Wednesday, 2 May 2018

Software de negociação de escritores do sistema


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Confesso que, no geral, eu tive muito mais sistemas de negociação que foram perdedores & # 8221; do que os vencedores. & # 8221;
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Como backtest sistemas de negociação e evitar o ajuste de curva.
Para julgar como um determinado sistema comercial deve funcionar no futuro, nós o testamos em dados de mercado anteriores. O backtesting aplica um conjunto de regras de negociação a dados históricos para estimar como essas regras teriam sido realizadas se realmente as tivéssemos negociado. Bons resultados históricos hipotéticos não garantem que um conjunto de regras funcionará bem no futuro. No entanto, resultados históricos hipotéticos pobres quase certamente significam que um sistema não deve ser negociado em tempo real.
O valor percebido do backtesting está enraizado na crença de que as tendências históricas se repetem. Os comerciantes têm testado estratégias sobre dados históricos por gerações. No entanto, a prática tornou-se popular com o advento dos computadores pessoais e com o software de teste do sistema, como o System Writer, que evoluiu para o TradeStation. Este software e um banco de dados de dados históricos permitiram que aqueles sem um histórico de escrita de códigos testassem as idéias do sistema de negociação. A compreensão e aceitação mais amplas dos sistemas de negociação, bem como a frustração que muitos enfrentaram ao tentar construir sistemas de negociação por conta própria, ajudaram o mercado de sistemas de terceiros a florescer durante os anos 90.
A Futures Truth é uma empresa independente que acompanha os sistemas de negociação disponíveis comercialmente desde os anos 80. Atualmente, ele rastreia mais de 500 sistemas. A Futures Truth testa sistemas de negociação em tempo real, não em dados históricos. Isso impede a modificação de regras ao longo do tempo e simula melhor a execução de regras em condições reais de mercado, como períodos de alta volatilidade. De acordo com a Futures Truth, apenas cerca de 45% dos sistemas rastreados são rentáveis ​​a longo prazo, enquanto apenas 20% exibiram uma boa relação risco / recompensa. No entanto, esses números provavelmente são melhores do que a população em geral, porque apenas os fornecedores realmente confiantes em sua lógica entregam-se à Futures Truth para análise em tempo real e crítica pública.
Muitos sistemas falham porque não têm uma premissa válida. Em vez disso, os parâmetros de entrada e saída são derivados da mineração de dados. A mineração de dados simplesmente verifica dados históricos em busca de regras que funcionariam no passado. Freqüentemente, essas regras se encaixam precisamente no passado e não têm esperança de funcionar melhor do que aleatoriamente em dados não vistos. Em vez disso, o desenvolvimento do sistema deve começar com uma teoria que possa ser testada, analisada e ajustada para aplicação. Esse conceito também implica uma perspectiva diferente do próprio teste do sistema: o objetivo do backtesting não é produzir uma coleção de estatísticas hipotéticas de lucros e perdas. É testar a validade da teoria e a precisão das regras para capturar a premissa.
O teste do sistema é um processo multifacetado a partir dos dados, até a escala de tempo, para as suposições de entrada do pedido, para as especificações do contrato e controle de risco. A falha em qualquer um deles pode arruinar um teste de outra forma válido & mdash; ou, manipulá-los pode gerar resultados muito superiores ao que atingiríamos em tempo real. Você precisa fazer isso corretamente se você deseja validar o & mdash; ou quando apropriado, invalidar & mdash; Seu sistema.
Existem dois elementos para backtesting: as ferramentas adequadas & mdash; software e dados & mdash; e um método científico para desenvolver sistemas usando essas ferramentas. Vamos começar por olhar para as ferramentas do comércio.
Muitas opções estão disponíveis para testar suas ideias. Eles diferem na facilidade de transformar idéias em código e em como eles lidam com os detalhes, o que pode ter um grande impacto nos resultados. Por exemplo, se um sistema entrar em uma ordem de limite, algum software registrará um preenchimento se esse preço for tocado. No entanto, dificilmente há uma garantia de que tal ordem teria sido preenchida em negociação real, nem há uma garantia de que não vai ser. Entrando em paradas garante uma entrada, mas não um preço.
