Gjennomsnittlig retningsrik indeks ADX. Average Directional Index ADX. Den gjennomsnittlige retningsindeksen ADX, Minus Directional Indicator - DI og Plus Directional Indicator DI representerer en gruppe retningsbestemmelsesindikatorer som danner et handelssystem utviklet av Welles Wilder Wilder designet ADX med råvarer og daglige priser men disse indikatorene kan også brukes på aksjer. Gjennomsnittlig retningsindeks ADX måler trendstyrke uten hensyn til trendretning De andre to indikatorene, Plus Directional Indicator DI og Minus Directional Indicator - DI, utfyller ADX ved å definere trendretning Brukes sammen, diagrammer kan bestemme både retningen og styrken i trenden. Wilder har retningsretningene i retningen 1978, New Concepts in Technical Trading Systems. Denne boken inneholder også detaljer om gjennomsnittlig True Range ATR, Parabol SAR-systemet og RSI til tross for at det ble utviklet før Datamaskinalderen, Wilder s indikatorer er utrolig detaljerte i ir beregning og har stått testen av tid. Direksjonell bevegelse. Plus retningsbevegelse DM og Minus retningsbevegelse - DM danner ryggraden i den gjennomsnittlige retningsindeksen ADX Wilder bestemt retningsbestemt bevegelse ved å sammenligne forskjellen mellom to sammenhengende nedturer med forskjellen mellom høyderne. Direksjonell bevegelse er positiv pluss når den nåværende høye minus den forrige høye er større enn den forrige lav minus den nåværende lave Denne såkalte Plus Directional Movement DM er så lik den nåværende høye minus den forrige høye, forutsatt at den er positiv. En negativ verdi ville bare inntast som null. Direksjonell bevegelse er negativ minus når den forrige lave minus den nåværende lave er større enn den nåværende høye minus den forrige høye. Denne såkalte Minus Directional Movement - DM er lik den tidligere lav minus dagens lave, forutsatt at den er positiv En negativ verdi vil ganske enkelt bli oppgitt som null. Tabellen over viser fire beregningseksempler for retningsbestemte bevegelser t-paring viser en stor positiv forskjell mellom høyene for en sterk Plus Directional Movement DM. Den andre paringen viser en utvendig dag med Minus Directional Movement - DM får kanten. Den tredje paringen viser en stor forskjell mellom lavene for en sterk Minus Directional Movement - DM Den endelige paringen viser en innvendig dag, som ikke utgjør retningsbestemt bevegelse null. Både Plus Retningsbevegelse DM og Minus Retningsbevegelse - DM er negative og avbryter hverandre. Negative verdier vender tilbake til null Alle innvendige dager har null retningsbestilling. Beregningen trinnene for gjennomsnittlig retningsindeks ADX er detaljert i hvert trinn Gjennomsnittlig True Range ATR er ikke detaljert fordi det er en hel ChartSchool-artikkel for dette. I utgangspunktet er ATR Wilder s-versjonen av de to perioden tradingområdet. Glatte versjoner av Plus Directional Movement DM og Minus Retningsbevegelse - DM er delt med en glatt versjon Gjennomsnittlig True Range ATR for å gjenspeile den ekte størrelsen på en mo ve Eksempelet nedenfor er basert på en 14-dagers ADX-beregning.1 Beregn True Range TR, Plus Directional Movement DM og Minus Directional Movement - DM for hver periode.2 Glatt disse periodiske verdiene ved hjelp av Wilder s utjevningsteknikker Disse forklares i detalj i neste avsnitt.3 Del den 14-dagers glatte Plus Directional Movement DM med 14-dagers glatt True Range for å finne 14-dagers Plus Directional Indicator DI14 Multiply med 100 for å flytte desimalpunktet to steder. Denne DI14 er Plus Retningslinjens grønne linje som er tegnet sammen med ADX.4 Del 14-dagers glatt Minus Directional Movement - DM ved 14-dagers glatt True Range for å finne 14-dages Minus Directional Indicator - DI14 Multiply med 100 for å flytte desimalpunktet to steder Dette - DI14 er den røde linjen Minus Directional Indicator som er tegnet sammen med ADX.5 Retningsbevegelsesindeksen DX er den absolutte verdien av DI14 mindre - DI14 delt med summen av DI14 og - DI14 Multipliser resultatet b y 100 for å flytte desimaltegnet over to steder.6 Etter alle disse trinnene er det på tide å beregne gjennomsnittlig retningsindeks ADX Den første ADX-verdien er bare et 14-dagers gjennomsnitt av DX Senere ADX-verdier blir jevnet ved å multiplisere de forrige 14 - dags ADX-verdi med 13, legger til den nyeste DX-verdien og deler denne summen med 14.Above er et regnearkseksempel med alle trinnene involvert. Det er en 119-dagers beregningsgap fordi rundt 150 perioder er nødvendige for å absorbere utjevningsteknikkene. ADX-entusiaster kan Klikk her for å laste ned dette regnearket og se de gory detaljer Tabellen nedenfor viser et eksempel på ADX ved hjelp av Nasdaq 100 ETF QQQQ. Wilder s Smoothing. As sett i ADX beregningen er det mye utjevning involvert og det er viktig å forstå effektene På grunn av Wilder s utjevningsteknikker kan det ta rundt 150 perioder med data for å få sanne ADX-verdier. Wilder bruker lignende utjevningsteknikker med sine RSI - og gjennomsnittlige True Range-beregninger ADX-verdier ved å bruke på Ly 30 perioder med historiske data vil ikke matche ADX-verdier ved hjelp av 150 perioder med historiske data ADX-verdier med 150 dager eller mer av data forblir konsistente. Den første teknikken brukes til å jevne hver periode s DM1, - DM1 og TR1 verdier over 14 perioder Som med et eksponentielt glidende gjennomsnitt må beregningen starte et sted slik at den første verdien bare er summen av de første 14 periodene. Som vist nedenfor starter utjevning med den andre 14-årsberegningen og fortsetter overalt. Den andre teknikken brukes til å glatte hver periodens DX-verdi til slutt med gjennomsnittlig retningsindeks ADX Først beregner du et gjennomsnitt for de første 14 dagene som utgangspunkt. Den andre og de etterfølgende beregningene bruker utjevningsteknikken nedenfor. Gjennomsnittlig retningsfortegnelse ADX brukes til å måle styrken eller svakheten av en trend, ikke den egentlige retningen Retningsbevegelsen er definert av DI og - DI Generelt har oksene kanten når DI er større enn - DI, mens bjørnene har kanten wh en-DI er større Kryss av disse retningsindikatorene kan kombineres med ADX for et komplett trading system. Før du ser på noen signaler med eksempler, vær oppmerksom på at Wilder var en handels - og valutahandler. Eksemplene i hans bøker er basert på disse instrumentene , ikke aksjer Dette betyr ikke at indikatorene ikke kan