aceptar alegremente y sin crítica victorias. Ambos extremos son peligrosos para el éxito comercial.
La racha de derrotas En el segundo caso, que se queja cuando el comercio en tiempo real comienza con una mala racha? Casi todo el mundo. Con un comienzo tal, un operador puede entrar en pánico y, a menudo sin justificación. El inicio de las operaciones en tiempo real puede comenzar con una ganadora o perdedora una carrera. No importa la forma que se inicia, la forma de la historia, si su rendimiento está en alineación con su perfil de evaluación, es todo bueno. Todas las estrategias de negociación producirán victorias, así como pierde. Por lo tanto, si esta pérdida de carrera, a la derecha de la puerta, da la pausa comerciante de preocupación, entonces debe ser comparado con su perfil de evaluación. Si está dentro de Expecta-ción, no hay motivo de preocupación indebida. También, el stop-loss estrategia está en su lugar para evitar la pérdida catastrófica de capital de inversión. El comerciante debe continuar su actividad, siempre cuidado de que algo puede ir mal, pero con la confianza basada en su conocimiento profundo de su estrategia de negociación bien probado.
Producción plana En el tercer caso, considere una estrategia de negociación que se produce una racha de victorias y derrotas de la ONU-azarosa producir una pequeña ganancia o pérdida neta después de la primera
Operando con la Estrategia
317
mes de la negociación. Este tipo de actividad puede resultar casi tan tratando de que el comerciante como una ejecución más rápida de las pérdidas. Nosotros, los comerciantes no son conocidos por nuestra paciencia. Para aliviar la mente del comerciante, el perfil del comercio debe ser comparado con el perfil evalluación. Si tales períodos lentos no son infrecuentes en el perfil de evaluación, entonces se requiere paciencia. En la eventualidad infrecuente que tal plazo no se produjo en la evaluación, sin embargo, es una alerta de que las condiciones ya sea mar-KET se pueden hacer cambios o de la estrategia de negociación pueden exhibiendo el inicio de dificultades. En cualquier caso, el perfil de evaluación está allí como un recurso para estabilizar las preocupaciones y proporcionar la objetividad para el comerciante.
EN CONCLUSIÓN Hay tres herramientas que son muy recomendables para comenzar y continuar con-negociar con éxito una estrategia comercial sólida y adecuadamente evaluados en tiempo real: 1. El perfil de prueba 2. El perfil de comercio 3. El sistema stop-loss
Los dos primeros elementos deben estar disponibles desde el inicio de la negociación. El perfil del comercio se produce de forma continua de la negociación en tiempo real. Una comparación de cada una de las medidas estadísticas de los perfiles comerciales y de prueba debe hacerse a intervalos periódicos. Si las estadísticas en el archivo de pro-comercio son menos del 50 por ciento o más del 150 por ciento de la ficha de evaluación estadística corresponden-ción, ya sea o no rentable, a continuación, una explicación racional debe ser encontrado. Disposiciones de capital, en particular, deben ser monitoreados constantemente con-con respecto al tope de pérdida del sistema y el perfil de evaluación. El inicio de la cotización en tiempo real es tal vez el momento más crítico para el comerciante y su nueva estrategia comercial. El cambio desde el diseño hasta el comercio es tan importante como lo es dramática. Es el gran salto de la idea a la realidad de que todos los creadores experiencia. El comerciante puede llegar a ser excesivamente optimistas y sin crítica, si la primera operación es una victoria, sobre todo si es un grande. Esto puede ser desestabilizador. Por el contrario, el comerciante puede llegar a ser excesivamente crítico y exce-
sivamente ansioso si la primera operación es una pérdida, especialmente uno grande. Esto puede ser potencialmente más desestabilizador para el comerciante. En ambos casos, ya través del laberinto de lo que se espera se convertirá en años de operación rentable a largo plazo, el empresario de éxito debe gestionar sus emociones con el puño de hierro de la disciplina estricta y por
318
EL evaluación y optimización de estrategias de negociación
la adhesión racional a ese principio fundamental que rige la negociación de una estrategia de comercio de la estrategia, siempre y cuando se lleva a cabo en tiempo real de acuerdo con las expectativas producidas por su perfil de evaluación, produciendo con ello un patrimonio en constante crecimiento, que se mantiene por encima del tope de pérdida estrategia . Cuando esto se hace así, es una tarea larga y fascinante, y rentable. Disfrutar del viaje y sus recompensas, mis amigos. . .
notas
PREFACIO 1. Gracias a Karen Harris y su magistral dominio de la base de datos de Hedge
Barclay para obtener esta información. 2. Desde el sitio web de la empresa Predicción, predict.com/html/company.
html
CAPÍTULO 1 SOBRE estrategias de negociación 1. Walk-Forward Análisis de complementos para TradeStation, MetaStock, y
TradersStudio lleve a cabo los procedimientos descritos en este libro y están disponibles de Pardo Group Limited.
CAPÍTULO 2 EL COMERCIO SISTEMÁTICA BORDE 1. El efecto corrosivo de la emoción negativa e indisciplinado se explora en
Robert Pardo, el comercio de Juego (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2009).
