Adaptrade البرامج الإخبارية المادة تقنيات متعددة السوق لاستراتيجيات التداول قوية مايكل R. براينت واحدة من أكبر المخاوف بين التجار المنهجي هو استراتيجيات التداول على احتواء. استراتيجية على مدى تناسب تبدو كبيرة في العودة لاختبار ولكن فشلت في اختبار إلى الأمام أو في التداول في الوقت الحقيقي. هناك العديد من العوامل التي تؤثر على ما إذا كان أو لم يكن الاستراتيجية على مدى مناسبا، ولكن عامل واحد كبير هو متانة. في هذا السياق، يشير إلى متانة مدى حساسية استراتيجية هي الاختلافات في البيانات التي تعتمد عليها. استراتيجية أكثر قوة هي أقل حساسية للتغيرات في بيانات الأسعار. وبعبارة أخرى، فإن استراتيجية قوية أداء جيدا لمجموعة أوسع من أسعار السوق من استراتيجية أقل قوة. يمكن القول، استراتيجية التداول التي تعمل بشكل جيد على مجموعة متنوعة من الأسواق المختلفة هي أقوى من تلك التي تعمل على واحد فقط من تلك الأسواق. ومع ذلك، استراتيجيات بناء التي تعمل على مجموعة متنوعة من الأسواق هي طريقة واحدة فقط لتحقيق متانة باستخدام نهج متعدد السوق لتصميم استراتيجية. تتناول هذه المقالة بعض تقنيات مختلفة متعددة السوق التي يمكن استخدامها لبناء استراتيجيات التداول أكثر قوة. عدم الاكتراث لالأسعار العنصر الرئيسي للقوة الاستراتيجية التي أريد أن أركز عليه هو عدم الاكتراث لالأسعار. الحساسية يعني أن استراتيجية يمكن للتجارة مربحة لطائفة واسعة من الأسعار. درجة التباين في الأسعار يمكن أن تتراوح من الخلافات الصغيرة، مثل ارتفاع أو انخفاض كونها مختلفة عن طريق عدد قليل من القراد، إلى اختلافات كبيرة، مثل أسواق مختلفة تماما. عن الاختلافات الصغيرة، ينبغي أن يكون واضحا أن استراتيجية لا ينبغي أن يتوقف ذلك على سعر معين أو نمط من الأسعار التي حتى عدد قليل القراد الاختلاف في نمط سوف يتسبب في استراتيجية فشل. ومع ذلك، وهذا يمكن أن يحدث في الممارسة إذا تم تصميم استراتيجية لسوق معين باستخدام تقنيات مثل أنماط السعر فيه شروط الدخول أو الخروج تعتمد على أسعار معينة أو العلاقة بين أسعار محددة. منذ المستقبل يتطابق أبدا بالضبط الماضي، فإنه من المهم عدم الاعتماد على الأنماط التي ترتبط بذلك إلى الماضي انهم ليس من المرجح أن يتكرر. في الواقع، في معظم الحالات، هذه الأنماط هي على الارجح ضجيج السوق فقط عشوائي. في نهاية هذا الطيف من قوة، ثم، وهذا هدف يستحق العناء سيكون لوضع استراتيجيات أقل حساسية للضوضاء السوق عشوائي. في الطرف الآخر من الطيف، قد تكون لدينا أسواق مختلفة تماما. استراتيجية التي تتاجر بشكل فعال مجموعة كبيرة من العقود الآجلة والأسهم وتداول العملات الأجنبية تمثل قمة عدم الاكتراث السعر. فإنه من المستبعد جدا أن هذه الاستراتيجية ستكون الإفراط مناسبا. وعلاوة على ذلك، وهي استراتيجية الاختبارات بشكل جيد على مجموعة واسعة من الأسواق من المرجح أن تؤدي بشكل جيد في المستقبل عندما تتغير الظروف لأنها أثبتت بالفعل القدرة على أداء جيد في ظل ظروف مختلفة. تقنيات لدرجات مختلفة من المتانة في هذا القسم، سوف أناقش ثلاث تقنيات مختلفة لبناء قوة إلى استراتيجية التداول، كل واحد ركز على درجة مختلفة من الشدة. لتوضيح الأفكار، سوف تستخدم الأمثلة التي تولدها Adaptrade البناء. اكتشاف استراتيجية ورمز الجيل أداة التي تبني استراتيجيات التداول في EasyLanguage لTradeStation وMultiCharts. استراتيجيات