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Backtesting um sistema básico de rotação ETF no Excel - Free Download.
Algum fundo:
Vamos enfrentá-lo, a tecnologia tornou possível acessar uma ampla gama de ferramentas para o desenvolvimento, backtesting e otimização de sistemas. No entanto, uma ferramenta simples (mas poderosa) como o Excel é uma ótima maneira de validar um sistema de negociação. Neste exemplo, vamos manter as coisas realmente simples e testar um sistema mensal de rotação ETF usando 5 símbolos que superam significativamente a compra e a retenção. Tudo que você precisa é o Excel e uma conexão com a Internet. Se você está lendo isso, acho que você tem a conexão com a Internet. Esta postagem pressupõe que você tenha um conhecimento básico do Excel, mas não precisa ser um especialista. Você pode criar o arquivo Excel seguindo as etapas abaixo ou baixá-lo aqui.
Sinta-se livre para distribuir o arquivo, mas forneça um link para esta postagem, se você fizer isso.
Sistema de Rotação ETF Excel.
Depois de concluir as etapas abaixo, você poderá traçar seus resultados e obter uma imagem de como o sistema realmente funciona. O gráfico abaixo é um exemplo de um sistema de rotação 5 ETF que classifica e compra o ETF superior a cada mês. Esse desempenho é comparado a comprar e manter todos os ETFs igualmente (sem rebalanceamento) e segurando o S & amp; P 500 ($ SPY). Você encontrará o cálculo exato no Excel, mas, para o período de nove anos testado, o sistema de rotação do ETF gerou um retorno anual de 11,88% contra 7,75% para o SPY e de 7,18% para todos os participantes igualmente.
Vale a pena notar que a forma como o arquivo do Excel é construído não se presta bem à ampliação. No entanto, se você tiver algumas habilidades em Visual Basic e um pouco de criatividade, será possível criar uma maneira de escalá-lo.
Etapa 1: escolha mercados.
Escolher mercados é uma decisão crítica para todos os sistemas. Como tenho uma forte preferência pela tendência após a negociação, vamos usar um grupo diversificado de mercados. Dito isto, você também pode considerar o uso de setores do mercado de ações (Tecnologia, Saúde, etc), várias commodities, ou algo completamente diferente. Eu queria usar mercados relativamente não correlacionados com cerca de 10 anos de dados históricos, então vou usar os seguintes ETFs:
IEF - Tesouro de 10 anos.
IYR - Imobiliário nos EUA.
EEM - Mercados Emergentes.
A imagem abaixo mostra o ETF individual retorna ao longo do período de teste:
Etapa 2: coletar e consolidar dados.
Uma vez que você decidiu nos mercados, você precisará abrir o Excel e encontrar uma fonte para dados históricos. No interesse da frugalidade, vamos usar dados gratuitos do Yahoo Finance. Apenas um lembrete de que a construção desta planilha específica não escala muito bem, de modo que poucos símbolos serão mais fáceis de executar. Dito isto, com alguma criatividade e habilidades no Visual Basic, você poderia tornar o teste mais dinâmico.
Quando você dirige para o Yahoo Finance, você pode inserir um dos símbolos que você escolheu e obter uma cotação. Na página de orçamento, clique no link à esquerda para "Dados históricos". Na página Dados históricos, selecione dados mensais e envie. Se você rolar para a parte inferior dos dados mensais, há um link para baixar os dados para uma planilha. Faça o download de dados históricos mensais para todos os símbolos no seu sistema.
Depois de baixar os dados, você precisa consolidar tudo em uma única planilha. Os dados provavelmente estarão no formato. csv para que você deseje obter um livro. xlsx. Coloque os dados para cada símbolo em uma folha separada e, em seguida, crie uma nova folha em branco para cálculos.
Etapa 3: Calcular o retorno de um mês usando o fechamento ajustado.