brukes med aksjer. Noen aksjer har prisegenskaper som ligner på varer, som har en tendens til å være mer volatile med korte og sterke trender. Aktier med lav volatilitet kan ikke generere signaler basert på Wilder s parametere. Chartister vil trolig må justere indikatorinnstillingene eller signalparametrene i henhold til egenskapene til sikkerheten. Trendstyrke. I sin mest grunnleggende kan den gjennomsnittlige retningsindeksen ADX brukes til å avgjøre om en sikkerhet er trending eller ikke. Denne bestemmelsen hjelper handelsmenn å velge mellom en trend Følgende system eller et ikke-trend-system Wilder foreslår at en sterk trend er tilstede når ADX er over 25 og ingen trend er tilstede når under 20 Det ser ut til å være en grå sone mellom 20 og 25 Som nevnt ovenfor, må kartleggere kanskje justere innstillingene for å øke følsomheten og signalene. ADX har også en god grad av forsinkelse på grunn av alle utjevningsteknikker. Mange tekniske analytikere bruker 20 som nøkkelnivå for ADX. Tabellen over viser Nordstrom JWN med 50-dagers SMA og 14-dagers gjennomsnittlig retningsindeks ADX. Beholdningen flyttet fra en sterk oppgang til en sterk nedgang i april-mai, men ADX holdt seg over 20 fordi den sterke oppgangen endret seg raskt til en sterk nedgang Det var to ikke-trendende perioder da aksjen dannet en bunn i februar og august. En sterk trend oppstod etter augustbunnen da ADX flyttet over 20 og holdt seg over 20.DI Crossover System. Wilder put frem et enkelt system for handel med disse retningsbestemte indikatorene Det første kravet er at ADX skal handle over 25 Dette sikrer at prisene trender Mange tradere bruker imidlertid 20 som nøkkelnivå A kjøper seg nal oppstår når DI krysser over - DI Wilder baserer den første stoppen på signaldagens lavt signal. Signalet forblir i kraft så lenge dette holdes lavt, selv om DI krysser ned nedenfor - DI Vent på at dette er lavt for å bli penetrert før du forlater signal Dette bullish signalet forsterkes hvis når ADX dukker opp og trenden styrker. Når trenden utvikler seg og blir lønnsom, må handelsfolk innlemme et stoppfall og tilbakestillende stopp hvis trenden fortsetter. Et selgesignal utløser når - DI krysser over DI. høyt på salgsdagsdagen blir det første stoppet. Tabellen over viser Medco Health Solutions med de tre retningsbestemte indikatorene. Merk at 20 brukes i stedet for 25 for å kvalifisere ADX-signaler. En lavere innstilling betyr flere mulige signaler. Den grønne prikket linjer viser kjøpssignaler og de røde prikkede linjene viser salgssignalene Wilders startstopper ble ikke innlemmet for å fokusere på indikatorsignalene. Som diagrammet tydelig viser, er det pl enty av DI og - DI kryss Noen oppstår med ADX over 20 validere signaler Andre oppstår å ugyldiggjøre signaler Som med de fleste slike systemer vil det være whipsaws, gode signaler og dårlige signaler. Nøkkelen er som alltid å inkludere andre aspekter av teknisk analyse For eksempel oppstod den første gruppen av whipsaws i september 2009 under en konsolidering. Denne konsolideringen så ut som et flagg, noe som er en bullish konsolidering som danner etter et forskudd. Det ville vært forsiktig å ignorere bearish signaler med et bullish fortsettelsesmønster som tar form Kjøpsignalet fra juni 2010 skjedde nær en motstandszone markert med ødelagt støtte og 50-62 retracement sone. Det ville vært forsiktig å ignorere et kjøpesignal så nær denne motstandssonen. Tabellen over viser AT TT med tre signaler over en 12 måneders periode Disse tre signalene var ganske gode, forutsatt at fortjeneste ble tatt og etterfølgende stopp ble brukt Wilders Parabolic SAR kunne ha blitt brukt til å sette et etterfølgende stopp Legg merke til at det ikke var noe selgesignal mellom mars og juli kjøpssignaler. Dette skyldes at ADX ikke var over 20 da - Di krysset over DI i slutten av april. Retningsbevegelsesindikatorberegningene er komplekse, tolkning er rett fram og vellykket implementering tar praksis DI - og DI-overganger er ganske hyppige, og chartister må filtrere disse signalene med komplementær analyse. Et ADX-krav vil redusere signaler, men denne uberjede indikatoren har en tendens til å filtrere så mange gode signaler som dårlig. Med andre ord kan kartleggere vurdere å flytte ADX til bakbrenneren og fokusere på retningsindikatorene for å generere signaler. Disse crossover-signalene vil lignes på de som genereres ved hjelp av momentumoscillatorer. Derfor må kartleggere se andre steder for bekreftelseshjelp. Volumbaserte indikatorer, grunnleggende trendanalyse og diagrammønstre kan bidra til å skille sterk crossover signaler fra svake crossover signaler For eksempel kan diagrammer fokusere på DI buy signaler når den større trenden er oppe og - DI selger signaler når den større trenden er nede. Brukerne av SharpCharts kan plotte retningsbestemmelsesindikatorene ved å velge gjennomsnittlig retningsindeks ADX fra indikatorlisten. Som standard vil ADX være svart, Plus retningsindikator DI i grønt og Minus retningsindikator - DI i rød Dette gjør det enkelt å identifisere retningsviserkryss. Mens ADX kan plottes over, under eller bak hovedprisplottet, anbefales det å plotte over eller under, fordi det er tre linjer involvert En horisontal linje kan legges til for å identifisere ADX-bevegelser Tabelleksemplet nedenfor viser også 50-dagers SMA og Parabolisk SAR planlagt bak prisplottet. Det bevegelige gjennomsnittet brukes til å filtrere signaler. Kun kjøpssignaler brukes når de handler over 50-dagers glidende gjennomsnitt Når den Parabolske SAR-en er startet, kan den brukes til å angi stopp. Klikk her for et eksempel på ADX. Suggested Scans. Overall Uptrend med DI Crossing over - DI Denne skanningen s tarts med aksjer som gjennomsnittlig 100.000 aksjer daglig volum og har en gjennomsnittlig sluttkurs over 10 En opptrend er tilstede når handel over 50-dagers SMA Et kjøpssignal er mulig når ADX er over 20 Dette signalet materialiseres når DI flytter over - DI. Overall Downtrend med - DI Crossing over DI Denne skanningen starter med aksjer som gjennomsnittlig 100.000 aksjer daglig volum og har en gjennomsnittlig sluttkurs over 10 En nedtrend er tilstede når handel under 50-dagers SMA Et selgesignal er mulig når ADX er over 20 Dette signalet materialiserer når - Di beveger seg over DI. Stocks Commodities Magazine Articles. November 30, 2016, 12 34 pm. For noen måneder siden en leser peker meg ut denne nye måten