Média de sistemas de negociação de reversão pdf download gratuito

Negociação de reversão à média nos mercados futuros de energia.
Destaques.
Estudamos se a negociação técnica simples pode ser empregada de forma lucrativa para futuros de energia.
Estratégias com spreads de calendário com reversão à média com taxas de hedge dinâmicas são testadas.
Vinte e dois anos de dados históricos são testados com custos de transação e bootstrap.
Sinais de entrada e saída são gerados por Bollinger Bands.
Os melhores resultados são obtidos para Petróleo Bruto e Gás Natural.
Estudamos se estratégias comerciais simples que gozam de grande popularidade entre os profissionais podem ser empregadas de forma lucrativa no contexto de carteiras de hedge para futuros de petróleo bruto, gás natural, gasolina e óleo de aquecimento. As estratégias testadas baseiam-se em carteiras de spread de calendário com reversão da média estabelecidas com taxas de hedge dinâmicas. Os sinais de entrada e saída são gerados pelos chamados Bollinger Bands. O sistema de negociação é aplicado a vinte e dois anos de dados históricos de 1992 a 2013 para várias especificações, levando em conta os custos de transação. A significância dos resultados é avaliada com um teste de bootstrap no qual os pedidos gerados aleatoriamente são comparados com pedidos feitos pelo sistema de negociação. Considerando que encontramos a maioria das combinações envolvendo os futuros frente mês e segundo mês para ser significativamente lucrativa para todas as commodities testadas, os melhores resultados para o Índice de Sharpe ajustado ao risco são obtidos para WTI Crude Oil and Natural Gas, com Sharpe Ratios acima de 2 para a maioria das combinações e um desempenho bastante suave para todos os spreads do calendário. Com base em nossos resultados, há uma séria dúvida se os mercados futuros de energia podem ser considerados fracamente eficientes no curto prazo.
Classificação JEL.
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Um modelo evolutivo de reversão de tendências para a descoberta de regras de negociação de ações.
O investimento quantitativo (QI) é certamente um tema quente na análise de big data. Para a descoberta de conhecimento em dados de mercado de ações enormes, complexos e não-lineares, o eXtended Classifier Systems (XCS) é bastante adequado devido às excelentes habilidades de aprendizagem e expressão explícita derivadas de suas técnicas intrínsecas que incluem mineração de regras de classificação, aprendizado evolutivo e aprendizado por reforço. Este artigo apresenta um Modelo de Reversão de Tendências Evolutivas (eTrendRev), que é baseado no XCS proposto com o modo de aprendizado (XCSL) e na estratégia de reversão de tendência. O eTrendRev é destacado em três aspectos: (1) as regras explícitas geradas pelo XCSL são mais compreensíveis do que os modelos de caixa preta, como redes neurais, portanto, podem fornecer conhecimento justificável para orientar a negociação; (2) o modo de exploração puro original do XCS é substituído pelo modo de aprendizado proposto, que é mostrado neste estudo para ter um melhor desempenho e é mais estável; (3) uma variedade de estratégias de reversão de tendências são integradas e dinâmicas através do aprendizado evolutivo. Para a avaliação do modelo, foram realizados experimentos com dados históricos do Shanghai Composite Index e do NASDAQ Composite Index, e os resultados de testes realizados indicam que eTrendRev pode produzir maior retorno com menor risco e reconhecer pontos de virada significativos no mercado em tempo hábil. Este estudo também confirma a rentabilidade da utilização de indicadores únicos de reversão de tendências no modelo de QI baseado na aprendizagem de máquina.
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25 regras de negociação de Jesse Livermore: guia final para o atuador de menino.
18 de novembro de 2015 por JB Marwood.
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Neste post eu dou uma olhada em um dos maiores traders de todos os tempos, Jesse Livermore. Jesse foi notavelmente perfilado no tomo clássico de investimento Reminiscences of a Stock Operator, um livro que tem sido chamado de melhor livro de negociação por escrito.
Este é um pedaço longo, com cerca de 9.000 palavras e abrange todas as lições de negociação mais importantes de Jesse. As citações são tiradas diretamente do livro original de Edwin Lefèvre.
Introdução a Jesse Livermore.
Jesse Livermore nasceu em Massachusetts, em 1877. Aos quinze anos, foi trabalhar no escritório de corretagem de Boston da Paine Webber, onde seu trabalho era divulgar os preços das ações e das commodities no quadro de giz.
Ele estudou os movimentos de preços das ações nos painéis e logo começou a negociar suas flutuações.
Quando Jesse tinha vinte e poucos anos, mudou-se para Nova York para especular no mercado de ações e commodities em tempo integral.
Durante um período de quarenta anos de negociação, Jesse desenvolveu uma habilidade incrível para especulação e diz-se que acumulou e perdeu milhões de dólares várias vezes.
No auge de sua fortuna, em 1929, Jesse foi estimado em cerca de US $ 100 milhões. Não é fácil estimar, mas no dinheiro de hoje, isso valeria algo entre US $ 1-14 bilhões.
Mas Jesse não ganhou esse dinheiro trocando os fundos de outras pessoas. Ele era um homem completamente autodidata, negociando com seu próprio dinheiro e o tipo de retorno que ele conseguiu fazer é impensável nos mercados de hoje.
Jesse ganhou os apelidos de Boy Wonder, Boy pioneiro e Great Bear de Wall Street, e sua história é uma das mais fascinantes já contadas em Wall Street.
Em 1923, um jornalista financeiro chamado Edwin Lefevre entrevistou Jesse e publicou um livro sobre a vida do comerciante chamado Reminiscências de um operador de ações.
Até hoje, o livro continua sendo um clássico de Wall Street e fica na mesa de muitos dos melhores traders do mundo. O livro é considerado uma leitura essencial por financistas tão conhecidos como Ed Seykota, Paul Tudor Jones e até mesmo ex-presidente do Fed, Alan Greenspan.
Ao longo deste guia, veremos as melhores regras comerciais de Jesse (conforme detalhado no famoso livro) e chegaremos ao coração e à estratégia do comerciante mestre.
1. Nada de novo ocorre no negócio de especular ou investir em valores mobiliários e commodities.
Outra lição que aprendi cedo é que não há nada de novo em Wall Street. Não pode ser porque a especulação é tão antiga quanto as colinas. Aconteça o que acontecer no mercado de ações hoje aconteceu antes e vai acontecer novamente. Eu nunca esqueci disso.
O que Jesse quer dizer é que o mesmo mercado se move e os padrões ocorrem repetidamente. Os mercados são geridos por pessoas, o que significa que os mesmos padrões sempre ocorrerão. Ao longo da história, vimos as mesmas bolhas especulativas e falhas de mercado uma e outra vez. Desde a bolha do mar do Sul até Tulip Mania, até a depressão, até a crise de crédito de 2008.
Esses colapsos e bolhas são apenas uma característica inevitável dos mercados.
Claro, computadores e algoritmos desempenham um papel muito maior agora, mas lembre-se sempre de que os algoritmos de computador são construídos por humanos em primeiro lugar. E muitas vezes, quando ocorre um grande evento de mercado, os programas de computador são programados para se desligarem.
Jesse Livermore viveu a Grande Depressão e viu algumas das condições comerciais mais difíceis já vistas. Ainda assim, ele foi capaz de criar fortunas volumosas, negociando volatilidade e tendências.
Mesmo que nenhum dia seja o mesmo, Jesse sabia que os padrões de mercado e mercado se repetem e os investidores apresentam os mesmos comportamentos ano após ano. Ao reconhecer isso, você pode começar a acreditar na sua capacidade de aprender e se adaptar às oscilações do mercado.
2. O preço se move ao longo da linha de menor resistência.
“Você assiste o mercado & # 8212; isto é, o curso dos preços conforme registrado pela fita com um objeto: determinar a direção. Os preços, como sabemos, subirão ou descerão de acordo com a resistência que encontrarem. Para fins de explicação fácil, diremos que os preços, como tudo o mais, seguem a linha de menor resistência. Eles farão o que for mais fácil, portanto, subirão se houver menos resistência a um avanço do que a um declínio; e vice versa."
Esta é provavelmente a regra mais importante para qualquer trader aprender. Porque isso realmente simplifica todo o processo de negociação. Diz, não pense muito sobre o mercado, não pense demais nas coisas. O mercado irá aonde quer ir e sua melhor aposta é tentar e seguir em frente.
Trocar uma segurança é sempre uma batalha entre os touros e os ursos, então não importa o que você pensa sobre o mercado, se não houver compradores suficientes, o mercado vai cair e se não houver vendedores suficientes, o mercado é vai subir.
É assim tão simples.
O talento de Livermore era observar o mercado por tempo suficiente até que ele tivesse uma ideia de onde o mercado iria a seguir. Ele tentou sentir onde estava o apoio e onde estava a resistência. Ou, em outras palavras, onde a maioria dos compradores estava e onde os vendedores estavam. Se houvesse menos compradores do que vendedores, ele tentaria ser curto, e se ele achasse que havia mais compradores, ele procuraria comprar.
Uma boa maneira de visualizar esse conceito é dar uma olhada em um gráfico de curto prazo, como 10, 30 ou 60 minutos. Então, pegue este gráfico do par de moedas de dólar, por exemplo, que é um gráfico de 60 minutos:
Você pode ver como o preço está constantemente se movendo. Compradores e vendedores que lutam continuamente pelo controle. Então, em algum momento, um lado assumirá o controle e você verá a filmagem de preço em uma direção. Neste caso para baixo, como os vendedores do euro dominam os compradores do euro.
Em ações, você pode ver a barra de volume também, então, quando os compradores dominam os vendedores, o mercado dispara e a barra de volume fica verde.
