Day Trade Better Usando Win Rate e Risk-Reason Ratios.
Ele & # 39; não apenas sobre ganhar, mas fazer com que seus vencedores contam.
Parece que se você pudesse ganhar 70% dos negócios que você faz, você seria um operador lucrativo, mas esse não é o caso. Os comerciantes também precisam avaliar a qualidade de seus ganhos e perdas. Estabelecer um equilíbrio entre as taxas de vitória e as taxas de risco-recompensa é crucial para o sucesso.
Day Trading Ganhe Rácio de Perda.
A maioria dos comerciantes do dia se concentram no índice de vitórias, ou de perda / perda. O fascínio é chegar ao estágio em que quase todos os seus negócios são vencedores.
Não seja enganado, ter uma alta taxa de vitoria não significa que você será um comerciante bem-sucedido ou mesmo lucrativo.
Sua taxa de vitória é a quantidade de negociações que você ganha de todas as suas negociações. Por exemplo, se você fizer cinco negócios por dia e ganhar três, sua taxa de vitória diária é 3/5 & # 61; 0.6 ou 60%. Se houver 20 dias de negociação no mês, e você ganhou 60 de 100 negócios, sua taxa de vitória mensal é de 60%.
A taxa de perda de vitórias é a sua vitórias dividida pelas suas perdas. No exemplo, assumir por simplicidade 60 negócios foram vencedores e 40 eram perdedores (100 - 60). Isto pressupõe que não existiam & # 34; flat & # 34; comércios. A taxa de perda de ganhos é de 60/40 & # 61; 1.5. Isso significa que você está ganhando 50% do tempo mais do que você está perdendo. Um índice de perda de ganhos acima de 1,0, ou uma taxa de ganhos superior a 50%, é favorável, mas não é a única história.
Risco de negociação do dia - Razões de recompensa.
Uma relação risco-recompensa é o quanto você espera fazer em uma negociação, em relação a quanto você está disposto a perder.
Os comerciantes do dia querem entrar e sair do mercado rapidamente, aproveitando padrões de curto prazo e sinais comerciais. Isso normalmente significa que cada comércio terá um stop loss anexado a ele. O stop loss determina quantos centavos, ticks ou pips você está disposto a arriscar em um par de ações, futuro ou forex, respectivamente.
Suponha que você esteja disposto a arriscar US $ 0,10 em ações XZYZ, comprando a US $ 10,00 e colocando um stop loss em US $ 9,90.
Seu risco é fixado em US $ 0,10 (supondo que não haja derrapagem), mas você deve ser compensado por assumir esse risco com um lucro potencial também. Seu objetivo de lucro estabelece seu retorno esperado.
Assuma, com base em sua análise ou estratégia de negociação, você acredita que o preço chegará a US $ 10,20, e nesse momento você terá lucro, resultando em um ganho de $ 0,20.
Sua recompensa potencial é, portanto, duas vezes maior que seu risco potencial. Sua relação risco / recompensa é de US $ 0,10 / US $ 0,20 & # 61; 0,5; Em outras palavras, seu risco é metade do seu ganho potencial.
Se você obtiver um lucro de US $ 10,10, o seu lucro e risco potencial são de US $ 0,10, então a relação risco / recompensa é de US $ 0,10 / US $ 0,10 & # 61; 1,0. Se você tirar lucro em US $ 10,05, seu risco potencial é de US $ 0,10, mas sua recompensa é de apenas US $ 0,05. Neste caso, o risco / recompensa aumenta para 2.0, mostrando que você está arriscando mais para ganhar menos.
Equilibrar a taxa de ganhos e recompensar os riscos no dia de negociação.
Os comerciantes do dia devem encontrar um equilíbrio entre a taxa de ganho e a recompensa de risco. Uma taxa de alta vitória não significa nada se o risco-recompensa for muito alto, e uma grande relação risco-recompensa pode significar nada se a taxa de vitória for muito baixa.
Considere estas diretrizes quando você começa a chegar a uma estratégia de negociação do dia ou está procurando melhorar seus resultados de negociação diária:
Uma taxa de vitoria maior significa que sua recompensa de risco pode ser maior. Você ainda pode ser lucrativo com uma taxa de ganhos de 60% e uma recompensa de risco de 1,0. Você será mais lucrativo com uma taxa de 60% e uma recompensa de risco abaixo de 1,0. Uma taxa de baixa vitória, 50% ou menos, exige que os vencedores sejam maiores que os perdedores para que você seja lucrativo. Você ainda pode ser rentável com uma taxa de vitória de 40% se o risco / recompensa for inferior a 0,6 (excluindo comissões). Idealmente, se sua taxa de vitória for inferior a 50% se esforçar para um risco / recompensa abaixo de 0,65, com a redução de risco diminuindo quanto mais a taxa de vitórias cair. Quanto mais você perder, maiores serão seus vencedores quando vencer.
Day Trading em seus índices de pico.
Como os day traders negociam todos os dias em todos os tipos de condições (veja Com que frequência negociar), a maioria dos day traders deve procurar uma estratégia que lhes permita ganhar entre 50% e 70% do tempo.
Ganhar mais do que isso se torna cada vez mais difícil, com apenas uma recompensa adicional menor.
Essa taxa de ganhos permite uma certa flexibilidade na relação de recompensa de risco. Esforce-se para ganhar um pouco mais dos vencedores do que dos perdedores; idealmente, as vitórias devem ser cerca de 1,5 vezes maiores que o risco - se arriscar US $ 0,10 tentar fazer pelo menos US $ 0,15. Esta relação risco / recompensa é de 0,67. Mantenha o risco / recompensa abaixo de 1.0, assim mesmo se você tiver um dia livre, apenas ganhando 40% de suas negociações, você provavelmente poderá tirar lucro diário.
Sua mistura ideal dependerá do seu estilo de negociação. Mas você não precisa de uma taxa de ganho muito alta ou de uma taxa de risco / recompensa super baixa para ter sucesso. Faça um equilíbrio e procure consistência.
Para ver cenários sobre o quanto você pode fazer como comerciante do dia usando taxas simples de vitórias e taxas de risco e recompensa, veja: quanto dinheiro faz o dia dos comerciantes.
Como vencer no mercado de ações se resume a matemática simples.
Qual a porcentagem do tempo que você acha que um comerciante precisa ter negócios vencedores para ser consistentemente lucrativo no longo prazo? 60%? 70%? 80%?
E se eu lhe dissesse que alguns dos melhores comerciantes de ações que conheço têm uma taxa de ganhos de apenas 50%, e alguns comerciantes de swing e posição muito bem sucedidos ainda têm uma média de batedores tão baixa quanto 40%?
Se você é novo para negociação de ações, você pode achar isso difícil de acreditar, mas asseguro-lhe a realidade. Leia mais para saber por que # 8230;
Naivety Of A Newbie.
Como um negociante de estoque novato no final de 1990, eu estava convencido de que era necessário ter uma taxa de vitória de pelo menos 70-80%, a fim de fazer uma vida bem sucedida ao negociar no mercado de ações.
Porra, eu estava errado!
Pelo contrário, uma percentagem tão elevada de negociações vencedoras não é necessária para aumentar os lucros comerciais ano após ano.
Mas espere, você diz. Como um comerciante ou investidor que está apenas compensando um ganho em 4, 5 ou 6 em cada 10 transações ainda é um vencedor consistente no final?
A resposta simplesmente se resume a entender que & # 8230;
Negociação rentável é apenas um jogo de números.
Para trazer para casa o bacon como comerciante, é preciso apenas garantir que os ganhos médios das negociações vencedoras de um total sejam substancialmente maiores do que as perdas médias dos negócios perdidos de um. Check it out & # 8230;
Suponha que um comerciante compre e venda 10 ações diferentes e o resultado é o seguinte:
5 negociações vencedoras fechadas com um ganho médio de US $ 400 cada: + $ 2,000 ganho (5 * $ 400) 5 negociações perdidas fechadas com uma perda média de US $ 200 cada = $ 1,000 perda (5 * - $ 200)
Qual é o resultado líquido dessas 10 negociações de ida e volta com & # 8220; apenas & # 8221; uma taxa de 50% de ganhos? Um ganho líquido legal de US $ 1.000 (você nem precisa ser matemático).
Faz sentido, certo? Também faz muitos dólares (desculpe, não posso recusar o troco ocasional).
Não são exigidos os leitores de ações da Superstar.
Quando eu finalmente percebi que o comércio consistentemente lucrativo é meramente um jogo de números que requer uma pequena vantagem matemática (como o cartão que conta no blackjack), era uma notícia fantástica para mim!
Isso significava que eu não tinha que ser um selecionador de estoque superstar, ou mesmo um realmente bom, para ser um vencedor do mercado de ações.
Em vez disso, eu só precisava desenvolver um sistema de negociação que assegurei que meus negócios vencedores médios fossem significativamente maiores do que os meus negócios perdidos médios.
Ao longo dos últimos 11 anos que acompanhei e denuncie o desempenho de todas as ações e o comércio de swing ETF no meu boletim Wagner Daily, minha taxa média de ganhos foi de apenas 55 a 60%.
No entanto, o valor em dólares da minha negociação vencedora média para a perda de comércio médio foi de aproximadamente 2 a 1.
Em um mercado fortemente tendencial, a proporção do vencedor médio para o perdedor médio pode ser ainda maior.
