Estrategias Comerciales Sólidas Llc

Nuestros métodos firmes de la robusteza son un encargado de dinero experimentado, y pionero de la gerencia robusta de la cartera. La misión de la empresa es generar sólidos resultados de inversión para una sofisticada base de inversionistas globales. Poseyendo una experiencia cuantitativa de vanguardia, siempre enfatizando la investigación y la toma de decisiones medida, Robust Methods se basa en el conocimiento profundo del mercado y en los métodos computacionales teóricos para diseñar y producir estrategias de negociación superiores. La oferta insignia de la firma encuentra sus pilares en un producto de inversión multi-activos que combina lo mejor de la raza de estrategias de inversión probadas. Nuestro enfoque incansable en descubrir oportunidades de mercado, junto con una propuesta de valor convincente que traemos a nuestros clientes, ha mantenido a Robust Methods en una posición líder líder desde su creación. Robusto Métodos LLC está registrado con la Commodities Futures Trading Commission. Multi-Market Técnicas para robusto Trading estrategias Michael R. Bryant Una de las mayores preocupaciones entre los comerciantes sistemáticos es sobre-ajuste las estrategias comerciales. Una estrategia de ajuste excesivo se ve muy bien en back-testing, pero falla en las pruebas directas o en el comercio en tiempo real. Hay muchos factores que afectan a si una estrategia es excesiva o no, pero un factor importante es la robustez. En este contexto, la robustez se refiere a la sensibilidad de una estrategia a las variaciones en los datos en los que se basa. Una estrategia más robusta es menos sensible a las variaciones en los datos de precios. En otras palabras, una estrategia robusta tendrá un buen rendimiento para una variedad más amplia de precios de mercado que una estrategia menos robusta. Se puede argumentar que una estrategia comercial que funciona bien en una variedad de diferentes mercados es más robusta que una que funciona en uno de esos mercados. Sin embargo, las estrategias de construcción que funcionan en una variedad de mercados es sólo una forma de lograr robustez usando un enfoque de mercado múltiple para el diseño de estrategias. Este artículo discute algunas de las diferentes técnicas de mercado múltiple que se pueden utilizar para construir estrategias de negociación más robustas. Insensibilidad a los precios El elemento clave de la robustez de la estrategia que quiero enfocar es la insensibilidad a los precios. Insensibilidad significa que la estrategia puede operar con rentabilidad para una amplia variedad de precios. El grado de variación en los precios puede variar desde pequeñas diferencias, como el alto o el bajo ser diferente por unas cuantas garrapatas, hasta grandes diferencias, como mercados completamente diferentes. Para pequeñas variaciones, debe quedar claro que una estrategia no debe ser tan dependiente de un precio específico o patrón de precios que incluso una variación de algunas garrapatas en el patrón hará que la estrategia de fallar. No obstante, esto puede suceder en la práctica si una estrategia está diseñada para un mercado específico utilizando técnicas tales como patrones de precios en los que las condiciones de entrada o salida dependen de ciertos precios o de la relación entre precios específicos. Dado que el futuro nunca reproduce exactamente el pasado, es importante no confiar en patrones que están tan ligados al pasado que no es probable que se repitan. De hecho, en la mayoría de los casos, tales quotpatternsquot son probablemente sólo el ruido aleatorio del mercado. En este extremo del espectro de la robustez, entonces, un objetivo que vale la pena sería hacer las estrategias menos sensibles al ruido aleatorio del mercado. En el otro extremo del espectro, podemos tener mercados completamente diferentes. Una estrategia que comercializa eficazmente una gran cartera de futuros, acciones y divisas representa el ápice de la insensibilidad a los precios. Es altamente improbable que esa estrategia sea excesiva. Además, es más probable que una estrategia que evalúe bien en una amplia variedad de mercados tenga un buen rendimiento en el futuro cuando cambien las condiciones porque ya ha demostrado su capacidad para desempeñarse bien bajo diferentes condiciones. Técnicas para Diferentes Grados de Robustez En esta sección, Ill discutir tres diferentes técnicas para la robustez del edificio en una estrategia de negociación, cada uno centrado en un grado diferente de robustez. Para ilustrar las ideas, malos ejemplos de