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Tema: Creando una canasta de divisas para operar

  1. #1
    ¿Hay comerciantes cesta quant por ahí? Necesito una mano de las de ustedes que usan métodos cuantitativos para el tamaño y el tiempo de la apertura y el cierre de sus operaciones cesta --como en lugar de "cierro cuando me siento feliz con mi ganancia" -

    Yo no soy yo un comerciante cesta. Mi motivación viene del hecho de que yo estoy tratando de desarrollar un sistema que algunas veces, sobre todo en los períodos que van, es equivalente o al menos muy similar a negociación cesta.

    Traté de encontrar si existe un método óptimo para abrir y cerrar una operación bajo el supuesto de que el instrumento está reversión a la media. He encontrado un método muy complicado tratar de resolver este "problema doble de parada" (en el pdf). La solución se basa en el costo subjetiva de permanecer en el mercado ya vs el incremento esperado de la recompensa. Pero las tasas de interés son bajas en la actualidad. Puede ser interesante para las personas que usan opciones, debido a la descomposición de tiempo, pero no parece encajar mis necesidades.

    También encontré un método muy simple que consiste en el mantenimiento de un tamaño de lote linealmente proporcional y opuesta a la distancia del precio de la media medida en desviaciones. En resumen añado mis perdedores en cada dev estándar. Una cuadrícula. Pero yo no entiendo lo racional detrás de esta idea. Digamos que el precio está en la media. Estoy plana. No hace 1 DE por debajo de la media. Abro mucho tiempo. Se va a la segunda debajo de la media. Añado otro 1 lote de largo. Si el precio vuelve a 1 SD se puedo cerrar un lote para mantener la exposición lineal?

    En el caso de que el precio sube a la tercera SD tengo 3 posiciones abiertas y una pérdida flotante de (2 + 1 + 0 =) 3 veces la desviación estándar. Solo me dan 3 SD si devuelve directamente a la media, pero una pérdida flotante 6 SD debería llegar a la cuarta SD. Al principio parece mejor que aguantar y esperar el precio para volver a la media y obtener un beneficio de 6 SD. Pero dado que el precio se paseaba arriba y abajo antes de regresar a la media quizás el método tiene sentido. Si el precio sube -1, -2, -1, -2, -1, -2, -1, 0 el beneficio es 4 en lugar de 3. Por supuesto me gusta la idea de añadir en los perdedores mientras que el precio va en contra mis posiciones. Especialmente porque soy consciente de la gama no durará para siempre y yo claramente no quiero añadir en contra de una ruptura. Revisé los rangos no duran lo suficiente como para compensar esta pérdida.

    Debido a la suposición de reversión a la media la probabilidad de ganar no se puede utilizar: por supuesto / definición es 100%! No dejaba de pensar y descubrí que tendría sentido para ponderar la exposición mediante la probabilidad de estar en un nivel determinado. Yo uso una distribución normal que sea sencillo. La posición más probable de que el precio es en la media. Pero es el nivel objetivo para nada aprovecha. Cuanto más lejos de la media más el beneficio, sino también menos probabilidad de estar allí. Es mejor estar más expuestos cuando hay más potencial. Vamos a multiplicar el beneficio potencial (la distancia en SD) por la probabilidad de N (x), N la distribución normal:
    Adjunto 1728450

    La exposición es máxima a 1 SD por encima o por debajo de la media. Utilizando la fórmula I escalar mis perdedores. Suena bien, en caso de una ruptura de la gama. Pero también escalar de los ganadores. Y si los precios de ping-pongs entre dos niveles que tienen una pérdida incluso si el precio vuelve finalmente! Es evidente que no es bueno. Siento que la exposición no puede basarse únicamente en la posición del precio en el rango.

    ¿Cómo te las arreglas?

