Percentagem de vitória do sistema de negociação

Porcentagem vencedora de um sistema de negociação.
por Oscar G. Cagigas.
A porcentagem vencedora é uma estatística crítica que pode influenciar a velocidade em que seu capital cresce. Descubra como você pode aplicá-lo ao seu sistema comercial.
Ao desenvolver um sistema de comércio, a tendência é selecionar uma abordagem particular que se adapte à sua personalidade. Com isso em mente, você pode desenvolver um sistema com uma alta porcentagem de negociações vencedoras ou um com uma porcentagem menor vencedora, dependendo do que funciona melhor para você. Um exemplo típico é uma abordagem de tendência. Estes sistemas geralmente têm uma porcentagem vencedora de 40%, 50%. Dado que é um sistema com uma boa expectativa positiva, não importa se esse sistema possui uma alta porcentagem vencedora.
Desenvolver um sistema baseado na expectativa e oportunidade é popular. No entanto, a realidade é que a porcentagem vencedora é uma estatística crítica que influencia a velocidade em que seu capital cresce. Neste artigo, vou demonstrar isso com alguns exemplos.
Do ponto de vista de Kelly.
Suponhamos que possamos dois sistemas diferentes. Ambos têm uma expectativa de 50 centavos por dólar arriscado. O primeiro sistema tem uma porcentagem vencedora de 40%; É um sistema típico de tendências. O segundo sistema tem uma porcentagem vencedora de 90%. É um sistema típico de tomada de lucro que leva ganhos frequentes e pequenos.
Ambos os sistemas têm a mesma expectativa igual a $ 0,50. Usando a fórmula de expectativa, podemos deduzir o índice de ganhos / perdas ou a relação de pagamento dos sistemas. A expectativa pode ser calculada como:
onde B é a relação W / L e P é a porcentagem vencedora.
Se você resolver para B, você obtém B = 2,75.
Neste sistema típico de tendências, há uma alta relação ganhos / perdas (2,75) e uma baixa porcentagem vencedora (40%). Agora vamos ver o que acontece com o sistema 2:
Resolver para B resulta em B = 0,67.
Este segundo sistema vende quando há um pequeno benefício, portanto, há uma baixa relação ganhos / perdas com uma percentagem muito alta vencedora.
Então, temos dois sistemas com a mesma expectativa, mas características diferentes. Na Figura 1, vemos um resumo das características desses dois sistemas diferentes.
Figura 1: MESMA EXPECTATIVA, DIFERENTES CARACTERÍSTICAS. Aqui você vê a porcentagem de vencedores e o índice de ganhos / perdas de ambos os sistemas.
Agora, vou usar a abordagem Kelly para calcular a fração ideal a ser investida em cada sistema. Ao fazer isso, assumir uma distribuição de negociações de Bernoulli (mesmo valor para todos os vencedores, o mesmo valor para todos os perdedores), o que não é o caso na negociação, mas ignore isso por um momento para ver o que acontece. A abordagem permite estimar a porcentagem ótima de sua participação a risco no próximo comércio. Como você já conhece a expectativa, você pode calcular o ótimo f dividindo a expectativa pelo índice de perda de ganhos:
Embora ambos os sistemas tenham a mesma expectativa, o segundo é claramente melhor em termos de f ideal. No primeiro sistema, você deve arriscar 18% do seu capital comercial no próximo comércio, enquanto no segundo você deve arriscar até 75% de sua participação no próximo comércio. Se você assumir esse grande risco no segundo sistema, é porque você está com 90% de certeza de que o próximo comércio será um vencedor.
. Continuação na edição de abril da Análise Técnica de Stocks & amp; Commodities.
Extraído de um artigo originalmente publicado na edição de abril de 2009 de.
Análise Técnica de Stocks & amp; Revista Commodities. Todos os direitos reservados.

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GBP JPY Forex Estratégia de Negociação Simples Com 90% de Taxa de Vencimento.
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Eu estou negociando em GBP / JPY e outras moedas usando este método simples por algum tempo agora e provou ser bem sucedido 90% das vezes, as únicas vezes que falhou é quando um pico para cima ou para baixo durante o tempo de notícias, então eu desencorajar qualquer um para parar de usar este 30 minutos antes e depois da notícia para escapar das chicotadas.
