Trading System Eigenkapitalkurve

Getting Lean And Mean. Trading The Equity Curve. by Oscar Cagigas. A Trading-System, das in konsistente Gewinne bringt, ist ein Keeper Aber wenn es aufhört, Ihnen die Ergebnisse, die Sie wollen, ist es am besten zu stoppen, es zu verwenden Wir werfen einen Blick. W Henne Ein Handelssystem s Eigenkapital unter seinen gleitenden Durchschnitt fällt, werden die meisten Händler ihr System deaktivieren, um seinen Schaden zu begrenzen oder irgendeine Komponente eines Portfolios zu entfernen, das nicht so gut wie die anderen ist. Aber es gibt einen anderen Weg, um das Risiko zu reduzieren, Drawdown und Die Möglichkeit des Portfolios ruin. CREATING EIN SIMULATED UMWELT In diesem Artikel werde ich zeigen, mehrere Tests, die Sie durchführen können, um die Eigenkapitalkurve Ihres Systems handeln Ich lief mehrere Tests mit einem einfachen Trend-Following-System meines eigenen, das ist Donchian-basierte Das System selbst ist für diesen Artikel nicht relevant, da man jedes Handelssystem nutzen kann. Das Portfolio, das ich zum Handel wähle, ist eine Mischung aus zufällig ausgewählten Rohstoffen wie folgt. ESignal Tickers sind in Klammern. Australischer Dollar AUD A0-FX. Eurodollar EUR A0-FX. Lean Schweine HE F. Heizöl HO F. Palladium PA F. Platinum PT F. Brent Roh QM F. Schweiz Franken USDCHF A0-FX. Trasury Anleihen ZB F. Soybeans ZS F.10-Jahr Schatzanweisungen ZN F. Wenn gehandelt Einzeln erzeugen einige dieser Waren Verluste im System Wenn ein oder mehrere dieser Märkte anfangen, die Traktion zu verlieren oder mit der Systemlogik zu synchronisieren, versuche ich, Techniken zu identifizieren, die angewendet werden können, um das Systemrisiko zu reduzieren. FIGUR 1 BENCHMARK SIMULATION Von Januar 2004 Januar 2012, das System produziert etwa 450.000 in Gewinne. Continued in der Juli-Ausgabe von Technical Analysis of Stocks Commodities. Excerpted aus einem Artikel ursprünglich veröffentlicht in der Juli 2013 Ausgabe der technischen Analyse der Aktien Commodities Magazin Alle Rechte vorbehalten Copyright 2013, Technical Analysis, Inc. by Michael R Bryant. A Geld-Management-Technik, die manchmal verbessern können Handels-Performance ist es, die Position Dimensionierung auf der Grundlage von Crossovers von einem gleitenden Durchschnitt der Aktienkurve zu ändern Die Grundidee ist entweder Handel mehr oder weniger Verträge, wenn das Eigenkapital Kurve kreuzt über oder unter seinem gleitenden Durchschnitt. Es gibt mindestens zwei grundlegende Möglichkeiten, um diese Idee zu implementieren Einer ist, den Handel zu stoppen, wenn die Eigenkapitalkurve über oder unter seinem gleitenden Durchschnitt kreuzt und den Handel auf einem Crossover in die entgegengesetzte Richtung wieder aufzunehmen Die meisten grundlegenden und häufig verwendeten Methode Sie würden in der Regel aufhören zu handeln, wenn die Aktienkurve unter dem gleitenden Durchschnitt kreuzt, wenn Ihr System oder Methode neigt dazu, Streifen von Gewinnen und Verluste zu produzieren, so dass, wenn es beginnt zu verlieren, ist es am besten, den Handel zu stoppen, bis es Beginnt wieder zu gewinnen. Auf der anderen Seite, wenn Ihr System oder Ihre Methode dazu neigt, auf den Mittelwert zurückzukehren - nach mehreren Siegen, beginnt es zu verlieren, und umgekehrt - Sie würden normalerweise aufhören zu handeln, nachdem das Eigenkapital über dem gleitenden Durchschnitt kreuzt Die Abhängigkeitsanalyse kann verwendet werden, um festzustellen, ob Ihr System eine dieser Tendenzen mit statistischer Signifikanz hat. Eine subtilere Methode zur Implementierung des Aktienkurteilhandels ist auch möglich Anstatt den Handel auf Crossover der Aktienkurve zu starten und zu stoppen, können Sie die Positionsgröße auf gleitende durchschnittliche Übergänge Zum Beispiel könnten Sie die Positionsgröße für die aktuell ausgewählte Methode durch X erhöhen, wenn das Eigenkapital über dem