Por exemplo, o meu estoque de ações vencedor médio no 2º trimestre de 2016 foi de + 11,15%, enquanto o comércio médio de perda foi de -4,45%.
Isso equivale a um índice de ganhos / perdas de 2,5 para 1 para o trimestre (estatísticas comerciais detalhadas aqui).
A ótima notícia é que certificar-se de que seus negócios vencedores são maiores do que seus negócios perdidos é mais fácil do que se poderia assumir.
Como inclinar a vantagem em seu favor.
Assegurar a vantagem matemática necessária para o comércio consistentemente rentável só exige que a disciplina faça três coisas de forma consistente.
1.) Fique com a tendência até que não tenha mais seu amigo.
Quando você está segurando um comércio que está constantemente se movendo em seu favor, é absolutamente imprescindível deixar esses lucros andar enquanto o estoque ou o ETF manter essa tendência!
Em mercados saudáveis, os estoques de liderança (geralmente ações de pequeno a médio prazo com forte crescimento de lucros e alta força relativa) são impulsionados pelo enorme impulso e demanda de compra institucional.
Depois de um estoque sair de uma base válida de consolidação e entrar em uma tendência estável, essa tendência normalmente permanece intacta por muitos meses, ou mesmo anos.
Além disso, quanto mais tempo existe uma tendência, mais provável é que essa tendência continue.
É por isso que as ações fortes que negociam em novos níveis altos são muitas vezes aparentemente imparáveis.
Passe algum tempo cruzando em torno deste blog e você verá muitos exemplos reais de negócios reais, onde este foi o caso (você também deve aprender uma ou duas coisas).
2.) Saiba quando obter o inferno Outta Dodge & # 8230; sem hesitação!
O segundo requisito para inclinar a vantagem comercial a seu favor é sempre, sem falhas, colocar uma perda de parada protetora predefinida imediatamente após entrar em cada novo comércio.
Não importa o quão otimista seja um gráfico de ações, ou quantos i-quaisquer dispositivos que uma empresa deve vender, ou quanto o irmão da sua esposa, o melhor amigo dela, insiste que um estoque irá se reunir por causa de seu calor & # 8217; 8220; ponta interna, & # 8221; haverá inúmeras vezes em que o estoque mergulha em um penhasco em vez disso (e lembre-se de que o motivo atual da inversão de preços é sempre completamente irrelevante).
Mas quando você sabe que você já configurou sua ordem pré-definida de perda de parada imediatamente após entrar no comércio, você não tem nada com que se preocupar (embora o intervalo de abertura ocasional e surpresa de um evento de notícias imprevisível às vezes seja uma merda).
Pelo contrário, você deve estar satisfeito sempre que um estoque cai ao seu preço de parada e você sai do comércio com uma perda.
Por quê? Porque significa que você está mantendo a disciplina necessária para se tornar um comerciante consistentemente bem sucedido no longo prazo.
Por outro lado, deixar de reduzir rapidamente a sua perda quando um comércio começa a se mover muito longe na direção errada resulta inevitavelmente em dor, mágoa e (se você não controla sua disciplina), eventualmente, uma conta bancária vazia.
Você já ficou em um relacionamento romântico muito longo, em vez de simplesmente cortar suas perdas e seguir em frente?
Eu tenho, e (em retrospectiva) posso assegurar-lhe que nada de bom nunca vem de tal situação. O mesmo é verdadeiro na negociação.
3.) Certifique-se da borda positiva com o posicionamento apropriado.
Você agora entende a importância de deixar o impulso funcionar a seu favor com os negócios vencedores e a necessidade de sair rapidamente quando a situação reverte, mas a cola que mantém esses dois elementos juntos é saber onde definir seu preço inicial de perda de parada ao entrar em um comércio .
Não surpreendentemente, há uma infinidade de indicadores técnicos para ajudar os comerciantes a saber exatamente onde definir perdas de parada.
Um método é estabelecer uma perda de parada logo abaixo do suporte técnico de uma média móvel popular (as médias móveis de 20 e 50 dias funcionam bem para negociação de swing de curto a intermediário).
Em estoques ascendentes, uma parada também pode ser colocada logo abaixo do balanço anterior & # 8220; baixo e # 8221; que muitas vezes cria um ponto de âncora de uma linha de tendência.
Eu uso pessoalmente ambas as técnicas porque elas são simples, mas altamente efetivas.
No entanto, eu poderia escrever um capítulo inteiro de um livro dedicado a saber onde definir seus preços de stop loss (eu já tenho). Eu poderia até projetar um curso completo de vídeo comercial com quase uma hora completa apenas sobre o assunto de quando sair de seus negócios (eu também fiz isso).
O & # 8220; Quick and Dirty & # 8221; Método para Definir Paradas.
Mesmo que você não conheça absolutamente nada sobre análise técnica, e mal sabe como ler um gráfico de ações, aqui é uma ótima diretriz para definir paradas que manterão você e sua conta comercial fora do dano.
Para os tipos de ações que negoço (maior volatilidade do que os estoques do tipo Dow da velha escola), pode-se simplesmente definir um preço de parada que não seja superior a 7-8% abaixo do preço de entrada.
Se, por exemplo, o preço das ações é de US $ 50 no momento da entrada, uma parada de 8% equivaleria a um preço de perda de parada não inferior a US $ 46 ($ 50 * 8% = $ 4).
Para estoques beta extremamente elevados ($ TSLA é um bom exemplo), uso uma parada mais ampla. Para a maioria dos ETFs, por outro lado, uso paragens mais apertadas porque muitos (mas não todos) têm menor volatilidade.
Como eu sei que 7-8% é o índice de bola ideal para a maioria das paradas nos estoques que troco?
Bem, isso me traz um círculo completo de volta ao início deste artigo.
Eu só preciso ter certeza de que o ganho percentual de meus negócios vencedores deve ser pelo menos o dobro da perda percentual de meus negócios perdidos.
Isto é conhecido como uma razão de recompensa-risco, e a proporção mínima que sempre procuro alcançar é de 2 a 1.
Isso significa que a minha recompensa potencial esperada (o valor que ganharei no comércio se atingir a área do meu alvo) deve ser, pelo menos, o dobro do meu risco (o valor que eu perderia se o comércio atingir o meu caminho errado e atingir minha parada ).
Uma vez que a maior parte das rupturas de ações baseadas em impulso se reúnem pelo menos 15-20% (às vezes muito mais altas) antes de parar ou descansar, usar um nível de preço de parada de 7-8% me deixa com uma taxa de risco-risco típica de 2 a 1.
Pegue? Consegui? Boa.
Se você ainda estiver comigo neste momento do artigo, parabéns, porque significa que você está falando sério sobre melhorar sua educação de comerciantes para ter sucesso como comerciante ou investidor de swing momentum.
Tentando contar o número de erros que cometi quando eu era um novo comerciante certamente me daria uma dor de cabeça. Mesmo agora, erros ocasionais são inevitáveis.
Mas no meu coração, eu realmente acredito que você pode estragar um monte de coisas na negociação, mas ainda ser lucrativo quando a poeira se instalar se você simplesmente se concentrar sempre em colocar a vantagem matemática em seu favor.
Como a legenda investida George Soros disse uma vez: "Não é se você está certo ou errado que é importante, mas quanto dinheiro você faz quando você está certo e quanto você perde quando você está errado. & # 8221; Nós não poderíamos concordar mais.
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10 Comentários.
Conceito e conhecimento interessantes que você compartilhou aqui, obrigado por isso 🙂
Você tem que pesquisar muito na negociação de ações para fazer bem (:
Isso é verdade. O trabalho árduo e a dedicação para procurar os melhores estoques para comprar não podem ser evitados.
Acabei de encontrar o seu site. Você sabe o que eu gosto de você? Quão simples, você faz isso. Eu acho que não precisa ser complicado com centenas de indicadores. Como novato, acho seu blog refrescante e isso se relaciona com a minha personalidade como uma forma de eu querer trocar. Parece que todos os bons comerciantes têm uma coisa em comum. Eles reduziram suas perdas.
Obrigado por compartilhar sua experiência e visão.
Obrigado pelas palavras amáveis.
Realmente feliz por estar descobrindo a beleza da simplicidade na negociação. Certamente, reduz os níveis de estresse, o que, em última instância, evita o desgaste.
Aprecio seu entusiasmo.
Essa é uma ótima publicação e explicada de maneira muito simples.
Eu tenho uma pergunta: o valor da parada de perda deve ser o mesmo em todos os negócios? Por exemplo, se alguém estiver negociando em uma ação de US $ 100 e tiver a perda de parada em 3%, que é de US $ 97 contra um ganho esperado de 6% para um índice de recompensa de risco de 1: 2. Mas, se ele estiver negociando em um estoque de US $ 400, 3% se reduz a US $ 412 contra um lado positivo esperado de 6%, o que é de US $ 424. Muitas dessas ações pesadas não se movem até esta extensão em uma sessão de negociação. Além disso, um perde mais dinheiro se 3% parar a perda é atingido na ação de US $ 400, em comparação com o ganho de 6% no estoque de menor valor.
Então, isso prejudicaria a relação de recompensa de risco. Como isso deve ser tratado?
