Múltiples marcos de tiempo pueden multiplicar las devoluciones Con el fin de ganar dinero en los mercados, los comerciantes necesitan aprender a identificar una tendencia subyacente y el comercio en torno a ella en consecuencia. Clichs comunes incluyen: el comercio con la tendencia, no luchar contra la cinta y la tendencia es su amigo. Las tendencias pueden clasificarse como primarias, intermedias y de corto plazo. Sin embargo, los mercados existen en varios marcos de tiempo simultáneamente. Como tal, puede haber tendencias contradictorias dentro de un stock en particular dependiendo del período de tiempo considerado. No está fuera de lo común para una acción estar en una tendencia alcista primaria mientras que se atascó en intermedio ya corto plazo downtrends. Normalmente, los comerciantes principiantes o principiantes se bloquean en un marco de tiempo específico, ignorando la tendencia primaria más potente. Alternativamente, los comerciantes pueden estar negociando la tendencia primaria pero subestimando la importancia de refinar sus entradas en un marco de tiempo ideal a corto plazo. Siga leyendo para aprender sobre qué marco de tiempo debe realizar un seguimiento de los mejores resultados comerciales. (Para una lectura de fondo, vea Cuatro vistas sobre el rendimiento del mercado.) Cuáles son los marcos de tiempo que debe seguir la pista Una regla general es que cuanto más largo sea el marco de tiempo, más fiables serán las señales. A medida que profundizar en los marcos de tiempo, las cartas se vuelven más contaminadas con movimientos falsos y el ruido. Idealmente, los comerciantes deben utilizar un marco de tiempo más largo para definir la tendencia principal de lo que están negociando. Una vez que se define la tendencia subyacente, los comerciantes pueden utilizar su marco de tiempo preferido para definir la tendencia intermedia y un marco de tiempo más rápido para definir la tendencia a corto plazo . Algunos ejemplos de poner los marcos de tiempo múltiples en uso serían: Un comerciante del oscilación. Que se centra en los gráficos diarios para sus decisiones, podría utilizar gráficos semanales para definir la tendencia primaria y gráficos de 60 minutos para definir la tendencia a corto plazo. Un comerciante de día podría negociar con gráficos de 15 minutos, usar gráficos de 60 minutos para definir la tendencia principal y un gráfico de cinco minutos (o incluso un gráfico de ticks) para definir la tendencia a corto plazo. Un comerciante de posición a largo plazo podría centrarse en gráficos semanales, mientras que el uso de gráficos mensuales para definir la tendencia primaria y gráficos diarios para refinar entradas y salidas. La selección de qué grupo de marcos de tiempo utilizar es único para cada comerciante individual. Idealmente, los comerciantes elegirán el marco de tiempo principal en el que están interesados, y luego elijan un marco de tiempo por encima y por debajo de él para complementar el marco de tiempo principal. Como tal, estarían utilizando el gráfico a largo plazo para definir la tendencia, el gráfico de plazo intermedio para proporcionar la señal de negociación y el gráfico a corto plazo para refinar la entrada y salida. Una nota de advertencia, sin embargo, es no quedar atrapados en el ruido de un gráfico a corto plazo y analizar un comercio. Los gráficos a corto plazo se usan típicamente para confirmar o disipar una hipótesis del gráfico principal. Trade Example Holly Corp. (NYSE: HOC) comenzó a aparecer en algunas de nuestras pantallas de valores a principios de este año, cuando se acercó a su máximo de 52 semanas y estaba mostrando una fortaleza relativa frente a otras acciones de su sector. Como se puede ver en la tabla de abajo, el gráfico diario mostraba un rango de negociación muy ajustado formándose por encima de sus promedios móviles simples de 20 y 50 días. Las Bandas de Bollinger también revelaron una fuerte contracción debido a la disminución de la volatilidad y la advertencia de una posible oleada en el camino. Debido a que el gráfico diario es nuestro marco de tiempo preferido para identificar los intercambios potenciales de swing, el gráfico semanal tendría que ser consultado para determinar la tendencia primaria y verificar su alineación con nuestra hipótesis. Un contrato (póliza) en el cual un individuo o entidad recibe protección