gleitenden Durchschnitt übergeht. Sie können auch die Positionsgröße um Y verringern, wenn das Eigenkapital unter dem gleitenden Durchschnitt übergeht , Nehmen Sie an, dass Sie feste gebrochene Positionsgrößen verwenden und beschlossen, die Positionsgröße 50 zu erhöhen, wenn das Eigenkapital über dem gleitenden Durchschnitt überquerte und die Positionsgröße um 30 verringerte, wenn das Eigenkapital unter dem gleitenden Durchschnitt überschritten wurde. In diesem Fall wäre die Positionsgröße entweder 50 höher Oder 30 niedriger als der Wert, der durch die feste fraktionale Methode von selbst bestimmt wird Alternativ können Sie die Positionsgröße auf Kreuzungen in einer Richtung ändern, aber nicht die anderen Zum Beispiel könnten Sie die Positionsgröße 40 auf Übergänge über dem gleitenden Durchschnitt und Standard fixieren erhöhen Fraktionaler Wert auf Crossover unter dem gleitenden Durchschnitt. Um zu veranschaulichen, betrachten die unten aufgeführten Handelsergebnisse Die Eigenkapitalkurve wird in rot mit einem 10-Perioden-gleitenden Durchschnitt in grün dargestellt. Das Balkendiagramm unterhalb der Eigenkapitalkurve zeigt die Anzahl der Verträge an, die durch bestimmt wird Einen Vertrag für jede 3000 von Equity. Original Equity-Kurve und Anzahl der Verträge vor der Anwendung Equity-Kurve Crossover-Regel Die Equity-Kurve ist in rot ein 10 Periode gleitenden Durchschnitt der Equity-Kurve ist in grün. Notice, dass die Equity-Kurve tendiert Das heißt, eine Reihe von Siegen folgt eine Reihe von Verlusten, die von einer anderen Serie von Gewinnen gefolgt wird, und so weiter Dies spiegelt sich in der Anzahl der Verträge, die steigt und fällt drastisch an mehreren Orten ein Handelsmuster Dieser Art deutet darauf hin, dass es besser sein kann, den Handel zu stoppen, wenn die Aktienkurve über ihren gleitenden Durchschnitt hinausgeht, um eine Rückkehr zu Verlusten zu erwarten und den Handel wieder aufzunehmen, wenn die Eigenkapitalkurve unter ihren gleitenden Durchschnitt fällt, um eine Rückkehr zu den Gewinnen zu erwarten, die diesen Ansatz für die Handelsreihe anwenden Oben gezeigt produziert die unten gezeigte Eigenkapitalkurve. Equity-Kurve und Anzahl der Verträge mit Equity-Kurve Crossover-Regel angewendet Trading wird auf Crossover über dem gleitenden durchschnittlichen Handel wieder aufgenommen auf Crossover unter dem gleitenden Durchschnitt Die Equity-Kurve ist in rot eine 10 Periode gleitenden Durchschnitt angezeigt Der Eigenkapitalkurve ist in grün. Nicht nur diese Veränderung produzieren eine allmählich steigende Aktienkurve mit mehr Gewinn und einem niedrigeren Drawdown, aber es tut dies mit weniger Trades Die leeren Bereiche in der Balkendiagramm unterhalb der Aktienkurve zeigt die Trades, die sind Übersprungen Die Anzahl der Verträge für die Trades, die getroffen werden, neigt dazu, viel reibungsloser zu gehen als zuvor, ohne die dramatischen Anstiege und Tropfen der ursprünglichen Kurve. Eine ähnliche, aber subtilere Wirkung könnte durch Erhöhen und Verringern der Positionsgröße relativ zu erreicht werden Der Wert, der aus dem Dollar-Eigenkapitalbetrag pro Kontrakt 3000 im Beispiel bei Überschreitungen des gleitenden Durchschnitts ermittelt wird. Wenn Sie gern über Neuentwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informiert werden möchten, melden Sie sich bitte bei unserer E-Mail-Liste an Vielen Dank. Random Daten Auswertung Trading der Equity-Kurve. Everyone hasst Drawdowns jene Perioden, wenn Sie verlieren Geld während des Handels Wenn nur gab es einen Weg, um ihre Schwere und Länge zu reduzieren. Ein paar Leute scheinen zu denken, dass der Handel der Aktienkurve ist die Antwort Die Grundidee Ist das, wenn du schlecht bist, du kannst deine Belichtung reduzieren oder es komplett entfernen, während du immer noch dein virtuelles Spiel verfolgst, was du ohne Interferenz gemacht hättest. Sobald dein virtuelles pl hat