As paradas são atingidas, os investidores invertem as posições e, de repente, você vê um grande momento. Os traders irão então agarrar-se a este momento e a tendência continuará ainda mais, enquanto os comerciantes do lado errado dos melhores reduzirão as suas perdas, exagerando mais uma vez a tendência.
O mercado encontra apoio e sobe, encontra resistência e desce. É esse meandro constante que ocorre o tempo todo nos mercados.
O preço leva o caminho de menor resistência sempre.
3. Não tente pegar todas as flutuações: este é um mercado altista.
“Eu acho que foi um longo passo em frente na minha educação comercial quando percebi finalmente que, quando o velho Sr. Partridge continuava dizendo a outros clientes,“ Bem, você sabe que este é um mercado altista! ”Ele realmente queria dizer a eles que o dinheiro grande não estava nas flutuações individuais, mas nos movimentos principais, ou seja, não na leitura da fita, mas no dimensionamento de todo o mercado e sua tendência ”.
Nas reminiscências de um operador de ações, Jesse Livermore falou de um velho e sábio operador no escritório chamado Sr. Partridge, que eles também chamavam de Velha Turquia.
A velha Turquia nunca trocava gorjetas e ele nunca dava gorjetas, mas os outros negociantes costumavam pedir-lhe conselhos sobre o que fazer. Mas sua resposta seria sempre a mesma: isso é um mercado altista, ou, este é um mercado de baixa.
Em outras palavras, você precisa sempre negociar com a tendência predominante. Você não pode tentar pegar todas as flutuações. Se você fizer isso, você vai falir.
Veja um gráfico mensal do S & amp; P 500:
Você pode ver que a tendência clara está em alta. Este ainda é um mercado em alta.
Mas você tem tantos comerciantes tentando pegar todos os topos e fundos. Eles querem vender aqui, comprar aqui, vender aqui, comprar aqui. Tentando comprar em todos os mergulhos e vender os topos.
Mas ninguém vivo pode cronometrar o mercado assim, e se você tentar, acabará gastando cada vez mais em comissões e custos de negociação.
A solução é simples. Se este é um mercado em alta, você deve ser comprido, se este for um mercado de baixa, você deve ser curto.
E como o Sr. Partridge costumava dizer, uma vez que você vende o seu negócio, você perde a sua posição. Se você quer ser comprido e você é comprido, nunca venda sua posição para comprar de volta uma reação.
4. Você não precisa negociar.
“Depois de passar muitos anos em Wall Street e depois de fazer e perder milhões de dólares, quero dizer-lhe isto: nunca foi o meu pensamento que fez muito dinheiro para mim. Sempre foi meu lugar. Percebido? Meu sentado apertado!
“Homens que podem estar certos e se manter firmes são incomuns. Eu achei uma das coisas mais difíceis de aprender. Mas é só depois de um operador de ações ter compreendido firmemente que ele pode ganhar muito dinheiro ”.
O dinheiro não pode consistentemente ser negociado todos os dias ou todas as semanas durante o ano. Então, se você está perdendo períodos, nunca se sinta mal, porque eles sempre virão.
Se você tem uma negociação vencedora, a melhor decisão é fazer absolutamente nada e apenas sentar-se bem.
Enquanto as ações estiverem agindo corretamente e o mercado estiver correto, não tenha pressa em obter lucros. Essa é outra citação direta pelo caminho. Na maioria das vezes, você ganhará muito mais dinheiro apenas esperando e esperando o negócio se desenvolver.
Portanto, nunca sinta que precisa fazer uma troca e nunca procure por ações no mercado. Em vez disso, deixe que as oportunidades cheguem até você, para que, quando elas forem apresentadas, a oportunidade seja tão boa que você simplesmente tenha que fazer a troca.
Você pode ver isso claramente no gráfico. Este é para o ouro. Há muitos dias em que uma oportunidade simplesmente não se apresenta.
Talvez seja feriado ou talvez não haja notícias no calendário. Você tem esses pequenos intervalos de negociação, esses pequenos bares onde não há movimento de preço suficiente para obter lucro.
Quando você negocia esses dias tranquilos, pode ser realmente frustrante, porque você acaba comprando uma fuga, vendendo uma fuga, mas acabando por ficar decepada.
Então, em dias como esse, quando você pensa que vai ser um dia tranquilo em termos de negociação, talvez não haja nada no calendário, ou talvez a Europa esteja de férias, então você realmente quer reduzir suas metas de lucro. Ou até mesmo tirar o dia de folga completamente. Novamente, você economizará dinheiro a longo prazo se apenas esperar que as oportunidades se apresentem a você e não o contrário.
5. Bons negócios passam a lucrar rapidamente.
“A experiência provou para mim que o dinheiro real feito em especulações tem sido em compromissos em uma ação ou commodity mostrando um lucro desde o início.”
Para os traders de tendências, ao contrário dos investidores contrários ou dos traders de reversão à média, os melhores negócios frequentemente se movem rapidamente para o lucro. Há uma boa razão para isso, porque muitas vezes você está ganhando força ou vendendo pontos fracos. Você está negociando logo após o ponto de menor resistência, então provavelmente verá esse momento continuar por um período.
E você também pode ver isso em inúmeros gráficos, como este para o petróleo bruto WTI. Este é um gráfico semanal:
E você pode ver que, quando o preço rompe um nível importante, ele simplesmente vai e vai e vai. Se você fosse curto quando o nível chave de $ 90 quebrasse, sua posição teria se movido mais ou menos diretamente para o lucro e teria continuado se movendo para baixo e para baixo.
Os melhores negócios, muitas vezes, vão direto para o lucro. Então, se você trocar uma fuga e ela puxar para trás, e você achar que está esperando, então esse provavelmente é o primeiro sinal de que você pode ter que reduzir suas perdas.
6: A prática leva à perfeição
“É literalmente verdade que milhões são mais fáceis para um negociante depois que ele sabe negociar, do que centenas fizeram nos dias de sua ignorância.”
A coisa curiosa sobre a negociação é a estatística antiga que está sempre sendo mencionada sobre 95% de todos os traders perdendo dinheiro. E enquanto há verdade nesta afirmação, ela não reflete totalmente a situação. Porque, a maioria desses 95% não estão negociando eles estão jogando. E se você deixar de lado a minoria de operadores informados que estão adequadamente capitalizados e aprenderam a disciplina e as habilidades necessárias para negociar, então essa estatística começa a mudar.
Para essas pessoas (os traders informados), o comércio tornou-se uma arte e um modo de vida. Quando você alcança esse nível muito alto, a negociação não é tão difícil quanto as pessoas fazem.
7. Existe apenas um lado no mercado de ações: o lado direito.
“Demora muito para um homem aprender todas as lições de seus erros. Há apenas um lado no mercado de ações; e não é o lado do touro nem o lado do urso, mas o lado direito ”
Jesse Livermore sabia muito sobre erros porque fez vários. Ele era um self-made man trading seu próprio dinheiro e construindo uma fortuna, mas ele perdeu muito dinheiro também. Então, cada lição que aprendeu ele aprendeu da maneira mais difícil.
É por isso que, toda essa conversa sobre se você é otimista ou pessimista, não importa tanto assim. Você tem que ouvir o que o mercado está dizendo. E o lado certo é o lado em que o mercado está se movendo.
Muitos comentaristas dirão que estamos prestes a entrar em um mercado de baixa ou estamos prestes a ver um mercado em alta, mas essas previsões são inúteis até que realmente cheguemos.
Tome um exemplo. Em 2011, o mercado de ações subiu quase 100% em relação à baixa de 2009. No entanto, você ainda tinha alguns comentaristas dizendo que ainda estávamos em um mercado de baixa liquidez e que o rali era um recuo da tendência de queda de longo prazo. Ainda hoje existem alguns investidores que afirmam que ainda estamos em um mercado de baixa liquidez.
Esses caras vêm dizendo há anos que ainda estamos em um mercado de baixa. Eles provavelmente estão negociando o lado errado todo esse tempo e continuam a negociar no lado errado, mesmo que o mercado continue se recuperando.
É uma regra simples de dominar, que é seguir o mercado, não tente prever isso. Esteja do lado certo de todo negócio que você colocar, longo ou curto.
8. Não negocie muito ou arrisque demais.
“Se você não consegue dormir à noite por causa de sua posição no mercado de ações, então você foi longe demais. Se este for o caso, venda sua posição até o nível do sono. ”
Em reminiscências de um operador de ações, Jesse Livermore relembra uma conversa entre dois amigos em que um deles não consegue dormir à noite porque ele carregava muito algodão.
Ele tinha uma grande posição em futuros de algodão, muito grande do que ele poderia suportar e isso estava causando-lhe estresse e pânico indevidos, tanto que ele teve problemas para dormir à noite.
Você vê, o problema é que, se você negociar com muita força, cada pequeno movimento na segurança lhe dará um estresse indevido. O que não seria normalmente.
E, claro, isso também dependerá de quanto capital você tem e do quanto você está disposto a perder.
Quando você negocia demais, corre o risco de explodir sua conta e perder todo o seu capital comercial. E se você negociar com margem e sem perdas, você pode acabar perdendo ainda mais do que na sua conta.
Então, um sinal importante de que você está negociando muito pesado é que você tem dificuldade para dormir e sente-se agitado quando faz uma troca. Cada movimento é amplificado e torna-se difícil tomar a decisão certa.
É por isso que é melhor manter o risco pequeno para que você possa dormir facilmente à noite. Ed Seykota gosta de dizer que você deve negociar o suficiente para não quebrar, mas grande o suficiente para valer a pena.
A maioria dos traders recomenda usar apenas 1% ou 2% do seu capital comercial quando você faz uma negociação. Mas isso dependerá do tipo de estratégia que você negocia. Portanto, passe algum tempo com sua estratégia e calcule o nível de risco que funciona para você.
9. Outros investidores podem ser irracionais.
"Ele arriscará metade de sua fortuna no mercado de ações com menos reflexo do que dedica à seleção de um automóvel de preço médio".
