Sistema de comércio de mac

MACD Trading System.
COMPONENTES.
Indicador MACD (sem histograma)
Configuração MACD: 12-26-9.
INDICADOR MACD.
O indicador MACD (Divergência de Convergência em Movimento Médio) foi criado por Gerald Appel na década de 1970. Alguns comerciantes consideram que é um indicador de dinâmica efetivo, construído usando a diferença entre duas médias móveis que são indicadores de tendência seguindo.
Portanto, permitindo que um comerciante tenha as duas tendências seguidas e as características de impulso em um indicador. Consiste em duas linhas e às vezes inclui um histograma também.
A linha MACD é a diferença entre um período de 26 meses e um período de 12 meses.
ema = média móvel exponencial.
A linha de sinal é simplesmente um período de 9 meses da linha MACD.
Se você estivesse usando um histograma (o que não estamos neste exemplo), seria a diferença entre as linhas acima.
O MACD é baseado em médias móveis, o que naturalmente é derivado do preço, portanto, é um indicador de atraso.
Normalmente, os sinais de compra são tomados quando a linha MACD cruza acima da linha de sinal e os sinais de venda são tomados quando a linha MACD cruza abaixo da linha de sinal.
Outra maneira que alguns obtêm sinais comerciais desse indicador é quando a linha MACD ou Signal cruza a linha Zero.
SINAIS DO SISTEMA DE COMERCIALIZAÇÃO MACD.
Este sistema de negociação MACD usa a metodologia acima. Bem, na verdade, apenas uma parte disso é usada. Aqui, a linha de sinal é usada como indicador de tendência e linha MACD - Os cruzamentos da linha de sinal são usados ​​como o gatilho.
Configuração de compra: a linha de sinal (amarelo) está acima da linha zero, indicando uma tendência de UP.
Comprar Gatilho: linha MACD (verde) cruza acima da linha de sinal.
Sair: linha MACD cruza abaixo da linha de sinal OU saída alternativa.
Disparador curto: a linha MACD cruza abaixo da linha de sinal.
Sair: linha MACD cruza acima da linha de sinal OU saída alternativa.
O exemplo 2 min. O gráfico do QQQQ abaixo mostra dois negócios vencedores e um comércio perdedor. Este sistema de negociação MACD o impede de fazer negócios que não estão na direção da tendência, conforme determinado pela linha de sinal.
Observe que não houve entradas longas, porque cada vez que a linha MACD cruzava acima da linha de sinal, a linha de sinal estava abaixo de zero.
No entanto, um comerciante com experiência teria percebido que, após 1:30 da tarde, a linha de sinal se movia acima de zero, enquanto ao mesmo tempo o preço explodiu de um padrão de triângulo e fez dois altos altos.
Então, quando o MACD cruzou acima da linha de sinal após 2:00 da tarde, e a linha de sinal estava muito perto de zero de qualquer maneira, isso poderia ter sido usado como um sinal de compra decente.
Estritamente pelas regras? Não, mas isso me faz um bom senso comercial.

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Como esta ação está evoluindo? Watchlists.
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Backtesting *
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* Backtesting de um sistema de comércio está testando seu desempenho em dados históricos. O fato de um sistema de negociação demonstrar um bom desempenho no passado não significa necessariamente que ele também funcionará no futuro.
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Backtesting o MAC-System - Quanto tempo é bastante suficiente?
A maioria de nós confia nossas economias às organizações financeiras na crença de que isso nos proporcionará melhores resultados de investimento do que poderíamos conseguir. Essas empresas defendem uma estratégia de compra e retenção de fundos de títulos e ações, cobram taxas e geralmente funcionam mal. Uma forma conveniente de melhorar a compra e a retenção e fazer melhor do que as organizações financeiras é trocar periodicamente o investimento de ações em títulos e vice-versa, conforme indicado pelo sistema MAC de Crossover de média móvel. O sistema MAC (descrito em Beyond the Ultimate Death Cross) usa cross-overs de médias móveis do S & amp; P 500 para determinar os períodos de investimento para o mercado de ações e títulos.
