Futuros da estratégia de reversão média

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Na notícia da Swing Trader da noite passada, escrevi que deveríamos procurar um "dia de reversão médio" nos futuros da EMini S & amp; P. Veja como troquei esse sinal.
MR Swing: um sistema quantitativo para reversão média e.
Sob o que as condições do mercado significam - o trabalho de reversão melhor do que para desenhar uma estratégia de reversão média, a reversão média funciona lindamente quando é tempo.
Como construir sistemas e exemplos de troca de reversão média.
12/03/2018 & # 0183; & # 32; Há algum tempo, o CSS Analytics teve um post intitulado Melhorando as estratégias de tendências seguidas com entradas de contra-tendências, que discute o uso de uma reversão média.
Trading VIX Futures sob Reversão Média com Mudança de Regime.
07/04/2018 & # 0183; & # 32; Portanto, estratégias de impulso deveriam funcionar para futuros de petróleo bruto em qualquer escala de tempo razoável. mas as estratégias de reversão significantes certamente funcionam melhor.
Negociação quantitativa: reversão média, impulso e.
14/01/2018 & # 0183; & # 32; É razoável esperar retornos de 2% por dia com estratégias de reversão média intraday automáticas com períodos de espera de alguns segundos a alguns minutos?
Definição da reversão média | Investopedia.
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Negociação dinâmica usando previsões de curto prazo e longo prazo.
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Momentum e reversão média são dois tipos comuns de estratégias de negociação, embora eles funcionem contrários um ao outro. LEIA MAIS AQUI.
Capítulo 2 Reversão média em preços de commodities - Springer.
Início> compreensão científica dos mercados financeiros> Reversão à média: uma estratégia de comércio sem perigo. Reversão para a média: uma transação de sempre.
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Estratégias de negociação com base na reversão média. Uma das estratégias de negociação mais simples relacionadas à reversão média é encontrar o preço médio durante um período especificado, seguido de determinar um intervalo alto-baixo em torno do valor médio de onde o preço tende a reverter para a média.
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11/03/2018 & # 0183; & # 32; Você acha que é possível encontrar boas estratégias de reversão média nos futuros? Eu acredito que sua estratégia é uma reversão média bastante clássica.
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Estudamos as estratégias de impulso e reversão média nos preços dos futuros de commodities e sua relação com o impulso e a reversão média nos preços no mercado de commodities.
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A mesma operação pode ser replicada para ações versus futuros (Reversão Média): a estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos.
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Em uma publicação recente, o Alpha Architect parece algumas possibilidades para combinar estratégias de reversão momentânea e média. é o fluxo de rendimento em futuros de volatilidade.
Reversão média sobre Futuros - Quantopian.
As oportunidades de estratégias médias de reversão em moedas e futuros são limitadas, mas não inexistentes. Este capítulo orientará o leitor para essas situações.
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Negociação de reversão média nos mercados de futuros de energia.
O trabalho recente lançou sérias dúvidas sobre se os mercados de futuros de energia podem ser considerados deficientemente eficientes e demonstraram quão médias estratégias de negociação de reversão podem ser empregadas de forma rentável nos futuros de petróleo bruto, gás natural, gasolina e óleo de aquecimento.
O trabalho recente analisou se o uso de estratégias de negociação técnica simples de reversão média pode ser empregado lucrativamente para carteiras para futuros de petróleo bruto, gás natural, gasolina e óleo de aquecimento. Considerando vinte e dois anos de dados # 8211; através do uso de carteiras de spread de calendário de reversão média, relações de hedge dinâmicas e sinais de negociação com base em Bollinger Bands & # 8211; foi demonstrado que a maioria das combinações de futuros do mês dianteiro e do segundo mês são significativamente rentáveis ​​para todas as commodities com os melhores resultados para o WTI Crude and Natural Gas. Uma série de trabalhos nos últimos 5 anos levantaram sérias dúvidas sobre se os mercados de futuros de energia podem ser considerados deficientemente eficientes no curto prazo.
Esta publicação oferece uma visão geral da literatura recente e das várias estratégias de negociação empregadas.
Introdução.