Outra questão é registrar preços reais. Embora a maioria dos softwares desenvolvidos profissionalmente não tenha mais esse problema, ainda é uma preocupação para aqueles que testam manualmente sistemas em planilhas, como o Microsoft Excel. Por exemplo, se um sistema compra em uma parada igual ao fechamento mais um terço da faixa média nos últimos três períodos, e se a faixa média é 10, então estamos comprando no fechamento mais 3,333. Se estamos negociando o E-mini S & P 500, ele negocia em tamanhos de 0,25 ticks. Isso significa que o diferencial de entrada deve arredondar para 3.50. Um operador iniciante pode não perceber isso se processar manualmente os números, e não faz muito tempo que muitos programas profissionais cometeram o mesmo erro. Com o tempo, esse erro pode resultar em uma discrepância considerável.
No quadro geral, no entanto, tais detalhes processuais são menores. O grande problema são os dados.

História da TradeStation e EasyLanguage.
A história da TradeStation e EasyLanguage é a história do sonho americano. Os irmãos William e Rafael Cruz vieram para os Estados Unidos juntos de Cuba. Eles treinaram para se tornarem violinistas clássicos premiados. A música clássica não estava em seu futuro, embora parecesse que as forças divinas tinham outro plano. a música dos mercados. Quando Bill (William) tinha 16 anos, um telefonema mudou seu destino. Um corretor de futuros tentou ligar para o pai, mas Bill aceitou a ligação. Foi assim que Bill aprendeu sobre negociação de futuros. Desde que ele tinha apenas 16 anos, ele teria que esperar por mais dois anos para negociar, no entanto, o erro comercial o mordeu. Durante esses dois anos, ele leu livros sobre negociação e tentou aprender o máximo que pôde antes de completar 18 anos, quando pôde começar a negociar. Quando completou 18 anos, ele e Ralph (Rafael) juntaram $ 2400 em uma conta de futuros e negociaram barrigas de porco.
A capa do System Writer.
Eles começaram bem, mas acabaram perdendo todo o dinheiro em um mês ou mais. Eles ainda acreditavam no comércio e sabiam que deveria haver um caminho melhor. Eles foram até a biblioteca, pegaram dados sobre barrigas de porco e fizeram mapas manuais. Eles então usaram esses gráficos para testar ideias. Eles adicionaram setas & # 8211; para comprar e para baixo para vender & # 8211; para esses gráficos desenhados à mão, a fim de testar suas idéias. Desenhar os gráficos levou muito tempo, então eles tiveram a ideia de usar folhas de plástico sobre o gráfico e usar marcadores apagáveis. Dessa forma, eles não precisaram redesenhar os gráficos e puderam testar muitas ideias. Ainda fazendo gráficos de mão e análise é muito demorado e eles achavam que os computadores podem ser capazes de ajudar a automatizar esse processo. Isso tudo aconteceu por volta de 1979. Enquanto estava na faculdade, Bill conheceu Kip Irvine, um major de música que tinha um menor em computadores. Como naqueles dias, era difícil conseguir suas composições musicais tocadas, ele então fez um acordo com Kip para tocar suas composições para ele, se ele programou suas idéias de negociação. Os sistemas foram codificados e codificá-los levou um bom tempo. O problema era que Bill tinha mais ideias do que Kip tinha tempo. Isso significava que Bill, que nunca havia codificado em sua vida, tinha que encontrar uma maneira de fazer isso sozinho. Ele achava que, se conseguisse desenvolver uma maneira fácil de expressar ideias de negociação, poderia desenvolver seus próprios sistemas. Esta foi a semente do desenvolvimento do EasyLanguage. Bill e Ralph decidiram abrir uma empresa e começaram a contratar pessoas talentosas para programar o software. A equipe de desenvolvimento original incluía Kip Irvine, Sam Tennis, Peter Parandjuk e Liren Ji em engenharia. Ruben Triana e Darla Tuttle estavam no gerenciamento de produtos. Eles desenvolveram os estágios iniciais do System Writer, que se originaram da necessidade de Bill e Ralph de desenvolver e fazer backtest de suas próprias ideias de negociação.
