Enzyklopädie Handelsstrategien Pdf

Enzyklopädie der Handelsstrategien. pdf T H E E N C Y C L O P E D I A O F T R A D I N G S T R A T E G I E S JEFFREY OWEN KATZ, Ph. D. DONNA 1. M CCORMICK T R A D E M A R K S A N D S E R V I C E M A R K S Firmen - und Produktnamen, die mit den Listen in diesem Buch verknüpft sind, sollten als Marken oder Dienstleistungsmarken des Unternehmens angegeben werden. Die Verwendung eines eingetragenen Warenzeichens ist für kommerzielle Zwecke ohne Zustimmung der Firma nicht gestattet. In einigen Fällen werden Produkte eines Unternehmens von anderen Firmen angeboten und in einer Reihe von verschiedenen Auflistungen in diesem Buch präsentiert. Es ist praktisch unmöglich, jede Marke oder Dienstleistungsmarke für jedes Produkt und jede Verwendung zu identifizieren, aber wir möchten folgendes hervorheben: Visual Basic, Visual C und Excel sind Marken der Microsoft Corp. NAG-Funktionsbibliothek ist eine Dienstleistungsmarke Der Numerical Algorithms Group, Ltd. Numerische Rezepte in C (Buch und Software) ist eine Dienstleistungsmarke von Numerical Recipes Software. TradeStation, SuperCharts und SystemWriter Plus sind Marken von Omega Research. Evolver ist ein Warenzeichen der Palisade Corporation. Master Chartist ist eine Marke von Robert Slade, Inc. TS-Evolve und TradeCycles (MESA) sind Marken von Ruggiero Associates. Divergengine ist ein Dienstleistungszeichen von Ruggiero Associates. C Builder, Delphi und Borland Database Engine sind Marken von Borland. CQC für Windows ist ein Warenzeichen von CQG, Inc. Metastock ist ein Warenzeichen von Eqnis International. Technische Analyse-Funktionsbibliothek ist eine Dienstleistungsmarke von FM Labs. Excalibur ist eine Marke von Futures Truth. MATLAB ist ein Warenzeichen von The MathWorks, Inc. MESA96 ist ein Warenzeichen von Mesa. C .. INHALT VORWORT Xiii EINFÜHRUNG xv Was ist ein komplettes mechanisches Trading System - Was sind gute Einsätze und Exits Der wissenschaftliche Ansatz für Systementwicklungstools und Materialien, die für den wissenschaftlichen Ansatz benötigt werden TEIL I Werkzeuge des Handels Einleitung 1 Kapitel 1 Daten 3 Typen von Daten Daten Zeitrahmen Datenqualität l Datenquellen und Lieferanten Kapitel 2 Simulatoren 13 Arten von Simulatoren Programmierung des Simulators Simulator Ausgaberodalisierung summiert Berichte Handelsberichte) Simulator Perfomxmce (Geschwindigkeit: Kapazität: Leistung) l Zuverlässigkeit der Simulatoren - Auswahl der richtigen Simulator Simulatoren in diesem Buch verwendet Chaoter 3 Optimierer und Optimierung 29 Was Optimierer tun, wie Optimierer verwendet werden Lpes der Optimierung (implizite Optimierer brute Kraft Optimierer Benutzer-geführte Optimierung genetische Optimierer Optimierung durch simulierte Glühen analytische Optimierer linearpmgrwnming) l Wie man mit Optimierung fehlschlägt (klein Beispiele: große fxmztneter setzt keine Verifikation). Wie man mit Oampmization erfolgreich ist (h-ge, repräsentative Beispiele wenige Regeln und Parameter veriicatim Ergebnisse) Alternativen zu traditionellen Optimierung Optimierer Tools und Informationen Welcher Optimierer ist für Sie Kapitel 4 Statistik 51 Warum Statistiken zur Bewertung von Handelssystemen verwenden l Stichprobenoptimierung und Kurvenanpassung l Sample Größe und Repräsentativität. Auswertung eines Systems Statistisch Beispiel 1: Auswertung des Out-of-Sample-Tests (was ist wenn die Verteilung nicht normal ist, wenn es serielle Abhängigkeit gibt, was wenn sich die Märkte ändern) l Beispiel 2: Auswertung der In-Sample-Tests Interpretation der Beispielstatistik (Optimierung) I-esults Verifizierungsergebnisse) l Andere statistische Techniken und ihre Verwendung (genetisch veränderte Systeme mehrfache Regression monte car10 Simulationen out-of-sample-Test-Walk-Forward-Tests) Fazit PART II Die Studie der Einträge Einleitung 71 Was steht für eine gute Entry Orders verwendet Einzahlungen (Stopp-Aufträge beenden Aufträge Marktaufträge Auswahl geeigneter Aufträge) Einstiegstechniken in diesem Buch (Ausbrüche und gleitende Mittelwerte Oszillatoren Saisonalität: Mond - und Sonnenerscheinungen: Zyklen und Rhythmen neuronale Netze geneticaNy entwickelte Einstiegsregeln) Standardisierte Exits Ausgleich von Dollar Volatility Basic Test Portfolio Und Platfcnm Kapitel 5 Breakout-Modelle 83 Arten von Breakouts l Merkmale von Breakouts. Testen von Breakout-Modellen l Channel-Breakout-Einträge (schließen Sie nur Channel-Breakouts höchsten HigMowest low bnxzkouts) l Volatility Breakout-Einträge l Volatility Breakout-Variationen (Long-Positionen nur Währungen nur adx tremififilter). Zusammenfassung Analysen (Ausbruchstypen: Eintragung von Aufträgen Interaktionsbeschränkungen und Jilteranalyse nach Markt) Schlussfolgerung l Was haben wir in Kapitel 6 Bewegen von durchschnittlichen Modellen 109 Was ist ein Moving Average - Zweck eines Moving Average Die Ausgabe von Lag l Typen von Moving Averages l Typen von Moving Average Entry Models l Charakteristiken von Moving Average Entries l Aufträge, die verwendet werden, um Einträge zu beeinflussen Test Methodik Tests von Trendfolgenden Modellen Tests von Counter-Trend Modellen Schlussfolgerung l Was haben wir gelernt ix Kapitel 7 Oszillatorbasierte Einträge 133 Was ist ein Oszillator l Arten Von Oszillatoren Erzeugung von Einträgen mit Oszillatoren Eigenschaften von Oszillatoreinträgen. Test Methodik l Testergebnisse (Tees von Overboughtoversold-Modellen Tests