Ao longo da última década, os preços das commodities energéticas exibiram aumentos e quedas dramáticos até certo ponto não observados desde a crise energética da década de 1970. Ao mesmo tempo, os futuros de energia experimentaram um aumento impressionante na demanda de investidores financeiros depois que os mercados de futuros dos EUA foram transformados radicalmente devido à Lei de Modernização de Futuros de Mercadorias dos Estados Unidos em 2000, que introduziu mais flexibilidade, permitindo que agentes financeiros, como os fundos do índice de commodities, entrem eles. Por um lado, os produtos energéticos são considerados instrumentos de diversificação de baixo custo que ampliam a oportunidade de otimização de portfólio. Além disso, os mercados com alta liquidez atraem investidores de curto prazo que pretendem ir longos ou curtos o ativo por apenas alguns dias ou mesmo em uma base intra-dia. Esses desenvolvimentos desencadearam uma controversa discussão na literatura com o objetivo de determinar se os fundamentos da oferta e da demanda ou os efeitos comerciais especulativos prevalecem no processo de construção de preços de contratos de futuros de energia.
Dado o interesse cada vez maior nesses mercados, uma questão de enorme relevância para a pesquisa acadêmica e os profissionais relacionados aos processos de construção de preços em mercados de futuros de energia é se os padrões de preços históricos podem ser explorados por investidores experientes e se podem haver oportunidades comerciais rentáveis ​​em quatro mercados de futuros de energia muito populares, usando regras de negociação simples.
Mensagens misturadas para um mercado eficiente?
A discussão entre acadêmicos e profissionais sobre os méritos da análise técnica vem sendo realizada por décadas. A pesquisa abrangente de Park e Irwin (2007) mostra que o principal foco de atenção da pesquisa acadêmica é sobre os mercados de capital próprio e de câmbio, e não sobre commodities. A rentabilidade das regras técnicas de negociação para os mercados de commodities foi abordada por alguns estudos, principalmente relacionados ao impulso e às regras simples da média móvel.
Shambora e Rossiter (2007) usam um modelo de rede neural artificial com entradas de cruzamento em média móvel para prever os preços de futuros do petróleo bruto e documentam uma lucratividade significativa que está em desacordo com a expectativa de um mercado de futuros de petróleo eficiente. No mesmo ano, Tabak e Cajueiro publicaram um artigo que analisou a eficiência do Brent e West Texas Intermediate (WTI) Crude Oil usando a análise de Hurst e descobriu que o mercado de petróleo tornou-se mais eficiente ao longo do tempo.
Um ano depois, Alvarez-Ramirez considerou que as auto-correlações do processo internacional de preços do petróleo sugeriam que, em longos horizontes, o mercado de petróleo bruto é consistente com a hipótese de mercado eficiente por Fama (1970), mas não pode excluir a possibilidade de ineficiências de mercado em curto horizonte de tempo.
& # 8220; .. mostrando que uma estratégia específica baseada na exploração de informações obsoletas em média ganha um fluxo de caixa positivo durante algum período de tempo não é, por si só, evidência de ineficiência no mercado. Para ganhar esse lucro, um investidor pode ter que suportar riscos e seu lucro pode ser apenas uma compensação justa do mercado pelo risco # 8221;
Dois documentos em 2018 (Wan e Liu; Lean) para a eficiência do mercado de petróleo bruto WTI mostraram que os preços do petróleo bruto estão se tornando mais eficientes ao longo do tempo para todos os horizontes de tempo considerados. O segundo estudo considerou os preços de WTI crude oil spot e futuros usando abordagens de variância média e dominância estocástica e descobriu que não há oportunidades de arbitragem entre preços spot e futuros. No entanto, este não foi o caso, se considerássemos a dinâmica de alta freqüência dos preços futuros de petróleo bruto, óleo de aquecimento, gasolina e gás natural, onde Wang e Yang (2018) identificaram ineficiências do mercado, especialmente para o óleo de aquecimento e gás natural principalmente durante períodos de mercados de alta.
Indo com o fluxo: estratégias de impulso.
