Crossovers médios móveis Os cruzamentos médios móveis são uma maneira comum de os comerciantes usar médias móveis. Um crossover ocorre quando uma Média de Movimento mais rápida (ou seja, uma Média de Movimento de Período mais curto) cruza acima de uma Média de Movimento mais lenta (ou seja, uma Média de Movimento de Período mais longo) que é considerado um cruzamento de alta ou abaixo do qual é considerado um cruzamento de baixa. O gráfico abaixo do SassyP Depository Receipts Exchange Traded Fund (SPY) mostra a Média de Movimento Simples de 50 dias e a média de movimentação simples de 200 dias, este é muitas vezes considerado pelas grandes instituições financeiras como um indicador de longo alcance da direção do mercado : Observe como a média móvel de longo prazo de 200 dias está em uma tendência alta, muitas vezes é interpretada como um sinal de que o mercado é bastante forte. Um comerciante pode considerar a compra quando o SMA de mais de 50 dias atravessa o SMA de 200 dias, e um comerciante pode considerar vender quando o SMA de 50 dias passa abaixo do SMA de 200 dias. No gráfico acima do SampP 500, ambos potenciais sinais de compra teriam sido extremamente rentáveis, mas o único sinal de venda potencial teria causado uma pequena perda. Tenha em mente que o crossover de média média móvel de 50 dias e 200 dias é uma estratégia de longo prazo. Para os comerciantes que desejam mais confirmação quando utilizam os crossovers do Moving Average, a técnica de cruzamento 3 Simple Moving Average pode ser usada. Um exemplo disso é mostrado no gráfico abaixo do estoque do Wal-Mart (WMT): O método da 3 Métodos simples simples pode ser interpretado da seguinte maneira: O primeiro crossover do SMA mais rápido (no exemplo acima, o SMA de 10 dias) Ao longo do próximo SMA mais rápido (SMA de 20 dias) atua como um aviso de que os preços podem estar a reverter a tendência no entanto, geralmente um comerciante não colocaria uma ordem de compra ou venda real então. Posteriormente, o segundo crossover do SMA mais rápido (10 dias) e o SMA mais lento (50 dias), pode desencadear um comerciante para comprar ou vender. Existem inúmeras variantes e metodologias para usar o método de cruzamento 3 Simple Moving Average, alguns são fornecidos abaixo: Uma abordagem mais conservadora pode ser esperar até o meio SMA (20 dias) atravessar o SMA mais lento (50 dias), mas isso É basicamente uma técnica de cruzamento de dois SMA, não uma técnica de três SMA. Um comerciante pode considerar uma técnica de gerenciamento de dinheiro de comprar um meio tamanho quando o SMA rápido atravessar o próximo SMA mais rápido e depois entrar na outra metade quando o SMA rápido cruza o SMA mais lento. Em vez de metades, compre ou venda um terço de uma posição quando o SMA rápido atravessa o próximo SMA mais rápido, outro terceiro quando o SMA rápido atravessa a SMA lenta e o último terceiro quando o segundo SMA mais rápido atravessa a SMA lenta . Uma técnica de crossover de média móvel que usa 8 Médias móveis (exponencial) é o Indicador de fita exponencial média móvel (veja: Fita exponencial). Os fluxos médios móveis são muitas vezes vistos por comerciantes. Na verdade, os cruzamentos são freqüentemente incluídos nos indicadores técnicos mais populares, incluindo o indicador de divergência da convergência média móvel (MACD) (ver: MACD). Outras médias móveis merecem uma consideração cuidadosa em um plano de negociação: as informações acima são apenas para fins informativos e de entretenimento e não constituem conselhos de negociação ou solicitação para comprar ou vender qualquer estoque, opção, futuro, commodity ou produto forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. A negociação é inerentemente arriscada. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de usar, os materiais e as informações fornecidas por este site. Veja o aviso geral completo. Parte 5: Previsões fora de amostra. 8 Parte 6: Problemas potenciais. 9 Parte 7: Onde nós vamos daqui. 