Medie mobili: Strategie 13 Con Casey Murphy. Analista ChartAdvisor Diversi investitori utilizzano le medie mobili per motivi diversi. Alcuni li usano come strumento di analisi primaria, mentre altri semplicemente li usano come un costruttore di fiducia per sostenere le loro decisioni di investimento. In questa sezione, ben presentare una serie di vari tipi di strategie - la loro integrazione nel vostro stile di trading è a voi crossover Un crossover è il tipo più semplice di segnale ed è favorita tra molti commercianti perché rimuove tutte le emozioni. Il tipo più semplice di crossover è quando il prezzo di un bene si sposta da un lato di una media mobile e chiude dall'altro. crossover prezzo sono utilizzati dai commercianti per identificare i cambiamenti nella quantità di moto e può essere utilizzato come una voce di base o strategia di uscita. Come si può vedere nella figura 1, una croce sotto di una media mobile può segnalare l'inizio di una tendenza al ribasso e sarebbe probabilmente utilizzato dai commercianti come un segnale per chiudere eventuali posizioni lunghe esistenti. Viceversa, una fine sopra una media mobile dal basso può suggerire l'inizio di un nuovo uptrend. Il secondo tipo di attraversamento si verifica quando una media a breve termine attraversa una media a lungo termine. Questo segnale è utilizzato dagli operatori per identificare lo slancio sta spostando in una direzione e che un movimento forte è probabile avvicina. Un segnale di acquisto viene generato quando la media a breve termine passa al di sopra della media a lungo termine, mentre un segnale di vendita è innescato da un incrocio media a breve termine al di sotto di una media a lungo termine. Come si può vedere dal grafico qui sotto, questo segnale è molto obiettivo, che è il motivo per cui è così popolare. Crossover Triple ei Moving nastro medio aggiuntivi medie mobili possono essere aggiunti al grafico di aumentare la validità del segnale. Molti commercianti metteranno le medie mobili di cinque, 10, e 20 giorni su un grafico e attendere che la media di cinque giorni attraversa attraverso gli altri che in genere è il buy segno primario. In attesa di media the10 giorni per attraversare al di sopra della media di 20 giorni è spesso usato come conferma, una tattica che spesso riduce il numero di falsi segnali. Aumentando il numero di medie mobili, come si è visto nel metodo tripla di crossover, è uno dei modi migliori per misurare la forza di un trend e la probabilità che il trend continuerà. Questo pone la domanda: Che cosa accadrebbe se mantenuto aggiungendo medie mobili Alcune persone sostengono che se una media mobile è utile, quindi 10 o più deve essere ancora meglio. Questo ci porta a una tecnica nota come il nastro media mobile. Come si può vedere dal grafico qui sotto, molte medie mobili sono posti sullo stesso grafico e sono utilizzati per giudicare la forza del trend in atto. Quando tutte le medie mobili si muovono nella stessa direzione, la tendenza è detto di essere forte. Inversioni vengono confermati quando le medie si incrociano e la testa in direzione opposta. Reattività alle mutevoli condizioni è rappresentato dal numero di periodi di tempo utilizzati nelle medie mobili. Più breve i periodi di tempo utilizzati nei calcoli, più sensibile la media è a lievi variazioni di prezzo. Una delle più comuni nastri inizia con 50 giorni di media mobile e aggiunge medie in incrementi di 10 giorni fino alla media finale di 200. Questo tipo di media è bravo a identificare trendsreversals a lungo termine. Filtri Un filtro è un qualsiasi tecnica utilizzata in analisi tecnica per aumentare la fiducia quelli di un certo commercio. Ad esempio, molti investitori possono scegliere di aspettare fino a quando un titolo attraversa sopra di una media mobile ed è almeno il 10 al di sopra della media prima di ordinare. Questo è un tentativo di assicurarsi che il crossover è valido e di ridurre il numero di falsi segnali. Il rovescio della medaglia di fare affidamento sui filtri è troppo che alcuni di guadagno è dato e che potrebbe portare a sentirsi come youve perso il treno. Questi sentimenti negativi