Sistema de comércio simples de ftse

Sistema comercial FTSE 100 - apenas 10 dias de dados, mas taxa de sucesso de 100% até agora - precisa de mais dados.
Sistema comercial FTSE 100 - apenas 10 dias de dados, mas taxa de sucesso de 100% até agora - precisa de mais dados.
Esta é uma discussão sobre o sistema comercial FTSE 100 - apenas dados de 10 dias, mas taxa de sucesso de 100% até agora - precisam de mais dados nos fóruns de Trading Systems, parte da categoria Métodos; O sistema é um sistema de descoberta de abertura de abertura simples que eu já testei de volta. No entanto, minha empresa de apostas de propagação apenas.
Espalhando a loucura através deste conjunto de fóruns.
Esses são meus princípios e se você não gosta deles, bem. Eu tenho outros.
estação comercial 2.
& quot; sempre paga um homem para estar certo no momento certo. & quot; - Jesse Livermore | Menos Marx, mais Mises.

Sistema de Negociação FTSE.
O lugar certo para negociar.
Veja o registro de 12 anos.
O FTSE Trading System possui 12 anos de sucesso na negociação do FTSE com 85% de negociações vencedoras. O sistema produz sinais de negociação de alta probabilidade considerando uma combinação de 12 indicadores técnicos.
As negociações estão abertas de 1 a 10 dias em média.
O sistema leva as posições LONG e SHORT e leva apenas uma posição por vez. É muito simples e fácil de usar.
Os sinais para abrir e fechar negócios são enviados após o fechamento do mercado. Ocasionalmente, os negócios são inseridos intra-dia.
Ao longo dos anos, algumas centenas de assinantes seguiram o sistema.

O sistema de negociação mais simples do mundo.
Aqui está o sistema:
No final de cada mês,
se o índice estiver acima de sua média móvel simples de 10 meses: a carteira é 100% no mercado se o índice estiver abaixo da média móvel simples de 10 meses: a carteira é 100% em dinheiro.
Então, se tomarmos o índice FTSE 100 como exemplo, se no final de um mês o FTSE 100 estiver acima da média móvel simples de 10 meses, então,
a carteira se desloca para o mercado comprando, digamos FTSE 100 ETFs (estes serão o instrumento mais fácil para a maioria dos investidores, mas igualmente futuros, CFDs ou apostas espalhadas podem ser usados), ou nada deve ser feito se o portfólio estiver pronto em o mercado.
Por outro lado, se, no final de um mês, o FTSE 100 estiver abaixo da média móvel simples de 10 meses, então o portfólio vende os ETF e se move 100% para o caixa; se já estiver em dinheiro, nada é feito.
[NB. Ok, é possível que este não seja o sistema de comércio mais simples imaginável, mas, além de comprar e segurar, é improvável que haja muitos sistemas muito mais simples do que este!]
O gráfico a seguir ilustra esse portfólio para o índice FTSE 100 desde 1995. Os marcadores de diamante indicam as decisões tomadas no final de cada mês, seja no mercado (diamante verde) ou em dinheiro (diamante vermelho).
Em primeiro lugar, pode-se notar que o sistema manteve o portfólio no mercado em tendências elevadas e fora do mercado (em dinheiro) quando o mercado caiu.
Este sistema de comércio é bem conhecido nos EUA, o que vamos ver aqui é:
Se o sistema comercial pode ser aplicado de forma lucrativa ao índice FTSE 100. Se 10 meses é o parâmetro ideal para a média móvel (ou uma média móvel de 5 meses ou 15 meses produzirá resultados superiores)?
Terminologia: usaremos SMATS (10) para se referir ao sistema de negociação de média móvel simples de 10 meses. E SMATS (5) para o sistema de negociação usando a média móvel simples de 5 meses, etc. Abaixo, analisaremos o sistema de negociação para 14 parâmetros diferentes da média móvel simples, ou seja, da SMATS (4) para SMATS (16).
Análise de desempenho.
Primeiro, vejamos a rentabilidade global da SMATS.
Proftiabilidade.
O gráfico a seguir traça os valores das carteiras SMATS para as 14 médias móveis simples diferentes (ou seja, de 4 meses a 16 meses). Como referência, o FTSE 100 é adicionado (isto é, o valor de um portfólio FTSE 100 de compra e manutenção). Todos os valores foram re-baseados para começar em 100.
No final do período de 20 anos, todas as carteiras da SMATS haviam desempenhado o FTSE 100 - exceto SMATS (5). No final do período, SMATS (10) teve o valor mais alto; embora possa ser visto que não foi consistentemente o mais lucrativo durante todo o período. Nos primeiros seis anos (até agosto de 2001), todos os SMATS subavaliaram o FTSE 100. Isso foi causado pela volatilidade do mercado em 1998 e 2001, o que fez com que as carteiras fossem lançadas dentro e fora do mercado.
O quadro a seguir resume os valores finais do portfólio em 2018 após o início do sistema comercial a partir de 1995.
