La Mejora De Un Modelo Spy Trading Simple

La mejora de un modelo SPY Trading simple En un reciente artículo exploramos algunas optimizaciones de una forma sencilla de operar en el SP 500. En este artículo vamos a echar un paso adicional en el desarrollo de una estrategia de mayor rendimiento para SPY que todavía es fácil de implementar el comercio. Vamos a comenzar con una observación; esto no es el mercado el abuelo de tu padre o de. Hemos pasado de valores fraccionarios para las acciones a decimal y ahora incluso tenemos operadores de alta frecuencia que compiten por fracciones de fracciones y un mercado que cotiza en microsegundos. Lo que realmente ha llamativa en los últimos 7-10 años en los mercados es el explosivo crecimiento y la proliferación de los ETFs. De particular interés son los índices ETFs céntricas originales que pretenden imitar con precisión el comportamiento de los índices populares como el SP 500 (NYSEArca: SPY) en 1993, el Dow Jones Industrial Average (NYSEArca: DIA) en 1998, el Nasdaq 100 (NASDAQ: QQQ) en 1999, y el Russell 2000 (NYSEArca: IWM) en 2000 para nombrar unos pocos. Lo que es aún más interesante desde el punto de vista de modelado y el comercio fue la introducción de los ETFs inversos para cada uno de estos índices que pretenden imitar con precisión un cortocircuito en un índice; éstos incluyen (NYSEArca: SH), (NYSEArca: DOG), y (NYSEArca: PSQ) en 2006, y (NYSEArca: VM) en 2007. Por ahora vamos a suponer que, al menos durante períodos cortos de tiempo, éstos inversas ETFs hacen lo que dicen y reflejan una posición corta cierto en sus respectivos índices en un grado razonable de precisión (no lo hacen, pero las diferencias pueden ser pequeñas por períodos cortos de tiempo). Vamos a empezar con una breve revisión de la estrategia original presentado en un artículo anterior. y la optimización se propone en el artículo más reciente. La estrategia original era un sencillo algoritmo de "skimming"; simplemente dijo que la estrategia es usted es mucho tiempo el SP 500, cuando el precio del SP 500 está por encima de sus 300 días de media móvil simple [SMA], y retirarse a dinero en efectivo cuando el precio está por debajo de los 300 días de SMA. Esto se modela fácilmente utilizando una hoja de cálculo y los resultados fueron un poco decepcionante cuando se ve sobre el historial de precios de 20 años por la ETF SPY. Ratio Rendimiento = 0,91: 1 El artículo más reciente mejora en esta estrategia por primera optimizar el valor de la SMA elegido para producir un resultado óptimo para el período de 20 años y, a continuación, mediante el empleo de un ETF apalancado (NYSEArca: SSO) para aumentar aún más la ganancia total. Para este artículo vamos a dejar los ETFs apalancados a cabo; mi principio básico es que si usted puede conseguir un modelo que funcione bien con los ETFs apalancados a continuación, utilizando ETFs apalancados probablemente añadir tanto la volatilidad y la ganancia, aunque es probable que no verá ni de lejos la ganancia 2X que anuncian. Para este artículo todas las carreras se realizarán cerca de cerrar; es decir, el cambio de tiempo para cobrar o largo a corto se hará en el cierre del mercado el día se produce la transición. Ratio Rendimiento = 1,35: 1 Así que vamos a ver un poco en algoritmos, estrategias comerciales y modelos. Desde nuestra experiencia la idea básica es la búsqueda de una ventaja que persiste en el tiempo, y también trabaja en varios índices y clases de activos. En general, cuanto mayor sea el período de tiempo que se utiliza en la generación del modelo, el mejor, pero probablemente igual de importante es que el marco de tiempo elegido incluir por lo menos 2 mercados alcistas y 2 correcciones para tener cierto grado de confianza, en el futuro, que el modelo continuará siguiendo con