  2. #2
    Si el mercado se está dirigiendo no es realmente significa volver, entonces la pregunta "encontrar el óptimo ..." está mal planteado. Si el mercado está realmente significa revertir entonces cualquier eegia simple para maximizar el número de operaciones * (abierto - cerrar) los precios se hacer - entonces, sólo se convierte en un problema de optimización y tiene que ver más con suposiciones acerca de las excursiones de los precios (hasta qué punto y con qué frecuencia antes de la reversión).

    Pero creo que está hablando el primer caso donde la media es en realidad a la deriva con el tiempo. ¿Está asumiendo la cesta es media o revertir los componentes individuales se reversión a la media?

  3. #3
    Y ni siquiera es así de simple. La media puede derivar así esos 3 posiciones a nivel 3SD puede tun en una pérdida en la reversión a la media. Es por esto que no pongo mucha fe en los modelos matemáticos que se basan en un cero significa para hacer este tipo de cálculos. Creo que la simulación es la única manera de tener una idea acerca de cómo estas eegias podrían resultar cuando se aplica sobre una gran muestra de oficios. E incluso hay un nuevo caso de que no está en la simulación puede romper el modelo. He agrió en reversión a la media debido a la estructura del mercado subyacente indica la presencia de tendencias. No me siento cómodo añadiendo al infinito que es esencialmente lo que significa óptimos en términos de agregar en una eegia media reversiones. La cuestión de dónde (si) para colocar una parada para una reversión a la media es un problema difícil, pero se discute aquí y más ideas aquí y puede darle algunas ideas.

    Si yo estuviera citando a un banco, y un gran éxito shock de precios, me gustaría dejar de citar (no asumir nuevos oficios), y sólo comenzar a citar de nuevo una vez que el precio se estabilizó para no conseguir un montón de bajo inventario agua. Hay variaciones en el precio que se requieren para ir por encima de 3 desviaciones estándar, para el complemento, pero sólo una vez añada precio ha subido a continuación decir 2.9 o 2.8 desviaciones. Puedes filtrar los muchos casos en que el precio va hasta 4 desviaciones pero renunciar a algo para que la garantía, y esto todavía puede hacerlo mal si el mercado se aleja en el momento equivocado.

  4. #4
    He intentado varias eegias de reversión a la media. En primer lugar (1) pares individuales, y (2) cointegradas cestas (a) 2 pares y (b) 3 pares. Ambas eegias sobre múltiples del TF (1 hr a WK).

    OMI después de innumerables horas de investigación y de comercio (demostración en vivo /): no pierdas tu tiempo en esto.

    Hice un amplio análisis estadístico de los niveles de pivote, por ejemplo. Estadísticas muestran por pivotes semanales (más o menos para todos los pares), si es un up semana, entonces la probabilidad de H> R1 es aproximadamente 0,8, y PL <S1 es aproximadamente 0,2. Viceversa para los cortocircuitos. Puede ampliar las estadísticas a R2 / R3 / S2 / S3 o cualquier fracción en el medio. Básicamente es una distribución normal se movió hacia arriba / abajo si es un up semana / abajo.

    Ahora, por supuesto que no sabemos de antemano que será una semana arriba o hacia abajo, por lo que asumimos una distribución entre la / el análisis semanal de dos abajo hacia arriba.

    Así, escribí un EA para probar esto. Asumí una distribución de probabilidad con la media en el pivote semanal y tamaños y posiciones que eran inversamente proporcionales a las probabilidades en cada nivel de pivote.

    Así que si P (R1) = 0,6 y P (R2) = 0,1 (combinaron arriba y hacia abajo semanas), los tamaños de posición eran un múltiplo de la inversa de esta (posiciones, de manera más grandes en los niveles extremos de pivotes semanales).

    Esto funcionó muy bien en rangos, pero luego las tendencias de inicio y perdió.

    Historia similar a cointegradas pares / cestas.

    Así que estoy de acuerdo con FxEZ: eegias de medios revirtiendo no funcionan tan bien.

    Corriente de investigación / comercio es en cuadrículas de dirección basados ​​en la detección de tendencia a largo plazo (primera semana, luego D / 4hr acuerdo direccional).

