Estratégias de negociação baseadas em estatísticas

FOREX ROBOTS.

FOREX ROBÔS E ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO.

DEVE LER & # 8211; Como as estatísticas podem ajudar na negociação.

A estatística é um corpo matemático que pertence à coleta, classificação, apresentação, interpretação e análise de dados. Soa familiar? Ele deve, porque isso é sobre o mercado Forex. Estatisticas. O mercado Forex é globalmente imprevisível, mas, no entanto, previsível sob certas condições. O que é verdadeiro para a imagem de longo prazo pode não ser verdade para curto prazo e, geralmente, é assim que são as coisas. A estatística é uma disciplina que nos dá uma vantagem importante ao negociar Forex. Este não é um artigo sobre estatísticas, é um artigo sobre como as estatísticas podem ser úteis na negociação forex e quais os princípios que sempre devem ter em mente durante a negociação.

1. Os movimentos globais do mercado não podem ser previstos, mas em determinadas circunstâncias, alguns movimentos podem ser previstos, e isso é como os lucros são feitos. É claro que 95% dos comerciantes perdem seu dinheiro, mas isso acontece apenas porque eles não têm idéia do que é realmente o comércio. O comércio é estatística.

& # 8220; Hoje, o EURUSD subirá & # 8221; & # 8211; Esta é uma declaração fundamental errada, sob quaisquer circunstâncias.

& # 8220; EURUSD é provável que venha hoje e # 8221; & # 8211; Esta é a declaração correta. No Forex, não estamos lidando com certezas, só lidamos com probabilidades.

2. A história tende a se repetir. Esta é a regra mais básica da análise técnica. Na verdade, se isso não tivesse sido verdade, ninguém, e quero dizer, ninguém teria feito lucros com o mercado forex. Mas, felizmente, o comércio não é jogo e a história tende a se repetir. O passado não repete, mas alguns aspectos dele repetem uma e outra vez. É para nós para identificá-los.

3. Qualquer sistema pode ser lucrativo por um período muito curto de tempo. Mesmo o sistema mais estúpido pode ser muito rentável por um ou dois dias, mas é claro que ele falha miseravelmente por um longo período de tempo. E agora é o momento para a lei ou grandes números serem explicados. De acordo com a sua definição, Lei de números grandes # 8220 é um teorema que descreve o resultado de realizar o mesmo experimento um grande número de vezes. De acordo com a lei, a média dos resultados obtidos a partir de um grande número de ensaios deve ser próxima do valor esperado e tenderá a se aproximar uma vez que são realizadas mais tentativas. # 8221;

O que exatamente isso significa? Uma moeda tem dois lados. Se você joga uma moeda, a probabilidade de subir de cabeça e cauda é 1/2 = 0,5 = 50%. Se você jogar uma moeda 10 vezes, qualquer coisa pode acontecer, você pode até obter 10 cabeças ou 10 caudas em uma linha, mesmo que a probabilidade global seja de 50% porque o número de testes é simplesmente muito curto e estatisticamente não significativo. Mas se você jogar uma moeda 10.000 vezes as coisas mudam. Você obterá um resultado mais próximo da probabilidade geral de 50%, algo como 4,999 cabeças e 5,001 caudas.

Como é a lei do grande número importante na análise dos sistemas forex? Em primeiro lugar, ele diz que os resultados de curto prazo não significam nada. Qualquer sistema ruim pode produzir 10, 20 ou mesmo 50 vitórias consecutivas, mas, no entanto, é garantido que falhe no longo prazo. Por exemplo, suponha que por 2 dias não haja fundamentos. Como resultado, o mercado subiu e desce por 50 pips e os níveis de suporte / resistência não estão quebrados. Se você comprar quando o mercado toca o nível mais baixo e vender quando ele toca o nível superior você pode fazer bons lucros ... até as primeiras notícias de alto impacto. O mesmo acontece se as tendências do mercado. Continue negociando com a tendência e obtenha lucros excelentes ... até a tendência final. A robustez a longo prazo do sistema deve ser testada antes de usá-lo ao vivo. Um bom sistema deve poder sobreviver por períodos não lucrativos sem muitas perdas e ganhar tudo de volta, mais muito mais durante períodos lucrativos.