10 Parte 1: Crossover Médio de Movimento Mínimo O conceito de um cruzamento médio de média dupla é bastante direto. Calcule duas médias móveis do preço de uma garantia, ou neste caso as taxas de câmbio de uma moeda. Uma média seria o curto prazo (ST) (estritamente relativo à outra média móvel) e o outro longo prazo (LT). Matematicamente falando, a média móvel a longo prazo (LTMA) terá uma variância mais baixa e se moverá na mesma direção que a média móvel de curto prazo, mas a uma taxa diferente. As diferentes taxas de direção, induz pontos em que os valores das duas médias móveis podem ser iguais ou cruzados entre si. Esses pontos são chamados de pontos cruzados. Na estratégia de negociação de transferência dual média dual, esses cruzamentos são pontos de decisão para comprar ou vender as moedas. O que esses pontos críticos implicam depende da abordagem que o investidor tem em sua estratégia. Existem duas escolas de pensamento: técnicas e de valor. A Abordagem Técnica sugere que quando a Média de Mudança de Curto Prazo (STMA) se desloca acima do LTMA, isso representa um sinal de Compra (ou Longo). (Inversamente, quando o STMA se desloca abaixo do LTMA, a Abordagem Técnica indica um sinal de Venda (ou Curto).) A intuição por trás dessa estratégia pode ser explicada em termos de impulso. Basicamente, o princípio do impulso indica que um preço que está subindo (ou para baixo) durante o período t é provável que continue a subir (ou para baixo) no período t1, a menos que existam provas em contrário. Quando o STMA se move acima do LTMA, isso fornece um indicador de atraso de que o preço está se movendo para cima em relação ao preço histórico. Compre alto, venda mais alto. O Value Approach oferece os sinais comerciais opostos à abordagem técnica. O Value Approach afirma que, quando o STMA atravessa de baixo para cima o LTMA, o investimento agora está sobrevalorizado e deve ser vendido. Por outro lado, quando a moeda STMA se desloca abaixo do LTMA, a moeda é subavaliada, deve ser comprada. A intuição por trás da abordagem do valor pode ser pensada simplesmente como uma abordagem de reversão média. Compre baixo (valor), venda alto (sobrevalorizado). Ambas as estratégias tentam alcançar o mesmo objetivo, mas fazê-lo em formas opostas umas às outras. Neste artigo, analisaremos as estratégias técnicas e de valor aplicadas às taxas de câmbio do Euro USD. O gráfico a seguir mostra como a estratégia de negociação de cruzamento em movimento dual produz sinais de compra e venda. Observe que os ganhos e perdas são calculados tomando a diferença entre o preço (não o valor médio móvel) nos pontos de sinal. Assim, o preço real negociado será, com grande probabilidade, não igual aos valores médios móveis correspondentes. Parte 2: dados e metodologia Abaixo está uma tabela que resume os dados que usamos para esta tarefa: Observação sobre o software: o Microsoft Excel não conseguiu lidar com o número de observações que pudemos obter. Por conseguinte, era necessário utilizar um pacote de software diferente para fazer os cálculos ou escrever software nós mesmos. Nós decidimos que C era uma linguagem apropriada para usar. Nós escrevemos o código C para fazer as seguintes funções com os dados: 1. Limpe os dados, incluindo a filtragem de fins de semana, feriados e períodos obsoletos. 2. Destaque as médias móveis a longo e curto prazo especificadas. uma. Usou a série Fibonacci como ponto de partida para curto prazo e Longo prazo (primeiro 12 5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987 examinado. Resultados não diferentes de abaixo). B. Calcule todas as combinações de 10 incrementos de período até 1000. e. 10,50 230, 740 (tempo de execução de aproximadamente 30 minutos, 5050 combinações possíveis) 3. Calcule os pontos de cruzamento, 4. Identifique o cruzamento como Compra ou Venda 5. Calcule resultados: (com e sem deslizamento de 0.0003) e. Perda média de ganhos f. Períodos abaixo do investimento inicial g. Valor máximo do portfólio h. Valor minimo do portfólio 6. Determine quais médias móveis usar em testes fora da amostra. 7. Execute a análise da amostra. 