Reversão média em Futuros



Introdução.
A reversão média é um tópico oft-covered no comércio algorítmico e financiamento quantitativo em geral. Aqui, observamos alguns exemplos de como a reversão média pode ser aplicada na negociação de futuros. Devido a estruturas específicas em contratos e entre futuros múltiplos, existem muitas maneiras interessantes de construir negócios que apostem em várias quantidades ou propriedades diferentes. Examinamos os spreads potencialmente significativos de reversão entre vários futuros, bem como relações de reversão média entre futuros e ações.
Pré-requisitos.
As palestras neste site são fornecidas apenas para fins informativos e não constituem uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer garantia ou estratégia, nem constituem uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.
Além disso, as palestras não oferecem nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
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R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Desenvolvedor: Richard Wyckoff. Conceito: estratégia de negociação baseada em falhas falsas. Objetivo da pesquisa: Sensibilidade dos padrões de Wyckoff. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1, Figura 3. Configuração do Comércio: Negociações Longas: o preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Negociações curtas: o preço se move acima de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bull Trap & # 8221 ;; Figura 2). Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 33 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis ​​e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis ​​testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≤ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Long Trades: O preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Existem duas condições:
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≥ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Cancel_Index = [0.2, 3.0], Step = 0.1;
Entry_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index.
Short Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo do Entry_Level, onde:
Entry_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index; (Figura 2).
Reward Exit: Long Trades: Um limite de venda é colocado em: Entry_Level + | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index. Negociações curtas: um limite de compra é colocado em: Entry_Level - | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index.
Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Trades: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Operações curtas: uma parada de compra é colocada em [Entrada + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop].
Entry_Index = [0.1, 1.5], Step = 0.05.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis ​​testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 3 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Classificação: Richard Wyckoff & # 8211; Reversão média | Estratégia de negociação.
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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Reversão média.
Qual é a "reversão média"
A reversão média é a teoria sugerindo que os preços e os retornos eventualmente se movem para a média ou a média. Esta média ou média pode ser a média histórica do preço ou retorno, ou outra média relevante, como o crescimento da economia ou o retorno médio de uma indústria.
BREAKING Down 'Reversão média'
Os retornos percentuais e os preços não são as únicas medidas consideradas como reversão média; taxas de juros ou mesmo a relação preço / lucro de uma empresa pode ser sujeita a esse fenômeno.
Uma reversão envolve o retorno de qualquer condição de volta a um estado anterior. Nos casos de reversão média, o pensamento é que qualquer preço que se afastar da norma de longo prazo voltará a retornar, retornando ao seu estado compreendido. A teoria está focada na reversão de mudanças apenas relativamente extremas, como o crescimento normal ou outras flutuações são uma parte esperada do paradigma.
A teoria da reversão média é utilizada como parte de uma análise estatística das condições do mercado e pode ser parte de uma estratégia de negociação global. Aplica-se bem às ideias de compra baixa e alta, ao tentar identificar uma atividade anormal que, teoricamente, retornará ao padrão normal.
O retorno a um padrão normal não é garantido, pois uma alta ou baixa inesperada pode ser uma indicação de uma mudança na norma. Tais eventos podem incluir, mas não estão limitados a, lançamentos de novos produtos ou desenvolvimentos no lado positivo, ou recorde e ações judiciais negativas.
Mesmo com eventos extremos, é possível que uma segurança experimente uma reversão média. Tal como acontece com a maioria das atividades de mercado, existem poucas garantias sobre como determinados eventos afetarão ou não o recurso geral de títulos específicos.
Negociação de reversão média.
O comércio médio de reversão parece aproveitar as mudanças extremas dentro do preço de uma determinada segurança, com base no pressuposto de que ela irá reverter para o estado anterior. Esta teoria pode ser aplicada tanto à compra como à venda, uma vez que permite que um comerciante aproveite os aumentos inesperados e economize na ocorrência de uma baixa anormal.

Futuros de estratégia de reversão média
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis ​​por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curtir também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2013-2016. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2013!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
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Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
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