مؤشر إستراتيجية التداول

التداول استراتيجية تحطيم استراتيجية التداول الخطوط العريضة لاستراتيجية التداول المواصفات لصنع الصفقات، وتشمل قواعد إدخالات التجارة ومخارج وإدارة الأموال. عندما بحثت ونفذت بشكل صحيح، يمكن لاستراتيجية التداول توفر التوقع الرياضي لقواعد محددة، وتساعد التجار والمستثمرين تحديد ما إذا كان فكرة التداول يحتمل أن تكون مربحة. والسندات، وبدون تاريخ الاستحقاق. سندات دائمة لا يمكن استبدال ولكن تدفع دفق مستمر من الفائدة إلى الأبد. قليلا من ال. الأول من سلسلة من السنوات في المؤشر الاقتصادي أو المالي. ومن المقرر عقد سنة الأساس عادة إلى مستوى التعسفي من 1. السندات التي يمكن تحويلها إلى مبلغ محدد مسبقا من أسهم الشركة ق في أوقات معينة خلال حياتها، عادة. عودة الزائدة أن الاستثمار في سوق الأوراق المالية يوفر أكثر من المعدل الخالي من المخاطر، مثل العائد من السندات الحكومية. مؤشر 500 أسهم اختار لحجم السوق والسيولة وتجمع صناعة، من بين عوامل أخرى. ستاندرد بورز 500 تم تصميم. استراتيجية تداول العملات الأجنبية 1 (سريع المتوسطات المتحركة كروس) ارسل بواسطة إدوارد Revy في 28 فبراير 2007 - 13:07. أنظمة التداول القائمة على المتوسطات المتحركة السريعة من السهل جدا أن يتبع. دعونا نلقي نظرة على هذا النظام بسيط. أزواج العملات: أي الإطار الزمني المخطط: 1 ساعة و 15 دقيقة الرسم البياني. مؤشرات: 10 EMA، 25 EMA، 50 EMA. قواعد دخول: عندما يذهب 10 EMA خلال 25 EMA ويستمر حتى 50 EMA، بيع / شراء في اتجاه 10 EMA مرة واحدة يجعل من الواضح أنه من خلال 50 EMA. (ليس علينا سوى الانتظار لشريط السعر الحالي ليغلق على موقع المعاكس من 50 EMA. ويساعد هذا الانتظار لتجنب إشارات خاطئة). قواعد الخروج: OPTION1: الخروج عندما يعبر 10 EMA 25 EMA مرة أخرى. OPTION2: الخروج عند 10 عوائد EMA وتلامس 50 EMA (مرة أخرى يقترح أن ننتظر حتى تم إغلاق شريط السعر الحالي بعد ما يسمى مسة على الجانب الآخر من المتوسط ​​المتحرك الأسي 50). المزايا: فمن السهل للاستخدام، وأنه يعطي نتائج جيدة جدا في السوق عندما تتجه، خلال كبيرة السعر كسر الرافضة والتحركات السعرية الكبيرة. العيوب: سريعة المتوسط ​​المتحرك مؤشر هو مؤشر للمتابعة أو يطلق عليه أيضا مؤشر متأخر، مما يعني أنه لا يتنبأ باتجاهات السوق في المستقبل، ولكن تعكس وليس الوضع الحالي في السوق. هذه الخاصية تجعله ضعيفا: أولا، لأنه لا يمكن تغيير إشاراته أي وقت، وثانيا بسبب الحاجة لمشاهدته في كل وقت، وأخيرا، عندما يتداول السوق جانبية (أي اتجاه) مع القليل من التذبذب جدا في السعر الذي يمكن أن تعطي العديد من إشارات خاطئة، حتى لا يقترح على استخدامها خلال هذه الفترات. استراتيجية تجارة أريما GARCH على مؤشر سوق الأسهم S P500 عن طريق R مايكل قاعات مور في 7 أكتوبر 2015 في هذه المقالة أريد أن تظهر لك كيفية تطبيق كل المعارف المكتسبة في الوظائف السابقة تحليل السلاسل الزمنية لاستراتيجية التداول على مؤشر سوق الأسهم S P500 الولايات المتحدة. وسوف نرى ذلك من خلال الجمع بين أريما ونماذج GARCH نحن يمكن أن يتفوق بشكل كبير على نهج يبيع، وعقد على المدى الطويل. استراتيجية