Trading Bollinger Bands Breakout

Tales From The Trenches: um gráfico de estratégia simples de Bollinger Band pela StockCharts A Figura 1 mostra que a Intel quebra a Bollinger Baixa e fecha abaixo em 22 de dezembro. Isso apresentava um sinal claro de que o estoque estava em território de sobrevenda. Nossa estratégia simples da Bollinger Band exige um fechamento abaixo da banda baixa seguida de uma compra imediata no dia seguinte. O próximo dia de negociação não foi até 26 de dezembro, que é o momento em que os comerciantes entrariam em suas posições. Isso resultou ser um excelente comércio. 26 de dezembro marcou a última vez que a Intel negociaria abaixo da banda baixa. A partir desse dia, a Intel subiu o caminho até a faixa Bollinger superior. Este é um exemplo de livro didático sobre o que a estratégia está procurando. Embora o movimento de preços não tenha sido importante, este exemplo serve para destacar as condições que a estratégia procura aproveitar. (Para leitura relacionada, veja Lucrando no Squeeze.) Exemplo 2: New York Stock Exchange (NYX) Outro exemplo de uma tentativa bem-sucedida usando esta estratégia é encontrada no gráfico da Bolsa de Valores de Nova York quando quebrou a Bollinger Band inferior 12 de junho de 2006. O gráfico da StockCharts NYX estava claramente em território de sobrevenda. Seguindo a estratégia, os comerciantes técnicos entrariam suas ordens de compra para a NYX em 13 de junho. A NYX fechou abaixo da Bollinger Band inferior para o segundo dia, o que pode ter causado alguma preocupação entre os participantes do mercado, mas esta seria a última vez que fechou abaixo do Banda baixa para o resto do mês. Este é o cenário ideal que a estratégia está procurando capturar. Na Figura 2, a pressão de venda era extrema e, enquanto as Bandas de Bollinger se ajustavam para isso, 12 de junho marcou a venda mais pesada. A abertura de uma posição em 13 de junho permitiu que os comerciantes entram logo antes da reviravolta. Exemplo 3: Yahoo Inc. (YHOO) Em um exemplo diferente, o Yahoo quebrou a banda baixa em 20 de dezembro de 2006. A estratégia exigia uma compra imediata do estoque no próximo dia de negociação. Gráfico por StockCharts Assim como no exemplo anterior, ainda havia pressão de venda sobre o estoque. Enquanto todos os outros estavam vendendo, a estratégia exige uma compra. A ruptura da Bollinger Band inferior sinalizou uma condição de sobrevenda. Isso resultou correto, já que o Yahoo logo se virou. Em 26 de dezembro, o Yahoo novamente testou a banda baixa, mas não fechou abaixo. Esta seria a última vez que o Yahoo testou a banda baixa enquanto marchava para cima em direção à banda superior. Riding the Band Downward Como todos sabemos, cada estratégia tem suas desvantagens e esta definitivamente não é exceção. Nos exemplos a seguir, demonstre bem as limitações desta estratégia e o que pode acontecer quando as coisas não funcionam como planejado. Quando a estratégia está incorreta, as bandas ainda estão quebradas e você achará que o preço continua a diminuir quando ele desloca a banda para baixo. Infelizmente, o preço não se recupera tão rapidamente, o que pode resultar em perdas significativas. A longo prazo, a estratégia geralmente é correta, mas a maioria dos comerciantes não poderá resistir às quedas que podem ocorrer antes da correção. Exemplo 4: Máquinas de negócios internacionais (IBM) Por exemplo, a IBM fechou abaixo a Bollinger Band inferior em 26 de fevereiro de 2007. A pressão de venda estava claramente em território de sobrevenda. A estratégia exigiu uma compra no estoque no próximo dia de negociação. Como os exemplos anteriores, o próximo dia de negociação foi um dia baixo, este foi um pouco incomum na medida em que a pressão de venda fez com que o estoque baixasse pesadamente. A venda continuou bem após o dia em que o estoque foi comprado e o estoque continuou a fechar abaixo da faixa baixa para os próximos quatro dias de negociação. Finalmente, em 5 de março, a pressão de venda acabou e as ações se viraram e voltaram para a banda do meio. Infelizmente, por este tempo o dano foi feito. Gráfico por StockCharts Exemplo 5: Apple Computer Inc. (AAPL) Em um exemplo diferente, a Apple fechou abaixo das Bandas Bollinger mais baixas em 21 de dezembro de 2006. Chart by StockCharts A estratégia exige comprar ações da Apple em 22 de dezembro. No dia seguinte, o estoque fez um movimento para a desvantagem. A pressão de venda continuou a tirar o estoque para baixo, onde atingiu uma baixa intradía de 76,77 (mais de 6 abaixo da entrada) após apenas dois dias desde a entrada da posição. Finalmente, a condição de sobrevenda foi corrigida em 27 de dezembro, mas para a maioria dos comerciantes que não conseguiram suportar uma redução de curto prazo de 6 em dois dias, essa correção foi de pouco conforto. Este é o caso em que a venda continuou em face do território de sobrevoo claro. Durante o selloff, não havia como saber quando terminaria. O que aprendemos A estratégia estava correta ao usar a menor banda de Bollinger para destacar condições de mercado de sobredosos. Estas condições foram rapidamente corrigidas à medida que as ações voltaram para o meio da Banda de Bollinger. Há momentos, no entanto, quando a estratégia está correta, mas a pressão de venda continua. Nessas condições, não há como saber quando a pressão de venda acabará. Portanto, uma proteção deve ser implementada uma vez que a decisão de compra foi feita. No exemplo da NYX, o estoque subiu sem medo depois que ele se fechou abaixo da Bollinger Baixa pela segunda vez. A estratégia corretamente nos levou a esse comércio. Tanto a Apple quanto a IBM eram diferentes porque não quebraram a banda baixa e a recuperação. Em vez disso, eles sucumbiram a uma nova pressão de venda e subiram na baixa. Isso geralmente pode ser muito caro. No final, a Apple e a IBM se viraram e isso provou que a estratégia está correta. A melhor estratégia para proteger-nos de um comércio que continuará a subir na banda é usar ordens de stop-loss. Ao pesquisar esses negócios, ficou claro que uma parada de cinco pontos teria levado você para fora dos maus negócios, mas ainda não teria conseguido você sair dos que trabalhavam. (Para saber mais, consulte a Ordem Stop-Loss - Certifique-se de usá-lo.) Resumo Comprar no break do Bollinger Band inferior é uma estratégia simples que muitas vezes funciona. Em todos os cenários, a quebra da banda baixa estava em território de sobrevenda. O momento dos negócios parece ser o maior problema. Os estoques que quebram a banda Bollinger inferior e entram no território de sobrevenda enfrentam uma forte pressão de venda. Esta pressão de venda geralmente é corrigida rapidamente. Quando essa pressão não é corrigida, as ações continuaram a fazer novos mínimos e continuarem a sobreviver ao território. Para efetivamente usar essa estratégia, uma boa estratégia de saída está em ordem. As ordens de stop-loss são a melhor maneira de protegê-lo de um estoque que continuará a subir a baixa banda e criar novos mínimos. Uma rodada de financiamento onde os investidores adquirem ações de uma empresa com uma avaliação mais baixa do que a avaliação colocada sobre o. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, para ver ações que combinam esses métodos, experimente um teste GRATUITO de 30 dias. Método I 151 Volatilidade Breakout Anos atrás, o falecido Bruce Babcock De Commodity Traders Consumers Review entrevistou-me para essa publicação. Após a entrevista conversamos por um tempo - a entrevista gradualmente revertida - e saiu que sua abordagem favorita de comércio de commodities era a volatilidade saia. Eu mal podia acreditar nos meus ouvidos. Aqui está o sujeito que examinou mais sistemas de negociação - e feito de forma tão rigorosa - do que qualquer um com a possível exceção de John Hill of Futures Truth e ele estava dizendo que sua abordagem de escolha para negociação era o sistema de desvio de volatilidade. A própria abordagem Que eu pensei melhor para o comércio depois de muita investigação. Talvez a aplicação direta mais elegante das Bandas Bollinger seja um sistema de desvio de volatilidade. Estes sistemas têm sido em torno de um longo tempo e existem em muitas variedades e formas. Os primeiros sistemas de breakout usavam médias simples dos altos e baixos, muitas vezes deslocados para cima ou para baixo um pouco. Com o passar do tempo, o verdadeiro alcance foi freqüentemente um fator. Não há uma maneira real de saber quando a volatilidade, como a usamos agora, foi incorporada como um fator, mas alguém supõe que algum dia alguém percebeu que os sinais de fuga funcionavam melhor quando as médias, bandas, envelopes, etc. estavam mais próximos e Surgiu o sistema de desvio de volatilidade. (Certamente, os parâmetros de recompensa de risco estão melhor alinhados quando as bandas são estreitas, um fator importante em qualquer sistema.) Nossa versão do sistema de breakout de volatilidade venerável utiliza BandWidth para definir a pré-condição e, em seguida, toma uma posição quando ocorre uma quebra. Existem duas opções para um stopexit para essa abordagem. Primeiro, Welles Wilders Parabolic3, um conceito simples, mas elegante. No caso de uma parada para um sinal de compra, a parada inicial é definida logo abaixo do alcance da formação de fuga e, em seguida, aumentada para cima cada dia, o comércio está aberto. O contrário é verdadeiro para uma venda. Para aqueles dispostos a buscar lucros maiores do que aqueles oferecidos pela abordagem parabólica relativamente conservadora, uma marca da banda oposta é um excelente sinal de saída. Isso permite correções ao longo do caminho e resulta em trades mais longos. Então, em uma compra use uma etiqueta da banda baixa como uma saída e em uma venda use uma etiqueta da banda superior como uma saída. O principal problema com o implemento do Método I é algo chamado falso de cabeça - discutido no capítulo anterior. O termo veio do hóquei, mas é familiar em muitas outras arenas também. A idéia é um jogador com o puck patinar o gelo em direção a um oponente. Enquanto ele patina, ele vira a cabeça em preparação para passar o zagueiro assim que o defensor se comete, ele gira o corpo para o outro lado e segura o tiro dele. Saindo de um Squeeze, os estoques costumam fazer o mesmo theyll first feint na direção errada e então fazer o movimento real. Normalmente, o que você verá é um Squeeze, seguido de uma tag de banda, seguida, por sua vez, do movimento real. Na maioria das vezes, isso ocorrerá dentro das bandas e você não receberá um sinal de interrupção até que o movimento real esteja em andamento. No entanto, se os parâmetros para as bandas tiverem sido apertados, como tantos que usam essa abordagem, você pode encontrar-se com a pequena whipsaw ocasional antes do comércio real aparecer. Alguns estoques, índices, etc. são mais propensos a falsificações de cabeça do que outros. Dê uma olhada