von Signalleitungsmodellen Tests von Divergenzmodellen Zusammenfassungsanalysen) - Fazit Was haben wir gelernt Kapitel S Saisonalität 153 Was ist Saisonalität l Erzeugung saisonaler Einträge l Merkmale von saisonalen Einträgen. Aufträge, die verwendet werden, um saisonale Einträge zu beeinflussen. Testmethodik Testergebnisse (Test der grundlegenden Crossover-Modell-Tests des grundlegenden Impulsmodells: Tests des Crossover-Modells mit Conmtionionstests des C-Modells mit Bestätigung und Inversionen: Zusammenfassungsanalysen) Fazit Was haben wir gelernt Chhter 9 Lunar und Solar Rhythmen 179 Legitimität oder Lunat l Lunar Cycles und Trading (Erzeugung von Mondeinträgen: Mondtestmethodik Mondtest-Ergebnis-Tests der grundlegenden cmmo er Modell-Tests des grundlegenden Impulsmodells: Tests des cnx mer-Modells mit Bestätigungstests des Crmmver-Modells mit Bestätigung und Inversionen Zusammenfassungsanalyse Schlussfolgerung) Solaraktivität und Handel (Generierung von Solareinträgen: Solartestergebnisse: Schlussfolgerung) Was haben wir gelernt Kapitel 10 Zyklusbasierte Einträge 2Q3 Zykluserkennung mit MESA l Erkennung von Zyklen mit Filterbanken (Butterworth Jilters Wavelet-basierte Jilter) Erzeugen von Zykluseinträgen Verwenden von Filterbanken Eigenschaften von zyklusbasierten Einträgen. Testmethodik Testergebnisse. Schlussfolgerung l Was haben wir gelernt Kapitel 11 Neuronale Netze 227 Was sind neuronale Netze (Feed-forward neuronale Netze). Neuronale Netze im Handel l Vorhersage mit Neuronalen Netzwerken l Erstellung von Einträgen mit neuronalen Vorhersagen. Reverse Slow K-Modell (Code für die umgekehrte langsame K-Modell: Testmethodik für die umgekehrten langsamen K-Modell-Trainingsergebnisse für das umgekehrte langsame k-Modell) l Wendepunktmodelle (Code für die Wendepunktmodelle Testmethodik für die Wendepunktmodelle trainiert sich Für die Turning-Point-Modelle) Trading-Ergebnisse für alle Modelle (ading Ergebnisse für das umgekehrte langsame k-Modell: frading Ergebnisse für die unteren Rumping-Punkt-Modell Trading Ergebnisse für die Top-Turning Poinf-Modell) Zusammenfassung Analysen l Schlussfolgerung Was haben wir gelernt Kapitel 12 Genetische Algorithmen 257 Was sind genetische Algorithmen, die regelbasierte Einstiegsmodelle entwickeln, um ein Entry-Modell zu entwickeln, das er remplares erläutern) Testmethodik (Code für die Entwicklung eines Einstiegsmodells) l Testergebnisse (Lösungen, die für lange Einträge entwickelt wurden, entwickelten sich für Kurzwünsche - by-market tesf resulrs: equify Kurven die Regeln für rhe Solurionen tesred) Fazit Was haben wir gelernt TEIL III Die Studie der Exits Einleitung 281 Die Bedeutung der Exit l Ziele einer guten Exit-Strategie Arten von Exits in einer Exit-Strategie beschäftigt ( Geld-Management-Exits nachlaufende Exits projir tnrgef exiW rime-basierte Ausgänge volarilify airs: Barriere beendet Signal-Exits) Überlegungen beim Verlassen des Marktes (Gunning-Kompromisse mit prorecrive Stopps: Schlupfkonzern Raffing: Schlussfolgerung) Testing Exit Strategies Standardeinträge für Test Exits (die Zufälliges Einstiegsmodell) Chaoter 13 Die Standard-Exit-Strategie 293 Was ist die Standard-Exit-Strategie Merkmale des Standard-Exits Zweck der Prüfung der SES l Tests der Original-SES (Testergebnisse) Tests der modifizierten SES (Testresultate) Fazit - Was haben Wir haben gelernt Kapitel 14 Verbesserungen am Standardausstieg 309 Zweck der Tests l Tests der festen Stopp - und Profit-Target-Tests von dynamischen Stopps (Rest der höchsten höchsten Tiefstopp-Fesf des dynamischen Arr-basierten Stopps: Fett des modifizierten exponentiellen Verschiebens Durchschnittlicher dynamischer Stopp) Test des Profit-Taget-Tests der erweiterten Zeitlimit - Market-by-Market-Ergebnisse für die beste Exit-Schlussfolgerung l Was haben wir gelernt xi Kapitel 15 Hinzufügen von Künstlicher Intelligenz zu Exits 335 Test Methodik für die Neural Exit Component. Ergebnisse des neuralen Exit-Tests (Baseline-Ergebnisse neurale Exit Portjolio Ergebnisse: neuronale Ausstieg Markt-by-Markt Ergebnisse). Testmethodik für die genetische Exit-Komponente (Top 10-Lösungen mit Baseline-Exit: Ergebnisse von regelbasierten Exits für Longs und Shorts marktwirtschaftlich wiederherzustellen (bei regelbasierten Exits für Longs: Markt-nach-Markt-Ergebnisse PREFACEI n Dieses Buch ist das Wissen, das man braucht, um ein mc re erfolgreicher Trader von Kompetenzen zu werden. Als umfangreiches Referenz - und Systementwicklerleitfaden erklärt das Buch viele populäre Techniken und stellt sie auf den Prüfstand und erforscht innovative Wege, um Gewinne zu erzielen Des Marktes und eine zusätzliche Kante zu gewinnen. So gut, das Buch bietet bessere Methoden zur Kontrolle des Risikos und gibt Einblick in welche Methoden schlecht und könnte das Kapital verheeren. Selbst die Grundlagen sind abgedeckt: Informationen über die Erfassung und Bildschirm Daten, Wie man die Systeme mit Hilfe von Trading-Simulatoren richtig umsetzt, wie man die Optimierung sicher durchführt, wie man die Kurvenanpassung schätzt und kompensiert und wie man die Ergebnisse mit Hilfe von inferentiellen Statistiken bewertet. Dieses Buch zeigt, warum der sicherste Weg zum Erfolg im Handel ist Durch die Verwendung eines guten, mechanisierten Handelssystems. Für alle, aber nur wenige Händler, System-Handel liefert Millimeter-profitable Ergebnisse als diskretionäre Handel. Der diskretionäre Handel beinhaltet subjektive