Millre e Rallis (2007) aplicam estratégias contrárias e momentum aos contratos de futuros de commodities dos EUA. Embora as estratégias contrárias se verifique que funcionam mal, as estratégias de impulso parecem ser lucrativas ao longo de períodos de até 12 meses. Shen (2007) compara o desempenho das estratégias de impulso para os mercados de commodities e de ações e documenta ganhos de impulso altamente significativos para períodos de retenção até 9 meses com magnitudes comparáveis ​​às realizadas com negociação de ações.
Contrariamente aos estudos alegando que estratégias técnicas em futuros de commodities ganham lucros que não podem ser enfraquecidos consideravelmente pelos custos de transações relativamente baixos que prevalecem nesses mercados, Marshall et al. (2008) aplicam um grande conjunto de regras técnicas de negociação para 15 principais séries de futuros de commodities e acham que os lucros resultantes não podem exceder consistentemente os esperados para emergir devido a variação aleatória. Mais recentemente, a Fuertes (2018) examinou as combinações de sinais de negociação de mercado momentâneo e de prazo em mercados de futuros de commodities e busca estratégias de estrutura de prazo e de prazo para serem lucrativas quando implementadas individualmente, enquanto a Szakmary (2018) documenta estratégias de tendência pura, geralmente, para superar as estratégias momentâneas.
Negociação na reversão média.
Além da controvérsia sobre a rentabilidade das regras técnicas de negociação nos mercados de commodities, nenhum desses estudos aplica Bollinger Bands, que é uma ferramenta fácil de implementar para análise técnica. Apesar do fato de que essas regras comerciais gozam de ampla popularidade entre os profissionais, a literatura acadêmica que investiga seu desempenho é bastante limitada. Além disso, esses estudos lançam dúvidas sobre a rentabilidade das Bandas Bollinger. Usando dados de índices de ações e do mercado cambial, Lento et al. (2007) estabelecem que as Bandas Bollinger são consistentemente incapazes de obter lucros em excesso da estratégia de negociação de compra e retenção.
Leung e Chong (2003) comparam a rentabilidade dos envelopes médios móveis e as bandas de Bollinger para uma ampla amostra de índices de mercado de ações e acham que as Bandas de Bollinger subestimam os Envelopes médios móveis.
Tudo não está perdido para Bollinger Bands?
Dada a evidência empírica recente de que Bollinger Bands puro não foi tão eficaz quanto outros indicadores técnicos, trabalhou voltado para considerar mais estratégias de reversão média em camadas com Lubnau e amp; Todorova que olha as regras de negociação para carteiras de hedge consistindo em futuros no mesmo ativo subjacente, mas para vencimentos diferentes para quatro contratos NYMEX; WTI petróleo bruto, óleo de aquecimento, gasolina e gás natural.
Eles testaram estratégias de reversão média envolvendo spreads de calendário construídos com esses quatro futuros. Spreads são particularmente interessantes porque são menos propensos a sofrer choques de informações, já que os movimentos das duas pernas geralmente se compensam.
Usando dados diários de 1992 a 2018, eles encontraram a maioria das combinações envolvendo os futuros do primeiro mês e do segundo mês para ser significativamente rentável para todos os futuros em consideração. Os melhores resultados ajustados ao risco foram documentados para WTI petróleo bruto e gás natural, com Sharpe Ratios em excesso de 2 para a maioria das combinações e um desempenho mesmo para todas as combinações testadas. Isso reafirmou trabalhos anteriores que demonstraram que não era possível excluir a possibilidade de ineficiências de curto prazo no mercado de petróleo.
Exemplo de sistema de negociação para futuros WTI de mês e segundo mês. Nota: Este valor mostra a pontuação Z calculada para os futuros do WTI frente ao mês e do segundo mês com uma média móvel e um desvio padrão de rolamento de 200 dias para o período de cinco anos 2009-2018. O primeiro z-score é calculado com os primeiros 200 dias de dados disponíveis no final de 2009. As linhas vermelhas sólidas indicam a pontuação de entrada de 2 e-2, as linhas vermelhas tracejadas são as pontuações de saída de 0,2 e -0,2. A área sombreada cinzenta indica períodos em que o futuro estava em atraso, onde, como a área branca indica contango.
