Solent Systematische Handelsstrategien

Von Michael R. Bryant Systematische Handelsmethoden sind die Basis für Handelssysteme und automatisierte Handelsstrategien. Sie bestehen aus technischen Indikatoren oder anderen mathematischen Methoden, die verwendet werden, um objektive Kauf - und Verkaufssignale auf den Finanzmärkten zu generieren. Einige der populärsten Methoden sind seit dem Aufkommen von Computern im Einsatz, während andere Methoden jünger sind. Dieser Artikel listet zehn der populärsten systematischen Methoden in Handelssystemen auf. Durchschnittliche Übergänge überschreiten. Handelssysteme, die auf der Überkreuzung von zwei gleitenden Durchschnitten unterschiedlicher Längen basieren, sind vielleicht die gängigste systematische Handelsmethode. Diese Methode umfasst auch dreifach gleitende durchschnittliche Übergänge, sowie die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz (MACD) Indikator, die die Differenz zwischen zwei exponentiellen gleitenden Durchschnitten ist. Die gleitenden Mittelwerte selbst können auf vielfältige Weise berechnet werden, wie zB einfache, exponentielle, gewichtete, etc. Kanalausbrüche. Bei dieser Methode wird ein Preiskanal durch den höchsten und niedrigsten Tiefstand über eine vergangene Anzahl von Stäben definiert. Ein Handel wird signalisiert, wenn der Markt über oder unter dem Kanal ausbricht. Dies ist auch bekannt als ein Donchian-Kanal, der traditionell eine Rückblicklänge von 20 Tagen verwendet. Das berühmte Schildkrötensystem wurde angeblich auf Kanalausbrüchen beruht. Volatilitätsausbrüche Diese sind in mancher Hinsicht ähnlich zu Kanalausbrüchen, außer dass anstelle der Verwendung der höchsten und niedrigsten niedrig der Ausbruch auf der sogenannten Volatilität basiert. Die Volatilität wird typischerweise durch den durchschnittlichen wahren Bereich (ATR) repräsentiert, der im wesentlichen ein Durchschnitt der Stabbereiche ist, die auf Öffnungslücken eingestellt sind, über eine vergangene Anzahl von Stäben. Die ATR wird zu dem aktuellen Barpreis addiert oder subtrahiert, um den Ausbruchpreis zu bestimmen. Stützresistenz. Diese Methode basiert auf der Idee, dass, wenn der Markt unter einem Widerstandswert ist, es Schwierigkeiten haben wird, über diesen Preis zu überqueren, während, wenn sein über einem Unterstützungsniveau, es Schwierigkeiten haben wird, unter diesen Preis zu fallen. Es ist wichtig, wenn der Markt durch eine Unterstützung oder Widerstand Ebene durchbricht. Auch wenn der Markt durch ein Widerstandsniveau bricht, wird dieser Preis zum neuen Unterstützungsniveau. Ebenso, wenn der Markt durch ein Unterstützungsniveau sinkt, wird dieser Preis zum neuen Widerstandswert. Die Unterstützungs - und Widerstandsniveaus basieren typischerweise auf den jüngsten, bedeutenden Preisen, wie z. B. den letzten Höhen und Tiefen oder Umkehrpunkten. Oszillatoren und Zyklen. Oszillatoren sind technische Indikatoren, die sich innerhalb eines festgelegten Bereichs bewegen, z. B. null bis 100 und stellen dar, inwieweit der Markt überkauft oder überverkauft ist. Typische Oszillatoren umfassen Stochastik, Williams R, Änderungsrate (ROC) und die Relative Strength Indicator (RSI). Oszillatoren zeigen auch die zyklische Natur der Märkte. Es sind auch direkte Methoden der Zyklusanalyse möglich, wie zB die Berechnung der dominanten Zykluslänge. Die Zykluslänge kann als Eingabe für andere Indikatoren oder als Teil einer Preisvorhersagemethode verwendet werden. Preismuster Ein Preismuster kann so einfach sein wie ein höherer Schlusskurs oder so kompliziert wie ein Kopf-Schulter-Muster. Zahlreiche Bücher wurden über die Verwendung von Preismustern im Handel geschrieben. Das Thema der japanischen Kerzenstöcke ist im Wesentlichen eine Möglichkeit, unterschiedliche Preismuster zu kategorisieren und sie mit dem Marktverhalten zu