A chave para este modelo foi encontrar médias móveis cujas cross-overs tenham as maiores probabilidades de sinalizar com sucesso ganhos ou perdas no mercado de ações. Eu encontrei essas médias móveis usando razões de verossimilhança. Os sinais de compra mais rentáveis ​​ocorrem quando a média móvel exponencial de 34 dias (EMA) do S & amp; P 500 torna-se superior a 1.001 vezes a EMA de 200 dias. Os sinais de melhor venda são gerados quando a média móvel simples (MA) de 40 dias do S & amp; P 500 cruza abaixo do MA de 200 dias.
O sistema MAC possui os atributos necessários para torná-lo um modelo cronológico de cronograma de mercado:
é simples, racional e baseado em regras, tem poucas variáveis ​​(apenas quatro médias móveis), tem tamanho de amostra suficiente com dados de suporte adequados (1950-2017) e é testável.
O estudo original usou dados diários de 4 a 19 de janeiro a 6 a 2018. O período de estudo foi ampliado para quase 65 anos, de 3 a 19 de janeiro de maio a 22-2017.
Dados do mercado de ações.
Os dados diários para o S & P500 para determinar as médias móveis são do Yahoo! Finance. Os valores ajustados de Dividendos de SPY, o ETF que rastreia o S & P500, podem ser obtidos a partir de 9 a 13 de novembro de 1993. Para o período de tempo anterior a 3 de janeiro de 1950, um SPY sintético foi calculado usando dados diários do S & amp; P500 e dividendos mensais da série de dados S & amp; P de Robert Shiller.
Dados do mercado de títulos.
Valores para IEF, o iShares 7-10 Year Treasury Bond ETF está disponível a partir de julho de 2002 em diante. De 1950 a 2002, o rendimento do Tesouro a 10 anos foi utilizado para determinar os valores obrigacionistas no início e no final dos períodos de investimento no mercado de títulos. Os dados de rendimento diário estão disponíveis a partir de janeiro de 1962 e, antes disso, os valores mensais são da série de dados de Shiller. Para um exemplo de cálculo dos retornos de títulos, consulte o Apêndice.
Backtest Results 1950-2017.
O modelo gerou 61 períodos de investimento, 31 para ações e 30 para títulos conforme listado no Apêndice. Houve apenas 8 períodos que produziram retornos negativos variando de -0,1% a -9%. Para um investimento feito no início de 1950, o retorno de 22 a 20 de maio teria sido 3,5 vezes maior do sistema MAC do que o que comprar e manter da SPY produzido, US $ 100 teriam crescido para $ 311,000.
Resultados do Backtest 1999-2017.
O modelo gerou 13 períodos de investimento de novembro de 1998 a maio de 2017. Houve apenas um período produzindo um retorno negativo (0,26%). O retorno absoluto de um investimento inicial de 22 a 20 de maio teria sido 2,4 vezes maior do sistema MAC do que o que seria de comprar e manter o SPY.
Resultados do Backtest 1999-2017.
Usando um Web-Based Stock Trading Simulation Site.
Para esta simulação, o sistema MAC foi projetado para selecionar IEF ou TLT como o fundo de títulos de acordo com o qual foi classificado mais alto no momento em que o MAC marcou o início de um período de investimento de mercado de títulos. Além disso, os resultados da simulação diferem ligeiramente do cálculo da planilha porque os critérios foram avaliados apenas no final de cada semana e devido a diferenças na forma como as médias móveis exponenciais são calculadas para as duas análises. No entanto, os retornos são semelhantes, como pode ser visto na Figura 1.
Havia apenas 12 períodos de investimento, todos produzindo retornos positivos (Vencedores Globais 12/12, 100%). O retorno anualizado da simulação foi de 11,7%, com uma redução máxima de -17%. Um investimento inicial de US $ 20.000 feito em 2 de janeiro de 1999 teria crescido para US $ 109.713 até 22 de maio de 2010, cerca de 2,7 vezes o que o SPY buy-and-hold teria produzido. Observe que o retorno de referência mostrado nas figuras abaixo é para S & P500, não para SPY.
Figura 1: sistema MAC de janeiro de 1999 a maio de 2017.
Foram realizadas simulações adicionais com várias datas de início e término. O sistema MAC sempre evitou os períodos baixos de mercado de ações e seguiu o S & P500 durante os períodos de estoque. Por exemplo, se alguém tivesse iniciado a simulação no início da última recessão, o sistema MAC teria evitado a redução de 55% do S & amp; P500, como pode ser visto na Figura 2.