dich wieder in dein System zurückgespielt Die Idee ist, dass du weniger machst Verluste, während dein System ausgeschaltet ist Es klingt zu gut um wahr zu sein, also ist es Das Ziel dieses Beitrags ist es, diese Frage zu beantworten. Das ist etwas, was ich in der Vergangenheit gesehen habe, wie andere, mit gemischten Ergebnissen All die Analyse, die ich gesehen oder getan habe, hat mich mit Blick auf Backtests von Systemen auf der Grundlage von tatsächlichen finanziellen Daten Ich glaube, dass zur ordnungsgemäßen Bewertung dieser Technik müssen wir große Mengen an zufälligen Daten verwenden, die gewonnen wurden, um von der Flut von wie ein beeinflusst werden Einige rückseitige Tests herauskommen Dieses erlaubt uns auch, zu finden, welche Bedingungen helfen, Gleichgewicht Kurve Handel Arbeit oder nicht. This ist die zweite Post in einer Reihe auf mit zufälligen Daten Die erste Post ist hier. Wie handeln wir die Aktienkurve. Ich gehe zu vermuten, dass Sie vernünftig vertraut mit der Grundidee der Aktienkurve Handel Wenn nicht, dann ist es wahrscheinlich wert, diesen ausgezeichneten Artikel aus Futures-Magazin. Eine Equity-Kurve Trading Overlay wird aus den folgenden Komponenten. Ein Weg, um zu identifizieren, dass die System tut schlecht und quantifiziert, wie viel. Eine Regel für das Degearing der Handelssystem gegeben, wie schlecht es tut. Eine zweite Regel für das Regearing des Systems, sobald die virtuelle Konto-Kurve ist besser. Ich habe zwei Möglichkeiten, um zu identifizieren, dass Das System tut schlecht Das erste ist, eine einfache Drawdown-Figur verwenden So, zum Beispiel, wenn Ihr Drawdown 10 überschreitet, dann können Sie Maßnahmen ergreifen. Manchmal eher als der absolute Drawdown, wird der Drawdown seit dem Hoch in einigen jüngsten Zeitraum betrachtet. Die zweite Variante ist, einen gleitenden Durchschnitt oder einen anderen ähnlichen Filter der Kontokarte zu verwenden Wenn Ihre Kontokurve unter den gleitenden Durchschnitt fällt, dann nehmen Sie Aktion. Es gibt noch andere Variationen da draußen, vor allem bemerkte ich, dass der hervorragende Jon Kinlay Blog eine komplexere Variation hatte. Für das Entschärfen deines Systems, im Großen und Ganzen kannst du alles in einem Zug oder allmählich abschrecken, wenn wir uns unter die Bewegung bewegen Durchschnitt einer Eigenkapitalkurve dann wird vorgeschlagen, dass Sie Ihre Position ganz schneiden. Während Sie den aktuellen Drawdown als Indikator verwenden, dann können Sie allmählich abziehen dann um weitere 20 für insgesamt 40, wenn Sie eine 20 Drawdown und So on. Hinweis, dass diese Enttäuschung wird zusätzlich zu den normalen Entschuldigung Sie sollten immer tun, wenn Sie Geld verlieren, wenn Sie 10 verlieren, dann sollten Sie Ihr System durch 10, egal ob Sie eine Eigenkapitalkurve Trading Overlay. Finally die Regearing Regel ist in der Regel die umgekehrte der Entrechnungsregel und process. Prior research. The Idee des Handels der Aktienkurve ist etwas, das scheint, akademische Forscher umgangen zu haben, es sei denn, sie nennen es etwas anderes - bitte schreiben Sie, wenn Sie über irgendeine gute Forschung so wissen Anstatt irgendeine formale Literaturrecherche Ich hatte einen schnellen Blick auf die erste Seite von google. Negative oder zumindest keine klare profit. Why zufällige data. I persönlich finden die oben genannten Forschung interessant, aber nicht endgültig eine oder andere Weise Mein Hauptproblem ist das Es war alles auf verschiedenen Finanzinstrumenten und verschiedenen Arten von Handelssystemen getan, die unauffällig verschiedene Ergebnisse gegeben haben. Dies könnte daran liegen, dass es etwas Besonderes an jenen Instrumenten gibt, bei denen der Aktienkursehandel gearbeitet hat, aber es ist wahrscheinlicher, nur dummes Glück zu sein Etwas plausibler, dass verschiedene Arten von Handelsregeln unterschiedliche Ergebnisse geben werden und wir werden dies