financiera o reembolso contra pérdidas de un. La parte del beneficio de una empresa asignada a cada acción en circulación de acciones ordinarias. El beneficio por acción sirve como indicador. Desde la elección de Donald Trump, las expectativas de inflación se dispararon, ya que muchos creen que sus políticas llevarán a aumentos de precios. La generación de individuos de mediana edad que son presionados para apoyar tanto a los padres envejecidos como a los niños en crecimiento. El sandwich. Las operaciones de petróleo y gas que tienen lugar después de la fase de producción, hasta el punto de venta. Operaciones aguas abajo. El nombre dado a Jueves, 24 de octubre, 1929, cuando el Dow Jones Industrial Promedio sumido 11 en el abierto en el volumen muy pesado. Trading Múltiples marcos de tiempo Hay muchas maneras en que uno puede hacer grandes ganancias de comercio en los mercados. Por lo general, el enfoque adoptado es uno que se ajusta a la zona de comodidad de los comerciantes de riesgo y actividad. Pero no importa qué enfoque un comerciante finalmente decide centrarse en, examinar el mercado a través de varios marcos de tiempo sólo puede ayudar en la cuenta final. Todos hemos oído decir que la tendencia es su amigo, el comercio con la tendencia. Yo personalmente creo que esta máxima. Si bien la intención subyacente es la de implicar el comercio con la tendencia sólo para que sea su amigo, que realmente se reduce a su capacidad de tiempo el inicio y el final de estas tendencias, y para hacerlo por el período de tiempo que desea el comercio Por ejemplo, si usted es capaz de tiempo la parte inferior y superior de cada nueva ola dentro de una tendencia con una precisión perfecta, la tendencia en sí tendría ningún significado para usted. Usted simplemente comprar los fondos y vender los tops sin ningún otro tipo de preocupaciones. La realidad del análisis del comercio es que no hay un modelo de tiempo perfecto. Lo mejor que puede esperar es un enfoque de tiempo que está por encima de la media, por debajo de la perfección. Debido a la brecha que existe entre superior a la media y la perfección, sería beneficioso para el comerciante a buscar maneras de mejorar aún más la ley de los promedios y añadir mayor probabilidad de un comercio exitoso. La probabilidad creciente requiere disciplina por parte del comerciante. Esperar oportunidades maduras puede hacer algunos comerciantes inquietos, razón por la cual muchos tienen más operaciones perdidas de lo necesario para los métodos comerciales que han elegido. El punto no es ser a negociar activamente, sino a ser activamente haciendo ganancias. Con la disciplina adecuada, el comerciante debe considerar la posibilidad de mirar el mercado desde varias perspectivas diferentes. Por ejemplo, si desea basar sus operaciones en las señales encontradas en una tabla de precios diarios, considere en qué dirección se están moviendo los precios mensuales y semanales. Si el gráfico mensual y semanal están en armonía, Entonces el ciclo principal subyacente del mercado es claramente alcista y favorecería sus compras diarias sobre ventas. Cuando se trata de marcos de tiempo aún más bajos, como el comercio de día de los gráficos de minutos (es decir, 5 minutos, 10 minutos, etc), no es necesario examinar los marcos de tiempo mensual o semanal, ya que están muy lejos del marco de tiempo que está Una buena regla general es hacer que su marco de tiempo más alto para la consideración no más de decir 20 veces el marco de tiempo que desea el comercio. Aprenda cómo pronosticar las vueltas del mercado Tan para ésos que intercambian de las cartas diarias, el marco de tiempo más alto de la consideración sería las cartas mensuales encendido abajo a diario. Si el comercio basado en los gráficos de 5 minutos, usted podría comenzar mirando el gráfico de 2 horas (120 minutos) hasta 5 minutos. Al mirar los marcos de tiempo más altos, tenga en cuenta sus tendencias individuales. Cuando están de acuerdo y usted toma las operaciones filtradas por esta información, aumenta su probabilidad de ganar oficios. Es probable que se pierda muchas señales de comercio que de otro modo habría tomado, pero la recompensa es generalmente bien vale la pena el sacrificio por la acción. Hay una excepción a esta línea de pensamiento. El comercio basado en el uso de mayores tendencias