Temos visto repetidamente como os investidores se comportaram de maneiras irracionais e você só precisa olhar para os vários booms e busts para perceber que o mercado não é eficiente o tempo todo. Você pode até ter observado isso em sua própria negociação. Talvez você tenha vendido um negócio precisamente na hora errada, mesmo sabendo que era a coisa errada a fazer. Ou talvez você tenha lucrado muito cedo, mesmo que o seu plano fosse esperar muito mais.
Quando os investidores são tão irracionais, é para o comerciante informado aproveitar. E uma maneira de fazer isso seria estudar os efeitos das finanças comportamentais, entre outras coisas.
10: Você não sabe dizer até apostar.
“Pat Hearne ganhava dinheiro com ações e isso fazia com que as pessoas lhe pedissem conselhos. Ele nunca daria nenhum. Se eles o perguntassem à queima-roupa por causa de sua opinião sobre a sabedoria de seus compromissos, ele usou uma das suas favoritas: "Você não sabe dizer até apostar".
No livro, Jesse Livermore falou um pouco sobre um apostador profissional chamado Pat Hearne.
Pat trataria os mercados como um jogo de roleta ou blackjack e faria uma série de apostas calculadas em busca de ganhos pequenos e seguros. Ele venderia sempre que as ações caíssem em apenas 1 centavo.
Esta foi uma abordagem sensata para a negociação que também teve uma grande influência sobre Jesse Livermore e suas regras de negociação.
Em essência, Jessie percebeu que você não pode julgar um mercado até que você esteja nele. É por isso que Jesse compraria um pouco do mercado antes de tudo para testar a água. Se o negócio fosse bom e o estoque se movesse como ele gostava, ele acrescentaria um pouco mais, construindo gradualmente uma linha cada vez maior.
É assim que você ganha mais dinheiro com as grandes tendências. Se o preço segue a linha de menor resistência, você vai com ele e continua construindo.
Claro, isso é o oposto do que a maioria dos traders faz. A maioria dos traders acumula ações no caminho certo. Eles veem que o comércio deles está perdendo dinheiro, mas ainda acreditam que estão certos, então compram mais e tentam reduzir sua base de custos. Isso faz com que eles tenham uma média de perdas e acabam construindo uma enorme posição perdida que causa uma dor considerável.
O mercado está dizendo que não está pronto para ir nessa direção e você não pode forçá-lo.
É muito melhor, portanto, esperar que o mercado lhe diga para onde quer ir. Jesse sempre acumulava sua posição no caminho, muitas vezes negociando em novos patamares.
Ele começaria comprando um quinto de sua linha completa. Se o mercado não fizesse nada, então ele esperaria. Se isso mostrasse uma perda, ele sairia e se ele começasse a subir, ele assumiria que estava negociando na direção certa e acrescentaria outro contrato. Se subisse novamente, ele adicionaria um pouco mais e mais um pouco novamente e assim por diante, lentamente construindo sua posição completa.
“O que eu lhe disse dá-lhe a essência do meu sistema de negociação baseado no estudo da fita. Eu apenas aprendo a forma como os preços provavelmente irão se mover. Eu verifico minha própria negociação com testes adicionais, para determinar o momento psicológico. Eu faço isso observando a maneira como o preço age depois que eu começo ”
Desta forma, você aposta grande apenas quando vence, e quando perde, perde apenas uma pequena aposta exploratória. Uma vez que o movimento real começa, e a grande tendência entra em ação, você pode fazer grandes lucros com extrema rapidez e facilidade.
11. Em um mercado de baixa, todas as ações caem e, num mercado altista, elas sobem.
“Eu nunca hesito em dizer a um homem que estou otimista ou pessimista. Mas eu não digo às pessoas para comprar ou vender qualquer ação em particular. Em um mercado de baixa, todas as ações caem e, em um mercado altista, elas sobem ”.
Este é outro problema que muitos comerciantes têm. Ou seja, eles tentam e ações curtas em um mercado de touro ou comprar ações em um mercado de urso. E esquecem que o mais importante é a tendência geral do mercado.
Isso é claramente visível em qualquer gráfico que você possa comparar com o índice de ações mais amplo. Tente encontrar uma ação que subiu em 2008, por exemplo, e você terá um trabalho muito difícil. Da mesma forma, tente encontrar uma ação que caiu no feroz mercado de touro de 2009 e você terá muitos problemas.
Existe uma correlação incrivelmente alta entre todas as ações. E essa correlação fica ainda mais forte durante um evento de mercado significativo, como um acidente.
Na verdade, durante eventos extremos de mercado, não são apenas as ações que caem, quase todos os mercados podem entrar em colapso.
No crash de 2008, vimos estoques, commodities, imóveis, ouro, todos juntos. Os únicos mercados que restavam eram refúgios seguros, como os títulos do tesouro americano e o dólar americano. Mas nem sempre será assim, porque toda situação é diferente. Da próxima vez, poderemos ver uma situação em que o dólar americano também cai.
Mas o ponto principal é saber o tipo de mercado em que você está. É um mercado em alta no estágio inicial ou um mercado altista em alta. Ou estamos em um mercado de urso ou mercado?
Não faz sentido tentar ações a descoberto em um mercado altista e não adianta comprar ações em um mercado em baixa. Não importa quais ações individuais você está falando, é apenas uma estratégia ruim.
E em uma nota semelhante, Jesse diria que você deve procurar as principais ações que estão liderando o mercado. E se você não conseguir ganhar dinheiro com as principais questões ativas, não conseguirá ganhar dinheiro com o mercado de ações como um todo.
Então, pense sobre quais ações estão sendo fortemente negociadas, quais estão se movendo mais e fazendo todas as manchetes. Estas são muitas vezes as melhores ações para se concentrar em comerciantes de tendência, como eles mostram o melhor movimento. E se você não pode ganhar dinheiro com essas ações líderes, então as chances são de que o mercado em geral possa estar se deteriorando, e se esse for o caso, você provavelmente deve reduzir sua exposição e tamanho.
Tendo dito isso, porém, Jesse diria que você nunca deve se tornar completamente pessimista ou otimista em todo o mercado apenas porque uma ação - em algum particular - se inverteu claramente. Mesmo que seja um dos principais problemas.
Não basta sugerir nenhum presságio para o futuro. Existem várias razões pelas quais as ações podem ter se movimentado e você não pode julgar todo o mercado pelas ações de uma ação individual.
12. Em um mercado restrito, espere por um break-out.
“Em um mercado restrito, quando os preços não chegam a lugar nenhum para falar, mas se movem dentro de uma faixa estreita, não faz sentido tentar antecipar qual será o próximo grande movimento. A única coisa a fazer é observar o mercado, ler a fita para determinar os limites dos preços que não levam a nada e decidir que você não terá interesse até que os preços ultrapassem o limite em qualquer direção. ”
Jesse Livermore era um especialista em ler a fita. Medindo o sentimento do mercado e prevendo para onde o mercado pode seguir.
Em um mercado em alta, o melhor lugar para se estar já é longo e, em um mercado de baixa, o melhor lugar para se estar já é curto.
Mas, é claro, os mercados às vezes se consolidam e ficam de lado por períodos. Durante esses tempos, a faixa de mercado pode diminuir, a ação de preço pode ficar instável. E quando isso acontece, o melhor plano de ação é apenas sentar e assistir.
Estes não são bons períodos para os comerciantes de tendências, por isso é útil procurar mercados diferentes para negociar. As tendências nem sempre ocorrem e, talvez, só ocorram em 30 a 40% do tempo. No entanto, você sempre pode encontrar um mercado em algum lugar que esteja tendendo.
Mais uma vez, podemos ver isso claramente nos gráficos.
O S & P 500 tem estado em uma faixa de negociação durante a maior parte de 2015, assim como o Dow, assim como o Nasdaq e a maioria dos mercados acionários europeus.
GBP / USD tem estado num intervalo, a prata tem sido instável e o euro também.
Mas há muitos mercados que estão tendendo. O cobre tem diminuído constantemente, a platina tem diminuído, e o dólar dos EUA está em alta. A Amazon está indo cada vez mais alto.
Um dos truques é encontrar os melhores mercados de tendência e juntá-los em sua jornada.
Então, se você tem um mercado comercial de escala, é uma boa oportunidade, porque você sabe onde a fuga pode acontecer.
Portanto, os mercados de negociação são bons para ficar de olho. Você pode assisti-los, planejar seu comércio e esperar por uma fuga explosiva.
13. Nunca discuta com a fita.
"Eu não sei se me faço claro, mas nunca perco a paciência com o mercado de ações. Eu nunca discuto com a fita. Se machucar no mercado não leva você a lugar nenhum. Os mercados nunca estão errados, muitas vezes as opiniões são.
Há muitos comerciantes que tiram suas perdas e emoções negativas no mercado em si, o que, quando olhado objetivamente, é ridículo.
Os comerciantes tratam o mercado como se ele fosse humano, como se tivesse uma personalidade. Mas é claro que não tem nenhum.
Se você ficar fora de um negócio e mostrar uma perda, ou se o mercado não agir como você esperava, não é culpa do mercado. O mercado não está errado. O mercado nunca está errado, apenas as opiniões podem estar erradas.
Alguns traders podem pensar que atingimos um topo de curto prazo no mercado de ações, alguns podem pensar que o petróleo está muito baixo a esse preço. Alguns podem dizer que o ouro está formando um fundo e logo subirá para novos máximos.
Mas a verdade é que o mercado vai para onde tem que ir. Somente o mercado pode provar quem está certo e quem está errado.
Se você seguir a tendência e esquecer de fazer previsões, basta seguir os preços, você pode parar de culpar o mercado e apenas seguir o fluxo. Você deixará de ficar zangado com as negociações perdidas e negociará de maneira muito mais descontraída e eficaz.