no passado Squeezes para o item que você está considerando e veja se eles envolveram falsificações de cabeça. Uma vez que um falso Para aqueles que estão dispostos a adotar uma abordagem não mecânica, a estratégia mais fácil é esperar até que um Squeeze ocorra - a pré-condição é definida - então procure o primeiro movimento do intervalo de negociação. Troque uma meia posição no primeiro dia forte na direção oposta do falso da cabeça, adicionando à posição quando ocorre a quebra e usando uma parada de etiqueta de banda parabólica ou oposta para evitar que ela seja ferida. Onde as falsificações de cabeça não são um problema, ou os parâmetros da banda não estão bem apertados para aqueles que ocorrem para ser um problema, você pode trocar o Método I em linha reta. Apenas espere um Squeeze e vá com o primeiro breakout. Os indicadores de volume podem realmente adicionar valor. Na fase anterior à falsificação de cabeça, procure um indicador de volume, como Intraday Intensity ou Accumulation Distribution, para dar uma dica em relação à resolução final. O MFI é outro indicador que pode ser útil para melhorar o sucesso e a confiança. Estes são todos indicadores de volume e são retomados na Parte IV. Os parâmetros para um sistema de ruptura de volatilidade baseado em The Squeeze podem ser os parâmetros padrão: média de 20 dias e - duas bandas de desvio padrão. Isso é verdade porque, nesta fase de atividade, as bandas estão bastante próximas e, portanto, os gatilhos estão muito próximos. No entanto, alguns comerciantes de curto prazo podem querer encurtar a média um pouco, dizer para 15 períodos e apertar as bandas um pouco, digamos para 1,5 desvios padrão. Existe um outro parâmetro que pode ser definido, o período de observação para o Squeeze. Quanto mais tempo você definir o período de retrocesso - lembre-se de que o padrão é de seis meses - quanto maior a compressão você conseguir e mais explosivas as configurações serão. No entanto, haverá menos deles. Há sempre um preço a pagar parece. O método I primeiro detecta a compressão através do Squeeze e, em seguida, procura a expansão do alcance para ocorrer e vai com ele. A percepção de falhas na cabeça e a confirmação do indicador de volume podem adicionar significativamente ao registro desta abordagem. O rastreio de um universo de ações de tamanho razoável - pelo menos várias centenas - deve encontrar pelo menos vários candidatos para avaliar em qualquer dia. Procure as configurações do Método I com cuidado e depois siga-as à medida que elas evoluem. Há algo sobre como olhar para um grande número dessas configurações, especialmente com indicadores de volume, que instrui o olho e, assim, informa o processo de seleção futura, já que nenhuma das regras rígidas e rápidas pode. Presumo aqui cinco gráficos deste tipo para lhe dar uma ideia do que procurar.

Opções Trading Puts And Calls Strategy

Opção de compra e Opções de compra de opções de compra e venda: uma introdução Saiba quais são as opções de chamada, o que é colocar e como ganhar dinheiro com a negociação de opções. É fácil, se você entender o básico. Esta introdução às chamadas e colocações é escrita por um comerciante experiente e está cheia de dicas que irão ajudá-lo a ganhar opções de troca de dinheiro. Está cheio de exemplos que mostram as vitórias comerciais reais (e algumas perdas) da negociação. A opção de chamada e a opção de troca de opções são mais fáceis e podem ser mais rentáveis ​​do que a maioria das pessoas pensa. Se você nunca os trocou antes, esse site foi projetado para você. Não só a negociação de opções é fácil de aprender, mas as opções de negociação devem ser parte de toda estratégia de investidores. Esta introdução para colocar e chamadas fornece todas as definições, explicações, exemplos e dicas de negociação da vida real necessárias para ajudar o comerciante iniciante a aprender a negociá-los com sucesso Se você continuar lendo você aprenderá as estratégias básicas para ajudar a maximizar seus ganhos e minimizá-lo perdas. Exemplo de chamada longa As opções de colocação e compra oferecem uma excelente maneira de bloquear os lucros, maximizar os ganhos em movimentos de estoque de curto prazo, reduzir o risco geral do portfólio e fornecer fluxos de renda adicionais. O melhor de tudo, comercializá-los pode ser rentável em mercados de touro, mercados de margem e mercados paralelos. Se você está negociando ações, mas você não está usando peças protetoras. Comprando uma chamada. Ou se você nunca vendeu uma opção de chamada coberta. Então você não está ganhando tanto dinheiro quanto você pode e está perdendo alguns lucros agradáveis. A recente volatilidade no mercado de ações proporcionou oportunidades excepcionalmente lucrativas. Enquanto os comerciantes de ações geralmente não gostam da volatilidade, os comerciantes de opções adoram a volatilidade porque é mais fácil fazer negócios lucrativos quando os mercados estão se movendo para cima e para baixo todos os dias. Uma vez que o investidor médio atingiu um nível de conforto de ações comerciais, então ele deve começar a aprender sobre opções de colocação e chamada e como trocá-las. Então, uma vez que ele entenda os conceitos básicos e como trocá-los com sucesso, ele deve implementá-los em sua estratégia regular de negociação e gerenciamento de portfólio e observar seus lucros aumentarem. O comerciante de opção de colocação e chamada do início, no entanto, muitas vezes dificulta a transição de ações de negociação para opções de negociação, porque há uma nova terminologia e requer uma maneira ligeiramente diferente de pensar nos movimentos de preços. Mas negociá-los é mais fácil do que você poderia pensar - desde que você comece com o aprendizado do básico. Este site é exatamente para isso: ensinar-lhe o básico. Qualquer comerciante bem sucedido deve implementar uma estratégia que inclua ações e opções. Por que as opções de colocação e chamada são importantes Negociá-las é importante porque elas permitem que você ganhe mais dinheiro do que vender apenas ações. Há um tempo para negociação de ações e há um horário para opções de negociação. Mas a maior parte do tempo você deve negociar todos os três Continue lendo através deste site para aprender as 10 principais coisas que você precisa saber antes do início da negociação. A compreensão da negociação de opções de colocação e chamada é fácil se você comete um pouco de tempo para ler as seguintes páginas que descrevem de forma muito clara e concisa as definições e conceitos importantes que você deve aprender. Este site fornece muitos exemplos e minhas dicas pessoais. Como investidor de ações experiente, comerciante de opções e educador de toda a vida, criei este site para apresentar e explicar o meu conhecimento comercial ao investidor médio. Se você não tem a compreensão básica do comércio de opções, no entanto, também pode ser muito caro. Por causa da curta vida de uma opção, lucros e perdas podem se somar rapidamente. O investidor típico de ações que inicia opções de negociação geralmente não tem uma boa compreensão das forças no trabalho, eles perdem dinheiro em seus primeiros negócios e, então, jogam suas mãos no ar e dizem que é muito confuso - nunca mais. Continue lendo para que isso não aconteça com você Exemplo de longo exemplo É como tudo o resto - você deve comprometer-se um pouco para entender o básico. Então, uma vez que você começar a entender, você ganhará algum dinheiro com isso. E uma vez que você começa a ganhar um pouco de dinheiro, então você começará a aproveitar e ansioso para a abertura do mercado de ações todas as manhãs. Já ajudei milhares de pessoas a entender o que é uma opção e como trocá-las. Escrevi esta Introdução para Chamar e colocar para ajudá-lo a aprender o que são e a mostrar-lhe o quão fácil é trocá-los. Se você ler sequencialmente através dos links no Índice no lado superior direito desta página, em menos de 60 minutos, você terá uma compreensão muito clara de: fiz o meu primeiro contrato de chamada em 1985 e tenho comercializado o amplificador de chamada Opções desde então. Eu tenho um MBA em Finanças, eu li dezenas dos melhores livros, subscrevi vários dos melhores boletins, usei muitos dos melhores sites de corretores de desconto e fiz milhares de negócios na minha vida. Agora, com este site, vou compartilhar com vocês todos os meus 29 anos de experiência na negociação e colocar, de procurar o melhor, de saber quando tirar lucros e quando deixá-los correr, e infelizmente para mim, mas bom Para você, eu também vou mostrar alguns dos maiores erros comerciais que eu fiz. Primeiros passos Opções de negociação Em primeiro lugar, vamos conversar sobre o que você precisa para começar a negociar: Leia todo o Conteúdo da página neste site Pratique a negociação em uma plataforma de negociação virtual Abra uma conta de corretagem de desconto, veja minha lista recomendada de melhores Corretores de opção Você não precisa de muito dinheiro, mas você precisa de pelo menos 1.000 para começar Você precisa ter uma idéia sobre a direção futura de um estoque ou índice Você precisa ser capaz de fazer apenas um pouco de matemática Se você puder Faça essas coisas, então você tem o que é preciso para fazer seu primeiro negócio. Princípios básicos: coloca e chama Os investidores individuais têm mais opções de investimento do que muitas vezes percebem: opções de ações. As opções permitem que você ganhe dinheiro se o mercado de ações está indo para cima, para baixo ou para os lados porque, assim como o nome sugere, as opções oferecem a opção de comprar ou vender um título (ações, fundos negociados em bolsa, índices, commodities, etc. ) Em algum momento do futuro. As opções são divididas em duas categorias: chamadas e colocações. As chamadas aumentam de valor quando o título subjacente está subindo e diminuem em valor quando o título subjacente declina no preço. Coloca um aumento de valor quando a segurança subjacente está diminuindo e diminui o valor quando está subindo. Então, dependendo do que você antecipa acontecer no mercado, você pode comprar uma chamada ou se colocar e lucrar com esse movimento. Para entender por que o valor das chamadas e colocações flutua quando o mercado se move para cima e para baixo, você precisa entender o que cada tipo de opção oferece o direito de fazer assim que você comprou. Uma opção de compra oferece o direito de comprar uma ação do investidor que vendeu a opção de compra a um preço específico em ou antes de uma data especificada. Por exemplo, se você comprou uma opção de compra de 35 de outubro na General Electric. A opção viria com os termos que lhe diziam que você poderia comprar o estoque por 35 (o preço de exercício) a qualquer momento antes da terceira sexta-feira de outubro (data de validade). O que isso significa é que, se a GE chegar a qualquer lugar acima de 35 antes da terceira sexta-feira de outubro, você pode comprar o estoque por