4. O número de negócios reflete a robustez do sistema. O número de negociações em si não é relevante se for retirado do contexto. Por exemplo, digamos que temos um sistema que faz mil transações por ano. É um sistema robusto? A resposta é & # 8220; nós não conhecemos & # 8221; mesmo que o número de negociações seja grande. Por quê? Porque, durante um ano, não passou por todos os aspectos do mercado.

Se fizer 13 mil negócios durante 13 anos e continuar lucrativo por 13 x $ X, então sim, é um bom sistema. Se faz 13 mil negócios durante 13 anos sem lucros, então não é um bom sistema. Ele sobrevive, mas a curva é ajustada para um único aspecto de mercado. Se faz 3.000 negócios durante 13 anos e continua a ser lucrativo, ainda é um sistema ruim. Por quê? Porque se não negociasse durante uma condição de mercado desconhecida, então ela é ajustada de curva para um único aspecto de mercado. Se isso faz 13 mil negócios e o lucro dobra (eu não menciono nada sobre retirada aqui), isso significa que ele ganhou $ X durante um ano e $ X durante 12 anos, uma distribuição muito desigual dos lucros.

5. Qualquer sistema pode ser rentável somente em backtests se forem adicionadas muitas regras. Adicionando múltiplas regras significa encaixe de curva na forma mais pura. O sistema falhará na negociação ao vivo porque a relevância estatística é destruída. Essas regras podem não ser válidas para futuros mercados, mesmo que tenham funcionado no passado. O ajuste de curva, adicionando múltiplas regras, é um truque usado por vendedores comerciais de EA. Posso saber se o sistema está cheio de preenchimento apenas olhando sua curva de patrimônio. As regras de curto prazo que não têm sentido a longo prazo são adicionadas apenas para ocultar os períodos drawd0wn (por exemplo, não troque entre 12.03.2007 e 30.04.2007 e # 8221;). Se a curva de equidade aponte para cima, então é o primeiro sinal de ajuste de curva, e por isso eu gosto de curvas de equidade feias que mostram claramente o período de retirada.

Princípios e métodos estatísticos são ferramentas inestimáveis ​​no forex, ignore-os e prepare-se para falhar. Nos seguintes artigos, vou explicar dois dos métodos estatísticos mais utilizados que ajudam a testar a robustez dos nossos sistemas: Monte Carlo e Walk Forward.

Mas primeiro, um exemplo prático pode ajudar. As estatísticas também ajudam no desenvolvimento de sistemas de negociação bem-sucedidos. Antes de pensar em um sistema, preciso de uma visão clara da imagem a longo prazo. Eu preciso saber quantos pips por dia um certo par se move. O par escolhido para este estudo é EURUSD. Usando 13 anos de Alpari UK sem dados de furos, aqui estão minhas descobertas:

Entre 0 e # 8211; 60 pips - & gt; 311 dias entre 60 e # 8211; 90 pips - & gt; 850 dias.

Entre 90 e 8211; 120 pips - & gt; 847 dias.

Entre 120 e 8211; 150 pips - & gt; 586 dias.

Entre 150 e 8211; 180 pips - & gt; 326 dias.

Entre 180 e 8211; 210 pips - & gt; 214 dias.

Entre 210 e 8211; 600 pips - & gt; 286 dias.

Ao estudar a tabela acima, percebo que o mercado freqüentemente se move entre 60 e 150 pips (850 + 847 + 586 = 2280 dias de um total de 3420 dias, o que significa 66%).

A primeira idéia que vem à minha mente é o comércio de pullbacks. Por exemplo, se a tendência aumentar, espero por um pequeno retracement e depois compre EURUSD (2 e 4 ondas Elliot, minha esperança é pegar as ondas 3 e 5, por favor veja o artigo sobre como o mercado forex se move). Mas quanto tempo é a onda 2 ou 4? Eu não sei disso, então eu deixei o otimizador MT4 descobrir a melhor opção.