verknüpfen. Preisumschläge. Bei dieser Methode werden Bänder oberhalb und unterhalb des Marktes aufgebaut, so dass der Markt normalerweise in den Bands bleibt. Bollinger-Bands, die die Breite des Umschlags aus der Standardabweichung des Preises berechnen, sind wahrscheinlich die am häufigsten verwendete Art der Preisumschlag. Handelssignale werden typischerweise erzeugt, wenn der Markt die obere oder untere Bande berührt oder durchläuft. Tageszeit-Wochentag Zeitbasierte Handelsmethoden, die entweder auf der Tageszeit oder am Wochentag basieren, sind recht häufig. Ein bekanntes Handelssystem für die SampP 500 Futures, die am Montag auf dem offenen kauften und am Ende verlassen wurden. Es nutzte eine Tendenz, die der Markt damals zu montieren hatte. Andere systematische Ansätze beschränken Trades auf bestimmte Tageszeiten, die dazu neigen, bestimmte Muster, wie Trends, Umkehrungen oder hohe Liquidität zu bevorzugen. Volumen. Viele systematische Handelsmethoden basieren ausschließlich auf Preisen (offen, hoch, niedrig und nahe). Das Volumen ist jedoch eine der Grundkomponenten der Marktdaten. Als solche sind Methoden, die auf Volumen basieren, während weniger häufig als preisbasierte Methoden, bemerkenswert sind. Oftmals verwenden die Händler das Volumen, um eine Marktbewegung zu bestätigen oder zu validieren. Einige der gängigsten systematischen Methoden, die auf dem Volumen basieren, sind die volumenbasierten Indikatoren, wie z. B. das Ausgleichsvolumen (OBV), die Akkumulationsverteilungslinie und der Chaiken-Oszillator. Vorhersage. Die Marktprognose verwendet mathematische Methoden, um den Preis des Marktes zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft vorherzusagen. Die Prognose ist qualitativ anders als die oben aufgeführten Methoden, die dazu bestimmt sind, handelbare Tendenzen oder Muster zu identifizieren. Im Gegensatz dazu könnte ein Handelssystem, das auf Prognose basiert, zum Beispiel den Markt heute kaufen, wenn die Prognose für den Markt höher als eine Woche von heute ist. Bitte beachten Sie, dass diese Liste auf der Popularität basiert, was nicht unbedingt die gleiche wie die Rentabilität ist. Erfolgreiche Handelssysteme verwenden oft eine Kombination von Methoden und oftmals auf unkonventionelle Weise. Auch ist es möglich, dass andere, weniger populäre Methoden in einigen Fällen rentabler sein können. Wenn Sie sich über Neuentwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informieren möchten, melden Sie sich bitte bei unserer E-Mail-Liste an. Vielen Dank. Wir sind ein Spezialist-Index-Anbieter Mit einem starken Fokus auf akademische Forschung. Wir schaffen Indizes, die den Trend nach Technologien verwenden, die transparente und kostengünstige Lösungen bieten und gleichzeitig das Schwellenrisiko minimieren. 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Wir finden, dass eine Reihe von ziemlich einfachen Regeln, einschließlich der beliebten 200-Tage gleitenden Durchschnitt (MA) Handelsregel, dominieren die langfristige, passive Investitionen in den Index. Insbesondere bei der Verwendung dieser letztgenannten Regel finden wir, dass die populären Stop-Loss-Regeln keinen Mehrwert schaffen und dass monatliche Monats-Investitionsentscheidungsregeln denen, die häufiger handeln, überlegen sind: Dies führt zu der wachsenden Sicht, dass der Handel Ihr Schaden beschädigen kann Reichtum. Schließlich vergleichen wir die MA-Regel mit einer Vielzahl von einfachen grundlegenden Metriken und finden die letzteren weit unter den technischen Regeln in den letzten 60 Jahren der Investition. Trend nach SampP500 Stop Verluste Handelsfrequenz höhere Momente grundlegende Investitionsmetriken 2 hat eine Promotion von Southampton University, UK, und war ein Research Fellow an der Cass Business School. Er ist Direktor von Solent Systematic Investment Strategies, ein Schöpfer von Smart Beta Indizes und ein unabhängiger Berater, der sich auf quantitative Portfolio-Strategien spezialisiert hat. Referenzen Acar, E. und Satchell, S. (2002) Advanced Trading Rules. 