Nesta etapa, precisamos passar por cada folha e calcular o retorno de um mês (ou um período) para cada ETF. Eu recomendaria ir para cada folha e calcular o retorno de um período na coluna diretamente à direita dos dados de fechamento ajustados.
Um período de retorno = (preço anterior - preço atual) / preço anterior.
No Excel falar, isso vai ser algo como = (B3-B4) / B4, onde B4 é dados do mês anterior e B3 é o mês atual.
Depois de passar por todas as folhas e calcular o retorno de um período, precisamos consolidar esses dados na folha em branco para cálculos. Quando você consolidar copiar e colar a coluna de fechamento ajustada e a coluna de retorno de um mês. Você também pode copiar e colar uma coluna de data na coluna A da sua folha de cálculo.
Etapa 4: Calcular a alteração percentual para classificar os ETFs.
Neste ponto, você deve ter uma planilha do Excel com 5 folhas para dados brutos e uma planilha com duas colunas de dados para cada ETF. Eu recomendaria usar a coluna A para a data, B para fechar ajustada ETF1, C para uma alteração percentual do período, D para fechar ajustada ETF2, etc. Se você tiver esse formato, está pronto para prosseguir.
O próximo passo é calcular a taxa de mudança para cada ETF. Neste exemplo, estamos usando uma taxa de alteração de cinco meses. Utilizei 5 colunas à direita dos dados existentes na folha de cálculo. Em cada coluna, precisamos calcular o retorno de 5 meses para um ETF. O retorno é muito semelhante ao retorno de um período calculado na Etapa 3 acima, mas precisamos fazer isso por 5 meses.
No Excel, o cálculo deve ser algo como = (B3-B8) / B8, onde os dados na célula B8 são de um período anterior. Você precisará fazer o mesmo cálculo para cada ETF.
Etapa 5: Classifique os ETFs.
Uma vez que você saiba a taxa de mudança de 5 meses, queremos classificar os ETFs. Usei outras 5 colunas à direita da coluna de alteração de 5 meses para classificar cada ETF. A idéia é que cada ETF tem uma coluna e essa coluna mostra a classificação para o ETF. Por exemplo, a coluna SPY exibirá um 1 se SPY for o ETF com o melhor desempenho para o período.
A fórmula do Excel que precisamos classificar os dados é = RANK (% Change Cell, Range of% Change Cells)
Se os dados de variação percentual do período foram mantidos nas células L9 a P9, isso seria: = RANK (L9, L9: P9)
A próxima coluna acima para classificação seria simplesmente = RANK (M9, L9: P9) porque estamos classificando a alteração percentual na coluna M no mesmo grupo de dados (L9 a P9).
Etapa 6: Determinar o Retorno Apropriado de Um Período.
Depois de classificar os ETFs com base no retorno de 5 meses, precisamos selecionar o retorno adequado de um período. Para fazer isso, criei uma coluna para o retorno de um período e usei uma declaração IF simples para selecionar o retorno correto. Essencialmente, o que estamos tentando dizer é algo como, se o SPY for classificado como 1, o retorno será o número na coluna de retorno de um período para o SPY.
No Excel, a declaração parece algo como = IF (Q10 = 1, C9)
A lógica do Excel para uma declaração IF é = IF (Condição, Resultado se Verdadeiro, Resultado se Falso)
No entanto, como temos 5 ETFs para passar, a fórmula acaba parecendo um pouco feia com várias instruções IF aninhadas. Para um exemplo das instruções IF aninhadas, é melhor consultar os dados da planilha.
Etapa 7: Simule o patrimônio da conta.
Depois de criarmos uma coluna com as instruções IF que retornam o período adequado, é fácil simular o patrimônio da conta. Simplesmente vamos aos dados mais antigos na folha e insere um valor de capital inicial. Nesta planilha, usei US $ 10.000 como patrimônio inicial. Com o patrimônio inicial inicial de $ 10.000, você multiplica o patrimônio do período anterior em 1 + o retorno do período atual.