Este método deve funcionar bem em todos os pares, mas devido à alta votação e movimento, adoro trabalhar em par GBP / JPY, dá Risco muito alto para a Ratio de recompensa. Para pares além de GBP / JPY, você precisará experimentar o TP e SL abit.
A parte mais importante para tornar este método um sucesso é manter as regras em todos os momentos e entrar no comércio quando você possui os indicadores que lhe dão o sinal. Por favor, estude as regras corretamente e não entre em negociações apenas por causa da entrada, mesmo esperando o sinal correto em si e permanecer fora é um comércio em si. Se você cumprir as regras de entrada, asseguro-lhe que sua taxa vencedora será igual a 90%.
Eu pessoalmente sinto que isso funciona melhor das 7:00 GMT às 20:00 GMT.
Eu adicionei o indicador Pivot como muito útil para encontrar os níveis esperados de suporte e resistência sem muita dor de cabeça. Como uma regra de polegar, você deve olhar para Longar a Moeda se o preço estiver acima da Linha Pivot e Curto se o preço estiver abaixo da Linha Pivot. Eu vou explicar mais isso enquanto tomamos isso em frente.
Não vou explicar em detalhes o que são todos os indicadores, quais são os pivôs, o que é suporte e resistência, para isso, visite babypips um excelente recurso para aprender sobre o Forex.
I) Primeira Configuração (Melhor Configuração - Talvez capaz de capturar movimentos de +50 a 150 pips)
Por Long: o que você precisa fazer é primeiro olhar se o preço estiver acima do Pivô Diário e, em seguida, ver se o LaGuerre 1 (doravante chamado como Lag1) está acima de 0.15 e indo para cima, StochHistogram (Doravante chamado Stoch) desapareceu negativo para positivo, o MACD fez um cruzamento positivo (Crossover above Zero Line) e LaGuerre 2 (doravante denominado Lag2) está na parte inferior (por período de tempo prolongado) ou tendência para cima acima de 0,15.
II) Segunda configuração (quando o preço já está subindo) - Talvez seja capaz de capturar movimentos de +30 a +80 pips.
Por Long: o que você precisa fazer é primeiro olhar se o LaGuerre 1 (doravante chamado como Lag1) é igual ou superior a 0,45 e indo para cima, StochHistogram (doravante chamado Stoch) passou de negativo para positivo e escalando e LaGuerre 2 ( Daqui em diante chamado como Lag2) está em 0.45 ou acima e tendendo para cima.
Eu não recomendo tirar qualquer outra configuração longa, a menos que todos os indicadores estejam apontando nessa direção.
Verifique se 1min, 5min e 15min Lags estão de acordo em fazer negócios fora dos mencionados acima.
Sair por Long (Opções Múltiplas - Escolha a opção escolhida de acordo com o seu nível de lucro de tomada)
Quando o Lag-2 cruzou 1,00 e então começa a descer abaixo de 0,85 Quando você recebe +50 pips Diariamente R1 - (Primeira Resistência acima do Pivô Diário) Diariamente R2 - (Segunda Resistência acima do Pivô Diário) O cruzamento MACD do Positivo ao Negativo e o Lag Vermelho é desativando Quando o histograma de Stoch vai de Positivo para Negativo, e Red Lag está apontando para baixo (as duas condições devem ser atendidas, se não tirar 50% de lucro e deixar o comércio funcionar) Quando a Stop Loss for atingida (20 pips + Spread) - Isto é provável que aconteça apenas se você não tomou o comércio de acordo com as regras ou tomou um comércio 30 minutos antes ou dentro de 30 minutos de notícias.
Se alguém tiver mais sugestões, envie um e-mail para que eu possa analisá-lo e adicionar as saídas.
I) Primeira Configuração (Melhor Configuração - Talvez capaz de capturar movimentos de +50 a 150 pips)
Para breve: o que você precisa fazer é primeiro olhar se o LaGuerre 1 (doravante chamado como Lag1) está abaixo de 0,85 e indo para baixo, StochHistogram (doravante chamado como Stoch) desapareceu de positivo para negativo, MACD tem cruzamento para Negativo de Positivo (Abaixo das Linhas Zero) e LaGuerre 2 (Doravante chamado como Lag2) está no topo (por um período de tempo prolongado) ou tendem para baixo abaixo de 0,85.