Figura 2: sistema MAC de dezembro de 2007 a maio de 2017.
Desempenho fora da amostra.
O sistema MAC foi originalmente publicado em 31 de julho de 2018. Desde 30 a 18 de dezembro, sinalizou um investimento contínuo no mercado de ações (SPY) e atualmente ainda está sendo investido no SPY. O desempenho fora da amostra de 31 a 20 de julho de 22 a 20 de maio de SPY ajustado para dividendos foi de 42,8% para um retorno anualizado de 21,8%.
No mesmo período, uma combinação de duas das mais antiguas contas de renda variável da organização de serviços financeiros TIAA-CREF, 60% CREF Stock e 40% CREF Bond retornaram 31,9% para um retorno anualizado de 16,6%. O menor desempenho da combinação normalmente recomendada de fundos de ações de 60:40 destaca a vantagem de seguir o sistema de timing do mercado MAC.
Seguindo o sistema MAC.
O desempenho passado não é garantia de desempenho futuro. No entanto, este modelo já foi testado em quase 65 anos e teve um bom desempenho. Quanto tempo mais deve um backtest? Certamente 65 anos são suficientemente longos.
As atualizações semanais do sistema estão disponíveis no nosso site todas as sextas-feiras e podem ser visualizadas sem custo na próxima noite de segunda-feira.
Devoluções do Tesouro a 10 anos.
Este é um cálculo aproximado e abreviaturas são os seguintes:
Yo =% de rendimento no início do período de investimento.
Ye =% de rendimento no final do período de investimento.
C = cupom assumido = (Yo + Ye) / 2 * $ 100.
Vo = valor da obrigação no início do período de investimento (Dólares)
Ve = Bond Value no final do período de investimento (Dólares)
FV = Valor Futuro em Redenção de Obrigações = $ 100.
In = Renda de cupons (Dólares)
L = Comprimento do período de investimento (anos)
Po = Período até o vencimento no início do período de investimento (anos)
Pe = Período até o vencimento no final do período de investimento (anos)
PV = valor presente, a fórmula excel para o valor presente é: PV (Y, P, C, FV)
Exemplo: período de investimento do mercado de obrigações 14/12/07 - 3/08/09.
C = (4.23 + 3.64) / 2 = $ 3.94.
Vo = PV (Yo, Po, C, FV) = PV (0,0423,10,3,94,100) = $ 97,67.
Ve = PV (Ye, Pe, C, FV) = PV (0,0364, (10-1,64), 3,94,100) = $ 102,13.
In = 1.64 * $ 3.94 = $ 6.46.
Retorno = ($ 102.13 - $ 97.67 + $ 6.46) = $ 10.92.
Pct Return = $ 10.92 / $ 97.67 = 11.18%
Durante o mesmo período IEF ajustado por dividendos devolvidos = 11,52%
Períodos de Investimento do Mercado de Ações e Obrigações.
Georg Vrba é um engenheiro profissional que tem sido engenheiro consultor por muitos anos. Na sua opinião, os modelos matemáticos fornecem melhores orientações para a direção do mercado do que os especialistas financeiros # 82221. Ele desenvolveu modelos financeiros para o mercado de ações, o mercado de títulos, a curva de rendimentos, o ouro, a prata e o indicador de recessão COMP, todos publicados em Perspectivas do Conselheiro.
Sobre o Autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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O sistema MAC é otimizado demais?
Em um artigo recente intitulado "Backtesting the MAC-System - Quanto tempo é bastante suficiente?", O autor apresentou um sistema de rotação simples baseado em médias móveis. O sistema é um dos sistemas rotacionais mais básicos que você poderia planejar. Com base em sinais gerados a partir das médias móveis, seu investimento está dentro do índice S & amp; P ou um fundo de títulos. Vários leitores expressaram suas preocupações sobre a possibilidade de o sistema ser otimizado para os dados históricos. Este é um ponto válido e vale a pena procurar.