8. Compare na amostra sem amostra. Parte 3: Na análise dos resultados da amostra A tabela abaixo resume os resultados dos ensaios experimentais que foram conduzidos. As seguintes são três análises principais dos cálculos de amostra: a estratégia de cruzamento de média dupla pode fornecer lucros estáveis quando não é assumida qualquer derrapagem. Além disso, não é preciso ser discernido ou seletivo na determinação dos parâmetros para as médias móveis de curto e longo prazos para serem bem-sucedidas. Quando o deslizamento é contabilizado nos cálculos de lucro, os resultados são muito diferentes da conclusão acima. Na verdade, mais de 65 das possíveis combinações de DMAC não são lucrativas, e existe um risco de queda considerável, empregando uma estratégia cega de DMAC. Ao comparar a abordagem técnica versus valor na amostra, é claro que a abordagem técnica executa significativamente a abordagem do valor, como evidenciado pelo retorno total médio. Compare 4.0 (técnico) com 11.4 (valor). Um pouco interessante, os parâmetros médios móveis a curto e a longo prazo que criam os retornos mais lucrativos são muito mais agrupados na abordagem técnica do que a abordagem de valor. Isso sugere que a abordagem técnica pode ser removida da amostra com mais facilidade. Parte 4: Seleção de parâmetros para análises fora de amostra Neste momento, desenvolvemos uma metodologia de seleção para determinar qual o intervalo de parâmetros de STMA e LTMA que recomendaríamos para a análise da amostra. O processo segue: Calculou 4.950 combinações de carteiras ST LT para as saídas listadas na Parte 3. Ordenadas por Rentabilidade Selecionadas com retornos gt10 Ordenadas pelo valor ST Valores ST mais rentáveis agrupados entre 50-130 (Ver quadro abaixo) Ordenar pelo valor LT ( Metodologia repetida para ST no LT) Os valores LT mais rentáveis agrupados entre 740-810 (Veja o gráfico abaixo) Se fosse necessário escolher uma combinação única de DMAC, recomendaríamos o 100 (ST), 770 (LT) como final Seleção de combinação Observe que isso não representa o melhor desempenho das combinações rentáveis de 1746, em vez disso, representa um dos melhores candidatos com base nas distribuições descritas acima. Parte 5: Previsões fora de amostra A tabela abaixo resume os resultados de teste fora da amostra que foram realizados. A partir da análise fora da amostra, descobrimos que, utilizando um processo de seleção de parâmetros bem concebido, parece que realmente conseguimos selecionar combinações de DMAC rentáveis. As combinações fora da amostra mostraram melhora considerável em relação às combinações na amostra. Compare a rentabilidade 89 (selecionada, fora da amostra) versus 35 (todas as combinações possíveis, na amostra). Além disso, compare 2,5 retorno médio (selecionado, fora da amostra) versus 4.0 retorno médio (todas as combinações possíveis, na amostra). Talvez, ainda mais importante, os resultados selecionados e fora da amostra mostraram um desvio padrão muito menor e um risco negativo. Na verdade, o pior retorno entre os resultados fora da amostra foi um retorno de 2,7. Parte 6: Questões Potenciais Há partes de nossa análise que devem ser analisadas para determinar onde pode haver riscos subjacentes (ou seja, riscos) que podem não ser facilmente evidentes: 1) Os dados limpos e imparciais são vitais para uma boa análise. Dada a confiabilidade na fonte dos dados, nos sentimos bastante confiantes de que os dados são realmente precisos no entanto, nossa análise apenas examinou uma moeda única por um período de 2 anos. Embora nossa abordagem tenha uma natureza puramente técnica, esse conjunto de dados único não justifica a generalização em outras moedas ou classes de ativos (por exemplo, futuros e ações). 2) Metodologia Existe uma linha fina entre boa otimização e mineração de dados. Ao examinar todas as combinações possíveis de DMAC com parâmetros de STMA e LTMA entre 10 e 990, abrimos a tentação de mineração de dados para gerar resultados favoráveis, no entanto, empregando uma metodologia de seleção de parâmetros bem concebida, nos sentimos confiantes tomando a gama recomendada de Valores dos parâmetros fora da amostra. Considerando que quase 90 das combinações de DMAC selecionadas foram efetivamente lucrativas fora de amostra, é bastante improvável que possamos alcançar esses resultados através de uma metodologia de seleção de dados ou mineração de dados ou otimizada demais. 