Você só precisa assistir a fita e agir de acordo. Nunca lute contra a fita.
14. Esperança para lucros e perdas de medo.
“Em vez de esperar que ele deva temer e, em vez de temer, deve ter esperança. Ele deve temer que sua perda possa se transformar em uma perda muito maior e esperar que seu lucro se torne um grande lucro ”.
Se existe uma regra que é fundamental para seguir as tendências do mercado, é isso. É o equivalente a reduzir as perdas e permitir que as negociações vencedoras sejam executadas. É assim que você deixa as tendências se desenvolverem e como você constrói as grandes posições lucrativas.
Então, quando você coloca uma negociação, e talvez você comece com apenas uma pequena posição, você quer temer que esse negócio se transforme em uma pequena perda. Você tem medo de perdas e, se elas ocorrerem, você corta sua posição e espera por outra oportunidade.
Por outro lado, você faz uma troca e espera que o mercado siga o seu caminho. E você espera que continue indo e indo em sua direção, permitindo que você construa sua posição e continue ganhando dinheiro.
Os lucros disponíveis a partir de tendências de longo prazo são freqüentes o suficiente para fornecer abundância. Você pode vê-lo em quase todos os gráficos. Olhe para os enormes mercados de ações, entre 2009 e 2015 e nas décadas de 1990 e 1980. Olhe para o enorme mercado de títulos de 30 anos em títulos. As longas tendências em moedas e commodities.
Se você tem medo de perdas e espera obter mais lucros, estará agindo da maneira certa.
15. Não troque pela emoção.
“O desejo de ação constante, independentemente das condições subjacentes, é responsável por muitas perdas em Wall Street, mesmo entre os profissionais, que acham que devem levar para casa algum dinheiro todos os dias, como se estivessem trabalhando por salários regulares. Lembre-se disto: quando você não está fazendo nada, os especuladores que sentem que precisam negociar todos os dias, estão lançando as bases para o seu próximo empreendimento. Você colherá benefícios de seus erros. ”
Uma vez que você perceba o custo de negociação e os benefícios de poder sentar-se em um mercado, você aprende uma lição valiosa.
Uma vez que você aprendeu esta lição, você pode olhar para todos os outros investidores em Wall Street e perceber como eles estão realmente ajudando você na sua busca.
Eles estão todos negociando dentro e fora do mercado, todos os dias acumulando enormes comissões e perdendo dinheiro. Isso revela a oportunidade para você aproveitar. Sentado em suas mãos e esperando que os lucros rolem, fazendo apenas apostas calculadas.
Negocie sempre de acordo com a tendência e de acordo com o seu plano.
O desejo de ação será forte, mas você precisa resistir. Porque essa é a mentalidade do jogo. A mentalidade profissional do comerciante simplesmente fica firme e espera que as oportunidades cheguem até ele.
Lembre-se de que, quando você negocia, você não paga apenas uma taxa ao seu corretor e uma comissão, mas também paga o spread.
“Há o tolo, que faz a coisa errada em todos os momentos em todos os lugares, mas há o idiota de Wall Street, que acha que deve negociar o tempo todo. Nenhum homem pode sempre ter razões adequadas para comprar ou vender ações diariamente - ou conhecimento suficiente para tornar sua jogada inteligente. ”
O lance: Pergunte ao spread, significa que você só pode comprar com o melhor preço de venda (ligeiramente acima do mercado) e vender apenas com o melhor preço de compra (ligeiramente abaixo do mercado).
É esse spread que gera dinheiro para o criador de mercado, mas funciona contra você toda vez que você negocia, de modo que toda vez que você negocia, você começa com uma pequena perda inevitável.
Este é o custo para o comércio e para superá-lo você primeiro precisa parar de negociar apenas por ação. Troque as tendências e aguarde as oportunidades. Há sempre uma oportunidade ao virar da esquina.
16. Não ouça as dicas.
"Se eu comprar ações na ponta de Smith, devo vender essas mesmas ações na ponta de Smith. Eu estou dependendo dele. Suponha que Smith esteja fora de férias quando chegar a hora de vender? Um homem deve acreditar em si mesmo e em seu julgamento, se espera ganhar a vida neste jogo. É por isso que não acredito em dicas. ”
Jesse Livermore não acreditava nas dicas e você também não deveria. Por várias razões. Você deve fazer sua própria pesquisa, fazer sua própria análise e apenas fazer negócios de acordo com seu próprio plano.
Primeiro de tudo, você não quer dar uma dica de um corretor, porque um corretor pode ter um conflito de interesses. Um corretor, por exemplo, quer que você negocie com a maior frequência possível. Ela quer que você continue trocando e saindo porque é assim que ela ganha sua comissão.
Então, o cliente ideal para um corretor é alguém que negocia o tempo todo, mas não vai à falência. Além disso, se o seu corretor fosse tão bom em negociar, ela seria uma trader profissional em vez de ser um intermediário / mulher.
Em segundo lugar, se você receber uma dica de alguém, você não tem idéia de quais são suas intenções. Essa pessoa pode ter comprado as ações em um nível muito mais baixo, ou elas podem já tê-las coberto com outro negócio. They probably haven’t told you about their exit strategy either and if they go awol you’ll be stuck with a position you don’t know what to do with.
So this is another timeless piece of advice. Never follow tips or rely on anyone else to do your trading for you.
17. Never be afraid to take a loss.
“Losing money is the least of my troubles. A loss never troubles me after I take it. Eu esqueci durante a noite. But being wrong – not taking the loss – that is what does the damage to the pocket book and to the soul.”
Jesse Livermore’s biggest mistakes, the ones that caused him to lose thousands and millions of dollars in profits, did not come from taking the wrong trades or from taking small losses, they came from not taking a loss when it was still small.
In other words, by leaving the loss and not cutting it short, the loss was able to grow and grow, until it was too big and too painful to let go of. Those are the decisions that cause huge losses to capital and confidence.
Jesse goes on and talks about two trades he had, one in wheat that showed a profit and one in cotton that showed a loss. Like many traders, he took the profit in wheat but held the loss in cotton hoping it would turn around. But of course, it did the opposite.
The wheat kept on going in the right direction and would have made an even bigger profit. While the cotton kept dropping and the loss just got larger and larger.
“I did precisely the wrong thing. The cotton showed me a loss and I kept it. The wheat showed me a profit and I sold it out. Of all the speculative blunders there are few greater than trying to average a losing game. Always sell what shows you a loss and keep what shows you a profit.”
So it’s clear. Never be afraid to take a loss, especially when the loss is small and the trade is not working out. Abide by this simple rule and hold your winning trades for longer than your losing ones.
18. Wait for price action to confirm your opinion.
“Don’t take action with a trade until the market, itself, confirms your opinion. Being a little late in a trade is insurance that your opinion is correct. In other words, don’t be an impatient trader.”
Often, traders get cocky.
They think they have the market figured out and they know what it’s going to do next. Maybe they’ve done a few hours of research and they’re convinced the market’s about to rally. Then they go ahead and trade straight away. They’re impatient and greedy. They want the market to do as they say, and they want to squeeze out every last cent.
But the market doesn’t behave that way. It goes where it goes and when you force a trade you end up on the losing side.
It’ far better to wait for the price action of the market to confirm your prognosis.
If you think the market will rally, then wait for it to go up a little, and then you can get in. If you think the market will fall, then wait for a signal first. Being a little late will cost you a few extra points but that will be nothing if you’re able to capture the much larger trend. And it will prevent you from trading in too many choppy, whipsawing markets.
Another thing traders do is they get fearful and impatient.
They see that the market is inching up to a breakout point and they convince themselves that the market is so strong that it will break through with ease. They then think that it would be a good idea to buy just before the breakout. That way they’re going to get into the trend a couple of points early and that will save them money.
Of course, this strategy is the wrong one. Because all too often, the market will inch right up to the breakout point and then it will fall back. It’s this resistance that causes there to be a channel in the first place. It’s waiting for the price action to confirm the trade that will lead to the biggest trends and the biggest profits.
19. Never average losses.
“It is foolhardy to make a second trade, if your first trade shows you a loss. Nunca perdas médias. Let this thought be written indelibly upon your mind.”
We have spoken already that it’s important to cut losses short and let profits run and to never be afraid to take losses.
But it’s equally important to drill home the point that you should never average losses either.
Averaging losses simply means adding to a losing trade.
So, for example, say you bought $1000 worth of stock at a price of $10 a share and that stock then falls to $8. You’re currently down 20% and showing a loss of around $200.
Well, some traders will buy again to average down their entry price. So let’s say you buy another $1000 worth at $8. So you’ve now got $2000 invested at an average price of $9. So now your break even price has changed to $9 per share.
This sounds ok in theory but this is a concept that has led to thousands of blown accounts and millions of dollars of losses.
Because once a stock falls to $8, it’s just as likely to keep falling, and if you keep averaging in, your losses will grow larger and larger.
In fact, it was this kind of approach that led to the collapse of Barings Bank caused by rogue trader Nick Leeson.
The easiest way is to trade with the trend, you add to winning positions not losing positions and this means you manage your risk along the way instead of increasing risk and going against the trend of the market.
20. Don’t try and pick the turns.
“One of the most helpful things that anybody can learn is to give up trying to catch the last eighth – or the first. These two are the most expensive eighths in the world. They have cost stock traders, in the aggregate, enough millions of dollars to build a concrete highway across the continent.”
If you want to try and pick the turns successfully you’re going to have a lot of difficulty and you’ll experience a very low win ratio. Simply because it’s almost impossible to pick the turns precisely and come out ahead.
If you trade this way you might lose 9 times out of 10 and undergo a lot of stress and pain in the process.
