كوانتسترات تداول العملات الأجنبية

ستراتيكانكوانت - إستراتيجيات التداول التي تم إنشاؤها باستخدام الحاسب الآلي إستراتيجية استخدام المنصة لبناء أنظمة تداول آلية جديدة لأي سوق أو إطار زمني توليد مئات الاختبارات من الإستراتيجيات لكل ساعة تشغيل اختبارات المتانة لتجنب منحنى المناسب البناء في المشي فورواد محسن و وف ماتريكس التصدير كمستشار خبير ل MetaTrader4 أو استراتيجية ل نينجاترادر ​​أو تراديستاتيون وأكثر من ذلك. يرجى الاشتراك في النشرة الإخبارية أيضا. وسوف يستغرق أقل من دقيقة، وسوف تسمح لنا لإبقاء لكم إخطار حول المنتجات والتحديثات الجديدة. أنا أحب معالج إي وأنا استخدامه الكثير أنا أحب معالج إي وأنا استخدامه الكثير. لم أكن أعرف أي شيء عن البرمجة في MT4 وكان في كثير من الأحيان أتمنى لو كان يمكن كتابة إي. الآن جعل البرنامج الخاص بك ممكنا. شيء واحد متأكد من أنني أشعر بالسعادة القصوى هو الدعم الجيد جدا التي تقدمها. لقد ساعدتني حقا للحصول على فهم أفضل لكيفية استخدامه. أستطيع أن أقول فقط، وأنا معجب بعد العمل الآن لمدة 4 أسابيع مع النسخة المملوكة لي، أستطيع أن أقول فقط، وأنا معجب. غب يساعدني على العثور على مجموعات عمل جيدة سريعة جدا. ليس على الأقل أنا أحب ولدت شفرة المصدر من غب كثيرا، لأنه واضح جدا ومفهومة، بالمناسبة، جيدة موثقة أيضا. كوبيرايت كوبي ستراتيغيكانت 2012 - 2017، جميع الحقوق محفوظة. تحذير مخاطر عالية المخاطر: ينطوي تداول عقود الصرف الأجنبي على الفروقات على الهامش على مستوى عال من المخاطر، وقد لا يكون مناسبا لجميع المستثمرين. هناك احتمال أن تتمكن من الحفاظ على خسارة تتجاوز الأموال المودعة الخاصة بك، وبالتالي، يجب أن لا تكهنات مع رأس المال الذي لا يمكن أن تخسره. المعلومات المقدمة هي فقط المشورة العامة التي لا تأخذ في الاعتبار الأهداف الخاصة بك، والوضع المالي أو الاحتياجات. يجب أن لا تفسر على أنها المشورة الشخصية. أصناف المحفوظات: تجارة هذا المنصب سيكون حول محاولة استخدام حزمة ديبيكس للتنبؤ الدولة على الانترنت. في حين أن حزمة ديبيكس يؤدي بشكل مثير للإعجاب عندما يتعلق الأمر وصف ولايات الماضي، عندما تستخدم للتنبؤ خطوة واحدة إلى الأمام، تحت افتراض أن غدا 8217s الدولة سوف تكون متطابقة اليوم 8217s، عملية نموذج ماركوف خفية وجدت داخل الحزمة لا أداء للتوقعات. لذلك، لتبدأ، وكان هذا المنصب بدافع من مايكل هالز مور، الذي نشر مؤخرا بعض رمز R حول استخدام مكتبة depmixS4 لاستخدام نماذج ماركوف خفية. عموما، أنا غضب لخلق المشاركات على المواضيع I don8217t أشعر أن لدي على الاطلاق فهم من الأمام إلى الخلف، ولكن I8217m القيام بذلك على أمل التعلم من الآخرين على كيفية القيام على نحو مناسب التنبؤ على الانترنت الدولة الفضاء، أو 8220 تبديل الوقت 8221 الكشف، كما يمكن أن يطلق عليه في لغة أكثر المالي. في حين رأى I8217ve النظرية المعتادة لنماذج ماركوف المخفية (وهذا هو، يمكن أن المطر أو يمكن أن يكون مشمس، ولكن يمكنك استنتاج فقط من الحكم على الطقس من قبل الملابس ترى الناس يرتدي خارج نافذتك عندما تستيقظ)، وعملت مع أمثلة لعبة في موكس (Udacity8217s ذاتية القيادة بالطبع سيارة يتعامل معهم، وإذا كنت أذكر بشكل صحيح 8211or ربما كان بالطبع أي)، في نهاية اليوم، والنظرية ليست سوى جيدة مثل مدى حسن التنفيذ يمكن أن تعمل على البيانات الحقيقية . لهذه التجربة، قررت أن تأخذ البيانات سبي منذ التأسيس، والقيام الكامل في عينة 8220 باكتيست 8221 على البيانات. وهذا يعني أنه بالنظر إلى أن خوارزمية هم من ديبيكس ترى التاريخ الكامل للعودة، مع هذا 8220god8217s العين 8221 عرض البيانات، هل الخوارزمية تصنيف صحيح الأنظمة، إذا كانت نتائج باكتست أي مؤشر هنا 8217s رمز للقيام بذلك، مستوحاة من هالز-مور 8217s. في الأساس، في حين قمت بتحديد ثلاث ولايات، لاحظت أن أي شيء مع اعتراض فوق الصفر هو دولة الثور، وتحت الصفر هو حالة الدب، وذلك أساسا، فإنه يقلل من حالتين. مع النتيجة: لذلك، لا رهيبة بشكل خاص. الخوارزمية تعمل، نوع من، نوع من، حسنا حسنا، let8217s محاولة التنبؤ على الانترنت الآن. حتى ما فعلت هنا كان أخذت نافذة توسيع، بدءا من 500 يوما منذ بدء SPY8217s، وأبقى زيادة ذلك، من يوم واحد في وقت واحد. توقعي كان، بما فيه الكفاية بما فيه الكفاية، في اليوم الأخير، وذلك باستخدام 1 لدولة الثور، و -1 لدولة الدب. ركضت هذه العملية بالتوازي (على كتلة لينكس، لأن مكتبة Windows8217s دو باراليل يبدو أنها لا تعرف حتى أن يتم تحميل حزم معينة، و it8217s أكثر فوضوي)، وأول قضية كبيرة هي أن هذه العملية استغرق حوالي ثلاث ساعات على سبعة النوى ل حوالي 23 عاما من البيانات. ليس مشجعا تماما، ولكن الحوسبة الوقت isn8217t مكلفة هذه الأيام. لذلك نرى LE8217s إذا كانت هذه العملية تعمل فعلا. أولا، دعونا اختبار 8217s إذا كان الخوارزمية يفعل ما فعله 8217s في الواقع من المفترض القيام به واستخدام يوم واحد من نظرة إلى الأمام التحيز (وهذا هو، خوارزمية تقول لنا الدولة في نهاية اليوم 8211 كيف هو الصحيح حتى ذلك اليوم). مع النتيجة: لذلك، يزعم، يبدو أن الخوارزمية تفعل ما كان مصمم للقيام به، والذي هو لتصنيف دولة لمجموعة بيانات معينة. الآن، السؤال الأكثر صلة بالموضوع: مدى نجاح هذه التنبؤات حتى قبل يوم واحد You8217d أعتقد أن التنبؤات الفضائية الدولة ستكون شاذة من يوم لآخر، نظرا للتاريخ الطويل، والصحيح مع النتيجة: وهذا هو، من دون التحيز ليبكهيد، خوارزمية التنبؤ الفضاء الدولة هو فظيعة. لماذا هذا حسنا، هنا 8217s مؤامرة الدول: باختصار، خوارزمية هم على الانترنت في حزمة ديبيكس يبدو أن تغيير عقلها بسهولة جدا، مع آثار واضحة (سلبية) لاستراتيجيات التداول الفعلي. لذلك، أن يلفها لهذا المنصب. في الأساس، فإن الرسالة الرئيسية هنا هي: هناك 8217s فرقا كبيرا بين تحميل