um valor inferior ao seu valor de mercado. Ou se você não quiser comprar o estoque sozinho ou exercer a opção, você pode vender sua opção para outra pessoa com lucro. A desvantagem é se a GE nunca se eleva acima de 35, sua opção não valerá a pena, porque ninguém quer comprar uma opção que lhes permita comprar um estoque por um preço mais alto do que poderiam obtê-lo se eles simplesmente fossem ao mercado aberto e comprei. Uma opção de venda oferece o direito de vender um estoque para o investidor que vendeu a opção de venda a um preço específico, em ou antes de uma data especificada. Por exemplo, se você comprou uma opção de venda de 25 de outubro na Pfizer. A opção viria com os termos dizendo que você poderia vender o estoque por 25 (o preço de exercício) a qualquer momento antes da terceira sexta-feira de outubro (data de vencimento). O que isso significa é que, se a Pfizer cair em qualquer lugar abaixo de 25 antes da terceira sexta-feira de outubro, você pode vender o estoque por mais do que seu valor de mercado. E se você não quer vender o estoque você mesmo, você pode vender sua opção para outra pessoa com lucro. Agora, você deve ter em mente que, para ganhar dinheiro, você não terá comprado uma opção de venda em um estoque que você possui (embora esta possa ser uma estratégia de hedge legítima). Se você possuísse o estoque, os ganhos que você faria na opção de venda seriam compensados ​​pelas perdas que você incorreria no estoque. Em vez disso, você compraria um estoque que não possui e então compre esse estoque antes de estar pronto para exercer a colocação. Por exemplo, se você comprou um Pfizer na venda com um preço de exercício de 25, e o estoque caiu para 20, você poderia sair para o mercado aberto, comprar o estoque por 20 e se virar e vendê-lo por 25, fazendo um 5 lucro. A parte complicada sobre as opções é que eles expiram. Se você não vende ou exerce sua opção antes da data de validade, perderá todo seu investimento. Essa é uma proposição assustadora, então você precisa se preocupar em sempre observar suas datas de validade. As opções não são mais apenas para grandes investidores institucionais. Você também pode aproveitar a flexibilidade e aproveitar essas maravilhosas ofertas de ferramentas de negociação. Para saber mais sobre o que é preciso para obter lucros reais em seu próprio portfólio, confira a educação básica baseada em aplicativos da INESTools em investidores. Os comentários estão desativados para esta publicação.

Forex Portfolio Optimization

Otimização de portfólio em tempo real após horas Informações pré-mercado Resumo das citações do flash Gráficos interativos Configuração padrão Observe que, uma vez que você fizer sua seleção, ela se aplicará a todas as futuras visitas ao NASDAQ. Se, a qualquer momento, você estiver interessado em reverter as nossas configurações padrão, selecione Configuração padrão acima. Se você tiver dúvidas ou encontrar quaisquer problemas na alteração das configurações padrão, envie um email para isfeedbacknasdaq. Confirme a sua seleção: Você selecionou para alterar sua configuração padrão para a Pesquisa de orçamento. Esta será a sua página de destino padrão, a menos que você altere sua configuração novamente ou exclua seus cookies. Tem certeza de que deseja alterar suas configurações. Temos um favor a pedir. Desative seu bloqueador de anúncios (ou atualize suas configurações para garantir que o javascript e os cookies estejam habilitados), para que possamos continuar fornecendo as notícias de mercado de primeira linha E dados que você espera de nós. Catálogo de robôs estrangeiros Caros amigos, esta será uma outra publicação longa, por favor, tenha comigo porque contém todos os detalhes de um desafio emocionante: rentabilidade de longo prazo para estrangeiros. I8217m não falando sobre ganhos rápidos enormes seguidos por excrementos rápidos, I8217m falando sobre ganhos mensais consistentes e realistas. Esta postagem representa a minha maneira de pensar e meu modelo real de negociação forex. Isso pode mudar no futuro, mas, por enquanto, fico com isso. E como eu não gosto de palavras vazias, eu mostro uma das minhas contas ao vivo em que esse portfólio é executado. Mais uma coisa: eu não estou tentando vender qualquer coisa ou convencê-lo de qualquer coisa, por favor, mantenha a crítica para aqueles vendedores sem escrúpulos que podem recuperar suas reivindicações de tornar-se bilionários (se isso for exatamente o que é, por que eles vendem esses 299 webmins? Sem mostrar-lhe uma conta ao vivo em vez disso). Claro, I8217m não falando sobre esses poucos fornecedores honestos, você sabe quem eles são. Minha abordagem Minha abordagem atual pode ser resumida em poucas palavras. Não são minhas palavras, eles pertencem a um comerciante russo. 8220 O sistema em si é realmente um reflexo do outworld. A vida que se desenvolve harmoniosamente determina suas leis. Quando crianças, todos observamos a seguinte cena: as formigas mantêm uma palha de diferentes lados e puxá-la para uma formiga-formiga. E cada formiga puxa a palha do próprio jeito. No entanto, finalmente, o desviado é levado na direção do ant-hill8221. Como isso se traduz em negociações reais I8217m, indo usar estratégias diferentes em um único portfólio: seguidor de tendência, pullback, swing, scalper, breakout de volatilidade. Todos estes são rentáveis ​​em backtest a longo prazo, seus períodos de redução não estão correlacionados, portanto, as estratégias são diferentes, mas os lucros são resumidos. I8217m usando um robô forex para cada estratégia. Minhas regras de que todos os robôs forex do meu portfólio devem obedecer 1. As inscrições são tomadas apenas no início de uma nova barra. 2. Stop Loss e Take Profit são enviados ao servidor intermediário para proteção em caso de desconectas. 3. As regras de entrada e saída devem ser tão simples quanto possível. Uma regra extra mais um passo em direção ao ajuste da curva e eu não quero isso. O dinheiro é feito no futuro, não no backtest. 4. Eu tenho minhas estritas regras de otimização e todos os meus robôs devem obedecer a eles. Minhas regras de otimização Apenas otimizando o robô de 2000 a 2013 e escolhendo os parâmetros de melhor desempenho didn8217t funcionam corretamente. Aqui estão os meus métodos de otimização: 1. Em primeiro lugar, o robô deve sobreviver sem qualquer otimização. Eu apenas codificar as regras de entrada e saída e pressione o botão Iniciar no backtester MT4. Se a estratégia for válida, então ela deve sobreviver, por favor note I8217m falando sobre sobrevivência sem lucro. Mas deve sobreviver. Se isso não acontecer, eu não desperdicei meu tempo nele. 2. Em certa medida, cada EA é ajustada por curva, uma regra é uma forma de ajuste de curva quando falamos de sistemas não deterministas, leia o resto dos meus artigos para entender o conceito. Mas o dinheiro é feito no futuro, não no passado, então o presente deve ser ajustado e preparado para enfrentar o futuro e não o passado. Por isso, otimizar o robô forex de 2007 a 2013, depois testar os parâmetros resultantes em relação ao período passado 2000-2007. Se a retirada for quase igual, o lucro quase dobra e o número de negociações é suficientemente grande para o período escolhido, então os parâmetros são válidos e devem ser anotados para uso posterior. 3. O robô forex deve sobreviver e ser rentável em um par correlacionado sem qualquer tipo de otimização para o par de teste, I8217m apenas usando os melhores parâmetros selecionados para o par principal. Por exemplo, os parâmetros de melhor desempenho resultaram de testar o robô forex no EURUSD também devem ser rentáveis ​​no USDCHF. 4. Os seguintes critérios devem ser atendidos: (Lucro total em pips número de anos para backtest) redução histórica máxima em pips gt 1 Os últimos critérios de seleção Isso deve nos dar uma pista sobre como o robô forex se comporta em condições reais de negociação ao vivo. Por favor, note que esta fórmula é feita por mim, é o meu critério pessoal, não seja surpreendido se você puder encontrá-lo em qualquer outro lugar. Ratia de lucro real (RPR) ((WFER Total de ganhos em pips) número de anos para backtest) MCWCS WFER Walk Forward Efficiency Ratio MCWCS Monte Carlo Cenário de pior caso (a análise MC é realizada tendo os melhores parâmetros selecionados como base inicial) Se RPRlt0. 5, a EA deve ser descartada. Se RPRgt0.5 E RPRlt0.6 8211 desempenho modesto se RPRgt0.6 E RPRlt0.8 8211 bom desempenho se RPRgt0.8 8211 um excelente EA Forex robôs do meu portfólio e suas características Todos os backtests foram conduzidos com spread2, saldo inicial de 10.000, Lote fixo de 0,1, Alpari UK sem dados de furos. Período 2000-2013 1. Seguidor da tendência, EURUSD, M30 Lucro total em pips: 21.397 Remessa máxima em pips: 978 RPR: 0.7 2. Pullback, EURUSD, M30 Lucro total em pips: 17.780 Remessa máxima em pips: 700 RPR: 0.8 3 Poupança, USDCHF, M30 Lucro total em pips: 16,127 Remessa máxima em pips: 750 RPR: 0,65 4. Scalper, EURUSD, M30 Lucro total em pips: 5,367 Remessa máxima em pips: 260 RPR: 0,9 5. Swing (Forex Cleaner) EURUSD, M30 Lucro total em pips: 12.878 Remuneração máxima em pips: 1000 RPR: 0.5 (oops) 6. Contra-transição, EURUSD, H4 Lucro total em pips: 15.387 Remessa máxima em pips: 800 RPR: 0.55 7. Fugas de volatilidade (Forex Fancy Bot reoptimizado), EURUSD, M15 Lucro total em pips: 13,000 Remessa máxima em pips: 600 RPR: 0,6 Os robôs marcados com vermelho são EA comerciais publicamente disponíveis, o resto são minhas EAs particulares. Veja como está o meu portfólio: Forex Robots Portfolio Portfolio lucros mensais Rentabilidade global do portfólio Lucro total em pips: 107,000 Drawdown histórico máximo em pips: 1800 Número máximo de dias sem lucro (comprimento do arranque): 111 8.200 pips por ano em média para um Máximo histórico de 1.800 pips. O pior caso que devemos esperar é metade do lucro médio e duplica o máximo histórico de retirada. (MCWCS 1800 2). Mesmo no pior dos casos, ainda devemos ter uma relação de lucro positiva: (8.200 2) (1800 2) 4100 3600 1.13 Isso significa que eu deveria me preparar para sofrer sem um piscar de olhos uma redução de 3.600 pips e um comprimento de retirada de 4 meses No pior dos casos. I8217m comercializando 500 com 0.01 lotes, de modo que a retirada máxima que eu posso experimentar é 360 pips (360). Mas a recompensa é muito atraente: 8.000 pips por ano (800) para uma redução máxima de 1.800 pips (180). No próximo artigo, eu darei detalhes sobre as estratégias I8217m usando e sobre minhas EAs particulares. Forex Cleaner e FFB (Forex Fancy Bot won8217t sejam muito discutidos, eles eram EAs publicamente disponíveis). O Forex Fancy Bot será atualizado no final deste mês e todos os membros receberão um e-mail de notificação. E tenha em mente: don8217t investir o que você pode perder e don8217t manter seus ovos na mesma cesta. Eu tenho um grande número de contas ao vivo espalhadas por vários corretores. E eu não invoco o que eu posso perder, continuo adicionando 500 na minha conta todos os meses. Para esta conta, eu só posso perder 360, então I8217m muito relaxado. Espero que por sua causa você tenha entendido. Não há lucros garantidos no forex, o forex é uma arte, não uma ciência, caso contrário, todos teríamos sido bilionários até agora. Se você quiser receber notícias de mim em tempo real, apenas como a minha página no Facebook. 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Faça o login usando a mesma ID e senha usadas para acessar a Estação de Negociação. É importante que você não copie e cole suas informações de login. Isso pode causar espaços extras ou personagens indesejados a serem incluídos. Uma vez conectado, clique em Retirar fundos. As opções de retirada disponíveis serão exibidas na seção Método de retirada. Essas opções são determinadas com base na localização do seu banco. É importante observar que, para receber fundos através de cartão de crédito ou débito, você deve ter depositado fundos previamente em sua conta de negociação FXCM usando seu cartão de crédito ou débito. Além disso, os fundos não podem ser devolvidos a um cartão de crédito ou débito que você não usou para financiar sua conta. Os depósitos de cartão de crédito ou de débito feitos para FXCM são processados ​​como uma compra no cartão. Portanto, os levantamentos para esse cartão são processados ​​como um reembolso. 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Gráfico Com Melhor Movimento Média Para 30 Minutos