CAPÍTULO 4 LA ESTRATEGIA DE DESARROLLO PLATAFORMA 1. El análisis Walk-Forward complemento para TradeStation y TradersStudio
está disponible de Pardo Group Limited.
319
320
NOTAS
CAPÍTULO 6 simulación histórica 1. Perry Kaufman, más inteligente Trading (Nueva York: McGraw-Hill,
1995), 22. 2. Sam Kash Kachigan, Análisis Estadístico: Un Interdisciplinaria Dentro de
la introducción a los análisis univariados y multivariados Métodos (Nueva York: Radius Press, 1986), 145. 3. Me transmitió por Art Collins en una conversación privada y recibida por
Collins de Dennis durante una entrevista. 4. William Poundstone, Fortunas Fórmula (Nueva York: Hill y Wang, 2005)
última placa, antes de la página 149. 5. Tanto el ascenso y la caída-posiblemente causada por una falta de voluntad
para admitir el error, la arrogancia extraordinaria, el exceso de apalancamiento y menores de diversificación de Long-Term Capital Management son brillantemente doc-no documentadas en el libro clásico y muy bien titulado por Roger Lowenstein: cuando Genius Failed (Nueva York: Random House, 2001).
CAPÍTULO 7 FORMULACIÓN Y ESPECIFICACIÓN 1. El autor fue el desarrollador de avanzada del mercado, una de las
aplicaciones pioneras-ción en este sentido. Algunos de los Applica-ciones más ampliamente utilizados, en orden alfabético, son Metastock, TradersBlox, TradeStation, TradersStudio, y la riqueza-Lab.
CAPÍTULO 9 REGISTRO Y JUICIO 1. Analista
walk-Forward, TradeStation, Metastock, y TradersStudio Complementos en Pardo Group Limited proporciona todas las funciones de análisis Walk-Forward.
2. Gracias a Bruce DeVault por su excelente material, que he adaptado para el
recocido simulado, optimización genética, y las secciones de optimización por enjambre de partículas. 3. PJ van Laarhoven y EH Aarts, recocido simulado: Teoría y Aplicaciones
(Nueva York: Springer, 1987). 4. David Goldberg, Algoritmos Genéticos en la Búsqueda, Optimización y
Aprendizaje Ma-lomo (Reading, MA: Addison-Wesley, 1989).
5. Lawrence Davis, Manual de Algoritmos Genéticos (Nueva York: Van
Nostrand Reinhold, 1991), es un punto de partida clásico. Para el
notas
321
perspectiva contemporánea, considere algoritmos inspirados en la biología de modelos financieros, de Anthony Brabazon y Michael O'Neill (Nueva York: Springer-Verlag, 2006). 6. James Kennedy, Russell C. Eberhart, y Yuhui Shi, Swarm Intelli-gencia
(San Francisco: Morgan Kaufman Publishers, 2001). 7. Gracias a mi viejo amigo y mentor Bo Thunman de la idea básica de la
PROM.
CAPÍTULO 11 ANÁLISIS WALK-FORWARD 1. Hecho con el analista Walk-Forward de complemento para TradeStation de
Pardo Group Limited.
CAPÍTULO 12 LA EVALUACIÓN DE EJECUCIÓN 1. Un buen punto de partida es el (mal) comportamiento de los mercados: una
visión fractal de Riesgo, la ruina y la recompensa de Benoit B. Mandelbrot y Richard L. Hudson (Nueva York: Perseus Books Group, 2006). 2. Gracias a Valerii Salov para estos números. Su libro, Modelando Max-imo
los beneficios de explotación en C++ (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2007), desarrolla una variante de Perfect beneficio tal como se presenta en este libro y proporciona el software para su cálculo.
CAPÍTULO 14 LA ESTRATEGIA DE COMERCIO 1. TradeProfiler TradeStation complemento desde Pardo Group Limited crea y
controla los perfiles comerciales y evaluación de una estrategia de negociación automática. 2. Producido con TradeProfiler, desde Pardo Group Limited.