de tiempo para filtrar las señales de comercio por lo general sólo es eficaz si su estilo de comercio es dejar correr sus ganancias y cortar sus pérdidas cortas, otro dicho bien conocido en los círculos comerciales. Sin embargo, si su método de negociación o sistema se basa en operaciones de salida sobre la base de un objetivo de beneficio fijo, sin embargo calculado, a continuación, aprovechar las tendencias de mayor plazo puede ser simplemente un obstáculo para el rendimiento de dicho sistema. Si usted es uno que quiere entrar en comercios donde la fuerza del mercado le lleva en el beneficio de duraciones más grandes que sólo un par de días, usted encontrará coincidentes más tiempo-marco de las olas con el que desea atrapar le dará el mejor Oportunidad de hacerlo. Copyright copyProfitMax Trading Inc. - Futuros Trading Market Forecasting Boletín GRATIS Artículos Especiales. Recibir análisis y pronósticos periódicos del mercado. Obtenga lecciones y consejos comerciales. Reciba ofertas especiales. SUBSCRIBE FREE TODAYSProducto Especial OfferForex Trading Diary 6 - Multi-Day Trading y Plotting Resultados Ha sido un tiempo desde mi última actualización Forex Trading Diario. He estado ocupado trabajando en el nuevo tablero de trabajo de QuantStart y así no he tenido tanto tiempo como de costumbre para trabajar en QSForex. Aunque he hecho algunos progresos En particular, he podido agregar algunas nuevas características, incluyendo: Documentación - Ive ahora ha creado una subsección QSForex en el sitio, que incluye todas las entradas del Diario Forex Trading y la documentación para QSForex. En particular, incluye instrucciones detalladas de instalación y una guía de uso para backtesting y live trading. Simulación de generación de datos de Tick - Dado que es un reto para descargar los datos de tick forex a granel (o al menos ha sido de ciertos vendedores que uso) decidí que sería más sencillo simplemente generar algunos datos de garrapata aleatoria para probar el sistema. Backtesting de varios días - Una solicitud de funcionalidad de larga data en QSForex es la capacidad de backtest durante varios días de datos de tick. En la última versión QSForex ahora soporta backtesting multi-día y multi-pair, haciéndolo sustancialmente más útil. Trazado de resultados de Backtesting - Mientras que la salida de consola es útil, nada supera la posibilidad de visualizar una curva de equidad o una reducción histórica. Ive hizo uso de la biblioteca de Seaborn para trazar las diversas cartas de rendimiento. En esta entrada Ill describiré todas las nuevas características en detalle a continuación. Si no has podido seguir la serie hasta la fecha, puedes dirigirte a la sección QSForex para ponerte al día con las entradas anteriores. Simulated Tick Script de datos Una característica muy importante solicitada para QSForex ha sido la capacidad de backtest durante varios días. Anteriormente, el sistema sólo admitía backtesting a través de un solo archivo. Esto no era una solución escalable, ya que un archivo así debe ser leído en la memoria y posteriormente en un Pandas DataFrame. Si bien los archivos de datos de tick que se producen no son enormes (aproximadamente 3.5Mb cada uno), se suman rápidamente si tenemos en cuenta pares múltiples durante períodos de meses o más. Para empezar a crear una capacidad multi-día / multi-archivo, comencé a intentar descargar más archivos del histórico tick tick de DukasCopy. Por desgracia, me encontré con algunos problemas y no pude descargar los archivos necesarios para probar el sistema. Dado que yo no estaba demasiado preocupado acerca de la serie de tiempo real en sí, sentí que sería más fácil escribir un script para generar datos simulados forex yo. He colocado este script en el archivo scripts / generatesimulatedpair. py. El código actual se puede encontrar aquí. La idea básica de la secuencia de comandos es generar una lista de marcas de tiempo distribuidas aleatoriamente, cada una con valores bid / ask y valores de volumen bid / ask. El diferencial entre la oferta y la solicitud es constante, mientras que los valores de oferta / demanda se generan como un paseo aleatorio. Dado que en realidad nunca voy a estar probando estrategias reales en este tipo de datos que no estaba demasiado preocupado por sus propiedades estadísticas o sus valores absolutos en