القيام التحليل الوصفي (أكا 8220 أين كنت، لماذا فعلت الأشياء 8221) مقابل التحليل التنبئي (وهذا هو، 8220if أنا التنبؤ بشكل صحيح في المستقبل، وأنا الحصول على مكافأة إيجابية 8221 ). في رأيي، في حين أن الإحصاءات الوصفية لها الغرض من حيث شرح لماذا الاستراتيجية قد أدرت كيف فعلت، في نهاية المطاف، we8217re تبحث دائما عن أدوات التنبؤ أفضل. في هذه الحالة، ديبيكس، على الأقل في هذا 8220out-ذي-بوكس 8221 مظاهرة لا يبدو أن يكون أداة لذلك. إذا كان أي شخص قد نجح مع استخدام ديبيكس (أو غيرها من خوارزمية تبديل النظام في R) للتنبؤ، وأود أن أرى أن العمل الذي تفاصيل الإجراء المتخذة، كما it8217s منطقة I8217m تبحث لتوسيع بلدي أدوات في، ولكن don8217t لديها أي خاص يؤدي جيدة. أساسا، I8217d أحب أن أفكر في هذا المنصب كما وصف لي تجارب بلدي مع الحزمة. شكرا للقراءة. ملاحظة: في 5 أكتوبر، وسوف أكون في مدينة نيويورك. في 6 أكتوبر، وسوف أقدم في المعرض التجاري على لوحة حروب البرمجة. ملاحظة: عقد تحليلات الحالي هو للمراجعة في نهاية العام، لذلك أنا أبحث رسميا عن عروض أخرى كذلك. إذا كان لديك دور بدوام كامل والتي قد تستفيد من المهارات التي تراها على بلدي بلوق، يرجى الحصول على اتصال معي. يمكن العثور على الملف الشخصي لينكدين هنا. هذا المنصب سوف تظهر كيفية أن تأخذ في الاعتبار دوران عند التعامل مع البيانات المستندة إلى العائدات باستخدام بيرفورمانساناليتيكش وظيفة العائد. حافظة في R. وسوف تثبت هذا على استراتيجية أساسية على سبدرس القطاع تسعة. لذلك، أولا، وهذا هو ردا على سؤال طرحه روبرت الأجور على القائمة البريدية R-سيغ المالية. في حين أن هناك العديد من الأفراد هناك مع مجموعة كبيرة من الأسئلة (وكثير منها يمكن العثور على أن تظهر على هذه بلوق بالفعل)، وأحيانا، سيكون هناك المخضرم الصناعة، طالب إحصاءات الدكتوراه من ستانفورد، أو فرد ذكي جدا أن سوف تسأل سؤالا حول الموضوع الذي أنا haven8217t بعد لمست على هذه بلوق، الأمر الذي سيدفع وظيفة لإثبات الجانب التقني آخر وجدت في R. هذا هو واحد من تلك الأوقات. لذلك، سوف تكون هذه المظاهرة حول حوسبة دوران في مساحة العوائد باستخدام حزمة بيرفورمانساناليتيكش. ببساطة، خارج حزمة بورتفولياناليتيكش، بيرفورمانساناليتيكش مع وظيفة عودة. Portfolio هي الذهاب إلى R حزمة لمحاكاة إدارة المحافظ، لأنها يمكن أن تأخذ مجموعة من الأوزان، ومجموعة من العوائد، وتوليد مجموعة من عوائد محفظة للتحليل مع بقية وظائف الأداءAnalytics8217s. ومرة أخرى، فإن الاستراتيجية هي ما يلي: أخذ 9 سبدرس القطاع من ثلاثة أحرف (لأن هناك إتفس أربعة أحرف الآن)، وفي نهاية كل شهر، إذا كان السعر المعدل فوق المتوسط ​​المتحرك 200 يوم، والاستثمار فيه . تطبيع في جميع القطاعات المستثمرة (أي 19 إذا استثمرت في كل 9، 100 في 1 إذا استثمرت 1 فقط في، 100 النقدية، مع وجود ناقلات العائد صفر، إذا لم يتم استثمار أي قطاعات في). It8217s بسيطة، لعبة استراتيجية، كما isn8217t استراتيجية نقطة المظاهرة. here8217s التعليمات البرمجية الإعداد الأساسية: لذلك، والحصول على سبدرس، ووضعها معا، حساب عوائدها، وتوليد إشارة، وخلق ناقلات الصفر، منذ العائد. محفظة يعامل الأوزان أقل من 1 كسحب، والأوزان أعلاه 1 كما إضافة من المزيد من رأس المال (كبيرة لمعلوماتك هنا). الآن، هنا 8217s كيفية حساب دوران: لذلك، خدعة هو هذا: عند استدعاء Return. portfolio، استخدم الخيار ترو مطول. هذا يخلق العديد من الكائنات، من بينها العودة، بوب. الوزن، و يوب. الوزن. هذه الوقوف لبداية الفترة الوزن، ونهاية الفترة الوزن. والطريقة التي يتم بها حساب دوران هو ببساطة الفرق بين كيفية العودة اليوم 8217s يتحرك المحفظة المخصصة من نقطة النهاية السابقة إلى حيث أن محفظة تقف فعلا في بداية الفترة المقبلة. وهذا هو، نهاية فترة الوزن هو بداية الانجراف الفترة بعد الأخذ بعين الاعتبار day8217s دريفترتورن لهذا الأصل. بداية جديدة من وزن الفترة هو نهاية فترة الوزن بالإضافة إلى أي المعاملات التي كان يمكن القيام به. وهكذا، من أجل العثور على المعاملات الفعلية (أو دوران)، واحد يطرح نهاية السابقة من وزن الفترة من بداية وزن الفترة. هذا هو ما تبدو عليه هذه المعاملات لهذه الاستراتيجية. شيء يمكننا القيام به مع هذه البيانات هو اتخاذ دوران سنة واحدة المتداول، إنجازها مع التعليمات البرمجية التالية: يبدو هذا: وهذا يعني أساسا أن قيمة سنة واحدة 8217s من اتجاهين دوران (وهذا هو، إذا بيع محفظة استثمرت تماما هو 100 دوران، وشراء مجموعة جديدة تماما من الأصول هو 100 آخر، ثم اتجاهين دوران هو 200) حوالي 800 في الحد الأقصى. قد تكون عالية جدا بالنسبة لبعض الناس. الآن، هنا 8217s التطبيق عند معاقبة تكاليف المعاملات في 20 نقطة أساس لكل نقطة مئوية المتداولة (وهذا هو، يكلف 20 سنتا لمعاملة 100). لذلك، في 20 نقطة أساس على تكاليف المعاملات، التي تأخذ حوالي واحد في المئة في العائدات سنويا من هذه (اعترف، رهيب) استراتيجية. هذا أبعد ما يكون عن ال تذكر. لذلك، هذا هو كيف كنت في الواقع حساب دوران وتكاليف المعاملات. في هذه الحالة، كان نموذج تكلفة المعاملة بسيط جدا. ومع ذلك، وبالنظر إلى أن العائد. المحفظة يعود المعاملات على مستوى الأصول الفردية، يمكن للمرء أن الحصول على معقدة كما يودون مع النمذجة تكاليف المعاملات. شكرا للقراءة. ملاحظة: سأكون إعطاء الحديث البرق في التمويل، وذلك لأولئك الذين يحضرون، you8217ll تكون قادرة على العثور لي هناك. هذا المنصب سوف يحدد خطأ سهلة لجعل الكتابة فيكتوريزد backtests8211 ناملي في استخدام إشارة تم الحصول عليها في نهاية فترة لدخول (أو الخروج) موقف في نفس الفترة. الفرق في النتائج واحد يحصل ضخمة. اليوم، رأيت وظيفتين منفصلتين من ألفا أرتشيتكت ومايك هاريس على حد سواء إشارة إلى ورقة من قبل فاليري