Em 2018, o portfólio de STATS (10) apresentou o maior valor de todas as carteiras em 269; o FTSE 100 compra e mantém o portfólio de um valor de 1999.
Analisamos a rentabilidade, consideremos agora o risco incorrido por cada carteira. Usaremos a volatilidade como um proxy (bastante padrão) para o risco.
O gráfico a seguir mostra a volatilidade das carteiras ao longo do período de 20 anos.
Não surpreendentemente, o FTSE 100 teve a maior volatilidade. A volatilidade das carteiras da SMATS foi menor devido ao fato de serem em dinheiro por parte do tempo; amplamente sua volatilidade aumentou à medida que o parâmetro do mês em média móvel aumentou.
O Sharpe Ratio combina retorno com volatilidade para fornecer uma medida comparativa de rentabilidade por unidade de risco incorrida. O objetivo da relação é responder às questões da forma: a rentabilidade de uma estratégia justificada pelo risco incorrido, em comparação com outra estratégia?
O gráfico a seguir traça a Relação de Sharpe para as 14 carteiras. (O benchmark para o cálculo de Ratio de Sharpe foi o índice FTSE 100).
O SMATS (10) apresentou o melhor (Sharp Ratio), embora muito atrás estavam SMATS (14) e SMATS (15).
Max Drawdown.
Maximum Drawdown descreve a perda máxima de uma carteira sofrida por um valor alto anterior. Por exemplo, neste teste, SMATS (10) teve um valor máximo de retirada de 22,8%. Isso significa que durante o período de teste de 20 anos, o portfólio era no máximo 22,8% abaixo da água (de um alto anterior).
Francamente, o drawdown máximo tem mais significado para as estratégias que empregam produtos alavancados (por exemplo, futuros), uma vez que as cobranças incorrem em perdas realizadas, uma vez que as margens devem ser pagas. Em contrapartida, no caso de ações não alavancadas ou ETFs, as cobranças incorrem em perdas não realizadas. Dito isto, as perdas não realizadas ainda podem ser desconfortáveis ​​e podem ter um grande impacto psicológico adverso no investidor ou comerciante.
O gráfico a seguir mostra os valores máximos de retirada para as 14 carteiras SMATS e o índice FTSE 100.
Aqui, o portfólio do SMATS (10) tinha apenas uma média relativa. As melhores carteiras (ou seja, as que apresentaram redução máxima) foram: SMATS (7), SMATS (14), SMATS (15) e SMATS (16).
Freqüência comercial.
O gráfico a seguir mostra o número médio de negócios para o ano para cada carteira. Por exemplo, ao longo do período de teste de 20 anos, a carteira SMATS (10) negociou 36 vezes, o que representa uma média de 1,7 vezes por ano.
Como seria de esperar, o número de negociações diminui à medida que o comprimento do parâmetro do mês médio móvel aumenta. Em outras palavras, os sistemas começam a ganhar menos com médias móveis mais longas.
Os valores de rentabilidade acima não incluíram custos de transação, mas com os sistemas com uma média de menos de 2 transações por ano, os custos de transação não seriam significativos.
Resumo da Análise.
A tabela a seguir resume a análise acima. Os valores são codificados por cores com o verde sendo o melhor valor até o vermelho sendo o pior para cada análise.
Conclusão.
Este simples sistema móvel de negociação móvel funcionou para o FTSE 100 (ou seja, realizou o índice FTSE 100) durante o período de 20 anos. O portfólio de melhor desempenho era, de fato, SMATS (10), ou seja, a negociação usando a média móvel simples de 10 meses. Tinha a maior rentabilidade absoluta e também o Ratio Sharpe mais alto. Após SMATS (10), o melhor portfólio foi o SMATS (14), seguido de SMATS (15).
Sobre o Autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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Bom artigo! Sistemas simples podem ser úteis em uma combinação de portfólio.
Você tem um erro de digitação que torna as coisas um tanto confusas.
& # 8220; Em 2018, o portfólio STATS (10) teve o maior valor de todas as carteiras em 269; o FTSE 100 compra e mantém o portfólio de um valor de 1999. & # 8221;
Esse último número deve ser 199. 🙂
[& # 8230;] Källa: World's Simplest Trading System & # 8211; System Trader Success [& # 8230;]
Excelente introdução ao desenvolvimento do sistema!
Você deve avisar qual software você usa para testar?
Desde já, obrigado.
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sistema de comércio simples ftse
Neste artigo, apresentamos um sistema de negociação simples que desenvolvemos com base nos conceitos delineados nos 10 Princípios de poder dos sistemas de negociação bem-sucedidos.
Etapa 1: Selecionando um mercado e um prazo.
Um dos mercados mais populares nos dias de hoje é o e-mini S & P, e isso não é por um motivo: é um índice de 500 empresas. Um dos maiores do mundo e isso significa que você tem liquidez excelente e consistente, excelente volatilidade, alavanca tremenda e nenhuma regra de aumento. É um mercado verdadeiramente bidirecional que shorts tão facilmente e com segurança quanto longo. É um mercado totalmente eletrônico, oferecendo todas as vantagens dos contratos eletrônicos.