Quando se trata de criar um sistema de negociação lucrativo, dependemos de encontrar bordas de mercado que possamos explorar. Todas as negociações bem sucedidas dependem de padrões recorrentes encontrados nos dados históricos do mercado e da exploração desses padrões para obter lucro. Isso é verdade para os comerciantes discricionários, bem como os comerciantes do sistema. Otimizar o nosso sistema para aproveitar as bordas do mercado não é o problema. Queremos otimizar o nosso sistema para aproveitar uma vantagem.
No entanto, grande parte do movimento do mercado histórico é o ruído ou o movimento aleatório. Então, o problema de otimizar o nosso sistema para os dados históricos começa a acontecer quando nosso sistema começa a entrar em padrões dentro do ruído em vez de explorar uma verdadeira vantagem no mercado. Encontrar um padrão no ruído pode produzir curvas de equidade de grande aparência em dados históricos, mas em dados fora da amostra, a curva de equidade pode quebrar de forma bastante rápida.
Em resumo, queremos um sistema de negociação que explore uma verdadeira vantagem do mercado e evite padrões de keying no ruído do mercado. A otimização não é o problema. O excesso de montagem é o problema e ter a capacidade de separar uma verdadeira vantagem do mercado do ruído é o que este jogo se trata.
Então, como podemos testar o sistema MAC para nos ajudar a determinar se ele está otimizado demais? Ao olhar para um modelo comercial, é importante que os parâmetros demonstrem a robustez em uma ampla gama. Ou seja, o sistema deve continuar a ser rentável em vários valores diferentes. Devemos ser capazes de alterar alguns dos principais valores de entrada e devemos ter um modelo comercial viável. O resultado (lucro líquido neste caso) não deve mudar drasticamente.
Para explorar a robustez da premissa básica deste modelo de negociação, criei uma versão simplificada no EasyLanguage que compra e vende apenas o mercado de caixa S & amp; P. O modelo de negociação completo, conforme apresentado pelo autor do sistema MAC, tem regras para transferir dinheiro para um fundo de títulos durante o & # 8220; urso # 8221; mercados, mas estou particularmente interessado em testar os sinais de compra / venda gerados pelas várias médias móveis, pois estes pareciam produzir a maior quantidade de perguntas pelos leitores.
Regras do Modelo de Negociação.
O nosso modelo de negociação é muito simples, com sinais de longo prazo para o mercado de caixa S & amp; P e quando fechar nossa posição. As regras de compra / venda estão abaixo.
A média móvel exponencial de 34 dias (EMA) do S & amp; P 500 torna-se superior a 1.001 vezes a SMA de 200 dias.
A média móvel simples de 40 dias (SMA) do S & amp; P cruza abaixo do SMA de 200 dias.
Ambiente de teste.
Codifiquei as regras acima na EasyLanguage e testei-as no mercado de caixa S & amp; P. Antes de entrar nos detalhes dos resultados, deixe-me dizer isso: todos os testes dentro deste artigo vão usar os seguintes pressupostos:
Tamanho da conta de inicialização de $ 100,000 As datas testadas são de outubro de 1969 a setembro de 2017 As ações foram dimensionadas com base no preço e na volatilidade. A P & amp; L não está acumulada. Não houve deduções para derrapagens e comissões Não houve paradas.
Ações = US $ 5.000 por comércio / 5 * ATR (10)
Resultados da linha de base.
Apenas usando as regras simples acima, obtemos a seguinte curva de ações e resultados.
Testando o período do filtro da tendência.
As regras de linha de base exigem um SMA de 200 para atuar como um filtro de tendência principal. Esse valor de 200 é apenas um outlier? Ou, este parâmetro é robusto para uma ampla gama de valores? Para testar a robustez desta entrada, usarei o recurso de otimização da TradeStation que me permitirá testar rapidamente uma variedade de valores. Vou testar o intervalo 60 - 260 em incrementos de 10 para o valor de entrada usado no cálculo SMA. Os resultados do meu teste estão abaixo. O eixo x mostra o período de observação em dias, enquanto o eixo y mostra o lucro líquido.
O valor ótimo (260) não é o valor padrão (200). Muitos valores mostram resultados lucrativos. O valor padrão e, acima de tudo, mostram resultados muito semelhantes.
Testando Período de Compra.