نظرة عامة على فكرة استراتيجية بسيطة نسبيا ولكن إذا كنت ترغب في تجربة معها واقترح جدا قراءة المشاركات السابقة في تحليل السلاسل الزمنية من أجل فهم ما سيتم تعديل الاستراتيجية وتنفيذها على أساس متجدد: للحصول على كل اليوم، ن، تستخدم الأيام ك السابقة للعودة لوغاريتمي differenced لمؤشر سوق الأسهم كنافذة للتركيب على أريما وGARCH النموذج الأمثل. يتم استخدام نموذج مجتمعة إلى جعل التنبؤ للعوائد في اليوم التالي. إذا كان التوقع هو سلبي وقلل السهم عند الإغلاق السابق، في حين إذا كان إيجابيا ويتوق إليها. إذا كان التوقع هو نفس اتجاه في اليوم السابق ثم يتم تغيير أي شيء. لهذه الاستراتيجية ولقد استخدمت أقصى قدر من البيانات المتاحة من ياهو المالية للS P500. لقد أخذت ك 500 ولكن هذا هو المعلمة التي يمكن أن يكون الأمثل من أجل تحسين الأداء أو تقليل السحب. ويتم backtest خارج بطريقة vectorised مباشرة باستخدام ر لم يتم تنفيذه في backtester الحدث يحركها بيثون اعتبارا من بعد. وبالتالي الأداء الذي تحقق في نظام التداول الحقيقي من المرجح أن يكون أقل قليلا مما كنت قد تحقق هنا، نظرا لجنة والزلل. تنفيذ استراتيجية لتنفيذ استراتيجية نحن نذهب لاستخدام بعض من قانون أنشأناها سابقا في تحليل السلاسل الزمنية المادة سلسلة فضلا عن بعض مكتبات جديدة بما في ذلك rugarch. الذي قيل لي من قبل ايليا Kipnis في أكثر من QuantStrat التاجر. وسوف تذهب من خلال بناء الجملة بطريقة خطوة بخطوة ومن ثم تقديم التنفيذ الكامل في نهاية، وكذلك وجود صلة لبلدي بيانات عن مؤشر أريما GARCH. أنا لقد شملت هذه الأخيرة لأنها اتخذت لي بضعة أيام على جهاز الكمبيوتر الخاص بي dekstop لتوليد الإشارات يجب أن تكون قادرة على تكرار نتائجي في مجملها كما رمز نفسها ليست معقدة جدا، على الرغم من أنه لا يستغرق بعض الوقت لمحاكاة إذا كنت تنفيذه بالكامل. المهمة الأولى هي لتثبيت واستيراد المكتبات اللازمة في البحث: إذا كان لديك بالفعل المكتبات تثبيت يمكنك ببساطة استيرادها: مع أن القيام به ذاهبون إلى تطبيق استراتيجية لS P500. يمكننا استخدام quantmod للحصول على بيانات تعود إلى عام 1950 لمؤشر. يستخدم ياهو المالية للGPSC رمز. يمكننا ثم إنشاء يعود لوغاريتمي differenced من سعر الإغلاق للS P500 وتجريد من قيمة NA الأولية: نحن بحاجة إلى إنشاء ناقل، والتوقعات لتخزين القيم توقعاتنا في تواريخ معينة. وضعنا foreLength طول ليكون مساويا لطول بيانات التداول لدينا ناقص ك، وطول نافذة: في هذه المرحلة نحن بحاجة إلى حلقة من خلال كل يوم في بيانات التداول وتناسب على أريما وGARCH نموذج مناسب للنافذة المتداول من طول ك. وبالنظر إلى أن نحاول 24 نوبات أريما منفصلة ويصلح نموذجا GARCH عن كل يوم، يمكن للمؤشر يستغرق وقتا طويلا لتوليد. نحن نستخدم مؤشر د كمتغير حلقات وحلقة من ك لطول بيانات التداول: نحن ثم إنشاء إطار المتداول عن طريق أخذ عوائد S P500 واختيار القيم بين 1 د و دينار، حيث ك 500 لهذه الاستراتيجية: نحن نستخدم نفس الإجراء كما هو الحال في المادة أريما للبحث من خلال جميع نماذج ARMA مع p في وف في، باستثناء ص، ف 0. نحن التفاف دعوة arimaFit في كتلة