Nós decidimos trocar o mercado intradiário, ou seja, entraremos e sairemos de um comércio no mesmo dia, porque não queremos expor nossa posição ao risco de mantê-lo durante a noite.
Passo 2: Definir regras de entrada.
Na minha opinião, o comércio de swing é, na verdade, um dos melhores estilos de negociação para o comerciante inicial para ficar com os pés molhados. É por isso que decidimos usar uma abordagem comercial de swing neste exemplo.
Muitos comerciantes estão familiarizados com o conceito de "Bollinger Bands": Bandas Bollinger consistem em uma linha central e dois canais de preços, um acima da linha central e outro abaixo. O importante para saber sobre Bandas Bollinger é que eles contêm até 95% dos preços de fechamento, dependendo das configurações.
No gráfico acima, você vê a linha central vermelha e os canais de preço azul. Há apenas 2 dias no início de novembro, quando os preços fecham fora das Bandas de Bollinger.
Estamos usando esse conhecimento para criar uma regra de entrada muito simples:
Venda quando os preços se movem acima das Bandas de Bollinger e Compre quando os preços se movem abaixo das Bandas de Bollinger.
A idéia é que os preços vão voltar para as Bandas de Bollinger até o final do dia.
Passo 3: Definir regras de saída.
Vamos começar com uma regra de saída muito simples:
Saia do comércio no final do mesmo dia.
Abaixo está a curva de patrimônio dos últimos 2 anos. Os primeiros resultados são encorajadores.
Etapa 4: Avalie seu sistema.
O Lucro Líquido deste sistema de negociação simples é de US $ 13.525.
O lucro médio por comércio é de US $ 149. Mesmo que deduzamos US $ 20 por comissões e derrapagens, ainda temos um lucro líquido de US $ 129 por comércio.
O fator de lucro é 2,20.
A percentagem vencedora é de 66% e a redução máxima no final do dia é de apenas US $ 2.775, embora tenhamos que sofrer um Drawdown Intraday de US $ 5.250.
O próximo passo é testar a robustez do sistema. Portanto, vamos variar os parâmetros que estamos usando para as Bandas de Bollinger para garantir que não tenhamos ajustado a curva o sistema. Se o sistema produz resultados semelhantes quando variamos os parâmetros originais em 15%, temos um sistema comercial bastante robusto.
Originalmente, testávamos o sistema com uma configuração de 34 para a média móvel e 2,5 para o desvio padrão. A tabela abaixo mostra os resultados do sistema ao usar uma média móvel entre 29 e 39:
Como você pode ver, nenhum desses números muda dramaticamente ao variar os parâmetros.
No próximo passo, corremos o sistema em diferentes mercados para garantir que não otimizamos o sistema para um mercado único.
Testamos o sistema em 5 mercados diferentes:
O lucro líquido, o comércio médio e a redução máxima são substancialmente diferentes, mas o Fator de lucro parece ser bastante estável. O motivo dessa imagem distorcida é o valor diferente desses cinco mercados. Na tabela a seguir, analisamos o lucro médio e o Drawdown máximo como uma porcentagem do lucro líquido:
Agora vemos uma imagem diferente: Somente o Max Drawdown difere bastante dependendo do mercado, mas os números restantes são bastante estáveis.
Parece que desenvolvemos um sistema de negociação robusto que funcionará bem em condições de mercado reais e em diversos mercados.
Etapa 5: aprimorando seu sistema.
Nós tentamos melhorar nosso sistema adicionando uma perda de parada:
Observe que o sistema funciona melhor sem parar.
Outro teste interessante é aumentar a duração do comércio: as regras originais dizem que saímos do comércio no final do dia. A tabela a seguir mostra os resultados quando adicionamos x dias:
Se sairmos no final do segundo dia depois de entrar no mercado, aumentamos o lucro líquido e diminuímos o Drawdown máximo. Esse é o tipo de melhoria que procuramos.
Como último passo, testamos essas configurações nos cinco mercados novamente para garantir que não tenhamos ajustes de curva nos parâmetros para apenas um mercado:
Configurações originais (sair no mesmo dia):
Configurações modificadas (saia no final do segundo dia após a entrada):
Podemos ver uma melhoria dramática nos outros mercados, também.
Conclusão.
Começamos com uma ideia muito simples e definimos duas regras de entrada fácil. Aplicando o mais simples de todas as paradas (saindo no final do dia), recebemos um sistema com uma ótima performance. Testamos o sistema com vários parâmetros e em vários mercados para garantir que não tenhamos ajustado a curva o sistema para um determinado conjunto de parâmetros ou mercado. Então, tentamos melhorar o sistema: enquanto a aplicação de uma perda de parada não aumentou o desempenho do sistema, o aumento do tempo no comércio foi muito bem-sucedido: aumentamos o lucro líquido em 30% ao mesmo tempo em que diminuímos a redução máxima em 17%. Aplicando essas novas regras aos outros mercados, percebemos um aumento dramático de todos os números em todos os mercados.

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