å koble R og Excel jeg vet ikke hvor lenge dette har eksistert , men jeg kom aldri over det, og jeg har aldri sett noen blogginnlegg eller artikkel om det. Så jeg bestemte meg for å skrive et innlegg som verktøyet er virkelig verdt det, og før noen spør, jeg er ikke relatert til selskapet på noen måte. BERT står for Basic Excel R Toolk den er gratis lisensiert under GPL v2 og den er utviklet av Structured Data LLC På tidspunktet for skriving er den nåværende versjonen av BERT 1 07 Mer informasjon finner du her BERT er laget for å støtte Running R i et mer teknisk perspektiv. Fungerer fra Excel-regnearkceller I Excel betyr det at du skriver UDF-er i Brukerdefinerte funksjoner i R. I dette innlegget skal jeg ikke vise deg hvordan R og Excel samhandler via BERT. Det er veldig gode opplæringsprogrammer her og her. I stedet vil jeg ha det for å vise deg hvordan jeg brukte BERT til å bygge et kontrolltårn for min trading. My handelssignaler genereres ved hjelp av en lang liste med R-filer, men jeg trenger fleksibiliteten til Excel for å vise resultater raskt og effektivt Som vist ovenfor kan BERT gjøre dette for meg men jeg ønsker også å skreddersy applikasjonen til mine behov. Ved å kombinere kraften i XML, VBA, R og BERT kan jeg lage et godt og likevel kraftig program i form av en Excel-fil med minimum VBA-kode. Til slutt har jeg en enkelt Excel-fil samle al Jeg har nødvendige oppgaver for å administrere porteføljens databaseoppdatering, signalgenerering, innlevering av ordre osv. Min tilnærming kan brytes ned i de tre trinnene nedenfor. Bruk XML til å bygge brukerdefinerte menyer og knapper i en Excel-fil. De ovennevnte menyene og knappene er i hovedsak kaller til VBA-funksjoner. Disse VBA-funksjonene er omformet rundt R-funksjoner som er definert ved hjelp av BERT. Med denne tilnærmingen kan jeg holde et tydelig skille mellom kjernen i koden min i R, SQL og Python, og alt som brukes til å vise og formatere resultater som holdes i Excel , VBA XML I de neste avsnittene presenterer jeg forutsetningen for å utvikle en slik tilnærming og en trinnvis veiledning som forklarer hvordan BERT kan brukes til å bare overføre data fra R til Excel med minimal VBA-kode.1 Last ned og installer BERT fra denne lenken Når installasjonen er fullført, skal du ha en ny tilleggsmeny i Excel med knappene som vist nedenfor. Slik beregner BERT materialet i Excel.2 Last ned og installer Custom UI editor Den Custom UI Editor lar t o Lag brukerdefinerte menyer og knapper i Excel-bånd En trinnvis fremgangsmåte er tilgjengelig her. Steg for trinn guide.1 R-kode R-funksjonen nedenfor er et veldig enkelt stykke kode for illustrasjonsformål. Det beregner og returnerer residualene fra en lineær regresjon Dette er hva vi vil hente i Excel Lagre dette i en fil som heter myRCode R. Et annet navn er fint i en katalog du har valgt.2 funksjoner R i BERT Fra Excel velger du Add-Ins - Home Directory og åpner filen som heter Funksjoner R I denne filen lim inn følgende kode Pass på at du setter inn den riktige banen. Dette er bare innhenting i BERT R-filen du opprettet ovenfor. Lagre og lukk filfunksjonene. R Hvis du vil gjøre noen endringer i R-filen som er opprettet i trinn 1 du må laste det opp igjen ved hjelp av BERT-knappen Reload Startup File fra tilleggsmenyen i Excel.3 I Excel Opprett og lagre en fil som heter et annet navn, er greit. Dette er en makroaktivert fil som du lagrer i katalog etter eget valg filen er lagret i nærheten av det.4 Åpne filen som er opprettet ovenfor i Custom UI-editor Når filen er åpen, lim inn underkoden. Du bør ha noe slikt i XML-editoren. Dette settet med XML-kode skaper en ekstra meny RTrader, en ny gruppe Min gruppe og en brukerdefinert knapp Ny knapp i Excel-båndet Når du er ferdig, åpner du i Excel og lukker Custom UI Editor Du bør se noe slikt.5 Åpne VBA-editor I sette inn en ny modul Lim inn koden nedenfor i den nylig opprettede modulen. Dette sletter tidligere resultater i regnearket før du klarte nye. 6 Klikk på Ny knapp Nå går du tilbake til regnearket og i RTrader-menyen klikker du på knappen Ny knapp. Du bør se noe som nedenfor vises. ovenfor er en veldig grunnleggende versjon av hva som kan oppnås ved hjelp av BERT, men det viser deg hvordan du kombinerer kraften til flere spesifikke verktøy for å bygge din egen tilpassede applikasjon. Fra mitt perspektiv er interessen for en slik tilnærming evne til å limes sammen R og Excel åpenbart, men også å inkludere via XML og batch koden fra Python, SQL og mer. Dette er akkurat det jeg trengte. Til slutt vil jeg være nysgjerrig på å vite om noen har noen erfaring med BERT. August 19, 2016, 9 26 am. Ved testing av handelsstrategier er en felles tilnærming å dele det opprinnelige datasettet inn i prøvedata den delen av dataene som er utformet for å kalibrere modellen og ut av prøvedata, den delen av dataene som brukes til å validere kalibreringen og sikre at ytelsen skapt i prøven vil bli reflektert i den virkelige verden Som en tommelfingerregel kan rundt 70 av de opprinnelige dataene brukes til kalibrering, dvs. i prøven og 30 for validering, dvs. ut av prøven. En sammenligning av inn og ut av prøvedata bidrar til å avgjøre om Modellen er robust nok Dette innlegget tar sikte på å gå et skritt videre og gir en statistisk metode for å avgjøre om utdataene stemmer overens med det som ble opprettet i prøven. I diagrammet nedenfor representerer det blå området ut av prøve p erformance for en av mine strategier. En enkel visuell inspeksjon viser en god passform mellom inn og ut av prøveytelsen, men hvilken grad av tillit har jeg i dette. På dette stadiet ikke mye, og dette er problemet. Det som virkelig trengs er et mål av likhet mellom inn og ut av prøve datasett I statistiske termer kan dette oversettes som sannsynligheten for at inntreden og utvalget av utvalgsresultater kommer fra samme fordeling. Det er en ikke-parametrisk statistisk test som gjør akkurat dette Kruskall - Wallis Test En god definisjon av denne testen kan bli funnet på R-Tutor En samling av dataprøver er uavhengige hvis de kommer fra ikke-relaterte populasjoner, og prøvene påvirker ikke hverandre. Ved bruk av Kruskal-Wallis-testen kan vi bestemme om befolkningsfordelingen er identisk uten at de antar at de skal følge den normale fordeling. Den ekstra fordelen av denne testen antas ikke en normal fordeling. Det finnes andre tester av samme natur som c Den passer til rammen