Como otimizar seu INDICADORES DE MERCADO
Optimization
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Construindo uma otimização backtest
backtesting (Testes em dados históricos) é um exercício valioso que proporciona uma medida de quão bem um parâmetro indicador pode funcionar. O simples movimento backtest média de crossover tem essa hipótese formal: # 147 Se você comprar XYZ estoque cada vez que as cruzes de preços acima do x dias de média móvel e vendê-lo cada vez que as cruzes de preços abaixo do x dias de média móvel, vai consistente e confiável ser uma regra de comércio lucrativo. # 148 ;
Esta tabela mostra os resultados de uma pesquisa para a média móvel ideal de cada média móvel de 10 a 35 dias ao longo dos últimos 1.000 dias.
| Número de dias Média Móvel | O lucro médio / Loss | Ganho por cento | Número de Negócios |
|---|---|---|---|
| 10 | $ 1,56 | 68,60% | 178 |
| 31 | $ 3,02 | 59,34% | 32 |
| 35 | $ 3,32 | 61.69% | 47 |
Se você estivesse disposto a trocar 178 vezes em 1.000 dias, ou aproximadamente a cada 2 semanas, você teria feito de 68,6 por cento usando a 10 dias em movimento cruzado média do preço. É que um bom número? Uma maneira de julgar é compará-lo com buy-and-Holding em outras palavras, comprar no Dia 1 e vender no dia 1.000.
derrapagem é a redução nos lucros de negociação que surge a partir do custo de negociação. Verificando o desempenho do indicador após a derrapagem pode fazer toda a diferença entre uma regra de comércio lucrativo e um servo inútil. Esta tabela, factoring no custo de derrapagem, faz agora a versão de 31 dias da média móvel simples a melhor escolha.
| Número de dias Média Móvel | O lucro médio / Loss | Ganho por cento | Número de Negócios |
|---|---|---|---|
| 10 | $ 0,36 | 28,60% | 178 |
| 31 | $ 2,70 | 49,34% | 32 |
| 35 | $ 2,10 | 31,69% | 47 |
Refino de um backtest
A média móvel ideal não é baseado em um único critério - você tem mais de um objetivo que você está procurando negociação sistemática (neste exemplo, a percentagem de ganho.). Então, você procura para provar esta hipótese: # 147 Se você comprar ações XYZ cada vez que a curto prazo se movendo cruzes de preços médios acima do mais longo prazo média móvel e vendê-lo cada vez que a curto prazo se movendo cruzes média abaixo da de longo prazo média móvel, ele vai de forma consistente e ser confiavelmente uma regra de comércio lucrativo # 148.;
Esta tabela mostra os resultados de cada comparação de curto prazo média móvel de 1 a 20 dias contra cada um a longo prazo média móvel de 21 a 100 dias. (Ele também inclui um $ 10 custo deslizamento de cada comércio.)
| Curto Prazo Média Móvel / Longo Prazo Média Móvel | Ganho por cento | total de Trades | Trades Total de vencer / Total de perder negócios | Perda / Ganho médio |
|---|---|---|---|---|
| Versão 1: 10/73 | 58,60 | 8 | 6/2 | 1.75 |
| Versão 2: 5/10 | 63,48 | 147 | 47/100 | 0,56 |
A coluna média de perda de ganho indica que a versão 1 faz menos lucro do que a versão 2, mas leva apenas oito comércios ao longo dos 1.000 dias. Versão 1 também tem um número muito maior de comércios ganhar do que perder comércios e um rácio de perda de ganho maior. A maioria dos comerciantes vai aumentar o zoom em que a relação de perda e ganho e escolher a combinação superior para o menor número de negócios e do rácio de perda de ganho médio mais elevado, mesmo à custa de algum lucro.
Fixar o indicador
Aqui estão alguns dos problemas comuns que você encontra quando você começa indicadores de backtesting:
overtrading: Alguns parâmetros indicadores chamar para negociação mais frequente do que você pode poupar tempo para. Portanto, é preciso encontrar ajustes para o indicador para reduzir o número de negócios sem prejudicar os retornos dos comércios ganhar. Uma solução é filtrar os sinais de compra / venda, especificando que você deseja que o software para gerar um sinal de compra / venda apenas se o preço é x por cento acima ou abaixo da média móvel ou foi acima ou abaixo da média móvel pela quantidade y de Tempo.
Perder negócios: A única melhor maneira de reduzir seus comércios perdendo é adicionar um requisito de confirmação, como um dos indicadores de momentum. E porque os comércios de ser eliminado por confirmação de impulso são geralmente perder negócios, a proporção de perda de ganho melhora também.
Aplicando o indicador novamente
Após escolher o seu parâmetro indicador, o seu trabalho não está terminado. Backtests são hipotéticas. Você não realmente fazer esses comércios. Para se ter uma ideia mais realista de como uma regra de negociação baseada em indicadores funciona, backtest a regra em dados históricos de preços, e depois aplicá-lo de dados para fora da amostra. Por exemplo, se você backtested em 1.000 dias de dados, agora você deve backtest-lo nos próximos 500 dias de dados. Se os resultados são praticamente os mesmos sobre os novos dados, considere a regra a ser robusto, o que significa que funciona através de uma ampla gama de condições.