زاكامولين على حقيقة أن بعض البحوث السابقة الاتجاه من قبل غلابادانيديس تم القيام به مع نتائج غير المطابقة للمواصفات، وأن النتائج Glabadanidis8217s كانت استنساخه فقط من خلال تأسيس انحياز لوكاهيد. توضح التعليمات البرمجية التالية كيفية إعادة إنتاج هذا التحيز ليباهيد. أولا، سيوفر إعداد استراتيجية متوسط ​​متحرك أساسي على مؤشر سامب 500 من البيانات السابقة ل ياهو. وهنا هو كيفية إنشاء التحيز لوكهيد. هذه هي 8220results8221: بالطبع، هذا منحنى الأسهم لا فائدة، لذلك هنا 8217s واحدة في مقياس السجل. كما يمكن أن يرى، انحياز لوكاهيد يجعل فرقا كبيرا. وفيما يلي النتائج العددية: مرة أخرى، مثير للسخرية على الاطلاق. لاحظ أنه عند استخدام Return. Portfolio (الدالة في بيرفورمانساناليتيكش)، فإن هذه الحزمة سوف تعطيك تلقائيا الفترة التالية 8217s العودة، بدلا من الحالي واحد، للأوزان الخاصة بك. ومع ذلك، بالنسبة لأولئك الذين يكتبون 8220simple8221 باكتيستس التي يمكن القيام به بسرعة باستخدام عمليات متجه، خطأ واحد تلو الآخر يمكن أن تجعل كل الفرق بين باكتست في مجال معقول، ونقية هراء. ومع ذلك، ينبغي للمرء أن ترغب في اختبار هراء قال عندما تواجه نتائج المستحيل لتكرارها، والميكانيكا أظهرت أعلاه هي وسيلة للقيام بذلك. الآن، على أخبار أخرى: I8217d أود أن أشكر جيرالد M للبقاء على رأس واحد من استراتيجيات الاستثمار المنطقي 8211 ناميا، بسيطة استراتيجية دوران السوق العالمية المبينة في مقال من آخر بلوق وظيفة. وحتى شهر آذار (مارس) 2015 (تاريخ مشاركة المدونة)، كانت الاستراتيجية قد أدت أداء جيدا. ومع ذلك، بعد التاريخ المذكور لقد كانت كارثة كاملة، والتي، في وقت متأخر، كان واضحا عندما مررت من خلال عملية إطار التنمية التي يحركها الفرضية التي كتبت عنها في وقت سابق. لذلك، في حين كان هناك الكثير من المكتوبة حول ليس مجرد رمي استراتيجية بسبب القصور في الأداء على المدى القصير، وأن الشذوذ مثل الزخم والقيمة موجودة بسبب المخاطر المهنية بسبب ضعف الأداء على المدى القصير، فإنه 8217s أبدا شيء جيد عندما تخلق استراتيجية خسائر كبيرة تاريخيا، وخاصة بعد نشرها في هذه الزاوية المتواضعة من العالم المالي الكمي. في أي حال، كان هذا وظيفة تظهر بعض الميكانيكا، وتحديثا عن استراتيجية أنا المدونات حول منذ وقت ليس ببعيد. شكرا للقراءة. ملاحظة: أنا دائما مهتمة في سماع عن الفرص الجديدة التي قد تستفيد من خبرتي، وأنا دائما سعداء للتواصل. يمكنك العثور على ملف ينكدين الخاص بي هنا. سنة جديدة سعيدة. وستكون هذه المشاركة سريعة تغطي العلاقة بين المتوسط ​​المتحرك البسيط والزخم الزمني. والنتيجة المترتبة على ذلك هي أنه يمكن للمرء أن يستمد مؤشرات الزخم لسلسلة زمنية أفضل من المؤشرات الكلاسيكية المطبقة في العديد من الأوراق. حسنا، وبالتالي فإن الفكرة الرئيسية لهذا المنصب هو بسيط جدا: I8217m متأكد we8217re كل دراية الزخم الكلاسيكي. وهذا هو، السعر الآن مقارنة بالسعر ولكن منذ فترة طويلة (3 أشهر، 10 شهرا، 12 شهرا، وما إلى ذلك). E. G. P (الآن) 8211 P (10) و I8217m متأكد من الجميع على دراية مؤشر مؤشر متحرك بسيط، كذلك. E. G. SMA (10). حسنا، كما اتضح، هذه الكميات اثنين ترتبط في الواقع. وتبين أنه، بدلا من التعبير عن الزخم كالفرق بين رقمين، يتم التعبير عنه على أنه مجموع العائدات، ويمكن كتابته (لمدة 10 شهر الزخم) على النحو التالي: MOM10 عودة هذا الشهر عودة الشهر الماضي عودة 2 قبل أشهر 8230 عودة من 9 أشهر، أي ما مجموعه 10 شهرا في مثالنا الصغير. يمكن كتابة ذلك على أنه MM10 (P (0) 8211 P (1)) (P (1) 8211 P (2)) 8230 (P (9) 8211 P (10)). (كل فرق بين الأقواس يدل على قيمة شهر واحد بقيمة 8217 ثانية). ويمكن بعد ذلك إعادة كتابة الحساب الحسابي كما يلي: P (0) P (1) 8230 P (9)) 8211 (P (1) P (2) 8230 P (10)). وبعبارة أخرى، الزخم 8212 ويعرف أيضا باسم الفرق بين اثنين من الأسعار، ويمكن إعادة كتابة والفرق بين اثنين من المبالغ التراكمية من الأسعار. وما هو المتوسط ​​المتحرك البسيط ببساطة مجموع تراكمي من الأسعار مقسوما على ولكن العديد من الأسعار لخص أكثر. Here8217s بعض رمز R للتدليل. مع عدد من المرات الناتجة هذه الإشارات اثنين متساوية: باختصار، في كل مرة. الآن، ما هو بالضبط بونكلين من هذا المثال قليلا Here8217s بونكلين: المتوسط ​​المتحرك بسيط هو 8230fairly التبسيط بقدر المرشحات تذهب. وهو يعمل كمثال تربوي، ولكن لديه بعض نقاط الضعف المعروفة بشأن تأخر، والآثار النافذة، وهلم جرا. هنا 8217s مثال لعبة كيف يمكن للمرء الحصول على إشارة الزخم مختلفة عن طريق تغيير فلتر. مع النتائج التالية: في حين أن الفرق من EMA10 استراتيجية didn8217t تفعل أفضل من الفرق SMA10 (ويعرف أيضا باسم الزخم القياسي 10 شهرا)، أن 8217s ليست هذه النقطة. والنقطة هي أن إشارة الزخم مستمدة من مرشاح متوسط ​​متحرك بسيط، وأنه باستعمال مرشح مختلف، لا يزال باستطاعة المرء استخدام نوع من الزخم للاستراتيجية. أو، بشكل مختلف، فإن الوجبات الجاهزة مينينغرال هنا هي أن الزخم هو منحدر مرشح، ويمكن للمرء أن يحسب الزخم في عدد لا حصر له من الطرق اعتمادا على مرشح المستخدمة، ويمكن أن تأتي مع عدد لا يحصى من استراتيجيات الزخم المختلفة. شكرا للقراءة. ملاحظة: أنا حاليا التعاقد في شيكاغو، وأنا دائما مفتوحة على الشبكات. اتصل بي في البريد الإلكتروني في ilya. kipnisgmail أو تجد لي على لينكيدين هنا. هذه الوظيفة سوف تحدد أول محاولة فاشلة في تطبيق منهجية مرشح مجموعة لمحاولة الخروج مع عملية الترجيح على سبي الذي ينبغي نظريا أن تكون عملية تدريجية للتحول من القناعة بين السوق الثور، وسوق الدب، وفي أي مكان بينهما. هذه رسالة متابعة إلى مشاركة المدونة هذه. لذلك، فكرتي ذهبت مثل هذا: في سوق الثور، كما يتحول واحد من الاستجابة لنعومة، والمرشحات