Mann-Whitney-Wilcoxon-testen eller Kolmogorov-Smirnov-testene passer perfekt til rammen beskriver her, men dette er utenfor rammen av denne artikkelen for å diskutere fordeler og ulemper ved hver av disse testene. En god beskrivelse sammen med R eksempler kan bli funnet her. Her er koden som brukes til å generere diagrammet ovenfor og analysen. I eksemplet ovenfor er det i prøveperioden lengre enn ute av prøveperioden derfor skapte jeg tilfeldig tusen delmengder av de i prøvedataene hver av dem har samme lengde som ut av prøvedata Da testet jeg hver i prøvesubsetet ut av prøvedataene og jeg registrerte p-verdiene. Denne prosessen oppretter ikke en enkelt p-verdi for Kruskall-Wallis-testen, men en distribusjonsprosess Analysen er mer robust I dette eksemplet er gjennomsnittet av p-verdiene langt over null 0 478 som indikerer at nullhypotesen bør aksepteres. Det er sterke bevis på at innkommende og innkommende data kommer fra det samme distribusjon. Som vanlig er det som er presentert i dette innlegget et leketøyeksempel som bare riper på overflaten av problemet og skal skreddersys for individuelle behov. Jeg synes det foreslår et interessant og rasjonelt statistisk rammeverk for å evaluere ut av prøveresultater. Dette innlegget er inspirert av følgende to papirer. Vigier Alexandre, Chmil Swann 2007, Effekter av ulike optimaliseringsfunksjoner på ut av prøveutvikling av genetisk utviklede handelsstrategier, prognoser for finansmarkeder. Vigier Alexandre, Chmil Swann 2010, En optimaliseringsprosess for å forbedre seg av sample konsistens, et aksjemarkedssak, JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, London, oktober 2010.December 13, 2015, 2 03 pm. Doing kvantitativ forskning innebærer mye data crunching og man trenger rene og pålitelige data for å oppnå dette Hva er virkelig trengte er rene data som er lett tilgjengelig selv uten Internett-tilkobling Den mest effektive måten å gjøre dette på for meg har b en for å opprettholde et sett med csv-filer Åpenbart kan denne prosessen håndteres på mange måter, men jeg fant svært effektiv og enkel overtid for å opprettholde en katalog der jeg lagrer og oppdaterer csv-filer. Jeg har en CSV-fil per instrument, og hver fil er oppkalt etter instrumentet den inneholder Grunnen til at jeg gjør det er todelt Først vil jeg ikke laste ned prisdata fra Yahoo, Google etc hver gang jeg vil teste en ny ide, men enda viktigere når jeg har identifisert og løst et problem, vil jeg ikke må gjøre det igjen neste gang jeg trenger det samme instrumentet Enkelt, men veldig effektivt hittil Prosessen er oppsummert i diagrammet nedenfor. I alt som følger antar jeg at data kommer fra Yahoo Koden må endres for data fra Google, Quandl osv. I tillegg presenterer jeg prosessen med å oppdatere daglige prisdata. Oppsettet vil variere for høyere frekvensdata og annen datasett, dvs. forskjellig fra priser. 1 Initial data nedlastingslisteOfInstruments R historicalData R. Th e fil listeOfInstruments R er en fil som bare inneholder listen over alle instrumenter. Hvis et instrument ikke er en del av listen min, det vil si ingen csv-fil i data-mappen, eller hvis du gjør det for første gang, må du laste ned de første historiske dataene sett Eksempelet nedenfor laster ned et sett ETFs daglige priser fra Yahoo Finance tilbake til januar 2000 og lagrer dataene i en csv file.2 Oppdater eksisterende data updateData R. Underkoden starter fra eksisterende filer i den dedikerte mappen og oppdaterer dem alle Den ene etter den andre kjører jeg vanligvis denne prosessen hver dag, unntatt når jeg er på ferie For å legge til et nytt instrument, kjør du bare trinn 1 over for dette instrumentet alene.3 Opprett en batchfil. En annen viktig del av jobben er å lage en batchfil som automatiserer oppdateringsprosessen over jeg ma Windows-bruker Dette unngår å åpne R RStudio og kjører koden derfra Koden nedenfor er plassert på en fil, banen må endres med leserens oppsett Merk at jeg har lagt til en utdatafil for å spore kjøringen . Prosessen ovenfor er ekstremt enkel fordi den bare beskriver hvordan du oppdaterer daglige prisdata jeg har brukt dette på en stund, og det har jobbet veldig jevnt for meg så langt. For mer avanserte data og eller høyere frekvenser kan ting bli mye vanskeligere. Som vanlige er eventuelle kommentarer velkommen. 15. august 2015, kl. 09.00. Kapitalforvaltningsindustrien er på randen av en stor forandring I løpet av de siste par årene har Robots Advisors RA oppstått som nye aktører. Begrepet i seg selv er vanskelig å definere som det omfatter et stort utvalg av tjenester Noen er laget for å hjelpe tradisjonelle rådgivere til å bedre allokere sine klienter penger og noen er ekte svart boks. Brukeren oppgir noen få kriterier, aldersinntekt, barn osv., og roboten foreslår en skreddersydd tildeling mellom disse to ekstremer et komplett utvalg av tilbud er tilgjengelig Jeg fant Wikipedia-definisjonen ganske bra De er en klasse av finansiell rådgiver som tilbyr porteføljeforvaltning online med minimal menneskelig innblanding. Nærmere bestemt bruker de alg orithm-baserte porteføljestyring for å tilby hele spekteret av tjenester som en tradisjonell rådgiver ville tilby utbytte reinvestering, compliance rapporter, portefølje rebalancing, skattemessig høsting etc godt dette er hva det kvantitative investeringsfellesskapet gjør i flere tiår Bransjen er fortsatt i sin barndom med de fleste spillere klarer fortsatt en liten sum penger, men jeg skjønte bare hvor dypt forandringen var da jeg var i NYC for noen dager siden. Når RA får navnene sine på TV, legger du til eller på taket på NYC-kabinen, vet du noe stort skjer. blir mer og mer oppmerksomhet fra media og fremfor alt gir det mye mening fra et investorperspektiv. Det er faktisk to hovedfordeler ved å bruke RA. Betraktelig lavere avgifter over tradisjonelle rådgivere. Investeringen gjøres mer gjennomsiktig og enklere som er mer tiltalende til folk med begrenset økonomisk kunnskap. I dette innlegget er R bare en unnskyldning for å presentere pent hva som er en stor trend i kapitalforvaltningsindustrien. lavt viser markedsandeler av mest populære RA ved utgangen av 2014 Koden som brukes til å generere diagrammet nedenfor, finner du på slutten av dette innlegget, og dataene er her. Disse tallene er litt daterte, gitt hvor raskt denne næringen utvikler seg men er fortsatt veldig informativ. Ikke overraskende er markedet dominert