Entscheidungen, die häufig emotional werden und zu Verlusten führen. Affekt, Ungewissheit, Gier und Furcht verdrängen leicht Vernunft und Wissen als die treibenden Kräfte hinter den Trades. Darüber hinaus ist es schwierig, ein diskretionäres Handelsmodell zu testen und zu überprüfen. Der systembasierte Handel ist dagegen objektiv. Emotionen sind aus dem Bild. Durch programmierte Logik und Annahmen geben mechanisierte Systeme den Händlern Grund und Wissen aus. Das Beste von allen, solche Systeme sind leicht zu testen: Schlechte Systeme können abgelehnt oder modifiziert werden, und gute cntes können verbessert werden. Dieses Buch enthält solide Informationen, die eine große Hilfe beim Entwerfen, Bauen und Testen eines rentablen mechanischen Handelssystems sein können. Während der Schwerpunkt auf einer eingehenden, kritischen Analyse der verschiedenen Faktoren liegt, die dazu bestimmt sind, zu den Gewinnsystemen beizutragen, werden die wesentlichen Elemente eines kompletten mechanischen Handelssystems ebenfalls zerlegt und erläutert. Um vollständig zu sein, müssen alle mechanischen Handelssysteme eine Eingabemethode und eine Austrittsmethode haben. Die Einstiegsmethode muss die Möglichkeit haben, den Markt an Punkten einzugeben, die voraussichtlich mit einem guten Risiko-zu-Belohnung-Verhältnis handeln. Die Ausstiegsmethode muss vor übermäßigem Kapitalverlust schützen, wenn ein Handel schief geht oder wenn der Markt sich dreht, sowie effektiv die Gewinne einzuhalten, wenn sich der Markt günstig bewegt. Für die systematische Rücktests und Auswertungen von Austrittssystemen, Methoden und Strategien ist ein beträchtlicher Platzbedarf gegeben. Auch der Händler, der bereits eine Handelsstrategie oder ein System hat, das akzeptable Ausgänge anbietet, wird wahrscheinlich etwas entdecken, das zur Verbesserung des Systems genutzt werden kann, die Gewinne steigern und das Risikoengagement reduzieren kann. Auch in diesen Seiten sind Trading-Simulationen auf ganze pqrtfolios von tradables. Wie gezeigt ist, ist das Ausführen von Analysen auf Portfolios einfach, wenn nicht einfach zu erreichen. Die Erleichterung der Berechnung von Aktienwachstumskurven, Maximaldarstellungen, Risiko-zu-Belohnungs-Ratios, Renditen auf Konten, Anzahl der Trades und alle XIV VORWORTEN die anderen verwandten Arten von Informationen, die bei der Bewertung eines Handelssystems für ein ganzes Portfolio von Rohstoffen oder Aktien nützlich sind Sofort wird deutlich gemacht. Der Prozess der Durchführung von portfolioweiten Vorwärts - und anderen Formen der Prüfung und Optimierung wird ebenfalls beschrieben. Zum Beispiel wird eine Anweisung gegeben, wie man nach einem Satz von Parametern sucht, die, wenn sie an ein System angeschlossen sind, das verwendet wird, um jede von einer Reihe von Waren zu handeln, den besten Gesamtgewinn mit dem niedrigsten Drawdown (oder vielleicht dem besten Sharpe Ratio, Oder jede andere Maßnahme der Portfolio-Performance gewünscht) für die gesamte Menge von Rohstoffen. Kleine institutionelle Händler (CTAs), die ein System auf mehreren handelbaren Diensten ausführen möchten, als Mittel zur Diversifizierung, Risikominderung und Liquiditätsverbesserung, sollten diese Diskussion besonders nützlich finden. Um alle Aspekte der Systeme und Komponenten, die objektiv und vollständig mechanisch getestet werden, zu behalten, haben wir unsere wissenschaftlichen und wissenschaftlichen Forschungshintergründe auf die Anwendung der wissenschaftlichen Methode auf die Untersuchung von Ein - und Ausstiegstechniken hingewiesen. Darüber hinaus werden Statistiken zur Bewertung der Bedeutung der Ergebnisse der Untersuchungen verwendet. Dieser Ansatz sollte die strengsten Informationen über das, was eine gültige und nützliche Komponente in einer erfolgreichen Handelsstrategie darstellt, liefern. Damit jeder von den Untersuchungen profitieren wird, wird die genaue Logik hinter jeder Einstiegs - oder Ausstiegsstrategie ausführlich diskutiert. Für diejenigen, die die hierin enthaltenen Studien replizieren und erweitern möchten, wird auch umfangreicher Quellcode im Text sowie auf einer CD-ROM (siehe Angebot auf der Rückseite des Buches) zur Verfügung gestellt. Da ein grundlegendes Handelssystem immer aus zwei Komponenten besteht, umfasst dieses Buch natürlich die folgenden zwei Teile: Die Studie der Einträge und die Studie der Exits. Diskussionen über bestimmte Technologien, die bei der Erzeugung von Einträgen oder Ausgängen verwendet werden können, z. B. Neuronale Netze werden im Rahmen der Entwicklung bestimmter Ein - oder Ausstiegsstrategien abgewickelt. Die Einleitung enthält Unterricht über die grundlegenden Fragen rund um die Umsetzung der wissenschaftlichen Ansatz für die Entwicklung von Handelssystemen. Der erste Teil dieses Buches, Tools of the Trade, enthält grundlegende Informationen, die für alle Systemhändler notwendig sind. Die Schlussfolgerung liefert eine Zusammenfassung der Forschungsergebnisse mit Anregungen, wie man das Wissen und die zukünftige Forschung am besten anwenden kann. Der Anhang enthält Referenzen und vorgeschlagene Lektüre. Schließlich möchten wir darauf hinweisen, dass dieses Buch eine Fortsetzung und Erweiterung einer Reihe von Artikeln ist, die wir seit 1996 als Mitwirkende Schriftsteller zur technischen Analyse von Aktien und Rohstoffen veröffentlichen. Jeffrey Owen Katz, Ph. D. Und Donna L. McCormick I N T R O D U C T I O N Es gibt eine Sache, die die