Uma página do manual antigo do System Writer.
Essas ideias envolviam principalmente o comércio de barrigas de porco e outros mercados. Eles também tentaram brevemente comercializar sistemas de negociação, mas sua verdadeira paixão era desenvolver esse software de backtesting. Eles lançaram o System Writer uma semana antes da Black Monday em 1987. O paradigma que o System Writer usou foi escrito para processar uma barra de cada vez e as variáveis ​​foram atribuídas a valores anteriores baseados em barras anteriores com barra 0 sendo a barra atual. Isso foi uma conseqüência do fato de que Bill originalmente traçou tudo o que ele pensava em termos de barras e adicionando à sua análise um dia de cada vez. Além disso, o System Writer permitia que você escrevesse suas próprias funções. Este foi um avanço incrível! Agora, um trader com pouco conhecimento de programação poderia ampliar o produto e desenvolver suas próprias idéias de negociação.
História da TradeStation, Omega Research Founded.
Essa nova empresa de startups chamada Omega Research (que acabou sendo renomeada como TradeStation), teve um futuro brilhante, mas começou mais ou menos. As pessoas não estavam cientes do backtesting e muitos comerciantes ainda não perceberam a necessidade do produto. A razão por trás disso foi backtesting, pelo menos, disse-lhe o que não funcionou. O desempenho passado não era garantia de resultados futuros; ainda assim, se um sistema não se ajustasse bem, não funcionaria no futuro. Uma vez que alguém descobriu o valor do backtesting, sua única opção era o System Writer.
Eles então trabalharam no System Writer Plus, que foi lançado em 1989. Bruce Babcock da fama do CTCR ajudou a espalhar a palavra sobre o backtesting nos anos de formação da empresa. Isso aconteceu depois que Bill apareceu e mostrou a ele o System Writer. Apesar do fato de que vender uma idéia para Bruce não foi fácil, ele se tornou um dos maiores fãs da System Writer, e escreveu em sua resenha brilhante na revista Futures em 1989: “System Writer é o equivalente a software de troca de um homem a lua."
A definição original do EasyLanguage.
Os novos recursos do System Writer Plus foram aprimoramentos nos gráficos e no EasyLanguage. O recurso de adicionar gráficos não era apenas para visualizar preços, mas também permitia que você melhorasse seu sistema. Como o System Writer colocava sinais de negociação nos gráficos, você podia visualizar indicadores e sinais. Isso permitiria que um designer de sistema tentasse encontrar maneiras de melhorar o sistema usando os gráficos visuais. Além disso, o System Writer Plus usava o compilador Turbo Pascal (Borland) sob o capô, de modo que o código do Easy Language pudesse ser compilado e, portanto, executado muito rapidamente. Todas as construções do Easy Language foram traduzidas para o Turbo Pascal. Outra melhoria foi o conceito do sinal. Um sinal era uma dada regra de entrada ou saída. O System Writer e o System Writer Plus permitiram combinar vários sinais e otimizá-los em vários parâmetros para desenvolver seus sistemas. O aspecto que tornou isso significativo foi que os sinais eram componentes reutilizáveis.
Definição de fundo / topo do fuso.
Durante esses primeiros anos, Bill e Ralph viajaram quase todo final de semana para divulgar o backtesting e o System Writer. Também instrumental em espalhar o evangelho do sistema de negociação e backtesting foi Charlie Wright, um comerciante famoso e gestor de fundos que deu muitos seminários com Bill e Ralph.