Por exemplo, digamos que colocamos 10.000 na célula Z117 e os dados de retorno de um período residem na coluna V. O cálculo de patrimônio da conta Z118 seria = (Z117 * (1 + V116))
Você precisará copiar ou preencher essa fórmula até a coluna do patrimônio da conta e, em seguida, terá uma coluna que mostra o valor da sua conta ao comprar o ETF de melhor desempenho mensalmente. Neste ponto, você efetivamente conclui os cálculos básicos e pode voltar e modificar valores ou testar diferentes resultados de patrimônio. Na pasta de trabalho fornecida, há também colunas para um investimento de US $ 10.000 em $ SPY e um cálculo para comprar todos os ETFs igualmente.
Passo 8: Analise os dados.
Se você chegou até aqui, você deveria ter uma planilha que esteja calculando um monte de números. O próximo passo no processo é avaliar os números, fazer gráficos bonitos e formar opiniões e conclusões sobre os dados. Não vou me aprofundar nos detalhes do gráfico no Excel, mas há dois gráficos simples na planilha para você manipular e manipular.
Phew, é isso! Se isso fosse mais do que você pode lidar, você pode baixar uma amostra de cópia do livro do Excel acima e seguir as etapas usando a pasta de trabalho como um guia. Compreender como funciona o arquivo Excel é essencial para criar extensões e testar diferentes ideias. O sistema que testamos acima é muito simples, mas deve fornecer uma compreensão básica de como fazer backtest de um sistema de rotação de ETF no Excel.
Sobre o autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, insights e descobertas sobre o sucesso do System Trader e esperam fazer de você um melhor operador de sistema. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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Obrigada pelo post. No entanto, depois de analisar a lógica da planilha, tenho que me perguntar se ela está correta?
Aqui está a minha preocupação, o desempenho em que você baseia sua decisão pode não coincidir com o desempenho de implementar sua decisão.
É isso que eu quero dizer. A maneira que os dados são configurados, um vai tomar a decisão de comprar o ETF no início de dezembro com base no desempenho do ETF a partir do final de outubro até o fechamento de novembro. No entanto, para exercer a compra, você vai mais provavelmente comprar a abertura de dezembro e não o fechamento de novembro, como está implícito nos cálculos de desempenho de planilha.
Eu sempre gosto de pensar nisso em termos de & # 8220; implícito & # 8221; o desempenho pode não ser uma indicação do & # 8220; implementado & # 8221; desempenho.
O timing das compras é uma coisa interessante. Na realidade, eu negocio um sistema de rotação e faço posições no último dia de negociação do mês em vez de esperar pelo primeiro dia do próximo mês.
Uma das coisas que encontrei quando estava testando vários sistemas de rotação é que o CAGR diminuiu em até alguns pontos percentuais quando você inicia posições no primeiro dia do próximo mês. Para mim, isso sugere que os mercados com melhor desempenho tendem a se desviar na direção da tendência. Compra institucional talvez?
Em geral, eu diria que o arquivo excel acima é mais um exercício de validação de uma idéia de negociação no excel com o bônus adicional de ver como o sistema funciona. Obrigado pelo comentário.
Dan da Theta Trend.
Obrigado pela explicação. Eu sou um grande fã de estratégias de rotação do etfs, isso é útil também para os comerciantes não experientes,
Obrigado por compartilhar seu site, parece muito interessante e vou passar algum tempo lendo as informações. Reconhecer padrões é algo que eu não explorei extensivamente, mas é algo que eu tenho interesse em aprender mais. Largue o meu site também quando tiver uma chance de aguentar e fique à vontade para entrar em contato. Obrigado novamente por compartilhar.
O tempo fixo no primeiro gráfico de desempenho está se aproximando de quatro anos. Você realmente defenderia isso? Além disso, não é possível usar o Yahoo! Finanças & s & # 8220; ajustado perto & # 8221; Causar problemas? Quando os dividendos são pagos, todos os dados anteriores são alterados. No backtesting, você vai usar números que não seriam vistos em tempo real.