II) Segunda configuração (quando o preço já está subindo) - Talvez seja capaz de capturar movimentos de +30 a +80 pips.
Para Shorts: O que você precisa fazer é verificar se o LaGuerre 1 (doravante chamado como Lag1) está em ou abaixo de 0,45 e indo para baixo, StochHistogram (doravante chamado Stoch) passou de positivo para negativo e descer e LaGuerre 2 (Doravante chamado Lag2) está em 0.45 ou abaixo e tende para baixo.
Sair para Curto (Opções Múltiplas - Escolha qualquer opção conforme seu Nível de Lucro de Toma)
Quando o Lag-2 cruzou 0,00 e então começa a chegar a 0,15 Quando você recebe +50 pips Diariamente S1 - (Primeiro Suporte abaixo do Pivô Diário) Diariamente S2 - (Segundo Suporte abaixo do Pivô Diário) O MACD passou para o atraso positivo e o vermelho é Quando o histograma de Stoch vai de negativo para positivo, e Red Lag está apontando para cima (ambas as condições devem ser atendidas, se não ganhar 50% de lucro e deixar o trade) Quando a Stop Loss for atingida (25 Pips, incluindo Spread) - Isto é provável que aconteça apenas se você não tomou o comércio de acordo com as regras ou tomou um comércio 30 minutos antes ou dentro de 30 minutos de notícias.
Stop Loss para todas as entradas para Long and Short é 20 pips mais spread a partir da melhor configuração de acordo com as regras.
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Este método deve funcionar bem em todos os pares, mas devido à alta votação e movimento, adoro trabalhar em par GBP / JPY, dá Risco muito alto para a Ratio de recompensa. Para pares além de GBP / JPY, talvez seja necessário experimentar com o TP e o SL um pouco.
A parte mais importante para tornar este método um sucesso é manter as regras em todos os momentos e entrar no comércio quando você tem os indicadores que lhe dão o sinal. Por favor, estude as regras corretamente e não entre em negociações apenas por causa da entrada, mesmo esperando o sinal correto em si e permanecer fora é um comércio em si. Se você cumprir as regras de entrada, asseguro-lhe que sua taxa vencedora será igual a 90%.
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Nós temos que olhar a tendência ou mover-se no longo período de tempo, como o Dia h1 h4 ou apenas procurar sinal.
E quanto a nós em outros prazos.
Olá, você poderia explicar a parte Lag? Normalmente, o indicador possui uma linha, não é? Você tem duas linhas e, em primeiro lugar, elas estão em janelas separadas e a outra vez estão juntas. Eu não posso desbloquear os links porque não tenho contas de redes sociais. Obrigado!
Eu sou novo na negociação e queria saber se sua estratégia também está funcionando com a situação pós-brexit?

Percentual da vitória do sistema de negociação
Psicologicamente, é mais difícil trocar um sistema que produz mais negócios perdidos. Apesar disso, Trend Following é uma estratégia lucrativa. Poderia haver uma espécie de & # 8220; premium psicológico & # 8221; recebido por comerciantes dispostos a usar baixo sistema de porcentagem de ganhos?
Ao analisar recentemente o modelo de espaço de alavancagem de Ralph Vince, eu poderia ver uma razão potencial pela qual os sistemas de baixa porcentagem de ganhos poderiam ser mais robustos.
Sistemas robustos são voláteis.
Um aspecto de sistemas robustos é a volatilidade nos resultados do sistema e sua curva de equidade. Da mesma forma que a porcentagem de baixa vitória, a volatilidade também é uma característica do sistema que os comerciantes / investidores quase sempre desejam evitar. pelo menos do ponto de vista psicológico.