Em 1991, a Omega Research lançou a TradeStation. A TradeStation adicionou análises intra-diárias e também adicionou um aspecto em tempo real. Esta foi a primeira vez que finalmente permitiu que os pequenos comerciantes negociassem em tempo real. A importância da TradeStation para o day-trading era semelhante à importância da eletricidade para alimentar a lâmpada. Foi a ferramenta que trouxe o dia de negociação para os pequenos comerciantes, que muitas vezes estavam apenas negociando fora de sua casa. Durante esse período, os investidores receberiam dados de dados diários de feeds de satélite. No início dos anos 90, a Omega Research salvou dados históricos que estavam disponíveis via satélite, que se alimenta da TradeStation. Bill também teve outra visão neste momento. Ele começou a economizar dados de carrapatos por carrapato quando o espaço em disco ainda era muito caro, já que eles previam que o day-trading se tornaria o tipo mais popular de negociação no futuro. O day-trading significou com sucesso que as pessoas precisariam dos dados que ele salvou para fazer backtesting de estratégias intra-dia, não apenas em vários períodos de tempo (por exemplo, dados de 5 minutos), mas também dados tick by tick. De certa forma, Bill viu o futuro do tempo real e da negociação de alta frequência (HFT) da mesma forma que outro Bill nessa época viu que todos teriam um computador algum dia.
Entrada do oscilador PercentR (% R).
O próximo grande avanço foi em 1993 & # 8211; uma época em que fornecedores institucionais vendiam dados estrangeiros e internacionais. Reuters se aproximou deles para comprar a empresa. Bill e Ralph estavam se divertindo muito com isso, eles se recusaram dizendo que não estava à venda. Bill e Ralph disseram que podiam licenciar e disseram que não. Alguns anos depois, a Dow Jones Telerate se aproximou deles e se ofereceu para comprá-los. Mais uma vez Bill e Ralph não venderam e disseram que não. Um ano depois eles estavam de volta e eles licenciaram a TradeStation. A Dow Jones Telerate lançou a TradeStation como um serviço premium para clientes institucionais em 1996, que deu aos comerciantes acesso a dados estrangeiros e internacionais pela primeira vez.
Em 1996, Sal Sredni ingressou na empresa como Vice-Presidente de Operações (eventualmente promovido a CEO, quando Bill e Ralph se aposentaram da empresa em 2007). Em 1997, a Omega Research tornou-se pública e renomeou a empresa TradeStation. Em 1999, a TradeStation lançou a versão online, que provou ser um grande passo à frente, já que a TradeStation estava fornecendo dados pela internet, em vez de exigir uma antena parabólica. Lembre-se que, nos anos 90, Bill estava salvando dados intradiários. Essa foi a razão. Ele previu esse dia e gastou o dinheiro anos antes que as pessoas precisassem disso para ter certeza de que ele tinha os dados quando chegasse a hora. Por isso, em muitos aspectos, ele é o "Bill Gates of Intra-day trading".
Antes de 2001, quando um sistema gerou uma negociação, você viu um alerta. Isso mudou quando a TradeStation acrescentou a execução em tempo real no TradeStation 6.0 e trouxe comerciantes do pregão. De certa forma, isso marcou o fim do comércio de moedas e o nascimento de todos os mercados eletrônicos. Também em 2001, eles lançaram a TradeStation Securities. TradeStation 6.0 para traders institucionais e ativos cujas características, como design e testes de estratégia customizada, negociação automatizada e execução de acesso direto de negociações de ações, foram disponibilizadas pela primeira vez pela Internet em tempo real. Em 2003, a TradeStation 7.0 foi liberada e ofereceu a execução de negociações de futuros. Mais tarde naquele ano, eles adicionaram análise e execução de forex. A TradeStation 8.0 adicionou a execução de opções e, em 2005, tornou-se uma empresa auto-compensadora para opções.
Em 2006, a TradeStation Europe Limited foi aprovada como corretora de apresentação pela Financial Services Authority (FSA) do Reino Unido. Em 2007, os dados fundamentais foram incluídos no banco de dados histórico para testes de estratégia e a execução integrada do Forex foi lançada. Em setembro de 2009, os serviços Prime da TradeStation foram lançados. Em 2010, a execução da TradeStation 9.0 e Eurex foi lançada. Até o final de 2010, a empresa reportou receita de US $ 129,0 milhões, receita líquida de US $ 11,4 milhões, ativos de clientes superiores a US $ 2,3 bilhões e mais de 47.000 contas de corretagem. Em 2011, o Grupo Monex do Japão adquiriu o TradeStation Group. A TradeStation também lançou a TradeStation Forex e adquiriu a IBFX Holdings, LLC. Na análise de Barron sobre corretores on-line, a TradeStation conquistou o maior ranking geral de 4 ½ estrelas em 2012. O aplicativo on-line para negociação de ações dos EUA no Japão também foi lançado.