The easier way is to do what Jesse Livermore did and that is to forget about picking the turns. Don’t even think about looking for the tops or the bottoms. As Jesse says, the first and the last eighth are the most expensive in the world.
It is far easier to wait for a stock to turn and then catch it as it is already going up. Likewise, once a market has peaked and has already turned down, that’s the time to short it. You wait for the trend to turn in your favour, so that you are sure that the momentum has changed and then you go with it.
In this way, you always buy into strength and you always short into weakness.
This almost goes against human nature but it’s the way trend traders make their money.
21. Prices are never too high to begin buying or too low to begin selling.
“Never buy a stock because it has had a big decline from its previous high and never sell a stock because it seems high-priced.”
If you take the time to look over any stock, you’ll find that prices trend, that is a fact of the markets that you can rely on. And it’s a principle that trend traders have been taking advantage of for years.
And you can just go through any number of charts to see that this is the case.
Effectively, trend traders can ignore the exact price levels. They simply must focus on the direction of the trend and the strength of the momentum. Finding a strategic way to follow these trends is perhaps the most useful path to take.
So, you should never avoid a stock because the price looks too high or too low. If you do that, you’re bound to miss out on some of the biggest multi-week trends.
Take a look at a stock like Apple. You can see on a long-term daily chart that this is a stock that has made literally thousands of new highs. Here’s the stock on a monthly chart which shows the extent of the price rise:
If you thought the stock was too high in 2010, you’d have been kicking yourself in 2011. And if you thought the stock was too high in 2011, you’d be cursing yourself in 2012. And so on. If you never buy a stock when it’s making new highs you’re likely going to miss out on all of these big potential gains.
Along the same lines, once you buy a stock, don’t just sell it because it looks high-priced. As we’ve seen with Apple and other examples, the stock can keep going up and up and up. Rather, it’s better to wait for the trend to change, so the correct time to sell is when the stock has turned downwards.
Likewise, you shouldn’t buy a stock after it has declined from it’s previous high. At least not without testing the strategy thoroughly first.
This is one of the biggest mistakes for beginning trend followers. Instead of buying a stock or security at a new high, they wait for the market to pull back. But this doesn’t work too well a lot of the time.
All too often, the best trades will never offer you another opportunity to get in at a lower price , so you have to take the trade when it first appears.
The trades that do pull back and give you a chance to buy in, those are often the ones that keep going south after you’ve made the buy. They’re often the bad trades. They’re among the 60% of trend trades that typically fail.
There’s usually a fundamental reason why the stock has fallen and that’s why it will probably keep going lower or trading sideways for an extended period.
22. It is not good to be too curious about all the reasons behind the price movements.
“you must have an open mind and flexibility. It is not wise to disregard the message of the tape, no matter what your opinion of crop conditions or of the probable demand may be. I recall how I missed a big play just by trying to anticipate the starting signal.”
In my opinion, this is another key rule and statement from the master trader, Jesse Livermore.
You shouldn’t get caught up trying to understand why a market is doing what it’s doing.
The financial news, reported on sites like Bloomberg and CNBC, will always have a reason for why the market did this and why the market did that, but 90% of the time these reasons are just made up statements, made after the fact.
Financial reporters have a job to do, which is to report on the market. Every single day.
Even when the S&P 500 has finished exactly where it started, a reporter at Bloomberg will discuss the day’s events and find some reason for why the market did what it did.
For example, the other day the S&P 500 went up by 0.56%. According to Bloomberg News, this was due to a better than expected housing number and some potential merger discussions in the technology space.
But is this the real reason why the market went up today?
Most likely, the answer is no. A more accurate answer would be that the market went up today because there were more buyers than sellers over the duration of the session. The market is essentially pretty random on any given day and it follows the path of least resistance.
But of course, you cannot repeat this kind of statement every day because no-one would read it. It’s extremely dull. So reporters must think of ways to explain the movement.
But as I said, 90% of the time, you cannot fully explain daily price movements. Therefore it pays to largely ignore the financial news. This is especially true on quiet days when there are very few important economic releases.
You should also stay flexible when you do have a trade. Because you cannot think too deeply about the underlying issues or you will likely stay with a trade too long or get out too quickly.
I’m not saying that you can never explain market moves. Some of the time, there will be a major event that you can explain. 100%.
For example, the Swiss Franc didn’t soar 30% in January for no reason. It did so because the Swiss National Bank took away the exchange rate peg to the euro.
And the stock market didn’t drop 40% in the 2008 bear market for no reason. It fell because the financial system was in danger and the global economy was moving into a deep recession.
But even though these major market events can be explained, it does not follow that you can easily predict them.
Even if you can predict them, timing them becomes the next biggest hurdle.
For instance, there were many smart people who predicted the 2008 crisis. Commentators like Jim Rogers, Nouriel Roubini, Marc Faber, John Paulson and many others all knew that the property market was forming a bubble and that the banks were over-leveraged.
But few were able to time the bear market well enough in order to take full advantage. Jim Rogers had been bearish on the market since around 2004, so it took years before the market finally proved that he was right. John Paulson made billions betting against risky mortgages, but he had to endure at least a year of lacklustre returns before the majority of his winnings came to fruition.
So, in general, you may be able to explain the larger market moves but predicting them and timing them is a completely different matter.
When it comes to daily, short-term movements, there is almost no way to predict what happens. Unless you can gain access to the complete order book that shows how traders are buying and selling and even then it is not easy because of dark pools.
Just remember that the market will always take the path of least resistance, so don’t think too deeply about why it is doing what it’s doing. Just remember to go with the flow. Keep your risk managed and place your bets according to the trend and your plan.
23. Don’t be controlled by your emotions.
“The human side of every person is the greatest enemy of the average investor or speculator. Fear keeps you from making as much money as you ought to. Wishful thinking must be banished.”
In trading, there are possibly three things that are most important. The direction of the trend, conservative risk management, and psychology.
The direction of the trend tells you how to bet. And your money management rules should tell you how much to bet. But psychology is the final piece of the puzzle that makes everything come together.
Because if you don’t have the right mindset in the first place, you’ll find it extremely hard to follow trend trading rules.
The trend trading philosophy or concept is one that has shown to be successful over many years. But the difficulty is that it does not always sit well with the human mind.
First of all, correct trend trading tells you to go against what comes naturally.
Instead of buying a market when it has pulled back and looks cheap, you must buy when the market is strong and looks expensive. And you must short when it is weak and almost looks as though it couldn’t go any lower.
And instead of selling a stock near it’s high, when you’re making a nice profit, you must wait for it to turn around and to start going the other way. In effect, potentially giving up some of your profits.
And when you have a losing position, instead of waiting for that position to get to break-even or make a small profit, you must take the loss, cut it short and look for a new opportunity.
Of all the problems associated with trend trading, cutting losses short and letting winning trades run is perhaps the most difficult for traders to overcome.
Because there is scientific evidence into the human mind that shows how investors fear losses by a much greater margin than they enjoy winnings.
According to Daniel Kahneman, we fear loss twice as much as we relish success and this makes it hard for us to take risks.
In trading, this means that we will do anything to avoid taking a loss. But this doesn’t work for trend following, because successful trading of trends entails taking many small losses, all the time, and paying for them with a few, much bigger winning trades. If you don’t do this, your loss will turn into a bigger loss and your winning trades won’t be given the room to turn into huge profits.
This is the psychological lesson that Jesse Livermore’s trading rules teach and which all trend traders must learn.
Fear will stop you from cutting your losses early and it will make you take your profits too quick. Once you can realise this, you will be on your way to successful trend trading, and aligning yourself with the natural ebb and flow of the markets.
And, human impulses can work against you in other ways too.
For example, another way is how we handle boredom. As humans, we dislike boredom, we like to keep busy and we like to work hard for our money. But again, this can work against us in trading. Because if you’re bored, you are more likely to trade, and you’re more likely to seek out trades rather than letting them come to you.
By trading too much, you spend too much on commissions and you lose money. So again, successful traders must ignore their human impulses to trade too much or all the time.
“It sounds very easy to say that all you have to do is to watch the tape, establish your resistance points and be ready to trade along the line of least resistance as soon as you have determined it. But in actual practice a man has to guard against many things, and most of all against himself — that is, against human nature.”
Overall, if you have problems with this third component, psychology, you will find it hard in the markets. Jesse Livermore paved the way, winning and losing many millions and he learnt the hard way that the human mind is your greatest asset and greatest enemy.
But you can teach yourself discipline and learn to ignore your human impulses. With time, you can start to trade with a clear and logical mindset, one that follows the trend following maxim.
24. One should never permit speculative ventures to run into investments.
“The money lost by speculation alone is small compared with the gigantic sums lost by so-called investors who have let their investments ride.”
Once you make a trade, you should know your motives. If you’ve made a speculative play as Jesse suggests, don’t let that trade turn into a long-term investment.
If the trade is doing poorly, it’s not wise to say that this is now a long-term investment so it doesn’t matter how low it goes. There is simply no reason to keep a trade open that is not performing. This is the trend following mantra. Trades that start poorly usually keep performing badly and just lead to bigger and bigger losses.
Even if the trade is doing well and it’s making money, it will still turn around and when it does, the trend trader needs to be alert to close out the position and move on to another.
This is just another famous trend trading rule which can also be referred to as ‘never get tied to a stock’. Don’t fall in love with a stock just because it’s gone up a few percent.
Don’t become emotionally involved. As Jesse says, more money has been lost by investors letting their investments ride than anything else.
25. Avoid get-rich-quick schemes.
“People who look for easy money invariable pay for the privilege of proving conclusively that it cannot be found on this earth.”
“The sucker has always tried to get something for nothing, and the appeal in all booms is always frankly to the gambling instinct aroused by cupidity and spurred by a pervasive prosperity.”