A Bollinger Band e as estratégias de reversão média empregadas em seu estudo supõem que os choques que alteram os spreads são de curta duração e há reversão média nas carteiras de hedge. Seguindo a definição de Fama (1970), um mercado é chamado de eficiente se os preços refletem toda a informação disponível. Em uma visão mais detalhada sobre os conjuntos de informações usados, a eficiência da forma fraca é definida para incluir apenas dados históricos. Os resultados dão provas conclusivas de que é possível usar sistemas de negociação técnica de forma rentável no mercado de futuros de energia.
Durante o período de estudo, os Razões de Sharpe em excesso de 2 são obtidos com quase todas as combinações de Petróleo e Gás Natural WTI, enquanto os resultados significativos para os futuros de Gasolina e Petróleo de Aquecimento são obtidos principalmente pelo uso de períodos Métodos de Mudança mais curtos e por negociação em frente e mês - ou futuros de terceiro mês. Uma discussão detalhada dos resultados mostra que os eventos que desencadeiam uma entrada no mercado variam aleatoriamente para que a lucratividade global não resulte de uma estratégia sempre comprando contratos de frente e vendendo contratos de volta ou vice-versa. No geral, trabalhos recentes lançaram sérias dúvidas de que os mercados de futuros de energia sejam eficientes no curto prazo.
Conclusão.
No geral, vários artigos mostraram que, em longos horizontes, o mercado de petróleo bruto é consistente com a hipótese de mercado eficiente por Fama (1970), mas não pode excluir a possibilidade de ineficiências de mercado em horizontes curtos. Vários estudos diferentes parecem confirmar a existência de ineficiências de curto prazo economicamente exploráveis. Embora a maioria não considere custos de transação, seu principal resultado - há ineficiências no mercado de petróleo bruto no curto prazo - pode ser confirmado em uma configuração do mundo real usando uma taxa de custo de transação conservadora. Além disso, esta conclusão é demonstrada para se manter não só para o mercado do petróleo bruto, mas pode ser estendida ao caso de outros mercados de futuros de energia populares.
Referências.
Alvarez-Ramirez, J., Alvarez, J., Rodriguez, E., 2008. Previsibilidade a curto prazo dos mercados de petróleo bruto: uma abordagem de análise de flutuação desacreditada. Energy Econ. 30, 2645-2656. Alvarez-Ramirez, J., Alvarez, J., Solis, R., 2018. Eficiência e modelagem do mercado de petróleo bruto: insights do padrão de autocorrelação de teorema. Energy Econ. 32, 993-1000 Chan, E., 2018. Comércio algorítmico: estratégias vencedoras e sua fundamentação. Wiley, New Jersey Fama, E., 1970. Bairros de capital eficientes: uma revisão da teoria e do trabalho empírico. J. Financ. 25, 383-417. Lean, H. H., McAleer, M., Wong, W.-K., 2018. Eficiência do mercado de pontos de petróleo e futuros: uma abordagem de variância média e dominância estocástica. Energy Econ. 32, 979-986 Lento, C., Gradojevic, N., Wright, C. S., 2007. Conteúdo de informação de investimento nas Bandas Bollinger? Appl. Financ. Econ. Lett. 3, 263-267. Lubnau T, Neda T. Negociação na reversão média nos mercados de futuros de energia Energy Economics 51 (2018) 312-319 Leung, J., Chong, T., 2003. Uma comparação empírica dos envelopes médios móveis e das Bandas Bollinger. Appl. Econ. Lett. 10, 339-341. Wang, Y., Liu, L., 2018. O mercado de petróleo bruto da IsWTI tornou-se ainda mais eficiente ao longo do tempo? Novas evidências da análise multiescala com base na análise de flutuação desmantelada. Energy Econ. 32, 987-992. Wang, T., Yang, J., 2018. Testes de eficiência não linear e intradía em mercados de futuros de energia. Energy Econ. 32, 496-503.
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Uma introdução ao comércio de reversão média e os 4 maiores desafios.
Uma introdução ao comércio de reversão média e os 4 maiores desafios.