av amerikanske leverandører som Wealthfront and Betterment, men RA kommer over hele verden. Asia 8Now, Switzerland InvestGlass, Frankrike Marie Quantier Det begynner å påvirke måten tradisjonelle kapitalforvaltere gjør forretningsmessig på A Fremtredende eksempel er partnerskapet mellom Fidelity og Betterment Siden desember 2014 Bedre enn 2 milliarder AUM mark. Til tross for alt ovenfor tror jeg den virkelige forandringen er foran oss Fordi de bruker mindre mellommenn og lavprovisjonsprodukter som ETFs tar de mye lavere avgifter enn tradisjonelle rådgivere vil RA sikkert få betydelige markedsandeler, men de vil også senke avgifter som belastes av næringen som helhet. Til slutt vil det påvirke måten tradisjonelle investeringsselskaper gjør forretninger Aktiv porteføljeforvaltning som har en tøff tid i noen år nå, vil lide enda mer De høye gebyrene som belastes, vil bli enda vanskeligere å rettferdiggjøre, med mindre det gjenoppliver seg. En annen potensiell innvirkning er økningen av ETF og lav Kommisjonen for finansielle produkter generelt Selvfølgelig har dette begynt for en stund siden, men jeg tror effekten vil bli enda mer uttalt i de kommende årene Nye generasjoner av ETFs sporer mer komplekse indekser og skreddersydde strategier Denne trenden vil bli sterkere uunngåelig. Som vanlig er det noen kommentarer Velkommen. Juli 7, 2015, 8 04. Det er mange R tidsserier opplæringsprogrammer som flyter rundt på nettet. Dette innlegget er ikke designet for å være en av dem. I stedet vil jeg presentere en liste over de mest nyttige triksene jeg kom over når jeg håndterte med økonomiske tidsserier i R Noen av funksjonene som presenteres her er utrolig kraftige, men dessverre begravet i dokumentasjonen, derfor mitt ønske om å skape en dedikert post jeg pål y adresse daglig eller lavere frekvens tider serie Å håndtere høyere frekvens data krever spesifikke verktøy eller høyfrekvente pakker er noen av dem. xts xts pakken er må ha når det gjelder tider serie i R Eksempelet nedenfor laster pakken og skaper en daglig Tidsserier på 400 dager normal fordelt avkastning. pakke xts Dette er utrolig kraftig når det gjelder å binde to eller flere ganger i serie, enten de har samme lengde eller ikke. Sammenføyningsargumentet bestemmer magien det for hvordan bindingen er ferdig. pakke xts Bruk en spesifisert funksjon til hver bestemt periode i en gitt tidsserieobjekt Eksempelet nedenfor beregner månedlig og årlig avkastning av den andre serien i tsInter-objektet Merk at jeg bruker summen av returnerer ingen compounding. endpoints-pakke xts Ekstra indeksverdier av et gitt xts-objekt som svarer til de siste observasjonene gitt en periode angitt av på. Eksemplet gir den siste dagen i måneden returnerer for hver serie i tsInter-objektet ved bruk av sluttpunkt for å velge datoen. pakke zoo Generisk funksjon for å erstatte hver NA med den siste ikke-NA før den. Ekstremt nyttig når det gjelder en tidsserie med noen få hull, og når denne tidsserien blir brukt som input for en R-funksjoner som ikke aksepterer argumenter med NA I eksemplet oppretter jeg en tidsserie av tilfeldige priser, og inneholder kunstig noen få NA i den og erstatter dem med den nyeste verdien. pakke PerformanceAnalytics For et sett av avkastninger, opprett et verdier indeksskjema, barer for perioderytelse og undersjøisk diagram for drawdown Dette er utrolig nyttig som det viser i et enkelt vindu all relevant informasjon for en rask visuell inspeksjon av en handelsstrategi Eksemplet under viser prisserien til et xts-objekt, og viser et vindu med de tre diagrammene som er beskrevet ovenfor. Listen ovenfor er ikke på noen måte uttømmende, men når du mestrer funksjonene som beskrives i dette innlegget, gjør det manipuleringen av finansielle tidsserier mye enklere, koden kortere og lesbarheten av koden bedre. Som vanlig er det noen kommentarer velkommen. Mar 23, 2015, 8 55 pm. Når det gjelder å styre en portefølje av aksjer i forhold til en referanse, er problemet svært forskjellig fra å definere en absolutt avkastning strategi I den tidligere må man holde flere aksjer enn i den senere hvor det ikke kan holdes noen aksjer hvis det ikke er god nok mulighet Årsaken til det er sporingsfeilen Dette jeg s definert som standardavviket i porteføljens avkastning minus referanseavkastningen. De mindre aksjene holdes mot en referanse desto høyere sporingsfeil f. eks. høyere risiko. Analysen som følger er i stor grad inspirert av boken Active Portfolio Management av Grinold Kahn. Dette er Bibelen for alle som er interessert i å drive en portefølje mot et referanse Jeg oppfordrer sterkt alle med interesse for emnet å lese boka fra begynnelsen til slutten. Det er veldig godt skrevet og legger grunnlaget for systematisk aktiv porteføljestyring. Jeg har ingen tilknytning til redaktøren eller forfatterne. 1 Faktoranalyse. Her prøver vi å rangere best mulig av aksjene i investeringsuniverset på en returrekkefølge. Mange har kommet med mange verktøy, og utallige variant av disse verktøyene er utviklet for å oppnå dette I dette innlegget fokuserer jeg på to enkle og mye brukte beregninger Informasjonskoeffisient IC og Quantiles Return QR.1 1 Informasjonskoeffisient. IC gir en oversikt over faktorforventningsevnen Mer presist er dette et mål på hvor godt faktoren rangerer aksjene på en forward return basis. IC er definert som rangkorrelasjonen mellom metrisk f. eks. faktor og fremoveravkastning. I statistiske termer er rangkorrelasjonen a nonparametric measure of dependance between two variables For a sample of size n the n raw scores are converted to ranks , and is computed from. The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it sa function of the strategy s turnover and the alpha decay this has been the subject of extensive research Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms. For the keen reader, in the book by Grinold Kahn a formula linking Information Ratio IR and IC is given with breadth being the number of independent bets trades This formula is known as the fundamental law of active management The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds.1 2 Quantiles Re turn. In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return or any other central tendency metric of each of those quantiles The usefulness of this tool is straightforward A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns. All the stocks in the S P500 index at the time of writing Obviously there is a survival ship bias the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it s good enough for illustration purposes only. The code below downloads individual stock prices in the S P500 bet ween Jan 2005 and today it takes a while and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure. Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return Note that I used quintiles in this example but any other grouping method terciles, deciles etc can be used it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean. And finally the code to produce the Quantiles Return chart.3 How to exploit the information above. In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1 per month This is very significant and powerful for such a simple factor not really a surprise though Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark. An IC of 0 0206 might not mean a great deal in itself but it s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article.4 Practical limitations. The above framework is excellent for evaluating investments factor s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation. Rebalancing In the description above, it s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmar k This is not always possible for practical reasons some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc. Transaction Costs This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets. And finally, I m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R. As usual any comments welcome. If you concentrate on these three secrets, which 95 of all traders and investors totally ignore, then you can vault yourself into a class that only a few have been able to achieve.1 You must concentrate on the most important task of system development If you do it properly, it will take at least half of your time during the development process When you learn what it is, you ll say, Of course, it s important, but you ll still probably spend very little time on it. That critical task is developing sound objectives. Jack Schwager, after writing two Market Wizard books, concluded that the most important characteristic of the top traders and investors he interviewed was that they had adopted a trading system to fit them But to develop a system that fits you, you need to really think about what you want There are at least 30 questions you need to address when you develop a trading system It s not a trivial task. Your objective is your goal, your target It is the things that you want your system to accomplish. Objectives set the roadmap for the entire system development process How would one know how to get someplace if they didn t know where they were going first It is easy enough to see that if one trader had an objective such as I want a system that trades long-term stocks, that requires my attention only once each week and makes 20 per year compared to a trader s objectives of I want to actively trade my mother s retirement account for four hours each day, without holding overnight positions two completely different systems would be required The objectives or goals are very different There are endless configurations of objectives The point is, you need to specifically know what it is that you are trying to attain and only then can you develop a trading system that will help you attain it. I have to tell you how thrilled and excited I am about the systems course I was recently certified in I believe that course was designed especially for me, I got so much out of it You did a great job presenting the course material You were fabulous, amazing, energetic and your enthusiasm was contagious I also appreciate your personal availability between the scheduled meetings It was an extra bonus to have some one on one conversations specifically about my trading system, testing methodology and personal coaching on how to overcome our problems with actually trading our system. Of course, I must give some credit to my fellow attendees They were great, and played all out, further enhancing the value of the course But without your expert facilitation to encourage more participation it would not have occurred in the way that it did. Since I left North Carolina, I have had an opportunity to spend a week with my client to re-create what I learned in the course We got down and listed our core beliefs, our objectives, and looked long and hard at our biases From this information we designed an entry, exit and simple position sizing strategy that fit our objectives Actually, we have a working system and it turns out that just a little modification to that existing system is what we really want to meet our objectives Now I m all excited, I can hardly sleep, because Chuck handed me the tools and methodology I needed to effectively verify and back test this new system I just need to type faster to keep up with my enthusiasm B Cupps.2 A good trading system has 10 key components Most people ignore six or seven of them when they do their research In fact, you ll rarely see a book on systems development that covers more than six of them That s the limitation the average trader has in doing research You want big profits with a s little risk as possible, so you want every advantage possible when you start to develop such a system. You should be able to take advantage of 8 of these components easily after the workshop And, with a little more effort, you ll be able to use all 10 If you use all 10 with competence, you ll be among the top 0 1 of all traders and investors in the world.3 Most people concentrate on the least important element in trading system design entry They also ignore the most important element position sizing strategies At the How to Develop A Winning Trading System That Fits You Workshop you ll learn at least three types of position sizing systems that will help you lower your overall risk, while at the same time, helping you achieve more consistent performance. If you re more adventurous, we ll show you how to go for really big returns using the market s money When you use these super moneymaking techniques, you could make 1,000 on your money each year, risking only the money that the market h as given you. You ll learn exactly how one trader turned 10,000 into 1 1 million in less than a year In addition, we ll also show you how a group of traders have taken over 100 million out of