As regras de linha de base exigem que uma EMA 34 eleve acima do 200 SMA uma quantidade determinada para desencadear um sinal de compra. O 34 período usado para o cálculo da EMA está otimizado demais? Para testar a robustez desta entrada, usarei o recurso de otimização da TradeStation que me permitirá testar rapidamente uma variedade de valores. Vou testar o intervalo de 5 a 75 em incrementos de 5 para o valor de entrada usado no cálculo EMA. Os resultados do meu teste estão abaixo. O eixo x mostra o período de observação em dias, enquanto o eixo y mostra o lucro líquido.
O valor ótimo (20) não é o valor padrão (34). Todos os valores mostram resultados lucrativos e muito similares.
Testando Factor de Compra.
As regras de linha de base exigem que um EMA 34 eleva-se acima dos 200 SMA por um fator superior a 1.001. Este fator é excessivamente otimizado? Novamente, vou usar o recurso de otimização da TradeStation. Vou testar o intervalo 0.990 - 1.010 em incrementos de .001 para o valor de entrada usado no cálculo do fator. Os resultados do meu teste estão abaixo. O eixo x mostra o valor do fator enquanto o eixo y mostra o lucro líquido.
O valor ótimo (.98) não é o valor padrão (1.001). Todos os valores mostram resultados lucrativos e muito semelhantes ao valor padrão.
Testando o Período de Saída.
As regras de linha de base exigem uma cruzamento de 40 SMA abaixo do 200 SMA para disparar um sinal de venda. O período 40 utilizado para o cálculo SMA é otimizado demais? Mais uma vez, vou usar o recurso de otimização da TradeStation para testar rapidamente uma variedade de valores. Vou testar o intervalo de 5 a 75 em incrementos de 5 para o valor de entrada usado no cálculo de SMA. Os resultados do meu teste estão abaixo. O eixo x mostra o período de observação em dias, enquanto o eixo y mostra o lucro líquido.
O valor ótimo (55) não é o valor padrão (20). Todos os valores mostram resultados lucrativos. Os valores entre 35 e 60 mostram resultados semelhantes.
Conclusão.
Parece que este modelo de negociação não está otimizado demais. Através dos meus testes simples, consegui demonstrar que o núcleo do sistema comercial MAC mostra rentabilidade em uma ampla gama de valores. Na verdade, algumas combinações produzem melhores resultados. Os valores padrão não aparecem excessivamente otimizados. Nota, muitos valores diferentes parecem funcionar bem.
É minha opinião que o sistema MAC provavelmente funcionará no futuro. Isso funciona porque posiciona um comerciante em tendências de touro como visto de 2009 para hoje (até o final de 2017), enquanto mais importante, ele obtém um comerciante fora do mercado durante os mercados duradouros prolongados, como visto em 2007-2008. Os parâmetros exatos não são importantes! Você pode usar um SMA 260 ou um SMA 180 para o filtro de tendências principais. Você pode entrar no mercado usando um 40 EMA ou um 20 EMA. Você pode usar um fator de 1.001 ou .0098 como limite de compra. Todos produzem resultados positivos que dizem respeito à robustez do sistema.
É verdade que o período de teste dentro deste artigo produziu apenas 16 trocas (amostras) e este é um valor muito baixo. Parte disso é devido ao fato de eu não ter todos os dados históricos à minha disposição para testar. No entanto, com base no trabalho original dos autores de voltar para 1955, ficaria confiante de que teríamos um número suficiente de amostras.
Sistemas simples em gráficos diários aplicados a um amplo índice de mercado fornecem uma abordagem sistemática que muitas vezes fará muito melhor do que a maioria das pessoas. Ou seja, fazer decisões de compra e venda sobre reações emocionais.
E quanto ao SPY?
Várias pessoas perguntaram sobre esse modelo no SPY. Estritamente falando, o MAC-System apresentado neste artigo não é o MAC-System completo. O código EasyLanguage que escrevi para os testes acima foi projetado estritamente para testar a robustez dos valores de entrada & # 8211; não para testar o desempenho geral da estratégia. O modelo comercial apresentado é uma versão simplificada do MAC-System. Gostaria de encaminhá-lo para o artigo # 8220; Backtesting do MAC-System - Quanto tempo é bastante suficiente? & # 8221; para uma descrição mais completa do desempenho do SPY no MAC-System.