unten erforschen. Ich persönlich denke, dass wir diese Art von Overlay ohne zufällige Daten richtig bewerten können. Durch die Erzielung von Renditen für verschiedene willkürliche Handelsstrategien können wir dann beurteilen, ob Im Durchschnitt Eigenkapital Kurve Handel wird besser sein. Ein weiterer Vorteil der Verwendung von zufälligen Daten zur Bewertung eines Equity-Kurve Overlay-System ist, dass wir vermeiden, potenziell Überfüllung Wenn wir eine Version der Overlay auf unserem System laufen, und es doesn t Arbeit, dann ist es sehr Verlockend, um eine andere Variation zu versuchen, bis es funktioniert Natürlich könnten wir die Overlay-Parameter auf eine aus der Probe Basis passen Aber das ist ein bisschen Arbeit und wir don t wirklich wissen, wenn wir d haben die richtigen Parameter für diese Strategie vorwärts oder Wenn sie gerade zufällig das Beste für den Backtest waren, liefen wir. Finally mit zufälligen Daten bedeutet, dass wir entdecken können, was das Schlüsselelement eines Handelssystems ist, das den Handel mit der Eigenkapitalkurve verarbeiten wird, um zu arbeiten, oder nicht. Designing the test. Which overlay Method. There sind wahrscheinlich eine unendliche Vielfalt von Methoden, um eine Equity-Kurve Trading Overlay, von denen ich berührt nur ein paar oben Allerdings zu vermeiden, dass diese bereits lange Post die Größe einer Enzyklopie Ich werde mich auf die Prüfung nur eine Methode zu beschränken Auf jeden Fall glaube ich nicht, dass die Ergebnisse für andere Methoden werden wesentlich anders. Ich werde auf die beliebtesten, gleitenden Durchschnitt, Methode konzentrieren. Wenn die Eigenkapitalkurve unterschreitet s n Tag gleitenden Durchschnitt, schalten Sie das System Halten Sie die Berechnung der virtuellen Kurve, und es ist gleitenden Durchschnitt während dieser Periode Wenn die virtuelle Kurve geht über über es g gleitenden Durchschnitt dann drehen Sie das System wieder auf Verlässt uns einfach die Frage nach N Futures Magazin nutzt 10, 25 und 40 Tage und um das Leben einfach zu machen Ich werde das Gleiche Aber für mich scheinen diese aber unglaublich kurze Zeiträume für diese schnelleren N Handelskosten können jeden Vorteil überwältigen Wir bekommen und ich werde das später erforschen. Auch wäre es nett, den 3-jährigen Drawdown im Trend zu vermeiden, der zwischen 2011 und 2013 passiert ist. Weil wir zufällige Daten verwenden, die wir machen können, solange wir uns gerne länger bewegen können Mittelwerte, die uns nicht sinnvolle Ergebnisse geben würden, wenn wir nur einige Kontokurven getestet haben, die nur 20 Jahre lang waren. So nenn ich N 10, 25, 40, 64, 128, 256, 512. In Werktagen 2 Wochen, 5 Wochen , 8 Wochen, 3 Monate, 6 Monate, 1 Jahr, 2 Jahre. fbum cumx, mavx, idx. Kehrt 1 zurück, wenn cumx mavx bei idx, 0 sonst. if cumx idx mavx idx return 1 0 return 0 0.def applyoverlay x, Nlength bewerben eine equity curve filter overlay. x ist eine pd Zeitreihe von returns. Nlength ist die mav anwenden. Returns ein neues x mit flachen Flecken. Wenn Nlength NOOVERLAY X zurückgibt. Nlength mavx, idx für idx im Bereich len x. Kann nur mit einer Lag. Which Kriterien anwenden. Eine nette Art des Denkens über Equity-Kurve Handel ist, dass es ein bisschen wie Kauf Versicherung, oder in finanziellen Begriffen eine Put-Option auf die Leistung Ihres Systems Wenn Ihr System schlecht macht dann die Versicherung Verhindert, dass du zu viel verlierst. Einer meiner Lieblingsakronyme ist TINSTAAFL Wenn wir eine Versicherung oder eine Option kaufen, dann sollte es eine Kosten dafür geben. Da wir keine Art von expliziter Prämie bezahlen, müssen die Kosten in die Form des Verlustes etwas in einer impliziten Weise Dies könnte eine niedrigere durchschnittliche Rendite sein, oder etwas anderes, das ist subtiler Dies bedeutet nicht, dass Aktienkurve Handel ist automatisch eine schlechte Sache - es hängt davon ab, ob Sie die niedrigere