the market over the last 10 years Learn the advantages and disadvantages of both these styles. Six more reasons why you ll want to attend this workshop.1 You ll get specific ideas for making better market entry and exit decisions You ll also get specific position sizing principles Your workshop notebook will contain lots of information you ll want to review over and over again.2 You ll be introduced to the psychological pitfalls that hold back so many people Just knowing about them will help you avoid them. In March 2005, I attended his first course that he hosted in London on System Development I was just starting up trading and was steadily losing money as were the three others in my group We four were quite new to trading whilst everyone seemed to be professional traders I still trade and sometime s wonder what would have happened if I hadn t attended that course Did it make me an instantly successful trader No - of course not, but what it did do was to almost instantly stop me being a losing trader and that was a part of the battle won because it meant I could continue to work on my trading knowledge without having sleepless nights Prior to that course I really was waking up sweating wondering what I was getting myself into I don t have that problem any longer though I don t mind admitting that I do lie in bed sometimes thinking whether I was a bit hasty in putting on a trade When Dr Tharp talked about the psychology of trading, I didn t really fully appreciate it at the time but I do now M Campling.3 You ll learn new approaches to the markets and new techniques for analyzing them There are many concepts behind most systems Most of them, including some of the most popular, are meaningless But you ll learn about the ones that work best.4 You ll get practical trading ideas, talk with fellow traders to compare notes, exchange ideas, and make new friends who share your interests This kind of networking alone can be worth thousands of dollars Some great trading teams have developed through contacts made at these workshops.5 You ll learn the ten elements of a good trading system In addition, you ll go through trading games that will teach you the relative importance of the various components and how to apply them to your situation These market games really drive home the important points about system development In addition, they re fun.6 You ll be assigned to a group to work on trading system development exercises to enhance your learning experience. Dr Tharp s Secrets. Dr Tharp discovered certain little-known secrets about doing research that you need to know if you want to develop an effective system that s right for you. Dr Van K Tharp is a trader, author, modeler of peak performance results, and most importantly, a peak performance coach willing to help you make more money and lead a more effective life He s collected psychological profiles from over 4,000 traders and investors He s personally interviewed hundreds of top people in the field to determine what makes them excel and how they make immense profits. In 1988, Jack Schwager interviewed 16 of the world s best traders and investors for his best-selling financial book, Market Wizards Dr Tharp was also interviewed as a peak performance coach in that book. Dr Tharp has been studying top traders and investors for over 20 years In his research, he s learned how the best traders and investors achieve peak performance All of these traders and investors developed a sound methodology and one key portion of their success came from doing the right sort of research. To duplicate their success, you must focus on the essential elements of system design while meeting your objectives. This class really provided the mechanics and practical methods of how to create a workable system G Kapraun. Our team had a great experience in learning how important it is to lock in large R-multiple profits This was a great lesson wit real-world applications Rick Freeman. Intense and very challenging Good structure and focus Jordi Llobet Serra. A very valuable experience that drove home the importance of knowing risks, expectancy, position sizing and profit protection Roman Franko. Excellent Even better than the first time I took it 8 years ago No one does it better Best information for real world system development and trading giving us the best tools equipment Robert De Boer. I feel energized Trading game has shown me for the first time what happens to other traders as they trade, what emotions and thought processes they go through As a results, I am no longer scared of them those who are on the opposite side of my trades L Valls. Incredible weekend I was a kid in a candy store with so many like-minded people committed to trading and personal excellence Warren Beam. The course exceeded my expectations It was very worthwhile It put into perspective the steps required to design a workable system Sessions on exits, entries and money management were particularly interesting for me I made some new friends that I will stay in contact with I received excellent value for my time and money Mike McMinn. Excellent I wish I had taken this course before I started trading The instructors have shown me lots of practical ideas to take home Pat Fong. I was very pleased As a novice investor trader this course did an excellent job of laying out the pieces of the trading puzzle C D Indiana. Well thought out and well presented Tremendously informative IITM presenters have only the best interests of their audience at heart This is plainly evident in their enthusiasm, willingness to share and competence R F New York. Excellent Games really honed in for me the importance of objectives and how they drive my trading system development and that there are really several types of systems needed trading, accounting, etc D H Ohio. Very useful and quite enlightening due to the emphasis on goals and objectives, which work as a great filter on making decisions D M South Africa. Many intricate complications became defined and simplistic T S Bahamas. I feel like I m going home with bags of gold It s a goldmine of information B C Utah. Superb Every section of the seminar was stuffed with information I couldn t take notes fast enough so I opted to just listen Lots of creative ideas worthy of further research R W Colorado. Super The cost of the seminar was nothing in comparison to the value