Go long rule: a tendência foi direta no dia anterior (Close [1] - Open [1] & gt; 0) e o preço retrai uma certa percentagem do anterior High & # 8211; anterior baixa.

Gota curta: a tendência diminuiu no dia anterior (Close [1] - Open [1] & lt; 0) e o preço retrai uma certa percentagem do anterior High & # 8211; anterior baixa.

Parar a perda e tirar proveito não é mais de 150 pips cada. Me levou 20 minutos para codificar este sistema, aqui está o backtest:

Após 30 segundos de observar a curva de equidade, eu o descartei desde o início, porque parece ser apenas uma condição de mercado, por favor, veja meu quadrado verde. Funcionou muito bem entre 2007-2009 e não foi tão bom no resto dos anos. A redução máxima durante 13 anos é de 2.000 pips e o lucro total é de 10.000 pips.

10.000 / 13 = 769 pips em média por ano para um risco máximo de 2.000 pips. Assim, a relação de recompensa: risco é 1: 3, o que é bastante ruim, para não mencionar que o desempenho passado não é uma garantia para o desempenho futuro. Mas a história tende a se repetir.

Agora você vê por que as estatísticas são tão úteis quando se trata de negociação forex?

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Estratégias de negociação estatística.

As teorias financeiras subjacentes aos Capítulos 8 e 10 assumem a ausência de arbitragem, levando a modelos de preços que são comercializados após ajustes pelo preço de mercado do risco. Uma vez que os modelos de martingale impedem a obtenção de lucros ajustados pelo risco através de estratégias de negociação, essas teorias implicam que os mercados de derivativos só atrairiam hedgers, que usam derivativos para reduzir o risco que enfrentam de movimentos futuros de preços de ações ou títulos. No entanto, como apontaram Hull (2006, Capítulo 1), os mercados de derivativos também atraíram especuladores e arbitragistas que tentam tirar proveito das discrepâncias entre as teorias livres de arbitragem e os preços reais do mercado. Os hedge funds agora se tornaram grandes usuários de derivativos para os três objetivos, a saber, hedging, especulação e arbitragem.

A aprendizagem estatística de padrões de mercado pode avançar com diferentes níveis de resolução. Conforme mencionado na Seção 3.1.2, a maior resolução pode ser obtida a partir de dados transação-por-transação ou comércio por comércio em mercados de valores mobiliários. Na Seção 11.2, descrevemos modelos e métodos estatísticos para estudar a microestrutura do mercado. Ele ilustra esses métodos estatísticos com transações intradiárias de ações da IBM de 2 de janeiro a 31 de março de 2003 e apresenta uma breve introdução ao comércio em tempo real, que se tornou popular para hedge funds e bancos de investimento.

Embora as teorias de Markowitz, CAPM e Black-Scholes nos capítulos 3 e 8 assumam a ausência de fricção no mercado e, em particular, não há custos de transação, os custos de transação são uma consideração importante na concepção e avaliação de estratégias de negociação estatística. A seção 11.3 dá uma introdução à estimativa e análise dos custos de transação e discute como os custos de transação e a natureza dinâmica da negociação introduziram desafios para o desenvolvimento de estratégias de negociação estatística.

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Negociando com modelos gaussianos de estatísticas.

Carl Friedrich Gauss era um matemático brilhante que vivia no início dos anos 1800 e deu as equações quadráticas mundiais, métodos de análise de mínimos quadrados e distribuição normal. Embora Pierre Simon LaPlace tenha sido considerado o fundador original da distribuição normal em 1809, Gauss costuma receber o crédito pela descoberta, porque ele escreveu sobre o conceito no início e tem sido objeto de muito estudo por matemáticos há 200 anos. Na verdade, essa distribuição é muitas vezes referida como a "Distribuição gaussiana". Todo o estudo das estatísticas originou-se de Gauss, e nos permitiu entender mercados, preços e probabilidades, entre outras aplicações. A terminologia moderna define a distribuição normal como a curva do sino com os parâmetros "normais". E como a única maneira de entender Gauss e a curva do sino é entender as estatísticas, este artigo irá construir uma curva de sino e aplicá-la a um exemplo comercial.