Jesse realised early on that a fool and his money is easily parted and especially so during boom years and bull markets. During these periods people become curious about making money, they become greedy and complacent. They think that markets can only go up and never down and are even told this by various commentators and publications. The 2007 housing crisis, where investors believed that house prices could not fall, was a prime example of this.
Jesse Livermore Trading Rules: Conclusion.
I hope you have enjoyed this look into Jesse Livermore, his trading rules and strategies. For some, the suggestions and ideas on this page may appear too simplistic.
But personally, I don’t believe this to be the case. From years of trading it’s clear to me that the best traders are those who are able to find the trends and follow them, just as Jesse Livermore used to do.
As Jesse said, nothing changes on Wall Street and I’ve found that simple techniques work just as well as they ever have.
Many of the best traders do not use complicated strategies, systems or techniques. They simply follow the trends. This sounds simplistic but it isn’t easy because good trend following entails working against your natural human instincts.
Once you know how to find trends and you know how to manage risk, it is the ability to control your psychology that will determine whether or not you can beat the market. If you can do that, you can trade like Jesse Livermore did, and you can have fun taking down the biggest trends.
Obrigado por ler. You may also enjoy:
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2 opinions.
9 de fevereiro de 2018.
This is great! Obrigado.
10 de fevereiro de 2018.
Obrigado por este artigo.
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Lembre-se de negociação financeira é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como aconselhamento de investimento personalizado. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Erros de dados e erros ocorrem. Por favor, veja o aviso completo.
Pesquisa.
JB Marwood.
Negociante, analista e escritor independente.
JB Marwood é um trader e escritor independente especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele iniciou sua carreira comercializando o FTSE 100 e o Bund alemão para uma trading em Londres e agora trabalha em sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
Por favor, lembre-se que a negociação financeira é arriscada e você pode incorrer em perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um aconselhamento de investimento personalizado. Por favor, veja o aviso completo.

Mean reversion trading systems pdf free download

Rather than posting a new topic every time, may as well just post papers and links here. Please keep it to concrete strategy ideas, the more explicit the better, and preferably those that could be implemented in Quantopian!
Good idea and nice paper.
The VIX Futures Basis: Evidence and Trading Strategies should be able to implement something similar using the VIX short-term futures vs medium-term-futures ETFs, and pulling in the VIX prices with fetcher.
EDIT: corrected link, h/t Dennis C.
I've never seen that Turnkey Alpha site before. O que é isso?
And do you mean the Academic Alpha section? (link requires sign-in)
Yes I did, my mistake. It's a free sign-in. They are one half of the guys who wrote Quantitative Value (the other half is Empiritrage), and they regularly write little papers about the sort of exploitable opportunities people here might be interested in. I am not affiliated with them.
Not sure if you've seen it. if not:
If you search the Quantopian Community forum with the keyword "OLMAR" you'll find several threads with Quantopian implementations. I also have some code that I can share.
The author's website: cais. ntu. edu. sg/
Not a trading strategy itself, but interesting ideas about trade sizing.
Some random links.
Tons of strategies here to try out.
Obrigado. would you be willing to provide some specific recommendations from the list above? What are the top 3 you'd recommend reading through carefully, that could be coded in Quantopian (without a heroic effort)?
Sorry, I haven't read them all! Whatever suits your temperament I guess!
I think good old trend following is always fun. It's very practical. In case you haven't checked it out, I noticed that Claus Herther has a great starting point. I'd like to add in measurement of the slope of a trend, momentum, and williams to help add some "trend anticipation" into a standard trend following system.
Just stumbled upon this goldmine of hundreds of papers, most with pdf links, on a variety of topics:
Also, the Kaggle tutorials / free Books are well worth a look:
Note he doesn't actually give the formula for this indicator, so one would have to do some work to try and figure out what he's talking about.
Hi everyone, is ist possible to program the black litterman approach with Quantopian? Tips are highly welcom. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
It should be possible, someone wrote a minimum variance portfolio re-balancing algorithm a few months ago. You'd need to use fetcher to get your index weights for your prior, make sure to fetch them "as-of" the date you are at in the back-test. Then you "just" need to do all the bayesian matrix manipulations, along with your input market views/shades, come up with the target weights, then submit orders to move from your current portfolio to your target portfolio.
It would be an excellent demonstration and example, perhaps you can get the quantopian folks to code it up!
Thank Simon for your comment. I wrote my last thesis about BL so I have the theoretical background. But to be honest with you, I am not quite good in programming. Nevertheless I will try and let the community know.
Cheers Grant. You made my day. I would appreciate more of articles like that.
Thomas Wiecki posted the article first on quantopian/posts/interesting-papers. I just copied the link here. If you have comments on the article, I suggest posting them to Thomas' fio.
Mebane Faber has a few interesting papers at Cambria Investments' website cambriainvestments/research/, especially one of Relative Strength strategies papers. ssrn/sol3/papers. cfm? abstract_id=1585517.
Several of Mebane's systems were implemented on quantopian six to twelve months ago, global TAA, relative value, relative value + TAA. I also wrote some picloud+zipline brute force optimization of the TAA model. If you search for Mebane you should find them. I don't know if they still work in the backtester.
The gist: implement a market-neutral high vs low momentum strategy, but trim the shorts as the market drops. This will, of course, add a strong long-term long-biased mean reversion factor to the system.
Being on the Field When the Game Is Still Under Way. The Financial Press and Stock Markets in Times of Crisis.
This paper looks at the relationship between negative news and stock markets in times of global crisis, such as the 2008/2009 period. We analysed one year of front page banner headlines of three financial newspapers, the Wall Street Journal, Financial Times, and Il Sole24ore to examine the influence of bad news both on stock market volatility and dynamic correlation. Our results show that the press and markets influenced each other in generating market volatility and in particular, that the Wall Street Journal had a crucial effect both on the volatility and correlation between the US and foreign markets. We also found significant differences between newspapers in their interpretation of the crisis, with the Financial Times being significantly pessimistic even in phases of low market volatility. Our results confirm the reflexive nature of stock markets. When the situation is uncertain and unpredictable, market behaviour may even reflect qualitative, big picture, and subjective information such as streamers in a newspaper, whose economic and informative value is questionable.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
In response to Simon's post of Profitable Mean Reversion after Large Price Drops: A Story of Day and Night in the S&P 500, 400 Mid Cap and 600 Small Cap Indices , has anyone coded an algo that replicates the strategy outlined in this paper that they wouldn't mind sharing? There is a clear and consistent dropoff in return as years progress from 2000 toward 2010, and I'm curious to see if this trend has continued in the three years since.
I've noticed that the many cryptocurrency exchanges out there have a significant spread. The spread between Mt. Gox and BTC-e, for example, is typically $100, and can go even higher if Mt. Gox has a surge. That's not even getting into the opportunities for arbitrage trading BTC to LTC (litecoin) and other cryptocurrencies that largely follow the BTC market trends. Personally I'm fascinated by it.
I found this overview of quant investing by Max Dama decal/file/2945.
At page 16 he very briefly explains a possible trading idea through the exploitation of the "first day of the month concept".
"The First Day of the Month. Its probably the most important trading day of the month, as inflows come in from 401(k) plans, IRAs, etc. and mutual fund have to go out there and put this new money into stocks."
Trading idea one:
"Over the past 16 years, buying the close on SPY (the S&P 500 ETF) on the last day of the month and selling one day later would result in a successful trade 63% of the time with an average return of 0.37% (as opposed.
to 0.03% and a 50%-50% success rate if you buy any random day during this period)."
Trading idea two:
"Various conditions take place that improve this result significantly . For instance, one time I was visiting Victors office on the first day of a month and one of his traders showed me a system and said, If you show this to anyone we will have to kill you.
Basically, the system was: If the last half of the last day of the month was negative and the first half of the.
first day of the next month was negative, buy at 11a. m. and hold for the rest of the day. This is an ATM machine.
the trader told me. I leave it to the reader to test this system.""
So e. g. if at 31th of march at 12:am the choosen equity has a negative return for the day and the day after it has a negative return until 11 a. m.
then buy and hold until close.
I tried this using excel and intraday data I got from a russian website giving away free historical prices for the 40 most traded stocks in the US, but obviously.
quantopia is a much better way of trying this simple strategy.
The few stocks that actually had this pattern of negative-negative->buy-hold until close showed a small positive gain.
I didn't calculate the sharpe ratio, but my thinking is that if the sharpe ratio is high and you do this 12 mths a year and use a healthy amount of leverage.
you can make a nice stat arb payoff.
I'm a novice to coding so I haven't made an attempt yet at coding this, so if any of u guys who are fast at this feel free to try it and post a backtest.
Applying Deep Learning to Enhance Momentum Trading Strategies in Stocks.
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This one looks particularly easy to implement in Quantopian, since it's basically just technical analysis.
Looks promising, but probably requires a tick-level backtester/microstructure simulator.
There's a followup or two, and this feels like a repeat but just in case.
Vast collection of academic papers related to quant trading.
Do ETFs Increase Volatility?
We study whether exchange traded funds (ETFs)—an asset of increasing importance—impact the volatility of their underlying stocks. Using identification strategies based on the mechanical variation in ETF ownership, we present evidence that stocks owned by ETFs exhibit significantly higher intraday and daily volatility. We estimate that an increase of one standard deviation in ETF ownership is associated with an increase of 16% in daily stock volatility. The driving channel appears to be arbitrage activity between ETFs and the underlying stocks. Consistent with this view, the effects are stronger for stocks with lower bid-ask spread and lending fees. Finally, the evidence that ETF ownership increases stock turnover suggests that ETF arbitrage adds a new layer of trading to the underlying securities.
Seems ideal for a quantopianification.
Wow excellent, I had not seen this paper. Classic!
I found this pretty interesting, seems relevant.
I don't know how this page hasn't made up here yet, unless I missed it.
Being in/out of the market on certain weeks according to the FOMC meeting calendar. Looks promising, and simple for someone to implement!