Aqui está uma citação de David Druz & # 8211; uma adição recente ao relatório Trend Following Wizards & # 8211; o que explica o vínculo entre robustez e volatilidade:
A robustez de um sistema de negociação é proporcional à sua volatilidade. Esta é a parte não-free-lunch. Um sistema robusto é aquele que funciona e é estável em muitos tipos de condições de mercado e em vários prazos. Funciona nos futuros Bund alemães e funciona no trigo. Funciona quando testado durante 1950-1960 ou acima de 1990-2000. Sistemas robustos tendem a ser projetados em torno de táticas comerciais bem-sucedidas, técnicas clássicas de gerenciamento de dinheiro e princípios universais de comportamento do mercado. Esses sistemas não são projetados em torno de tipos específicos de mercados ou ações de mercado. E aqui é a coisa maravilhosa sobre sistemas robustos: quanto mais robusto for um sistema, mais volátil ele tende a ser! Isso ocorre porque os sistemas robustos não são otimizados para determinados mercados ou condições de mercado. O inverso também é verdadeiro. Você pode projetar sistemas com excelentes retornos e baixa volatilidade nos testes históricos, mas que funcionam apenas em determinados períodos em determinados mercados. Esses sistemas tendem a ser ajustados em curva ou em forma de mercado e não são robustos. Para que um sistema tenha as maiores probabilidades de rentabilidade ao longo do tempo e dos mercados, a compensação inescapável é a volatilidade. A diversificação pode ser utilizada, é claro, mas só irá reduzir a volatilidade.
Uma ilustração típica da curva de equidade de baixa volatilidade e alto desempenho é esta abaixo:
LTCM: curva de patrimônio suave e # 8230; por um tempo. Não há robustez lá.
O Impacto da Gestão do Dinheiro.
A gestão do dinheiro é uma parte fundamental de um sistema comercial. Pode fazer ou quebrar qualquer sistema, por mais bom que seja. O comércio excessivo de um sistema realmente bom ainda vai perder dinheiro.
Na verdade, Vince afirma, na introdução do Leverage Space Trading Model, que o Money Management representa 100% de um sistema de negociação (deixando 0% para geração de sinal, etc.). Esta é provavelmente uma hipérbole, mas o impacto da gestão do dinheiro não deve ser subestimado.
Ao analisar o impacto da taxa de adiantamento do sistema na parte do gerenciamento de dinheiro, pode haver uma razão para o motivo pelo qual um sistema pode ser mais robusto quando produz mais perdedores do que vencedores.
Optimal f, limites e Tiger Cage.
Dependendo das preferências, existe um ótimo f que maximiza o crescimento e que pode levar em consideração os fatores de risco. A abordagem ótima é, obviamente, o mais próximo possível do f ideal. No entanto, isso não é simples: os mercados mudam, os sistemas passam por diferentes fases de desempenho e, como resultado, otimizado se move também. Não é um valor fixo.
Desde o início, sabemos que o f ideal é limitado entre 0 e 1 e, quanto mais sejamos, o desempenho menos óbvio será. Vince teve uma divertida analogia, comparando o ótimo f com um tigre itinerante em um campo de futebol. O tigre poderia estar em qualquer lugar no campo; o comerciante de caça precisa encontrar sua localização para colocar a gaiola do tigre. Qualquer erro na localização do tigre resultaria em um desempenho sub-ótimo: quanto mais o tigre for da gaiola, pior o sistema funcionaria.
No entanto, há um corolário dos cálculos Optimal f: o valor f ideal é limitado pela taxa vencedora do sistema de negociação. F pode tomar valores entre 0 e 1, mas se o sistema tiver uma taxa de ganhos de 30%, o f ideal será sempre entre 0 e 0,3.
Voltando à analogia do tigre-no-campo de futebol, reduz consideravelmente a tarefa da & # 8220; caça & # 8221; comerciante se sabemos que o tigre nunca se aventura além da linha de 30 jardas. E, como resultado, nunca estaremos muito longe do alvo. Do ponto de vista comercial, isso significa que há menos espaço para erros na localização da alavanca ideal e, portanto, menor impacto de uma alavancagem sub-ótima.