استجابة يجب أن تكون أعلى من المرشحات على نحو سلس، والعكس بالعكس، كما أن هناك 8217s عموما المفاضلة بين الاثنين. في الواقع، في صياغتي الخاصة، فإن كمية الجذر التربيعي لل إما من عوائد التربيع يعاقب أي انحراف عن خط مسطح تماما (على الرغم من مستوحاة من قياس بازل 8217s للتقلب، وهو الجذر التربيعي ل إما 18 يوما من مربع العوائد)، في حين أن كمية الاستجابة يعاقب أي انحراف عن السلاسل الزمنية من الأسعار المحققة. ما إذا كانت هذه هي أفضل التدابير اثنين من نعومة والاستجابة هو موضوع I8217d نقدر بالتأكيد ردود الفعل على. على أية حال، كانت الفكرة التي كان لدي على رأس رأسي هي أنه بالإضافة إلى وجود طريقة لوزن المرشحات المتعددة من خلال استجابتها (الانحراف عن حركة السعر) والنعومة (الانحراف عن خط مستو)، من خلال أخذ المبالغ من علامة الفرق بين مرشح واحد وجاره على الاستجابة لسلاسة الطيف، وفرت ما يكفي من المرشحات الفرقة (مثلا، 101، لذلك هناك 100 الاختلافات)، واحد يمكن الحصول على وسيلة للانتقال من القناعة الكاملة للسوق الثور، إلى سوق الدب، إلى أي شيء بينهما، ويكون هذا عملية سلسة أن don8217t لديها تقلبات الفصام من القناعة. هنا 8217s رمز للقيام بذلك على سبي من البداية إلى 2003: وهنا 8217s نتيجة ساحقة جدا: في الأساس، بينما كنت أتوقع أن نرى تغييرات في الإدانة ربما 20 على الأكثر، بدلا من ذلك، بلدي مؤشر مجموع الاختلافات علامة فعلت تماما كما كان كان يأمل في أن يكون 8217t، وهو أن يكون نوع ثنائي جدا من ميكانيكي. كان حدسي هو أنه بين سوق الثور 8220bvious8221 وسوق 8220bvious الدب 8221 أن بعض الاختلافات ستكون إيجابية، وبعض سلبية، وأنهم 8217d صافي بعضها البعض خارج، والإدانة ستكون صفرا. وعلاوة على ذلك، في حين أن أي كروس الفردي هو ثنائي، فإن جميع مائة علامات إما إيجابية أو سلبية ستكون عملية أكثر تدريجية. على ما يبدو، لم يكن هذا هو الحال. لمواصلة هذا القطار من التفكير في وقت لاحق، شيء واحد في محاولة سيكون كل أزواج علامة الفرق. بالتأكيد، أنا don8217t يشعر مثل التخلي عن هذه الفكرة في هذه المرحلة، وكما جرت العادة، ردود الفعل سيكون موضع تقدير دائما. شكرا للقراءة. ملاحظة: أنا حاليا التشاور في قدرة تحليلات في وسط مدينة شيكاغو. ومع ذلك، أنا أيضا أبحث عن المتعاونين الذين يرغبون في متابعة الأفكار التجارية مثيرة للاهتمام. إذا كنت تشعر مهاراتي قد تكون مفيدة لك، let8217s الحديث. يمكنك البريد الالكتروني لي في ilya. kipnisgmail، أو تجد لي على لينكيدين هنا. هذا الاستعراض سيكون حول نظام إينوفانس Tech8217s ترايد. ذلك هو تطبيق موجهة نحو السماح للمستثمرين التجزئة تطبيق الملكية خوارزميات التعلم الآلي لمساعدتهم في خلق استراتيجيات التداول المنهجي. حاليا، بلدي استعراض سطر واحد هو أنه في حين آمل أن مؤسسي الشركة يعني جيدا، وتطبيق لا يزال في مرحلة مبكرة، وهكذا، يجب أن يتم التحقق من قبل الرأسماليين المستخدمين المحتملين كشيء مع دليل على إمكانات، بدلا من المنتج النهائي جاهزة للسوق الشامل. في حين أن هذا بمثابة استعراض، it8217s أيضا أفكاري حول كيفية إينوفانس تك يمكن تحسين منتجاتها. قليلا من الخلفية: لقد تحدثت عدة مرات لبعض مؤسسي الشركة 8217s، الذين يبدو وكأنه الأفراد في حوالي مستوى عمري (لذلك، زملائه الألفية). في نهاية المطاف، ونقطة بيع هو هذا: التداول المنهجي هو بارد. تعلم الآلة هو بارد. لذلك، تطبيق التعلم الآلي على التداول المنهجي هو رائع (و طريقة مؤكدة لتحقيق الأرباح، كما أظهرت النهضة تكنولوجيز.) في حين أن هذا قد يبدو قليلا سناركي، it8217s أيضا، في بعض النواحي، صحيح. أصبح التعلم الآلي الحديث عن المدينة، من IBM8217s واتسون (رينتيك نفسها استأجرت مجموعة من خبراء التعرف على الكلام من عب بضعة عقود إلى الوراء)، لستانفورد 8217s سيارة ذاتية القيادة (اخترعها سيباستيان ثرون، الذي يرأس الآن أوداسيتي)، إلى جائزة نيتفليكس، إلى الله يعرف ما يفعل أندرو نغ مع التعلم العميق في بايدو. النظر في كيفية تعلم الآلة جيدا قد فعلت في مهام أكثر تعقيدا بكثير من 8220 إنشاء نصف لائق لائق خوارزمية التداول المنظم 8221، فإنه cann8217t يكون كثيرا أن نسأل هذا الحقل القوي في تقاطع علوم الكمبيوتر والإحصاءات لمساعدة المستثمر التجزئة لصقها لمشاهدة الرسوم البيانية توليد الكثير من العائدات على استثماراته أو أكثر من خلال تقدير الرسم البياني التقديري والضوضاء التداول. إلى فهماتي من المحادثات مع مؤسسي إينوفانس Tech8217s، وهذا هو صراحة مهمتهم. ومع ذلك، أنا لست متأكدا من أن Inovance8217s تطبيق تريد فعلا ينجز هذه المهمة في حالتها الحالية. Here8217s كيف يعمل: المستخدمين تحديد الأصول واحد في وقت واحد، وحدد نطاق التاريخ (البيانات تعود إلى 31 ديسمبر 2009). تقتصر الأصول حاليا على أزواج العملات ذات السيولة العالية، ويمكن أن تتخذ الإعدادات التالية: ساعة أو ساعتين أو 4 ساعات أو 6 ساعات أو أيام زمنية يومية. ثم يقوم المستخدمون باختيار مجموعة متنوعة من المؤشرات، بدءا من المتوسطات الفنية (المتوسطات المتحركة، ومؤشرات التذبذب، وحسابات الحجم، وما إلى ذلك. في الغالب مجموعة متنوعة من مؤشرات القرن العشرين، على الرغم من أن المتوسط ​​المتحرك التكيفي العرضي قد تمكن من التسلل في 8211 ناميلي KAMA8211 انظر حزمة ديسترادينغ الخاصة بي و MAMA8211aka ميسا المتوسط ​​المتحرك التكيفي، من جون إهلرز) إلى أكثر منها مقصور على فئة معينة مثل بعض مؤشرات المشاعر. هنا 8217s حيث تبدأ الأمور في التوجه جنوبا بالنسبة لي، ولكن. أي أنه في حين أنه من السهل إضافة 8217s العديد من المؤشرات كما يود المستخدم، لا يوجد أساسا أي وثائق على أي منها، مع عدم وجود وصلات إلى مرجع، وما إلى ذلك حتى المستخدمين سوف تضطر إلى تحمل عبء فهم فعلا ما كل ومن المؤشرات التي يختارونها بالفعل، وما إذا كانت هذه