متعددة السوق تقنية الأولى، والتي هي أيضا الأكثر شيوعا التي تواجهها، هي بناء استراتيجية على أسواق متعددة، حيث كل سوق مختلفة. بعض التجار فقط استراتيجيات تداول متعددة السوق على أساس الاعتقاد بأن استراتيجيات السوق واحد من المرجح جدا أن يكون أكثر مناسبا. تجار آخرين يفضلون التركيز على سوق واحدة. بغض النظر عن تفضيل الخاص بك، يجب أن يتوقع عند بناء استراتيجيات مفاضلة بين المتانة والأداء. سوف يطلب الكثير لتوقع استراتيجية تهدف إلى المتاجرة أسواق متعددة لأداء وكذلك على أي سوق معينة باعتبارها استراتيجية مصممة خصيصا لهذا السوق. من ناحية أخرى، فإن مخاطر الإفراط في تركيب يكون أعلى بالنسبة للاستراتيجية سوق واحدة. حلا وسطا هو ممكن، ولكن. بينما لا يوجد شيء خاطئ في محاولة لوضع استراتيجية التي تتاجر موثوق سلة من الأسواق لا علاقة لها إلى حد كبير - ويقول والنفط الخام والذهب والقمح ومؤشرات الأسهم، العملات، وما إلى ذلك - نهج آخر هو مجموعة الأسواق ذات الصلة، وبناء أكثر فقط الأسواق في كل مجموعة. سوف أركز على النهج الأخير هنا. في المثال التالي، لقد بنيت استراتيجية على مدى ثلاثة عقود مؤشر الأسهم: E-مصغرة SP MidCap 400 (EMD)، مصغرة روسل 2000 (TF)، وE-مصغرة SP 500 (ES). باستخدام خمس سنوات من الحانات اليومية وعلى افتراض 25 $ لكل عقد لتكاليف التداول (الزلل، واللجان، وما إلى ذلك)، لقد بنيت استراتيجية من خلال تعظيم صافي الربح مع التقليل من السحب، حيث تم ترجيح صافي الربح ضعفي السحب. لقد حجزت للمشاركة 25٪ من البيانات للخارج عينة الاختبار. تم تعيين موضع التحجيم لاستخدام عقد واحد في التجارة. وأظهرت النتائج أدناه في الشكل. 1. الشكل 1. منحنيات الأسهم لاستراتيجية التداول بنيت على القضبان اليومية للES، EMD، والأسواق TF الآجلة. منحنى سمكا في الجزء العلوي يمثل منحنى الأسهم مجتمعة (محفظة)، في حين أن ثلاثة منحنيات تمثل أقل من منحنيات الإنصاف منها لكل سوق. ومن الواضح من منحنيات الأسهم لكل سوق تتداول في استراتيجية مماثلة جدا في كل سوق. في حين ترتبط الأسواق الثلاثة، وربما يكون على درجة عالية من الارتباط، والأسعار الفعلية تختلف في كل سلسلة السعر. يمكننا أن نستنتج أن الاستراتيجية هي بالتالي غير حساس للتفاوت في الأسعار بين الأسواق - يعمل الى حد كبير نفس في كل سوق على الرغم من القراد عن طريق القراد تفاصيل وأسعار مختلفة لكل سوق. هذا يساعد على تحقيق هدف جعل استراتيجية حساسة للضوضاء السوق عشوائي منذ ذلك الحين، يفترض، العناصر العشوائية ستكون مختلفة من سوق إلى آخر حتى في الأسواق ذات الصلة. وعلاوة على ذلك، فمن المعقول أن نستنتج أن منطق الاستراتيجية القفل في على العناصر التي الاسواق الثلاث من القواسم المشتركة. وبما أن جميع الأسواق الثلاث هي مؤشر الأسهم الآجلة، وترتبط هذه العناصر يفترض أن كيف يمكن للتجارة مؤشر الأسهم الآجلة على هذا الإطار الزمني. استراتيجيات وحيد السوق لحظيا أسلوب آخر لجعل استراتيجيات أكثر قوة واحد هو أن يمكن تطبيقها على استراتيجية السوق الموحدة على البيانات اللحظية. دعونا نقول كنت ترغب في تطوير استراتيجية التداول ل5 بارات دقيقة من-E مصغرة SP 500 الآجلة (ES). إذا كنت ترغب في التركيز على ES لكن كنت قلقة بشأن أنماط زائفة المناسب عن غير قصد في ذلك حجم شريط، يمكنك أن تجرب تركب عليه في وقت واحد إلى أخرى، والأحجام شريط مماثلة. ويستند هذا النهج