معالجة الاستثناء R tryCatch لضمان أنه إذا نحن دون ر الحصول على صالح لقيمة معينة من ف وفاء، فإننا نتجاهل ذلك والانتقال إلى الجمع المقبل من p و ف. لاحظ أن وضعنا قيمة متكاملة من د 0 (هذا هو د مختلفة لمعلمة الفهرسة لدينا) وعلى هذا النحو نحن المناسب حقا نموذج ARMA. بدلا من أريما. وإجراء حلقات توفر لنا أفضل نموذج ARMA المناسب، من حيث المعلومات Akaike الفرقان، والتي يمكننا استخدامها بعدئذ لتغذية في لنموذج GARCH لدينا: في كتلة التعليمات البرمجية القادمة ونحن ذاهبون إلى استخدام المكتبة rugarch، مع GARCH (1،1) نموذج. بناء الجملة من أجل هذا يتطلب منا إنشاء كائن مواصفات ugarchspec أن يأخذ نموذجا لهذه الفروق والمتوسط. يتلقى التباين نموذج GARCH (1،1)، في حين يأخذ متوسط ​​نموذج ARMA (ع، ف)، حيث يتم اختيار ف وفاء أعلاه. نحن أيضا اختيار توزيع sged عن الأخطاء. بعد أن نكون قد اختارت مواصفات نقوم بتنفيذ تركيب الفعلي للARMA GARCH باستخدام الأمر ugarchfit، والتي تأخذ الكائن مواصفات، يعود ك من S P500 وحلالا الأمثل العددي. لقد اخترت استخدام الهجين. الذي يحاول يحلون مختلفة من أجل زيادة احتمالات التقارب: إذا لم نموذج GARCH تتلاقى ثم أننا ببساطة تعيين يوم لإنتاج التنبؤ الطويل، التي من الواضح أنها تخمين. ومع ذلك، إذا كان النموذج لا تتلاقى ثم نحن الانتاج وتاريخ وغدا الصورة الاتجاه التنبؤ (1 أو -1) كسلسلة وعند هذه النقطة يتم إغلاق حلقة قبالة. من أجل إعداد الإخراج لملف CSV لقد خلق سلسلة الذي يحتوي على البيانات مفصولة فاصلة مع الاتجاه توقعات لاحق اليوم: الخطوة قبل الأخيرة هي لإخراج ملف CSV إلى القرص. وهذا يسمح لنا أن نأخذ مؤشر واستخدامها في البرمجيات backtesting بديل لمزيد من التحليل، إذا رغبت في ذلك: ولكن هناك مشكلة صغيرة مع ملف CSV كما هو عليه الآن. الملف يحتوي على قائمة من التمور والتنبؤ لتحديد اتجاه غدا ق. إذا كان لنا أن تحميل هذا إلى رمز backtest أدناه كما هو عليه، وسنكون في الواقع إدخال التحيز نظرة إلى الأمام لأن قيمة التنبؤ سيمثل البيانات غير معروفة في ذلك الوقت من التنبؤ. وذلك لحساب لهذا نحتاج ببساطة لتحريك توقع اليوم قيمة واحدة إلى الأمام. لقد وجدت هذا أن تكون أكثر وضوحا باستخدام بيثون. وبما أنني لا أريد أن نفترض أن كنت قد تثبيت أي المكتبات الخاصة (مثل الباندا)، ولقد أبقى عليه لبيثون النقي. هنا هو السيناريو القصير الذي يحمل هذا الإجراء خارج. تأكد من تشغيله في نفس الدليل كملف forecasts. csv: عند هذه النقطة لدينا الآن ملف مؤشر تصحيح تخزينها في توقعات new. csv. لأن هذا يأخذ قدرا كبيرا من الوقت لحساب، ولقد قدمت ملف كامل لأنك هنا لتحميل نفسك: نتائج استراتيجية والآن ونحن قد ولدت لدينا ملف CSV مؤشر اننا نحتاج الى مقارنة أدائها لشراء عقد. نقرأ أولا في المؤشر من ملف CSV وتخزينها كما spArimaGarch: نحن قم بإنشاء تقاطع مواعيد توقعات أريما GARCH والمجموعة الأصلية من عوائد من S P500. ثم يمكننا حساب عوائد للاستراتيجية أريما GARCH بضرب علامة توقعات (أو) - مع عودة نفسها: بعد أن نكون قد يعود من استراتيجية أريما GARCH يمكننا إنشاء منحنيات الأسهم لكل من نموذج اريما