diminuirà nel tempo, come si regola costantemente i criteri utilizzati per il filtro. Non ci sono regole o cose da guardare fuori per quando si filtra il suo semplicemente un ulteriore strumento che vi permetterà di investire con fiducia. Media mobile Envelope Un'altra strategia che incorpora l'uso di media mobile è conosciuta come una busta. Questa strategia comporta tracciando due fasce intorno una media mobile, sfalsati da una specifica percentuale. Ad esempio, nella seguente tabella, un involucro 5 è disposto intorno a una media mobile di 25 giorni. Gli operatori dovranno guardare questi gruppi per vedere se essi agiscono come forti aree di supporto o resistenza. Si noti come la mossa spesso inverte la direzione dopo si avvicina uno dei livelli. Un movimento di prezzo al di là della banda può segnalare un periodo di stanchezza, e gli operatori dovranno guardare per un'inversione verso il centro average. Backtesting una media mobile Crossover in Python con i panda nel precedente articolo sulla ricerca Backtesting ambienti in Python con i panda abbiamo creato un oggetto oriented ambiente backtesting basata sulla ricerca e testato su una strategia di previsione casuale. In questo articolo andremo a fare uso della macchina abbiamo introdotto per effettuare ricerche su una strategia vera e propria, vale a dire il Moving Average Crossover su AAPL. Moving Average Crossover Strategia The Moving Average Crossover tecnica è una strategia estremamente noto slancio semplicistico. Si è spesso considerato l'esempio Ciao Mondo per la negoziazione quantitativa. La strategia, come indicato qui è long-only. vengono creati due semplici separato in movimento filtri medi, con diversi periodi di lookback, di una particolare serie di tempo. I segnali di acquisto del bene si verificano quando la media mobile lookback più breve supera la più lookback media mobile. Se la media più successivamente supera la media più breve, il bene viene venduto indietro. La strategia funziona bene quando una serie di tempo entra in un periodo di forte tendenza e poi inverte lentamente la tendenza. Per questo esempio, ho scelto di Apple, Inc. (AAPL), come le serie storiche, con una breve lookback di 100 giorni e una lunga lookback di 400 giorni. Questo è l'esempio fornito dalla libreria trading algoritmico zipline. Quindi se vogliamo implementare la nostra backtester dobbiamo garantire che corrisponda i risultati in zipline, come mezzo di base della convalida. Attuazione assicurarsi di seguire il tutorial precedente qui. che descrive come la gerarchia degli oggetti iniziale per l'backtester è costruito, in caso contrario il codice qui sotto non funziona. Per questa particolare applicazione ho usato le seguenti librerie: L'attuazione di macross. py richiede backtest. py dal tutorial precedente. Il primo passo è quello di importare i moduli e gli oggetti necessari: Come nel precedente tutorial andremo a creare una sottoclasse della classe di base astratta strategia per produrre MovingAverageCrossStrategy. che contiene tutti i dettagli su come generare i segnali quando le medie mobili di AAPL attraversare vicenda. L'oggetto richiede una shortwindow e longwindow su cui operare. I valori sono stati impostati per default di 100 giorni e 400 giorni, rispettivamente, che sono gli stessi parametri utilizzati nell'esempio principale della zipline. Le medie mobili sono creati usando i panda funzione rollingmean sul prezzo di chiusura barsClose del titolo AAPL. Una volta che i singoli medie mobili sono stati costruiti, la serie segnale viene generato impostando il colum pari a 1,0 quando la media mobile corta è maggiore della media a lungo in movimento o 0.0 altrimenti. Da questo gli ordini posizioni possono essere generati per rappresentare segnali di trading. Il MarketOnClosePortfolio è una sottoclasse di portafoglio. che si trova in backtest. py. È quasi identica alla realizzazione descritta nel tutorial precedente, con l'eccezione che le operazioni sono ora effettuate su base Close-to-Close, piuttosto che una base Open-to-Open. Per i dettagli su come l'oggetto del portafoglio è definito, vedere il tutorial precedente. Ive