precisión el índice y superar lo que sea la línea de base que usted elija. Normalmente, la línea de base o de referencia es una simple estrategia de comprar y mantener en el índice subyacente. Un algoritmo de negociación puede tomar muchas formas y tienen una amplia gama de normas de lo simple a lo complejo, pero en el caso de tratar de vencer a un índice de la métrica clave es simplemente la relación rendimiento alcanzado. Definimos que a medida que la ganancia total durante un período de tiempo dado que el algoritmo entrega dividida por la ganancia total que una estrategia de comprar y mantener sencilla entregaría. Los algoritmos originales y optimizadas de los artículos anteriores son lo que yo llamo algoritmos "skimming", que están ya sea en efectivo 100% Largo o 100%, nunca se corta. Si se piensa que pronto te darás cuenta lo siguiente: Cuando el algoritmo es siempre lo mejor que puedes hacer es simplemente seguir el índice subyacente. Si el índice sube 1% ganas 1% y si el índice cae 1% se pierde el 1% (suponiendo que no hay deslizamiento despreciable en la ETF), pero no se puede ganar una ventaja de rendimiento sobre el índice subyacente. Cuando el algoritmo es en efectivo, esta es la única oportunidad en un algoritmo de desnatado para ganar una ventaja de rendimiento sobre el índice. Si el índice se cae el 1% y el algoritmo que tiene en efectivo, ganas efectivamente una ventaja del 1% sobre el índice. Por el contrario, si el índice sube un 1% y estás en efectivo a perder eficacia 1% en relación con el índice. Por último, vamos a introducir la posibilidad, a través de ETFs inversos a partir de 2006/2007 ir corto el índice utilizando un algoritmo de sincronización. En este caso estamos esencialmente una posición de caja "sobrealimentación"; si el índice cae 1% y estamos corta presumiblemente ganaremos 1% resulta en una ventaja de rendimiento del 2%. Sin embargo, como todas las cosas en el mercado no hay almuerzo gratis. Si el algoritmo está mal, y el índice sube 1% perderemos 1% y perdemos eficacia 2% en relación con el índice. Básicamente, tenemos que ser muy cuidadosos en la construcción de un algoritmo que puede ir en corto; hacer las cosas bien (y típicamente una tasa de ganancias 52-53% es todo lo que se requiere) y podemos obtener una buena ventaja sobre una compra determinada y mantener la estrategia o una estrategia a largo efectivo por un índice, se equivocan y se le tener un modelo que pierde dinero rápidamente. Para empezar, vamos a simplemente tomamos nuestra estrategia optimizada SMA 379 días e ir corto en lugar de dinero en efectivo cuando el precio de la SP 500 está por debajo de la SMA 379-días. Ratio Rendimiento = 1,53: 1 Ahora tenemos una relación rendimiento algo mayor en comparación con mudarse a dinero en efectivo, pero lo que también es rápidamente evidente es que el algoritmo produce un gráfico bastante volátil con una significativa dispuesto en la región desde 2009 hasta 2011. Entonces, ¿hay una manera de mejorar esto, reducir sustancialmente la volatilidad, y conservar o mejorar el rendimiento? Echemos un vistazo a la tabla de SMA 379 días vs el SP 500 y un par de puntos de datos. Está claro a partir de una simple inspección visual que tenemos tres picos y dos valle en la tabla; lo que también está claro es que el algoritmo SMA 379 días hace un trabajo bastante decente de conseguir en dinero en efectivo o corto cerca de un pico, pero un muy mal trabajo de volver a largo cerca de un fondo. Aquí hay un par de puntos de datos para ilustrar: 2000 Pico 01/09/2000 1520.77 2000 379-SMA Crossover 10/10/2000 1387.02 Lag = 133,75 (8,8%) 2003 Valle 03.11.2003 800.73 Crossover 2003 379-SMA 04.06.2003 986.24 Lag = 185.51 (23.2%) 2007 Pico 09/10/2007 1565.15 Crossover 2008 379-SMA 01/04/2008 1411.63 Lag = 153,52 (9,8%) 2009 