2. edn. London, Großbritannien: Elsevier. Google Scholar Alexander, S. (1961) Preisbewegungen in spekulativen Märkten: Trends oder zufällige Spaziergänge. Industrial Management Review 2: 726. Google Scholar Annaert, J. Van Osselaer, S. und Verstraete, B. (2009) Leistungsbewertung der Portfolioversicherung nach stochastischen Marktkriterien. Journal of Banking and Finance 33 (2): 272280. CrossRef Google Scholar ap Gwilym, O. Seaton, J. Suddason, K. und Thomas, S. (2006) Internationale Nachweise über die Auszahlungsquote, Erträge, Dividenden und Renditen. Finanzanalysten Zeitschrift 62 (1): 3653. CrossRef Google Scholar ap Gwilym, O. Clare, A. Seaton, J. und Thomas, S. 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Cass Business School London EC1Y 8TZ UK About this articleMichael I don39t know what to do with this question: it seems so wrong on so many levels based on being (a) too introductory and (b) asking about specific strategy development, but on the other hand it does seem like there should be a correct answer (i. e. there are families of quantitative trading strategies: just ask any fund-of-fund39s analyst for a set of definitions, and there will be general agreement). Terco: Please try to rephrase your question to be more general and objective, or else I might edit it for you. ) ndash Shane Feb 8 11 at 20:11 Shane Please be my guest, you can probably phrase it better than me. Second try: quotWhat are the subcategories for 39Trend Following39 and 39Mean Reversion39 strategies. I know only of moving average crossovers for the former and pair trading for the latter. quot ndash Terco Feb 8 11 at 20:28 If you have questions about specific sub-areas, ask that question separately. I edited your question down to a pretty basic level. Chris has already supplied a good answer. As per Michael39s link above: specific questions about strategies can be considered off-topic unless they can be asked in a general way. ndash Shane Feb 8 11 at 20:38 There are other strategy types not covered by mean-reversiontrend following: arbitrage - keep correlated assets close in price (SPX index versus the 500 stocks contained in it, or Gold trading in London versus Gold trading in New York) market making - buy on bid, sell on ask, gain the spread liquidity rebate - some venus pay you for putting limit orders in the book. Put in a limit order to buy, when its hit try to sell at the same price that you bought at (or better) and gain the rebate. Works best on high volume, low price assets. predatory trading - seek big hidden liquidity in the market and front-run it behavioral trading - quantify market sentiment and trade on it (analyze tweets, determine globalregional mood and use known psychological theories to predict the effect on market behavior) event trading - analyze news (electronic, paper, blogs, twits) and predict market impact of new relevant facts (litigation, new products, new management. ) There is no official taxonomy of quant trading models. After all, valuations are inherently subjective, no matter how much math we put behind them. But there are some industry-standard terms that might be helpful. Its also possible to break-down by implementation: Time horizon: ranging from long-term to high-frequency Bet structure: relative or intrinsic Instruments: liquid or illiquid And these dont even get into portfolio construction, position limits, risk monitoring, etc. As for what works, keep this maxim in mind: Bulls make money, bears make money, but pigs get slaughtered. And lastly, comparing chartists to quants is like comparing astrologists to astronomers.