A negociação média de reversão é muitas vezes referida como negociação de contra-tendência ou de reversão, que descrevem, mais ou menos, o mesmo tipo de estilo de negociação. Um comerciante de reversão médio procura o preço que se afastou significativamente do seu preço médio (médio); O comerciante de reversão média procura tendências insustentáveis.
Embora a maioria das pessoas prefira a abordagem de tendência, nunca me sinto confortável com a mentalidade geral de negociação de tendências e comecei a procurar operações de reversão média muito cedo. Escusado será dizer que fiquei queimando algumas vezes no início, já que este estilo comercial não é adequado para iniciantes absolutos devido aos desafios emocionais e psicológicos que coloca no comerciante. No seguinte artigo, damos uma olhada no comércio de reversão médio, quais são os aspectos mais negligenciados e quais desafios enfrentar um comerciante de reversão médio.
Negociação de reversão média - uma breve introdução.
Como dito acima, um comerciante de reversão médio está procurando oportunidades onde o preço se afastou significativamente de seu preço médio (ou médio). Normalmente, o preço médio é calculado usando uma média móvel e aplicando-a aos gráficos. Por exemplo, o gráfico abaixo mostra o gráfico diário EUR / USD e uma média móvel suavizada em 50 períodos.
Como você pode ver, o preço freqüentemente se afasta da média móvel azul e depois encaixa de volta. Se isso parecer muito bom para ser verdade, é. Claro, esses gráficos de retrospectiva com os traders perfeitos só contam a metade da história.
Clique para ampliar.
A captura de tela abaixo mostra o mesmo cronograma diário EUR / USD com a mesma média móvel. Mas desta vez, marquei todos os pullbacks que não o fizeram até a média móvel. E, é claro, se olharmos mais de perto, haveria muitas mais vezes quando o preço tentou uma reversão, mas falhou. Portanto, a negociação média de reversão é mais do que apenas uma negociação de volta para a média móvel e requer uma gestão de entrada muito rígida, abordagem de gerenciamento de risco e um caráter emocionalmente estável para evitar coisas como revenda ou negociação.
Clique para ampliar.
Os 4 principais desafios do comércio médio de reversão.
No que se segue, examinamos os aspectos mais comumente ignorados que tornam a negociação média mais difícil do que parece à primeira vista.
# 1 Como você determina a média?
Embora isso pareça muito óbvio, a maioria dos comerciantes nunca pensa nas implicações que sua escolha da média móvel tem em suas negociações. Vamos dar uma olhada no gráfico EUR / USD acima. Desta vez, aplicamos duas médias móveis diferentes: a média móvel 100 suavizada (SMA) em vermelho e 50 SMA em azul. As diferenças podem parecer insignificantes, mas para um comerciante de reversão médio, escolher a média móvel correta é uma das decisões mais importantes e também é muito pessoal e individual. Estas são as principais diferenças entre os dois tipos de médias móveis:
Como você pode ver, isso não é crítico e não há certo ou errado quando se trata de escolher uma média móvel para sua negociação. Em vez disso, quero destacar o fato de que a escolha da média móvel tem amplas conseqüências em seu estilo de negociação e deve ser feita com base em preferências pessoais e estilos de personagem.
Clique para ampliar.
# 2 Às vezes, o preço não reverte, mas a média móvel alcança o preço.
O segundo aspecto mais negligenciado e subestimado é que às vezes a inversão acontece muito devagar e, enquanto isso, a média móvel se aproxima do preço e, assim, reduz a recompensa: a proporção do comércio.
A captura de tela abaixo ilustra o ponto. Embora, à primeira vista, parece que a estratégia de reversão média funciona como um charme e um preço sempre retorna à média móvel, é importante entender que, às vezes, a média móvel alcança o preço mais rápido e pode reduzir a recompensa inicial: taxa de risco e, conseqüentemente, a expectativa de tal estratégia de negociação. Um comerciante então tem que decidir se ele deixa sua ordem de lucro inicial sem mudança ou se ele move seu lucro com a média móvel.
Clique para ampliar.