Oi, desculpe a resposta tardia. É melhor manter a perda de dólar constante ao negociar o mesmo tipo de configuração. Por exemplo, nossas melhores configurações ocorrem quando um estoque está saindo de uma base forte. Nós gostamos de colocar o tamanho antes da fuga da base e adicionar o resto na fuga. Para este tipo de comércio, podemos arriscar 1% do patrimônio da conta. No entanto, digamos, em duas semanas, o mesmo estoque oferece uma entrada de retirada do suporte no Mestre de 20 dias, então podemos arriscar apenas 0,5% do capital no comércio, porque é estendido a partir do breakout de base. Espero que isso ajude, se você tiver alguma outra pergunta, avise-me. Obrigado.
Além disso, se você é novo na negociação e não sabe quais configurações trazem mais risco do que outros, gostaria de sugerir a negociação de todas as configurações com o mesmo risco percentual de equidade da conta. Obrigado novamente, espero que isso ajude.
Muito obrigada por você ter gostado.
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Debate de Estratégia de Negociação Taxa de alta taxa ou Rácio de recompensa-risco elevado.
Debate de Estratégia de Negociação Taxa de alta taxa ou Rácio de recompensa-risco elevado.
Interessante como você precisa mudar sua opinião sobre negociação sistemática.
Muito bom blog, obrigado por compartilhar. Apenas uma frase que não concordo.
& # 8220; há espaço para erros e eventos inesperados, que por sinal acontecem de tempos em tempos & # 8221;
Na verdade, isso não acontece de vez em quando, acontece muitas vezes, várias vezes ao dia. É por isso que o apelo RRR positivo é uma obrigação.
OBSERVAÇÃO: Agora eu posto meus ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO em minha CONTA pessoal do FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe, pois não publico vídeos estúpidos sobre gatos ou o que eu como!
Sua estratégia de negociação ETF com uma taxa de ganhos de 90% e # 8212; Mente se é chato?
Durante o verão, Jack Loftis, do ETF Swing Trader, escreveu um guest post que resumia sua incrível estratégia de negociação de ETFs.
Lembra do Jack? Ele é o cara com uma taxa de vitória acumulada de.
90% sobre mais de 700 negócios compartilhados publicamente desde agosto de 2011.
Uma vez que a resposta a esse artigo foi tão positiva, escrevi o Sr. Loftis para escrever um post de acompanhamento com mais detalhes sobre sua técnica de negociação.
Especificamente, eu disse a ele que os seguidores do blog da Morpheus apreciam passagens reais de negociações passadas para mostrar uma estratégia de negociação em ação.
Depois de quatro meses de mim persegui-lo sobre isso, ele finalmente quebrou e fez isso.
Jack está de volta hoje para rever duas operações reais de ETF que ele e seus assinantes recentemente lucraram.
Continue lendo este post novo convidado quente abaixo para descobrir como turbinar seu sucesso de negociação do balanço com um sistema de negociação surpreendentemente simples.
A & # 8220; Boring & # 8221; Estratégia de negociação (na teoria de qualquer maneira)
Na semana passada, depois de explicar a minha estratégia de negociação para um novo assinante, percebi que criei e usei a maioria dos "chatos" # 8221; método de negociação imaginável.
Eu tirei um sistema bem probado e de alta probabilidade, apliquei-o para o meu comércio por 9 anos e, em seguida, desenvolvi um sistema gerado por computador baseado precisamente nesta técnica finamente sintonizada.
Em teoria, isso deve tornar mais fácil para outros comerciantes seguir minha estratégia de negociação ETF exata e # 8212; mas muitos comerciantes foram enlouquecidos quando tentaram seguir o meu sistema "pelo livro." # 8221;
Aparentemente, minha estratégia de negociação de swing vencedora pode ser muito chata para segui-lo precisamente sem se afastar do curso.
Se você está procurando ação excitante, vá para um cassino.
Mas se você está procurando um sistema de negociação altamente eficaz e consistente, mesmo sem muita emoção, esta estratégia de negociação de ETF swing é para você!
Enxague e repita.
Passei muito tempo ajustando esta abordagem comercial para mim ao longo dos anos.
Agora, estou no ponto em que eu sei com confiança que tenho 90% de chance de ganhar cada comércio ETF que eu levo.
Sim, sim, eu sei.
Quando eu apresentei o meu serviço em uma conferência de negociação, vi um slide na apresentação de outra pessoa nesse dia que dizia: # 8220; Se alguém disser que ganha 90% de seus negócios, execute & # 8212; don & # 8217; t walk & # 8212; para a saída mais próxima. & # 8221;
Na época, comecei a me perguntar se era louco.
Mas 700 negociações depois, eu mantive minha taxa de ganhos de 90%.
Até agora, em 2017, eu ganho cerca de 97% dos meus negócios ETF (
10 transações por mês), e ainda não perdi um único comércio de opções da ETF (37 vitórias consecutivas este ano, com média de + 20% de lucro por comércio).
A trader master Linda Bradford-Raschke disse uma vez que conhecia os operadores que se tornaram especialistas em ONE PATTERN & # 8212; e foram capazes de ganhar a vida com isso.
É isso que eu me tornei?
Deixe-me mostrar-lhe como encontro o mesmo padrão novamente e novamente e novamente; esta configuração de comércio ETF resolve-se da mesma maneira 9 em 10 vezes.
Às vezes, o lucro é pequeno, às vezes é grande, mas esse tipo de configuração de comércio é quase sempre encerrado no verde.
The & # 8220; Boring & # 8221; Estratégia de Negociação da ETF Revelada.
Pronto para isso? Aqui é a minha receita para sucesso comercial consistente da ETF swing:
Encontre uma ETF tendente, e compre agressivamente quando ela puxa para trás. Encontre uma ETF de baixa, e compre a versão inversa agressivamente quando o ETF salta. Segure por uma média de 5 dias.
Embora os principais pontos da estratégia possam ser # 8220; chato, & # 8221; ainda há detalhes importantes e questões que devem ser abordadas com essa técnica.
Por exemplo, como você define "tendência", & # 8221; para que você possa pesquisá-lo facilmente?
Como você define & # 8220; oversold & # 8221; e & # 8220; sobrecomprado & # 8221; de uma maneira simples?
Mais importante ainda, quais parâmetros você usa para fazer de forma confiável esses negócios? (Ah, há o molho secreto & # 8201; você estava esperando).
Foi Larry Connors quem descobriu os parâmetros certos para identificar um comércio de swing ETF e # 8212; um comércio com uma média de 5 dias da entrada à saída.
Configuração do gráfico ETF.
Antes de mostrar-lhe dois exemplos reais de comércio vencedor, gostaria de lhe mostrar a configuração padrão dos meus gráficos.
Conforme mostrado no gráfico diário de $ QQQ acima, meus gráficos geralmente têm 3 painéis.
O painel inferior mostra a força relativa do ETF versus $ SPY (S & amp; P 500 ETF). No gráfico $ QQQ, você pode ver que esta ETF superou $ SPY por meses. Como tal, buscamos retrocessos dentro da tendência de alta como potenciais pontos de entrada de compra. O preço do ETF e alguns outros indicadores estão no painel do meio. O painel superior mostra um RSI de 2 períodos (período de 2 dias em um gráfico diário). Isso me ajuda a encontrar os pontos de entrada de compra adequados em uma contração, e é baseado em quando uma ETF sobe para o "overbought & # 82221" # 8221; território.
$ QQQ Swing Trade Setup.
Usando o gráfico anterior de $ QQQ (NASDAQ 100 ETF) como exemplo, observe que $ QQQ foi subindo em território de sobrecompra na última semana.
Em 5 de setembro, o RSI caiu para o nível 30 (território sobrevendido).
Isso significa que temos uma sobrecarga temporária & # 8221; ETF que está em tendência de alta geral.
Como confirmação, mesmo um olhar casual no gráfico mostra $ QQQ estava segurando uma linha de tendência que dessiei na área de US $ 144,50.
Uma hora antes do mercado fechado naquele dia, enviei um e-mail aos assinantes do meu serviço para dizer que estava tomando uma posição inicial em $ TQQQ (3x versão alavancada de $ QQQ).
Meus assinantes e eu todos tomamos o mesmo comércio, ao mesmo tempo, usando o & # 8220; Market on Close & # 8221; ordens.
Embora a configuração do comércio tenha sido em $ QQQ, eu comprei a versão alavancada em vez disso ($ TQQQ) porque eu me concentrei em conquistar pequenos ganhos em 90% das minhas negociações e # 8212; Eu quero obter tanto "bang for the buck" # 8221; que possível.
No dia seguinte à compra de $ TQQQ, aumentou cerca de 0,9%.
O ETF alavancado continuou mais alto no dia seguinte, depois se instalou em ação de preço ajustado para as próximas semanas.
Vendemos US $ TQQQ em 6 de outubro, registrando um ganho de + 7,8% no negócio.
Eu disse que isso seria chato.
No entanto, imagine se seguimos esta rotina padrão novamente e novamente e novamente. praticamente toda vez que vemos nossas contas aumentarem de tamanho.
$ KRE Swing Trade Setup.
$ KRE (Regional Banking ETF) é outro exemplo comercial recente com algumas duplas.
Ao contrário da configuração de comércio $ QQQ, a configuração $ KRE é, na verdade, um ETF DOWNTRONG.