على فكرة أن استراتيجية التي تتاجر في، ويقول، 5 بارات دقيقة وينبغي أيضا تصمد على، ويقول، 7 قضبان دقيقة. فإن أي استراتيجية لا تتاجر بالمثل على كل من أحجام شريط يفترض أن يكون أكثر مناسبا لسلسلة سعر واحد، وبالتالي استبعادها. في الشكل. يتم عرض 2، ونتائج بناء استراتيجية أكثر من 5، 7، و 9 قضبان دقيقة من ES (الدورة اليوم). تم استخدام سنة واحدة من البيانات لحظيا، وكان من المفترض 25 $ لكل عقد لتكاليف التداول. كانت الإعدادات الأخرى هي نفسها كما في المثال السابق إلا أن 33٪ من البيانات كانت محفوظة للخارج عينة الاختبار. الشكل 2. منحنيات الأسهم لاستراتيجية التداول بنيت على مدى 5 و 7 و 9 بارات دقيقة من سوق العقود الآجلة ES. كما يتضح من انخفاض منحنيات ثلاث الأسهم في الشكل. 2، تداول الاستراتيجية بالمثل على كل الأحجام شريط الثلاثة، يشير إلى أن الاستراتيجية لم تنته سبيل لحجم شريط واحد. كما في المثال السابق، يمكننا أن نستنتج أن منطق استراتيجية لا يصلح للعناصر عشوائية (أي ضوضاء) المرتبطة بأي حجم شريط واحد. هذا يجب أن تعطينا مزيدا من الثقة بأن استراتيجية لم تنته يتأهل إلى السوق ES. بما في ذلك مباشرة الضوضاء إذا كان الهدف هو التأكد من الاستراتيجية التي يجري وضعها غير حساس للضوضاء السوق، والنهج الأكثر مباشرة لتشمل الضوضاء في عملية الإنشاء. هناك عدة طرق للقيام بذلك. في مقال من النشرة بلدي أخرى، نشرة اندلاع. شرحت كيفية إنشاء بيانات الأسعار الاصطناعية التي كتبها العشوائي عناصر معينة من سلسلة السعر الحالي. في هذا المقال، وأنا عشوائية ترتيب التغيرات في الأسعار، الذي يحافظ على سعر يغير أنفسهم ولكن يفقد أي تبعية التسلسلية في البيانات. هناك نوعان على الأقل النهج البديلة التي من شأنها الحفاظ على الارتباط التسلسلي أثناء إنشاء نسخة معدلة بشكل عشوائي من سلسلة الأصلي: عشوائيا تغيير نسبة مئوية معينة من الحانات، ولكل شريط للتغيير، باختيار عشوائي لسعر (فتح، عالية، منخفضة أو وثيقة) لتعديل. وأخيرا، تغيير السعر بمقدار عشوائي. على سبيل المثال، لنفترض أن نقوم بتعديل القضبان مع وجود احتمال بنسبة 20٪. إذا تم تحديد بار إلى تعديل، ونحن قد حدد بشكل عشوائي ارتفاع أسعار يجب أن يتغير. وأخيرا، فإننا تغيير عالية بمبلغ اختيارها عشوائيا، مثلا، بين 0٪ و 10٪ من متوسط المدى الحقيقي على أشرطة ال 50 الماضية. تطبيق الاصطناعية طريقة سلسلة السعر المبين في المادة المذكورة أعلاه ولكن استخدام تقنية شونكينغ للمساعدة في الحفاظ على الارتباطات التسلسلية. المجموعات تقنية شونكينغ التغيرات في الأسعار لبعض الرقم المحدد مسبقا من الحانات ويعشوئ ترتيب قطع. على سبيل المثال، لنفترض أن حجم قطعة 20 القضبان. يعتبر كل سلسلة من 20 الحانات قطعة واحدة، ويتم اختيارهم بصورة عشوائية ترتيب قطع ذلك الحين. ثم يتم إعادة تشكيل قطع عشوائية من تغيرات الأسعار في سلسلة الثمن، كما هو موضح في المادة. يمكن اختيار حجم قطعة استنادا إلى تحليل التبعية المسلسل، إن وجدت، في الأسعار الأصلية. بغض النظر عن أي يتم اختيار الأسلوب، ستضاف إلى سلسلة مما أدى إلى المحفظة، تماما كما في الأمثلة السابقة. لأن الهدف هو التأكد من الاستراتيجية الناتجة حساسة للعناصر العشوائية التي أدخلت على البيانات، على الأقل العديد من هذه السلسلة سعر الاصطناعية يجب أن تضاف إلى محفظة بالإضافة إلى الأسعار الأصلية. وعندئذ بناء الاستراتيجيات