Em termos de robustez, isso significa que, à medida que os mercados mudam, o melhor f. Um sistema de negociação com uma baixa porcentagem vencedora reduzirá a possível variação no f ideal (por exemplo, [0,0.3] em vez de [0,1]) e, portanto, o erro entre o valor real de f usado por um comerciante e o f ideal. Reduzir o erro também deve reduzir seu impacto negativo no desempenho do sistema e tornar o sistema menos sensível às mudanças de mercado subjacentes. Em uma palavra: mais robusto.
Este é apenas um pensamento. Não tenho nenhuma evidência ou teoria sólida para isso. Quando criança, eu sempre sonhava com um tigre e ia até a escola. Eu agora gostaria de pensar que era um chamado subconsciente precoce para ser um bom comerciante, concentrando-se no & # 8220; pegar o tigre # 8221; de bom dimensionamento de posição / gestão de dinheiro & # 8230;
19 comentários até agora e darr;
Ele é um pensamento interessante: talvez possamos aproveitar o fato de que o valor f ótimo de cada mercado é entre 0 e Win% ao calcular f ideal. Restringir o espaço de busca deve ajudar a otimizar a convergência mais rápida.
Você sabe o que Josh? Isso é exatamente o que eu estava pensando enquanto escrevia esta publicação esta tarde e # 8230;
Felizmente, isso poderia acelerar a otimização.
Outra opinião provocadora por você.
No que diz respeito à taxa de vitória, não é constante, mas, para todos os aspectos práticos, você pode assumir que será inferior a 80% na maioria dos sistemas e abaixo de 40% para a maioria dos sistemas de tendências.
O problema Jez não é otimizado para qualquer otimização usada, mas o fato de que, para qualquer taxa de vitória, existe uma probabilidade finita de arruinar. O perigo real em usar o ótimo f é a probabilidade finita de arruinar.
Agora, a história do LTCM foi que eles mudaram sua alavancagem e, embora corretamente sobre a direção do mercado, eles não poderiam sustentar um pequeno movimento adverso e eles foram arruinados. Assim, o gráfico que você precisa deve ser ajustado para alterar alavancagem para refletir a história real. É como negociar Forex com alavancagem de 500: 1 e estar totalmente na margem. Uma mudança trivial de 0,2% contra a posição arruinará completamente a conta.
Essa é a razão & # 8211; a probabilidade finita de ruína & # 8211; Isso obriga a maioria dos comerciantes a usar um pequeno risco percentual fixo sabendo que eles são muito subóptimos. O trade-off a considerar é o melhor crescimento versus risco de ruína. Somente o Santo Graal tem zero probabilidade de ruína.
Michael está no local, você tem que levar em consideração a alavancagem e LTCM estava executando algo no bairro de 30: 1 quando explodiram, além de ser dominado no comércio. Isso é realmente importante, a idéia de que & # 8216; alfa & # 8217; As estratégias têm escalabilidade limitada. E você não conseguiu encontrar nenhum & # 8216; alpha & # 8217; estratégias em um livro ou seminário.
Don & # 8217; t perder o seu tempo ficando apanhado em & # 8220;% rentável & # 8221 ;. A expectativa é muito mais importante do que% rentável e eu mesmo argumentaria que a expectativa é, por si só, sem sentido. Nenhum esquema de gerenciamento de dinheiro pode fazer com que um sistema com expectativa negativa seja lucrativo! Em outras palavras, a gestão de dinheiro NÃO É 100% de um sistema de negociação. Com todo o devido respeito a Vince, o óptimo-f é uma maneira segura de se arruinar.
Eu adoraria ver a evidência de que a robustez & # 8221 ;, que eu ainda não verifiquei, matematicamente, é diretamente proporcional à volatilidade. Eu interpreto isso como, o desempenho extremamente alto é devido à sorte, não habilidade e, por favor, ignore todos os comerciantes que foram quebrados. Apenas os ingênuos concluem que altos retornos = habilidade. Você deve olhar para toda a distribuição!
Eu concordo com tudo que Trey escreveu.
Eu acho que% Kelly e outros métodos ótimos não são realistas, especialmente no caso de seguimento de tendências. Aqueles que trocam dinheiro real sabem o quão fácil é conseguir 4 a 5 perdedores consecutivos durante períodos de incerteza ou turbulência. Imagine agora que você está arriscando 20% de seu capital em um único comércio por causa do crescimento ideal da equidade. A ruína é altamente provável mesmo que a conta nunca atinja valor zero porque a maioria dos fundos será liquidada após uma redução de 40% ou mesmo menos.