A tendência de baixa tem sido tão forte que o $ KRE de fato quebrou abaixo do suporte de longo prazo de sua média móvel de 200 dias (a linha azul escura com o bege & # 8221; river & # 8221; em torno dele).
Com um aumento tão forte, eu estava esperando um salto no território de RSI sobre comprado para # 8220; curto & # 8221; isso de alguma forma.
Se um ETF inverso por $ KRE existisse, eu teria acabado de comprar aquele ETF.
Por exemplo, se esta configuração tivesse sido em $ XLF (Financial Sector ETF), eu usaria US $ FAZ como um veículo comercial (3x versão inversa alavancada de $ XLF).
Mas como não havia um bom ETF inverso disponível, em vez disso eu comprei opções de venda em $ KRE (e alertou assinantes) nos últimos trinta minutos de negociação em 25 de agosto.
Como mostrado no gráfico acima, $ KRE imediatamente caiu drasticamente nos dois dias que se seguiram à entrada de minhas opções de venda.
Em 29 de agosto, apenas dois dias depois de comprar as opções de venda $ KRE, vendi as opções para um ganho de 20%.
Não é ruim para uma espera de dois dias.
Mais importante ainda, eu estava feliz em dinheiro no dia seguinte (30 de agosto), quando $ KRE começou a formar um salto de gato "# 82201" e # 8221; fora dos mínimos.
$ KRE fez a previsão do "dead cat bounce" e # 8221; e bloqueamos os lucros da opção de venda em um simples comércio de swing.
Conclusão.
Procurando o mesmo padrão básico uma e outra vez, eu admito que esta estratégia não é muito emocionante.
Mas tenha em mente que o comércio pode ser um retrocesso em um ETF de longo prazo (longo) OU um salto em um ETF de Downstream (ETF curto ou inverso).
Você pode fazer os negócios com ETF alavancados ou ETFs alavancados inversos.
Se você tiver uma conta menor, os ETFs inversos podem ajudar a criar sua conta de maneira mais agressiva.
Alguns assinantes com contas pequenas simplesmente compram chamadas ou colocam opções em vez dos ETFs e # 8212; nada extravagante, apenas compre-os e segure até que o lucro esteja lá.
Não me leve a mal; esses comércios nem sempre se invertem magicamente assim que eu entro.
No entanto, eu também tenho uma maneira metódica de lidar com negócios que vão contra mim.
Eu informarei os detalhes na minha próxima postagem no blog, mas só sei que é novamente os mesmos padrões repetidamente.
Chata ou não, esta estratégia de negociação simples ETF vem aumentando meu patrimônio pessoal em 18-20% por ano & # 8212; apenas enxaguando e repetindo o mesmo padrão.
Para pequenas contas de opções, imagine um retorno médio de 20% em uma aposta de opção média de US $ 3.000 e # 8212; Depois de 37 opções de ETF negociam este ano.
Comece sua assinatura de teste agora para descobrir se o meu sistema vencedor é ideal para você.
Além disso, sinta-se à vontade para entrar em contato pessoalmente por e-mail ou telefone com quaisquer perguntas ou comentários.
Jack Loftis, PhD | fundador.
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Taxa de vitórias: a medida de desempenho mais importante.
Pouco depois do meu post sobre a maximização da Kelly, recebi vários e-mails de traders que estão desenvolvendo sistemas, mas, compreensivelmente, são, na minha opinião, um pouco confusos sobre qual critério ou critério de desempenho usar ao avaliá-los. Eu entendo por que esses comerciantes estão confusos, ou para ser mais exato, o que ou quem os confundiu e por quê?
O critério mais importante a ser usado ao medir o desempenho de uma estratégia de negociação é a taxa de sucesso, a. k.a. taxa de vitoria. Um ano atrás, no post "O que todo comerciante deve saber sobre a taxa de vitoria, o fator de lucro e a relação de remuneração", mencionei uma fórmula que tirei há 20 anos que apareceu pela primeira vez em um livro meu publicado em 2000 e em um Poucos trabalhos em revistas populares. A fórmula descreve a relação entre a taxa de ganhos, a relação de retorno e o fator de lucro:
onde w é o índice de vitórias, expresso como a proporção do número de negociações vencedoras para o número total de negócios, pf é o fator de lucro calculado como a soma dos negócios vencedores dividido pela soma das negociações perdidas e r é a proporção da média ganhando comércio com a perda média de comércio, também conhecido como a relação de recompensa.
Agora, um argumento freqüente é que a taxa de ganho pode ser baixa, como, por exemplo, 30%, mas a razão r pode ser alta o suficiente para que o fator de lucro resultante seja maior que 1, ou seja, uma estratégia lucrativa. A fórmula para o fator lucro pode ser derivada da equação (1):
Podemos ver pela equação (2) que se w = 0,4 e r = 1,5, então pf = 1,0. Assim, se r for mantido acima de 1,5, então a estratégia será rentável. Então o argumento é que r é talvez mais importante que w, e estratégias devem ser desenvolvidas para o máximo de r. Por exemplo, as estratégias de tendência seguem normalmente baixas, mas altas.
Vou tentar esclarecer essas questões; As estratégias que seguem as tendências precisam ter alta, mas não há garantia para isso. Não cabe à estratégia decidir qual será o valor de r, pois isso depende das condições do mercado. Se o mercado se mover para o lado oposto, a seguir a tendência gera um fator de lucro inferior a 1. Esse foi o caso durante o ano de 2011 com a maioria dos fundos que seguem as tendências. A razão r não é algo que possa ser controlado pelo comerciante. Se você confiar em esperanças, poderá medir o desempenho com base na razão r. Mas se você confiar na habilidade, você mede o desempenho com base na taxa de ganhos e na relação r alcançável máxima.
A (s) Fonte (s) da Confusão.
Por que a maioria dos traders e desenvolvedores de sistema prefere usar métricas como lucro líquido, índice de Sharpe, taxa de pagamento, fator de lucro, rebaixamento máximo, etc., ao desenvolver sistemas em vez da taxa de ganho direta?
A resposta na minha opinião é que encontrar estratégias com alta taxa de ganhos para a relação de remuneração máxima alcançável r é extremamente difícil quando o uso dos outros índices geralmente facilita o ajuste de curva, mas as estratégias geralmente têm baixa taxa de ganhos, na faixa de 40% a 60 %, mas alta taxa de retorno r, como resultado da otimização. De fato, isso é o que a maioria das ferramentas de desenvolvimento de estratégias baseadas em redes neurais, otimização genética e programação costumam realizar por sua natureza. Essas abordagens algorítmicas foram aplicadas com sucesso em muitos campos, mas são mal aplicadas no caso de desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma razão é que eles geram sistemas otimizados TYPE-I e o viés de mineração de dados é muito alto.
Ainda mais importante é o fato de que o risco de arruinar uma estratégia de negociação depende principalmente da sua taxa de vitoria. Quanto menor a taxa de vitória, maior o risco de ruína. No caso especial de ruína devido a perdedores consecutivos, isso pode ser visto a partir dessa equação simples:
onde ROR é o risco de ruína, w é a taxa de vitoria e R é o inverso de porcentagem de risco. Pode-se observar que, para percentuais de risco fixo, por exemplo, 2% do capital, o risco de ruína diminui à medida que w aumenta. No entanto, perdedores consecutivos são um caso especial de ruína e, em geral, a probabilidade é maior. Este caso especial foi usado para mostrar a importância da taxa de ganho.
Se você não conseguir desenvolver uma estratégia com uma taxa de ganho suficientemente alta, superior a 70%, em minha opinião, independentemente do valor de uma taxa de pagamento suficientemente alta, o risco de ruína é alto. Estratégias com baixa taxa de vitórias que parecem boas durante o backtesting ou que tenham bom desempenho durante os primeiros dois anos de negociações reais podem depender da sorte e, especificamente, da taxa de pagamento que permanece alta. Os fornecedores de software que implementam vários tipos de métricas para auxiliar os operadores no desenvolvimento de sistemas de negociação geralmente o fazem porque isso oferece muito mais opções de estratégias de ajuste de curva que parecem ter um alto fator de lucro e índice de pagamento à custa da taxa de ganho. Essas estratégias correm alto risco de arruinar porque eles fazem pressupostos irrealistas sobre o comportamento futuro dos mercados, como, por exemplo, que o mercado continuará recompensando um comerciante com uma baixa taxa de ganhos por um longo período de tempo.
Atualização: Jeff, aqui, codifiquei a Taxa de Ganho em uma função que você pode usar em suas próprias estratégias. Baixe aqui.
Sobre o autor Michael Harris.
Michael Harris é um especialista em negociação e um desenvolvedor de software avançado de reconhecimento de padrões para o benefício dos negociadores de posição e swing. Michael desenvolveu o software APS Automatic Pattern Search, que recebeu grande aclamação e recentemente Price Action Lab, um programa que inclui um indicador de análise técnica avançada com base em padrões de preços, chamado p-Indicator. Ele também fornece serviços de consultoria sobre desenvolvimento de sistemas de negociação e análise de mercado para investidores institucionais e fundos hedge. No passado, Michael também trabalhou em várias empresas financeiras, onde desenvolveu um programa de otimização de carteiras de títulos e sistemas de negociação de commodities e commodities. estoques. Desde 1989, ele tem sido um comerciante ativo. Michael também é um dos autores mais vendidos. Seu primeiro livro “Trading de curto prazo com padrões de preços” foi publicado em 1999. Seus outros dois livros “Técnicas de negociação de ações com padrões de preço” e “Lucratividade e negociação sistemática” foram publicados em 2000 e 2008, respectivamente.