maximale Drawdown mehr als die Implizite Prämie, die du aufgibst. Dies setzt voraus, dass wir immer einen niedrigeren maximalen Drawdown bekommen - wie wir später sehen werden, ist dies nicht immer der Fall. Ich kann mir eine Reihe von Möglichkeiten zur Bewertung der Leistung, die versuchen und Gleichgewicht Risiko und Belohnung Traurig die häufigste, Sharpe Ratio, isn t Hier ist die Volatilität der Eigenkapitalkurve mit dem Overlay auf, um einen Fachbegriff zu verwenden, seltsam - vor allem für große N Lange Perioden ohne Rückkehr werden mit Perioden kombiniert, wenn die Rückgabe Standardabweichung normal ist. Also die Volatilität der Kurve mit einem Overlay wird immer niedriger sein, aber es gewann t eine gut definierte Statistik Höhere statistische Momente werden auch leiden. Stattdessen werde ich die metrische Rückkehr Drawdown verwenden. Um genau zu sein, werde ich sehen, welche Wirkung das Hinzufügen der Overlay auf die folgende Kontokurve hat Statistics. Average jährliche return. Average Drawdown. Maximum Drawdown. Average jährliche Rendite durchschnittliche Drawdown. Average jährliche Rückkehr maximale Drawdown. Beachten Sie, dass Rückzugsunterbrechung ein gutes Maß an Leistung ist, da es Skala ist, wenn Sie Ihre Hebelwirkung verdoppeln, dann wird diese Maßnahme unverändert sein. Mein Plan ist, eine zufällige Kontokurve zu erzeugen und dann alle oben zu messen. Dann gebe ich sie durch die Equity-Overlay, und remeasure the statistics. Finally nur zu beachten, dass für die meisten dieser Post ich gewann t unter Berücksichtigung der Kosten Für kleine N, da wir unsere gesamte Strategie abschließen und dann starten sie potenziell jede Woche, könnten diese enorme In Richtung der Ende Ich werde Ihnen eine Vorstellung davon, wie empfindlich die Ergebnisse sind, um die Kosten der verschiedenen Handelsinstrumente. Welche Eigenkapital Kurve Merkmale. Broadly Sprechen der Prozess für die Verwendung von zufälligen Daten ist. Identify die wichtigen Merkmale der realen Daten, die Sie benötigen, um model. Calibrate Gegen einige echte data. Create ein Prozess, der zufällige Daten mit den notwendigen Eigenschaften produziert. Produzieren Sie die zufälligen Daten, und dann tun, was auch immer Sie es tun müssen. Notice, dass eine offensichtliche Gefahr dieses Prozesses ist zufällige Daten, die zu gut ist In Ein extremer Fall mit genügend Freiheitsgraden könnte man am Ende produzieren zufällige Daten, die genau wie die Daten, die Sie kalibriert es gegen Es gibt ein Gleichgewicht zwischen mit zufälligen Daten, die realistisch genug für die Tests, die Sie laufen, und über kalibriert. Was Merkmale Von einem Trading-System Renditen beeinflussen, wie gut eine Equity-Kurve Overlay funktioniert Wie in meinem vorherigen Post Ich werde produzieren Renditen, die eine bestimmte Volatilität Ziel haben - das gewann t beeinflussen die Ergebnisse. Sie werden auch eine gegebene erwartete Sharpe Ratio mit einem Negative Sharpe Ratio Equity-Kurve Overlay sollte fantastisch sein - es wird das schlechte System ausschalten Mit einem hohen positiven Sharpe Ratio werden sie wahrscheinlich keine Wirkung haben zumindest für große genug N Es ist in der Mitte, dass die Dinge werden interessanter Ich werde Sharpe testen Verhältnisse von -2 bis 2.Meine Intuition ist, dass Schief ist wichtig hier Negative Skew Strategien konnten ihre kurzen, scharfen Verluste reduzieren Positive Schiefe wie Trend nach Strategien, die tendenziell sehen, langsame Blutungen im Kapital könnte durch eine Überlagerung verbessert werden und dies Scheint eine gemeinsame Meinung unter denjenigen zu sein, die diese Art von Systemen mögen, die ich treffe Schatz von -2 Durchschnitt für eine kurze Volatilität oder Arbitrage-System zu 1 typisch für einen schnellen Trend nach System. Finally Ich denke, dass Autokorrelation der Renditen könnte Schlüssel Wenn Wir neigen dazu, Verluste nach dem