Os dados aqui são normalizados? Como em você mencionou que cada mercado é igualmente ponderado, mas um contrato de cada um desses mercados não é igual eu acredito. Corrija-me se eu estiver enganado.
Deve haver um fator de normalização, como o valor do ponto grande?
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Foram quatro meses desde a última revisão do livro. Eu queria fazer revisões de livros uma característica mais frequente do blog. Problema é que eu costumo começar alguns livros de uma só vez, mas tenho dificuldade em terminá-los.
O livro para a revisão de hoje é um Guia Prático de Sistemas de Negociação ETF por Anthony Garner, que é um Trend Follower e gerente de fundos (e usuário da Trading Blox). O livro destina-se a investidores que desejem investigar o comércio baseado em regras e explica, com inúmeros exemplos, o caminho para projetar, construir e testar sistemas mecânicos de negociação, com ênfase em como isso pode ser aplicado aos instrumentos da ETF.
O livro é uma leitura rápida (170 páginas) com muitos gráficos para ilustrar o teste.
Informação introdutória.
O autor começa apresentando negociações sistemáticas / mecânicas por meio de um exemplo de sistema muito simples e os registros de fundos sistemáticos como o Renaissance e muitos dos Trend Following Wizards.
O próximo capítulo trata dos dados. Enfatizando a importância de dados de boa qualidade, o autor lista algumas fontes para obter dados históricos a serem usados ​​como proxy para os (relativamente recentes) ETFs. Um exemplo de investimento com / sem dividendos é um argumento convincente para tentar obter esses dados também (em pouco mais de um século, incluindo e reinvestindo dividendos quase o dobro do retorno anual & # 8211; e com composição, isso significa multiplicar o seu final equilíbrio por um fator de mais de 150!). Finalmente, Garner toca commodities e a necessidade de construir índices, incluindo fatores menos óbvios, como o retorno do rolo.
Um capítulo rápido sobre o software Backtesting segue (Garner usa Trading Blox ao longo do livro) leva ao capítulo final da Parte 1 sobre Estratégia e design do sistema.
Aspectos como otimização e ajuste de curva são discutidos, bem como a necessidade de premissas de testes realistas, na simulação de derrapagens e custos de transação & # 8211; que também pode ter um impacto dramático nos resultados da simulação.
Parte 2: A carne do livro.
A segunda e última parte introduz várias estratégias de investimento, incluindo negociação sistemática (ou baseada em regras). Conforme destacado pelo autor, as alocações de ativos são uma das mais importantes fontes de retorno. A boa notícia é que as principais classes de ativos (e mais) estão disponíveis na forma de um ETF. Várias alocações de ativos são testadas usando os diferentes sistemas ao longo desta parte.
Referências.
Como base para comparação, várias estatísticas (CAGR, drawdown, etc.) são calculadas para diferentes carteiras de compra e retenção (apenas ações, ações com obrigações e commodities, apenas mercadorias, etc.). Uma conclusão é que um portfólio diversificado ajuda a gerar retornos mais suaves e maiores. Outro ponto é como o reequilíbrio regular é importante para manter um nível adequado de diversificação no portfólio.
A Garner usa a métrica de retorno ajustada pelo risco para comparar estratégias. Deixe simplesmente chamar isso de erro semântico (é amplamente utilizado em toda a indústria), o leitor inteligente deve ser capaz de traduzir mentalmente esse retorno ajustado pela volatilidade. (Desculpe & # 8230; um urso de erro meu: Variância! = Risco)
Finalmente, uma nota lateral interessante específica para commodities e seus ETCs equivalentes para participações de longo prazo. O autor demonstra que, devido aos rendimentos de rotação negativos (para os mercados em contango) e a taxas adicionais de patrocinadores ETC que corroem grande parte dos retornos, esses instrumentos não são uma opção ideal para a retenção a longo prazo.