Existem três métodos para determinar as distribuições: média, mediana e modo. Os meios são tidos em conta adicionando todas as pontuações e dividindo pelo número de pontuações para obter a média. A mediana é tida em conta adicionando os dois números médios de uma amostra e dividindo por dois, ou simplesmente simplesmente tirando o valor do meio de uma seqüência ordinal. O modo é o mais freqüente dos números em uma distribuição de valores. O melhor método para obter uma visão de uma seqüência de números é usar significa porque ele mede todos os números e, portanto, é mais reflexivo de toda a distribuição.

Esta foi a abordagem gaussiana, e seu método preferido. O que estamos medindo aqui são parâmetros de tendência central, ou para responder onde os nossos resultados da amostra são dirigidos. Para entender isso, devemos plotar nossas pontuações começando com 0 no meio e plotar +1, +2 e +3 desvios padrão à direita e -1, -2 e -3 à esquerda, em referência à média. "Zero" refere-se ao meio de distribuição. (Muitos fundos de hedge implementam estratégias matemáticas. Para saber mais, leia Análise Quantitativa de Fundos de Hedge e Modelos Multivariados: a Análise de Monte Carlo.)

Desvio Padrão e Variância.

Se os valores seguem um padrão normal, encontraremos 68% de todas as pontuações cairão em -1 e +1 desvios-padrão, 95% ficam dentro de dois desvios padrão e 99% caem dentro de três desvios padrão da média. Mas isso não é suficiente para nos contar sobre a curva. Precisamos determinar a variância real e outros fatores quantitativos e qualitativos. A variância responde a questão de como a distribuição é distribuída. Ele é um fator nas possibilidades de por que outliers pode existir em nossa amostra e nos ajuda a entender esses valores atípicos e como eles podem ser identificados. Por exemplo, se um valor cai seis desvios padrão acima ou abaixo da média, ele pode ser classificado como um outlier para efeitos da análise.

Os desvios-padrão são uma métrica importante que são simplesmente as raízes quadradas da variância. Os termos modernos chamam essa dispersão. Em uma distribuição gaussiana, se conhecemos a média e o desvio padrão, podemos conhecer as porcentagens dos escores que se enquadram em mais ou menos 1, 2 ou 3 desvios padrão da média. Isso é chamado de intervalo de confiança. É assim que sabemos que 68% das distribuições estão dentro do desvio padrão de mais ou menos 1, 95% dentro de mais ou menos dois desvios-padrão e 99% dentro de mais ou menos 3 desvios-padrão. Gauss chamou essas "funções de probabilidade". (Para mais informações sobre análise estatística, verifique as Medidas de Volatilidade Compreensíveis).

Até agora, este artigo tem sido sobre a explicação da média e dos vários cálculos para nos ajudar a explicá-lo mais de perto. Uma vez que planejamos nossos resultados de distribuição, basicamente desenhamos a curva de nosso sino acima de todas as pontuações, assumindo que elas possuem características de normalidade. Então, isso não é suficiente, porque temos colas em nossa curva que precisam de explicação para entender melhor toda a curva. Para fazer isso, vamos para o terceiro e quarto momentos de estatística da distribuição chamada desvio e kurtosis.

Skewness of tails mede a assimetria da distribuição. Uma inclinação positiva tem uma variância da média que é positiva e inclinada para a direita, enquanto uma inclinação negativa tem uma variância da esquerda inclinada média - essencialmente, a distribuição tende a ser distorcida em um lado particular da média. Uma inclinação simétrica tem 0 variância que forma uma distribuição normal perfeita. Quando a curva do sino é desenhada primeiro com uma cauda longa, isso é positivo. A cauda longa no início antes do nódulo da curva do sino é negativamente inclinada. Se uma distribuição é simétrica, a soma dos desvios em cubos acima da média equilibrará os desvios em cubos abaixo da média. Uma distribuição direta distorcida terá uma inclinação maior do que zero, enquanto uma distribuição de esquerda distorcida terá uma inclinação menor do que zero. (A curva pode ser uma poderosa ferramenta de negociação: para uma leitura mais relacionada, consulte o Risco de Stock Market: Wagging the Tails.)

