Sistemas simples de negociação mecânica

SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO.

Tendência mecânica simples, seguindo o mercado Forex.

Tratar de lucrar com o impulso sustentado é uma das estratégias mais bem sucedidas e de todos os tempos bem sucedidas na negociação. No entanto, a maioria dos comerciantes tem problemas para implementar esses sistemas porque complicam demais a noção de tendências seguidas, muitas vezes usando abordagens muito complicadas que se concentram em aproximações muito complexas que, geralmente, aumentam os distúrbios de mineração de dados e de ajuste de curva presentes no processo de criação de estratégias. Neste artigo, vamos avaliar uma abordagem de tendência muito simples em seis diferentes instrumentos de negociação Forex simulados ao longo de mais de 28 anos de dados de mercado.

Se você quiser criar a abordagem de tendência mais simples possível, você precisa usar a medida mais simples de direcionalidade disponível e ndash; diferenças de preços open-to-open e ndash; e evite o uso de parâmetros de saída adicionais, além de um simples corte de estrada usado para controle de risco. Podemos imaginar um sistema muito simples que siga algumas regras muito básicas para acompanhar as tendências no prazo diário:

& middot; O preço aberto hoje é maior do que o preço aberto há N dias.

& middot; O preço aberto hoje é inferior ao preço aberto há N dias.

& middot; Se não há negociações abertas e há um sinal longo, digite um longo comércio.

& middot; Se nenhum negócio estiver aberto e um sinal curto, então entre em um curto comércio.

& middot; Quando um novo intercâmbio é inserido, coloque um Stoploss SL% da ATR-20 longe do preço de entrada atual.

& middot; Os tamanhos de lotes de novos negócios abertos são calculados de tal forma que a perda em um toque do stoploss é de 1%.

& middot; Se houver um comércio aberto em uma direção e recebemos um sinal na mesma direção, então, mova o stoploss como se um novo comércio acabasse de ser aberto no preço aberto atual.

& middot; Se houver um comércio aberto e recebemos um sinal na direção oposta, feche o comércio atual e abra um novo comércio na direção do sinal.

O sistema acima possui várias características desejáveis. Contém apenas dois parâmetros, o período de lookback (N) usado para medir a direção da tendência e o tamanho de Stoploss (SL) como uma porcentagem do indicador diário ATR-20. Observe que o sistema só pode ter um comércio aberto por vez e não há critérios de saída além do sinal de parada e do sinal inverso. Outra característica muito importante desta estratégia é a atualização do stoploss quando os sinais na mesma direção são gerados. Isso, de fato, faz com que nosso stoploss atue como uma parada final sem a necessidade de definir parâmetros adicionais. O número muito pequeno de parâmetros e seu uso múltiplo em toda a estratégia garante que a estratégia permaneça robusta tanto para a mineração de dados quanto para os viés de ajuste de curva, pois apenas modificações muito limitadas são possíveis devido às fortes restrições em graus de liberdade.

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Por que esse sistema comercial é diferente?

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Testando alguns sistemas simples de negociação mecânica.

Muitos livros e artigos foram escritos sobre como usar as médias móveis e uma variedade de indicadores técnicos para trocar os mercados. Surpreendentemente, muito poucos desses livros ou artigos mostram resultados de testes reais. O teste de atraso é um processo relativamente direto, simples de realizar com o software de negociação e fornece informações valiosas. Um simples uso do teste de volta é determinar se um sistema foi lucrativo no passado. Se não for rentável em um teste de volta, uma estratégia de negociação provavelmente não deve ser usada em tempo real. Neste artigo, apresentaremos alguns resultados de testes reais e veremos se algumas estratégias simples funcionam bem o suficiente para negociar.

Todos os resultados dos testes serão apresentados para uma cesta diversificada de contratos de futuros. Os pequenos investidores precisam de alavancagem para fazer lucros significativos em suas contas e ações, mesmo se você for negociar dia com alavancagem de quatro para um, não oferece potencial suficiente. Os contratos de futuros testados incluirão algodão, cobre, gado alimentador, açúcar, petróleo bruto, o índice do dólar norte-americano e notas do Tesouro a cinco anos. As margens mínimas de permuta necessárias para este cesto totalizam aproximadamente US $ 27.000.