meisten Händler gemeinsam haben: Sie haben sich der Herausforderung gestellt, die Finanzmärkte zu prognostizieren und zu handeln, auf der Suche nach jenen kleinen Inseln lukrativer Ineffizienz in einem riesigen Meer mit einem effizienten Marktverhalten. Für einen der Autoren, Jeffrey Katz, war diese Herausforderung zunächst ein Mittel, um eine Obsession mit der Mathematik zu verwöhnen. Vor einem Jahrzehnt entwickelte er ein Modell, das Eintrittssignale für die Standardverstärker Poors 500 (SampP 500) und OEX lieferte. Während diese Signale damals etwa 80 genau waren, fand sich Katz als Zweitplatzierung. Darüber hinaus musste er sich auf seine eigenen subjektiven Bestimmungen solcher kritischen Faktoren verlassen, wie die Art der Bestellung für den Eintritt zu verwenden, wann zu beenden und wo zu stoppen. Diese Bestimmungen, das Wesen des diskretionären Handels, wurden oft mehr durch die Gefühle von Angst und Habgier getrieben, als durch Vernunft und Wissen. Infolgedessen kochte er und schwankte, machte schlechte Entscheidungen und verlor sich öfter als gewann. Für Katz, wie für die meisten Händler, hat der diskretionäre Handel nicht funktioniert. Wenn der diskretionäre Handel nicht funktioniert hat, dann was war vielleicht der Systemhandel die Antwort. Katz beschloss, ein vollständig automatisiertes Handelssystem in Form eines Computerprogramms zu entwickeln, das Kauf-, Verkaufs-, Stopp - und andere notwendige Aufträge ohne menschliches Urteil oder Eingriff erzeugen könnte. Ein gutes mechanisches System, Logik vorgeschlagen, würde die Probleme mit dem diskretionären Handel zu vermeiden, wenn die Disziplin, um es zu folgen, könnte zusammengebracht werden. Ein solches System würde explizite und klar definierte Einsendungen, normale oder gewinnbringende Ausgänge und abnorme oder Geldmanagement-Ausgänge zur Kontrolle von Verlusten auf schlechte Handlungen erbringen. Ein vollautomatisches System würde es auch ermöglichen, historische Tests, Im Nachhinein, und solche Tests auf große Datenmengen durchzuführen. Gründliche Prüfung war der einzige Weg, um festzustellen, ob ein System wirklich funktioniert und wäre rentabel zu handeln, Katz begründet. Aufgrund der Vertrautheit mit der Datenreihe konnten gültige Tests nicht mit dem Auge durchgeführt werden. Wenn Katz ein Diagramm ansah und glaubte, dass eine gegebene Formation einen guten Platz in den Markt brachte, konnte er diesem Glauben nicht vertrauen, weil er schon gesehen hatte, was passiert war, nachdem die Formation aufgetreten war. Darüber hinaus, wenn Charts der vorherigen Jahre untersucht wurden, um andere Beispiele für die Bildung zu finden, wurden Versuche, das Muster durch Augapfel zu identifizieren, voreingenommen. Auf der anderen Seite, wenn das zu testende Muster formell definiert und explizit codiert werden könnte, könnte der Computer dann objektiv die ganze Arbeit ausführen: Es würde den Code auf viele Jahre historischer Daten ausführen, nach der angegebenen Formation suchen und Das Verhalten des Marktes nach jeder Instanz auswerten (ohne Rücksicht). Auf diese Weise konnte der Computer angeben, ob er in seiner Hypothese tatsächlich richtig war, dass eine gegebene Formation eine rentable war. Exit-Regeln könnten auch objektiv ausgewertet werden. Schließlich würde ein klar definiertes mechanisches Handelssystem solche Dinge wie Provisionen, Schlupf, unmögliche Kassen und Märkte erlauben, die vor dem Xvi in ​​die Tat umgesetzt werden konnten. Dies würde dazu beitragen, unangenehme Schocks zu vermeiden, wenn man von Computersimulationen zum realen Handel fährt . Eines der Probleme, die Katz in seinem früheren Handelsversuch hatte, war nicht in der Lage, die hohen Transaktionskosten im Handel mit OEX-Optionen zu berücksichtigen. Durch vollständige Mechanisierung konnte er sicherstellen, dass die Systemtests alle diese Faktoren beinhalten würden. Auf diese Weise könnten potenzielle Überraschungen beseitigt werden, und es könnte eine sehr realistische Bewertung erhalten werden, wie jedes System oder System-Element ausführen würde. Der Systemhandel könnte, wie er glaubte, der Schlüssel zum besseren Erfolg auf den Märkten sein. W a A T I S A C O M P L E T E. M E C H A N I C A L T R A D I N G S Y S T E M. Eines der Probleme mit Katzs frühen Handel war, dass sein System nur Eintrittssignale lieferte und die Bestimmung der Ausgänge dem subjektiven Urteil verlieh, war es also kein komplettes mechanisches Handelssystem. Ein komplettes, mechanisches Handelssystem, das in einer völlig objektiven Weise getestet und eingesetzt werden kann, ohne menschliches Urteil zu erfordern, muss sowohl Einsendungen als auch Exits vorlegen. Um sicher zu sein, muss ein mechanisches System explizit die folgenden Informationen liefern: 1. Wann und wie und wie zu welchem ​​Preis auch in den Markt eintreten 2. Wann und wie und wie zu welchem ​​Preis der Markt mit dem Markt beendet werden soll Ein Verlust 3. Wann und wie und evtl. zu welchem ​​Preis, um den Markt mit einem Gewinn zu beenden Die Eintrittssignale eines mechanischen Handelssystems können so einfach sein wie explizite Aufträge zum Kauf oder Verkauf an den nächsten offenen Tagen. Die Aufträge könnten etwas aufwendiger sein, z. B. Um morgen (oder auf die nächste Leiste) entweder mit einem Limit oder Stop zu betreten. Dann wieder sehr komplizierte Kontingentaufträge, die in bestimmten Zeiträumen nur dann durchgeführt werden, wenn bestimmte Bedingungen die Strategien darstellen. Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Ein Bestand eines Vermögenswerts in einem Portfolio. Eine Portfolioinvestition erfolgt mit der Erwartung, eine Rendite zu erzielen. Dies. Ein von Jack Treynor entwickeltes Verhältnis, das die Erträge übertrifft, die über das hinausgekommen sind, was im risikolosen verdient werden könnte. Der Rückkauf ausstehender Aktien (Rückkauf) durch eine Gesellschaft, um die Anzahl der Aktien auf dem Markt zu reduzieren. Firmen. Eine Steuererstattung ist eine Erstattung für Steuern, die an eine Einzelperson oder einen Haushalt gezahlt werden, wenn die tatsächliche Steuerpflicht weniger als der Betrag ist. Der monetäre Wert aller fertigen Waren und Dienstleistungen, die innerhalb eines Landes hergestellt werden, grenzt in einem bestimmten Zeitraum. Die Enzyklopädie der Handelsstrategien von Jeffrey Owen Katz Ph. D. McGraw-Hill 1 Ausgabe 29. Februar 2000 Englisch ISBN: 0070580995 387 Seiten PDF 5 MB Die Enzyklopädie der Handelsstrategien ist für Händler, die den nächsten Schritt zum konsequent profitablen Handel machen wollen. Die Autoren8211die selbst erfahrenen Veteranen der FUTURES TRADING Arena8211Pinpoint die Trading-Methoden und Strategien, die gezeigt haben, um marktübliche Renditen zu produzieren. Ihr rigoroses und systematisches Backtesting jeder Methode, mit den gleichen Sätzen von Märkten und analytischen Techniken, stellt einen wissenschaftlichen, systembasierten Ansatz für die Systementwicklung zur Verfügung, um Ihnen zu helfen, das Handelssystem zusammenzubauen, das Sie auf den Weg bringt, um ein konsequent rentabler Händler zu werden . 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Die Verwendung eines eingetragenen Warenzeichens ist für kommerzielle Zwecke ohne Zustimmung der Firma nicht gestattet. In einigen Fällen werden Produkte eines Unternehmens von anderen Firmen angeboten und in einer Reihe von verschiedenen Auflistungen in diesem Buch präsentiert. Es ist praktisch unmöglich, jede Marke oder Dienstleistungsmarke für jedes Produkt und jede Verwendung zu identifizieren, aber wir möchten folgendes hervorheben: Visual Basic, Visual C und Excel sind Marken der Microsoft Corp. NAG-Funktionsbibliothek ist eine Dienstleistungsmarke Der Numerical Algorithms Group, Ltd. Numerische Rezepte in C (Buch und Software) ist eine Dienstleistungsmarke von Numerical Recipes Software. TradeStation, SuperCharts und SystemWriter Plus sind Marken von Omega Research. Evolver ist ein Warenzeichen der Palisade Corporation. Master Chartist ist eine Marke von Robert Slade, Inc. TS-Evolve und TradeCycles (MESA) sind Marken von Ruggiero Associates. Divergengine ist eine Dienstleistungsmarke von Ruggiero Associates. C Builder, Delphi und Borland Database Engine sind Marken von Borland. CQC für Windows ist ein Warenzeichen von CQG, Inc. Metastock ist ein Warenzeichen von Eqnis International. Technische Analyse-Funktionsbibliothek ist eine Dienstleistungsmarke von FM Labs. Excalibur ist eine Marke von Futures Truth. MATLAB ist ein Warenzeichen von The MathWorks, Inc. MESA96 ist ein Warenzeichen von Mesa. C .. INHALT VORWORT Xiii EINFÜHRUNG xv Was ist ein komplettes mechanisches Trading System - Was sind gute Einsätze und Exits Der wissenschaftliche Ansatz für Systementwicklungstools und Materialien, die für den wissenschaftlichen Ansatz benötigt werden TEIL I Werkzeuge des Handels Einleitung 1 Kapitel 1 Daten 3 Typen von Daten Daten Zeitrahmen Datenqualität l Datenquellen und Lieferanten Kapitel 2 Simulatoren 13 Arten von Simulatoren Programmierung des Simulators Simulator Ausgaberodalisierung summiert Berichte Handelsberichte) Simulator Perfomxmce (Geschwindigkeit: Kapazität: Leistung) l Zuverlässigkeit der Simulatoren - Auswahl der richtigen Simulator Simulatoren in diesem Buch verwendet Chaoter 3 Optimierer und Optimierung 29 Was Optimierer tun, wie Optimierer verwendet werden Lpes der Optimierung (implizite Optimierer brute Kraft Optimierer Benutzer-geführte Optimierung genetische Optimierer Optimierung durch simulierte Glühen analytische Optimierer linearpmgrwnming) l Wie man mit Optimierung fehlschlägt (klein Beispiele: große fxmztneter setzt keine Verifikation). Wie man mit Oampmization erfolgreich ist (h-ge, repräsentative Beispiele wenige Regeln und Parameter veriicatim Ergebnisse) Alternativen zu traditionellen Optimierung Optimierer Tools und Informationen Welcher Optimierer ist für Sie Kapitel 4 Statistik 51 Warum Statistiken zur Bewertung von Handelssystemen verwenden l Stichprobenoptimierung und Kurvenanpassung l Sample Größe und Repräsentativität. Auswertung eines Systems Statistisch Beispiel 1: Auswertung des Out-of-Sample-Tests (was ist wenn die Verteilung nicht normal ist, wenn es serielle Abhängigkeit gibt, was wenn sich die Märkte ändern) l Beispiel 2: Auswertung der In-Sample-Tests Interpretation der Beispielstatistik (Optimierung) I-esults Verifizierungsergebnisse) l Andere statistische Techniken und ihre Verwendung (genetisch veränderte Systeme mehrfache Regression monte car10 Simulationen out-of-sample-Test-Walk-Forward-Tests) Fazit PART II Die Studie der Einträge Einleitung 71 Was steht für eine gute Entry Orders verwendet Einzahlungen (Stopp-Aufträge beenden Aufträge Marktaufträge Auswahl geeigneter Aufträge) Einstiegstechniken in diesem Buch (Ausbrüche und gleitende Mittelwerte Oszillatoren Saisonalität: Mond - und Sonnenerscheinungen: Zyklen und Rhythmen neuronale Netze geneticaNy