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Obrigado pelo post e isso me fez saber sobre a taxa de vitória. Quais métricas você recomenda que sejam usadas na otimização para escolher o melhor resultado?
Eu não penso que a taxa de vitória é adequada porque acredito que o máximo de retirada deve ser considerado enquanto a taxa da vitória não.
Eu apenas otimizo as saídas porque otimizar entradas aumenta consideravelmente o viés de mineração de dados. Veja um artigo anterior Jeff postou & # 8220; Otimização e Curve-Fitting & # 8230; & # 8221;
Dito que entendi sua pergunta. É uma boa. Mas considere o fato de que, no caso em que a taxa de ganho é 100%, o rebaixamento do comércio fechado é exatamente 0. Por isso, não implico que alguém deva tentar encontrar o Santo Graal, mas isso significa que aumentar a taxa de ganho naturalmente diminui o rebaixamento e especialmente o risco de ruína. No entanto, eu entendo que uma alta taxa de ganho nem sempre é possível, como você provavelmente sugere. Nesse caso, você poderia considerar maximizar uma função linear do formulário:
onde a, b, c são pesos, w é a taxa de ganhos, D é a redução e X é algum outro parâmetro, como, por exemplo, o fator de lucro ou lucro líquido, etc.
No entanto, isso ainda não tira o fato de que a taxa de vitórias é a medida de desempenho mais importante. Além disso, a otimização sempre aumenta o viés de mineração de dados e o risco de gerar uma amostra comercial que não seja representativa da população. Bem, eu nunca disse que o desenvolvimento do sistema de negociação é fácil ..
Eu tenho que discordar de que a taxa de vitória é a medida de desempenho mais importante. E, de fato, uma taxa de ganho muito alta pode ser enganosa.
Por exemplo, vamos usar dois sistemas. Cada um fez 5 negócios. O primeiro sistema teve 4 perdas de US $ 100 e 1 vitória de US $ 500, dando uma taxa de 20%. O segundo sistema teve 1 perda de US $ 500 e 4 vitórias de US $ 100, dando uma taxa de ganho de 80%. Olhando para a taxa de ganho, o segundo sistema é superior, mesmo perdendo dinheiro. Eu preferiria o primeiro sistema.
Um sistema poderia ter uma taxa de 100% de vitória e ainda ser inferior se o total de suas vitórias for menor que um sistema com uma taxa de vitoria menor, mas um lucro maior.
Porque estamos todos nisso para ganhar dinheiro, acho que devemos medir a qualidade do sistema (ou seja, lucros vs perdas), em oposição ao fato de que o sistema tem mais negociações vitoriosas versus negociações perdedoras, mesmo difícil do tamanho da perda. negócios é maior que o tamanho dos vencedores.
Na minha opinião, a expectativa, MAR, ou a razão Sortino seria medidas muito melhores.
& # 8220; O primeiro sistema teve 4 perdas de $ 100 e 1 vitória de $ 500 dando uma taxa de ganho de 20%. O segundo sistema teve 1 perda de US $ 500 e 4 vitórias de US $ 100, dando uma taxa de ganho de 80%. & # 8221;
Você compara um vencedor a um perdedor. O ponto é dado dois sistemas vencedores equivalentes em termos de lucro, você prefere baixa ou alta taxa de vitória?
& # 8221; O primeiro sistema teve 4 derrotas de US $ 100 e 1 vitória de US $ 500, dando uma taxa de 20%. # 8221;
Você espera obter uniformemente 4 derrotas e 1 vitória por cada 5 negociações? Você pode obter 8 perdedores seguidos e, em seguida, 2 vencedores e ainda sua taxa de vitória será de 20%. Enquanto isso, o sistema será quebrado. Este é o ponto e esta é a razão do risco de arruinar a demanda de cálculo que ganha a taxa & gt; 50%, caso contrário, nem faz sentido falar de atingir um certo nível de equidade antes de se arruinar. Muitos fundos que seguem tendências foram arruinados em 2011 & # 8211; 2012 porque foram baseados exatamente na ideia que você descreveu, ou seja, uma baixa taxa de ganho e uma alta taxa de pagamento. Durante o whipsaw, eles geraram perdas suficientes para causar retração substancial. Você quer evitar isso. Uma maneira de fazer isso, diz a matemática, é aumentar a taxa de vitórias. É por isso que é a medida de desempenho mais importante. Eu nunca disse que é a única medida importante. Obviamente, a relação Sharpe ou a taxa de classificação também são importantes. A alta proporção de Sharpe contribui para a significância dos resultados, por exemplo, porque a estatística t é uma função linear dela (t-statistics = relação Sharpe vezes raiz quadrada do número de anos)
Alta expectativa é boa, mas essa métrica é uma função linear da taxa de ganho. A maior expectativa (expectativa dividida pela perda média) para o pagamento dado R é obtida para a taxa de ganho de 100%. Basta olhar para a fórmula:
Expectativa = w (R + 1) & # 8211; 1 onde R = razão de pagamento.
Assim, se w = 0,5 e R = 2, você espera ganhar US $ 0,5 por cada $ 1 arriscado. Isso ainda não é bom. Para w = 0.5 e R = 3, você ganha $ 1 para cada $ 1 arriscado, isto é, marginal. Você deve aumentar a taxa de vitórias porque é difícil obter R & gt; 3.
Esta função é máxima quando w é máximo ou R é o máximo. Você pode escolher entre os dois, mas pelas razões mencionadas anteriormente eu prefiro o máximo possível w e R & gt; 1.
Se a taxa de vitória fosse o parâmetro mais importante, então Victor Niederhoffer e Long Term Capital Management ainda seriam relevantes hoje. Em vez disso, o controle de risco e o MAR são mais importantes, conforme evidenciado pela miríade de sistemas baseados em tendência de sucesso. Black Swans pode destruir um sistema de alta taxa de ganhos com bastante facilidade se o controle de risco for fraco. Pegue uma opção de estratégia de venda, por exemplo. Taxas de vitoria muito altas, mas tudo o que é preciso é um desastre causando uma catástrofe. Eu não gostaria de ter opções curtas de compra do CHF 2 semanas atrás, quando o governo suíço removeu o pino para o euro!
"Se a taxa de ganhos fosse o parâmetro mais importante, Victor Niederhoffer e Long Term Capital Management ainda seriam relevantes hoje. & # 8221;
Niederhoffer era um vendedor de opções nua. Nenhuma relação com um comerciante do sistema da maneira como é discutido aqui. O Long Term Capital Management foi um fundo super alavancado e também não relacionado à nossa discussão.
"Em vez disso, o controle de risco e o MAR são mais importantes, conforme evidenciado pela miríade de sistemas baseados em tendência de sucesso" # 8221;
Eu não sei sobre "miríades" # 8221 ;. O controle de risco e o MAR são importantes em todos os casos. MAR é CAR / DD e um alto MAR não exclui uma redução elevada se CAR é alto. Um sistema com 20% de CAR e 20% de rebaixamento tem o mesmo MAR que um sistema com 60% de CAR e 60% de rebaixamento. Qual você prefere com base em MAR sozinho?
& # 8220; Black Swans pode destruir um sistema de alta taxa de ganhos com bastante facilidade se o controle de risco for fraco. & # 8221;
Os cisnes negros eliminam todos os sistemas se o controle de risco for fraco. Isso tem pouco a ver com a taxa de vitórias. Um levantamento do cisne negro não se importa com o que sua taxa de ganho foi antes de ocorrer.
Eu irei contra a multidão e concordarei com sua avaliação em WR%. Um elevado WR% também permite o uso de várias ferramentas estatísticas para avaliar a quebra do sistema e pode ser psicologicamente mais fácil de negociar à medida que você está ganhando mais do que perder.
Descobri que as estratégias de reversão de curto prazo podem ser um ótimo lugar para começar a desenvolver um sistema se um WR% alto é o que você está procurando.
Eu concordo com o autor e Ryan. Não consigo pensar em qualquer motivo de som porque alguém preferiria ganhar com menos frequência do que perder. A inversão média e também a negociação de swing são bons lugares para negociação de alta taxa de vitórias. Os seguidores da tendência são forçados a passar de prazos mais longos e a baixa taxa de vitórias é o resultado de seus sistemas falhando quando não há nenhuma tendência. Nenhum adepto da tendência quer perder dinheiro mesmo quando não há tendência. A verdade é que a tendência seguindo os sistemas não é robusta no design. Muito bom artigo e o autor ofereceu algumas fórmulas úteis acima.
A evidência está ao redor:
Sistemas de reversão à média (MR) funcionam # 8211; Alto% WR é otimizado para. Eles geralmente precisam de mais parâmetros e otimização para serem lucrativos no longo prazo;
Sistemas de acompanhamento de tendências (TF) funcionam & # 8211; Alto R é otimizado para. Eles geralmente precisam de menos parâmetros e otimização para serem lucrativos a longo prazo.