uso generados por Adaptrade Builder. Una herramienta de generación de código y descubrimiento de estrategias que genera estrategias comerciales en EasyLanguage para TradeStation y MultiCharts. La primera técnica, que es también la más comúnmente encontrada, es construir una estrategia en múltiples mercados, donde cada mercado es diferente. Algunos comerciantes sólo negocian estrategias de mercado múltiple basadas en la creencia de que las estrategias de mercado único son demasiado propensas a ser excesivas. Otros comerciantes prefieren centrarse en un mercado único. Independientemente de su preferencia, se debe esperar un equilibrio entre la robustez y el desempeño cuando se construyen estrategias. Sería demasiado exagerado esperar que una estrategia diseñada para comerciar con múltiples mercados funcione tan bien en cualquier mercado dado como una estrategia diseñada específicamente para ese mercado. Por otra parte, el riesgo de ajuste excesivo será generalmente mayor para una estrategia de mercado único. Sin embargo, es posible un terreno intermedio. Si bien no hay nada malo en tratar de desarrollar una estrategia que comercializa confiablemente una canasta de mercados en gran parte no relacionados - por ejemplo, petróleo crudo, oro, trigo, índices bursátiles, divisas, etc. - otro enfoque es agrupar mercados relacionados y construir sólo Los mercados de cada grupo. Me enfocaré en este último enfoque aquí. En el ejemplo siguiente, he construido una estrategia sobre tres futuros de índices bursátiles: E-mini SampP MidCap 400 (EMD), mini Russell 2000 (TF) y E-mini SampP 500 (ES). Utilizando cinco años de barras diarias y asumiendo 25 por contrato por costos de negociación (deslizamiento, comisiones, etc.), construí una estrategia maximizando el beneficio neto mientras minimizaba la reducción, donde el beneficio neto fue ponderado dos veces más que la reducción. Reservé los últimos 25 de los datos para las pruebas fuera de la muestra. El ajuste de posición se estableció para utilizar un contrato por operación. Los resultados se muestran a continuación en la Fig. 1. Figura 1. Curvas de equidad para una estrategia de negociación construida sobre barras diarias de los mercados de futuros de ES, EMD y TF. La curva más gruesa en la parte superior representa la curva de patrimonio combinado (cartera), mientras que las tres curvas abajo representan las respectivas curvas de patrimonio para cada mercado. Su aparente de las curvas de patrimonio para cada mercado que la estrategia negocia muy similarmente en cada mercado. Si bien los tres mercados están relacionados y probablemente tienen un alto grado de correlación, los precios reales son diferentes en cada serie de precios. Podemos concluir que la estrategia es, por tanto, insensible a la variación de los precios entre los mercados - funciona prácticamente lo mismo en cada mercado, aunque los detalles de los precios son diferentes para cada mercado. Esto ayuda a lograr la meta de hacer la estrategia insensible al ruido aleatorio del mercado ya que, presumiblemente, los elementos aleatorios serán diferentes de mercado a mercado incluso en mercados relacionados. Por otra parte, es razonable concluir que la lógica de la estrategia está entrando en los elementos que los tres mercados tienen en común. Dado que los tres mercados son futuros de índices bursátiles, estos elementos están presumiblemente relacionados con cómo los futuros de índices bursátiles operan en este período de tiempo. Estrategias intradiarias de mercado único Otra técnica para hacer más robustas las estrategias es la que se puede aplicar a una estrategia de mercado único sobre datos intradía. Digamos que desea desarrollar una estrategia de negociación para barras de 5 minutos del E-mini SampP 500 futuros (ES). Si quieres enfocarte en el ES, pero estás preocupado por ajustar inadvertidamente patrones espurios en ese tamaño de barra, puedes intentar equiparlo simultáneamente con otros tamaños de barras similares. Este enfoque se basa en la idea de que una estrategia que se negocia en, digamos, barras de 5 minutos también debe soportar, digamos, las barras de 7 minutos. Cualquier estrategia que no se comercialice de manera similar en ambos tamaños de barra sería presumida como excesiva para una serie de precios y por lo tanto excluida. En la Fig. 2, se muestran los resultados de la construcción de una estrategia sobre barras de 5, 7 y 9 minutos del ES (sesión diurna). Se utilizó un año de datos intradía, y se supone 25 por contrato por los costos de operación. Los otros ajustes