Sharescope Gleitender Durchschnitt

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Februar 2017 Phil schaut in Krafts-Gebot für Unilever und was Investoren daraus lernen können. 15. Februar 2017 Viele Investoren ergänzen ihre Aktienportfolios mit Investment Trusts. Dieser Artikel zeigt Ihnen einige der Dinge, die Sie brauchen, um zu betrachten, um eine IT abzuwägen. Auswählen Ihrer ersten InvestitionenPart 5: Out-of-Sample Prognosen. 8 Teil 6: Mögliche Probleme. 9 Teil 7: Wo gehen wir von hier aus. 10 Teil 1: Dual Moving Average Crossover Das Konzept eines Dual Moving Average Crossover ist ziemlich einfach. Berechnen Sie zwei gleitende Durchschnitte des Preises eines Wertpapiers oder in diesem Fall Wechselkurs einer Währung. Ein Durchschnitt wäre die kurzfristige (ST) (streng relativ zum anderen gleitenden Durchschnitt) und die andere langfristige (LT). Mathematisch gesehen wird der Langzeit-Gleitender Durchschnitt (LTMA) eine geringere Varianz haben und sich in die gleiche Richtung bewegen wie der kurzfristige gleitende Durchschnitt, aber mit einer anderen Rate. Die unterschiedlichen Richtungsraten veranlassen Punkte, an denen die Werte der beiden sich bewegenden Mittelwerte gleich sind und sich gegenseitig kreuzen können. Diese Punkte werden als Crossover-Punkte bezeichnet. In der doppelten gleitenden durchschnittlichen Crossover-Handelsstrategie sind diese Crossover Entscheidungsziele, um die Währungen zu kaufen oder zu verkaufen. Was diese Crossover-Punkte implizieren, hängt von der Annäherung ab, die der Investor in ihrer Strategie hat. Es gibt zwei Denkschulen: Technik und Wert. Der technische Ansatz deutet darauf hin, dass, wenn der Short Term Moving Average (STMA) über die LTMA bewegt, das ein Buy (oder Long) Signal darstellt. (Umgekehrt, wenn sich der STMA unterhalb des LTMA bewegt, zeigt der technische Ansatz ein Sell - (oder Short-) Signal an.) Die Intuition hinter dieser Strategie lässt sich zeitlich erklären. Grundsätzlich besagt das Prinzip der Dynamik, dass ein Preis, der während des Zeitraums t auf - oder absteigt, in der Periode t1 weiter nach oben oder nach unten gehen wird, sofern keine Beweise für das Gegenteil vorliegen. Wenn sich die STMA über die LTMA bewegt, ergibt sich ein verzögerter Indikator, dass sich der Preis gegenüber dem historischen Preis nach oben bewegt. Hoch kaufen, höher verkaufen. Der Value Approach bietet dem Technischen Ansatz die entgegengesetzten Handelssignale an. Der Value Approach behauptet, dass, wenn die STMA von unten nach oben über die LTMA geht, dass die Investition jetzt überbewertet wird und verkauft werden sollte. Umgekehrt, wenn die Währung STMA unter die LTMA bewegt, dann ist die Währung unterbewertet, sollte es gekauft werden. Die Intuition hinter dem Value Approach kann einfach als ein mittlerer Reversion-Ansatz gedacht werden. Kaufen Sie niedrig (Wert), verkaufen Sie hoch (überbewertet). Beide Strategien versuchen, das gleiche Ziel zu erreichen, aber tun es in entgegengesetzten Wegen zueinander. In diesem Beitrag werden wir sowohl die technischen als auch die Wertstrategien analysieren, die auf die EuroUSD-Wechselkurse angewendet werden. Die folgende Grafik zeigt, wie die duale Crossover-Handelsstrategie Kauf - und Verkaufssignale erzeugt. Beachten Sie, dass die Gewinne und Verluste berechnet werden, indem Sie den Unterschied zwischen dem Preis (nicht dem gleitenden Mittelwert) an den Signalpunkten nehmen. Also, der tatsächliche Preis gehandelt wird, mit großer Wahrscheinlichkeit nicht gleich die entsprechenden gleitenden Mittelwerte. Teil 2: Daten und Methodik Im Folgenden finden Sie eine Tabelle, die die Daten zusammenfasst, die wir für diese Zuordnung verwendet haben: Hinweis zur Software: Microsoft Excel konnte die Anzahl der Beobachtungen, die wir erhalten konnten, nicht verarbeiten. Es war daher notwendig, ein anderes Softwarepaket zu verwenden, um die Berechnungen durchzuführen oder selbst Software zu schreiben. Wir entschieden uns, dass C eine passende Sprache war. Wir schrieben C-Code, um die folgenden Funktionen mit den Daten zu tun: 1. Saubere Daten, einschließlich Filterung von Wochenenden, Feiertagen und veralteten Perioden. 