Man is it ever hard to find this thread every time, searching doesn't work well. Anyway, not a strategy per se, but a great paper on the VIX ETPs:
EDIT: I was wrong, there is a trading strategy in the second half!
Is there anything in this thread that would be particularly interesting to code in Quantopian and backtest?
I just came across this, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, it includes a Python implementation. I would check out quantpapers, there's hundreds of papers on there.
Grant, I think that's really a personal question, what sort of trading strategy does someone want to deploy, and how does it fit in with their existing trading strategies? For purely academic interest, I am not sure I would be doing quant trading :)
@Grant, Simon. Anything dealing with Vix, Vix term structure, Vix etn’s would be of much interest.
Well, let me put the question another way. Have any of the ideas listed in this thread been launched as paper/live trading algos at IB? If so, what has been the result? --Grant.
Darell: volatilitymadesimple/ follows a dozen or so VIX ETP strategies, and their own one of course.
Grant: sorry, I haven't done any work in Quantopian for about a year. Can't speak for others.
Hello all, can anyone point me in the direction of an end of day / swing system for the S&P or Dow or Nasdaq? Something with a good win loss ratio would be ideal.
I would appreciate it.
Anyone know if you can import Futures data?
From volatility Made Simple.
"comparing first and second month VIX futures. Traders often use this simple approach to determine whether the VIX futures term-structure is in contango (favoring XIV) or backwardation (favoring VXX)"
Mainly, if we can import front and back month VIX futures to initiate positions on XIV and VXX respectively?
@Sam, I don't know about getting the data from volatility made simple, but you can use Quandl to import the data, or get it directly from CBOE.
Update: You can also get the daily composition of front/back month holdings of the ipath ETNs on their website, that might help you refine your strategy a bit more too. I believe they have the historical holdings as well. This link is for VXX, the others are available as well though. ipathetn/US/16/en/details. app? instrumentId=259118.
Their concept of "Dual Momemtum" is very intriguing. As well, extending it in the manner which is described here:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Campbell Harvey's website is also a useful site for financial glossaries and papers on risk. people. duke. edu/
It's not clear if this is a mean-reversion strategy on this cointegrated basket, or whether it's a static investment portfolio somehow optimized for low variance.
Simon - have you looked through the "premium" offerings on Quantpedia at all? Am curious whether they are worth the fee or not.
I haven't, no, I was just planning on going through their free stuff to see what anomalies and papers look interesting and suitable.
I really love Tony Cooper's papers, so clear and readable.
Identifying small mean reverting portfolios:
A Simple Way to Estimate Bid-Ask Spreads from Daily High and Low Prices.
Great piece with lots of implementable ideas on co-integration, High frequency implementation etc.
Some ideas about improving pairs trading.
Obrigado pelo artigo! It's a good read.
Both by Jonathan Kinlay.
Not sure where else to put this. I won't classify this as strategy but it's good to know the bid/ask spread % of companies. Useful for HF algo development.
Jonathan Kinlay writes some of the best stuff out there, thanks!
Totally agree with you Simon on Jonathan Kinlay.
Videos and PDFs are available.
Amazing overview of the mathematics available to design quantitative strategies.
Matthieu, that looks like a great resource indeed. The link seems to have changed, here is an updated one:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Folks, whilst all these seem to be great resources, they need a certain amount of knowledge in Statistics. What is the base amount of statistical knowledge from where one can kick on? Any books or resources for the uninitiated?
Preliminiaries are (I think) basic single and multivariable analysis (maybe some real analysis and intermediate combinatorics), linear algebra then get into basic probability theory and after that statistical inference, stochastic processes (and simulation) and econometrics and after that look at financial mathematics and optimization theory and stochastic partial differential equations. Just Google or go to Amazon etc to find books (with solutions).
I pretty much agree with the order of Patrick.
You can grab the basics on probabilities and statistics on statlect.
Then you can follow the good introduction machine learning class from Andrew Ng on Coursera.
If you want to move to more advanced understanding of learning algorithms you may want to have a look at The Elements of Statistical Learning.
After that (and maybe some stochastic calculus and time series analysis) you should be able to understand most of the articles you are interest in or at least know what to Google to fill the gap.
Market neutral portfolio construction with excel implementation.
Expected skewness and momentum portfolios. Some bonkers-good results in there.
Portfolio Optimization for strategies using sort information on expected returns.
Edit: Subbed to this twitter feed a long time ago and rediscovered it today. They post quant papers from SSRN.
Veja isso! Most of the papers have been mentioned by you guys above.
A couple of good tutorial style resources I found recently:
* "AHL explains", a couple of videos going over key concepts like momentum trading: man/DE/ahl-explains Would be cool to implement them in Quantopian (although we don't have futures yet).
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
There are lot of papers and detailed litratures in this link.
I ust came across this 130 30 stretagy thought it would be good place to.
Interesting article about ETF liquidity and the liquidity of underlying securities:
Haven't read the paper yet, but seems to have promising applications to trading.
Not sure if this article is really a strategy, but I found it interesting.
This is a paper by Michael Gayed, CFA and Charlie Bilello, CMT that visits the idea of beta rotation.
The paper was a 2014 Dow Award Winner.
A bunch of articles/papers written by Cliff Asness of AQR. Pretty interesting.
There's already some posts about end of the month stock behavior above, but here's a detailed paper about it:
From the intro: "we find that since July 1926, one could have held the US value-weighted stock index (CRSP) for only seven.
days a month and pocketed the entire market excess return with nearly fifty percent lower volatility.
compared to a buy and hold strategy."
The equity curve graph on page 22 of the paper is eye opening.
A form "risk parity" using Differential Evolution to optimize portfolio contributions to risk.
Another D'Aspremont paper.
Another pair trading algorithm using 2-stage correlation and co-integration based approach on 15 minute OHLC intra-day data on oil sector stocks. They claim monthly 2.67 Sharpe ratio and an annual 9.25 Sharpe ratio for the period between 2012-13. Will be interesting to see if this can be replicated in Quantopian.
Claims that acceleration (difference of returns) has more explanatory power than simple momentum.
Not a 'trading strategy' per se, but an interesting site with some python related code, and some clear thinking.
Olá a todos. I'm at academic finance conferences quite often these days as part of our academic outreach. I see a lot of interesting papers and would be happy to make some best-of lists the next time I'm at a conference. Would people be interested in lists like this for potential ideas?
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
That sounds great Delaney, I'd definitely be interested.
Yup, I read about 5-10 papers a week, always need more!
Great, I'm at FMA in Orlando next week. I'll start up a forum thread and post live once I'm there.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
I hope I'm not being presumptuous but I think everyone following this thread is interested.
Another statistical arbitrage paper but using step-wise regression and variance ratio tests to identify co-integrated baskets. Paper claims a sharpe of 7+ with 50 basis points transaction costs. Quite old paper though.
I've read it (Mean reversion after price drops) multiple times because I'm testing some Josef Rudy's research for my thesis to see if his findings hold water.
Not implementable in Quantopian yet, but perhaps soon. ? :)
Looks interesting! Thank you, Simon.
Delaney that would be fantastic. I've been working on converting the ideas from this paper into Python code.
I'll be adding papers over the next few days.
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Simple idea - buy negative EV stocks and hold for a year! In the microcap segment, it allegedly has mean returns of 60% per trade over the holding period (one year). Probably a wicked drawdown though.
Stocks on Thursdays and Bonds on Fridays.
A simple learning system. Good for learning about market behavior and over-fitting.
The idea is to simulate the composition logic of any ETF/Index stock picks and invest in stcock to be added/deleted from it. Keeping it from the announcement date till 14 days later (when the actual action is done) will result positive retunrs for going long on added stocks and short on deleted ones. The idea is that once stock is announced to be added/deleted to an index , then the index must buy/sell it around 14 days after and the market reacts. buying it before, and sell it at the end of the 14 days announcement.
There are plenty of ETF's so lots of arbitrage is available.
This is the S&P composition logic as example.
if someone did something or wants to work on it together.
This paper has a collection of strategies that may be helpful. Looking through the list and although some are simple there are several that look interesting.
From the Abstract:
We present explicit formulas - that are also computer code - for 101 real-life quantitative trading alphas. Their average holding period approximately ranges 0.6-6.4 days. The average pair-wise correlation of these alphas is low, 15.9%. The returns are strongly correlated with volatility, but have no significant dependence on turnover, directly confirming an earlier result by two of us based on a more indirect empirical analysis. We further find empirically that turnover has poor explanatory power for alpha correlations.
great thread, thanks for this!
Could you please tell me what does 'alpha' significar?
For example, there is simple mean-reversion alpha −ln(today􏰑s open / yesterday􏰑s close)
How to trade it??
Or it is just useful signal (=feature) for learning algorithm?
Alpha is a commonly used metric of how much new information is contained in another signal. It is found by performing a linear regression between the return stream generated by the new signal, and existing factors such as the market. The equation might look like this.
R_new = alpha + beta * R_market + beta * R_oil + .
By seeing how much of your returns are historically explained by each of the other factors, you can make an estimate for how much of your returns are coming from new information, which is what is left over in the alpha. For more info on this see lectures 4, 13, and 14 in the Quantopian Lecture Series.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Not a new one but have been digging in to short-related data lately and found this interesting.
Not really a paper but this is an excellent quandl post on the general process to test trading ideas:
important -!Read the comments.
Forecasting forex using entropy encoding.
Entropy theory of mind. Numerically derives the link between Entropy in physics and finance. Also builds a quantitative model framework that blends entropy, value of judgement/bias, trading decisions and volume. The only paper I've read that models market volume in a somewhat intuitive way.