المؤشرات مفيدة أم لا. ويجعل تطبيق ترايد جهدا صغيرا حتى الآن لإطلاع المستخدمين على الغرض من هذه المؤشرات، وما هو هدفهم النظري (قياس الإدانة في اتجاه، والكشف عن اتجاه، ومؤشر نوع المذبذب، وما إلى ذلك). وعلاوة على ذلك، فيما يتعلق بتحديدات المؤشرات ، يحدد المستخدمون أيضا إعداد معلمة واحدة لكل مؤشر لكل إستراتيجية. E. G. إذا كان لدي عبور إما، I8217d لديها لوضع استراتيجية جديدة ل كروس أوفر 20100، كروس أوفر 21100، بدلا من تحديد شيء من هذا القبيل: قصيرة إما: 20-60 طويلة إما: 80-200 كوانتسترات نفسها لديها هذه الوظيفة، وبينما I don8217t أذكر تغطي المعلمة متانة تشيكوبتيميزاتيون (وبعبارة أخرى، واختبار مجموعات المعلمة متعددة 8211whether واحد يستخدم لهم لتحسين أو متانة هو ما يصل الى المستخدم، وليس وظيفة) في كوانسترات على هذه بلوق على وجه التحديد، وهذه المعلومات موجودة كثيرا في ما أرى 8220the كوانسترات دليل الرسمية 8221، وجدت هنا. في رأيي، خيار تغطية مجموعة من القيم هو إلزامي وذلك لإثبات أن أي إعداد المعلمة معين ليس حظ عشوائي. خارج كوانسترات، لقد أثبتت هذه المنهجية في بلدي الفرضيات التنمية مدفوعة التنمية، وفي الخروج لاختيار المعلمة للتداول التقلب. حيث أن ترايد قد تفعل شيئا مثيرا للاهتمام، ومع ذلك، هو أنه بعد يحدد المستخدم مؤشراته ومعلماته، 8220 خوارزميات التعلم الآلي آلة 8221 (تحذير: مربع أسود تماما) تحديد ما مجموعة من القيم من المؤشرات المعنية ولدت أفضل النتائج ضمن باكتست ، وتعيين لهم درجات الصعود والهبوط. وبعبارة أخرى، 8220 تبحث إلى الوراء، كانت هذه قيم المؤشر التي حققت أفضل على مدار العينة 8221. في حين أن هناك قيمة محددة لاستكشاف العلاقات بين المؤشرات والعائدات المستقبلية، وأعتقد أن تريد تحتاج إلى بذل المزيد من الجهد في هذا المجال، مثل الإبلاغ P - القيم، والإدانة، وهلم جرا. على سبيل المثال، إذا قمت بجمع مؤشرات كافية، فإن 8220rule8221 هو أمر السوق الذي 8217s ببساطة تقاطع جميع نطاقات المؤشرات الخاصة بك. على سبيل المثال، قد تخبر شركة ترايد المستخدم بأن أقوى إشارة صاعدة عندما يكون الفرق بين المتوسطات المتحركة بين 1 و 2، فإن أدكس يتراوح بين 20 و 25، و أتر ما بين 0.5 و 1، وهكذا. كل إعداد يحدد المستخدم يضييق مزيد من عدد الصفقات التي يجعل المحاكاة. في رأيي، هناك المزيد من الطرق لاستكشاف التفاعل بين المؤشرات من مجرد بيان عملاق واحد، مثل بيان 8220OR8221، من نوع ما. (E. G. حدد جميع القيم، وضعت على التجارة عندما 3 من أصل 5 مؤشرات تقع في النطاق الصعودي المحدد من أجل وضع المزيد من الصفقات). في حين أنه قد يكون من الحكمة تصفية الصفقات إلى حالات نادرة جدا إذا تداول كمية هائلة من الأدوات، مثل عدة آلاف من الأدوات الممكنة، يتم تداول عدة فقط في أي وقت معين، مع ترايد، مستخدم يختار فئة واحدة فقط من الأصول (حاليا ، زوج عملة واحدة) في وقت واحد، لذلك I8217m على أمل أن نرى ترايد خلق المزيد من الوظائف من حيث ما يشكل قاعدة التداول. بعد أن يختار المستخدم كل من قاعدة طويلة وقصيرة (ببساطة عن طريق تصفية على نطاقات مؤشر أن خوارزميات تعلم الجهاز TRAIDE8217s قد قال جيدة)، تريد يتحول ذلك إلى باكتست مع منحنى الأسهم طويلة، منحنى الأسهم قصيرة، إجمالي منحنى الأسهم، و إحصاءات التجارة للتداولات الإجمالية والطويلة والقصيرة. على سبيل المثال، في الكميات، واحد فقط يتلقى إحصاءات التجارة الإجمالية. سواء كانت طويلة أو قصيرة، كل ما يهم إلى كوانسترات هو ما إذا كانت التجارة أو جعلت المال المفقود. للمستخدمين المتطورة، it8217s تافهة بما فيه الكفاية لتحويل مجموعة واحدة من قواعد أو إيقاف تشغيله، ولكن ترايد يفعل أكثر لعقد يد المستخدم 8217s في هذا الصدد. وأخيرا، تريد ثم يولد رمز MetaTrader4 للمستخدم لتحميل. و أن 8217s العملية. في رأيي، في حين أن ما إينوفانس تك وضعت للقيام مع ترايد مثيرة للاهتمام، وأنا willn8217t يوصي بها في حالتها الحالية. بالنسبة إلى الأفراد المتطورين الذين يعرفون كيف يمرون بعملية بحث مناسبة، فإن تريد صارم جدا من حيث إعدادات المعلمات (واحدة في كل مرة)، ومؤشرات مسبقة الترميز (يمكن أن يكون الجمهور المستهدف جيدا برنامج 8217t جيدا جدا)، وفئات الأصول (مرة أخرى ، بالدور). ومع ذلك، بالنسبة للمستثمرين الأفراد، مشكلتي مع ترايد هو: هناك مجموعة كاملة من المؤشرات غير الموثقة، والتي تنتقل بعد ذلك إلى خوارزميات التعلم آلة مربع أسود. والنتيجة هي أن المستخدم لديه فهم ضئيل جدا لما تفعله الخوارزميات الأساسية في الواقع، ولماذا المنطق الذي هو أو هي قدمت مع الإخراج. في حين أن ترايد يجعل من السهل على الإطلاق توليد أي نظام تداول معين، كما ذكر العديد من الأفراد بطرق مختلفة قليلا قبل، كتابة استراتيجية هو الجزء السهل. إن القيام بالعمل لفهم ما إذا كانت هذه الاستراتيجية لها بالفعل ميزة أصعب بكثير. بالتحديد، التحقق من متانة، وقوتها التنبؤية، وحساسيتها لمختلف الأنظمة، وهلم جرا. وبالنظر إلى تاريخ بيانات TRAIDE8217 بدلا من ذلك القصير (2010 فصاعدا)، والاقتران مع أوباكينيس أن يعمل المستخدم تحت، فإن تشبيه بلدي سيكون هذا: It8217s مثل إعطاء سائق عديم الخبرة مفاتيح لسيارة رياضية في الضباب الكثيف على طريق متعرج. لا أحد ينازع أن سيارة رياضية رهيبة. ومع ذلك، فإن العبء الحقيقي للعمل يكمن في التأكد من أن المستخدم doesn8217t يختتم تحطيم في شجرة. عموما، أنا أحب مهمة تريد التطبيق 8217s، وأعتقد أنه قد يكون من المحتمل أن يكون شيئا للمستثمرين التجزئة التي don8217t تنوي تعلم من الداخل والخارج من ترميز نظام التداول في R (على الرغم من لي تظهر عدة مرات حول كيفية وضع مثل هذه النظم معا). أنا فقط أعتقد أن هناك حاجة إلى مزيد من العمل وضعت للتأكد من أن النتائج يرى المستخدم هي دلالة على حافة، بدلا من فتح إمكانية خوارزميات التعلم الآلي عالية المرونة مطاردة أشباح في واحدة من مجموعات البيانات نويزيست وأكثر ديناميكية يمكن للمرء أن تجد. توصياتي هي: 1) فئات الأصول المتعددة 2) السماح نطاقات المعلمة، وغطاء عدد من التجارب في أي نقطة معينة (مؤشرات GG4 مع عشرة إعدادات كل 10،000 أنظمة التداول الممكنة تفجير الملقمات). لتضييق عدد من التجارب التجريبية، واستخدام تقنيات من التصميم التجريبي للوصول إلى تركيبات لائقة. (أتمنى تذكرت بلدي تقنيات الاستجابة سطح المنهج من بلدي درجة الماجستير 8217s حول الآن) 3) السماح تعديلات النظام التحجيم (E. G. تقلب استهداف، وقف الخسائر)، مثل كتبت عن في بلدي التنمية يحركها فرضيات المشاركات. 