Médias móveis - Médias móveis simples e exponentes - Introdução simples e exponencial As médias móveis suavizam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definem a direção atual com um atraso. As médias móveis são desactualizadas porque se baseiam em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a melhorar a ação do preço e a eliminar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands. MACD e o McClellan Oscillator. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Aqui, um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo da média móvel simples Uma média móvel simples é formada calculando o preço médio de uma garantia em um período específico de períodos. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias de preços de fechamento dividida por cinco. Como o próprio nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados estão disponíveis. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias que evolui ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel baixa o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua diminuindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 durante um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor médio móvel está logo abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o primeiro dia é igual a 13 e o último preço é 15. Os preços nos quatro dias anteriores foram menores e isso faz com que a média móvel atinja. Cálculo médio exponencial da movimentação As médias móveis exponentes reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Existem três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) deve começar em algum lugar, de modo que uma média móvel simples é usada como o EMA do período anterior 019 no primeiro cálculo. Segundo, calcule o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18.18 ao preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de EMA 18,18. Um EMA de 20 períodos aplica uma pesagem de 9,52 ao preço mais recente (2 (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é maior do que a ponderação para o período de tempo mais longo. Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o tempo médio móvel dobra. Se você quer uma porcentagem específica para um EMA, pode usar esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: abaixo é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um 10- Média móvel exponencial do dia para a Intel. As médias móveis simples são diretas e requerem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move à medida que novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples (22.22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico devido ao curto período de visualização. Esta planilha apenas remonta a 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. O StockCharts remonta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos, de modo que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo foram completamente dissipados. O Factor de Lag. Quanto maior a média móvel, mais o atraso. Uma média móvel exponencial de 10 dias irá reduzir os preços de forma bastante próxima e virar-se pouco depois que os preços se transformarem. As médias de curto movimento são como barcos de velocidade - ágeis e rápidos de mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o retardam. As médias móveis mais longas são como os petroleiros oceânicos - letárgicos e lentos para mudar. É necessário um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de curso. O gráfico acima mostra o ETF SampP 500 com uma EMA de 10 dias seguindo os preços e uma moagem de SMA de 100 dias maior. Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, o SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 a 100 dias quando se trata do fator de atraso. Médias móveis simples e exponentes Mesmo que existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, uma não é necessariamente melhor do que a outra. As médias móveis exponenciais têm menos atrasos e, portanto, são mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponentes virão antes das médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços durante todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. A preferência média móvel depende dos objetivos, do estilo analítico e do horizonte temporal. Os cartistas devem experimentar com os dois tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com SMA de 50 dias em vermelho e EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais acentuado do que o declínio no SMA. A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou abaixo até o final de março. Observe que o SMA apareceu mais de um mês após o EMA. Comprimentos e prazos O comprimento da média móvel depende dos objetivos analíticos. As médias de baixa movimentação (5-20 períodos) são mais adequadas para tendências de curto prazo e negociação. Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo optariam por médias móveis mais longas que poderiam estender 20-60 períodos. Os investidores de longo prazo preferirão médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos médios móveis são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Devido ao seu comprimento, esta é claramente uma média móvel a longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos cartéescos usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos. A curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação da tendência Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Conforme mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Estes exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel aplica-se a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel ascendente mostra que os preços geralmente aumentam. Uma média decrescente indica que os preços, em média, estão caindo. Uma média móvel crescente a longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo. Uma média móvel decrescente a longo prazo reflete uma tendência de baixa a longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias desistiu em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que demorou 15 para reverter a direção dessa média móvel. Esses indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou após elas ocorrerem (na pior das hipóteses). O MMM continuou a baixar em março de 2009 e depois aumentou 40-50. Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que fez, no entanto, MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses. As médias móveis funcionam de forma brilhante em fortes tendências. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais de cruzamento. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Tal como acontece com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que usasse EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema que utilizasse SMA de 50 dias e SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um cruzamento de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz dourada. Um cruzamento de baixa ocorre quando a média móvel mais curta passa abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os fluxos médios móveis produzem sinais relativamente tardios. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto maiores forem os períodos médios móveis, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de cruzamento médio móvel produzirá muitos whipsaws na ausência de uma forte tendência. Existe também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis. Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de crossover triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. O uso de um crossover médio móvel teria resultado em três whipsaws antes de obter um bom comércio. A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de outubro (1), mas isso não durou tanto quanto o 10 dias se movia de volta acima em meados de novembro (2). Esta cruz durou mais tempo, mas o próximo cruzamento de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços finais de novembro, resultando em outro whipsaw. Esta cruz de baixa não durou tanto quanto a EMA de 10 dias voltou atrás dos 50 dias alguns dias depois (4). Depois de três sinais ruins, o quarto sinal anunciou um forte movimento à medida que o estoque avançou acima de 20. Há duas coisas para levar aqui. Primeiro, os cruzamentos são propensos a whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de atuar ou exigir que a EMA de 10 dias se mova acima da EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha que representa a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. O MACD se torna positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta. O Percentage Price Oscillator (PPO) pode ser usado da mesma maneira para mostrar diferenças percentuais. Note-se que o MACD eo PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não coincidirão com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50.200,1). Houve quatro crossovers em média móvel ao longo de um período de 2 12 anos. Os três primeiros resultaram em whipsaws ou negócios ruins. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover, já que a ORCL avançou até o meio da década de 20. Mais uma vez, os cruzamentos médios móveis funcionam bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preços As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os cruzamentos de preços podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um seria procurar cruzes de preços otimistas somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociado em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartists só se concentrarão em sinais quando o preço se mova acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas tais cruzes de baixa seria ignoradas porque a maior tendência foi aumentada. Uma cruz grosseira simplesmente sugeriria uma retração dentro de uma maior tendência de alta. Um cruzamento acima da média móvel de 50 dias indicaria uma recuperação dos preços e a continuação da maior tendência de alta. O próximo gráfico mostra Emerson Electric (EMR) com a EMA de 50 dias e EMA de 200 dias. O estoque moveu-se acima e manteve-se acima da média móvel de 200 dias em agosto. Havia mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços rapidamente se movimentaram atrás do EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. A EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo da EMA de 50 dias. Suporte e resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada nas Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. De fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizada. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias fornecidos suportam várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência revertida com uma quebra de suporte de topo duplo, a média móvel de 200 dias atuou como resistência em torno de 9500. Não espere um suporte exato e níveis de resistência a partir de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superar. Em vez de níveis exatos, médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias móveis são seguidores de tendência, ou atrasos, indicadores que sempre estarão um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim. Afinal, a tendência é seu amigo e é melhor negociar na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante esteja em linha com a tendência atual. Mesmo que a tendência seja sua amiga, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo nos intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis o manterão, mas também darão sinais tardios. Don039t espera vender no topo e compre no fundo usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser usadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando médias móveis para gráficos de ações A média móvel está disponível como um recurso de sobreposição de preço na bancada de trabalho SharpCharts. Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para Open, H para High, L para Low e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para mudar as médias móveis para o lado esquerdo (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos esquerdos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos certos. Múltiplas médias móveis podem ser sobrepostas ao gráfico de preços simplesmente adicionando outra linha de sobreposição ao banco de trabalho. Os membros do StockCharts podem alterar as cores e o estilo para diferenciar entre médias móveis múltiplas. Depois de selecionar um indicador, abra Opções avançadas clicando no pequeno triângulo verde. Opções avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias em Movimento com Análises de StockCharts Aqui estão algumas varreduras de amostra que os membros do StockCharts podem usar para escanear várias situações de média móvel: Cruzamento Médio Motivo Alvo: Esta varredura procura ações com uma média móvel crescente de 150 dias e uma cruz de alta dos 5 EMA EMA e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está aumentando, desde que esteja negociando acima do nível cinco dias atrás. Uma cruz de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias no volume acima da média. Croácia média móvel baixa: esta pesquisa procura ações com uma média móvel decrescente de 150 dias e uma cruz descendente da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto estiver negociando abaixo do nível cinco dias atrás. Uma cruz descendente ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo do EMA de 35 dias no volume acima da média. Estudo adicional O livro de John Murphy039 tem um capítulo dedicado às médias móveis e seus vários usos. Murphy cobre os prós e contras das médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com Bollinger Bands e sistemas de negociação baseados em canais. Análise Técnica dos Mercados Financeiros John MurphyMoving Indicador Médio As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência ao suavizar os dados de preços. Normalmente calculado usando os preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com a mediana. típica. Fechamento ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Inscreva-se por apenas 19,95 (USD) por mês As médias móveis de comprimento mais curto são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também dão mais falsos alarmes. As médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos sensíveis, apenas recuperando as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo de pico a pico for aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, uma média móvel de 10 dias é apropriada. Alguns comerciantes, no entanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. As médias móveis de 20 a 40 semanas (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos de 20 a 65 dias (4 a 13 semanas), as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 Para 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá longo quando o preço cruza acima da média móvel abaixo. Fique curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados variados, com o cruzamento de preços de um lado para o outro através da média móvel, gerando uma grande quantidade de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas móveis em média normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Sistemas mais sofisticados utilizam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usam uma média móvel mais rápida como substituto do preço de fechamento. Três médias móveis empregam a terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas médias móveis usam uma série de seis médias móveis rápidas e seis médias móveis lentas para se confirmarem. As médias móveis deslocadas são úteis para fins de tendência, reduzindo o número de whipsaws. Os canais Keltner usam bandas plotadas em um múltiplo do alcance verdadeiro médio para filtrar os cruzamentos médios móveis. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador é uma variação do sistema de duas médias móveis, plotado como um oscilador que subtrai a média lenta da média em movimento rápido. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada uma com suas próprias peculiaridades. As médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas a distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais obtêm os benefícios da ponderação combinada com facilidade de construção. As médias móveis mais selvagens são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam diferentes métodos de pontuação para quais usuários precisam permitir. O Painel Indicador mostra como configurar as médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias.

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Opção Volatilidade Trading Book

O ABC da Volatilidade de Opção A maioria dos operadores de opções - de iniciante a especialista - estão familiarizados com o modelo Black-Scholes de preço de opções desenvolvido pela Fisher Black e Myron Scholes em 1973. Para calcular o que é considerado um valor de mercado justo para qualquer opção. O modelo incorpora uma série de variáveis, que incluem tempo de vencimento, volatilidade histórica e preço de exercício. Muitos comerciantes de opções, no entanto, raramente avaliam o valor de mercado de uma opção antes de estabelecer uma posição. (Para leitura de fundo, consulte Compreendendo preços de opções.) Este sempre foi um fenômeno curioso, porque esses mesmos comerciantes dificilmente chegaram a comprar uma casa ou um carro sem olhar para o preço justo de mercado desses ativos. Esse comportamento parece resultar da percepção do comerciante de que uma opção pode explodir em valor se o subjacente fizer o movimento pretendido. Infelizmente, esse tipo de percepção negligencia a necessidade de análise de valor. Muitas vezes, a ganância e a pressa impedem os comerciantes de fazer uma avaliação mais cuidadosa. Infelizmente, para muitos compradores de opções, o movimento esperado do subjacente já pode ter o valor das opções. Na verdade, muitos comerciantes descobriram que, quando o subjacente faz o movimento antecipado, o preço das opções pode diminuir em vez de aumentar. Este mistério de preços de opções pode ser explicado por uma análise da volatilidade implícita (IV). Examinamos o papel que o IV desempenha no preço das opções e como os comerciantes podem aproveitar melhor. O que é a volatilidade Um elemento essencial que determina o nível dos preços das opções, a volatilidade é uma medida da taxa e da magnitude da mudança de preço (subida ou descida) do subjacente. Se a volatilidade for alta, o prémio na opção será relativamente elevado, e vice-versa. Depois de ter uma medida de volatilidade estatística (SV) para qualquer subjacente, você pode conectar o valor a um modelo de preços de opções padrão e calcular o valor justo de mercado de uma opção. Um modelo de valor justo de mercado, no entanto, é muitas vezes fora de linha com o valor de mercado real para essa mesma opção. Isto é conhecido como mispricing de opções. O que tudo isso significa Para responder a esta pergunta, precisamos olhar mais de perto o papel que o IV interpreta na equação. O que é bom é um modelo de preço de opção quando um preço de opções geralmente se desvia do preço dos modelos (ou seja, seu valor teórico). A resposta pode ser encontrada no montante da volatilidade esperada (volatilidade implícita), o mercado está classificando a opção. Os modelos de opções calculam IV usando SV e os preços atuais do mercado. Por exemplo, se o preço de uma opção deve ser de três pontos no preço premium e o preço da opção hoje é às quatro, o prémio adicional é atribuído ao preço IV. IV é determinado após a conexão dos atuais preços de mercado das opções, geralmente uma média dos dois preços de operação da opção de compra fora do dinheiro mais próximos. Examinemos um exemplo usando opções de chamadas de algodão para explicar como isso funciona. Vender opções sobrevalorizadas, comprar opções desvalorizadas Vamos examinar esses conceitos em ação para ver como eles podem ser usados. Felizmente, o software de opções de hoje pode fazer a maior parte do trabalho para nós, então você não precisa ser um assistente de matemática ou um algoritmo de escrita do guru da planilha do Excel para calcular IV e SV. Usando a ferramenta de digitalização no software de análise de opções do OptionsVue 5, podemos definir critérios de pesquisa para opções que mostram alta volatilidade histórica (mudanças de preços recentes que foram