anderen dann Equity-Kurve Handel könnte helfen, deaktivieren Sie Ihr System, bevor die Verluste zu schlecht werden. First dann für die Kalibrierung Stadium benötigen wir einige tatsächliche Renditen von echten Handelssysteme. Die Systeme, die ich interessiert bin, sind die Trading-Regeln in meinem Buch beschrieben und in diesem Beitrag eine Reihe von Trend nach Regel Variationen exponentiell gewichtet gleitenden durchschnittlichen Crossover, oder EWMAC für kurze und eine Trage-Regel. First skew Die stilisierte Tatsache ist, dass Trend nach, vor allem schnell Trend folgt, ist positiv skew Allerdings würden wir nicht erwarten, dass dieser Effekt bei Frequenzen viel schneller als die typische Halteperiode auftritt. Nicht überraschend tägliche Renditen zeigen auch bei den sehr schnellsten Regeln keine signifikanten Schiefe. Bei einer wöchentlichen Frequenz haben die sehr schnellsten Varianten 2,8 und 4,16 von EWMAC eine Schräglauf von etwa 1 0 Bei einer monatlichen Frequenz treten die Variationen 8,32 und 16,64 der positiven Schiefe Partei mit den beiden langsamsten Variationen mit vielleicht die Hälfte der. Carry doesn t sehen irgendwelche der negativen Schiefe, die Sie erwarten können, sagen, nur fx tragen Obwohl es sicherlich nicht positiv skew Strategie ist. Es gibt viele Untersuchungen, die zeigen, dass der Trend nach den Regeln Renditen erzeugt, die typischerweise negativ autokorreliert sind, und das letztere Papier deutet darauf hin, dass Aktien eine monatliche Autokorrelation von etwa 0 2 haben, während der Trend nach Autokorrelationen umher kommt -0 3 Carry doesn t scheinen eine signifikante Autokorrelation zu haben. Meine Schlussfolgerung ist, dass für realistische Equity-Kurven es nicht genug ist, um nur tägliche Renditen mit einigen Standardabweichungen und Skew zu generieren Wir müssen etwas erzeugen, das bestimmte Eigenschaften zu einem geeigneten Zeitmaßstab hat Und wir müssen auch autokorrelierte returns. I ll zeigen die Wirkung der variierenden Schief zwischen -2 und 1, Autokorrelation zwischen -0 3 und 0 3 und Sharpe Ratio zwischen -1 und 2.Wie machen wir Modell. In der vorherigen Post Ich habe gezeigt, wie man schiefe zufällige Daten generieren Jetzt müssen wir etwas ein bisschen fancier machen Dieser Abschnitt ist etwas technisch und vielleicht möchten Sie überspringen, wenn Sie sich nicht darum kümmern, wo die zufälligen Daten kommen, solange es s die richtigen Eigenschaften hat Klassische Art der Modellierung eines autokorrelierten Prozesses ist es, eine autoregressive AR1 Modellnotiz zu erstellen Ich ignoriere höhere Autoregression zu vermeiden, über die Kalibrierung des Modells zu vermeiden. Dies geht davon aus, dass die zweiten Autokorrelationen dritter Ordnung dem gleichen Muster folgen wie in einem AR1-Modell. So unser Modell ist. Ho Rho r t-1 et. Where Rho ist die gewünschte Autokorrelation und et ist unser Fehlerprozess hier ist es skewed Gaußsches Geräusch Vorstellung Autokorrelation Biases die anderen Momente der Verteilung Ich habe Korrekturen für diese, die für vernünftige Ebenen von abs rho 0 8 Sie sind unwahrscheinlich, dass etwas wie diese Ebene in einem echten Leben Handelssystem zu sehen. Dieser Python-Code zeigt, wie die zufälligen Daten ist Produziert und überprüft, dass es die richtigen Eigenschaften hat. Jetzt, wie gehen wir mit verschiedenen Verhalten bei verschiedenen Frequenzen Es gibt sehr komplizierte Art und Weise der Umgang mit diesem wie mit einem Brownian Brücke, aber die einfachste ist, um Renditen zu einem Zeitmaßstab angemessen zu generieren Auf die Geschwindigkeit des Indikators Dies bedeutet wöchentliche Renditen für Carry und schnelle EWMAC-Regeln 2,4 und 4,8 und monatlich für langsamere EWMAC-Regeln Wenn Sie eine sehr schnelle Handelsregel handeln, dann sollten Sie tägliche Daten generieren, wenn Sie eine klare sehen Rückkehr Muster bei dieser Frequenz. Ich benutze tägliche