2. Breakout die angegebenen lang - und kurzfristigen gleitenden Durchschnitte. ein. Gebrauchte Fibonacci-Serie als Ausgangspunkt für kurzfristige und langfristige (erste 12 5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987 untersuchte Ergebnisse nicht anders als unten). B. Berechnen Sie alle Kombinationen von 10 Periodenschritten bis zu 1000. z. B. 10,50 230, 740 (Laufzeit von ca. 30 Minuten, 5050 mögliche Kombinationen) 3. Berechnen Sie die Crossover-Punkte, 4. Identifizieren Sie Crossover als Kauf oder Verkauf 5. Berechnen Sie Ergebnisse: (mit und ohne Schlupf von 0,0003) e. Durchschnittliches Winloss f. Perioden unterhalb der Anfangsinvestition g. Max. Portfoliowert h. Min. Portfoliowert 6. Bestimmen Sie, welche gleitenden Durchschnitte in der Stichprobenprüfung verwendet werden sollen. 7. Führen Sie die Probenanalyse aus. 8. Vergleiche in Probe mit einer Probe. Teil 3: In der Beispiel-Ergebnis-Analyse Die folgende Tabelle fasst die Ergebnisse der Testproben zusammen, die durchgeführt wurden. Im Folgenden sind drei Schlüsselanalysen aus den Stichprobenberechnungen aufgeführt: Die doppelte gleitende durchschnittliche Crossover-Strategie kann stetige Gewinne liefern, wenn kein Schlupf angenommen wird. Darüber hinaus muss man bei der Festlegung der Parameter für kurz - und langfristige Bewegungsdurchschnitte nicht anspruchsvoll oder selektiv sein, um erfolgreich zu sein. Wenn Schlupf in den Gewinnberechnungen berücksichtigt wird, sind die Ergebnisse weit von der obigen Schlussfolgerung ab. In der Tat sind über 65 der möglichen DMAC-Kombinationen nicht rentabel, und es gibt erhebliche Abwärtsrisiken mit einer blinden DMAC-Strategie. Beim Vergleich des technischen und wertorientierten Ansatzes in der Stichprobe ist klar, dass der technische Ansatz den Wertansatz deutlich ausführt, was sich aus der durchschnittlichen Gesamtrendite ergibt. Vergleichen Sie 4.0 (technisch) mit 11.4 (Wert). Etwas interessanterweise sind die kurzfristigen und langfristig gleitenden Durchschnittsparameter, die die rentabelsten Renditen schaffen, im technischen Ansatz viel stärker gruppiert als der Wertansatz. Dies deutet darauf hin, dass der technische Ansatz in der Lage sein wird, aus der Probe einfacher herausgenommen zu werden. Teil 4: Parameterauswahl für Out-of-Sample Analysis An diesem Punkt des Prozesses haben wir eine Auswahlmethode entwickelt, um zu bestimmen, welchen Bereich von STMA - und LTMA-Parametern wir aus der Stichprobenanalyse empfehlen würden. Der Prozess folgt: Berechnet 4.950 Kombinationen von STLT-Portfolios für die in Teil 3 aufgeführten Ausgänge. Sortiert nach Profitabilität Ausgewählte diejenigen mit Retouren gt10 Sortiert nach ST-Wert Die meisten profitablen ST-Werte gruppierten sich zwischen 50-130 (siehe untenstehende Tabelle) Sortiert nach LT-Wert (wiederholt Methodik für ST in der LT) Die meisten profitablen LT-Werte gruppierten sich zwischen 740-810 (siehe untenstehende Tabelle) Wenn es notwendig wäre, eine einzelne Kombination von DMAC auszuwählen, empfehlen wir die 100 (ST), 770 (LT) als Endkombination Auswahl Bitte beachten Sie, dass dies nicht die einzige beste Performer der 1746 profitablen Kombinationen eher, es stellt eine der besten Kandidaten auf der Grundlage der beschriebenen Distributionen oben. Teil 5: Out-of-Sample Prognosen In der folgenden Tabelle