entwickelte Einstiegsregeln) Standardisierte Exits Ausgleich von Dollar Volatility Basic Test Portfolio Und Platfcnm Kapitel 5 Breakout-Modelle 83 Arten von Breakouts l Merkmale von Breakouts. Testen von Breakout-Modellen l Channel-Breakout-Einträge (schließen Sie nur Channel-Breakouts höchsten HigMowest low bnxzkouts) l Volatility Breakout-Einträge l Volatility Breakout-Variationen (Long-Positionen nur Währungen nur adx tremififilter). Zusammenfassung Analysen (Ausbruchstypen: Eintragung von Aufträgen Interaktionsbeschränkungen und Jilteranalyse nach Markt) Schlussfolgerung l Was haben wir in Kapitel 6 Bewegen von durchschnittlichen Modellen 109 Was ist ein Moving Average - Zweck eines Moving Average Die Ausgabe von Lag l Typen von Moving Averages l Typen von Moving Average Entry Models l Charakteristiken von Moving Average Entries l Aufträge, die verwendet werden, um Einträge zu beeinflussen Test Methodik Tests von Trendfolgenden Modellen Tests von Counter-Trend Modellen Schlussfolgerung l Was haben wir gelernt ix Kapitel 7 Oszillatorbasierte Einträge 133 Was ist ein Oszillator l Arten Von Oszillatoren Erzeugung von Einträgen mit Oszillatoren Eigenschaften von Oszillatoreinträgen. Test Methodik l Testergebnisse (Tees von Overboughtoversold-Modellen Tests von Signalleitungsmodellen Tests von Divergenzmodellen Zusammenfassungsanalysen) - Fazit Was haben wir gelernt Kapitel S Saisonalität 153 Was ist Saisonalität l Erzeugung saisonaler Einträge l Merkmale von saisonalen Einträgen. Aufträge, die verwendet werden, um saisonale Einträge zu beeinflussen. Testmethodik Testergebnisse (Test der grundlegenden Crossover-Modell-Tests des grundlegenden Impulsmodells: Tests des Crossover-Modells mit Conmtionionstests des C-Modells mit Bestätigung und Inversionen: Zusammenfassungsanalysen) Fazit Was haben wir gelernt Chhter 9 Lunar und Solar Rhythmen 179 Legitimität oder Lunat l Lunar Cycles und Trading (Erzeugung von Mondeinträgen: Mondtestmethodik Mondtest-Ergebnis-Tests der grundlegenden cmmo er Modell-Tests des grundlegenden Impulsmodells: Tests des cnx mer-Modells mit Bestätigungstests des Crmmver-Modells mit Bestätigung und Inversionen Zusammenfassungsanalyse Schlussfolgerung) Solaraktivität und Handel (Generierung von Solareinträgen: Solartestergebnisse: Schlussfolgerung) Was haben wir gelernt Kapitel 10 Zyklusbasierte Einträge 2Q3 Zykluserkennung mit MESA l Erkennung von Zyklen mit Filterbanken (Butterworth Jilters Wavelet-basierte Jilter) Erzeugen von Zykluseinträgen Verwenden von Filterbanken Eigenschaften von zyklusbasierten Einträgen. Testmethodik Testergebnisse. Schlussfolgerung l Was haben wir gelernt Kapitel 11 Neuronale Netze 227 Was sind neuronale Netze (Feed-forward neuronale Netze). Neuronale Netze im Handel l Vorhersage mit Neuronalen Netzwerken l Erstellung von Einträgen mit neuronalen Vorhersagen. Reverse Slow K-Modell (Code für die umgekehrte langsame K-Modell: Testmethodik für die umgekehrten langsamen K-Modell-Trainingsergebnisse für das umgekehrte langsame k-Modell) l Wendepunktmodelle (Code für die Wendepunktmodelle Testmethodik für die Wendepunktmodelle trainiert sich Für die Turning-Point-Modelle) Trading-Ergebnisse für alle Modelle (ading Ergebnisse für das umgekehrte langsame k-Modell: frading Ergebnisse für die unteren Rumping-Punkt-Modell Trading Ergebnisse für die Top-Turning Poinf-Modell) Zusammenfassung Analysen l Schlussfolgerung Was haben wir gelernt Kapitel 12 Genetische Algorithmen 257 Was sind genetische Algorithmen, die regelbasierte Einstiegsmodelle entwickeln, um ein Entry-Modell zu entwickeln, das er remplares erläutern) Testmethodik (Code für die Entwicklung eines Einstiegsmodells) l Testergebnisse (Lösungen, die für lange Einträge entwickelt wurden, entwickelten sich für Kurzwünsche - by-market tesf resulrs: equify Kurven die Regeln für rhe Solurionen tesred) Fazit Was haben wir gelernt TEIL III Die Studie der Exits Einleitung 281 Die Bedeutung der Exit l Ziele einer guten Exit-Strategie Arten von Exits in einer Exit-Strategie beschäftigt ( Geld-Management-Exits nachlaufende Exits projir tnrgef exiW rime-basierte Ausgänge volarilify airs: Barriere beendet Signal-Exits) Überlegungen beim Verlassen des Marktes (Gunning-Kompromisse mit prorecrive Stopps: Schlupfkonzern Raffing: Schlussfolgerung) Testing Exit Strategies Standardeinträge für Test Exits (die Zufälliges Einstiegsmodell) Chaoter 13 Die Standard-Exit-Strategie 293 Was ist die Standard-Exit-Strategie Merkmale des Standard-Exits Zweck der Prüfung der SES l Tests der Original-SES (Testergebnisse) Tests der modifizierten SES (Testresultate) Fazit - Was haben Wir haben gelernt Kapitel 14 Verbesserungen am Standardausstieg 309 Zweck der Tests l Tests der festen Stopp - und Profit-Target-Tests von dynamischen Stopps (Rest der höchsten höchsten Tiefstopp-Fesf des dynamischen Arr-basierten Stopps: Fett des modifizierten exponentiellen Verschiebens Durchschnittlicher dynamischer Stopp) Test des Profit-Taget-Tests der erweiterten Zeitlimit - Market-by-Market-Ergebnisse für die beste Exit-Schlussfolgerung l Was haben wir gelernt xi Kapitel 15 Hinzufügen von Künstlicher Intelligenz zu Exits 335 Test Methodik für die Neural Exit Component. Ergebnisse des neuralen Exit-Tests (Baseline-Ergebnisse neurale Exit Portjolio Ergebnisse: neuronale Ausstieg Markt-by-Markt Ergebnisse). Testmethodik für die genetische Exit-Komponente (Top 10-Lösungen mit Baseline-Exit: Ergebnisse von