Outro aspecto que tornou o TradeStation especial foi o povo. Ao analisar a história da empresa, é fácil ver que todos amavam o que estavam fazendo e os usuários do produto adoravam. Além disso, durante a década de 1990, eles também desenvolveram uma rede de provedores de soluções de terceiros e eu fui um dos desenvolvedores. Darla Tuttle, que dirigiu o programa nos anos 90, ajudou a construir essa família. Esses addins tornaram o TradeStation ainda mais popular não apenas devido à funcionalidade adicional, mas também por fornecer subsistência a programadores e comerciantes que os criaram e venderam. Foi bom que ele até me agradeceu pelo que fiz para ajudar a tornar o TradeStation popular durante esta entrevista. De fato, durante meados da década de 1990, a Omega Research tinha sua própria revista e eu estava na capa e participei de uma edição em 1998.
Bill e Ralph criaram uma equipe e um produto que mudaram a cara da negociação. Bill teve uma visão quando viu o crescimento da negociação em tempo real e dos mercados eletrônicos. De fato, essa visão se tornou realidade abrindo o caminho para todos os mercados eletrônicos, incluindo o comércio de HFT.
Este artigo é baseado nas notas originais de uma entrevista que Murray Ruggiero fez com Bill Cruz e Salomon Sredni durante julho de 2013, por parte de seu artigo na revista Futures sobre a história do backtesting.
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Sobre Murray Ruggiero Jr.
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Software de negociação de gravadores do sistema
Quão bons são os seus dados? Backtest It!
Como o seu sistema de negociação irá realizar no futuro é muitas vezes previsto por como foi realizado no passado. Consequentemente, o backtesting de uma metodologia de negociação será um dos primeiros passos para implementar seu sistema de negociação mecânica.
Hoje, muitos recursos estão disponíveis para ajudar no processo de backtesting. Na verdade, os recursos on-line estão rapidamente se tornando o sustentáculo do desenvolvedor do sistema. Os recursos atualmente disponíveis variam de dados históricos gratuitos a gráficos e a diversos sites dedicados ao comerciante do sistema.
Teste de Sistemas Comerciais.
Ao passar pelo processo de testar seu próprio sistema ou um sistema comprado, esteja preparado para fazer o backtesting sozinho.
Embora existam grupos que afirmam oferecer ao consumidor uma comparação de teste imparcial de várias metodologias de negociação, as empresas de backtesting no campo de commodities não são confiáveis ​​por várias razões principais: Essas empresas não usam gerenciamento de portfólio ou dinheiro no processo de teste do sistema . Cestas fixas de mercadorias são usadas para fins de teste. Os sistemas testados envolvem apenas indicadores de entrada / saída em uma única base de contrato.
Um sistema não pode ser testado adequadamente até que as regras de gerenciamento de dinheiro sejam definidas. Medidas comuns de contrato único de desempenho do sistema de negociação, como taxa de ganho / perda, porcentagem de negociações vencedoras, etc., são de pouco valor para a análise. Muitas vezes, a melhor abordagem de negociação, quando testada em uma única base de contrato, não será a melhor abordagem quando a gestão de dinheiro for incorporada.
A seguinte lista de questões relacionadas à gestão de dinheiro e portfólio deve ser contabilizada dentro do processo de backtesting: Quanto capital você deposita em cada negociação? Quando você deve ter uma perda para evitar perdas maiores? Se você começar uma série de derrotas, você negocia o mesmo? Qual fórmula você usa? Como você deve se preparar para negociar posições longas e curtas? A negociação é afetada por commodities que se movem em momentos diferentes? Como a correlação é tratada em um sentido prático de negociação? Uma carteira longa e curta permite negociar mais posições? Como sua negociação é ajustada com novos lucros acumulados? Como as paradas são tratadas quando a volatilidade é uma preocupação? Existe um método para limitar o risco de entrada com opções? Como se preparar para tendências imprevistas de grande escala? Psicologicamente, dinheiro e ganhos devem ser vistos como um meio de manter "pontuação".