Índice
Los números de página que figuran en cursiva indican figuras y tablas. multimercado y la prueba de varios La adaptación a los cambios del períodos, 169-173, 170, 173-176, mercado, 38 Algoritmos: 223-225, derivado de la literatura juegos de 224 azar, 91 genético (GA), 195-197 Hill Búsqueda de escalada, 188-189 posición de calibrado, 75 tasa de rendimiento anualizada, 203. Véase también el retorno pesimista sobre el margen (PROM) Enfoque: desarrollo empírico, 45-47 filosófica, a estrategias de negociación, 44-47 científica, 44-48 supuestos: apertura y cierre de deslizamiento rango, 115-117 realista, 113-118 deslizamiento debido al tamaño, 117 deslizamiento, el precio y el comercio, 113-115 deslizamiento, significado de, 117-118 estrategia de negociación asimétrica, 75 Automatización: estrategias comerciales a gran escala, 69, 32-33 ventajas de Análisis Walk-Forward, 69-70. 247-248 Las pruebas retrospectivas, 57, 68 Barclay Trading Group, 22 Cesta de los mercados:
marco de optimización, 223-225, 224 pruebas, 172-173, 173-176 mercado a la baja, el, 134, 134, 135, 221 eventos cisne negro, 119, 264 Buffet, Warren, 19 mercado alcista, los, 132, 133, 221 condiciones de compra y venta, 75. Véase también Las estrategias de entrada y de salida Compra Mercado si se toca órdenes (MIT), 115 Comprar (o largo) reglas, 77 órdenes de compra de precio límite, 115 Comprar órdenes de parada, 114 Capital: sobrecapitalización, 266
perfil de rendimiento, 35-36 gestión de la cartera de riesgo, 84-85 requerida (RC), 83-84, 270-272 riesgo, la cantidad de, 36 estrategia de stop-loss, 305-308 comercial, cálculo de, 270-272 capitalización insuficiente, 270272 mercados de dinero en efectivo, 120 de código C, 152 Collins, Arte, 3 de Confianza: el exceso de confianza, 302 gestión de riesgo de la cartera, estrategia robusta 85, 276 valor de, los comerciantes, 40, 268-269, el mercado congestionado, 137, 137, 221
323
324 La consistencia, 29-31, 129130, 276-277 Contrato: continua, 124-126 mercado de futuros, 118, 121-124, 122 movimientos límites, 118 perpetuo, 124-125, 125 Convergencia de conjuntos de parámetros, el coeficiente de correlación 196: los precios de cierre, 170-171 fórmula para, perfecto y ganancias curva de las acciones (CECPP), 204205 sistemas, 111-112 Crossover Countertrending: sistema de media móvil, 214-216, 196 conjuntos de parámetros Ajuste de curvas. Ver mercado Overfitting currrency, el mercado cíclico, 246, el, 135, 136 los límites de negociación diarias, 118 de datos: grados de libertad, 292 de simulación histórica, 33 , Teoría relevante de, 243-245 de la muestra, para un marco de optimización, 220-222 muestras, 293-299 ventana de prueba, 127 Depuración, 61 Grados de libertad, 130-131, 221, 291-295 Dennis, Richard, 3, 20, 141 DE Shaw and Company, 7 Distribuciones: no gaussiana, 89 perfil, 229-231, 229, 230 optimización de pérdidas y ganancias, 277-280, 278, 279 Dólar meta de ganancias, 88
el riesgo por dólar, 81 pruebas de doble ciego. Ver Fuera de la muestra de prueba Donchian, Richard, 20 Reducción, máximo (MDD), 83, 253, 265-272
ÍNDICE
EasyLanguage, 50, 58, 61, 61, 153, 153-155 Edge, definición, 17 Eficacia, Modelo (ME), 273-276, 275 Hipótesis del Mercado Eficiente (EMH), 137-140 enfoque empírico, 45-47, 242-243, 254 Las estrategias de entrada y salida, 74-79 ahorros: curva, el, 107, 107, 108, 204-205 coeficiente de correlación, fórmula para, de perfecta y ganancias curva de las acciones (CECPP), 204-205 de mayor a menor, y el riesgo, 265 aspiración máxima (MDD), 267-268 Evaluación: tasa de rendimiento anualizada, 203 en comparación con perfil comercial, 310-311 curva de la equidad, la, 204205 aspiración máxima (MDD), 203-204 el beneficio neto, 201-203 marco de optimización, 222-223, 231 beneficio perfecta, 204-205 criterio de rendimiento, 203-208 retorno pesimista sobre el margen (PROM), 205-208 perfil, 309-310, 313 beneficio y riesgo, 223-225, 224 rendimiento en tiempo real, 54-55, 308-310 tiempo en rodajas, 241-242 Walk-Forward Análisis, 248-250, 261 Evento de comercio, 118-120, 268-269 Expectativas:
simulación histórica positiva y precisa, de 34 años teórico, 164, 164-166, extensibilidad, definición, 32
Índice