O uso de métodos ótimos apenas para alocação é uma história diferente, mas o uso adequado depende dos objetivos.
Na sequência de tendências, por exemplo, qual foi o meu primeiro e muito bem sucedido estilo de negociação, o objetivo deveria ser abrir posições com a menor quantidade possível de dinheiro e depois acumular-se lentamente à medida que o preço vai na sua direção. As tendências são precedidas e seguidas de períodos intermináveis, onde a redução aumenta. Não há como qualquer pessoa no estado certo de mente alocar quantias significativas de dinheiro para um sistema de negociação que está experimentando um período de mercado agitado por causa do futuro crescimento ótimo. Antes do futuro, o presente matará seu sistema. É o que minha experiência de negociação dos mercados nos últimos 25 anos mostrou. Tenho certeza de que Jez conhece essas questões e fará mais alguns de seus impressionantes estudos de matemática para investigar.
O ponto principal que eu estava tentando investigar # 8221; nesta publicação foi que os baixos sistemas de porcentagem de ganhos potencialmente deixam menos espaço para erros / divergências entre o real f do comerciante e o f óptico teórico f. Menos # 8220; erro de alavancagem & # 8221; significaria menos chances de negociação excessiva e, portanto, mais & # 8220; robustez & # 8221; (o que, para mim, significa como o sistema lida com as mudanças nas condições do mercado).
Observe que o f ideal não é necessariamente o nível de alavancagem que maximiza o crescimento da equidade (com o risco de um maior risco de ruína). Também pode levar em conta o risco de retirada / ruína ou outros fatores de risco para descartar & # 8220; muito arriscado & # 8221; alavancar quantidades (esta é uma das principais adições ao trabalho inicial da Vince & # 8217; o Optimal f com seu novo modelo de espaço de alavancagem). Você pode verificar minha postagem recente sobre isso, onde expliquei esse conceito. Eu não acho que nenhum comerciante sério use o & # 8220; original & # 8221; óptimo para o dimensionamento da posição, mas ainda precisa estar ciente da curva de alavancagem e onde eles são comparados com a f ideal.
Eu acho que o LTCM é um bom exemplo de gerenciamento de dinheiro ruim e # 8211; exatamente pelo fato de que eles poderiam estar corretos & # 8221; mas sobrecarregado. Se eu me lembro corretamente, eles de repente não aumentaram o tamanho da posição / alavancagem, mas antes continuaram a adicionar as posições à medida que os negócios foram contra eles (concordar, houve também o problema de escalabilidade e liquidez). Se eles administraram seu risco, tomaram suas perdas cedo e se mudaram para novos negócios que ainda podem estar vivos agora (é claro, com uma curva de equidade menor & # 8201; curva de ações do que seus primeiros anos). De qualquer forma, eu só gosto de me divertir com eles, pois foram um grande fracasso, apesar de todas as suas credenciais Nobel e formação acadêmica da EMH.
A precisão direcional não é tão importante como é promovido. Eu fiz um teste simples com o DV2 da Varadi & # 8217; SPY. É um método diário de MR como. Foi muito bem sucedido nos últimos 5 anos (você provavelmente conhece). Seu desempenho é de cerca de 30% de CAGR nos últimos 5 anos. Eu esperava alta precisão direcional (como mais de 55-60%). No entanto, sua precisão direcional é & # 8216; apenas & # 8217; 51,88% nos últimos 5 anos.
Os comentários aqui mencionaram uma boa precisão do sistema TF abaixo de 40% & # 8217 ;. Eu pensei dizer-lhe que uma boa precisão do sistema MR (como DV2) também não é alta. Para mim, a precisão direcional não é realmente importante.
& # 8220; & # 8230; eles de repente não aumentaram o tamanho da posição / alavancagem, mas antes continuaram a adicionar as posições à medida que os negócios foram contra eles e # 8221;
Bem, eu não acho que alguém saiba o que eles fizeram exatamente, mas o fato é que eles foram superaviváveis ​​porque em algum momento e # 8211; Lembro-me de ler durante esse tempo & # 8211; eles emprestaram fundos em excesso de 10x seu capital e foram capturados títulos curtos quando houve um vôo para a qualidade devido à crise da dívida russa.