Esses pontos são frequentemente ignorados pelos novos traders. A tendência de se concentrar no próximo grande indicador de entrada / saída geralmente deixa o gerenciamento do dinheiro e do portfólio subdesenvolvido. Mas, a longo prazo, o sucesso do seu sistema dependerá da precisão com que você testa e negocia com o gerenciamento adequado de dinheiro e portfólio.
Software para BackTesting.
A TradeStation se tornou um componente central da estratégia de negociação de muitos investidores e traders. O software cresceu ao longo dos anos, desde o antigo pacote "System Writer" até o atual pacote de feeds e indicadores em tempo real às centenas. A TradeStation é um ótimo produto e permite a facilidade de uso em testes de sistemas, mas não é um pré-requisito para backtesting bem-sucedido.
O software e várias linguagens de programação desenvolvidas há muitos anos fazem bem para o trader de hoje. Na verdade, a flexibilidade nessas linguagens de programação e ferramentas de script ainda pode ofuscar os novos pacotes de software. Padrões antigos como o System Writer, Excalibur, BASIC, FORTRAN e Lotus 1-2-3 são geralmente desconhecidos para o novo trader.
Não se concentre nos sinos e apitos encontrados nos pacotes de software mais recentes, mas sim na funcionalidade que você precisará para fazer backtest e implementar sua abordagem de negociação mecânica. Por fim, a plataforma de computação e o software que você executa são ferramentas no processo de automação, e não os próprios métodos de negociação.
Gráficos para o BackTesting.
Barchart (barchart) é um ótimo local para gráficos online. Este site é uma das fontes mais abrangentes de gráficos detalhados na internet. Muito do seu conteúdo é absolutamente gratuito e de fácil acesso.
Onde posso encontrar dados gratuitos para backtesting?
O site da FutureSource (futuresource) é um ótimo local para dados gratuitos quase em tempo real. Se você é um profissional de longo prazo, este site é perfeito para pesquisa e negociação. O site da FutureSource é fácil de navegar e muito responsivo.
Outro local online útil para dados históricos gratuitos é o site TurtleTrader (turtletrader). Há oito megabytes de dados gratuitos na TurtleTrader, abrangendo muitos contratos importantes em bolsas de futuros dos EUA, desde a década de 1970. Todos os dados diários estão em formato ASCII / texto, facilmente importados para a maioria das planilhas ou produtos de investimento.
Se você não estiver online usando os muitos recursos de dados gratuitos disponíveis, você não está economizando dinheiro! Backtesting uma metodologia de negociação bem sucedida exigirá dados e com a internet fornecendo vários recursos, não há melhor momento para ir online. Acredito que a internet rapidamente se tornará uma ferramenta fundamental no sucesso do seu backtesting.
Gerald Mullins é diretor de marketing da TurtleTrader e pode ser encontrado em info@tortletrader ou 1.888.663.6688.
O CRB TRADER é publicado semestralmente pelo Commodity Research Bureau, 209 West Jackson Boulevard, 2º andar, Chicago, IL 60606. Copyright & copy; 1934 - 2002 CRB. Todos os direitos reservados. Reprodução de qualquer maneira, sem consentimento é proibida. A CRB acredita que as informações contidas nos artigos que aparecem no CRB TRADER são confiáveis ​​e todos os esforços são feitos para garantir a precisão. O editor se isenta de responsabilidade pelos fatos e opiniões aqui contidos.
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Overnight Stock Trading System: Ganhar dinheiro no seu sono.
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Como mencionei no Hacking Financial Markets, gosto de acompanhar os trabalhos acadêmicos listados na Rede de Pesquisas em Ciências Sociais. O site tem vários periódicos interessantes que muitas vezes podem ser a inspiração para novas estratégias e ideias de negociação. E foi a leitura do SSRN que foi a inspiração para esse sistema de negociação de ações overnight para ações.
Sistema de negociação de ações durante a noite.
Fiquei surpreso ao encontrar uma riqueza relativa de pesquisas sobre o efeito dos retornos durante a noite no mercado de ações, tanto no SSRN quanto no recurso de estratégia de negociação Quantpedia.