    Editar: Se me olvidó mencionar, las pruebas preliminares de la rejilla de dirección haciendo bien. Esto requiere (a) análisis semanal de tendencia, y (b) el análisis diario de tendencia D / 4 horas para alinearse con semanalmente para iniciar cuadrícula. Si la divergencia entre (a) y (b), a continuación, cubrir hasta las condiciones cambian para eliminar seto. También el comercio muchos pares no correlacionados, o todos los principales cruces (25 o menos) de tamaño pequeño.




    Saludos,

  5. #5
    ya que has traído hasta aquí, mi pensamiento actual respecto a por qué cointegración tiene problemas cuando se aplica a los pares de divisas tiene que ver con el supuesto de linealidad de la regresión. Creo que es mucho pedir dos pares a moverse en la misma dirección y en las mismas cantidades (a menos que estén vinculadas). La relación entre los pares de divisas correlacionadas puede ser más monótona que lineal y puede que no haya ninguna verdad a largo plazo pares cointegradas, pero muchos pares correlacionados y divisas correlacionadas. Pero también puede no ser tan simple como la relación puede transformarse en no lineal también en función de los cambios fundamentales. En otras palabras, la relación entre estos pares (y la función que mejor describe) es complejo y puede cambiar con el tiempo. Por cierto, este brillante después cambió mi punto de vista acerca de la viabilidad de 2 pares cointegrations (insinuar que básicamente asume un par será estacionaria alrededor de una media que es el coeficiente de movimiento).

    PipMeUp, la ruptura de un rango puede ocurrir en cualquier momento, invalidando temporalmente el simple supuesto de reversión. Usted puede maximizar la varianza de una cesta, o minimizar la varianza de una cesta. En cualquiera de los casos la condición opuesta, baja / alta varianza es probable que ocurra en cualquier punto. Mantener la varianza en un rango fijo puede ser inútil. El más difícil de optimizar / sobreajuste para un cierto nivel de varianza, los más probables condiciones futuras de la varianza será diferente de lo que la optimización. Así PipMeUp, tal vez la manera de aumentar su probabilidad de obtener baja varianza es maximizarla. O mejor dicho, al maximizar una característica no van en su cesta, un período que va puede sobrevenir al lado en su cesta! He hecho algunas examen superficial de lo contrario - que minimiza la varianza y el comercio de los brotes de acné, pero no han ido muy lejos con la idea.

  6. #6
    Gracias por tus respuestas.

    Como ya he dicho, estoy tratando de "adaptar" algún método de la cesta a un mercado que van (= un solo instrumento) debido a su similitud. No te preocupes ezcurrency I, así, nunca encontró ningún cointegración entre dos monedas o pares de divisas. Encontré algo entre el Brent y el WTI y también entre el CAC y el DAX. Mordí menos entre CAC y IBER. Strangly DAX y IBER no son (sin transitividad). Por monedas, nada. Algunas personas todavía creen Petróleo vs CAD, pero ya no desde el año 2010. Los pares de divisas están altamente correlacionados, pero eso es sólo por USD como un elefante en un columpio balancín. FXEZ, Me temo que la búsqueda de una relación no lineal sería abierta la puerta a sobreajuste. Pero eso es una idea de explorar.

    Por supuesto es, sin duda, mal planteado mi pregunta / problema. Explicaré más. Mi idea es que si / cuando las tendencias del mercado que estoy mejor que sostiene en mi posición (s), siempre y cuando la tendencia está en vigor (y, a veces un poco más, pero eso es fuera de tema). Si el mercado está en un rango, ocupando el cargo simplemente dejar que las ganancias no realizadas vuelven a cero: Tengo que tomar ganancias. En un contrarian va tendencia está condenada al fracaso, e incluso cuando funciona es subóptima. En un rango que puedo negociar ambas direcciones. Esta es tal vez la respuesta a la pregunta "es el mercado que van?": El mercado es que van si y sólo si es seguro para el comercio ambas direcciones.