Fama, Eugene, 137 Granjero, Doyne, 7 series de tiempo financieras, 266-267 Fit, definición, 282. Ver también sobreajuste función de aptitud. Ver Función objetivo producción de planos, 316-317 modelo de pronóstico, sobreajuste, 286-289 La geometría fractal (Mandelbrot), 267 Libertad, grados de. Ver Grados de Libertad Función y objetivo. Ver Función objetivo mercado de futuros: ajustado contrato continuo, 124125, 125 dimensión de riesgo, 264 ciclos de contratos, 121-124, 122, 124125 contrato perpetuo brecha de vuelco, 123-124 vida Gann, WD, 23-24, 40, 82 Los algoritmos genéticos (GAs), 195-197 óptimo global de los conjuntos de parámetros, bueno hasta el 196 Cancelado (GTC) orden: la apertura de brecha de deslizamiento, 115-116 órdenes objetivo de beneficios, riesgos tope 88, 81 trailing stop, 87 pantallas gráficas: curva de la equidad, el, 107, 107, 108 de estrategia comercial, 62, 64 La codicia, y los efectos negativos sobre el comercio, 28 Rejilla de búsqueda, 181-185, 183 Utilidad bruta y el retorno pesimista sobre el margen (PROM), 205-208 Montañismo:
Búsqueda mutipoint, 189-190, 190192, 188-189 algoritmos de búsqueda retrospectiva, el abuso de, 284-286 Simulación histórica: exactitud, 109 supuestos, realista, 113-118
325 bar-por-bar que se informa, 64, 65-67, 91-92 mercados de efectivo, 120 de datos, 120 ciclo de desarrollo, 226 curva de la equidad, el, 107, 107, 108, expectativas teóricas, 164, 164-166 los mercados de futuros, 121-124 búsqueda rejilla, 181-185, 183 ciclo de vida de la estrategia de negociación, 140-141 movimientos límites, 118 principales acontecimientos y fechas, 118-120, 268-269 mercados, tipos de, 132-137, 133-137 multimercado y la prueba de varios períodos, 169-177, 170, 173-176 combinaciones de parámetros del modelo, 51-52 perfil de optimización, 227 fuera de la muestra de datos, los datos de precios 250-251, 3, 33, 93 Resumen de rendimiento, 94, 95, período de duración de las operaciones, 171, 111-112 fantasma y la expectativa positiva, 34 hipótesis realistas, 113-118, informes esenciales, 94-107 problemas de redondeo, 109111, 127-128 tamaño de la muestra, 295, 218-220 rango de exploración optimización simple, ejemplo, 214-216 deslizamiento, 113-118 limitaciones de software, 109112, 109-113 estabilidad. Véase también la consistencia, 129-130
error estándar, 127-128 ventana de prueba, que se define, 126 lista de comercio, el, 94, 96106, 107 comercios, número de 129, 250, ventana de comercio utilizar con las pruebas preliminares, 159 Análisis WalkDelantero, 93, 250 Hite, Larry, 158
326 La inteligencia artificial, frente humana, 44, 46 Dentro de la muestra de optimización, 253. Ver también fuera de la muestra; Postoptimization Intervalo por intervalo de informes, 62 Jones, Paul Tudor, 19 Kaufman, Perry, 1, 113 método de Kelley, el, 90-91 Kovner, Bruce, 19 El lenguaje, secuencias de comandos. Ver el lenguaje de secuencias de comandos Movimientos límites, 118 de liquidez de mercado, 246 máximo local, 199-200, 200 Bolsa de Londres, 120 Largo-Term Capital Management, 138 Mandelbrot, Benoit, 267 Mercado en una estrecha órdenes (MOC), 116-117 Mercado Abiertos (MOO) las órdenes, 117 oportunidades de mercado (ineficiencias), 138-140 Las órdenes de mercado, 114 mercados: adverso, 226 agrícola, 245 oso, el, 134, 134, 135, 246 toro, el, 132, 133, 246 en efectivo, 120 cambiante, 37-38, 241-242 congestionado, el, 137, 137 monedas, 246 cíclica, el, 135, 136, 264 límites diarios eficientes, 138, 245, extensibilidad de 32-33 financiera, 246
A viva voz libre versus electrónica, 138 futuros, 7, 118, 121-124, 122, 264, 246 líquida locked-límite, 264
ÍNDICE
predictivo, 288 los comerciantes, los distintos tipos en 139, de seguimiento de tendencias, 41, 165-166, 246 tipos de optimización, y marco, 221 inusual, 165-166 volatilidad, 37-38, 81, 86, 89-90 tendencias del mercado, 37-39, 41, 165-166, 246 Mercado Wizards (Schwager), 158 Martingala y antimartingala la posición de calibrado, 90 La pérdida máxima (MDD), 203-204, 265-272 Riesgo máximo, 305-308 aspectos mentales del comercio, 302-303 Metastock, 50, 58, 153154 eficiencia del modelo (ME), 273-276, 275 promedio del sistema de cruce de traslado: optimización sencilla, 214216 rejilla de búsqueda, 181185, 183 Multimercado y pruebas de distintos períodos, 169-173, 169-177, 170, 173-176 NASDAQ, 246 Evaluación del beneficio neto, 201203, 203, 205-208 Bolsa de Nueva York, 120 Función objetivo: método de evaluación, 201-203 ejemplo de, en PaseoForward Análisis, 250 algoritmo de optimización genética, 197 importancia de, 68 función de optimización, 1213 optimización del espacio, juego de parámetros 201, 201-202 optimización de enjambre de partículas (PSO), 197-198