The link to the PDF is in the first paragraph. Written by Jonathan Kinlay, he lays out the framework for the ARFIMA-GARCH method of volatility estimation and comes to the conclusion that traditional Option Pricing by Black-Scholes is inefficient and proves it by testing a simple options strategy based on the results of his volatility forecasts.
A few studies of mine these models actually traded real money for a long time like 20 years, not hypothetically.
Here is the link to Li-Xin Wang latest paper Modeling Stock Price Dynamics with Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Built to illustrate the idea of trading standard deviation, here is the link to a simple Crude Oil strategy with a z of 1.5.
Built to illustrate the ideas of trading relationships, fundamentals, yesterday and seasonals, here is the link to a second simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.2.
Built to illustrate the ideas of trading a seasonal, trading volatility, and trading yesterday, here is the link to a third simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.3.
Built to illustrate the ideas of trading the tails of a candlestick and trading volatility, here is the link to a fourth simple Crude Oil strategy. This one has a z of 3.0.
Built to illustrate the ideas of portfolios of systems and reusing systems, here is the link to the portfolio of the four previously described Crude Oil strategies. The portfolio has an annual return of 13.6%, a max drawdown of 9.2% and a Sharpe of 1.4 from years 2006 thru February 2016.
Built to show the idea of trading the tail of a candlestick instead of the body when volatility leaves a big tail after the natural gas supply report on Wednesday, here is the link to the first simple Natural Gas strategy. This strategy has a z of 2.8.
Built to illustrate the ideas of trading other traders and trading a fundamental, this Natural Gas system trades the positioning prior to the Wednesday supply report. Aqui está o link. This strategy has a z of 1.8.
does this site have a vocabulary section. like what is a z score.
A z-score is a statistics term, it measures how many standard deviations a value is from the mean of a set of values. Z = 0 means same as the mean, Z = 1 means the value is 1 standard deviation above the mean, etc.
I promise I'm not trying to be snarky, but you can learn that yourself in about 3 seconds by searching "z score" in Google. That will probably be true for most of the finance and statistics terms you see here. Some of them will be complex (like how a GARCH process works) but most will not.
It's normally just the (innovation - mean) / standard deviation, but I think Henry has made up his own definition, I am not sure what he is referring to.
z score is the statistical significance of the test/system. Greater than 1.6 means roughly 95% chance results aren't random.
Thank you both. i conclude that the z score is a way of quantifying the quality of a back test so you can know if you do the same thing by flipping a coin (or not). Sorry i have to reduce everything to some oversimplified format.
I used to trade a a local on the NYFE and now live in Colombia S America. Medellin to be exact. I own a coffee farm called Finca Milena and will put you up if you come down here and get me caught up on quants, algos, thoery etc etc. By the way Mat I did google z score and it came up as a theory for quantifying a company´s future chances of filing for bankruptcy and no offense taken. I wonder what the z score is for that algo.
Fair point - a guy named Edward Altman didn't really do anyone any favors when he also named his bankruptcy prediction model the "z score".
@William, Here is a simple example of zscore of an asset, others will comment if its wrong in any way.
i assume from this that you would want to see a z score of 1 or better to conclude that the system is better than just any random approach. i. e. coin toss.
You should change.
zscore = (series - mean) / std.
Backtest of Darrell's z-score algo w/ z = (series-mean)/std dev.
This third Natural Gas system illustrates the ideas of trading relationships, trading change and trading rate of change between Natural Gas and Crude Oil. This strategy has a z of 2.2. Rules and results are Here.
It's not clear how dependent this strategy is on the recent regime.
We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Can't be traded with Quantopian, but looks legit.
Looking forward to the actual talk, to find out what the method is! :) (Marcos Lopez de Prado of Guggenheim Partners at Global Derivatives 2016)
Thanks for sharing, Simon.
Dr. Lopez del Prado's website is here.
Knowing de Prado's stuff, which is very good, he'll be making the point that mean variance analysis doesn't work in practice any more. It's easy to overfit it to some historical period by naively optimizing, but will have little correlation to out of sample performance. This is similar to Thomas Wiecki's recent paper on how sharpe ratio also has no correlation between in and out of sample performance.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
I am curious what his suggestion/replacement is. Bootstrapping works great for avoiding overfitting, but you end up with pretty average portfolios.
I suspect just not using mean-variance and using other more sophisticated portfolio selection techniques. Correlation reduction filters, sector neutrality filters, etc.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
The book, Systematic Trading , by Robert Carver, was recommended to me by Simon, and I just finished an entire chapter dedicated to over-fitting. There is a quantitative discussion of relevant backtest time scales to distinguish one approach from another. And approaches to avoiding fitting to a single historical period. Etc. Flipping ahead in the book, bootstrapping is covered, as well. The author seems to be very sober and realistic and is not promoting particular strategies, per se (althoug he does distinguish styles of trading). The focus is on the process and the pitfalls. It is very approachable from a technical standpoint. No fancy math/statistics. It might be a good starting point for many Quantopian users who are aspiring quants.
Agree with you on that book Grant. Must say there are parts that I have difficulty getting my head around. A practitioner's book. His blog is excellent as well.
@Vladimir, I was trying to understand how the z-score can be applied to the simple XLP+TLT portfolio algo you posted elsewhere. Would you be able to add the z-score code to it and repost here?
Also, if we are looking for a z-score of >1.6, what are we looking for? That the z-score curve stays above 1.6 most of the time? Or something different? Thanks in advance..
@rb rb, z-score is really just a measurement of how "rare" an event is in terms of it's distribution. So if you have a z-score >1.6 it would mean that it has a roughly 5% chance of occurring, so a relatively "rare" event indeed (for those who are not old enough to have used this in math class #throwback, the z-table is a great way to illustrate a z-score for normal distribution. In this case, this is a positive table so one would do 0.50 - p(z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Applied to any trading strategy, z-scores are a common way to assign a statistical probability value of something occurring, which can act as a "confidence" interval. Using Henry Casten's quick z-score example from above, the attached is an algorithm that shorts SPY when the z-score > 1.6 and long when z-score < -1.6, and closes out positions when -1.4<zscore<1.4, based on the assumption that it is "rare" event and SPY will revert to it's mean price over time.
Z scores can only be interpreted as a measure of event rarity when the underlying distribution of data is known. In most cases distributions in finance are not normally behaved, so assuming normality will not be a good estimator of the rarity of an event. It is better often to think of a z score as a measure of extremity, and only convert to actual rarity when you know more about the data generating process.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Yes thats right. Pardon my oversimplification :)
No problem, it's a super common and easy to miss mistake that shows up a lot in professional finance practice. Can lead to nasty surprises when you get hit with way more extreme events than you expect.
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One of my favourite papers that had a huge impact on my FX trading, unfortunately quantopian doesn't have FX (or FX futures) yet as this doesn't apply to equities.
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets.
I also found this paper quite interesting.
I'm also not sure if this has been posted here.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Qualquer ajuda seria muito apreciada. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
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An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
@ Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
@Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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Negociação de reversão à média nos mercados futuros de energia.
Destaques.
Estudamos se a negociação técnica simples pode ser empregada de forma lucrativa para futuros de energia.
Estratégias com spreads de calendário com reversão à média com taxas de hedge dinâmicas são testadas.
Vinte e dois anos de dados históricos são testados com custos de transação e bootstrap.
Sinais de entrada e saída são gerados por Bollinger Bands.
Os melhores resultados são obtidos para Petróleo Bruto e Gás Natural.
Estudamos se estratégias comerciais simples que gozam de grande popularidade entre os profissionais podem ser empregadas de forma lucrativa no contexto de carteiras de hedge para futuros de petróleo bruto, gás natural, gasolina e óleo de aquecimento. As estratégias testadas baseiam-se em carteiras de spread de calendário com reversão da média estabelecidas com taxas de hedge dinâmicas. Os sinais de entrada e saída são gerados pelos chamados Bollinger Bands. O sistema de negociação é aplicado a vinte e dois anos de dados históricos de 1992 a 2013 para várias especificações, levando em conta os custos de transação. A significância dos resultados é avaliada com um teste de bootstrap no qual os pedidos gerados aleatoriamente são comparados com pedidos feitos pelo sistema de negociação. Considerando que encontramos a maioria das combinações envolvendo os futuros frente mês e segundo mês para ser significativamente lucrativa para todas as commodities testadas, os melhores resultados para o Índice de Sharpe ajustado ao risco são obtidos para WTI Crude Oil and Natural Gas, com Sharpe Ratios acima de 2 para a maioria das combinações e um desempenho bastante suave para todos os spreads do calendário. Com base em nossos resultados, há uma séria dúvida se os mercados futuros de energia podem ser considerados fracamente eficientes no curto prazo.
Classificação JEL.
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An evolutionary trend reversion model for stock trading rule discovery.
Quantitative investment (QI) is certainly a hot topic in big data analysis. For knowledge discovery in huge, complex and nonlinear stock market data, the eXtended Classifier Systems (XCS) is quite suitable because of the excellent learning and explicit expression abilities derived from its intrinsic techniques that include classification rule mining, evolutionary learning and reinforcement learning. This paper presents an Evolutionary Trend Reversion Model (eTrendRev), which is based on the proposed XCS with learn mode (XCSL) and trend-reversion strategy. The eTrendRev is highlighted in three aspects: (1) the explicit rules generated by XCSL are more understandable than black-box models, such as neural networks, thus can provide justifiable knowledge to guide trading; (2) the original pure explore mode of XCS is substituted by the proposed learn mode, which is shown in this study to perform better and is more stable; (3) a variety of trend-reversion strategies are integrated and made dynamic through evolutionary learning. For model evaluation, experiments were carried out on the historical data of the Shanghai Composite Index and the NASDAQ Composite Index, and back-testing results indicate that eTrendRev can produce higher return with lower risk and recognize significant market turning points in a timely fashion. This study also confirms the profitability of using sole trend-reversion indicators in machine learning-based QI model.
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