Este teste abrangerá o período entre 1 de janeiro de 2000 e 10 de agosto de 2018, um tempo que inclui volatilidade significativa do mercado em ambas as direções, juntamente com longos períodos de consolidação. Os dados diários são usados ​​e as negociações serão realizadas no dia seguinte ao de um sinal. Comissões de ida e volta e queda de US $ 45 por comércio serão subtraídas dos resultados para estimar os custos de negociação.

Esse último ponto é muitas vezes ignorado nos poucos resultados de testes publicados. Excluir os custos de negociação pode fazer uma grande diferença nos retornos e pode até transformar uma estratégia perdedora em vencedor. Mas, no mundo real, há custos e os testes de volta sempre devem reconhecer isso. Ele apresenta um obstáculo maior para o sucesso e incorpora a idéia de que o comércio para a vida é difícil.

Finalmente, os resultados do teste não serão aperfeiçoados. Os mesmos parâmetros serão utilizados para cada contrato. A otimização pode ser usada para melhorar os resultados dos testes de volta, mas isso aumenta o risco de que o desempenho futuro não seja assim visto no teste. Uma boa estratégia deve funcionar com os mesmos parâmetros em diferentes mercados. Não são utilizadas paradas nestes testes; de fato, não são utilizadas outras saídas além de uma inversão. Na prática, as paradas que o levam para fora de um comércio vencedor irão melhorar o desempenho.

As ações e o ouro são muito diferentes de outros contratos de futuros, e geralmente eles devem ser testados separadamente. Os mercados de futuros tendem a negociar com fortes tendências, que parecem ser impulsionadas pelos fundamentos. Embora fatores fundamentais influenciem ações e ouro, ambos os mercados têm períodos ocasionais em que os preços parecem se tornar completamente removidos dos fundamentos e, em vez disso, se movem mais para o sentimento. Isso torna esses mercados mais significativos reverter no curto prazo, e como a personalidade dos mercados é diferente da maioria dos outros futuros, diferentes sistemas devem ser usados ​​em ações e ouro.

A estratégia de negociação mais simples é provavelmente um cruzamento médio móvel com uma única média móvel. Se o preço fecha acima da média, um longo comércio é iniciado. Esse comércio está fechado e um curto comércio é aberto quando o preço fecha abaixo da média móvel. Para este teste, será utilizada uma média móvel de 20 dias.

Os retornos de uma abordagem tão simples são surpreendentemente bons, um retorno anualizado médio de 12,5% ao ano. Oito anos foram positivos, quatro apresentaram resultados negativos, incluindo os retornos do ano parcial disponíveis para 2018. O índice do dólar e os títulos do Tesouro perderam dinheiro ao longo desse período, mas os outros contratos foram vencedores. Os ganhos no dólar e os títulos do Tesouro geralmente compensaram as perdas em anos em que os sistemas não eram rentáveis. Para esta estratégia, a redução é muito alta e excede 100% do lucro máximo alcançado durante o período de teste. As grandes retiradas geralmente tornam o sistema inalterável, mesmo que os retornos anuais pareçam aceitáveis.

Duas médias móveis também podem ser usadas como uma estratégia comercial. As compras são sinalizadas quando a média de curto prazo cruza acima da mais longa e as vendas ocorrem quando a média móvel mais curta cai abaixo da média mais longa. Em teoria, isso deve resultar em menos negociações de whipsaw porque a média móvel mais curta será mais suave do que os dados de preço bruto usados ​​no sistema de média móvel única. Um comércio de whipsaw ocorre quando um sinal é rapidamente revertido, resultando em um comércio que durou apenas um curto período de tempo e terminou em uma pequena perda. Na realidade, os whipsaws são inevitáveis ​​e ocorrerão em quase todos os sistemas. Eles podem ser reduzidos, mas não há como eliminar todos os negócios de whipsaw.

Foram utilizados comprimentos médios móveis de 21 e 34 dias no teste. Esses valores foram selecionados apenas porque são números de Fibonacci consecutivos. Embora os níveis e os números de Fibonacci geralmente não sejam úteis na negociação, eles fazem bons parâmetros para testes, pois são quase aleatórios. Advogados argumentarão que os mercados respeitam as metas da Fibonacci e oferecem alguns exemplos bem selecionados para mostrar o sucesso. Geralmente, os preços chegarão muito perto, dentro de centavos do alvo desejado nestes exemplos. Há muitos outros exemplos em que os alvos de Fibonacci são inúteis em gráficos, mas aqueles que gostam deles ignoram o peso da evidência. A mesma ideia poderia funcionar com qualquer número aleatório e 42,1% de retrocessos são realmente comuns, quando uma banda de erro é introduzida, como o nível de Fibonacci de 38,2%.