3) Risco Além de ter uma visão bastante superficial do desvio padrão do retorno esperado e do retorno total mínimo, não realizamos uma avaliação completa dos riscos envolvidos. Os investidores também estariam interessados em métricas, como a redução máxima em qualquer período de tempo. (Esta informação também seria relevante para a estrutura de incentivos para gestores de hedge funds). Em suma, um exame mais aprofundado dos riscos deve ser explorado. Talvez essa análise possa produzir uma abordagem de filtro para comprar e vender sinais. Como resultado, não precisamos adotar uma estratégia sempre em (excluindo fins de semana). Parte 7: Onde é que vamos daqui É claro a partir de nossos resultados, tanto nas análises de amostra quanto fora da amostra, que deve haver maneiras ainda mais inteligentes de capturar os lucros disponíveis com a estratégia de negociação da DMAC. Capture mais lucros através de melhores estratégias de temporização Podemos ver a partir do gráfico DMAC (ver Seção 1) que grande parte do lucro potencial é perdido quando o sinal de negociação é fornecido. Isso ocorre porque a média móvel é um indicador de atraso de tendência que apenas reflete a ação do preço passado. Como mostramos em nossa análise e resultados, a maior parte do potencial de lucro é perdida nesse ponto para os custos de negociação (ou seja, os bancos obtêm no mercado de câmbio). Para capturar mais lucros disponíveis, recomendamos investigar as seguintes ideias e estratégias. Preço vs. SMA Crossover Strategy. Recomendamos explorar uma análise de um crossover de preço vs. SMA. Desta forma, um dos atrasos médios móveis é removido da análise. Com efeito, isso faz com que os sinais de venda de compra sejam mais oportunos na natureza. Os problemas potenciais com esta estratégia incluem: aumento de transações e, portanto, custos. Ação contra sinais negativos (ou seja, mais whipsaws). A pesquisa de análise técnica tende a sugerir que as estratégias de negociação da DMAC superam as estratégias de negociação da SMA. Tendência do modelo versus períodos de negociação. Há ciclos nos dados que mostram períodos de tempo onde os preços têm variações muito pequenas em torno de um preço similar ou, em outras palavras, eles estão em um período comercial. Além disso, há períodos em que os preços estão fazendo movimentos fundamentais de um alcance para outro, ou períodos de tendência. Investigar diferentes regras de negociação no software que ajudaria a identificar quando esses períodos começarem e finalizar poderiam ser muito poderosos. Entre as abordagens possíveis, estão os indicadores técnicos tradicionais, como ADX (DI e DI), osciladores para períodos de negociação (ou seja, RSI, CCI). Alternativamente, abordagens estatísticas mais avançadas, como os modelos escondidos de Markov, poderiam ser examinadas. Regras de negociação adicionais: Slope Change Analysis. É possível que uma análise da direção da inclinação possa ser útil para capturar alguns dos lucros perdidos. Nesse cenário, a direção absoluta da inclinação poderia determinar a decisão de comércio junto com a análise da inclinação relativa da média dupla em movimento. Embora este tipo de análise também esteja atrasado e limite uma estratégia de impulso, pode haver algum valor para a investigação de se o modelo poderia se tornar mais robusto através da inclusão. Regras de negociação adicionais: desvio padrão do LTMA. Nesta estratégia, uma decisão de saída pode ser feita quando o preço atual se move maior do que um desvio padrão prescrito, longe da média móvel a longo prazo. Esse tipo de regra de negociação poderia ajudar a capturar os lucros que de outra forma seriam perdidos quando um pico voltar (ou voltar) antes que as médias móveis cruzem novamente. Os riscos potenciais desta estratégia incluem: Não permite montar a onda de lucro induzindo saídas antecipadas de negociações de lucro. Aumento de custos de negociação Seleção de Classes de Ativos (Moedas, Títulos e Futuros) Em nossa análise, utilizamos dados que nos foram fornecidos por Professor Campbell Harvey. É razoável supor que é possível passar por uma análise para selecionar moedas e títulos mais lucrativos. Alguns métodos possíveis para seleção incluem Várias telas de atributos de pools de títulos e moedas, incluindo telas univariadas e bivariadas, poderiam produzir resultados mais lucrativos. Regressões preditivas dos atributos desejáveis, incluindo liquidez e volatilidade, etc. para moedas, títulos e futuros. Análise de eventos catastróficos Na sequência de múltiplos eventos principais ou catastróficos nos últimos 3 anos, incluindo: agosto de 1998 (padrão do russo) março de 2000 (queda no mercado de ações dos EUA) 11 de setembro de 2000 (Ataque terrorista). Embora tenhamos incluído dois desses três eventos em nossos dados, ainda sentimos que uma análise deve ser feita para planejar tais eventos (ou seja, estratégias de saída) e seu impacto em nossas posições.
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