Uma estratégia sugere que os negociadores comprem o S & amp; P 500 ao final de cada noite e vendam o negócio na próxima sessão, tal é o significado do efeito nocturno sobre as acções. Após uma análise mais aprofundada, no entanto, parece que essa estratégia específica torna-se não lucrativa, uma vez que os custos de transação são levados em consideração.
O artigo analisa as reversões e os retornos durante a noite no mercado de ações e, em última instância, sugere que grandes perdas de um dia geralmente levam a reversões significativas durante a noite.
Os autores descobriram que os retornos da estratégia aumentam com a capitalização e que os retornos são mais altos quando não há notícia significativa para acompanhar a perda. Eles descobriram que os maiores ganhos vieram da abertura do comércio no fechamento e da saída do pregão no dia seguinte.
Sabe-se que os investidores reagem excessivamente a eventos inesperados e movimentos de preços. Essa reação exagerada pode levar a preços errados, que podem ser aproveitados iniciando-se uma negociação na direção oposta.
Fehle e Volodymyr descobriram que os retornos aumentaram com a magnitude da perda do dia do evento, consistente com a hipótese de reação exagerada. E eles descobriram que as reversões eram maiores para as ações sem acompanhar os comunicados à imprensa, consistentes com os modelos comportamentais anteriores.
Metodologia.
Fehle e Volodymyr obtiveram dados de ações da CRSP e cotações de ações intraday do New York Trade e Quote (TAQ). Eles usaram dados de opções do CBOE e criaram uma variável de notícias usando amostras de notícias da CBS. MarketWatch durante o período de tempo.
Os autores então procuraram exemplos de reversão de preços para ações que apresentavam perdas intraday de 10% ou mais. Seu banco de dados consistia de 4.715 tickers exclusivos em 492 pregões e um filtro de preço mínimo de $ 5 foi usado para eliminar ações ilíquidas.
Sempre que uma ação perdeu mais de 10% do intradiário, transações de compra hipotéticas foram colocadas nos últimos 15 minutos do pregão e os negócios foram fechados em incrementos de cinco minutos no dia seguinte, das 9h35 às 16h00.
Os autores descobriram que os retornos foram mais fortes durante os primeiros cinco minutos do dia de negociação e os ganhos diminuíram no final da sessão.
É importante ressaltar que Fehle e Volodymyr foram capazes de incorporar diretamente os custos de transação baseando os retornos na média das cotações de compra e venda no momento da execução.
Fehle e Volodymyr descobriram que os estoques de eventos (aqueles com perdas intradiárias de 10% ou mais) viram reversões proporcionais à magnitude da perda. Em outras palavras, quanto maior a perda de um dia, maior a inversão durante a noite.
Src: Grandes Quedas de Preço, Notícias, Liquidez e Estratégias de Negociação: Uma Análise Intradiária.
Os retornos foram maiores para ações que tinham mercados de opções negociáveis ​​e nenhuma notícia de acompanhamento. Retorna aumentou com capitalização de mercado e volume de negociação. Além disso, o melhor momento para sair do negócio foi no dia seguinte.
Principais conclusões.
• As ações com opções tendem a ter reversões mais altas, possivelmente indicando que estoques sem opção (principalmente de pequena capitalização) levam mais tempo para corrigir movimentos excessivos.
• Os retornos médios das ações no quartil do volume superior excedem os retornos das ações no quartil do volume inferior.
• Um negociante focado apenas em ações com capitalização e volume negociado no dia do evento nos quartis mais altos e com perdas relativas do dia do evento superiores a 30% ou 35% obtém retornos de portfólio durante a noite de 1,10% e 1,73%, respectivamente.
• 1 dólar investido no início do período de amostragem com o produto bruto continuamente reinvestido em novas carteiras de eventos cresceu para $ 2,38 para o caso da estratégia examinada acima, gerando um retorno anual de 54,29%.
Limitações
Os autores deste trabalho fazem um excelente trabalho ao incorporar os custos de transação.
Uma limitação é que basear a estratégia em notícias pode não ser mais verdade. A cobertura de notícias financeiras tem crescido substancialmente desde 2000, por isso é muito mais improvável que se encontre uma perda do dia do evento sem qualquer notícia de acompanhamento.