regelbasierten Exits für Longs und Shorts marktwirtschaftlich wiederherzustellen (bei regelbasierten Exits für Longs: Markt-nach-Markt-Ergebnisse PREFACEI n Dieses Buch ist das Wissen, das man braucht, um ein mc re erfolgreicher Trader von Kompetenzen zu werden. Als umfangreiches Referenz - und Systementwicklerleitfaden erklärt das Buch viele populäre Techniken und stellt sie auf den Prüfstand und erforscht innovative Wege, um Gewinne zu erzielen Des Marktes und eine zusätzliche Kante zu gewinnen. So gut, das Buch bietet bessere Methoden zur Kontrolle des Risikos und gibt Einblick in welche Methoden schlecht und könnte das Kapital verheeren. Selbst die Grundlagen sind abgedeckt: Informationen über die Erfassung und Bildschirm Daten, Wie man die Systeme mit Hilfe von Trading-Simulatoren richtig umsetzt, wie man die Optimierung sicher durchführt, wie man die Kurvenanpassung schätzt und kompensiert und wie man die Ergebnisse mit Hilfe von inferentiellen Statistiken bewertet. Dieses Buch zeigt, warum der sicherste Weg zum Erfolg im Handel ist Durch die Verwendung eines guten, mechanisierten Handelssystems. Für alle, aber nur wenige Händler, System-Handel liefert Millimeter-profitable Ergebnisse als diskretionäre Handel. Der diskretionäre Handel beinhaltet subjektive Entscheidungen, die häufig emotional werden und zu Verlusten führen. Affekt, Ungewissheit, Gier und Furcht verdrängen leicht Vernunft und Wissen als die treibenden Kräfte hinter den Trades. Darüber hinaus ist es schwierig, ein diskretionäres Handelsmodell zu testen und zu überprüfen. Der systembasierte Handel ist dagegen objektiv. Emotionen sind aus dem Bild. Through programmed logic and assumptions, mechanized systems express the traders reason and knowledge. Best of all, such systems are easily tested: Bad systems can be rejected or modified, and good cntes can be improved. This book contains solid information that can be of great help when designing, building, and testing a profitable mechanical trading system. While the emphasis is on an in-depth, critical analysis of the various factors purported to contribute to winning systems, the essential elements of a complete, mechanical trading system are also dissected and explained. To be complete, all mechanical trading systems must have an entry method and an exit method. The entry method must detect opportunities to enter the mar - ket at points that are likely to yield trades with a good risk-to-reward ratio. The exit method must protect against excessive loss of capital when a trade goes wrong or when the market turns, as well as effectively capture profits when the market moves favorably. A considerable amount of space is devoted to the systematic back-testing and evaluation of exit systems, methods, and strategies. Even the trader who already has a trading strategy or system that provides acceptable exits is likely to discover something that can be used to improve the system, increase profits, and reduce risk exposure. Also included in these pages are trading simulations on entire pqrtfolios of tradables. As is demonstrated, running analyses on portfolios is straightforward, if not easy to accomplish. The ease of computing equity growth curves, maximum drawdowns, risk-to-reward ratios, returns on accounts, numbers of trades, and all xiv PREFACE the other related kinds of information useful in assessing a trading system on a whole portfolio of commodities or stocks at once is made evident. The process of conducting portfolio-wide walk-forward and other forms of testing and optimiza - tion is also described. For example, instruction is provided on how to search for a set of parameters that, when plugged into a system used to trade each of a set of commodities, yields the best total net profit with the lowest drawdown (or perhaps the best Sharpe Ratio, or any other measure of portfolio performance desired) for that entire set of commodities. Small institutional traders (CTAs) wishing to run a system on multiple tradables, as a means of diversification, risk reduction, and liq - uidity enhancement, should find this discussion especially useful. Finally, to keep all aspects of the systems and components being tested objective and completely mechanical, we have drawn upon our academic and sci - entific research backgrounds to apply the scientific method to the study of entry and exit techniques. In addition, when appropriate, statistics are used to assess the significance of the results of the investigations. This approach should provide the most rigorous information possible about what constitutes a valid and useful com - ponent in a successful trading strategy. So that everyone will benefit from the investigations, the exact logic behind every entry or exit strategy is discussed in detail. For those wishing to replicate and expand the studies contained herein, extensive source code is also provided in the text, as well as on a CD-ROM (see offer at back of book). Since a basic trading system is always composed of two components, this book naturally includes the following two parts: The Study of Entries and The Study of Exits. Discussions of particular technologies that may be used in gener - ating entries or exits, e. g. neural networks, are handled within the context of devel - oping particular entry or exit strategies. The Introduction contains lessons on the fundamental issues surrounding the implementation of the scientific approach to trading