No entanto, dado o código de estratégia apresentado neste artigo não é o sistema MAC completo, abaixo estão os resultados quando aplicados ao SPY. Os lucros são reinvestidos. Todo o patrimônio comercial é investido para cada comércio. Comissões de US $ 16 e $ 0,04 por ação foram deduzidas por viagem de ida e volta. O TradeStation Performance Report pode ser baixado aqui MAC_Test_SPY.
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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Descobrindo o que funciona, e o que não funciona.
Jeff, quando foi o comércio # 8? Parece que cerca de metade do lucro total veio desse comércio.
Ross, o maior comércio foi durante o boom dot-com. Esse comércio foi de 1995 a 1998, quando o S & # 038; P escalou de 465 a 1020. Isso gerou um lucro de US $ 118.610. O comércio aberto atual pode estar dentro dos três primeiros quando ele fecha. O lucro aberto é de US $ 44.900.
Jeff, um sistema ajustado à curva será sempre robusto em relação às mudanças de parâmetros. Na verdade, você provou que o sistema foi ajustado à curva, não o contrário, como você argumenta. Você deve repensar sua filosofia inteira. O motivo pelo qual o sistema MAC funcionou nos dados SPX é porque não existem períodos paralelos prolongados como em alguns outros mercados. Na verdade, a tendência dos anos 90 torna o sistema robusto para as variações do paeller.
Olá Alex. Eu discordo que & # 8220; um sistema ajustado pela curva será sempre robusto em relação às mudanças de parâmetros & # 8221 ;. Eu vi sistemas excessivamente otimizados onde você muda um parâmetro e a curva de equidade se desmorona. Esta seria uma bandeira vermelha no meu livro. Com um sistema que mostra robustez em muitos parâmetros diferentes, eu me sinto muito melhor. Além disso, o ajuste de curva não é o problema. Todo sistema é ajustado de curva aos dados históricos. Confio em padrões históricos ou comportamento que repita no futuro. Claro que se o mercado muda de forma dramática (pára a tendência por um período prolongado), o sistema deixará de funcionar. Isso não é novidade, já que o sistema MAC é um sistema de seguimento de tendências. Claro que uma tendência que segue o sistema deixará de funcionar quando um mercado já não apresenta tendências. Os comerciantes discricionários, bem como os comerciantes do sistema, se adaptam ao longo do tempo à medida que as bordas aparecem e desaparecem. Saber quando parar de negociar um sistema é parte de qualquer plano de negociação. Algumas curvas nas últimas décadas, outras não são. Para o sistema MAC, você pode remover a tendência da década de 1990 e ainda funciona e os parâmetros permanecem robustos. A vantagem explorada pelo sistema MAC pode durar mais 100 anos, ou pode morrer nos próximos dois anos. Ninguém sabe. Tudo o que posso fazer é fazer as melhores estimativas com base no histórico e depois permanecer flexível no que o futuro detém. Se alguém tivesse que esperar por 100% de certeza, nenhum negócio seria realizado.
Apesar de tudo, acredito que seria realmente interessante ver como o sistema se comporta com RUSSEL 2000 ou NASDAQ, apenas para ver se podemos aumentar os retornos mais.
Olá Marco. Eu apenas corri o sistema em SPY, ES, QQQ, DOW e IWM. Todos produzem resultados positivos. Por diversão, eu corri em APPL, GLD e USO. Mais uma vez, resultados positivos, exceto USO. Embora a curva de patrimônio da USO ainda esteja no verde, é uma feia curva de ações decrescente. É claro que o sistema foi projetado para o S & # 038; P, mas se manterá em outros mercados.
& # 8220; Além disso, o encaixe de curva não é o problema & # 8221;
Curve-fitting é o problema. Não há borda NO para o sistema MAC. É toda uma ilusão de que você foi vítima.
Jeff, ajuste de curva e otimização não são noções equivalentes. Você parece usá-los de forma intercambiável. A definição formal de otimização é que é um máximo global que é robusto quando os parâmetros são perturbados. O que você viu que quebrou foi um máximo local instável. Os parâmetros do sistema MAC foram selecionados para um máximo global para o SPX. Por que não aplicá-lo a alguns futuros de commodities?
Jeff o sistema MAC possui 5 parâmetros. Qualquer afirmação de que não está ajustada é ridícula para dizer o mínimo. Aliás, apenas tentando ajudar como vítima de tais sistemas no passado e perdi dinheiro.