O% WR é irrelevante para Risco de Ruína se você não puder quantificar o risco em primeiro lugar. Ele já foi destacado neste blog antes, pára de prejudicar os sistemas de RM e o melhor desempenho vem de não ter nenhuma parada. Claramente, um compromisso longe do risco infinito deve ser feito dando uma paragem muito solta para que apenas uma pequena fração dos negócios saia em uma parada de perda & # 8211; então eles estão sempre correndo com alto risco-aberto. Os sistemas TF, por outro lado, geralmente sempre param nas paradas. Eu diria que o risco de cauda (risco de ruína) é mais quantificável em um sistema TF e, portanto, mais seguro que um sistema de RM. A maior contagem de parâmetros e otimização necessária em um sistema de MR apenas piora o problema, a menos que você tenha muito cuidado para evitar o ajuste de curva.
No entanto, os sistemas de MR são muito mais fáceis de negociar e mais rentáveis a curto prazo, apesar de serem mais arriscados. Mesmo que um sistema TF funcione tão bem, quem quer sentar-se através de uma redução de vários anos? O autor claramente prefere isso. Nada de errado com isso.
Ou você é um comerciante de reversão média ou um comerciante que segue a tendência. O debate nunca terminará!
Concordo com alguns dos pontos que você fez, mas discordo da seguinte declaração:
& # 8220; O WR% é irrelevante para o Risco de Ruína se você não pode quantificar o risco em primeiro lugar. & # 8221;
A incapacidade de quantificar o risco devido ao fato de ser uma função dependente do caminho não implica que WR% seja irrelevante. Isso apenas implica que o risco não é conhecido, mas o que se sabe é que depende da taxa de ganho.
& # 8220; Mesmo que um sistema TF funcione também, quem quer sentar-se através de uma redução de vários anos? O autor claramente prefere isso. & # 8221;
Você poderia apontar onde no meu artigo eu disse que eu prefiro passar por um drawdown de vários anos? Estou curioso como você concluiu isso. Eu acredito que um comerciante deve usar os sistemas TF e MR porque eles são complementares. Meu ponto é que, em ambos os casos, WR% deve ser alto e é um equívoco que os sistemas TF podem ter baixa taxa de ganho, muito abaixo de 50%, e ainda ser lucrativos no longo prazo. Como você apontou corretamente, isso depende da otimização de R.
Os sistemas de acompanhamento de tendências raramente geram amostras representativas durante o backtesting e até mesmo quando testados em vários mercados e é bastante impossível avaliar seu significado. A maioria dos seguidores de tendência conta com a sorte e a razão pela qual a maioria dos fundos usam sistemas TF é porque eles não podem mover o tamanho com os sistemas MR. Existem exemplos de fundos que tentaram o MR e eles faliram. Na minha opinião, TF com baixa taxa de vitória é uma desculpa para dizer # 8220; eu tenho um sistema & # 8221; quando, na verdade, não há nenhum sistema, exceto um processo aleatório. O MR é uma história diferente. As amostras podem ser representativas, mas, como você apontou corretamente, pára de ferir. No entanto, estou convencido de que os sistemas TF com baixa taxa de ganhos nunca podem ser robustos. Obrigado.
"Mesmo que um sistema TF funcione tão bem, quem quer sentar-se através de uma redução de vários anos? O autor claramente prefere isso. "
Obrigado por me pegar neste & # 8211; Escrevendo mal de minha parte, eu estava tentando dizer que você parece preferir o MR ao invés do TF.
Não é claro para mim como você chegou à lógica em seus pressupostos sobre a tendência, seguindo sendo # 8220; lucky & # 8221; e & # 8220; nunca pode ser robusto & # 8221; & # 8211; Eu acho exatamente o oposto! As tendências existem nos mercados há séculos, e seria seguro assumir que as tendências existirão no futuro, desde que o comportamento pastoral e a psicologia desempenhem um papel nos mercados livres. Isso é robusto.
Apesar da natureza contraintuitiva das estratégias de baixa tendência de queda na taxa de crescimento anual, existe um crescente corpo de literatura acadêmica que mostra que realmente funciona. E há muitas amostras representativas de backtesting voltando décadas para apoiá-lo.
Se um comerciante tem um sistema que negocia longo e curto em mercados suficientes não correlacionados, limita as perdas em períodos de tendência barulhentos e obtém uma tendência que dura meses ou anos, esse sistema pode ser consistentemente lucrativo apesar do baixo índice de WR.
Um tema polarizador! Obrigado por levantar alguns pontos valiosos.
Obrigado James. Sim, o tema está polarizando. Eu não estou contra TF. Eu apenas argumento que a taxa de vitórias deve ser maior do que algumas pessoas acham que deveria ser.
"Não está claro para mim como você chega à lógica em suas suposições sobre a tendência de ser" sortudo "e" nunca pode ser robusto "& # 8221;
Como Ed Seykota diz, & # 8220; Todos os negócios do sistema são, em última instância, discricionários. & # 8221 ;. É melhor avaliar o sistema qualitativamente. Se você remover algumas regras do sistema, isso funcionará muito mal? Você pode conectar o sistema para trocar novos mercados sem alterar os parâmetros? As proporções são importantes, mas o sistema tem que fazer sentido para você e se adequar ao seu estilo.
& # 8221; Se você remover algumas regras do sistema, o desempenho será muito ruim? & # 8221;
Este é um teste importante.
"Você pode conectar o sistema para negociar novos mercados sem alterar os parâmetros? & # 8221;
Teste extremamente importante.
& # 8220; o sistema deve ter sentido para você e se encaixa no seu estilo. & # 8221;
Isso também é importante.
Todos bons pontos. Obrigado.
Ed Seykota é uma fonte de inspiração. Alguém sabe qual foi o percentual de vitórias / derrotas em seus sistemas? Tenho a sensação de que sua porcentagem de vitórias foi inferior a 50% e, no entanto, ele foi tremendamente bem-sucedido durante um longo período de tempo.
Em 1988, quando comecei a desenvolver o sistema de negociação com o System Writer Plus (um ancestral da Tradestation), usei um crossover triplo para a TF e meu parceiro e fiz 120k em alguns meses negociando futuros em moeda. O sistema funcionou bem por mais um ano. Então, deixou de funcionar de repente em 1991 e perdemos alguns dos lucros antes de abandoná-lo. Nunca funcionou desde então. Eu digo isso porque o que funcionou no passado raramente funcionou hoje em dia. Possivelmente, a taxa de vitórias desse time foi de cerca de 30%. Hoje em dia, meu ponto é que uma baixa taxa de vitórias pode levar à ruína.
Conversa interessante de fato! Isso pode ser uma ligeira tangente do tópico original, mas eu pensei que eu colocaria o meu valor 2c de qualquer maneira e o seguinte poderia oferecer um comprometimento das opiniões expressas.
Estratégias diferentes, como MR e TF, se complementariam na medida em que provavelmente teriam um bom desempenho sob diferentes condições de mercado e minha opinião é que um conjunto de estratégias complementares é mais fácil de negociar do que cada uma isoladamente. Você pode justificar taxas de vitórias diferentes devido à natureza de cada estratégia. Uma maneira de aliviar a dor & # 8217; de negociação pode ser ajustar o tamanho da sua posição, dependendo da forma como cada sistema está sendo executado.
Isso adiciona complexidade, mas pode adicionar ao desempenho total.
O Dr. Howard Bandy sugere usar seu dimensionamento de posição Safe-f para este propósito e também descreve como você faria a medida do desempenho de um sistema enquanto ele estava sendo negociado.
"Diferentes estratégias, como MR e TF, se complementariam, pois provavelmente terão um bom desempenho sob diferentes condições de mercado". # 8221;
Na verdade eles se complementam. Eu acho que mencionei isso em uma das minhas respostas. Bom ponto.
Michael, obrigado pelo artigo muito interessante e por todas as suas respostas aos comentaristas.
Agradeço que você mencione o risco de sobre otimização e viés de seleção. Desculpe-me, não estou entendendo: não é possível otimizar o mais facilmente com a taxa de ganhos?
O tamanho da amostra ainda pode diminuir abaixo da significância estatística. E / ou o processo de otimização pode gerar uma combinação de parâmetros aleatórios, como você descreveu. Em qualquer um desses casos, pode-se pensar que foi enganado por uma taxa de ganho nominal muito alta, não?
Eu presumo que você deve defender a taxa de ganhos em um contexto de alta significância estatística e replicação comprovada fora da amostra. Além disso, como você apontou, tem que haver um tamanho de efeito mínimo de rede & # 8221; obstáculo que qualquer sistema deve limpar para valer a pena negociar.
Todos os comentários foram apreciados. Desde já, obrigado.
& # 8220; não é possível otimizar demais com a mesma facilidade através da taxa de ganhos? & # 8221;
Absolutamente. É feito todo o tempo. Todas as métricas de desempenho podem ser otimizadas e até mesmo lineares ou funções não-lineares delas (veja comentário anterior).
& # 8220; Estou supondo que você deve defender a taxa de ganhos em um contexto de alta significância estatística e comprovada replicação fora da amostra & # 8221;
Exatamente, este é o ponto. I & # 8217; m não contra as outras métricas de desempenho. Eu só digo que a taxa de vitória no mais importante, mesmo no caso de seguir a tendência. É claro que não insisto que o índice de recompensa possa ser qualquer coisa e não prestar atenção a isso. Isso se resume a isso: se houver uma amostra representativa suficiente, a taxa de vitória é aproximadamente igual à probabilidade de sucesso do próximo comércio. Eu quero que isso seja alto. Se for baixo, então uma série de perdedores pode arruinar meu sistema antes que a próxima tendência chegue. É tão simples de um argumento, mas também é justificado matematicamente. Assim, eu argumento que os seguidores de tendências com baixa taxa de vitórias sabiamente estão jogando e eles apenas esperam que uma tendência chegue antes de uma série de perdedores ou uma série de perdedores seguido por uma tendência medíocre que não basta para cobrir parte das perdas. Obrigado.