4) تقديم نوع من الوثائق للمؤشرات، حتى لو كان 8217s بسيطة مثل وصلة إلى إنفستوبيديا (ويفضل أن يكون أكثر من ذلك بكثير). 5) أكثر بكثير الانتاج ضروري، وخاصة بالنسبة للمستخدمين الذين don8217t البرنامج. وتحديدا ما إذا كان هناك حافة شرعية أم لا، أو إذا كانت هناك ملاحظات قليلة جدا لرفض الفرضية الصفرية للضوضاء العشوائية. 6) أطول بكثير البيانات التاريخ. 2010 فصاعدا يبدو مجرد قصيرة جدا من الإطار الزمني للتأكد من فعالية استراتيجية 8217s، على الأقل على البيانات اليومية (قد لا يكون صحيحا لساعة). 7) عامل في تكاليف المعاملات. التداول على الإطار الزمني لكل ساعة سيعني أقل بكثير من حجم التداول لكل من التداول عن القرار اليومي. إذا MT4 يتقاضى سعر تذكرة ثابتة، يحتاج المستخدمون لمعرفة كيفية هذه العوامل في استراتيجيتها. 8) وأخيرا، دوجفودينغ. عندما تحدثت في المرة الأخيرة مع مؤسسي إينوفانس Tech8217s، زعموا أنهم كانوا يستخدمون خوارزميات خاصة بهم لخلق استراتيجية الفوركس، الذي كان جيدا في التداول المباشر. بحلول الوقت المزيد من هذه الاقتراحات يتم تنفيذها، فإنه 8217d تكون مثيرة للاهتمام لمعرفة ما إذا كان لديهم سجل حافل كصندوق، بالإضافة إلى كمزود البرمجيات. إذا تم احتساب جميع هذه الأشياء وأتمتة، والمنتج نأمل أن تنجز مهمتها في جلب التداول المنهجي والتعلم الآلي لعدد أكبر من الناس. وأعتقد أن تريد لديه إمكانات، و I8217m على أمل أن موظفيها سوف يدركون هذه الإمكانات. شكرا للقراءة. ملاحظة: أنا حاليا التعاقد في وسط مدينة شيكاغو، وأنا مهتم دائما في التواصل مع المهنيين في التجارة المنهجية والمنهجية إدارة الأصول المساحات. البحث عن لينكيدين هنا. إديت: اليوم في بريدي الإلكتروني (3 ديسمبر 2015)، تلقيت إشعارا بأن إينوفانس كان جعل ترايد خالية تماما. ربما كانوا يريدون مجموعة المزيد من ردود الفعل على ذلك هذا المنصب سوف تثبت طريقة لإنشاء مرشح الفرقة على أساس المبادلة بين نعومة والاستجابة، بحثت اثنين من الخصائص في مرشح. An ideal filter would both be responsive to price action so as to not hold incorrect positions, while also be smooth, so as to not incur false signals and unnecessary transaction costs. So, ever since my volatility trading strategy, using three very naive filters (all SMAs) completely missed a 27 month in XIV. I8217ve decided to try and improve ways to create better indicators in trend following. Now, under the realization that there can potentially be tons of complex filters in existence, I decided instead to focus on a way to create ensemble filters, by using an analogy from statisticsmachine learning. In static data analysis, for a regression or classification task, there is a trade-off between bias and variance. In a nutshell, variance is bad because of the possibility of overfitting on a few irregular observations, and bias is bad because of the possibility of underfitting legitimate data. Similarly, with filtering time series, there are similar concerns, except bias is called lag, and variance can be thought of as a 8220whipsawing8221 indicator. Essentially, an ideal indicator would move quickly with the data, while at the same time, not possess a myriad of small bumps-and-reverses along the way, which may send false signals to a trading strategy. So, here8217s how my simple algorithm works: The inputs to the function are the following: A) The time series of the data you8217re trying to filter B) A collection of candidate filters C) A period over which to measure smoothness and responsiveness, defined as the square root of the n-day EMA (2(n1) convention) of the following: a) Responsiveness: the squared quantity of pricefilter 8211 1 b) Smoothness: the squared quantity of filter(t)filter(t-1) 8211 1 (aka R8217s return. calculate) function D) A conviction factor, to which power the errors will be raised. This should probably be between .5 and 3 E) A vector that defines the emphasis on smoothness (vs. emphasis on responsiveness), which should range from 0 to 1. Here8217s the code: This gets SPY data, and creates two utility functions8211xtsApply, which is simply a column-based apply that replaces the original index that using a column-wise apply discards, and sumIsNa, which I use later for counting the numbers of NAs in a given row. It also creates my candidate filters, which, to keep things simple, are just SMAs 2-250. Here8217s the actual code of the function, with comments in the code itself to better explain the process from a technical level (for those still unfamiliar with R, look for the hashtags): The vast majority of the computational time takes place in the two xtsApply