Kurtosis explica as características de concentração de pico e valor da distribuição. Um excesso negativo de curtose, referido como platykurtosis, é caracterizado como uma distribuição bastante plana onde há uma menor concentração de valores em torno da média e as caudas são significativamente mais gordo do que uma distribuição mesokurtic (normal). Por outro lado, uma distribuição leptokurtic contém colas finas, uma vez que grande parte dos dados está concentrada na média.

Skew é mais importante para avaliar as posições comerciais do que a curtose. A análise de títulos de renda fixa requer uma análise estatística cuidadosa para determinar a volatilidade de uma carteira quando as taxas de juros variam. Modelos para prever a direção dos movimentos devem influenciar a aspereza e a curtose para prever o desempenho de um portfólio de títulos. Esses conceitos estatísticos são aplicados para determinar movimentos de preços para muitos outros instrumentos financeiros, como ações, opções e pares de moedas. Skews são usados ​​para medir os preços das opções medindo as volatilidades implícitas.

O desvio padrão mede a volatilidade e pergunta qual o tipo de retorno do desempenho que podem ser esperados. Desvios-padrão menores podem significar menos risco para um estoque, enquanto uma maior volatilidade pode significar um maior nível de incerteza. Os comerciantes podem medir os preços de fechamento da média, pois está disperso da média. A dispersão então medeia a diferença do valor real para o valor médio. Uma diferença maior entre os dois significa um maior desvio padrão e volatilidade. Os preços que se desviam longe da média, muitas vezes, retornam à média, para que os comerciantes possam aproveitar essas situações. Os preços que se comercializam em uma pequena gama estão prontos para uma ruptura.

O indicador técnico freqüentemente usado para transações de desvio padrão é o Bollinger Band®, porque eles são uma medida de volatilidade definida em dois desvios padrão para bandas superiores e inferiores com uma média móvel de 21 dias. A distribuição de Gauss foi apenas o início da compreensão das probabilidades de mercado. Mais tarde, levou a séries temporais e modelos Garch, bem como mais aplicações de distorção, como o Volatility Smile.

Como negociar Forex com estatísticas.

04 de dezembro às 12:44.

Quando você primeiro aprende a trocar forex, você ouve que existem dois tipos de formas de comércio: Negociação Fundamental e Negociação Tecnológica.

O comércio fundamental usa números econômicos, como PIB, CPI, decisões de taxa de juros e economia global e mundial. (Para negociação de ações e outros tipos de futuros, fatores como ganhos e até o tempo são tidos em conta nas decisões de negociação.) O comércio técnico envolve padrões repetitivos na ação de preço de que você pode capitalizar.

Ao longo dos anos descobri que meu cérebro tende a pensar estatisticamente. Gosto de negociar de acordo com as estatísticas. Por exemplo, existe uma estratégia inovadora que foi negociada nos fundos da nossa empresa por muitos anos. Sabemos que, se colocarmos as encomendas às 08:00 GMT todos os dias e, se as encomendas forem preenchidas, teremos lucros em um movimento percentual específico, então sabemos que seremos lucrativos em nossa negociação.

A estratégia não se baseia em números fundamentais ou mesmo em padrões de preços particulares, por si só. Baseia-se praticamente em estatísticas. Estatisticamente, se fizermos esse comércio todos os dias, então vamos ganhar mais vezes do que perdemos e, portanto, seremos rentáveis.

Estatísticas para ajudá-lo a aprender Forex.

O desvio padrão é um termo estatístico comum. Wikipedia define isso como: Uma quantidade calculada para indicar a extensão do desvio para um grupo como um todo.

Em forex, o termo refere-se a quão longe, em média, o preço se move do seu preço médio. Essa distância é conhecida como 1 desvio padrão. Se você multiplicar esse número por 2, então você terá 2 desvios padrão e ndash; ou duas vezes a média se afasta do preço normal.

Na teoria do desvio padrão, uma curva de sino é criada. Dê uma olhada nesta foto. O gráfico realmente representa pontuações de QI e população, mas a teoria do desvio padrão é exatamente a mesma.