métodos de búsqueda, 180200 parámetros de búsqueda, 12-13 de selección para la optimización marco, 222 Ratio de Sharpe, 201, 212 velocidad de procesamiento, 185 parámetros de la estrategia, 179-180
Índice
La objetividad: definición de, 27 valor de, para el comercio, 27-29 Omega Investigación (personalizado de programación), 2 Apertura y cierre de deslizamiento rango, 115-117 f óptima (comercio fraccionada fijo), 90 Optimización: versus ajuste de curvas, 51 definición de, 37 grados de libertad, 130-131 distribución de perfil, 229-231, 229, 230 reducción, máximo (MDD), 253 errores, 296-298 evaluación, 222-223, 225 ejemplo de, en Paseo-Forward Análisis, 250 marco, 216-223, 217 funciones, 12-13 máximo global, 199, 199 actuaciones comerciales históricos, 51-52 combinaciones de parámetros del modelo, 51-52 en movimiento promedio del sistema de cruce, 214-216 multimercado y de varios períodos, 223-225, 224 sobreajuste, 8, 213-214, 233 sobreparametrización, 296 sobreexploración, 297 trampas, 213-214 postoptimization (fuera de la muestra), 52-53, 250-251 perfil, 227-229, 229, 234 reoptimization, 243, 254 robusta estrategia de negociación, 202, 225-227 forma de perfil, 231-235, 232, 233 simple, ejemplo, 214-216 método de recocido simulado (SA), 193-195 estrategia comercial, 51-52
y Walk-Forward Análisis, 237-261 ventana, 242-243
327 Dimensiones del espacio de optimización, 184 selectividad iluminado o informado, 188-189 la escalada, la búsqueda de múltiples puntos, 189-190, 190192 picos y valles, 200, 200, 179209 búsqueda de Pedidos: comprar y vender, 76-77 (véase también las estrategias de entrada y salida) Mercado comprar si se toca órdenes (MIT), 115 comprar órdenes de límite de precios, parada 115 de compra, 114 cálculos y pruebas, 159, 160 sistemas countertrending, meta de ganancias 111-112 dólares, 88 Válida hasta Cancelado (GTC), 81, 115-116 Mercado en Close (MOC), 116-117 mercado en abierto (MOO), 117 orden de mercado, 114 distancia de apertura, 115116 riesgo durante la noche, 80-81, 87 precio (o límite) órdenes, 111113 meta de ganancias, 87-88 Mercado vender si se toca órdenes (MIT), 115 los precios de venta de las órdenes de límite, stop de venta 115, 114 deslizamiento, 80-81, 113-118 Cierre solamente parada (OCS), 116-117 stop-loss, 76, 80 objetivo, 76 trailing stop ganancias en dólares, 86 trailing stop ganancias volatilidad, 81, 86 meta de ganancias volatilidad, 88
Fuera de la muestra de prueba, 52-53, 237, 241, 247, 250-251 Sobrecapitalización, 266 Overfitting: el abuso de la retrospectiva, 284-286 peces grandes en el síndrome del estanque pequeño, 296 causas de 282284, 291-299, curar durante, 239-240
328 Sobreajuste: (Continuación) frente a la curva de ajuste, 281-282 grados de libertad, 253, 291-295 filtros de entrada y salida, 79 modelo de pronóstico, ejemplo, 286-288 versus optimización, 8, 14 perfil de rendimiento de punta, 233234, 233 diseño de la estrategia, 74 síntomas de la negociación, en el modelo, 290-291 modelo de comercio, ejemplo, 289290 Walk-Forward Análisis, 253, 298-299 sobreparametrización, 296 sobreexploración, 297-298 Parámetros: constantes, 216 de convergencia, 196 de cruce, 196 definición de, 212 distribución en marco de optimización, 229 a 231, 229, 230 selectividad iluminado o informado, 188-189 algoritmos genéticos (AG), 195-197 rejilla de búsqueda, 181-185, 183 datos históricos de precios, 51-52 mutación de series, 196, 216-220 marco de optimización, 228 optimización de enjambre de partículas (PSO), 197-198 reoptimization periódica, 223 habitantes, 195 Búsqueda paso priorizado, 185188 reoptimization, 243, 254 robustez, 222-223 rango de exploración, en el marco, 218-220 selección a través de generaciones, 195 conjunto, mejor
para el comercio, 242-243 ratio de Sharpe, 201, 212 método de recocido simulado (SA), 193-195
ÍNDICE
pruebas, 217218 superior, 212 Walk-Forward Análisis, 247-248 partículas optimización enjambre (PSO), 197-198 Los patrones de pérdidas y ganancias, 277-280, 278, 279 beneficio perfecta (PP), 204-205, 273276, 275 Rendimiento: evaluación, 201203 los cambios del mercado, 241-242 sobreajuste, 240 pico, 243 periodo, 108, 108 postoptimization, 251 pruebas preliminares, 166-169, 167, 168 perfil, 26-27, 35 peculiaridades, 313-315, 313, 314 de comercio en tiempo real, 253, 270, 302 perfil liso, en el gráfico dinámico, 232 espiga, en el gráfico dinámico, 233 rigor estadístico, 244-245 resumen, 94-107, 95 resumen, ejemplo, 25-26 comercio en tiemporebanadas, 241-242 estrategia de negociación, 26-27 bajo rendimiento, 266 retorno pesimista sobre el margen (PROM), 205-208 oficios fantasma, 111-112 Pickens, T. Boone, 19 de portafolio: una aspiración máxima (MDD), 84-85