    En cuanto a su preocupación por la "donde dejamos de añadir?", Como dije en el primer post que no me gusta la idea de añadir a un losing conjunto de posiciones. Una fuga de segundo grado en la cuenta es NO-GO. Yo estaba más pensando en tomar una pérdida y volver a entrar inferior / superior. Y cuando nos detenemos por completo? Si el precio va más allá de la tercera SD o si la estimación de la tendencia rechaza la suposición de mercado que van.

    La condición que varía es demasiado corta duración. No hay datos suficientes a retroceder un proceso de unidad organizativa. No puedo saber / estimar la media hora de reversión por ejemplo. Segundo enlace de FXEZ me hizo preguntarme si podía estimar alguna "energía" de adivinar hasta dónde puedo esperar que el precio se mueva lejos de la media, para que yo pudiera elegir entre el escenario B) o C). Acabo de tener una mirada muy muy rápido en algunas cartas. Parece que (a confirmar) que el exponente de Hurst se puede utilizar: Rango + = persistentes esperan segundo SD, gama + antipersistente = comprar primero SD.

    Si esto funciona, donde está la salida? la media o la señal opuesto?

  7. #7
    Pensé en este problema de optimización. Para optimizar Necesito una función de pérdida. Me gustaría evaluar, gracias a la retrospectiva, si hubiera sido mejor ser larga o corta en un punto dado en el tiempo.

    Digamos que cojo dos puntos A y B en un gráfico y hago la pregunta "¿habría sido mejor ser largo o corto en el punto A?". Me dirás, amigo eso es obvio, si B está por encima de A que debería haber sido durante mucho tiempo!

    Ahora digamos que B es superior a A y que elija un punto M entre medio A y B. Say M está por debajo de A. hago la pregunta "¿habría sido mejor ser largo o corto en el punto A?". Usted me dirá, amigo eso es obvio, X es por debajo de A que debería haber sido corto.

    Era obvio que debería haber sido durante mucho tiempo, ahora es evidente que debería haber sido corto, pero nada cambió, excepto yo mirado a otro punto de la carta!

    Ahora imaginemos Cojo otro punto, X, antes de A. Digamos que X está por debajo de A y M. Tenemos un HHHL zig zag. Hago la pregunta "¿habría sido mejor ser largo o corto en el punto A?". A pesar del escenario retrospectiva perfecta, es prudente incluir la tendencia contraria en la función de pérdida?

    En última instancia, cualquier aprendizaje automático se trata de estimar la probabilidad conjunta del estado de algún modelo y los datos. ¿Podemos construir una función de pérdida que favorece el "dejar que los beneficios administrados" principio dado que la tendencia será de ninguna media se incluya en la definición de esta función (de lo contrario se convierten en biaised)?

  8. #8
    Yo voy a ser tan discrecional como sea posible, a fin de tomar con un grano de sal:

    1 - Todo sobre la eegia debe ser objetivo. Esto incluye entradas y objetivos (es decir: sin la subjetividad hacia "tendencias").
    2 - Posiciones deben ser dinámicos, de acuerdo a la variación de dicho objetivo (que parece que ya tienen esto abajo).
    3 - Construir el sistema de tal manera que le permite medir el mercado de su eegia por sí sola (es decir, que tenga una buena idea de donde el mercado está en debido a los resultados de su eegia Además, esto permitirá que usted entienda cuándo. anomalías están presentes, y la forma de posicionarse en consecuencia).
    4 - Manténgase lo más lejos posible de MT4. (Construye tu propio sistema / marco desde cero. Sepa cómo el sistema va a interactuar con las bases de datos, y elegir los idiomas apropiados / herramientas en consecuencia. Personalmente, me gustaría dirigir un solo lejos de utilizar Windows en absoluto).
    5 - Si no va a analizar los datos de garrapatas, estás perdiendo el tiempo.
    6 - Si no va a analizar el nivel 2 de datos, estás perdiendo el tiempo.
    7 - Por último, pero no menos importante, mantenerse lo más lejos posible de MT4.

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