O 100 (na parte inferior da imagem) representa o preço médio (a média). A área azul da curva do sino representa 1 desvio padrão (em média, a distância acima e abaixo do meio que o preço se move). Você pode ver aqui que, 68% do tempo, o preço permanece dentro de 1 desvio padrão e 95% do tempo, o preço permanece dentro de 2 desvios padrão.

Esta é uma grande & ldquo; descoberta & rdquo; no mundo das negociações. Você acha que é possível criar uma estratégia de negociação com base nessas estatísticas? Você poderia criar algo que seja rentável quando você sabe, em média, que 95% do tempo o preço permanece dentro de 2 desvios-padrão? É claramente algo a ser explorado. Se ainda não criou uma estratégia de negociação, talvez seja uma boa idéia para você explorar esse tipo de negociação estatística.

No mundo financeiro, existem & quot; Quants & rdquo ;, ou aqueles que se trocam com base em Análise Quantitativa. Eles criam sistemas HFT & rsquo; s (High Frequency Trading) e estes são quase exclusivamente baseados em estatísticas semelhantes e criam uma quantidade incrível de riqueza. Então, talvez seu cérebro funcione em termos de estatísticas e você poderia encontrar um sistema comercial que aproveite esses tipos de cenários.

Temos muitos cursos e estratégias que ensinamos que podem ajudá-lo a aprender Forex. Podemos ajudá-lo a aprender mais sobre quem você é comerciante e como desenvolver uma estratégia nova ou existente para tornar-se ainda mais rentável. Espero que você tome o tempo para verificá-los e se juntar a nós em nosso piso de comércio remoto gratuito. Estou confiante de que você vai achar que eles sejam muito benéficos para sua negociação.

Você usou estatísticas para criar sua estratégia? Como foi? Compartilhe sua experiência com o uso de estatísticas no mercado forex!

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Pensamentos de outros comerciantes.

As estratégias baseadas em bandas de bollinger são os métodos mais comuns de "negociação estatística" que existem, penso eu, fazendo uso do argumento que você apresentou no artigo acima.

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Estratégias de negociação estatística.

As teorias financeiras subjacentes aos Capítulos 8 e 10 assumem a ausência de arbitragem, levando a modelos de preços que são comercializados após ajustes pelo preço de mercado do risco. Uma vez que os modelos de martingale impedem a obtenção de lucros ajustados pelo risco através de estratégias de negociação, essas teorias implicam que os mercados de derivativos só atrairiam hedgers, que usam derivativos para reduzir o risco que enfrentam de movimentos futuros de preços de ações ou títulos. No entanto, como apontaram Hull (2006, Capítulo 1), os mercados de derivativos também atraíram especuladores e arbitragistas que tentam tirar proveito das discrepâncias entre as teorias livres de arbitragem e os preços reais do mercado. Os hedge funds agora se tornaram grandes usuários de derivativos para os três objetivos, a saber, hedging, especulação e arbitragem.

A aprendizagem estatística de padrões de mercado pode avançar com diferentes níveis de resolução. Conforme mencionado na Seção 3.1.2, a maior resolução pode ser obtida a partir de dados transação-por-transação ou comércio por comércio em mercados de valores mobiliários. Na Seção 11.2, descrevemos modelos e métodos estatísticos para estudar a microestrutura do mercado. Ele ilustra esses métodos estatísticos com transações intradiárias de ações da IBM de 2 de janeiro a 31 de março de 2003 e apresenta uma breve introdução ao comércio em tempo real, que se tornou popular para hedge funds e bancos de investimento.

Embora as teorias de Markowitz, CAPM e Black-Scholes nos capítulos 3 e 8 assumam a ausência de fricção no mercado e, em particular, não há custos de transação, os custos de transação são uma consideração importante na concepção e avaliação de estratégias de negociação estatística. A seção 11.3 dá uma introdução à estimativa e análise dos custos de transação e discute como os custos de transação e a natureza dinâmica da negociação introduziram desafios para o desenvolvimento de estratégias de negociação estatística.

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