GARCH ويبيع عقد. وأخيرا، فإننا الجمع بينهما في بنية بيانات واحد: وأخيرا، يمكننا استخدام الأمر xyplot لرسم كل من منحنيات الأسهم على نفس قطعة: منحنى الأسهم حتى أكتوبر 6th 2015 على النحو التالي: كما ترون، على مدى 65 عاما الفترة، واستراتيجية أريما GARCH تفوقت بشكل كبير يبيع عقد. ومع ذلك، يمكنك أن ترى أيضا أن الغالبية العظمى من مكاسب حدثت بين عامي 1970 و 1980. لاحظ أن تقلب منحنى هو الحد الأدنى للغاية حتى أوائل 80s، وعند هذه النقطة يزيد تقلب كبير ومتوسط ​​العوائد أقل إثارة للإعجاب. ومن الواضح أن منحنى الأسهم وعود أداء رائعا خلال الفترة بأكملها. ومع ذلك، فإن هذه الاستراتيجية حقا كانت القابلة للتداول أولا وقبل كل شيء، دعونا ق النظر في حقيقة أن النموذج ARMA نشرت فقط في عام 1951. واسن ر حقا تستخدم على نطاق واسع حتى عام 1970 ق عندما ناقش صندوق جنكينز في كتابهم. ثانيا، نموذج ARCH اسن ر اكتشف (علنا) حتى أوائل 80s، من قبل انجل، وGARCH نفسها نشرته Bollerslev في عام 1986. ثالثا، في الواقع تم تنفيذ هذا backtest الخروج على مؤشر سوق الأسهم وليس أداة القابلة للتداول جسديا. من أجل الوصول إلى مؤشر مثل هذا كان يمكن أن يكون ضروريا للتجارة العقود الآجلة S P500 أو تبادل نسخة صندوق المتداولة (ETF) مثل SPDR. ومن ثم هل حقا أن يكون مناسبا لتطبيق هذه النماذج لسلسلة تاريخية قبل اختراعهم وبديل ذلك هو أن يبدأ تطبيق هذه النماذج على مزيد من البيانات الأخيرة. في الواقع، يمكن أن نعتبر أداء في السنوات العشر الماضية، من 1 يناير 2005 إلى اليوم: وكما ترون لا يزال منحنى الأسهم دون استراتيجية عقد بيع ما يقرب من 3 سنوات، ولكن خلال انهيار سوق الأسهم عام 2008/2009 كان بشكل جيد للغاية. وهذا أمر منطقي لأن هناك احتمالا أن يكون الارتباط التسلسلي كبير في هذه الفترة، وسوف يتم القبض جيدا من قبل النماذج أريما وGARCH. استرداد مرة واحدة في السوق بعد عام 2009، ويدخل ما يتطلع إلى أن يكون أكثر من ذلك الاتجاه العشوائية، يبدأ أداء نموذج للمعاناة مرة أخرى. لاحظ أن هذه الاستراتيجية يمكن تطبيقها بسهولة على مؤشرات سوق الأوراق المالية المختلفة، الأسهم أو فئات الأصول الأخرى. وأنا أشجع بقوة لك لمحاولة البحث صكوك أخرى، كما يمكنك الحصول على تحسينات كبيرة على النتائج المقدمة هنا. خطوات القادمة والآن ونحن لقد انتهى مناقشة عائلة أريما وGARCH من النماذج، وأريد الاستمرار في تحليل السلاسل الزمنية مناقشة من خلال النظر في عمليات الذاكرة طويلة، ونماذج فضاء الحالة والسلاسل الزمنية cointegrated. وهذه المناطق لاحقة من سلسلة زمنية يعرض لنا إلى النماذج التي يمكن أن تحسن توقعاتنا تتجاوز تلك التي أنا هاء المعروضة هنا، والتي سوف تزيد بشكل كبير الربحية التداول لدينا و / أو تقليل المخاطر. كود الكامل هنا هو قائمة كاملة للجيل المؤشر، backtesting والتآمر: ورمز بيثون لتطبيق forecasts. csv قبل إعادة الاستيراد: مايكل قاعات مور مايك هو مؤسس QuantStart وشاركت في صناعة التمويل الكمي لل السنوات الخمس الماضية، في المقام الأول كمطور ضليع في الرياضيات وبعد ذلك والاستشارات تاجر ضليع في الرياضيات لصناديق التحوط. مقالات ذات صلة