Sistema BBBO.
O primeiro sistema baseado em regras que a Garner apresenta é um Bollinger Band BreakOut. Ele descreve o sistema completo usando regras, não só para entrada e saída, mas também para dimensionamento de posição e risco, reequilíbrio, gerenciamento de dinheiro, etc. (como qualquer sistema bom deveria). O bom extra para os usuários do Trading Blox é que o sistema está disponível nos fóruns por aí.
O autor faz comparações com os vários benchmarks de alocação de ativos discutidos no capítulo anterior, que demonstram de forma bastante conclusiva a superioridade desse sistema Trend Following sobre as estratégias Buy and Hold da Buy and Hope. Jogar com os parâmetros do sistema também mostra alguma forma de robustez, com o desempenho mantendo-se bastante constante.
Um ponto é feito sobre negociação curta. Recomenda-se não.
Isto é principalmente à luz do mau desempenho de estratégias de curto-apenas testadas no livro. Mas o problema com este raciocínio é que a maioria dos backtests remontam apenas a 1982! Acredito que o autor poderia ter sido vítima de uma visão tendenciosa dos mercados, fazendo previsões macro sobre a continuidade das condições de mercado (sugerindo que, apesar do desempenho muito bom em 2007-2008, os sistemas de curto posicionamento voltarão ao desempenho negativo quando os mercados de ações se recuperam & # 8221;).
Tenho vários problemas com isso:
Quem sabe se os mercados vão se recuperar em breve? Sem entrar em discussões macroeconômicas com muito detalhe aqui: desde os anos 80, os mercados mundiais foram submetidos à maior expansão inflacionária nos últimos 100 anos (nunca?), Ajudando a apoiar (criar?) Os principais macro bull run (bubble?) na maioria das classes de ativos, globalmente. Eu não quero fazer nenhuma previsão sobre para onde estamos indo em seguida, mas quem sabe se os próximos 25 anos não rimarão com 1931-1955 (ou seja, e / ou nos dar um longo estilo no estilo do Japão & # 8221; espiral de declínio deflacionário). O pressuposto não foi testado em mercados anteriores (principalmente por falta de dados antes de 1982).
Como uma nota lateral para o acima: seria interessante medir e testar o impacto de um filtro de macro em um sistema Trend Following (ou seja, algo na veia de: & # 8220; favorecer longas negociações no sistema quando os indicadores macro indicam um período de expansão e trocas curtas durante declínios & # 8221;). Talvez explorar uma versão mecanizada de Schumpeter Business Cycles ou Kondratiev Waves como um filtro de longo prazo seria uma abordagem digna.
Retornos crescentes.
Este é um capítulo interessante abordando uma das falhas de ETFs versus futuros como instrumentos de negociação sistemática: alavancagem (ou melhor, falta de). O novo algoritmo de Gerenciamento de Dinheiro alterado dita ao sistema para concentrar o patrimônio nos sinais disponíveis, em vez de separar o capital próprio por instrumento (e sentar-se em Dinheiro, onde não há sinais). Este é um conceito interessante que merece uma investigação mais aprofundada.
A melhoria de desempenho gerada por essa regra de gerenciamento do Money é bastante interessante. A conclusão é que é possível aumentar os retornos sem aumentar a alavancagem.
Sistema Momentum.
O último capítulo dá o mesmo tratamento de comparação a um sistema de impulso (compre mercados de maior desempenho), o que parece superar o sistema BBBO (e, obviamente, Buy and Hold também).
Novamente, este código do sistema está disponível nos fóruns Trading Blox.
Depois do Word.
Uma leitura bastante curta e agradável de um desenvolvedor de Tendências e Desenvolvedores de Tendências de vida real experiente. Há algumas idéias para tirar, o que é sempre apreciável. Um pouco sobre o lado caro (mas de alguma forma consegui obtê-lo em quase -50% na amazon & # 8230;).