& # 8220; Michael, obrigado pelo artigo muito interessante e por todas as suas respostas aos comentadores. & # 8221;
Obrigado, vamos também agradecer ao nosso anfitrião Jeff, que está fazendo um excelente trabalho aqui.
Você é bem-vindo. Devo agradecer a todos pelos excelentes comentários. Eu sei que muitas pessoas estão recebendo muito valor por lê-las.
Ótimo artigo. Embora a taxa de vitórias seja muito importante, uso outros métodos para avaliar o desempenho do sistema. Nada por si só é representativo na minha opinião, ele deve ser usado com outras métricas para chegar a uma conclusão.
Eu estava indo sobre o seu produto Price Action Lab e descobriu que sua abordagem é muito semelhante à minha. Muito do que faço é a geração automática de sistemas, pois sinto que essa é a maneira mais fácil de jogar nos mercados. Como você, não entendi a abordagem de pesquisa GA / GP / NN, pois introduziu tanta aleatoriedade que aparentemente congratula-se com o ajuste da curva.
Tal como acontece com qualquer pesquisa automática, os resultados devem ser verificados. Em seu blog você dá muitas informações sobre isso, o que é incrível. Uma abordagem que eu estou fazendo a hipótese de fazer é em vez de separar versos na amostra de amostra, eu tomarei todo o conjunto de dados e os meus para sistemas de negociação. Cada desempenho individual do sistema dessa pesquisa é usado como referência. Eu então faço a busca N vezes de novo; cada vez selecionarei aleatoriamente um intervalo de dados para pesquisar. Cada uma dessas pesquisas N buscará modelos que podem ou não estar na pesquisa de amostra completa inicial. Conclua as instâncias em que a busca por intervalos surgiu com o mesmo sistema de negociação (ou similar). Quanto mais vezes um sistema é repetidamente descoberto, mais robusto é o sistema. Um passo adiante seria fazer um teste fora da amostra. Como você selecionou aleatoriamente um intervalo, existe a outra metade dos dados. Teste os modelos contra essa outra metade e compare o desempenho com a pesquisa de amostra completa e a ideia # 8230 é quanto mais próximo o desempenho, melhor.
Ame seus pensamentos sobre isso, obrigado.
Concordo que é preciso usar outras métricas além da taxa de ganhos. Um que eu uso é o fator lucro. Eu não considerarei nenhum sistema com PF 1 é preferível, mas dado que DD é pequeno, geralmente, e lt; 15%.
O procedimento de mineração de dados que você descreveu é interessante desde que a amostragem seja feita sem substituição. Se a substituição ocorrer, o viés de mineração de dados aumenta devido à reutilização de dados. Eventualmente, após cerca de N = 7, o viés de mineração de dados já é muito grande. Se, além disso, o out-of-sample de algum N = k torna-se na amostra para algum N = M, há espionagem de dados envolvida e a significância dos resultados é de cerca de 0. Isto é claro se eu entendi corretamente o que você é fazendo.
Um método que eu prefiro envolve a validação cruzada primeiro do método de mineração de dados usando dados aleatórios. Se o método for sólido, ignore os testes fora da amostra e use os modelos de benchmark. Realizar backtests de portfólio para aumentar amostras. Aqui está um exemplo: priceactionlab / Blog / 2013/05 / enganado por teste fora da amostra /
Obrigado. Comentário interessante.
O método que propus é essencialmente uma maneira de julgar a consistência do sistema de negociação. Se todas as transações feitas durante todo o período de testes tivessem o mesmo desempenho, elas deveriam acabar sendo descobertas todas as vezes se fossem procuradas em intervalos menores.
Observação astuta na amostragem sem substituição. The maximum N should equate to the size of the interval and the size of the OOS.
One question I had is given your metric based system search, wouldn’t you always have to use all the searched systems to minimize selection bias? Are there any procedures you take to filter out some potential candidates? For example, I understand that you suggested portfolio backtesting. Let say you discovered 500 models. All match your desired performance. You then do a portfolio backtest. Half of that sample become inferior when you test it on a correlated instrument. O que então? I feel there is subjectivity involved passed this point.
Can you further elaborate on your method of cross validating on random data? I am not following.
“Let say you discovered 500 models. All match your desired performance. You then do a portfolio backtest. Half of that sample become inferior when you test it on a correlated instrument. O que então? I feel there is subjectivity involved passed this point.”
You are correct and this is the reason. The final system includes all 500 systems and no selection is made based on any test. The portfolio backtest is applied to a a system that consists of all 500 systems and if it fails then all 500 systems are rejected.
In reality, the number of systems is much less than 500.
“Can you further elaborate on your method of cross validating on random data? I am not following.”
This is an involved process and maybe the subject of another article. If you apply a data-mining algo to random series and you get many systems that satisfy the metrics, then this could mean that the algo is curve-fitting to noise. The number of systems should be less than 10% of what you get when using the actual data. In my experience NN/GP/GA all fail this test as they fit to noise.
Ótimo artigo. What do you think about trailing stops and chandelier exit stop trading systems? Do you think that exits are more important than entries? Someone I know is managing a fund out of Cyprus and he uses your Price Action Lab software. I noticed that trailing stops are not one of the exit choices. He told me that he has been successful with it and I am thinking of buying it. I have not had any success with NNs in the past and I have also used genetic programming but results suffer from curve-fitting. Also, what do you think about maximizing the Sharpe ratio. Agradeço antecipadamente.
Trailing stops may allow “letting profits run and cutting losses short” and are especially useful to trend followers but during backtesting can lead to curve-fitted results. See this article for more details: priceactionlab/Blog/2012/06/trailing-stops-and-curve-fitting-in-trading-system-development/
I also believe that entries and exits are equally important and my experience says that systems with random entries are artifacts of curve-fitting. However, opinions may vary on this issue.
The Sharpe ratio is an important parameter because it is directly related to the statistical significance of the results (see formula in earlier comment) but focusing on it may cause you to reject some good ideas that you could latter improve. In my opinion this parameter should not be optimized but only be used to evaluate the results. Otherwise optimization may be to circularity, i. e., the results are good because they were forced to be good. Obrigado.
Thank you Michael. Very interesting thoughts for more testing.:)
If win rate were the most important factor to maximize, then all of the billion dollar CTA’s wouldn’t exist. Successful trend-following strategies often have 30%-40% win rates (not 70% or higher). How are they profitable? Because the average win is twice as much as the average loss.
Profit expectancy is the most important factor to maximize, which takes into account probabilities of win and loss, AND the accompanying profits per trade.
The goal of trading is not to be right (win-rate) it’s about being profitable.
Obrigado pelo seu comentário.
Profit expectation (long-term) = w x avgwin +(1-w)x avgloss.
Since this is a linear function in win rate w, it is maximum when w is maximum.
The fact that CTAs have low win rates does not imply that win rate is not the most important parameter. It implies that there are limitation in the way they trade. Ask any CTA and he will tell you that he would love to have a higher win rate.
There are also additional considerations:
(1) Trend following is only one specific trading style. Other popular styles requite high win rates because the payoff ratio is low.
(2) Survivorship bias: when considering only the successful CTAs, this ignores many unsuccessful ones that went bust.
“The goal of trading is not to be right (win-rate) it’s about being profitable.”
As you can see from the equation I wrote, the goal of trading is indeed to be right as often as you can because that increases profitability. If you would like to be just profitable, you could manage that with lower win rates. But a higher win rate will increase profitability and this was the main point here. The fact that some people cannot do it it does not mean that others should not try. Theoretically one can be profitable with a 10% win rate but a long whipsaw period will take its toll on equity.
The point that almost everyone here (including the author) is missing is that win rate and payoff ratio are inherently linked. Raising the win rate lowers the payoff… raising the payoff lowers the win rate. This is a mathematical fact. Being able to raise one without lowering the other is the “holy grail” of trading and is not, and never will be, attainable. If the author would like to show his math to prove me wrong then go ahead and try… you can’t do it, it’s IMPOSSIBLE.
You can skirt the issue by comparing apples to oranges all you like (as done in the comments above), but unless you can “unlink” win rate from payoff ratio then win rate is no more important a factor than anything else when it comes to risk of ruin (or risk of drawdown).
Unless the author can do this then I think the next comment should be a post by him saying “I’m sorry, I’m wrong. Win rate is no more important than win SIZE when it comes to risk of ruin.”
And by the way, saying that Victor Neiderhoffer was a naked option seller doesn’t dispute the point of one of the previous commenters… it PROVES IT. Naked option sellers are the ultimate example of why a “high win rate” doesn’t necessarily work over the long run. Their win rate is 100% with a very small payoff ratio on each transaction until that big market move comes along… then suddenly that win rate doesn’t mean a darn thing anymore.
Those leaving comments who refer to expectancy as the most important attribute to system design are correct. There is no arguing this fact… and if you continue to do so you show your absolute ignorance of one of the basic precepts of actually understanding trading.