relación con los pares de divisas reales de divisas. Siempre que tuviera el formato correcto y la longitud aproximada, podría usarlo para probar el sistema de backtesting de varios días. La secuencia de comandos está actualmente codificada para generar datos de divisas durante todo el mes de enero de 2014. Utiliza la biblioteca de calendario de Python con el fin de determinar los días hábiles (aunque no he excluido vacaciones todavía) y luego genera un conjunto de archivos de la forma BBBQQQYYYYMMDD. csv . Donde BBBQQQ será el par de divisas especificado (por ejemplo, GBPUSD) y YYYYMMDD es la fecha especificada (por ejemplo, 20140112). Estos archivos se colocan en el directorio CSVDATADIR, que se especifica en el archivo settings. py en la raíz de la aplicación. Para generar los datos se debe ejecutar el siguiente comando, en el que BBBQQQ debe reemplazarse con el nombre de moneda en particular de interés, p. GBPUSD: El archivo requerirá modificación para generar varios meses o años de datos. Cada expediente diario de la señal está en el orden de 3.2Mb en tamaño. En el futuro estaré modificando este script para generar varios meses o años de datos basados en una lista de pares de divisas proporcionados, en lugar de los valores que están siendo codificados. Sin embargo, por el momento esto debería ayudarle a empezar. Tenga en cuenta que el formato coincide exactamente con el de los datos de tick histórico de DukasCopy, que es el conjunto de datos que estoy utilizando actualmente. Multi-Day Backtesting Implementado Seguir directamente de la generación de datos de tick simulado es la implementación de backtesting de varios días. Aunque mi plan a largo plazo es utilizar un sistema de almacenamiento histórico más robusto como PyTables con HDF5. Por el momento voy a hacer uso de un conjunto de archivos CSV, un archivo por día por par de divisas. Esta es una solución escalable a medida que aumenta el número de días. La naturaleza impulsada por eventos del sistema requiere sólo necesitar N archivos en la memoria a la vez, donde N es el número de pares de divisas que se negocian en un día en particular. La idea básica del sistema es que el HistoricCSVPriceHandler actual continúe utilizando el método streamnexttick, pero con una modificación para tener en cuenta varios días de datos mediante la carga de cada día de datos secuencialmente. La implementación actual sale del backtest después de recibir la excepción StopIteration lanzada por la siguiente (..) llamada a self. allpairs como se muestra en este fragmento de pseudocódigo: En la nueva implementación, este fragmento se modifica a lo siguiente: En este fragmento, Cuando se aumenta StopIteration, el código comprueba el resultado de self. updatecsvforday (). Si el resultado es verdadero, el backtest continúa (en self. curdatepairs., Que podría haber cambiado a los datos de los días posteriores). Si el resultado es Falso. El backtest termina. Este enfoque es muy eficiente de memoria, ya que sólo un día en particular de datos se carga en cualquier punto. Esto significa que potencialmente podemos llevar a cabo meses de backtesting y sólo estamos limitados por la velocidad de procesamiento de la CPU y la cantidad de datos que podemos generar o adquirir. He actualizado la documentación para reflejar el hecho de que el sistema ahora espera días múltiples de datos en un formato particular, en un directorio particular que se debe especificar. Trazado de resultados de Backtesting con la biblioteca Seaborn Un backtest es relativamente inútil si no podemos visualizar el desempeño de la estrategia con el tiempo. Mientras que el sistema ha sido principalmente basado en consola hasta la fecha, he comenzado la transición a una interfaz gráfica de usuario (GUI) con esta versión. En particular, he creado el panel de tres paneles habituales que a menudo acompañan las métricas de rendimiento para los sistemas de negociación cuantitativa, a saber, la curva de patrimonio, el perfil de rendimiento y la curva de reducción. Los tres se calculan para cada tick y se emiten en un archivo llamado equity. csv en el OUTPUTRESULTSDIR que se encuentra en settings. py. Para ver los datos hacemos uso de una biblioteca llamada Seaborn. Que produce gráficos de calidad de publicación (sí, calidad de publicación ACTUAL) que parecen sustancialmente mejores que los