10 Comentários até agora e darr;
Obrigado pela revisão. Por curiosidade, quais foram alguns dos CAGRs mais atrasados ​​testados e correspondentes DDs correspondentes para os sistemas de exemplo?
Minha experiência em desenvolver sistemas de negociação ETF reflete alguns destaques do livro que você mencionou. A vantagem não é tão prontamente abundante, então você precisa procurar um sistema com não apenas uma boa relação ganha-perda, etc., mas o sistema também precisa entregar um retorno aceitável com a alavanca disponível. Disse de outra maneira que você precisa projetar até Kelly em vez de levantar até Kelly.
O ponto sobre focar seu dinheiro nos sinais disponíveis corresponde à minha pesquisa. Assim como os benefícios dos sistemas de tipo de impulso que são construídos em torno da focalização.
Como o autor avisa contra jogar o lado curto, eu estaria disposto a apostar um níquel que ele não gasta muito tempo em indicadores de volume no livro ;-)
O sistema BBBO aplicado a um portfólio diversificado gerou 14,12% de CAGR com um MaxDD de 24% e a versão aprimorada (ou seja, concentrações em sinais disponíveis: 19,18% com MaxDD de 37,4%).
Você está certo sobre o autor não usar indicadores de volume e # 8211; Eu aceito que você encontrou algum bom uso deles?
Obrigado pelas estatísticas adicionais.
Sim, acho que o volume é útil e pode ser comercializado. A questão que muitos seguidores da tendência tem é que seus modelos não podem lidar com a forte inversão de preços que chegam ao final de uma boa oportunidade curta. Você pode ver essa reversão se você ficar de olho no volume porque o volume de negociação cai no final de um movimento. Tim Ord tem um livro sobre isso & # 8230;
E o comentário sobre o livro de Tim Ord, que é simplesmente um campo de vendas para o seu Ord Volume, um boletim informativo que você precisa pagar em seu site?
O livro é suficientemente interessante sem se inscrever em sua newsletter?
Oi Kevin, achei o livro útil. Não subscrevo a sua newsletter para não poder comentar o seu valor. Eu também não uso "Volume Ord" # 8221; exatamente da maneira como ele estabelece no livro. O que fiz em vez disso é apenas assumir o princípio geral de que o volume começará a cair no agregado à medida que chegar ao final de um movimento porque cada vez menos compradores marginais estão dirigindo o preço.
Você fez um comentário sobre o autor não backtesting até 1982. O que eu pensei interessante por alguns motivos, a saber, que eu deveria estar backtesting meu sistema de negociação mais longe!
De qualquer forma, este livro trata de sistemas de negociação para ETFs que só existem desde 1993. (de acordo com WSJ) online. wsj / ad / focusonetfs / history. html.
Então está tudo bem só backtest sistemas de negociação ETF para 1993 certo?
De forma estrita, você só pode testar back-test ETFs (ou qualquer outra coisa) a partir da data em que começam a operar (ou seja, 1993 para ETFs). Mas eu realmente não considero os ETFs como novos investimentos, dado que a maioria deles simplesmente tenta reproduzir um índice subjacente, que geralmente existe há muito mais tempo (ETFs de índices de ações, ETFs de commodities e ETFs de imóveis). . Esses índices provavelmente devem ser usados ​​como proxy para o back-testing do ETF para períodos de back-test mais longos (isto é o que o autor de livros faz com os dados do índice que remontam a 1982).
Claro que isso não funciona com alguns ETFs mais exóticos (que geralmente são muito mais recentes), que não acompanham um índice, por exemplo. Nesse caso, o teste de retorno é bastante limitado.
Parece-me que os ETFs (2x e 3x) alavancados de hoje estão apenas implorando para serem usados ​​em operações curtas. A redefinição diária e a decadência desses tipos de ETFs dificultam a perda de valor no longo prazo.