medición del riesgo, la gestión del riesgo 27, 84-85 Análisis Walk-Forward, 261 Tamaño de la posición: estrategias avanzadas, 91, 91-92, algoritmos derivados de los juegos de azar literatura, 91 de entrada y salida estrategias, 75 importancia en la estrategia de negociación, 89-91
Índice
f óptima (comercio fraccionada fijo), 90 durante la noche, abierta, 265 reversión frente reglas nonreversal, 77-78 escalar dentro y fuera de una posición, 91-92 demasiado grande en comparación con demasiado pequeño, la volatilidad ajustada 89, 89-90 Postoptimization (fuera de la muestra), 52-53, 237, 241 Predicción de la empresa, el 7 de Precio y el deslizamiento del comercio, 113-115 Los datos de precios, histórica, 3, 33, 51-52, 93 Precio (o limitar) las órdenes, 111-113 Crisis de los precios, 267-268 Búsqueda paso priorizado, 185188 Perfil: distribución de la optimización, 229-231, 229 beneficio y riesgo, 253 forma de la optimización, 231-235, 232, 233, 234 estadísticamente significativa optimización, 227-229, 229 prueba, la comprensión, 311-313, 313 Ganancias. Ver también Profit, perfecto (PP) meta de ganancias en dólares, el 88 de gestión, 85-88 los patrones de, y la pérdida, 277280, 278, 279 perfecto (PP), 204 la gestión de riesgos porfolio, 85 potencial, 274 Para el precio, 76 el comercio en tiempo real, 237, 238 de riesgo, relacionados entre sí, con, 26, 253 tasa ajustada al riesgo de retorno (RAR), 272-273 objetivos, 76, 87-88
trailing stop dólar ganancias, 86 parada final, el, 76, 85-86 trailing stop ganancias volatilidad, meta de ganancias 86 volatilidad, Análisis 88 Walk-Forward, 34-35 golpe de suerte, 268, 315-316
329 Beneficio, perfecta: coeficiente de correlación, fórmula para, de perfecta y ganancias curva de las acciones (CECPP), 204-205 definición de 21 de la tabla de datos diarios, 21 Programación: analizar, 61, 61 código C, ejemplo, 152 diagnósticos, 5961 "if", 155 proceso de la entrevista, 147151 pseudocoding, 146, 146147, 151-155, 151-155 especificaciones del lenguaje de scripts, 58 pruebas, 157-177 Psicología de los comerciantes, 27-29, 30-31 Cuantificación y comerciales ventajas, 27 vendedores cita, en tiempo real, 2 rendimiento en tiempo real, 54-55, 308310 comercio en tiempo real: coherencia, 29-31 evaluación y el perfil comercial, 310-311 versus simulación histórica, 39 de optimización, 212, 226 y las pérdidas sobreajuste, 283 perfil de rendimiento, 36-37 ganancias, 226 retorno de inversión, 303-305 señales, 62 y Walk-Forward Análisis, 39, 53 Renaissance Technologies, 7, 21 reoptimization, 243, 254 Informes: curva de la equidad, el, 107, 107, 108, pantalla gráfica, 62, 64
La histórica por barra de base, 64, 6567 intervalo por intervalo de base, 62 resumen de rendimiento, 62 base del comercio por el comercio, 62, 63-64 tiempo en rodajas, 254
330 Informes: (Continuación) lista de comercio, el, 94, 96-105, 107, 161, 161-163 año tras año base, 108, 108 capital requerido (RC), 83, 270-273 vueltas: tasa anualizada de, 203 potencial de los 22 medida fiable de, y retorno, 241 tasa ajustada al riesgo de retorno (RAR), 24, 26, 27, 272-273 Recompensar a razón de riesgo (RRR), 273 Riesgo: -adjusted tasa de retorno, 272-273 dimensión, 264 las señales de entrada y salida, 75 de negociación futura, 27 de gestión, 8182 máximos, 305-308 una aspiración máxima (MDD), 83, 261, 265-272 potencial máximo, 266 objetivo en movimiento, 31 LA EVALUACIÓN beneficio neto, 201-203 riesgo durante la noche, 80, 80-81, 87, 264, 265 cartera, 84-85 beneficio, interrelacionado con, 26 mediciones fiables, 27 de capital requerido (RC), parada de 83-84 riesgo, 80 deslizamiento, 80, 80 a 81 de parada, 80 señales de stop-loss, 75-76 diseño de la estrategia, 74-75, 82-84 órdenes de destino, 88 tres amplias categorías, 79 de riesgo comercial, 80-82, 265-272 trailing stop dólar ganancias, 86 trailing stop ganancias volatilidad, el riesgo de parada 86 volatilidad, 80-81 robustez:
cuatro características de, 158 versus rentabilidad, 202, 202-203, 109-111 problemas de redondeo
ÍNDICE