ha lasciato il codice per completezza e per mantenere questo tutorial autosufficiente: Ora che sono state definite le classi MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio, una funzione principale sarà chiamata a legare tutte le funzionalità insieme. Inoltre le prestazioni della strategia sarà esaminata tramite un grafico della curva di equità. I download degli oggetti panda DataReader OHLCV prezzi di AAPL magazzino per il periodo 1 gennaio 1990 al 1 Gennaio 2002, a quel punto il dataframe segnali è stato creato per generare i segnali long-only. Successivamente il portafoglio è generato con una base di 100.000 dollari di capitale iniziale e il rendimento sono calcolati sulla curva di equità. Il passo finale è quello di utilizzare matplotlib per tracciare un diagramma a due cifre di entrambi i prezzi AAPL, sovrapposto con le medie mobili e segnali buysell, così come la curva di equità con gli stessi segnali buysell. Il codice tracciato è preso (e modificato) dalla esempio di implementazione zipline. L'uscita grafica del codice è il seguente. Ho fatto uso del comando Incolla IPython di mettere questo direttamente nella console IPython mentre in Ubuntu, in modo che l'output grafico è rimasto in vista. I upticks rosa rappresentano l'acquisto del magazzino, mentre i downticks neri rappresentano la vendita indietro: Come si può vedere la strategia perde denaro nel corso del periodo, con cinque di andata e ritorno dalle compravendite. Questo non è sorprendente dato il comportamento del AAPL nel corso del periodo, che era una leggera tendenza al ribasso, seguito da un significativo aumento a partire dal 1998. Il periodo lookback dei mobili segnali media è piuttosto grande e questo influenzato il profitto del commercio finale , che altrimenti potrebbe aver fatto la strategia redditizia. Negli articoli successivi creeremo un mezzo più sofisticati di analisi delle prestazioni, oltre a descrivere come ottimizzare i periodi lookback del singolo movimento segnali medi. Appena iniziato con Quantitative TradingTypically, due medie mobili possono essere utilizzati per creare una strategia di forex (EA per MT4), con queste regole: comprare quando il breve periodo media mobile è sopra il lungo periodo in movimento Sell media quando il lungo periodo di media mobile è al di sopra il breve periodo medio Sul seguente grafico da MetaTrader Terminal in movimento, la linea gialla è il breve periodo media mobile (Period9) e la linea rossa è il lungo periodo di media mobile (Period18). Analizzando il grafico, si potrebbe riscrivere le regole di negoziazione o segnali forex come: Comprare quando la linea gialla è al di sopra della linea di vendita rosso quando la linea gialla è al di sotto della linea rossa Invece di spendere molto tempo di codifica questa strategia forex, con Molanis Strategy Builder è possibile creare un diagramma di trading che rappresenta la strategia di media mobile in pochi minuti. Basta trascinare e rilasciare due blocchi l'analisi tecnica, uno Acquisto blocco e un blocco di vendita. li Collegare e impostare i parametri dei blocchi per ottenere uno schema come il seguente: Questo diagramma trading ha due percorsi di trading. Quello di sinistra è evidenziato. Si va dal blocco START per il blocco END. Si potrebbe leggere come: Acquista 1 sacco di EURCAD (con un 100 pip Take Profit e 50 pip Stop Loss) quando il breve periodo media mobile (9) è sopra il lungo periodo di media mobile (18). Ricordare di leggere il diagramma di negoziazione in direzione opposta al flusso negoziazione. Il percorso di scambio dei diritti potrebbe essere letto come: Vendi 1 sacco di EURCAD (con un 100 pip Take Profit e 50 pip Stop Loss) quando il lungo periodo di media mobile (18) è al di sopra della media mobile di breve periodo (9). Generazione del codice MQL per MetaTrader con un solo fare clic sul menu Trading Diagramma, cliccare su Genera codice MQL4 per ottenere la finestra del codice MQL4. Molanis Strategy Builder consente di aprire il vostro consulente esperto direttamente con MetaTrader o per salvare come file MQ4. Non perdere il nostro video tutorial su
Comments
Post a Comment