calls. On 249 different simple moving averages, the process takes about 30 seconds. Here8217s the output, using a conviction factor of 2: And here is an example, looking at SPY from 2007 through 2011. In this case, I chose to go from blue to green, orange, brown, maroon, purple, and finally red for smoothness emphasis of 0, 5, 25, 50, 75, 95, and 1, respectively. Notice that the blue line is very wiggly, while the red line sometimes barely moves, such as during the 2011 drop-off. One thing that I noticed in the course of putting this process together is something that eluded me earlier8211namely, that naive trend-following strategies which are either fully long or fully short based on a crossover signal can lose money quickly in sideways markets. However, theoretically, by finely varying the jumps between 0 to 100 emphasis on smoothness, whether in steps of 1 or finer, one can have a sort of 8220continuous8221 conviction, by simply adding up the signs of differences between various ensemble filters. In an 8220uptrend8221, the difference as one moves from the most responsive to most smooth filter should constantly be positive, and vice versa. In the interest of brevity, this post doesn8217t even have a trading strategy attached to it. However, an implied trading strategy can be to be long or short the SPY depending on the sum of signs of the differences in filters as you move from responsiveness to smoothness. Of course, as the candidate filters are all SMAs, it probably wouldn8217t be particularly spectacular. However, for those out there who use more complex filters, this may be a way to create ensembles out of various candidate filters, and create even better filters. Furthermore, I hope that given enough candidate filters and an objective way of selecting them, it would be possible to reduce the chances of creating an overfit trading system. However, anything with parameters can potentially be overfit, so that may be wishful thinking. All in all, this is still a new idea for me. For instance, the filter to compute the error terms can probably be improved. The inspiration for an EMA 20 essentially came from how Basel computes volatility (if I recall, correctly, it uses the square root of an 18 day EMA of squared returns), and the very fact that I use an EMA can itself be improved upon (why an EMA instead of some other, more complex filter). In fact, I8217m always open to how I can improve this concept (and others) from readers. Thanks for reading. NOTE: I am currently contracting in Chicago in an analytics capacity. If anyone would like to meet up, let me know. You can email me at ilya. kipnisgmail, or contact me through my LinkedIn here. This post will deal with a quick, finger in the air way of seeing how well a strategy scales8211namely, how sensitive it is to latency between signal and execution, using a simple volatility trading strategy as an example. The signal will be the VIXVXV ratio trading VXX and XIV, an idea I got from Volatility Made Simple8217s amazing blog. particularly this post. The three signals compared will be the 8220magical thinking8221 signal (observe the close, buy the close, named from the ruleOrderProc setting in quantstrat), buy on next-day open, and buy on next-day close. Let8217s get started. So here8217s the run-through. In addition to the magical thinking strategy (observe the close, buy that same close), I tested three other variants8211a variant which transacts the next open, a variant which transacts the next close, and the average of those two. Effectively, I feel these three could give a sense of a strategy8217s performance under more realistic conditions8211that is, how well does the strategy perform if transacted throughout the day, assuming you8217re managing a sum of money too large to just plow into the market in the closing minutes (and if you hope to get rich off of trading, you will have a larger sum of money than the amount you can apply magical thinking to). Ideally, I8217d use VWAP pricing, but as that8217s not available for free anywhere I know of, that means that readers can8217t replicate it even if I had such data. In any case, here are the results. Log scale (for Mr. Tony Cooper and others): My reaction The execute on next day8217s close performance being vastly lower than the other configurations (and that deterioration occurring in the most recent years) essentially means that the fills will have to come pretty quickly at the beginning of the day. While the strategy seems somewhat scalable through the lens of this finger-in-the-air technique, in my opinion, if the first full day of possible execution after signal reception will tank a strategy from a 1.44 Calmar to a .92, that8217s a massive drop-off, after holding everything else constant. In my opinion, I think this is quite a valid question to ask anyone who simply sells signals, as opposed to manages assets. Namely, how