sind die Ergebnisse der Testproben zusammengefasst. Aus der Out-of-Probe-Analyse entdeckten wir, dass es durch die Verwendung eines gut durchdachten Parameterauswahlprozesses gelungen ist, dass es uns tatsächlich gelungen ist, profitable DMAC-Kombinationen auszuwählen. Die Out-of-Sample-Kombinationen zeigten eine beträchtliche Verbesserung gegenüber den In-Probe-Kombinationen. Vergleichen Sie 89 Profitabilität (abgeschirmt, out-of-sample) im Vergleich zu 35 (alle möglichen Kombinationen, in-Probe). Auch vergleichen Sie 2,5 durchschnittliche Rendite (abgeschirmt, out-of-sample) gegenüber 4,0 durchschnittliche Rendite (alle möglichen Kombinationen, in Probe). Vielleicht noch wichtiger, die abgeschirmten Out-of-Sample-Ergebnisse zeigten eine weit niedrigere Standardabweichung und Abwärtsrisiko. In der Tat, die schlechtere Rückkehr unter den Out-of-Sample-Ergebnisse war eine 2.7 Rückkehr. Teil 6: Potenzielle Probleme Es gibt Teile unserer Analyse, die analysiert werden müssen, um festzustellen, wo es zugrunde liegende Gefahren (d. h. Risiken) gibt, die möglicherweise nicht leicht erkennbar sind: 1) Daten Saubere und unvoreingenommene Daten sind für eine gute Analyse unerlässlich. Angesichts der Zuverlässigkeit in der Quelle der Daten, fühlen wir uns ziemlich sicher, dass die Daten in der Tat genau sind, aber unsere Analyse nur eine einheitliche Währung für einen Zeitraum von 2 Jahren geprüft. Obwohl unser Ansatz rein technischer Natur war, rechtfertigt dieser einzelne Datensatz keine Verallgemeinerung über andere Währungen oder Assetklassen (z. B. Futures, Equities). 2) Methodik Eine feine Linie besteht zwischen guter Optimierung und Data Mining. Durch die Untersuchung aller möglichen Kombinationen von DMAC mit STMA - und LTMA-Parametern zwischen 10 und 990 eröffneten wir uns der Versuchung des Data Mining, um günstige Ergebnisse zu erzielen, aber mit einer gut konzipierten Parameterauswahl-Methodik fühlten wir uns zuversichtlich, den empfohlenen Bereich zu nehmen Parameterwerte out-of-sample. In der Erwägung, dass fast 90 der ausgewählten DMAC-Kombinationen in der Tat profitabel waren, ist es unwahrscheinlich, dass wir diese Ergebnisse durch einen Data Mining oder eine überoptimierte Parameterauswahlmethode erreichen konnten. 3) Risiko Neben einer eher flüchtigen Betrachtung der Standardabweichung der erwarteten Rendite und der minimalen Gesamtrendite haben wir eine eingehende Bewertung der damit verbundenen Risiken nicht abgeschlossen. Investoren interessieren sich auch für Metriken wie z. B. maximaler Drawdown zu jeder Zeit. (Diese Information wäre auch für die Anreizstruktur für Hedgefondsmanager relevant.) In Summe sollte eine gründlichere Untersuchung der Risiken untersucht werden. Vielleicht könnte diese Analyse einen Filteransatz liefern, um Signale zu kaufen und zu verkaufen. Infolgedessen müssten wir nicht immer eine (fast Wochenende) Strategie annehmen. Teil 7: Wo gehen wir von hier aus Es ergibt sich aus unseren Ergebnissen sowohl aus der Stichprobe als auch aus der Stichprobenanalyse, dass es mit der DMAC-Handelsstrategie noch intelligenter die vorhandenen Gewinne erfassen muss. Erfassen Sie mehr Profit durch bessere Timing-Strategien Wir können aus dem DMAC-Diagramm sehen (siehe Abschnitt 1), dass ein Großteil des potenziellen Gewinns verloren geht, wenn das Handelssignal bereitgestellt wird. Dies ist, weil der gleitende Durchschnitt ist ein Trend-Following, verzögerte Indikator, der nur spiegelt Vergangenheit Preis Aktion. Wie wir in unseren Analysen und Ergebnissen gezeigt haben, geht der Großteil des Gewinnpotenzials zu diesem Zeitpunkt auf die Handelskosten (d. H. Die Banken im Devisenmarkt). Um mehr über die verfügbaren Gewinne zu erfassen, empfehlen wir Ihnen, die folgenden