eran los mismos que en el ejemplo anterior, excepto que 33 de los datos estaban reservados para las pruebas fuera de la muestra. Figura 2. Curvas de equidad para una estrategia de negociación construida sobre barras de 5, 7 y 9 minutos del mercado de futuros de ES. Como se muestra por las tres curvas de equidad más bajas en la Fig. 2, la estrategia de comercio de manera similar en los tres tamaños de barras, lo que sugiere que la estrategia no fue excesivo para un tamaño de barra. Como en el ejemplo anterior, podemos concluir que la lógica de estrategia no está ajustada a los elementos aleatorios (es decir, el ruido) asociados con cualquier tamaño de barra. Esto nos debería dar más confianza de que la estrategia no es excesiva para el mercado de ES. Incluyendo directamente el ruido Si el objetivo es asegurarse de que la estrategia que se está desarrollando es insensible al ruido del mercado, el enfoque más directo es incluir el ruido en el proceso de construcción. Hay varias formas de hacer esto. En un artículo de mi otro boletín, The Breakout Bulletin. Explicé cómo crear datos de precios sintéticos mediante la asignación al azar de ciertos elementos de una serie de precios existentes. En ese artículo, al azar el orden de los cambios de precios, que conserva los cambios de precios en sí, pero pierde cualquier dependencia en serie en los datos. Hay al menos dos enfoques alternativos que preservarían las correlaciones seriales al crear una versión aleatoriamente modificada de la serie original: Cambiar aleatoriamente un determinado porcentaje de barras y, para cada barra que se va a cambiar, seleccionar al azar un precio (abierto, alto, Bajo o cerca) para modificar. Finalmente, cambie el precio por una cantidad aleatoria. Por ejemplo, supongamos que modificamos barras con una probabilidad de 20. Si se selecciona una barra para modificarse, podríamos seleccionar al azar el precio alto que se va a cambiar. Finalmente, cambiaríamos el valor alto en una cantidad elegida aleatoriamente entre, por ejemplo, 0 y 10 del rango verdadero promedio en las últimas 50 barras. Aplicar el método de la serie de precios sintéticos descrito en el artículo mencionado anteriormente, pero utilizar una técnica quotchunkingquot para ayudar a preservar las correlaciones en serie. La técnica de fragmentación agrupa los cambios de precio para un cierto número de barras preseleccionadas y asigna al azar el orden de los trozos. Por ejemplo, supongamos que el tamaño del trozo es de 20 bares. Cada serie de 20 barras se considera un pedazo, y el orden de los pedazos es entonces aleatorio. Los trozos aleatorios de los cambios de precios se reconstituyen en una serie de precios, como se explica en el artículo. El tamaño del trozo podría ser elegido basándose en un análisis de la dependencia serial, si existe, en los precios originales. Independientemente del método elegido, la serie resultante se añadiría a la cartera, tal como en los ejemplos anteriores. Dado que el objetivo es asegurarse de que la estrategia resultante es insensible a los elementos aleatorios introducidos en los datos, al menos varias de estas series de precios sintéticos deberían agregarse a la cartera además de los precios originales. Las estrategias se construirían entonces sobre todas las series, originales y sintéticas, como una cartera. Lograr insensibilidad a la variación de precios es una manera de construir robustez en una estrategia comercial. El grado de variación de precios puede variar desde fluctuaciones aleatorias (es decir, ruido) hasta precios de un mercado completamente diferente. Para desarrollar una estrategia que sea insensible al grado deseado de variación de precios, la estrategia puede ser construida y probada en una cartera de mercados que consiste en la serie de precios original o objetivo junto con otras series de precios que introducen el grado deseado de variación. Las tres técnicas discutidas en este artículo diferían en cómo la variación del precio fue creada. La primera técnica utilizó mercados diferentes pero relacionados. La segunda técnica utilizó diferentes tamaños de barras del mismo mercado. La última técnica propuso el uso de datos de precios sintéticos generados a partir de la serie original mediante la modificación aleatoria de elementos de la serie original. Independientemente del enfoque utilizado, la idea básica de construir estrategias de negociación para ser menos sensibles a los datos utilizados para diseñar y probarlos debería ayudarle a crear estrategias comerciales más sólidas. Y una estrategia de negociación