# 3 Reversão média contra captura de uma faca caindo.
Escolher tops e fundos pode ser uma coisa muito perigosa a fazer na negociação e os comerciantes amadores, especialmente, muitas vezes se envolvem em tal comportamento comercial, porque eles subestimam o fato de que o preço pode manter tendências muito mais do que eles pensam. Durante períodos de tendências duradouras e fortes, a reversão da média comercial pode muitas vezes levar a riscos significativos de perda sem tomar precauções. A captura de tela abaixo mostra o gráfico atual EUR / USD diário e levou preço cerca de 300 dias de negociação para finalmente se encontrar novamente com a média móvel.
Clique para ampliar.
Um comerciante de reversão médio não está aguardando com ordens pendentes em níveis predeterminados, como ficando na frente de um trem que se aproxima, mas espera até que o trem tenha chegado a um suporte e ofereça indícios de que vai para o outro lado.
# 4 Estabilidade emocional e disciplina.
Embora isso seja verdade para todos os tipos de negociação, é especialmente importante para comerciantes de reversão média. Pode levar muito tempo até ocorrer um sinal de negociação e muitas vezes você não verá todos os seus critérios de entrada, mas o preço ainda se volta para a média móvel. Ficar longe de saltar no final e não tentar perseguir um comércio é muito importante. Outras vezes, todos os seus critérios se alinham, mas o preço ainda continua em frente a você. Não cortar sua perda e adicionar a um perdedor é o que significa que os comerciantes de reversão costumam fazer porque acreditam que a reversão está atrasada.
Dica: os osciladores, como o STOCHASTIC, muitas vezes fornecem as implicações erradas para os comerciantes de reversão média. Os cenários de sobrecompra e sobrevenda são freqüentemente usados ​​como razões para entrar em negociações de contra-tendência, enquanto os preços de sobrecompra geralmente apenas sinalizam uma tendência muito forte - e não uma inversão em atraso.
Todos esses pontos destacam a complexidade e os desafios para o comércio de reversão médio e torna-se óbvio por que esse estilo pode não ser adequado para comerciantes amadores ou comerciantes que ainda estão lutando com o aspecto mental da negociação. No entanto, nem todos os comerciantes se sentem confortáveis ​​com uma estratégia de tendência seguinte; Portanto, é importante que você se audite para encontrar seu ajuste perfeito.
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Futuros de estratégia de reversão média
A reversão média é um tópico oft-covered no comércio algorítmico e financiamento quantitativo em geral. Aqui, observamos alguns exemplos de como a reversão média pode ser aplicada na negociação de futuros. Devido a estruturas específicas em contratos e entre futuros múltiplos, existem muitas maneiras interessantes de construir negócios que apostem em várias quantidades ou propriedades diferentes. Examinamos os spreads potencialmente significativos de reversão entre vários futuros, bem como relações de reversão média entre futuros e ações.
Todas as nossas palestras podem ser encontradas aqui:
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Este é um algoritmo de troca de pares em alguns contratos de futuros.
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Este é um trabalho incrível. Um mundo inteiro de oportunidades comerciais!
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Eu modifiquei o algoritmo do modelo para trocar apenas o spread de amaldiçoamento.
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No seu código, você verifica se ambos os ativos ainda estão cointegrados, o que você logar, mas ainda não é uma restrição na sua chamada para order_optimal_portfolio. Como seu algoritmo sabe não colocar um comércio quando ambos os ativos não estão mais cointegrados?
Boa pegada! Eu adaptei isso do modelo que escrevi anteriormente e esqueci de substituir o continuar com algo relevante. Um bom substituto seria uma declaração de retorno após o registro.
Obrigado por apontar isso.
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Como sabemos que nosso portfólio ganhou a margem? a curva de equidade é apenas close-to-close. Estou certo?
Atualmente, a margem não é modelada em Quantopian. Para controlar a despesa do seu algoritmo, você deve olhar para limitar o peso objetivo total de qualquer portfólio novo, ou melhor ainda, considere o CVaR do seu portfólio alvo. Com futuros, o termo & # 39; margin & # 39; é usado para o dinheiro que você tem que colocar ao abrir posições. No caso de você não ter visto, a margem é coberta com mais detalhes na palestra Introdução ao futuro.