system development. The first part of this book, Tools of the Trade, con - tains basic information, necessary for all system traders. The Conclusion pro - vides a summary of the research findings, with suggestions on how to best apply the knowledge and for future research. The Appendix contains references and suggested reading. Finally, we would like to point out that this book is a continuation and elab - oration of a series of articles we published as Contributing Writers to Technical Analysis of Stocks and Commodities from 1996, onward. Jeffrey Owen Katz, Ph. D. and Donna L. McCormick I N T R O D U C T I O N There is one thing that most traders have in common: They have taken on the challenge of forecasting and trading the financial markets, of searching for those small islands of lucrative inefficiency in a vast sea of efficient market behavior. For one of the authors, Jeffrey Katz, this challenge was initially a means to indulge an obsession with mathematics. Over a decade ago, he developed a model that pro - vided entry signals for the Standard amp Poors 500 (SampP 500) and OEX. While these signals were, at that time, about 80 accurate, Katz found himself second - guessing them. Moreover, he had to rely on his own subjective determinations of such critical factors as what kind of order to use for entry, when to exit, and where to place stops. These determinations, the essence of discretionary trading, were often driven more by the emotions of fear and avarice than by reason and knowl - edge. As a result, he churned and vacillated, made bad decisions, and lost more often than won. For Katz, like for most traders, discretionary trading did not work. If discretionary trading did not work, then what did Perhaps system trading was the answer. Katz decided to develop a completely automated trading system in the form of a computer program that could generate buy, sell, stop, and other necessary orders without human judgment or intervention. A good mechanical system, logic suggested, would avoid the problems associated with discretionary trading, if the discipline to follow it could be mustered. Such a system would pro - vide explicit and well-defined entries, normal or profitable exits, and abnor - mal or money management exits designed to control losses on bad trades, A fully automated system would also make it possible to conduct historical tests, unbiased by hindsight, and to do such tests on large quantities of data. Thorough testing was the only way to determine whether a system really worked and would be profitable to trade, Katz reasoned. Due to familiarity with the data series, valid tests could not be performed by eye. If Katz looked at a chart and believed a given formation signaled a good place to enter the market, he could not trust that belief because he had already seen what happened after the forma - tion occurred. Moreover, if charts of previous years were examined to find other examples of the formation, attempts to identify the pattern by eyeballing would be biased. On the other hand, if the pattern to be tested could be formally defined and explicitly coded, the computer could then objectively do all the work: It would run the code on many years of historical data, look for the specified for - mation, and evaluate (without hindsight) the behavior of the market after each instance. In this way, the computer could indicate whether he was indeed correct in his hypothesis that a given formation was a profitable one. Exit rules could also be evaluated objectively. Finally, a well-defined mechanical trading system would allow such things as commissions, slippage, impossible tills, and markets that moved before he xvi could to be factored in. This would help avoid unpleasant shocks when moving from computer simulations to real-world trading. One of the problems Katz had in his earlier trading attempt was failing to consider the high transaction costs involved in trading OEX options. Through complete mechanization, he could ensure that the system tests would include all such factors. In this way, potential surprises could be eliminated, and a very realistic assessment could be obtained of how any system or system element would perform. System trading might, he thought, be the key to greater success in the markets. W H A T I S A C O M P L E T E. M E C H A N I C A L T R A D I N G S Y S T E M. One of the problems witb Katzs early trading was that his system only provided entry signals, leaving the determination of exits to subjective judgment it was not, therefore, a complete, mechanical trading system. A complete, mechanical trading system, one that can be tested and deployed in a totally objective fashion, without requiring human judgment, must provide both entries and exits. To be truly com - plete, a mechanical system must explicitly provide the following information: 1. When and how, and possibly at what price, to enter the market 2. When and how, and possibly at what price, to exit the market with a loss 3. When and how, and possibly at what price, to exit the market with a profit The entry signals of a mechanical trading system can be as simple as explic - it orders to buy or sell at the next days open. The orders might be slightly more elaborate, e. g. to enter tomorrow (or on the next bar) using either a limit or stop. Then again, very complex contingent orders, which are executed during certain periods only if specified conditions are m