A maior limitação é que o documento está confinado a apenas um período de negociação - o de 2000 e 2001 -, portanto, não está claro se a estratégia se sustenta em períodos mais recentes & # 8230;
Eu, portanto, carreguei a Amibroker e meu banco de dados de estoque histórico e tentei testar a estratégia em dados de mercado mais recentes.
Análise de Amibroker.
Sem acesso a dados de estoque intradiário ou a mesma amostra de notícias, não é possível replicar completamente o sistema de negociação de ações overnight. No entanto, é possível testar a premissa básica da estratégia.
Eu, portanto, programou meu software de negociação (Amibroker) com as seguintes regras do sistema:
• Quando um estoque perde & gt; 10% & # 8211; 35% intraday, compre no final.
• Feche a posição no dia seguinte e abra.
• O estoque está no universo S & amp; P 1500.
• O volume é maior que 1.000.000.
• Preço aberto maior que $ 5.
• Tamanho da posição ajustado em 25%
• Capital inicial = US $ 100.000.
• Comissões = US $ 0,01 por ação.
Como você pode ver nessas tabelas, nossos resultados não são particularmente consistentes com o artigo discutido. Isso é de se esperar, já que nossas regras não são exatamente as mesmas.
Ainda assim, é interessante ver que obtivemos resultados bastante semelhantes durante o período de dados de 2000-2002 e obtivemos retornos anualizados acima de 50%, como o relatório fez.
No entanto, não observamos aumento nos retornos com a magnitude da perda do dia do evento. Em vez disso, vimos o número de negócios diminuir substancialmente.
Mantendo tudo igual, agora podemos fazer o teste avançar e ver como essa estratégia se comportou em períodos de dados mais recentes.
Como você pode ver na tabela, os excelentes retornos experimentados em 2000-2002 não se repetiram nos anos subsequentes entre 2002-2015. A corrida de melhor desempenho nos deu um CAR / MDD de apenas 0,17, então a conclusão lógica é que a estratégia não funciona mais como antigamente.
É altamente provável que a borda desse sistema tenha sido arbitrada fora do mercado.
Em 2000-2001, o sistema fez muito dinheiro ao entrar em reversões durante a noite em ações que caíram mais de 20% intraday. A frequência dessas grandes quedas intradiárias diminuiu nos últimos anos, à medida que os mercados se tornaram mais eficientes. Isso significa que esses negócios lucrativos são menos comuns e isso foi visto diretamente no mercado entre o período de 2000-2010.
Além disso, a estratégia viu alguns grandes perdedores durante a crise financeira. Por exemplo, a estratégia comprou o Bear Stearns em 3/14/2008 após uma grande perda intradiária. As ações abriram no dia seguinte em 90%, todas essas perdas ocorrendo durante a noite.
Isso mostra o mérito da regra em relação ao impacto das notícias. Como o artigo sugere, os retornos das ações são maiores quando não há notícia de acompanhamento da perda. E nessa situação, um operador responsável seria capaz de evitar entrar em um negócio em uma empresa que estava à beira da falência.
Como resultado, essa estratégia pode ser outra para se beneficiar do toque humano.
Embora os resultados do sistema tenham se deteriorado claramente, ainda pode haver potencial para essa estratégia, se pudermos diversificar nosso risco, modificar as regras e tentar evitar os piores negócios perdedores.
Decidi, portanto, fazer mais algumas investigações sobre o sistema e ver se uma estratégia rentável e lucrativa poderia ser desenvolvida.
No teste três, faço algumas alterações no sistema original para ver se a estratégia ainda pode ser útil.
& # 8230; O restante deste artigo está além do escopo deste post do blog e inclui uma nova estratégia de negociação modificada. Conclui no curso Como vencer Wall Street. Para obter acesso, basta seguir o link.
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JB Marwood.
Negociante, analista e escritor independente.
JB Marwood é um trader e escritor independente especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele iniciou sua carreira comercializando o FTSE 100 e o Bund alemão para uma trading em Londres e agora trabalha em sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
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