@ Max: Você tem razão em dizer que alguns desses ETFs alavancados têm reseting diário e decaimento do tempo. Um método para combater isso seria utilizar uma metodologia de temporização que o tirasse depois de um certo número de dias se o ETF não fizesse uma nova baixa ou uma nova alta. Digamos, por exemplo, se você estiver usando um ETF longo e ele não fizer um novo mínimo por 12 dias consecutivos, você pode fechar essa posição.
Opa e não fez um novo ALTO por 12 dias consecutivos, então você poderia fechar a posição nessa base.
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RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS; POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE PARA SUPORTAR PERDAS OU ADERIR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO EM PARTICULAR, APESAR DAS PERDAS DE NEGOCIAÇÃO, SÃO PONTOS MATERIAIS QUE TAMBÉM PODEM AFETAR DE MANEIRA ADEQUADA OS RESULTADOS DA NEGOCIAÇÃO REAL. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA ESPECÍFICO DE NEGOCIAÇÃO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS NA NATUREZA E NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO EM CONTAS REAIS.

Trader Prudente.
Negociar não é sobre estar certo ou errado. O comércio é sobre como administrar o dinheiro!
ETF Trading Systems.
A maioria dos sistemas de negociação é utilizada na negociação de futuros de commodities. Grande parte do trabalho de análise técnica avançada está e vem acontecendo na arena do futuro. Para iniciar este projeto, não vamos reinventar a roda.
Nós estaremos emprestando de alguns dos mais conhecidos e mais bem-sucedidos futuros futuros, adaptando-os à negociação de Exchange Traded Funds (ETFs). O Exchange Traded Funds (ETF) fornece um excelente conjunto de classes de ativos, permitindo a diversificação entre classes de ativos.
Os ETF & # 8217; s geralmente são menos voláteis e exigem muito mais dinheiro a ser investido do que futuros. Os sistemas de negociação de futuros gozam de uma grande alavancagem muito maior e da capacidade de utilizar receitas que produzem contas do Tesouro para margem. Portanto, esses sistemas devem ser ajustados para caber, se possível, os novos requisitos.
Dizem que um comerciante deve projetar seu próprio sistema para que ele seja afetivo, ou seja, para o indivíduo ter fé e entender o que está acontecendo. O objetivo desta seção é fornecer diferentes sistemas de negociação e sinais para sua leitura. Nós incentivamos nossos membros a adicionar ou excluir requisitos para cada sistema para torná-los próprios. Também incentivamos os membros a considerar combinar sistemas para acumular posições ao longo do tempo, ou seja, comprar metade e depois outra metade.
Esta seção é e continuará a ser um trabalho em andamento!
Abaixo de cada sistema é um gráfico de equidade utilizando ETFs que representam alocação de ativos afetivos: Equity (Large Cap US), Equity (Large Cap x-US), Commodity, Bonds, Real Estate, & amp; Moedas. Suas seleções podem ser diferentes, mas, nesta opinião humilde dos autores, a diversificação por classes de ativos é necessária por uma razão simples. Ninguém sabe o que o futuro detém e # 8211; Ninguém! O patrimônio representa apenas posições longas, simplesmente porque em meus 40 anos mais neste negócio lidando com John Q, apesar do serviço de lábios dado, a maioria não vai vender curto.
Os gráficos de capital são baseados em um portfólio original de US $ 100.000. A alocação de carteira é de 8,33% em cada 12 ETFs, apenas conta de caixa, ou seja, nenhuma margem é assumida. Se você trocar usando gráficos de ajuste de margem e resultados em conformidade. Dividendos e Juros recebidos dos vários FNB durante os períodos de retenção não são considerados, mas serão adicionados aos retornos. Os gráficos atuais são de 1/1/2006 a 28/08/2013. As atualizações nos gráficos geralmente são trimestrais, mas podem ser mais freqüentes se o tempo estiver disponível. Para fins de comparação, um gráfico do S & amp; P 500 no mesmo período de tempo. Os dividendos não são considerados neste ou em nenhum outro gráfico abaixo. Os dividendos aumentarão o desempenho de cada método.