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Eu fiz um teste e a saída de coint não é o valor p de adf dos resíduos da regressão. Então eu percebi que alguns pares são cointegrados, mesmo que a coint dê uma saída maior que 0,05. Eu verifiquei o código de coint e não é apenas usar adf p-value, mas também fazer outra coisa. O resultado Coint é confiável?
É definitivamente confiável! As funções adfuller e coint (de statsmodels) estão realizando testes em duas coisas diferentes. Dickey-Fuller aumentado testa as raízes das unidades das variáveis ​​observadas, enquanto a função coint vai testar os resíduos de uma relação estimada de cointegração. Muitas vezes, os resultados dos testes coincidirão (e naqueles casos em que eles não são, é definitivamente difícil tomar uma decisão), mas os dois testes têm diferentes valores críticos associados a eles, então eles não ganharam sempre têm o mesmo resultado.
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Estes são os exercícios para esta palestra.
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spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns)
Não deveria ser isto:
spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns + regression. intercept)
Além disso, por que isso é chamado de & quot; spread & quot ;? O nome parece terrivelmente enganador para mim, quando eu ouço propagação, eu imediatamente penso sobre a diferença entre os preços, especialmente porque naquele outro par de negociação de pares de futuros você tem um & quot; atualmente_long_the_spread & quot; variável que realmente se refere à diferença de preços. Em vez disso, essa quantidade representa a diferença entre retorno realizado e retorno previsto pela regressão linear. Seria melhor chamar talvez fit_error ou algo assim.
Eu estou tentando trocar Y - \ beta * X, pois essa é a combinação linear entre as duas séries. Essa é a propagação que eu espero estar estacionária, centrada em alfa + ruído.
Estou usando "spread" para ser consistente em modelos, embora eu reconheça que aqui é definitivamente um pouco confuso. Eu terei isso em conta quando terminar de corrigir o algo.
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Obrigado por voltar Max. Certo, acho que entendo o que está acontecendo. Informática.
spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns + regression. intercept)
spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns)
apenas centra a "propagação" em torno de zero. Mas o sinal real é o zscore que é invariante sob a adição de uma constante global, então as duas definições de "propagação" deve levar ao mesmo comportamento do algoritmo.
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Futuros de estratégia de reversão média
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Estratégias de reversão média versus Momentum.
Atualizado em 2018-11-02 pelo hóspede.
Desde o inicio da negociação no mercado de ações, os comerciantes ficaram gostosos de estratégias de negociação que garantem grandes retornos. Muitas discussões e debates foram feitos para e contra duas estratégias de negociação, a saber: estratégias de reversão média e momentum. Então, qual estratégia comercial realmente saca o prêmio sobre os lucros? Essa é a questão de que o mundo das negociações, no entanto, se esforça para encontrar uma resposta.
Estratégias de reversão média e Momentum definidas.
Activision Blizzard (ATVI) é todos os comerciantes de reversão média sonham especialmente durante os meses de novembro a maio. Estava em movimento, entre 11h50 e 13h00. Além disso, o seu 50 MA serve como guia sobre sua média ou média. É por isso que os comerciantes que usam estratégias de reversão média normalmente entrarão em uma posição curta quando o preço do estoque se mover .50 superior a 50 MA; e assumir uma posição longa quando o preço se move .50 inferior a 50 MA. Uma estratégia de reversão média como essa vai revelar-se muito rentável se o estoque estivercilhando entre esse preço.
Hansen Medical (HNSN) é bom para estratégias de impulso para o mês de fevereiro a setembro. Uma boa estratégia de impulso exploraria essa oportunidade no momento em que as ações baixassem. Por exemplo, um comerciante seria curto uma vez que quebrou o preço de 3.00. E ostensivamente, se o comerciante de impulso entrasse naquela posição curta, ele iria bater um dia de pagamento importante vendo que o preço do estoque realmente se movia mais baixo.
Qual é a estratégia melhor?
Blog oficial do QuantShare.
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Os instrumentos financeiros de negociação, incluindo o câmbio na margem, representam um alto nível de risco e não são adequados para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em instrumentos financeiros ou em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.