A IMO, uma baixa porcentagem de vitoria de um sistema de tendência seguinte, pode eventualmente levar a uma ruína. Isso ocorre porque a probabilidade de obter uma série de seqüências de negócios & # 8211; não necessariamente todos os que perdem & # 8211; Isso pode causar um grande levantamento aumenta de forma não linear à medida que a taxa de ganhos diminui. Pior ainda, a possibilidade de nenhuma tendência durante um longo período de tempo ou mesmo uma saída precoce torna as coisas muito pior. Você pode ver isso a partir da equação simples que tirei neste artigo:
As implicações para os sistemas de tendência são discutidas na página 5. É claro que uma determinada taxa vencedora garante a rentabilidade somente se as tendências futuras tiverem pelo menos a mesma magnitude que as tendências passadas. Muitos ignoram essa simples realização e enfrentam a ruína.
Quanto ao LTCM, houve vários fatores que levaram ao desaparecimento. Um problema foi que eles decidiram devolver dinheiro aos investidores b. c. As oportunidades eram menores, então eles decidiram aumentar a alavancagem.
Mas um 30: 1 transformou-se em um 100: 1 não para adicionar às posições, mas devido a movimentos adversos do mercado, dois fatores que levaram então a não diminuir as posições eram fatores de liquidez, eles não eram apenas negociando futuros líquidos, mas negócios de convergência mais exóticos e fato de que eles sabiam / pensava que o comércio convergiria no devido tempo. O problema era que Keynes dizia que o mercado pode ficar irregular por muito mais tempo do que você pode permanecer solvente. Outro problema foram os bancos, o Goldman, etc. Sabiam suas posições depois de terem examinado com a ajuda do Fed.
George, problema com o DV2 i não é robusto para outros mercados, funciona bem para S & amp; P, mas tem o desempenho oposto para outros mercados.
Eu acho que você pode obter algumas idéias para pesquisas mais interessantes, se você inserir a frase & # 8220; eu afirmo, sem oferecer uma série de provas, que # 8230; & # 8221; antes de algumas das declarações audaciosas da Druz. por exemplo.,
I assert, without offering a shred of proof, that the robustness of a trading system is proportional to is volatility.
I assert, without offering a shred of proof, that for a system to have the highest odds of profitability over time and markets, the inescapable tradeoff is volatility.
In fact it may be quite enlightening to ruminate about HOW one might either prove these assertions, or at least amass a weighty body of confirmatory evidence. Your introspections may force you to decide that the assertions are ultimately not provable, and must simply be accepted as articles of faith, rather than rational conclusions based upon analysis of experimental measurements.
Or, as I postulate, ruminating upon the how-to-prove-it question might well give birth to many trenchant observations and numerous insightful experiments, whose value greatly exceeds the mere dis - / confirmation of the Druz hypothesis.
A small and insignificant side-branch of the ruminations might be: do Druz’s bold claims include and subsume the popular (non-Druz) assertion that “all market prices are fractal and self-similar on all timescales, therefore a trading system should work equally well in all timeframes” ?
Perhaps it would be easier to prove a claim like “high volatility is associated with robustness” by describing the type of system some specificity. For example if we assume we are trading a trend following strategy with 2 static parameters, then we could assert that this system does not have enough degrees of freedom to closely follow a market for any long length of time. Therefore if close market following (in terms of predictive power) is observed then based on the assumptions we have to conclude that in other market environments there will have to be little or no market following power.
The converse doesn’t necessarily hold: a static system that doesn’t predict the market well will not necessarily start working well later.
If we want to consider complex trading systems that change behavior dynamically based on how indicators are performing across multiple markets, then the assumption about fewer degrees of freedom than the under-lying may not hold any longer. That is: a complicated enough system could potentially over-prescribe the behavior of the market. An example of over-prescribed system might be if there are many more non-linear parameters than market participants or number of shares traded in the market.