Ideen und Strategien zu untersuchen. Preis gegenüber SMA Crossover Strategie. Wir empfehlen Ihnen, eine Analyse eines Preises gegen SMA Crossover zu erkunden. Auf diese Weise wird eine der gleitenden Durchschnittsverzögerungen aus der Analyse entfernt. In der Tat, das macht die buysell Signale rechtzeitiger in der Natur. Die potenziellen Probleme mit dieser Strategie sind: Erhöhte Transaktionen und damit Kosten. Wirkung auf schlechte Signale (d. h. mehr Peitschen). Die Analyse der technischen Analyse deutet darauf hin, dass DMAC-Handelsstrategien die SMA-Handelsstrategien übertreffen. Modell Trending vs. Trading Perioden. Es gibt Zyklen in den Daten, die Zeiträume zeigen, in denen die Preise sehr kleine Variationen um einen ähnlichen Preis haben oder mit anderen Worten, sie sind in einer Handelsperiode. Auch gibt es Zeiten, in denen die Preise grundlegende Bewegungen von einem Bereich zum anderen oder Trending Perioden machen. Untersuchen Sie verschiedene Handelsregeln in die Software, die helfen würde zu identifizieren, wann diese Perioden beginnen und enden könnte sehr mächtig sein. Zu den möglichen Ansätzen gehören traditionelle technische Indikatoren wie ADX (DI und DI), Oszillatoren für Handelsperioden (d. H. RSI, CCI). Alternativ könnten fortgeschrittene statistische Ansätze wie versteckte Markov-Modelle untersucht werden. Zusätzliche Handelsregeln: Slope Change Analysis. Es ist möglich, dass eine Analyse der Richtung der Steigung hilfreich sein kann, um einige der verlorenen Gewinne zu erfassen. In diesem Szenario könnte die absolute Richtung der Steigung die Handelsentscheidung zusammen mit der relativen Steigungsanalyse des doppelten gleitenden Durchschnitts bestimmen. Obwohl diese Art der Analyse auch rückläufig ist und an eine Impulsstrategie grenzt, kann es einen gewissen Wert für die Untersuchung geben, ob das Modell durch Einbeziehung robuster werden könnte. Zusätzliche Handelsregeln: Standardabweichung vom LTMA. In dieser Strategie könnte eine Exit-Entscheidung getroffen werden, wenn der aktuelle Preis größer als eine vorgeschriebene Standardabweichung weg von dem langfristigen gleitenden Durchschnitt bewegt. Diese Art von Handelsregel könnte dazu beitragen, die Gewinne zu erfassen, die sonst verloren gehen würden, wenn ein Spike zurück kommt (oder geht zurück), bevor die gleitenden Durchschnitte wieder kreuzen. Mögliche Risiken dieser Strategie sind: Ermöglicht es nicht, die Gewinnwellen zu reiten, indem sie frühe Ausgänge aus gewinnorientierten Geschäften auslösen Erhöhte Handelskosten Auswahl von Anlageklassen (Währungen, Wertpapiere, Futures) In unserer Analyse haben wir Daten verwendet, die uns von uns zur Verfügung gestellt wurden Professor Campbell Harvey Es ist vernünftig anzunehmen, dass es möglich ist, eine Analyse durchzuführen, um mehr rentable Währungen und Wertpapiere auszuwählen. Einige mögliche Methoden zur Auswahl sind verschiedene Attribut-Bildschirme von Pools von Wertpapieren und Währungen einschließlich univariate und bivariate Bildschirme könnte mehr rentable Ergebnisse liefern. Predictive Regressionen der wünschenswerten Attribute einschließlich Liquidität und Volatilität etc. für Währungen, Wertpapiere und Futures. Katastrophale Ereignisanalyse Im Zuge mehrerer wichtiger oder katastrophaler Ereignisse in den letzten 3 Jahren einschließlich: August 1998 (russischer Verzug) März 2000 (Fall in US-Aktienmarkt) 11. September 2000 (Terrorist Attack). Obwohl wir zwei dieser drei Ereignisse in unsere Daten aufgenommen haben, fühlen wir uns immer noch, dass eine Analyse durchgeführt werden sollte, um für solche Ereignisse (d. H. Ausstiegsstrategien) und deren Auswirkungen auf unsere Positionen zu planen. 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