Regla de Diez, 82 Reglas: tamaño de la posición adjusted, 89-90 diagnósticos, 61, 61, 51-52 optimización de la estrategia Martingala, 90 f óptima (comercio fraccionada fijo), 90 tamaño de la posición, 89-91 venta (o corto), 77 especificaciones para la programación, 151-155 comercio, 159, 161, 161-163, 164 Escala en y fuera de una posición, 91-92 Scholes, Myron, 138 Schwager, Jack, Market Wizards, 158 Lenguaje de escritura: EasyLanguage, ejemplo, 153-155 "if", 155 Metastock, ejemplo, 153-154 pseudocoding, 146 TradersStudio, ejemplo, 154-155 asistente, 58 Buscar: métodos avanzados, 191-200 método de evaluación, 201-203 máximo global, 199, 199-199 rejilla de búsqueda, 181-185, 183 la escalada, la búsqueda de múltiples puntos, 189-190, 190-192 colina de escalada algoritmos de búsqueda, 188-189 máximo local, 199-200, 200, 180-200 métodos de optimización del espacio, 179-180 parámetro, 12-13
optimización de enjambre de partículas (PSO), 197-198 picos y valles, 200, 200 de búsqueda paso priorizado, 185188 problemas, en general, 198200, 199-200 recocido simulado (SA), 193-195
331
Índice
La selectividad, iluminado o informado, 188-189 La duda, y negativos efectos sobre la comercio, 28-29 Vender mercado si se toca (MIT) las órdenes, 115 Precio de venta órdenes de límite, 115 Vender órdenes de suspensión, 114 Ratio de Sharpe, 201, 212 Shaw, David, 7 mercados cambiantes, 245 señales: filtros de entrada y salida, 78-79 gráfico de precios para las pruebas, 59, 59 En tiempo real, 62 stop-loss, 75-76 negociación Simons, Jim, 7 El recocido simulado (SA) de optimización método, 193-195 Simulación: definición, 33 histórico, 33 Dimensionamiento. Ver posición de calibrado Deslizamiento, 80, 113-120, 123-124 Software: los avances en, 6-7 comercio automatizado, ventajas de, 32-33 CQG (programación personalizada), 2 curva, la cercanía de ajuste frente capacidad predictiva, 214 limitaciones, 109-112 Omega Investigación (personalizado de programación), 2 oficios fantasma, 111-112 64, 65-67 órdenes de precios, 112-113 informes, 63-67 cuestiones de redondeo, 109-111 tick matemáticas, 110-111 Presupuesto: ideas, vagas vs. precisas, 150-155 escala, 69 entrevista de la muestra, 49-50, 147-150
Estadística: coeficiente de correlación, 170-171 grados de libertad, 130-131, 221, 291-295
mediciones, estándar, 266-267 procedimientos de modelado, 288 rigor de, 244-245 robusta, 267 tamaño de la muestra, 127-128 error estándar de tamaño de la muestra, 293-296, 295, 296 ventana de prueba, 127 estrategia de stop-loss, 305-308 Cierre solamente parada (OCS), 116-117 Estrategia. Ver estrategia de negociación diseño de la estrategia. Ver estrategia de diseño Desarrollo de estrategia. ver Trading desarrollo de estrategia estrategia de negociación simétrica, 75 el orden de destino: 76 Tecnología. Ver también Software comercio automatizado, ventajas de, 32-33 coeficiente de correlación, de cierre precios, 170-171 detectar malas ideas de operación, 301 diagnósticos, 59, 59-60, 61 el crecimiento de, 6 oportunidades de mercado (ineficiencias), 139-140 función objetivo, 68 marco de optimización, 218-220 la presentación de informes, 62, 63-64, mercados cambiantes, 245 optimización simple, ejemplo, 214-216
limitaciones de software, 109-112 especificando reglas, ejemplo, 151-155 estrategias de negociación, a gran versuscientífica y empírica método, 46-47
Standard and Poor 500 Futuros, 120, 264 sobrecarga de arranque, 293-295
Walk-Forward Análisis, 69-70, 247-248 Plantillas, 58
332 Pruebas: Las pruebas retrospectivas, 57 computarizado, 7-8 simulación histórica, 159, 172-173, 173-176 multimercado y de varios períodos, 169-177, 170, 173176 fuera de la muestra, 247 rendimiento, 166-169, 167, 168 periodo, longitud de, 171 plataformas utilizadas para el desarrollo, 49-50, 57 preliminar, 50-51, 157-177 procedimientos, beneficios de, 8 resultados, 174-176, 177 software, 6-7 comercio de la estrategia, 173, 173176, 177 Ventana de prueba: grados de libertad, 130-131 rangos de exploración, 249 tamaño de, 141-144, 143, 144 de comercio, la frecuencia de, 131-132 Thorpe, profesor Edward, 90 Tick matemáticas, 109-111 Período de tiempo-a-tiempo-período de análisis, 242 Tiempo-rodajas rendimiento comercial, 241-242 Comercio por comercio informe, 62, 63 Comercio, definición, 17 lista de comercio, el, 94, 96-105, 107, 161, 161-163 los comerciantes: errores comunes, 146 de confianza, 40-41 discrecionales, 18-19, 19-21 sobre los efectos de las emociones, 28-29 frente a los inversores individuales, 6 entrevista con el programador, 147-151 aspiración máxima, 268-269 período previo máximo, 269 análisis de la cartera, 7071 profesional, 6
psicología de, 27-29, 168-269, 302-303 sistemática, 9 valor de la objetividad, 27-29