Olá Alex. Agradeço sua opinião e desejo de ajudar. Obrigado. No entanto, eu discordo. Na minha opinião, o ajuste de curva não é o problema, pois todos os sistemas são ajustados de forma curva aos dados históricos. O excesso de otimização seria o problema potencial. Então, sim ajuste de curva e sobre otimização são dois aspectos diferentes, que foi um dos pontos do artigo. Como você afirma, selecionar os valores máximos locais para cada parâmetro de entrada individual provavelmente aumentaria as chances de ter um sistema otimizado e isso seria um problema. Conforme indicado no artigo, encontrei o sistema para não ser otimizado demais. O sistema poderia ser excessivamente otimizado? Talvez, mas não encontrei evidências para apoiar isso. O sistema não pode funcionar no futuro? Talvez. Se o mercado se afasta drasticamente de seu comportamento histórico, ele vai parar de funcionar. Além disso, tem sido minha experiência que os sistemas não precisam trabalhar em diferentes mercados. Idealmente, eles deveriam trabalhar em mercados similares. Nesse caso, o sistema foi construído para os mercados do índice de ações. Especificamente, o mercado de caixa S & # 038; P. No entanto, deve ser justo nos futuros da S & # 038; P, DOW, QQQQ e outros dessa natureza. Desenvolver o sistema em mercados similares (altamente correlacionados) seria outro método para evitar o excesso de otimização, como o uso de dados em amostra / Out-of-Sample durante o período de desenvolvimento. No final, se o sistema não funcionar bem no estoque de ouro, óleo ou maçã, isso não seria necessariamente um & # 8220; mau & # 8221; coisa. Eu já vi muitos sistemas funcionarem durante anos e anos quando são construídos para mercados específicos. Eu apenas corri o sistema em SPY, ES, QQQ, DOW e IWM. Todos produzem resultados positivos. Por diversão, eu corri em APPL, GLD e USO. Mais uma vez, resultados positivos, exceto USO. Enquanto a curva de patrimônio da USO ainda está no verde, é uma curva de equidade de queda feia. É claro que o sistema foi projetado para o S & # 038; P, mas se manterá em outros mercados. Este é outro pouco de evidência de que o sistema não está otimizado demais para os dados históricos.
Alguns outros comentários:
Recebo 27 negociações no mesmo período no SPX com dados do Yahoo finance e um backtest em excel. Seria possível responder com seu código EL em forma de texto, pois não tenho TS? Você verifica se há uma cruz antes de entrar e sair? Quaisquer outras regras além das declaradas?
Então sugiro o seguinte:
Informe o max% DD, não $$.
Experimente SPY porque na realidade você não pode comprar ações do SPX e o backtest não é realista.
Quais são as unidades de expectativa e o que representa? É o comércio médio dividido pelo perdedor médio?
Qual é a relação Sharpe? Eu recebo cerca de 0,60. Isso deve dizer se isso é apenas um acaso ou não. Em 0,60 é um acaso. Você deve ter mais de 1,50 para ter certeza.
Correção: são 21 negócios que recebo, não 27 negócios.
Alex, publiquei alguns resultados na parte inferior do artigo. Quanto às suas perguntas, não há cheques para uma cruz em uma compra. O 34-EMA deve ser 1.001 vezes o valor do 200-SMA antes de um longo será inserido. Quando um 40-SMA cruza abaixo do 200-SMA, a posição é fechada. Espero que isto ajude.
& # 8220; O 34-EMA deve ser 1.001 vezes o valor do 200-SMA antes que um longo seja inserido. & # 8221;
Mas no artigo, você diz:
& # 8220; A média móvel exponencial de 34 dias (EMA) do S & amp; P 500 torna-se superior a 1.001 vezes a EMA de 200 dias. & # 8221;
o que quer dizer aqui? O CARRO que você obteve não pode ser verdade a menos que você reinventou completamente o patrimônio fechado em cada comércio.
Então, aqui você diz:
& # 8220; As datas testadas são de outubro de 1969 a setembro de 2017 e # 8221;
Mas abaixo do gráfico de patrimônio, a data de início é exibida em 10/11/1979.