Não existe um sistema ou metodologia perfeita para todos. É altamente recomendável que você comece aqui e construa sua própria metodologia. Pedir emprestado, mudar, atualizar, sentir-se confortável.
Resultados de 1/1/07 a 30/09/13 - & gt; Uma carteira diversificada de 12 ETFs. Dois em cada uma das seis classes de ativos. Somente negociações longas, conta em dinheiro, ou seja, sem alavancagem (ajuste para qualquer alavancagem que você possa usar). Dividendos e juros recebidos não são considerados para esta análise, no entanto, melhorarão o desempenho que você vê.
Os gráficos de redução são mostrados simplesmente porque se você estiver indo para negociar qualquer sistema, você deve assumir que você começará em um pico no desempenho. Portanto, os draw downs são extremamente importantes & # 8211; Seja honesto com você mesmo; Você pode passar por uma redução de 50% e continuar? Ed Seykota chama o retorno anual composto dividido pelo máximo tira o seu fator BLISS. Não se arraste com esses números de grande desempenho, eles podem ser muito enganadores. Também abaixo, porque um sistema ou método está superando o desempenho de outro, não significa que o fará no futuro.
Estatísticas detalhadas de desempenho: inclui gráficos de patrimônio e de redução, tabelas de lucro e distribuição de lucros e listas completas de comércio. No formato. pdf.
O desempenho passado não é necessariamente indicativo do desempenho futuro.

AlgoTrades lança sistema automatizado de negociação ETF.
Na terça-feira, 1º de abril, a AlgoTrades entrou em operação com seu sistema automatizado de negociação de ETFs para investidores. Você pode ter visto o seu April Fools Video, que foi único. Este sistema de 100% de mãos livres oferece uma opção para ter algum do seu capital investido ativamente investido como um trader profissional, para que você possa lucrar com as condições do mercado em ascensão, queda e até de forma lateral.
Esse sistema de fundos negociados em bolsa requer menos capital e uma taxa de assinatura 62,5% menor. Como o ETF é comercializado como ações e é altamente popular e compreendido pela maioria dos participantes do mercado, ele torna esse sistema de negociação automatizado perfeito para você se quiser lucrar no mercado, não importando se os preços estão subindo ou descendo. E como seus fundos não alavancados (SPY & SH), a volatilidade de seu portfólio é substancialmente reduzida em relação à dos investimentos alavancados.
O Sistema de Negociação de ETF da AlgoTrades é um sistema LFT (negociação de baixa frequência), o que significa que coloca apenas 30-40 negócios por ano. Ele se concentra em negociar com a tendência do mercado e pegar os padrões de onda que se formam a cada mês no índice SP500.
As estratégias de negociação conservadora e de gestão de dinheiro são o coração deste sistema de negociação automatizado de ETFs, tendo em mente as emoções e o capital de investimento do investidor informal.
O que o nosso sistema automatizado de negociação ETF não é.
Nossas estratégias de negociação algorítmica não são neutras em relação ao mercado, o que significa que não protegemos nossa posição porque buscamos lucrar com o mercado de ações. Em vez disso, nossos negócios são direcionais e tipicamente direcionados para a tendência principal, seja o preço subir ou descer.
Investir na AlgoTrades acarreta o risco de perda, assim como todos os investimentos.
No entanto, estamos muito conscientes e conscientes da importância do controle de risco, e acreditamos que a negociação usando nossas estratégias de negociação algorítmica e abordagem automatizada gerencia com sucesso o risco enquanto busca retornos atraentes.
Fundador da AlgoTrades Systems.
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Technical Traders Ltd. ajuda você a identificar e lucrar mais com sua negociação. Como? Ao fornecer-lhe configurações de comércio verificado e notificações em tempo real.
George W Bush fala sobre sistemas de negociação automatizados.