O teste mostra que o sistema de duas médias móveis funciona bem, melhor do que a média móvel única. Ainda há um número de negociações de whipsaw e, em geral, apenas 39% das negociações são vencedoras, mas a taxa média anual de retorno é de 24,9%. A retirada máxima é mais de um terço dos lucros totais, que é o limite superior de um sistema aceitável. Os lucros são distribuídos uniformemente por ano, com apenas três anos perdidos.

Os indicadores também podem ser usados ​​como uma estratégia simples. O indicador MACD (Divergência de convergência média móvel) oferece sinais claros. As negociações serão realizadas quando o MACD se cruzar com zero, mantendo posições longas quando o MACD for maior que zero e os shorts estabelecidos quando o indicador for negativo. As configurações para MACD que serão usadas são as configurações padrão padrão na maioria dos softwares, 12 e 26 dias com uma linha de sinal de 9 dias.

O cálculo MACD padrão subtrai uma média móvel de longo prazo de uma média móvel de curto prazo, de modo que a média móvel exponencial de 26 dias é subtraída da média móvel de 12 dias. Uma média de 9 dias da diferença é encontrada, e quando o MACD está acima da média de 9 dias, o MACD é positivo. É negativo quando o MACD está abaixo da média de 9 dias. Mais detalhes sobre MACD estão disponíveis em vários sites.

Esta estratégia é muito rentável, com um ganho médio de 26,7% ao ano. Todas as commodities são lucrativas e a pior redução é de cerca de 12% dos lucros totais. Três anos apresentaram pequenas perdas. Em média, cerca de um comércio por semana é feito. Os tradutores vencedores médios são cerca de três vezes maiores do que as perdas médias, de modo que o sistema é lucrativo mesmo que menos de um terço dos negócios sejam vencedores.

Os resultados do teste indicam que a negociação de futuros pode ser rentável para pequenas contas, e que é realmente possível ganhar a vida mesmo quando começa com uma conta relativamente pequena. Em todos os três exemplos, uma conta de US $ 27.000 cresceu para pelo menos US $ 100.000 em um momento em que o mercado de ações não foi a lugar nenhum. Esta não é uma estratégia rápida, mas o futuro oferece o potencial de segurança financeira a longo prazo, embora a sabedoria comum seja que eles estão entre os investimentos mais arriscados possíveis.

Dada a escolha dos três sistemas, a estratégia MACD oferece os melhores rendimentos anualizados e tem o menor risco quando o risco é expresso em termos de redução. A otimização poderia ajudar a aumentar os lucros e também diminuir a probabilidade de que o futuro seja tão lucrativo. As variáveis ​​padrão oferecem bons resultados suficientes, e este sistema básico seria um bom ponto de partida para quem quer negociar para se viver.

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Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Como baixar dados diários de criptografia históricos OHLC gratuitos usando um script python.

Com o bitcoin que atingiu recentemente os 11.000 USD por marca BTC e outros cryptocurrencies como o Ethereum ganhando tração também, tornou-se local comum para que as pessoas comecem a desenvolver sistemas de negociação para o espaço de criptografia. Entretanto, uma questão com isso é que os dados de cryptocurrency não são de forma centralizada e # 8211; como dados regulares do Forex & # 8211; o que torna difícil para os comerciantes obter uma boa fonte de dados históricos. Muitos dos repositórios de dados que estão disponíveis on-line não são gratuitos. cobrando até milhares de dólares por dados & # 8211; enquanto outros contêm dados que simplesmente não são atualizados regularmente (como esta fonte de dados do kaggle). Hoje, vou falar sobre uma maneira fácil e confiável de obter dados de criptografia, permitindo que você atualize seus dados sempre que desejar e obtenha acesso a anos de dados históricos diários para diferentes cryptocurrencies e trocas em apenas alguns segundos.

Embora diferentes intercâmbios ofereçam interfaces que nos permitam baixar dados de cada um deles, é bastante complicado implementar uma solução separada para baixar dados de cada troca de criptografia diferente. Felizmente, há um site chamado cryptowatch que reuniu dados de criptografia de diferentes trocas em um recurso fácil de usar. Ainda melhor, o cryptowatch oferece uma API REST que nos permite acessar facilmente seu serviço para obter dados históricos e informações gerais de criptografia (mesmo dados do livro de pedidos). Hoje, vamos aproveitar a função de solicitação da OHLC para baixar dados históricos de seus servidores de qualquer intermediário particular que nos interessa.