على كل سلسلة، الأصلية والاصطناعية، ومحفظة. النتائج تحقيق حساسية لتغير الأسعار هي طريقة واحدة لبناء قوة في استراتيجية التداول. درجة تباين سعر يمكن أن تتراوح من التقلبات العشوائية (أي ضوضاء) لأسعار من سوق مختلف تماما. لوضع استراتيجية وهذا غير حساس لدرجة المرجوة من تباين الأسعار، واستراتيجية يمكن بناؤها واختبارها على مجموعة من الأسواق التي تتكون من سلسلة السعر الأصلي أو هدف جنبا إلى جنب مع سلسلة الأسعار الأخرى التي تدخل الدرجة المطلوبة من الاختلاف. اختلفت الأساليب الثلاثة التي نوقشت في هذه المقالة في كيفية إنشاء تغير الأسعار. أول تقنية تستخدم مختلفة ولكنها ذات صلة الأسواق. استخدمت الأسلوب الثاني أحجام شريط مختلفة من نفس السوق. واقترحت هذه التقنية الأخيرة باستخدام بيانات الأسعار الاصطناعية ولدت من سلسلة الأصلي عن طريق تعديل عشوائيا عناصر من سلسلة الأصلي. بغض النظر عن النهج المتبع، والفكرة الأساسية لبناء استراتيجيات التداول لتكون أقل حساسية للبيانات المستخدمة في تصميم واختبار لهم أن تساعد في خلق لكم استراتيجيات التداول أكثر قوة. وأقل من المحتمل أن تكون أكثر مناسبا للسوق، وبالتالي أكثر عرضة للتصمد جيدا في التداول في الوقت الحقيقي استراتيجية تداول قوية. مايك براينت Adaptrade البرمجيات * ظهر هذا المقال في عدد أغسطس 2012 من النشرة Adaptrade البرمجيات. واحدة من الخصائص التي تمنع التجار من استخدام الاتجاه التالي هو أدنى الفوز نموذجي النسبة المئوية (أي نسبة للفوز الصفقات مقابل فقدان الحرف) من هذه النظم. انه يتعارض مع الفطرة الطبيعية من يريد أن يكون الحق أكثر من مرة كما في نهاية التداولات تصل إلى خسارة في أكثر الأحيان. نفسيا، فمن الصعب للتجارة نظام التي تنتج المزيد من الصفقات الخاسرة. على الرغم من هذا، الاتجاه التالي هو استراتيجية مربحة. يمكن أن يكون هناك نوع من قسط النفسي التي تلقاها التجار على استعداد لاستخدام منخفض الفوز نظام النسبة المئوية؟ أبحث عندما مؤخرا في رالف Vinces نموذج الفضاء الرافعة المالية. كنت أرى سببا محتملا لماذا قد تكون منخفضة أنظمة يربح نسبة مئوية أكثر قوة. أنظمة قوية متقلبة جانب من جوانب أنظمة قوية هو التقلب في نتائج نظام ومنحنى أسهمها. على نحو مماثل لنسبة الفوز منخفضة، وتقلب هو أيضا سمة النظام الذي التجار / المستثمرين يرغبون دائما تقريبا لتجنب على الأقل من وجهة النظر النفسية. ومن هنا أقتبس من ديفيد الدروز إضافة حديثة إلى الاتجاه التالي تقرير يزاردز وهو ما يفسر الصلة بين المتانة والتقلب: متانة نظام تجاري يتناسب مع تقلباته. هذا هو الجزء لا خالية من تناول طعام الغداء. وهناك نظام قوي واحد هو الذي يعمل وهو يستقر على مدار أنواع كثيرة من ظروف السوق وعلى مدى العديد من الأطر الزمنية. كان يعمل في العقود الآجلة البوند الألمانية ويعمل في القمح. أنه يعمل عند اختباره على 1950-1960 أو عبر 1990-2000. أنظمة قوية تميل إلى أن تكون مصممة حول التكتيكات الناجحة التداول، وتقنيات إدارة المال الكلاسيكية، والمبادئ العالمية لسلوك السوق. لم يتم تصميم هذه الأنظمة حول أنواع محددة من الأسواق أو عمل السوق. وهنا هو الشيء المدهش في أنظمة قوية: إن نظام أكثر قوة، وأكثر تقلبا أنه يميل إلى أن يكون. وذلك لأن أنظمة قوية ليست الأمثل إلى الأسواق أو ظروف السوق خاصة. والعكس صحيح أيضا. يمكنك تصميم النظم مع عوائد ممتازة وتقلب منخفض