Jim, I think you should read the article carefully before commenting. You wrote:
“This is a mathematical fact.”
Which the author has detailed in his books and papers 15 years ago, as stated in the article:
The article states:
“If you rely on hopes then you can measure performance based on the ratio r. But if you rely on skill, then you measure performance based on win rate and for maximum achievable ratio r.”
This means that you try to achieve maximum win rate for maximum achievable or desirable payoff ration.
“and if you continue to do so you show your absolute ignorance of one of the basic precepts of actually understanding trading.”
On the contrary, most of those that talk about expectancy are probability fools. Expectancy is nothing more than the average trade. It is not expected value. Only for sufficient samples it become expected value. That means many many trades.
This may help you to get up to speed:
BTW, expectancy is a linear function of win rate. The higher the win rate, the higher the expectancy for given payoff ratio.
Look at the equation:
E = avgwin x w – avgloss x (1-w)
= (avgwin+avgloss)x w – avgloss.
Therefore, E is maximum when w, the win rate, is maximum. Since one cannot control avgloss in general, maximizing w maximizes expectancy in general.
I recommend that you get up to speed with these simple equations. They say the whole story and debunk your claims that are based on wishful thinking and not on mathematical facts.
Again you are INCORRECT.
I recommend that YOU “get up to speed” by using the correct methodology for the situation at hand (trading). Unless you plan on placing only ONE trade in your trading career your 8th grade algebra is useless.
In your example the win rate is the determining factor solely because the “simple equation” is bound by the win rate being positive (above 50%) and is therefore INVALID for a proper calculation in any situation that does not have a static binary input/outcome. For anything else (including trading MORE THAN ONCE) it is INVALID as a measure of risk, especially risk of ruin. It works fine for some of the situations but not all. In case you missed it somewhere along the way, that’s not how math is supposed to work.
You are providing a disservice here for anyone who is actually considering putting their money at risk in the market by using simple “coin flip” formulas to explain risk of ruin in a situation where they are not necessarily applicable.
Novamente & # 8230; a higher win rate DOES NOT GUARANTEE MAXIMIZING EXPECTANCY. I (and many other profitable traders) found the flaws in your examples/arguments many years ago… thankfully before it cost me all of my trading capital.
Here’s some parting advice for you (and anyone reading these comments); put down the high school algebra book and actually design some trading systems and you’ll find the answer isn’t as simple as presented by the author of this post.
I think what Michael Harris is saying is simple as this:
System 1: R:R 3:1, win rate 60%
System 2: R:R 3:1, win rate 70%
Which system do you prefer? In both cases the R:R is the maximum one can get from price series. But let’s say you can increase R:R to 4:1.
System 3: R:R 4:1, win rate 60%
System 4: R:R 4:1,win rate 70%
Now, which system do you prefer from 3 and 4?
Toss a coin with prob of heads 50%. What is the prob of 4 losses in a row? Ans.(0.5)^4.
Now toss acoin with prob of heads 70%. The prob of 4 consecutive losers is (0.6)^4.
Which coin do you prefer? Obviously, the highest prob of heads the better for given R:R. This is common sense. I thought this article was not really necessary but after I see that some do not understand the importance of a high win rate I think it was a good one.
If that is what he is saying then he should say that a higher win rate is PSYCHOLOGICALLY superior, not mathematically superior… end of story.
Jim – Emanuel and the author are correct. If you do not understand that wining bias is necessary in trading but you rely on expected high payoffs that may never come then you are probably ruined by this time I post my reply.
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Lição 4: A verdade simples sobre sistemas rentáveis de negociação Forex.
Como você pode reconhecer um bom sistema de negociação forex de um mau? Com o que parece e como você saberá? É um campo minado por aí!
Alguns vendedores de sistemas de forex tentam seduzir comerciantes de forex com estatísticas como "90% sistema vencedor", como se a porcentagem de alta vitória o tornasse melhor do que outros sistemas de negociação forex. You don’t ever hear traders’ gritando dos telhados sobre ganhar 35% do tempo ou quaisquer outros números baixos que podem assustar os daylights vivos fora de um comerciante inconsciente do forex.
É importante perceber que um sistema vencedor de 90% ainda pode ser rentável, enquanto um sistema vencedor de 35% pode ser rentável e ainda mais do que um sistema vencedor de 90%.
Ao projetar seu próprio sistema de negociação forex ou seguir o sistema de outro comerciante de forex, é importante não ser levado a pensar que uma alta taxa de vitória é o objetivo. As riquezas de nós são depois.
Tornou-se liberador com menos confusão uma vez que percebi isso e entendi a verdade sobre os sistemas de negociação forex rentáveis.
Sistemas de negociação Forex rentáveis feitos simples.
Você só pode avaliar seu desempenho em uma amostra de negócios. Eu gosto de usar 50 ou mais. É um caso de mais, melhor. Quanto maior a amostra, mais precisos serão os resultados. Então, ao ler mais, ele deve ser aplicado a uma grande amostra de negociações forex.
Nós geralmente estamos felizes se nós somos rentáveis, certo! Bem, eu certamente sou.
Veja um gráfico importante que simplifica os lucrativos sistemas de negociação forex. Acima da linha, o comerciante é lucrativo (feliz), abaixo da linha, o comerciante não é lucrativo (infeliz). Na linha é um território de ponto de equilíbrio.
The further your forex trading system plots above and away from the line, the greater is the profitability.
Eixo x we & # 8217; ll call & # 8220; win / loss ratio & # 8221; = (sum of $ winners)/(sum of $ losses); Y-axis we & # 8217; ll chamada & # 8220; taxa de ganhos & # 8221; = (número de vencedores) / (número de negócios) como%
Você pode ver claramente isso para uma vitória média de maior tamanho versus perda média (taxa de ganhos / perdas ou recompensa / risco) no eixo x, você pode alcançar a rentabilidade de uma porcentagem menor vencedora (taxa de ganhos) no eixo y.
Portanto, não há uma resposta correta e errada com a taxa de vitória do seu sistema de negociação forex, apenas em relação ao seu índice de ganhos / perdas, é maior do que o mínimo para o ponto de equilíbrio.
Esta é uma notícia libertadora e ajuda um comerciante a parar de procurar algum santo graal idealista. Uau, a rentabilidade da negociação forex é tão simples de entender e estas são métricas simples que podemos monitorar!
A lucratividade da negociação Forex é sobre a compreensão da relação entre a taxa de vitória e a razão de ganhos / perdas.
A tolerância de perda de um comerciante forex é exclusivo para eles e pode mudar com o tempo como o comerciante forex é influenciado por:
Diferentes experiências em negociação e vida; Aumentar a sua compreensão sobre o comércio forex e probabilidades e internalizar este entendimento; Tendo mudanças em sua zona de conforto para assumir riscos, que são esperançosamente apenas para expandi-lo; Mudanças em seus compromissos monetários que afetam sua tolerância ao risco.
O que pode parecer não negociável, porque você não pode lidar com as perdas em um estágio em sua jornada de negociação forex, pode ser ok para você mais tarde.
Uma tolerância para riscos e perdas é algo muito pessoal para cada um de nós. Muitos comerciantes vendem sistemas que outros aprendem e comercializam. Pode ser difícil para um profissional forex aderir ao sistema de outro comerciante forex se não for compatível com o seu próprio apetite pelo risco.
My Personal Experiences.
Para mim, no início da minha negociação, descobri que estava mais confortável com um sistema de probabilidade de maior vitória que me deu principalmente vencedores. Sentia-se bem e a dor das perdas era pouco frequente.
À medida que eu desenvolvi e me tornei um comerciante mais experiente, fiquei interessado e mais confortável em incorporar alto risco para recompensar sistemas em minha negociação, que pode ser altamente rentável a longo prazo.
Eu achei libertador saber que não há respostas erradas com a taxa de vitória de um sistema de comércio forex. Many systems work and that’s great news.
Key learnings:
Só uma taxa de ganho de sistema não determina se é rentável ou não. It’s important to match a system’s risk profile to your own risk profile for you to have success trading it. A trader should work to expand their comfort zone towards risk. What risk profile suits a trader may change over time. It may be difficult for a trader to trade someone else’s system if the win rate’s not comfortable for them. Sistemas rentáveis de negociação forex vêm em todas as formas e tamanhos.
Forex trading é uma jornada que nos muda. A mudança leva tempo e experiências.
Mais leitura:
Esta é a lição número 4 de uma série de 10 partes para assinantes de email do TraderRach. Junte-se agora para garantir que você continue com os comerciantes orientados para os resultados sobre o sucesso comercial deles. Não seja deixado para trás.
Sobre o autor: Eu sou Rachel Hunter, TraderRach, um comerciante de Forex que ajuda os comerciantes a alcançar a vida que amam com forex. Seja estratégico e projete seu negócio comercial para o sucesso sustentável e divirta-se! That’s my mission. Junte-se a muitos comerciantes & # 8217; ganhando a vantagem com "10 lições poderosas para o sucesso comercial Forex" mais outros brindes. Anos de aprendizado precioso, especialmente embalados para você. Meus antecedentes antes da negociação são como Contador Público e Diretor Financeiro. Eu sei o que é preciso para fazer uma negociação comercial. Seria um grande prazer fazer a diferença para o seu sucesso.
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