“Robustness” is well defined in the field of “Robust Control” (though that doesn’t mean necessarily that the def is useful to traders). Wikipedia:”Robust control methods are designed to function properly so long as uncertain parameters or disturbances are within some (typically compact) set. Robust methods aim to achieve robust performance and/or stability in the presence of bounded modelling errors.” That is to say that all “allowed” inputs map to outputs that do not lead to wild oscillation or other loss of control.
If you go to wikipedia and search for “Robustness (economics)”, you will find this definition:
In economics, robustness defines the ability of a financial trading system to remain effective under different markets and different market conditions, or the ability of an economic model to remain valid under different assumptions, parameters and initial conditions.
I think this definition is more appropriate to trading system’s robustness.
As you and Jousha pointet out this could possibly be used to speed up the optimization.
Haven’t studied the source but will have a look.
Looking forward to a follow up on this one.
(Don’t really see why there are so many pointers by the majority of people commenting.
Maybe they read your post the wrong way?
And if I misunderstood the mood in their comments, pardon me!)
Haven’t been to your page in a while and just got caught up. Nice job as always.
@Trey – most professionals I know have robustness well defined mathematically. Actually it can only be observed after the fact. You can have formulas to support your “hope” that your system will perform as expected and then you can have similar formulas to tell you that your system actually did perform as expected.
Robustness is also like performance, defining which CTA is the best is not that straight forward. Defining which system is the most robust brings similar challenges.
@ Jez – I would look at the indicator/ $mgmt relationship in a more holistic way. Not sure that one is more important than the other. I am also not sure about the Vol - robust relationship even though I observed the phenomenon. Say you use MA cross and you optimize for Sharp. The highest Sharp (lowest vol in terms of return) won’t be robust by definition, since those are the optimized outliers in the test and probably will return to meritocracy in real trading. Another issue is, what if the highest Sharp is not robust but still performs better that the most robust sharp after it breaks down.
Also my question is will the lowest sharp ratios be robust (perform as badly as they did in the test? never felt like trying with real money : )
Not sure these questions need answering or are worthwhile, but the philosopher in me finds them fascinating : )
@K – about the question whether the lowest sharpe ratios be robust, I think one way is to get a range of parameters which have good sharpe ratios. Suppose we optimize a simple channel breakout system and find 27 day (just suppose) produces the best sharpe ratio, but if we change it to 25 day or 30 day, the result is not that good, we can say 27 day is not robust enough. On the other hand, if we find a range, such as 40-50 days, every number in this range can produce good result, we can just choose the median of these numbers (45 day) for our use. We can assume the median of a profitable range is more robust. Many optimizing software such as Trading Blox has the ability to show “Multi-parameter result” which show the result for each set of parameters in a graph, we can easily identify the profitable parameter range and then choose the median of them to get a robust parameter. Espero que ajude.
I am an individual trader who does not have a solid background in statistics or Mathematics. However, I have found this blog very inspiring, especially when I am trying to build automated systems.
I have long been annoyed by the problem of optimization. Can any professionals here give me some advice? This post tends to disagree with it. I have read other posts in the blog too. It seems that what the writer suggests is diversification rather than optimization.
What are your opinions?
I have a question on how to choose a portfolio when designing a robust trading system.
I’m working on a new mechanical trading system. I think it’s a verry robust system: I’ve tested it on 30 different markets (shared among: forex, commodities, indexes, bunds). Indeed the equity curve is volatile and the win-ratio is quite low. Here are the stats:
Average winner: +3R.
Average loser: -1R.
Time in the market: 19,95%
Now, most of the tested markets seems to be profitable, but the are some markets which give negative result. (BUT; trading all 30 markets together the result is positive.) Is it wise to skip these unprofilable market? Or am I curve-fitting when I erase those losing markets out of my portfolio?
Hope you can give me some advise.
Unfortunately I do not think that there is an absolute answer to this. Markets that have not “worked” for a while might suddenly take off. How would you like to handle this potential case: make sure you are never missing a move (include the markets) or cut these long-losing markets without regretting potential large moves they might bring to your portfolio…?
sluggo on the TB forum often says: “when in doubt, do half” (I find this works in many areas in life) so you could decide to trade these markets at half the position size and see how that affects the results?
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