ÍNDICE
TradersStudio, 50, 58, 62, 63 tamaño comercial: consistencia, 31 muestra histórica, 220-222 TradeStation, 50, 59, 60, 61, 70, 153, 153-155 Trading: dicretionary, 9 de futuros, 7 optimización, 37 rendimiento, pico, 37-38, 243 y el margen de riesgo, 265-272 modelos comerciales: sobreajuste, ejemplo, 289-290 retorno pesimista sobre el margen (PROM), 208 procedimientos estadísticos, 288 síntomas de sobreajuste, 290-291 el perfil de la operación: Evaluación de las operaciones en tiempo real, 308-311 expectativas, teórico, 165 estrategia de negociación: la adaptación a los mercados, 38, 245 adheridos al sistema de, 51-52, 53-54, 264-265 alternativas automatizado, beneficios, 9 de beneficios de, 38-39 confianza, 40-41 consistencia de, 29-31, 129-130, 276-277 definición de, 17 el desarrollo de, 43 a 55, 236 de distribución, 277 reducción, máximo (MDD), y el riesgo, 83-85, 253-254, 265-272 ejemplos de, 26 expectativas, teóricas, 164, 164166 gastos, 265 de extensibilidad de, 3233 de formulación, 145-147 simulación histórica, 172-173,
173176mejorar, 55 ciclo de vida de, 140-141 las condiciones del mercado, sin ser visto, 304-305
Índice
contracción del mercado, 303304 oportunidades de mercado (ineficiencias), 138-140 aspectos mentales de 302-303, 216-222 marco de optimización, la optimización del perfil, 227-235 parámetros,, 192-193 retorno pesimista múltiple en el margen (PROM), 205-208 trampas de la optimización, 213214 pobres, 303 cartera de aspiración máxima, 8485 medidas de gestión de riesgo de la cartera, 84-85 de beneficio y el riesgo, 24 razones para, 18-22 reversión frente reglas nonreversal, 77-78 En tiempo real, 308-310 riesgo, 8284 robusta frente a la rentabilidad, 202-203 robustez, 225-227, 238-239, 49-50 de reglas reglas para la entrada y salida, métodos de búsqueda 76-78, 191-198, mercados cambiantes avanzadas, adaptándose a, 245 señales, 74-75 especificaciones, 147-150 stop-loss (SSL), 305-308 alternativas superiores, 305 pruebas, 52-53, 157-177 oficios, varios, 129 trailing stop, 76, 85-86 de seguimiento de tendencias, 165-166 sin éxito , 284286 validez, 252-253 valor de la coherencia, 29-31 valor de la objetividad, 27-29 Walk-Forward Análisis, 52-53, 237-253 diseño de la estrategia de comercio, desarrollo de estrategias de negociación 7375: abuso de la retrospectiva, 284-286
back testing, 57 de ocho etapas, 47-49 entrada y salida, 74-75, 78-79
333 formulación, 145-147 enfoques filosóficos, 44-47, 49-50 reglas de especificaciones, 147-150 método científico, 48 plataformas de prueba, componentes 49-50 tres principales, 74 Los sistemas de intercambio, clásicos, 73 El volumen de operaciones, mundial, el 6 ventana de comercio, el tamaño de, 141144, 143, 144 Trailing stop ganancias en dólares, 86 trailing stop, 76, 8587 trailing stop ganancias volatilidad, 86 cambios de tendencia, 241 Estrategia de Negociación de la tortuga (TTS), 3, 20, 141 Subcapitalización, 270-272 Bajo rendimiento, 266 Valores: optimización, 37 robustez de estrategia de negociación, de 37 Verificación: cálculos y operaciones, 158-159, 160, 161, 161-162, 164 definición de 22 pruebas preliminares, 157-177 ventaja comercial, 24 Vince, Ralph, 90 Volatilidad: -adjusted posición de dimensionamiento, 89-90 componente cíclico, 246 mercado de futuros, 121-124, 122 de altura, 274 mercados, parada de 3738, 81-82 riesgo Walk-Forward Análisis, 241-242 Walk-Forward Análisis (WFA): automatización, 69-70, 247-248
cura para el sobreajuste, 239240 grados de libertad, 244 aproximación empírica a negociación, 46-47, 242-243, 254 ejemplo de, 250-256, 252, 257-260
334 Walk-Forward Análisis (WFA) (Continuación) ciclo de vida de la estrategia de negociación, 140-141 mercados, 241-242, 245-247 función objetivo, de 68 años fuera de la muestra de prueba, 247 juego de parámetros para el comercio, 242-243 rendimiento máximo, 243 de comercio postoptimization, 241 proceso, dos pasos, 247 el comercio en tiempo real, 39, 237, 254 de datos pertinentes, la teoría de, 243-245 reoptimization, preventivo, 254
ÍNDICE
riesgo y rendimiento, medidas fiables, 241 rodando optimización, 38-39, 244-245 sobrecarga de arranque, 294-295 prueba, 52-53 período de tiempo-atiempo-periodo, 242 ventana, prueba, 141-144, 143, 144, 242-245, 250-251, 254 WalkForward Eficiencia (WFE), 238239, 254, 260-261 Williams, Larry, 302 de beneficio inesperado, 119, 268, 269, 315 Ventana, 242-243, 250251, 254 Año tras año, informe de base, 108, 108