relativamente rápidas e grandes) e alta volatilidade implícita (preço imaturo de opções que tem sido maior Do que o preço teórico). Permite escanear opções de commodities, que tendem a ter uma volatilidade muito boa, (isso, no entanto, também pode ser feito com opções de estoque) para ver o que podemos encontrar. Este exemplo mostra o fechamento da negociação em 8 de março de 2002, mas o principal se aplica a todos os mercados de opções: quando a volatilidade é alta, os compradores de opções devem ser cautelosos com a compra de opções diretas e provavelmente deveriam estar procurando por vender. Baixa volatilidade, por outro lado, que geralmente ocorre em mercados quentes, oferecerá melhores preços para os compradores. A Figura 1 contém os resultados da nossa verificação, que é baseada nos critérios que acabamos de esboçar. Opções procuram volatilidade implícita e estatística de alta corrente Observando nossos resultados de varredura, podemos ver que o algodão toca a lista. IV é 34,7 no percentil 97 de IV (que é muito alto), nos últimos seis anos como faixa de referência. Além disso, o SV é 31,3, que está no percentil 90 do seu alcance de seis anos de alta e baixa. Estas são opções sobrevalorizadas (IV gt SV) e são de alto preço devido aos níveis extremos de SV e IV (ou seja, SV e IV estão em ou acima de seus rankings do percentil 90). Claramente, estas não são opções que você gostaria de comprar - pelo menos não, sem ter em conta a sua natureza cara. Como você pode ver na Figura 2, abaixo, IV e SV tendem a reverter para seus níveis normalmente baixos, e podem fazê-lo com bastante rapidez. Você pode, portanto, ter um colapso súbito de IV (e SV) e uma rápida queda nos prêmios, mesmo sem uma mudança de preços do algodão. Em tal cenário, os compradores da opção geralmente são eliminados. Futuros de algodão - Volatilidade implícita e estatística Figura 2: SV e IV revertem para níveis normalmente baixos Existem, no entanto, excelentes estratégias de escrita de opções que podem tirar proveito desses altos níveis de volatilidade. Vamos abordar essas estratégias em futuros artigos. Entretanto, é uma boa idéia ter o hábito de verificar os níveis de volatilidade (ambos SV e IV) antes de estabelecer qualquer posição de opção. Vale a pena investir em alguns bons softwares para tornar o tempo de trabalho exigente e preciso. Na Figura 2, acima, julho, o algodão IV e o SV perderam um pouco seus extremos, mas eles permanecem bem acima dos 22 níveis, em torno dos quais IV e SV oscilaram em 1999 e 2000. O que causou esse salto na volatilidade. O Anexo 3 abaixo contém um Gráfico de barras diárias para futuros de algodão, o que nos diz algo sobre os níveis de volatilidade em mudança mostrados acima. O declínio acentuado da baixa de 2001 e a queda súbita em forma de v no final de outubro causaram um aumento nos níveis de volatilidade, que pode ser visto na ruptura mais alta nos níveis de volatilidade da Figura 2. Lembre-se que a taxa de mudança e o tamanho das mudanças em O preço afetará diretamente o SV, e isso pode aumentar a volatilidade esperada (IV), especialmente porque a demanda por opções relativas à oferta aumenta acentuadamente quando há uma expectativa de grande movimento. Para terminar nossa discussão, vamos examinar mais de perto o IV examinando o que é conhecido como uma inclinação de volatilidade. A Figura 4, abaixo, contém uma inclinação das opções clássicas de chamadas de algodão de julho. O IV para chamadas aumenta à medida que a opção se afasta do dinheiro (como se vê no nordeste, forma inclinada para cima da inclinação, que forma um sorriso ou uma forma de sorriso). Isso nos diz que quanto mais longe do dinheiro a greve de opção de chamada, maior será o IV na greve de opção particular. Os níveis de volatilidade são plotados ao longo do eixo vertical. Como você pode ver, as chamadas profundas fora do dinheiro são extremamente infladas (IV gt 42). Chamadas de algodão de julho - inclinação de volatilidade implícita Os dados para cada ataque de chamadas exibidos na Figura 4 estão incluídos na Figura 5, abaixo. Quando nos afastamos das greves de chamadas no valor de julho, IV aumenta de 31,8 (apenas fora do dinheiro) na greve 38 para 42,3 para a greve de 60 de julho (no fundo do dinheiro). Em outras palavras, as greves de chamadas de julho que estão mais longe do dinheiro têm mais IV do que as mais próximas do dinheiro. Ao vender as opções de volatilidade implícitas mais altas e comprar opções de volatilidade implícitas mais baixas, um comerciante pode lucrar se a inclinação IV acabar por se esticar. Isso pode acontecer mesmo sem movimentos direcionais dos futuros subjacentes. July Cotton Calls - IV Skew O que aprendemos Para resumir, a volatilidade é uma medida de quão rápidas mudanças de preços foram (SV) e o que o mercado espera que o preço faça (IV). Quando a volatilidade é alta, os compradores de opções devem ficar cautelosos com a compra de opções diretas, e eles deveriam estar procurando em vez de vender opções. A baixa volatilidade, por outro lado, que geralmente ocorre em mercados silenciosos, oferecerá melhores preços para os compradores no entanto, não há garantia de que o mercado fará um movimento violento em breve. Ao incorporar na negociação uma consciência de IV e SV, que são dimensões importantes de preços, você pode ganhar uma vantagem decisiva como comerciante de opções. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, uma segurança com um preço que é dependente ou derivado de um ou mais ativos subjacentes. Best Trading Books Criando sucesso comercial também tem A partir de muitos ângulos. Quando me perguntam sobre o que os livros de negociação de opções para ler, é complicado. Com isso em mente, aqui está a minha lista de livros de negociação recomendados. Livros sobre Opção Opções de Negociação Volatilidade e Preços - Natenberg Este é o meu livro para os novos operadores de opções. Natenberg faz um bom trabalho explicando a opção de negociação através da lente da volatilidade, que é uma perspectiva em que muitos não pensam quando começam a trocar opções. Isso também contém a lista completa de estratégias de opções básicas e técnicas de gerenciamento associadas a elas. Qualquer coisa de Jeff Augen vale a pena ler. Este texto em particular passa um pouco mais nos pedaços desagradáveis ​​de negociação de opções - a definição de volatilidade e gerenciamento de negócios. Isso vai um pouco mais no lado quantitativo, o que pode ser divertido se você conhece o seu caminho em torno de excel ou R. Você está pronto para entrar no buraco do coelho Sinclair tem uma tonelada de matemática pesada, juntamente com exemplos do mundo real. Este livro traz informações sobre como os fundos de hedge e as mesas de derivativos realmente jogam o mercado de opções. Há um bom capítulo sobre como planejar adequadamente seus negócios e uma quantidade impressionante de visão sobre psicologia comercial. Esta é a bíblia da negociação de opções. É difícil de obter e às vezes as seções não se aplicam ao seu estilo de negociação, mas é ótimo ter uma mão como referência, especialmente se você tiver um prazo mais longo em mente. Eu realmente não queria colocar este na lista, porque eu não acho que serve comerciantes muito bem. Mas, como é um texto obrigatório para muitas aulas da faculdade, é bom saber sobre isso - você ganhará a perspectiva de todos os MBAs em que você estará negociando. Livros sobre mercados Edwards e Magee é a fonte definitiva de análise técnica. Ele vai além do padrão e explica a dinâmica subjacente da oferta e da demanda. Este livro está em sua 8ª edição, o que mostra o poder de permanência do conteúdo. EBTA levará todo o que você acabou de aprender com Edwards e Magee e derrubá-lo. Este livro mostra que há uma tonelada de pseudociência associada à análise técnica tradicional, e os padrões nem sempre têm uma vantagem estatística. Este livro irá ensinar-lhe como obter corretamente uma vantagem no mercado. Para ser honesto, eu estava realmente desconfortável lendo este livro, já que eu incorporo o TA na minha negociação - se eu tiver um respeito para quando os padrões falharem. A quantidade de cafeína que eu precisava para ler este livro poderia matar uma pequena aldeia no Butão. Mas este você tem que ler se você deve entender como os intercâmbios operam. Se você trocar todo em um prazo mais curto, isso lhe dará uma visão não encontrada em qualquer outro livro sobre como o mercado opera. Se você quiser aprender sobre os mercados a partir da perspectiva de uma empresa de suporte, Bella lhe dará o que deseja. Há uma quantidade de sabedoria nestas páginas, e muitas narrativas para tornar isso uma leitura fácil. Há poucas informações lá fora sobre a arte da leitura de fita, e a OGT lhe dará um resumo de como funciona. Eu acredito que uma das formas de análise mais subutilizadas é o perfil do mercado. É uma arte escura, e não há muita literatura sobre isso. Mas este livro é uma leitura obrigatória. É uma luta para ler às vezes, mas muitas vezes reviso os capítulos de vez em quando para entender o mercado de curto prazo. Este é o segundo livro que você deve ler no Perfil do mercado, e está um pouco mais atualizado em relação ao MoM. Há um pouco mais de integração com novas coisas de finanças comportamentais e neuroeconomia. Sério, você deve entender a teoria do mercado de leilões se quiser aprender a negociar. As configurações são um pouco desatualizadas, mas isso mantém um lugar especial comigo, já que ele me introduziu pela primeira vez no comércio de derivativos. Isso tem um pouco de tudo, incluindo alguns psicólogos, analisando o TICK e as configurações de negociação em dias. Livros de Psicologia de Negociação Se você não lê nada pelo Dr. Brett, você está se fazendo um desserviço. Eu adoro este livro porque o autor vem de um fundo de Psicologia Clínica com foco em indivíduos de alto desempenho. As anedotas facilmente cruzam o domínio da negociação e você pode obter muitas informações sobre você e seu perfil de comerciante. Trate este livro como um devocional diário. O Dr. Brett dividiu o livro com inteligência em 101 lições. Leia uma lição por dia e veja como você poderia implementá-la em sua negociação. Auto-aperfeiçoamento contínuo e incremental fará maravilhas pelo seu desempenho. Se você sempre quis a melhor maneira de rastrear seu desempenho, você vai aprender aqui. O livro discute o conceito de R-múltiplos, que eu acredito que é fundamental para os comerciantes e investidores entenderem. A Tharp não se concentra nas configurações individuais, mas em como abordá-las a partir de uma abordagem orientada para o risco. Este parece sempre aparecer nas listas. É um ótimo fim de semana lido que pode levá-lo motivado a assumir o mercado novamente, e como entrar no bom estado de negociação. Este livro irá dizer-lhe uma série de coisas que você já conhece, mas você precisa ouvir de qualquer maneira. Se você tiver problemas para definir e aceitar o risco, este livro é para você. Uma personalidade nervosa, fatalista e pessimista não é o tipo certo de perfil que deseja ter como comerciante. Essas cartas do Seneca me ensinaram a aceitar a aleatoriedade, abraçar o risco e se concentrar nas coisas que são importantes na minha vida. Livros sobre o desempenho Uma ótima maneira de melhorar nos mercados é ver como os outros se tornam grandes em outros campos. Há uma série de paralelos, e este livro oferece os passos necessários para tornar-se ótimo em um comércio. Uma prática aprofundada, erros auto-corretivos e treinamento adequado são as chaves verdadeiras do talento. Você já sentiu alegria durante a negociação. Você estava totalmente imerso no mercado e em um estado chamado Flow. Este livro aborda os componentes psicolgicos do fluxo e como permanecer por mais tempo. Estar no Flow durante a negociação aumenta significativamente o seu desempenho. Este livro de Michael Bigger é o que me fez ler o Flow em primeiro lugar. É uma leitura rápida e passa sobre como entrar corretamente no estado mental para se desenvolver como comerciante. Como diz o título, o comércio pode ser um esforço muito criativo e este livro irá mostrar-lhe como. Eu estava um pouco hesitante em colocar isso aqui. Eu sou um membro de cartas do Culto de Tim Ferriss, e não me importo em dizer isso. O que é bom sobre este livro é que ele se concentra na eliminação. 