robusta es menos probable que sea excesivo-ajuste al mercado y por lo tanto más probabilidades de mantenerse bien en el comercio en tiempo real. Este artículo apareció en la edición de agosto de 2012 del boletín informativo Adaptrade Software. LOS RESULTADOS DE RENDIMIENTO HIPOTÉTICOS O SIMULADOS TIENEN DETERMINADAS LIMITACIONES INHERENTES. DESCONOCIDO UN REGISTRO DE RENDIMIENTO REAL, LOS RESULTADOS SIMULADOS NO REPRESENTAN COMERCIO REAL. TAMBIÉN, DADO QUE LOS COMERCIOS NO SE HAN ACTUALMENTE EJECUTADO, LOS RESULTADOS PUEDEN TENER UNA COMPENSACIÓN INTEGRADA O POR COMPENSACIÓN POR EL IMPACTO, EN CASO DE CUALQUIERA, DE CIERTOS FACTORES DE MERCADO, COMO LA FALTA DE LIQUIDEZ. LOS PROGRAMAS DE COMERCIO SIMULADOS EN GENERAL ESTÁN SUJETOS AL FACTOR DE QUE SEAN DISEÑADOS CON EL BENEFICIO DE HINDSIGHT. NO SE HACE NINGUNA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA TENDRÁ O SERÁ PROBABLE A LOGRAR BENEFICIOS O PÉRDIDAS SIMILARES A LOS MOSTRADOS. Si te gustaría recibir información sobre novedades, noticias y ofertas especiales de Adaptrade Software, únete a nuestra lista de correo electrónico. Gracias. Mejor sistema de comerciante Para prepararse para el episodio anterior en el sistema de comercio a través de la Brexit. Tuve que cavar a través de algunos de los últimos episodios de podcast de información de fondo. Cuando iba a través de ellos me di cuenta de que había mucha información allí, algunos de los que ya había olvidado. Es una vergüenza, toda esa valiosa información comercial sólo sentado allí, esperando nuestra atención, así que pensé que debía ser el momento de sacar el carrete destacado de los episodios pasados. Hoy en día, vamos a compartir lecciones y resaltes de los episodios 21-40. Éstos son algunos de los temas bien estar compartiendo con usted: Cómo nunca se quede sin ideas comerciales, La importancia de la creatividad y una técnica sencilla para aumentar la creatividad, Cómo gestionar la minería de datos y evitar la sobreequipación, Una serie de enfoques para la construcción de comercio robusto Estrategias, cómo apostar más grande con un riesgo general más pequeño, más mucho más Anuncio del taller 8211 asientos limitados disponibles John Ehlers, huésped en el episodio 48, está sosteniendo un taller exclusivo de 3 días en técnicas digitales de la señal que procesan y de los ciclos en negociar. Desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, incluyendo código para una serie de estrategias comerciales, John va a compartir toda su investigación. He8217s incluso va a revelar los secretos detrás del algoritmo MESA, junto con el código, que nunca ha hecho antes (se le requerirá firmar un NDA) Este es un evento de una sola vez y los números son limitados debido al tamaño de la Lugar, por lo que si está interesado, consulte la página de información del taller viendo este video. Descargue la transcripción 053 Si los operadores del sistema ov. Ernest Chan habla de comercio cuantitativo, impulso, detener las pérdidas, minimizar la reducción y maximizar los retornos, el comercio automatizado y competir con las grandes empresas. Episodio 12 Andrea Unger proporciona consejos para crear estrategias sólidas, estrategias de comercio de Forex, usar indicadores y optimizar para entender el comportamiento del mercado. Episodio 16 Perry Kaufman analiza las aplicaciones del ruido del mercado, mitigando los shocks de precios, la volatilidad y el uso de la relación de información para monitorear el desempeño de la estrategia. Episodio 10 Ralph Vince habla de posicionamiento de tamaño, las diferentes aplicaciones de optimalf, horizontes de negociación, la diversificación y sus cambiantes opiniones sobre la gestión del dinero durante 25 años. Episodio 11 Gary Antonacci discute los diferentes tipos de impulso y cómo Dual Momentum se puede utilizar para obtener ganancias Y proteger durante un descenso del mercado. Episodio 9: Andreas Clenow. Administrador de fondos de cobertura, discute el efectivo frente a la asignación de riesgos, el reequilibrio de posición y por qué la tendencia tradicional no funciona en las acciones. Episodio 13 Jerry Parker del grupo comercial original de Turtles comparte 30 años de experiencia comercial en el seguimiento de tendencias y el comercio sistemático. Episodio 17: Kevin Davey. Campeón de la Copa del Mundo de comercio, discute aspectos importantes del desarrollo del sistema, los mejores sistemas de uso, el proceso de backtesting correcto y cómo ser un comerciante exitoso. Episodio 5 ESCUCHA EL PODCAST EN ESTAS PLATAFORMAS PARTICIPA EN LA COMUNIDAD