O script que postei acima permite que você obtenha facilmente dados diários de cryptocurrency da OHLC para qualquer troca / par desejada que seja carregada pelo cryptowatch. O script python precisa ser executado com os parâmetros & # 8220; - p & # 8221; (par) e & # 8220; - e & # 8221; (troca) que dizem exatamente o que combinação de troca / par você deseja. Por exemplo, executando os scripts acima usando o comando & # 8220; python script. py - p btcusd - e kraken & # 8221; irá baixar todos os dados históricos disponíveis para bitcoin (para o kraken isto é de 2018 a 2017), os dados são impressos no terminal e também são salvos em um arquivo csv para o futuro carregamento / uso sem ter que ligar novamente para os servidores. Os preços da OHLC parecem ser preços de lances e o fuso horário das velas é GMT 0: 00.

O uso deste script também possui alguns limites, ao usar os servidores cryptowatch que você está limitado a uma quantidade de tempo do servidor por hora, então é uma boa idéia evitar scripts de chamada que solicitem muitos dados com freqüência. Se você quiser atualizar seus dados com mais freqüência, você deve modificar as chamadas de API e o processamento de quadros de dados para anexar e modificar o arquivo de histórico completo já descarregado em vez de ter que redigitar todo o conjunto de dados históricos de cada vez. Também vale a pena notar que você também pode solicitar velas para outros prazos se desejar, mas você terá que modificar as chamadas para fazer isso (você pode consultar a documentação do cryptowatch para obter mais informações sobre as chamadas de parâmetros para as funções desta API). Para intervalos de tempo mais baixos, a quantidade total de dados disponíveis será menor e # 8211; se o dataframe for muito pequeno & # 8211; você provavelmente precisará de várias horas e chamadas estruturadas com os parâmetros antes / depois para obter corretamente todos os dados em pedaços.

Vale ressaltar que, embora existam várias bibliotecas de python para interagir com o cryptowatch API & # 8211; como este e este # 8211; Eu não consegui que nenhuma dessas bibliotecas funcionasse corretamente, pois seu processamento de dados parecia sempre me dar tempos incorretos ao solicitar dados do OHLC, provavelmente devido a alguns problemas com a forma como essas bibliotecas analisam os valores de retorno do OHLC. A maneira mais fácil que eu encontrei para obter os dados era realmente escrever a chamada de API REST para mim e, em seguida, analisar manualmente os valores json retornados para colocá-los em um quadro de dados de pandas. Além de mostrar-lhe como baixar os dados, o script também mostra como obter os dados em um banco de dados de pandas, uma coisa muito útil se você deseja realizar algumas análises comerciais ou de dados no python usando estes conjuntos de dados.

Um sistema simples S & # 038; P.

O artigo da semana passada, Trading Ideas And Systems: Keep It Simple, Smart Guy, destacou as virtudes da construção de sistemas de negociação simples. Os sistemas de negociação simples têm muitas vantagens, nomeadamente, serem robustas. Neste artigo, eu quero fornecer o código EasyLanguage para o conceito fornecido no artigo original. É um bom exemplo de seguir o mantra mantendo-simples e apenas pode inspirar você a criar um sistema lucrativo.

Sistema de Futuros Simples S & amp; P.

O primeiro sistema baseia-se no conceito fornecido no artigo da semana passada. As regras são fornecidas abaixo.

Regras do sistema.

Se o fechamento de hoje for menor que o fechado há 6 dias, compre (digite long). Se o fechamento de hoje for maior do que o fechado há 6 dias, venda (saída longa).

Abaixo está uma captura de tela do sistema em ação no gráfico diário do contrato de futuros E-mini S & amp; P.

Configurações ambientais.

Codifiquei as regras acima na EasyLanguage e testei-o no mercado de futuros E-mini S & amp; P voltado para 1998. Antes de entrar nos detalhes dos resultados, deixe-me dizer isso: todos os testes dentro deste artigo vão usar o seguinte premissas:

Tamanho da conta de inicialização de $ 25,000 As datas testadas são de 1998 a 31 de dezembro de 2018 Um contrato foi negociado por cada sinal O P & amp; L não está acumulado para o capital próprio inicial $ 30 foi deduzido por viagem ida e volta e comissões Não há paradas.