على التجارب التاريخية، ولكن الذي عمل إلا لفترات معينة في أسواق معينة. هذه النظم تميل إلى أن تكون منحنى مناسبا أو لائقا في السوق وليست قوية. لنظام لديها أعلى احتمالات الربحية بمرور الوقت، والأسواق، والمقايضة التي لا مفر منها هي التقلبات. التنويع يمكن استخدامها بالطبع، ولكنها سوف يضعف فقط تقلب كثيرا. A أمثلة نموذجية-تقلب منخفض، منحنى الأسهم ذات الأداء العالي هو هذا واحد أدناه: LTCM: منحنى الأسهم على نحو سلس لفترة من الوقت. لا متانة هناك. أثر إدارة الأموال إدارة المال هو جزء محوري من نظام التداول. ويمكن ان تجعل كسر او أي نظام، ولكن جيدة هو عليه. الإفراط في التداول وجود نظام جيد حقا لا تزال تخسر المال. في الواقع، فينس يؤكد، في الرفع تجارة الفضاء نموذج مقدمة، أن إدارة الأموال يمثل 100٪ من نظام التداول (ترك 0٪ لتوليد إشارة، وما إلى ذلك). وربما هذا هو الغلو، ولكن لا ينبغي التقليل من تأثير إدارة الأموال. من خلال النظر في تأثير نظم نسبة الفوز من جانب إدارة الأموال منه، قد يكون هناك سبب لماذا نظام قد يكون أكثر قوة عندما تنتج أكثر الخاسرين من الفائزين. و الأمثل، والحدود والنمر قفص اعتمادا على التفضيلات، موجود هناك و الأمثل الذي يعظم النمو والتي يمكن أن تتخذ عوامل الخطر بعين الاعتبار. النهج الأمثل هو بالطبع أن نكون أقرب ما يمكن إلى و الأمثل. ومع ذلك، هذا ليس بسيطا: تغير الأسواق، ونظم تمر بمراحل مختلفة من الأداء ونتيجة لذلك، والتحركات F المثلى كذلك. وهي ليست قيمة ثابتة. منذ البداية، ونحن نعلم أن f المثلى يحدها بين 0 و 1 و أن مواصلة نحن من ذلك، فإن الأداء الأمثل هو أقل. وكان فينس القياس مسلية، مقارنة الأمثل و لنمر التجوال على ملعب لكرة القدم. النمر يمكن أن تكون في أي مكان على أرض الملعب. التاجر الصيد يحتاج إلى البحث عن موقعه لوضع قفص النمر. أي خطأ في تحديد مكان وجود النمر من شأنه أن يؤدي أداء دون المستوى الأمثل: وكذلك النمر هو من القفص، فإن أسوأ أداء النظام. ومع ذلك، هناك نتيجة طبيعية من الحسابات و الأمثل: يحدها قيمة و المثلى من نسبة الفوز للنظام التجاري. F يمكن أن تأخذ القيم بين 0 و 1 ولكن إذا كان النظام لديه نسبة الفوز 30٪، وو الأمثل يكون دائما بين 0 و 0.3. وبالعودة إلى القياس نمر على اساس كرة القدم الميدان، ويقلل كثيرا من مهمة التاجر الصيد إذا علمنا أن نمر أبدا المشاريع خارج خط 30 ياردة. ونتيجة لذلك جيدا أبدا أن يكون بعيدا جدا عن المرمى. من وجهة نظر تداول الرأي، وهذا يعني أن هناك مجالا أقل للخطأ في الموقع من النفوذ والتأثير الأمثل وبالتالي أقل من النفوذ دون المستوى الأمثل. من حيث المتانة، وهذا يعني أنه مع تغير الأسواق، لذلك فإن و الأمثل. وهناك نظام التداول مع نسبة الفوز المنخفضة تقلل من الاختلاف الممكن في و المثلى (على سبيل المثال [0،0.3] بدلا من [0،1])، وبالتالي فإن الخطأ بين القيمة الفعلية و التي يستخدمها التاجر وو الأمثل. يجب الحد من الخطأ أيضا تقليل الأثر السلبي على أداء النظام وجعل النظام أقل حساسية لتغيرات السوق الأساسية. في كلمة واحدة: أكثر قوة. هذا هو مجرد التفكير. ليس لدي أي أدلة دامغة أو نظرية لذلك. كطفل صغير كنت أحلم دائما من وجود النمر وركوب إلى المدرسة. معرف مثل الآن أعتقد أنه كان مكالمة اللاوعي في وقت مبكر ليكون التاجر جيد من خلال التركيز على اصطياد النمر من جيدة موقف التحجيم / إدارة الأموال