Como você vê, além dos problemas de ajuste rápido, há alguns outros problemas com o artigo. Independentemente disso, o que você provou é que este é um sistema muito robusto ajustado por curva nos dados SPX. Funcionará apenas em séries de preços com fortes tendências de elevação, seguidas de baixas tendências. Se não houver uma tendência de alta durante alguns anos, mas apenas uma ação lateral, aqueles que usam esse sistema irão se preocupar.
Alex, desculpe pela confusão nas regras. Verifique o artigo para as regras de entrada / saída. Eles devem ser declarados corretamente. Do mesmo modo, o retorno anualizado estava errado, bem como a curva de equidade não estava correta. Essas imagens eram de uma corrida de execução do sistema MAC diferente que eu estava testando. Obrigado por apontar isso.
Eu quase nem me incomodava em incluir um relatório de desempenho e um gráfico de equidade neste artigo porque esse não é o ponto do artigo. O objetivo era demonstrar uma técnica para testar a robustez dos valores de entrada. Uma técnica que qualquer um poderia aplicar a um sistema para ajudar a avaliar se ele é excessivamente otimizado.
"O P & # 038; L não está acumulado" significa que os lucros não são adicionados ao patrimônio da negociação. Em vez disso, cada troca é simplesmente baseada no patrimônio inicial.
Eu concordo que este é um sistema de seguimento de tendências. Assim, exige um mercado de tendências. Isso realmente não é diferente de quase todos os sistemas de negociação que já vi. Eles funcionam porque eles aproveitam as características históricas do mercado. Quando essas características históricas desaparecem e morrem, o mesmo acontece com o sistema. Isso não é nada novo e algo em que todos vivemos como comerciantes. Em suma, você sempre pode encontrar uma desculpa, não importa o quão bem construído e testado um sistema de comércio é, por que você não deve trocá-lo.
Obrigado Jeff, mas observe que, embora o número de negociações tenha sido combinado após o esclarecimento que você fez, o lucro líquido não porque o número de regras de ações parece não ter sentido. A fórmula de dimensionamento de posição que você sugere pode gerar mais ações que o capital disponível, dependendo do valor de ATR (10).
Ações = US $ 5.000 por comércio / 5 * ATR (10)
Na verdade você não está negociando sempre uma pequena porcentagem de nossa capital inicial e # 8221; com esta fórmula. Se você quer fazer isso, você deve selecionar o valor e dividir pelo preço para abrir a posição.
Infelizmente, seus resultados não podem ser reproduzidos e que também dão dúvidas sobre suas afirmações de que este não é um sistema excessivamente otimizado. Minha análise mostra que este é realmente um sistema altamente otimizado para seguir tendências íngremes. Seria bom se você publicasse seu código EL no formulário de teste.
Mais importante ainda, o procedimento que você seguiu testou se um ajuste da curva do sistema é robusto, e não se um sistema estiver excessivamente otimizado.
Olá Alex, a fórmula é realmente uma função e não permitirá que mais ações sejam compradas do que o tamanho da conta dada. Por favor, note que os resultados nesta página não são o foco aqui. Este não é o MAC-System conforme definido pelo autor do sistema original e derrota a finalidade deste artigo que está testando os parâmetros de entrada & # 8211; não o desempenho do modelo de negociação. Desejo que você entre em contato com o criador original do MAC-System para discutir o teste exato e o desempenho histórico. Não concordo que este sistema seja excessivamente otimizado. Também entendo que você sente que está excessivamente otimizado. Talvez você possa publicar seus resultados sobre por que você sente que está otimizado demais?
Jeff, obrigado. Seus artigos são bons para estimular o pensamento, mas acho que muitos concordarão comigo neste. Eu escrevi:
& # 8220; & # 8230; o procedimento que você seguiu realmente testa se um ajuste de curva do sistema é robusto, e não se um sistema estiver excessivamente otimizado. & # 8221;
& # 8220; Optimized & # 8221; é um termo vago. Com sistemas estamos interessados ​​em saber se há ajuste de curva e quão forte é. Você provou sem dúvida o oposto do que você pensa na minha opinião, ou seja, que o sistema está bem ajustado por curva porque responde bem às mudanças de parâmetros. Você acha que isso significa que não é excessivamente otimizado por causa disso. Mas isso é uma questão de distração de certa forma. Pense nisso.
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