Resultados da linha de base.

Abaixo está a curva de patrimônio para negociar o contrato de futuros E-mini com base nas regras definidas acima. A curva de equidade parece muito semelhante à do artigo original. Abaixo da curva patrimonial é a redução semanal como uma porcentagem do patrimônio líquido. Podemos ver que ele atinge a faixa de 40%.

Alguém realmente trocaria isso? Claro que não, mas isso não é o ponto. O ponto é que as regras simples podem ser bastante poderosas e ser o início de um ótimo sistema. Podemos tomar esse conceito de negociação e levá-lo a mais alguns passos mais perto de um sistema real? Deixe & # 8217; s ver & # 8230;

Bull / Bear Regime Filter.

Você provavelmente pode adivinhar que esta seria a minha primeira linha de ataque. Ou seja, divida o mercado em dois modos distintos: otimista ou descendente. Muitas vezes, um indicador simples, como uma média móvel simples aplicada a um gráfico de barras diário, pode ser muito eficaz na divisão de um mercado em regime de alta ou baixa. A idéia neste caso é apenas levar negócios longos quando estamos em um mercado Bull. Estarei usando uma média móvel simples para atuar como meu filtro de regime.

A primeira coisa a fazer é testar vários valores de look-back para o indicador de média móvel simples. Usando o recurso de otimização da TradeStation & I # 8217; vou testar valores de look-back entre 10 e # 8211; 200 em incrementos de 10. Os resultados são representados no gráfico de barras abaixo, onde o lucro líquido está no eixo y e o período de observação está no eixo dos x.

Podemos ver claramente que existe uma tendência geral de lucro decrescente à medida que aumenta o período de aparência. Os valores 30 e 40 parecem ser outliers. Eu decidi escolher o valor 20. Isso representa cerca de um mês de negociação. Outros valores, como 50, 60, 70, 80 e 90, provavelmente produzirão resultados semelhantes. Depois de aplicar o filtro de regime, obtemos os seguintes resultados:

Então, isso parece uma melhoria? Enquanto fazemos menos dinheiro, o sistema é mais efetivo no geral, na minha opinião. O fator de lucro aumenta, assim como o lucro líquido médio por comércio. Também reduzimos bastante a redução. Eu acho que estamos eliminando uma série de negociações perdidas apenas fazendo negócios durante um mercado de touro.

Filtro de volatilidade.

Outra maneira de dividir o mercado é através da volatilidade. Os mercados passam por períodos de maior volatilidade e queda de volatilidade. Em geral, a volatilidade do mercado aumenta e espalha quando o mercado cai e faz novos mínimos. Alguns sistemas funcionam bem durante esses altos tempos de volatilidade, enquanto outros melhoram durante períodos mais silenciosos. Como vamos medir a volatilidade? Nós iremos usar o índice VIX. O VIX é uma medida popular da volatilidade implícita das opções de índice de S & P 500 e muitas vezes é chamado de índice de medo. Em geral, o VIX representa uma medida da expectativa de volatilidade do mercado nos próximos 30 dias. O VIX tem uma relação inversa com a ação de preço no S & amp; P. Assim, muitas vezes vemos o VIX fazer novos aumentos, já que o mercado está fazendo novos mínimos.

Eu irei usar o VIX de uma maneira muito simples. Eu irei levar a média do valor VIX diário durante vários dias para criar uma média móvel simples. O comércio só será aberto quando o VIX atual estiver abaixo da média móvel. Isso deve ajudar o sistema apenas fazendo negócios quando o VIX provavelmente cairá.

Mas que valor usar para o look-back? Usando o recurso de otimização da TradeStation & I # 8217; vou testar valores de look-back entre 5 e # 8211; 60 em incrementos de 5. Os resultados são representados no gráfico de barras abaixo, onde o lucro líquido está no eixo y e o período de observação está no eixo dos x.

O valor 20 parecia um valor razoável para escolher. Os resultados do uso de 20 para a média móvel simples para o VIX estão abaixo.

É um fato bastante interessante que tanto o filtro de regime quanto o filtro de volatilidade criam sobre o mesmo número de lucro líquido. Além disso, como o filtro do regime, vemos uma melhora em muitos dos indicadores de desempenho, como o fator de lucro, o lucro médio comercial e o reduzido saque. O filtro de regime atinge US $ 34.000 no lucro líquido de forma mais efetiva com apenas 198 negócios quando comparado ao filtro de volatilidade.