gráficos por defecto producidos por Matplotlib. Los gráficos se ven muy cerca de los producidos por el paquete R ggplot2. Además, Seaborn utiliza Matplotlib por debajo, por lo que todavía puede usar la API de Matplotlib. Para permitir la salida he escrito el script output. py que vive en el directorio backtest /. El listado de la secuencia de comandos es el siguiente: Como se puede ver el script importa Seaborn y abre el archivo equity. csv como un Pandas DataFrame, entonces simplemente crea tres subtramas, uno para la curva de equidad, devuelve y retira. Tenga en cuenta que el gráfico de reducción en sí se calcula a partir de una función auxiliar que vive en performance / performance. py. Que se llama desde la clase Portfolio al final de un backtest. Un ejemplo de la salida de la estrategia de MovingAverageCrossStrategy incluida en un conjunto de datos de la GBPUSD generados al azar para el mes de enero de 2014 es el siguiente: En particular, puede ver las secciones planas de la curva de equidad los fines de semana en las que no hay datos Está presente (al menos, para este conjunto de datos simulado). Además, puede ver que la estrategia simplemente pierde dinero de una manera bastante predecible en este conjunto de datos simulados al azar. Esta es una buena prueba del sistema. Simplemente estamos tratando de seguir una tendencia en una serie de tiempo generada aleatoriamente. Las pérdidas se producen debido al spread fijo introducido en el proceso de simulación. Esto hace muy claro que si vamos a hacer un beneficio consistente en el mercado de divisas de frecuencia más alta, necesitaremos un borde cuantificable específico que genera retornos positivos por encima y por encima de los costos de transacción, como la propagación y el deslizamiento. Tendremos mucho más que decir acerca de este punto extremadamente importante en las entradas posteriores del Diario Forex Trading. Pasos siguientes Cálculos de posición de fijación Recientemente he tenido mucha correspondencia extremadamente útil con los usuarios de QSForex a través de los comentarios de Disqus y la página de QSForex Issues con respecto a la corrección de los cálculos dentro de la clase Position. Algunos han notado que los cálculos pueden no reflejar exactamente cómo OANDA (el corredor que se utiliza para el sistema de trading. py) ellos mismos calcula transacciones de la cruz-moneda. Por lo tanto, uno de los pasos más importantes siguientes es realmente hacer y probar estas modificaciones sugeridas en position. py y también actualizar las pruebas de unidad que viven en positiontest. py. Esto tendrá un efecto knock-on con portfolio. py y también con portfoliotest. py. Medición del desempeño Aunque ahora tenemos un conjunto básico de indicadores de desempeño visual a través de la curva de equidad, perfil de retorno y serie de reducción, necesitamos medidas de desempeño más cuantificadas. En particular, necesitaremos métricas de nivel de estrategia, incluyendo ratios de riesgo / recompensa comunes tales como el Índice de Sharpe, la Relación de Información y la Razón de Sortino. También necesitaremos estadísticas de reducción, incluyendo la distribución de las retiradas, así como estadísticas descriptivas como la reducción máxima. Otras métricas útiles incluyen la Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) y la rentabilidad total. En el nivel de comercio / posición queremos ver métricas como la ganancia / pérdida promedio, la ganancia / pérdida máxima, la proporción de ganancias y la relación ganancia / pérdida. Dado que hemos construido la clase Posición como una parte fundamental del software desde el principio, no debería ser demasiado problemático para generar estas métricas a través de algunos métodos adicionales. Más sobre esto en la próxima entrada, sin embargo haga clic abajo para aprender más sobre. La información contenida en este sitio web es la opinión de los autores individuales sobre la base de su observación personal, investigación y años de experiencia. El editor y sus autores no son asesores de inversiones, abogados, CPA u otros profesionales de servicios financieros registrados y no prestan asesoría legal, fiscal, contable, de inversión u otros servicios profesionales. La información ofrecida por este sitio web es sólo educación general. 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