80 de seus ganhos de negociação virão de 20 da sua informação de mercado percebida. Se você se concentrar nesse 20 e remover todas as coisas estranhas, os comentários sobre esta entrada estão fechados. Chilibelle há 5 anos. Boa lista, obrigado por ter tido tempo para juntar

Previsão De Máquina Aprendizagem Forex

Não tenho muita certeza, se esta pergunta entrar aqui. Comecei recentemente, lendo e aprendendo sobre aprendizagem de máquinas. Alguém pode lançar alguma luz sobre como ir sobre isso ou melhor, alguém pode compartilhar sua experiência e algumas dicas básicas sobre como ir sobre isso ou, pelo menos, começar a aplicá-lo para ver alguns resultados de conjuntos de dados Como é ambicioso isso soa. Além disso, mencione sobre Algoritmos padrão que devem ser experimentados ou examinados ao fazer isso. Perguntei 11 de fevereiro às 18:35 Parece haver uma falácia básica que alguém pode vir junto e aprender alguma aprendizagem em máquina ou algoritmos AI, configurá-los como uma caixa preta, ir e sentar-se enquanto eles se aposentam. Meu conselho para você: Saiba as estatísticas e o aprendizado da máquina primeiro, e então se preocupe com a forma de aplicá-los a um determinado problema. Não há almoço grátis aqui. A análise de dados é um trabalho árduo. Leia The Elements of Statistical Learning (o pdf está disponível gratuitamente no site), e não comece a tentar construir um modelo até que você entenda pelo menos os primeiros 8 capítulos. Depois de entender as estatísticas e o aprendizado da máquina, você precisa aprender a testar e construir um modelo de negociação, responsável pelos custos de transação, etc., que é uma outra área. Depois de ter um controle sobre a análise e as finanças, então será um pouco óbvio como aplicá-lo. O ponto inteiro desses algoritmos está tentando encontrar uma maneira de ajustar um modelo aos dados e produzir baixa tendência e variância na predição (ou seja, que o treinamento eo erro de previsão do teste serão baixos e similares). Aqui está um exemplo de um sistema comercial usando uma máquina de vetores de suporte em R., mas basta ter em mente que você estará se fazendo um grande desserviço se você não gastar o tempo para entender o básico antes de tentar aplicar algo esotérico. Apenas para adicionar uma atualização divertida: recentemente encontrei esta tese de mestrado: uma nova estrutura de negociação algorítmica aplicando evolução e aprendizado de máquinas para otimização de portfólio (2012). É uma revisão extensa de diferentes abordagens de aprendizado de máquinas em comparação com a compra e retenção. Após quase 200 páginas, eles alcançaram a conclusão básica: nenhum sistema de negociação foi capaz de superar o benchmark ao usar os custos de transação. Escusado será dizer que isso não significa que não pode ser feito (eu não passei a qualquer momento revisando seus métodos para ver a validade da abordagem), mas certamente fornece mais evidências a favor do teorema do almoço sem reservas. Respondeu 11 de fevereiro às 18:48 Jase Como um dos autores da tese de mestrado mencionada, posso citar o meu próprio trabalho e dizer: "Se alguém realmente consegue resultados lucrativos, não há incentivo para compartilhá-los, pois negaria sua vantagem." Embora nossos resultados possam dar suporte à hipótese do mercado, isso não exclui a existência de sistemas que funcionem. Pode ser como a teoria da probabilidade: é especulado que avanços no campo da teoria da probabilidade aconteceram várias vezes, mas nunca foram compartilhados. Isso pode ser devido à sua aplicação prática no jogo. Então, novamente, talvez esta seja a alquimia moderna. Ndash Andr233 Christoffer Andersen 30 de abril 13 às 10:01 Meu conselho para você: Existem vários ramos de Aprendizado de Aprendizagem de Máquina (MLAI): Shenzhen-formal. stanford. edujmcwhatisainode2.html Eu tentei apenas programação genética e algumas redes neurais, e Eu pessoalmente acho que o aprendizado do ramo de experiências parece ter o maior potencial. O GPGA e as redes neurais parecem ser as metodologias mais comumente exploradas para fins de previsões do mercado de ações, mas se você fizer alguma mineração de dados em Predict Wall Street. Você também poderá fazer algumas análises de sentimentos. Passe algum tempo aprendendo sobre as várias técnicas de MLAI, encontre alguns dados de mercado e tente implementar alguns desses algoritmos. Cada um terá seus pontos fortes e fracos, mas você pode combinar as previsões de cada algoritmo em uma previsão composta (semelhante ao que os vencedores do Prêmio NetFlix fizeram). Alguns recursos: Aqui estão alguns recursos que você pode querer procurar: The Chatter: O consenso geral entre os comerciantes é que a Inteligência Artificial é uma ciência voodoo, você não pode fazer um computador prever os preços das ações e você tem certeza de perder seu dinheiro se você tentar Fazendo. No entanto, as mesmas pessoas vão dizer-lhe que apenas a única maneira de ganhar dinheiro no mercado de ações é construir e melhorar a sua própria estratégia comercial e segui-la de perto (o que na verdade não é uma má idéia). A idéia de algoritmos AI não é construir Chip e deixá-lo negociar para você, mas para automatizar o processo de criação de estratégias. É um processo muito tedioso e, de modo algum, é fácil :). Minimização de superposição: como já foi ouvido antes, uma questão fundamental com os algoritmos de AI é a sobreposição (também conhecido como viés de datamining): dado um conjunto de dados, seu algoritmo AI pode encontrar um padrão particularmente relevante para o conjunto de treinamento. Mas pode não ser relevante no conjunto de teste. Há várias maneiras de minimizar a superposição: use um conjunto de validação. Não dá feedback ao algoritmo, mas permite que você detecte quando seu algoritmo está potencialmente começando a superar (ou seja, você pode parar de treinar se você estiver superando demais). Use a aprendizagem em linha da máquina. Ele elimina em grande parte a necessidade de back-testing e é muito aplicável para algoritmos que tentam fazer previsões de mercado. Ensemble Learning. Fornece uma maneira de tomar vários algoritmos de aprendizado de máquina e combinar suas previsões. O pressuposto é que vários algoritmos podem ter superado os dados em alguma área, mas a combinação correta de suas previsões terá melhor poder preditivo. Dois aspectos da aprendizagem estatística são úteis para a comercialização. Primeiro, os mencionados anteriormente: alguns métodos estatísticos focados no trabalho em conjuntos de dados ao vivo. Isso significa que você sabe que está observando apenas uma amostra de dados e que deseja extrapolar. Você, portanto, tem que lidar com problemas de amostragem e sem amostras, superação e assim por diante. A partir deste ponto de vista, a mineração de dados é mais focada em conjuntos de dados mortos (ou seja, você pode ver quase todos os dados, você tem um problema apenas na amostra) do que a aprendizagem estatística. Como o aprendizado estatístico é sobre o trabalho no conjunto de dados ao vivo, as matemáticas aplicadas que lidam com eles tiveram que se concentrar em um problema de duas escalas: amplificador X X amp. Ftheta (Xn, xi) ampamp L (pi (Xn), n) final direito. Onde X é o espaço de estado (multidimensional) para estudar (você tem nelas suas variáveis ​​explicativas e as que predizem), F contém a dinâmica de X que precisa de alguns parâmetros theta. A aleatoriedade de X vem da inovação xi, que é i. i.d. O objetivo do aprendizado estatístico é construir uma metodologia, como entradas uma observação parcial pi de X e ajustar progressivamente uma estimativa de hattheta de theta, para que possamos saber tudo o que for necessário no X. Se você pensa em usar a aprendizagem estatística para encontrar Os parâmetros de uma regressão linear. Nós podemos modelar o espaço de estado como este: underbrace yx end right) left start a amp b amp 1 1 amp 0 amp 0 end right cdot underbrace x 1 epsilon end right) o que permite observar (y, x) n em qualquer n Aqui theta (a, b). Então você precisa encontrar uma maneira de construir progressivamente um estimador de theta usando nossas observações. Por que não uma descida de inclinação na distância L2 entre y e a regressão: C (hat a, hat b) n sum (yk - (hat a, xk hat b)) 2 Aqui gamma é um esquema de ponderação. Normalmente, uma boa maneira de construir um estimador é escrever corretamente os critérios para minimizar e implementar uma descida de gradiente que produza o esquema de aprendizagem L. Voltando ao nosso problema genérico original. Precisamos de algumas matemáticas aplicadas para saber quando os sistemas dinâmicos de casal em (X, hattheta) convergem, e precisamos saber como construir esquemas de estimativa L que convergem para a teta original. Para dar-lhe indicadores sobre esses resultados matemáticos: agora podemos voltar para o segundo aspecto da aprendizagem estatística que é muito interessante para as tradersstrategists quant: 2. Os resultados utilizados para comprovar a eficiência dos métodos de aprendizagem estatística podem ser usados ​​para comprovar a eficiência de Algoritmos de negociação. Para ver isso, basta ler de novo o sistema dinâmico acoplado que permite escrever o aprendizado estatístico: M ampamp esquerdo ampère (Mn, xi) amplificador L (pi (Mn), n) final direito. Agora M são variáveis ​​de mercado, rho é PnL subjacente, L é uma estratégia de negociação. Basta substituir minimizar um critério ao maximizar o PnL. Veja, por