No geral, eu gosto da curva de equidade e do desempenho do filtro VIX sobre o filtro Regime. Ambos representam uma melhoria em relação ao conceito original e demonstram como conceitos simples podem produzir resultados positivos. Adicionado um dos filtros ao conceito de linha de base foi um & # 8220; próximo passo & # 8221; para um potencial sistema lucrativo. Claramente, é necessário fazer mais trabalho. Apenas por curiosidade, executei o sistema de filtro VIX até a data atual e o sistema continua a fazer novos aumentos de capital em 2017.

Sistema S & amp; P simples com filtro de regime (arquivo de texto) S & amp; P Sistema simples Filtro VIX (arquivo de texto) Sistema simples S & amp; P Ambos (TradeStation ELD) S & amp; P System WorkSpace (TradeStation Workspace)

Sobre o Autor Jeff Swanson.

Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.

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Posso usar este exemplo para fazer uma pergunta mais geral? Você opta por um componente de freqüência mais alta (sistema de linha de base), juntamente com um componente de freqency mais baixo, o filtro de mercado baseado em MA. Não existe ... em geral? um período muito mais longo de dados para o filtro de mercado deve ser significativo?

No caso especial, um MA simples pode gerar apenas trades suficientes em 14 anos, mas e quanto a um filtro um pouco mais complexo, como um cruzamento de MA?

Olá Thomas. Não tenho certeza de que entendo sua pergunta. Os valores de referência do sistema de linha de base não foram otimizados com o filtro SMA. Um SMA de período curto mostra significância dado o comprimento dos dados históricos e o número de amostras. Os períodos mais longos de observação mostraram um declínio constante no desempenho. Um filtro mais complexo vale a pena testar, mas eu queria manter com o tema do artigo que era & # 8220; simples & # 8221 ;.

Vamos supor, um filtro de mercado altera o regime uma vez por ano. Para ser estatisticamente significativo, pode exigir 30 ou mais anos de dados. Minha pergunta é, se for correto, otimizar o sistema de linha de base juntamente com o sistema de linha de base, se você usar apenas 12 anos de dados ou se é melhor usar o parâmetro padrão.

Corrigido: podemos assumir que um filtro de mercado altera o regime uma vez por ano. Para ser estatisticamente significativo, pode exigir 30 ou mais anos de dados. A minha pergunta é, se for correto, otimizar o sistema de linha de base juntamente com o filtro de mercado, se você usar apenas 12 anos de dados ou se é melhor usar o parâmetro padrão para o filtro.

Na minha opinião, não são os anos de dados importantes. É o número de negócios e as condições de mercado cobertas. Com mais de 100 trocas (amostras) abrangendo ambos os mercados de touro / urso prolongados, eu diria que nossos 12 anos de dados são estatisticamente significativos. Você pode otimizar o filtro de regime junto com a linha de base. É mais ideal para fazê-lo separadamente. Alternativamente, o uso de um otimizador avançado para otimizar o filtro de regime com a linha de base provavelmente proporcionará os resultados mais realistas.

Obrigado pela sua proposta. Fiz uma autêntica análise de um simples cruzamento de MA no S & amp; P500 e alterei o tamanho da janela na amostra para ver quanto tempo leva para treinar o filtro do mercado. Para obter uma curva de equidade mais minima e constante, uma janela de 5 anos parece ser necessária. O sistema resultig faz cerca de 2 negócios por ano.

Com estes resultados em mente, gostaria de fazer a minha pergunta novamente. Suponha que você tenha um sistema com uma quantidade estatisticamente significativa de negócios. Don & # 8217; você perdeu significância se você adicionar um filtro de mercado de baixa freqüência e otimizar o sistema completo?

Em geral, sim. Para outro ponto em relação ao seu sistema específico, você tentou seu sistema no mercado de caixa S & # 038; P? Isso vai mais longe do que o mercado de futuros e pode permitir que você obtenha mais negócios.

Desenvolvimento perfeito do sistema como sempre Jeff! E quanto ao uso do volume outro filtro diferente do preço? Normalmente, em meus testes, isso ajuda muito.

Marco, certamente vale a pena testar! Como de costume, há muitas coisas que podem ser feitas para potencialmente ajudar a melhorar o desempenho. Obrigado pela ideia.

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