Renditen für den Rest dieser Post, aber ich habe überprüft, dass sie immer noch wahr halten bei wöchentlichen und monatlichen Frequenzen mit Equity-Kurve Filter Lookbacks mindestens 3 mal länger als die Häufigkeit der Renditen wir generieren. Um mich zu erinnern, werde ich TESTING verschiedene Rückblicke für die Equity-Kurve Filter und ich werde GENERATING Rückkehr mit Schief zwischen -2 und 1, Autokorrelation zwischen -0 4 und 0 4 und Sharpe Ratio zwischen -1 und 2. Ich werde die Standardabweichung der Rückkehr konstant halten, da das nur die Gesamtskala jedes Prozesses ändern wird und nicht die Ergebnisse beeinflussen wird, die ich bei den Ergebnissen mit täglichen Renditen betrachte. Die Ergebnisse wurden mit anderen Perioden signifikant unterschiedlich Ist hier. Sharpe Ratio. In diesem Abschnitt werde ich variieren die Sharpe Ratio unter Beibehaltung der Schräglauf und Autokorrelation fixiert auf Null, und null, bzw..Scharakteristik VaryingSharpeRatio Zeitraum 1 tägliche Rendite. Eine jährliche Rendite. Alle der Plots, die folgen, haben die Gleiches Format Jede Zeile zeigt ein anderes Niveau der Rückgabecharakteristik Sharpe Ratio in diesem Fall Die x-Achse zeigt den Aktienkurvenfilter N Tageszähler, den wir für den gleitenden Durchschnitt verwenden. Beachten Sie, dass N 1000, der immer auf der rechten Seite ist, bedeutet Wir aren t mit einem Filter überhaupt Die y-Achse zeigt den durchschnittlichen Wert der Statistik von Interesse in diesem Fall durchschnittliche jährliche Rendite über alle zufälligen Aktienkurven, die wir generieren und filtern. Die gute Nachricht ist, wenn Sie wissen, Sie re Trading-System ist Müll, dann die Anwendung eines Equity-Kurve-System, vorzugsweise mit großen N, verbessert die Leistung Wenn Sie wussten, dass Ihr System war Müll dann natürlich anstatt einen komplizierten Filter verwenden, um es auszuschalten Sie würde nicht stören, um es auf alle Aber für alle profitabel Equity-Kurven Equity-Kurve Handel reduziert, anstatt erhöht, Ihre Renditen. Andere Drawdown. Again für Systeme, die brechen sogar oder verlieren Geld der durchschnittliche Drawdown ist niedriger mit einem Aktienkurve Handelssystem, wie Sie vielleicht erwarten, vor allem für große N Aber für profitabel Systeme gibt es keinen Nutzen, und durchschnittliche Drawdowns können sogar etwas schlechter sein. Maximum Drawdown. Für rentable Systeme könnte es vielleicht eine bescheidene Verringerung der maximalen Drawdown für kleine Werte von N Für Verlust-Systeme ist die größte Verringerung der Drawdown ist für große Werte von N, obwohl alle Filter sind besser als none. Average Jahresrendite Durchschnitt Drawdown. Let s jetzt versuchen und zusammen die Rückkehr und Drawdown in eine einfache Statistik Für unrentable Systeme macht die Overlay keinen Unterschied Für profitable Systeme reduziert es die Drawdown angepasst Rückkehr der Buckel an Die rechte Seite der SR 2 0-Linie ist ein Artefakt, das durch die Tatsache verursacht wird, dass wir diese Statistik nicht berechnen können, wenn der durchschnittliche Drawdown Null ist. Die jährliche jährliche Rendite maximale Drawdown. Diese Statistik sagt die gleiche Geschichte Für ein profitables System, das eine Eigenkapitalkurve anwendet Overlay reduziert die durchschnittliche Rendite max Drawdown-Verhältnis mit schnelleren Overlays kleine N wahrscheinlich schlechter und sie wäre viel, viel schlimmer mit Trading-Kosten angewendet Wenn Sie ein System, das definitiv verliert Geld dann mit einem Overlay, von jedem Rückblick, wird Ihre Verluste zu verringern. In diesem Abschnitt werde ich variieren die Skew unter Beibehaltung der Sharpe Ratio und Autokorrelation fixiert an einem, und null, bzw..Scenariotyp VaryingSkew Zeitraum 1 Tag zurück. Groß jährliche Rückkehr durchschnittliche Drawdown. To sparen Zeit lassen Sie s Sprung voraus auf die berechneten Statistiken stumpf Meine intuition war falsch skew