sensitive are the signals to execution on the next day After all, unless those signals come at 3:55 PM, one is most likely going to be getting filled the next day. Now, while this strategy is a bit of a tomato can in terms of how good volatility trading strategies can get (they can get a lot better in my opinion), I think it made for a simple little demonstration of this technique. Again, a huge thank you to Mr. Helmuth Vollmeier for so kindly keeping up his dropbox all this time for the volatility data Thanks for reading. NOTE: I am currently contracting in a data science capacity in Chicago. You can email me at ilya. kipnisgmail, or find me on my LinkedIn here. I8217m always open to beers after work if you8217re in the Chicago area. NOTE 2: Today, on October 21, 2015, if you8217re in Chicago, there8217s a Chicago R Users Group conference at Jaks Tap at 6:00 PM. Free pizza, networking, and R, hosted by Paul Teetor, who8217s a finance guy. Hope to see you there. This post deals with an impossible-to-implement statistical arbitrage strategy using VXX and XIV. The strategy is simple: if the average daily return of VXX and XIV was positive, short both of them at the close. This strategy makes two assumptions of varying dubiousness: that one can 8220observe the close and act on the close8221, and that one can short VXX and XIV. So, recently, I decided to play around with everyone8217s two favorite instruments on this blog8211VXX and XIV, with the idea that 8220hey, these two instruments are diametrically opposed, so shouldn8217t there be a stat-arb trade here8221 So, in order to do a lick-finger-in-the-air visualization, I implemented Mike Harris8217s momersion indicator . And then I ran the spread through it. In other words, this spread is certainly mean-reverting at just about all times. And here is the code for the results from 2011 onward, from when the XIV and VXX actually started trading. Here are the equity curves: With the following statistics: In other words, the short side is absolutely amazing as a trade8211except for the one small fact of having it be impossible to actually execute, or at least as far as I8217m aware. Anyhow, this was simply a for-fun post, but hopefully it served some purpose. Thanks for reading. NOTE: I am currently contracting and am looking to network in the Chicago area. You can find my LinkedIn here. This post will evaluate signals based on the rank regression hypotheses covered in the last post. The last time around, we saw that rank regression had a very statistically significant result. Therefore, the next step would be to evaluate the basic signals 8212 whether or not there is statistical significance in the actual evaluation of the signal8211namely, since the strategy from SeekingAlpha simply selects the top-ranked ETF every month, this is a very easy signal to evaluate. Simply, using the 1-24 month formation periods for cumulative sum of monthly returns, select the highest-ranked ETF and hold it for one month. Here8217s the code to evaluate the signal (continued from the last post), given the returns, a month parameter, and an EW portfolio to compare with the signal. Okay, so what8217s going on here is that I compare the signal against the equal weight portfolio, and take means and z scores of both the signal values in general, and against the equal weight portfolio. I plot these values, along with boxplots of the distributions of both the signal process, and the difference between the signal process and the equal weight portfolio. Here are the results: To note, the percents are already multiplied by 100, so in the best cases, the rank strategy outperforms the equal weight strategy by about 30 basis points per month. However, these results are8230not even in the same parking lot as statistical significance, let alone in the same ballpark. Now, at this point, in case some people haven8217t yet read Brian Peterson8217s paper on strategy development. the point of hypothesis-driven development is to reject hypothetical strategies ASAP before looking at any sort of equity curve and trying to do away with periods of underperformance. So, at this point, I would like to reject this entire strategy because there8217s no statistical evidence to actually continue. Furthermore, because August 2015 was a rather interesting month, especially in terms of volatility dispersion, I want to return to volatility trading strategies, now backed by hypothesis-driven development. If anyone wants to see me continue to rule testing with this process, let me know. If not, I have more ideas on the way. Thanks for reading. NOTE: while I am currently consulting, I am always open to networking, meeting up (Philadelphia and New York City both work), consulting arrangements, and job discussions. Contact me through my email at ilya. kipnisgmail, or through my LinkedIn, found here. Post navigation Categories