received J D Georgia. Excellent I never thought of how many separate elements went into a system I now have the knowledge and confidence to develop a system for myself B F New York. Very useful to see first hand the real risks of ruin, over-trading, etc The seminar was very helpful to me in laying out the specific tasks I must complete B C Ontario, Canada. It was the most practical and best seminar I ve attended in the last 10 years Enjoyable too W R Illinois. The seminar helped me put things in perspective I came away very satisfied I have a new calm, yet resolve to improve my trading, and the confidence to know I can J A Illinois. This helped me to understand the proper steps to take in my system development I thought it was a good balance between the technical Chuck and the theory Van A C Florida. Overall I found the seminar to be on the cutting edge of trading psychology and system development L M Louisiana. Hugely informative, it has everything from the necessary basics to the very complex Tania Northey, Australia. I believe it easily has the best most valuable content of any course I have done Peter Deck, Australia. Gave us what we could not achieve by reading books David Sanders, Australia. Excellent Very productive and stimulating Worth traveling a long way for Richard Luke, Australia. Very good Gave me a thorough grounding and many new ideas David Blissett, UK. It was just what I needed to help me understand the comprehensive nature of a systems it isn t just entry and exit procedure I can use my creativity and enjoy the process of developing my strategy I learned to dig in a try something Craig Jorgensen, MI. Any trader who does not participate in this course has already made a major trading mistake The principles of a successful trading plan are very rarely, if ever, explained fully except by Van Tharp S Redgrave, Australia. Is this workshop right for you. Are you willing to roll up your sleeves and work at designing objectives and risk parameters for yourself If you are, and you re willing to apply the principles we teach you, then you ll love this workshop You ll leave with the keys to a system that s just right for you. We ll teach you one of the real secrets of success how to use all the system building blocks to design a trading system in such a way that it fits your personality and style of trading or investing In the process of learning how to do this, you ll probably come up with dozens of winning systems that will work because they ll be based on criteria that fit your situation. The concepts and ideas you will learn in this workshop could easily improve your trading overnight Most i mportantly, the information you learn, once it s properly applied, could easily vault you into a new superstar wealth and success status within a few years You ll understand why super traders continue to make money while everyone else is losing their shirts. If you re a success-driven person who is willing to really take the building blocks plus the model given to create a masterpiece, then I m willing to guarantee that you will be totally satisfied with the workshop In fact, I m willing to offer the best guarantee that anyone has probably ever offered you in a trading workshope to the How to Develop a Winning Trading System That Fits You Workshop listen to the discussions and participate in the trading exercises Then, if by noon on the second day you are not totally satisfied with the course, just return the workshop materials to a staff member and we ll refund every penny of your tuition You ll get the benefit of the first half of the course and we won t charge you a cent That s a tot ally risk-free opportunity for you. Why such a guarantee. When we absorb all of the initial risk, you ll be more likely to come Our objective is to really help you As a result, Dr Tharp is willing to make it very easy for you to attend. Dr Tharp can afford to take all the risk because he knows the quality of the course and the quality of the materials that will be presented Consequently, he knows that chances are you ll be delighted with it That means you ll be happy and you ll want more of our products and services. Most traders who are really committed to doing research will probably spend a significant amount of money and time just to find the same information that will be presented at this workshop. This workshop will teach you everything you need to know to design a consistent, top performing system that is just right for you. Registration for the workshop begins at 8 30 am on the first day and the workshop starts at 9 00 am It is therefore best to arrive the evening before the workshop begins The workshop will end at approximately 5 00 pm on the last day. Dr Tharp has done the hard part for you. The research has already been done for you Think how much time, energy, and money you can save by coming to this workshop You ll focus on the more important aspects of trading system development and Dr Tharp s model Most of you will probably save tens of thousands of dollars certainly many times the cost of the workshop. Call right now while you re thinking about it We re at 919-466-0043 or you can fax us at 919-466-0408 We ll be happy to answer your questions. Remember, the workshop is a risk-free proposition to you If that makes sense to you, enroll now It s that simple. These are the type of individuals who have come literally from all over the world to attend our workshops Imagine the synergy of results one could realize from the networking, ideas, and experience at this workshop. Q Can I talk to prior attendees before I make my final decision. Yes We d be happy to let you talk with people who have attended in the past They ll tell you our workshops are of the highest quality and packed with information Our attendees tell us our workshops have transformed their lives and increased their profits. Words fail me perhaps second-to-none A must for any novice and master trader alike B M S Africa. It was an outstanding event and most educational My goal is to become a world-class trader and I know with your guidance that reality is inevitable V B TX. System Development Articles. What Can we Expect from a Trading System. Exits - Are Your Stops Too Large or Too Small. System Performance, Part One, Part Two, Part Three, Part Four. Don t Take Just Any Ol Entry Click here to read all.
No comments:
Post a Comment