macht keinen Unterschied Die Overlay schadet Rückkehr für alle Schrägwerte, die hier gezeigt werden. Erwachsene jährliche Rückkehr maximale Drawdown. Es gibt eine ähnliche Geschichte für Rückkehr max Drawdown. In diesem Abschnitt werde ich variieren die Autokorrelation unter Beibehaltung der Schiefe und Sharpe Verhältnis, das auf Null gesetzt wird, und eins, respectively. Average jährliche return. Well hängen an wir haben ein Ergebnis Wenn Sie negative oder Null Autokorrelation haben dann Hinzufügen einer Eigenkapitalkurve Overlay wird Ihre Rückkehr viel schlimmer machen Aber wenn Sie positive Autokorrelation haben, wird es sie verbessern , Mit schnelleren Overlays, die am besten daran denken, dass wir die Kosten hier ignorieren. Das macht Sinn Nach allem, wenn etwas eine positive Autokorrelation hat, dann wollen wir Tendenz folgen. Jedoch, wie wir bereits diskutiert haben Trend nach Systemen scheinen negative Autokorrelation zu haben So sieht es wie Eigenkapital aus Kurve Overlays sind ein No-No für einen Trend nach System. Average Drawdown. Again Drawdowns sind nur verbessert, wenn die Autokorrelation ist positiv Sie sind viel schlimmer, wenn es negativ ist, dass durchschnittliche Drawdowns sind für negativ autokorrelierte Systeme sowieso kleiner. Maximum Drawdown. There Ist ein ähnliches Bild für maximale Drawdown. Average jährliche Rückkehr durchschnittliche Drawdown. I ve hinzugefügt weitere Zeilen zu diesem Plot-Szenarotyp VaryingAutoMore zu sehen, ob wir den Break-even Punkt finden können, an dem Sie eine Equity-Kurve Overlay verwenden Es sieht aus wie für Autokorrelation von 0 2 oder mehr, mit einer N-Länge von 40 Tagen oder weniger. Erinnern Sie sich, dass ich keine Gebühren in einer dieser Berechnungen enthält. Für Informationen, die der jährliche Umsatz, der jedem System durch den Aktienkurvenfilter hinzugefügt wird, reicht von etwa 23 für Nlength 10 bis 1 2 Für Nlength 512 Mit den billigsten Futures handele ich standardisierte Kosten von 0 001 SR Einheiten pro Jahr, für so etwas wie NASDAQ ist dies kein großes Problem, was die durchschnittliche Rendite mit N Länge von 10 um etwa 1 reduziert. Siehe Kapitel 12 meines Buches für Details Wie ich den Umsatz und die standardisierten Kosten berechnen kann. Jedoch sehen wir die Ergebnisse mit einer teureren Zukunft, die australische Zins-Zukunft, mit einem Kosten von rund 0 03 SR Einheiten pro Jahr. Mit Kosten kleiner N sehen viel schlimmer Ich d deuten darauf hin, dass Auf dieser Kosten-Ebene benötigen Sie eine positive Autokorrelation von mindestens 0 2 vor sogar unter Berücksichtigung Handel der Aktienkurve. Andere jährliche Rendite maximale Drawdown. As bevor es aussieht wie eine Autokorrelation von 0 1 oder mehr wird genug sein, um Equity-Kurve Handel verwenden, aber wenn Wir wenden die Kosten an, sobald wir dieses Bild bekommen. und wieder nur eine höhere Autokorrelation wird die Idee, dass Sie leicht verbessern können eine profitable Eigenkapitalkurve durch Hinzufügen eines einfachen gleitenden durchschnittlichen Filter ist wahrscheinlich falsch Dieses Ergebnis ist robust über verschiedene positive Sharpe Verhältnisse und Ebenen der Schiefe Mit einem kürzeren gleitenden Durchschnitt für den Filter ist schlimmer als mit einer langsameren, auch wenn wir Kosten ignorieren. Es gibt eine Ausnahme Wenn Ihre Trading-Strategie zurückkehrt zeigen positive Autokorrelation dann Anwendung eines Filters mit einem relativ kurzen gleitenden Durchschnitt wird Vermutlich verbessern Sie Ihre Renditen, aber nur, wenn Ihre Handelskosten sind ausreichend niedrig. Jedoch, wenn Ihre Strategie ist ein Trend nach Strategie, dann hat es wahrscheinlich negative Autokorrelation, und die Anwendung der Filter wird eine ungebildete Katastrophe. Dies ist die zweite Post in einer Serie Auf die Verwendung von zufälligen Daten Die erste Post ist hier Die nächste Post auf Portfolio-Optimierung ist hier.