Valle 03.09.2009 676.53 2009 379-SMA Crossover 09/14/2009 1049.34 Lag = 372.81 (55.1%) Lo que observamos aquí es que mientras el retraso desde el pico a un cruce de la 379-días de SMA de arriba está por debajo del 10%, el retraso de una parte inferior de un cruce de la 379-días de SMA desde abajo es mucho más grande. ¿Cómo arreglamos esto? Una forma es buscar una duración más corta de SMA para el lado corto. Esta gráfica muestra tanto un 379-días de SMA y SMA popular para los algoritmos de negociación, el 50-días de SMA. Así que aquí está el algoritmo veremos inicialmente en: Cuando el precio de la SP 500 (SPX) está por encima de su día 379-SMA el algoritmo es larga. Cuando el precio del SPX está por debajo de su 379-días de SMA a continuación: si el precio de la BSA está por debajo de sus 50 días de SMA entonces el algoritmo es corta si el precio de la BSA está por encima de sus 50 días de SMA, entonces el algoritmo es largo Vamos a ver cómo que realiza. Ratio Rendimiento = 1,26: 1 Así que comparar este gráfico a la anterior 379 días SMA Largo Corto Gráfico hemos reducido claramente la volatilidad sino también sacrificado mucho de ganancia general ya que ahora tenemos un Performance Ratio inferior. Así que vamos a hacer un poco de optimización de la corta duración de SMA (50 días) para ver si podemos encontrar un conjunto de mejores, los valores óptimos. Vamos a escribir un poco de código y miramos una gama de tanto larga duración y de corta duración SMA en combinación. Vamos a barrido desde una larga duración SMA de 375 a 425 y una corta duración SMA de 50 a 100. Resulta que hay dos combinaciones que producen el mismo valor de pico: Larga Duración = 393 o 394 SMA Breve Duración = 77 SMA Lo que creo que también es importante es que el gráfico de porcentaje de ganancia es bastante consistente; hay una amplia gama de valores que producen una ganancia decente (por ejemplo & gt; 200%), aunque el algoritmo es sensible a la baja duración SMA. A continuación, vamos a ver en el gráfico de rendimiento de 393 SMA por 77 SMA. Ratio Rendimiento = 1,66: 1 Así que ahora tenemos más rendimiento, pero a un costo de más alta volatilidad, especialmente en la región de 2011. Hay uno más "ajustar" podemos mirar: en lugar de ejecutar la transición cuando el precio está por debajo de la larga duración de SMA (393), según el precio se mueve por encima de una corta duración de SMA (77) vamos a ver usando la pendiente (positiva frente negativo) de corta duración SMA para alternar la transición entre corto y largo. En primer lugar, tendremos que barrer a través de pares de SMA utilizando esta nueva regla para encontrar un par óptimo. Para este estudio vamos a barrido desde una larga duración SMA de 375 a 425 y una corta duración SMA de 2 a 20. Para este nuevo algoritmo, utilizando la pendiente de una corta duración de SMA para la transición de corta de nuevo a tiempo, los valores óptimos son 385 para la larga duración de SMA y 13 por la corta duración de SMA. El gráfico de rendimiento para esta combinación se ve así: Performance Ratio 1,96: 1 Así que ahora tenemos una relación de rendimiento muy bueno (casi 2: 1), con cierta volatilidad, especialmente en el 2008-9 recesión, pero en general un gráfico decente. Por último, sé que voy a llegar preguntas sobre los dividendos. Así que aquí está un gráfico final del SPX SPY 385 por 13 Pendiente Modelo SMA, donde la línea de base es ahora el "Ajustado Precio de Cierre" de SPY y hemos representó los dividendos cuando el modelo es largo. Performance Ratio 1,86: 1 Divulgación: Yo soy corto SPY. Escribí este artículo a mí mismo, y expresa mis propias opiniones. No recibo compensación por ello (excepto los de Seeking Alpha). No tengo ninguna relación de negocios con cualquier empresa cuyas acciones se menciona en este artículo.