exemplo, a divisão ótima de pedidos em pools de liquidez: uma abordagem de algoritmo stochatico por: Gilles Pags, Sophie Laruelle, Charles-Albert Lehalle. Neste artigo, os autores mostram quem usará essa abordagem para dividir de forma otimizada um pedido em diferentes pools escuros simultaneamente, aprendendo a capacidade dos pools para fornecer liquidez e usando os resultados para negociar. As ferramentas de aprendizagem estatística podem ser usadas para construir estratégias negociais iterativas (a maioria delas é iterativa) e provar sua eficiência. A resposta curta e brutal é: você não. Primeiro, porque ML e Statistics não é algo que você pode controlar bem em um ou dois anos. O meu horizonte de tempo recomendado para aprender algo não-trivial é de 10 anos. Não seja uma receita para ganhar dinheiro, mas apenas outro meio para observar a realidade. Em segundo lugar, porque qualquer bom estatístico sabe que a compreensão dos dados eo domínio do problema é de 80 do trabalho. É por isso que você tem estatísticos que se concentram na análise de dados da Física, na genômica, no sabermetrics etc. Para o registro, Jerome Friedman, co-autor da ESL citada acima, é um físico e ainda possui uma posição de cortesia no SLAC. Então, estude estatísticas e finanças por alguns anos. Seja paciente. Siga seu próprio caminho. O quilometragem pode variar. Respondeu 9 de fevereiro às 4:41 eu concordo totalmente. Só porque você conhece o aprendizado da máquina e as estatísticas, isso não implica que você saiba como aplicá-lo para financiar. Ndash Dr. Mike 10 de agosto 11 às 20:25 Também é importante lembrar que você não deve negociar contra pessoas, você estará negociando contra outros algoritmos de inteligência artificial que estão observando seus negócios, e estão calculando furiosamente as chances de que o O ataque coletivo seria assustado por um declínio fabricado e levando essa pequena perda na criação de um spikedip e enganar todos aqueles AI39s para parar e, em seguida, rolando o mergulho de volta para ele e montar a onda, ganhando suas perdas. O mercado de ações é um jogo de soma zero, trate-o como entrar em uma partida profissional de boxe, se você não tiver um veterano de 20 anos, você vai perder o ndash Eric Leschinski 13 de fevereiro 16 às 1:56 Uma aplicação básica é a previsão de sofrimento financeiro. Obter um monte de dados com algumas empresas que falharam, e outras que não têm, com uma variedade de informações e índices financeiros. Use um método de aprendizagem de máquina, como SVM, para ver se você pode prever quais empresas serão padrão e quais não serão. Utilize esse SVM no futuro para empresas com inadimplência baixa de baixa probabilidade e empresas de baixa inadimplência de baixa probabilidade, com o produto das vendas a descoberto. Há um quot dizendo quilo de centavos na frente de rolos de vapor. Você está fazendo o equivalente a vender uma venda fora do dinheiro. Neste caso, você ganhará pequenos lucros por anos, então ficará totalmente limpo quando o mercado derreter a cada 10 anos ou mais. Há também uma estratégia equivalente que compra dinheiro fora do dinheiro: eles perdem dinheiro há anos, e depois fazem uma matança quando o mercado derrete. Veja Talab39's The Black Swan. Ndash Contango 5 de junho às 22:20 Lembre-se de que as empresas internacionais gastaram centenas de bilhões de dólares e horas-homem nas mentes de inteligência artificial melhores e mais brilhantes nos últimos 40 anos. Eu já falei com algumas das torres mentais responsáveis ​​pelos alphas em Citadel e Goldman Sachs, e a arrogância dos noviços para pensar que eles podem montar um algoritmo que irá toe to toe com eles, e vencer, é quase tão tolo quanto Uma criança dizendo que ele vai pular para a lua. Boa sorte, garoto, e cuidado com os marcianos espaciais. Para não dizer, novos campeões podem ser feitos, mas as chances são contra você. Ndash Eric Leschinski 13 de fevereiro 16 às 2:00 Uma possibilidade que vale a pena explorar é usar a ferramenta de aprendizado de ferramentas vetoriais de suporte na plataforma Metatrader 5. Em primeiro lugar, se você não estiver familiarizado com isso, o Metatrader 5 é uma plataforma desenvolvida para que os usuários implementem negociação algorítmica em mercados de Forex e CFD (não tenho certeza se a plataforma pode ser estendida a ações e outros mercados). Normalmente, ele é usado para estratégias baseadas em análise técnica (ou seja, usando indicadores baseados em dados históricos) e é usado por pessoas que buscam automatizar suas negociações. O Support Vector Machine Learning Tool foi desenvolvido por uma comunidade de usuários para permitir que máquinas de vetor de suporte sejam aplicadas a indicadores técnicos e aconselhar sobre negócios. Uma versão de demonstração gratuita da ferramenta pode ser baixada aqui se você quiser investigar mais. Como eu entendo, a ferramenta usa dados de preços históricos para avaliar se os negócios hipotéticos no passado teriam sido bem sucedidos. Em seguida, leva esses dados juntamente com os valores históricos de uma série de indicadores personalizáveis ​​(MACD, osciladores, etc.) e usa isso para treinar uma máquina vetorial de suporte. Em seguida, ele usa a máquina de vetor de suporte treinado para sinalizar futuros negócios de buysell. Uma melhor descrição pode ser encontrada no link. Eu joguei um pouco com alguns resultados muito interessantes, mas, como em todas as estratégias de negociação algorítmicas, recomendo testes sólidos de backforward antes de levá-lo ao mercado ao vivo. Respondeu 10 de dezembro 12 às 11:59 Desculpe, mas apesar de ser usado como um exemplo popular na aprendizagem de máquinas, ninguém conseguiu uma previsão do mercado de ações. Não funciona por várias razões (verifique aleatoriamente a caminhada por Fama e um pouco de outros, falha de decisão racional, hipóteses erradas.), Mas o mais convincente é que se isso funcionasse, alguém poderia se tornar insanamente rico Em meses, basicamente, possui todo o mundo. Como isso não está acontecendo (e você pode ter certeza de que todo o banco tentou), temos boas provas de que isso simplesmente não funciona. Além disso: como você acha que vai conseguir o que dezenas de milhares de profissionais não conseguiram, usando os mesmos métodos que eles têm, além de recursos limitados e apenas as versões básicas de seus métodos respondidas 4 de junho 15 às 7:47 Apenas um lado em relação ao seu Razão mais compelível: as estratégias têm limites de capacidade, ou seja, níveis além do qual o impacto do mercado excederia o alfa disponível, mesmo supondo que você tivesse um capital ilimitado. Eu não tenho certeza do que você quer dizer com uma predição de mercado de quotes (ETF39s de futuros de índice), mas certamente há muitas pessoas fazendo previsões de curto prazo e se beneficiando delas todos os dias nos mercados. Ndash afekz 23 de novembro 15 às 13:19 Eu ecoo muito do que Shane escreveu. Além de ler ESL, gostaria de sugerir um estudo ainda mais fundamental das estatísticas. Além disso, os problemas que delineei em outra questão sobre esta troca são altamente relevantes. Em particular, o problema do viés de datamining é um bloqueio sério para qualquer estratégia baseada em aprendizagem mecânica. Aprendizagem de máquinas no Forex Trading: por que muitos acadêmicos estão fazendo tudo errado. Construir estratégias de aprendizado de máquinas que podem obter resultados decentes em condições de mercado ao vivo sempre foi Um desafio importante na negociação algorítmica. Apesar da grande quantidade de interesse e das incríveis recompensas potenciais, ainda não há publicações acadêmicas que possam mostrar bons modelos de aprendizagem de máquinas que possam enfrentar com sucesso o problema comercial no mercado real (no meu conhecimento, publique um comentário se Você tem um e não tenho prazer em lê-lo). Embora muitos artigos publicados parecem mostrar resultados promissores, muitas vezes é o caso de esses documentos se encontrarem em uma variedade de diferentes problemas de tendência estatística que tornam o sucesso do mercado real de suas estratégias de aprendizagem em máquinas altamente improváveis. Na publicação de hoje8217, vou falar sobre os problemas que vejo na pesquisa acadêmica relacionada com a aprendizagem de máquinas no Forex e como acredito que essa pesquisa poderia ser melhorada para produzir informações muito mais úteis tanto para as comunidades acadêmicas quanto para as empresas. A maioria das armadilhas no design da estratégia de aprendizagem de máquinas ao fazer o comércio de Forex é inevitavelmente herdada do mundo de problemas de aprendizagem deterministas. Ao construir um algoritmo de aprendizagem de máquina para algo como reconhecimento de face ou reconhecimento de letras, existe um problema bem definido que não muda, o que geralmente é abordado pela construção de um modelo de aprendizado de máquina em um subconjunto dos dados (um conjunto de treinamento) e depois teste se O modelo foi capaz de resolver corretamente o problema usando o lembrete dos dados (um conjunto de testes). É por isso que você tem alguns conjuntos de dados famosos e bem estabelecidos que podem ser usados ​​para estabelecer a qualidade das técnicas de aprendizado de máquinas recentemente desenvolvidas. O ponto chave aqui, no entanto, é que os problemas abordados inicialmente pela aprendizagem por máquinas foram na sua maioria deterministas e independentes do tempo. Ao se mudar para a negociação, a aplicação desta mesma filosofia produz muitos problemas relacionados tanto com o caráter parcialmente não determinista do mercado quanto com a dependência do tempo. O simples ato de tentar selecionar conjuntos de treinamento e teste introduz uma quantidade significativa de viés (um viés de seleção de dados) que cria um problema. Se a seleção for repetida para melhorar os resultados no conjunto de testes 8211 que você deve assumir acontece em pelo menos alguns casos 8211, o problema também adiciona uma grande quantidade de viés de mineração de dados. Toda a questão de fazer um único exercício de treinamento de validade também gera um problema relacionado à forma como esse algoritmo deve ser aplicado quando a negociação ao vivo. Por definição, a negociação ao vivo será diferente uma vez que a seleção de conjuntos de treinamento precisa ser reaplicada a dados diferentes (como agora o conjunto de testes é dados verdadeiramente desconhecidos). O viés inerente à seleção inicial do período de exclusão da amostra e a falta de regras testadas para negociação em dados desconhecidos tornam essas técnicas comuns falhar na negociação ao vivo. Se um algoritmo é treinado com dados 2000-2012 e foi validado em cruz com os dados de 2012-2015, não há motivos para acreditar que o mesmo sucesso acontecerá se treinado em dados de 2003-2015 e depois comercializado de 2015 a 2017, os conjuntos de dados São de natureza muito diferente. O algoritmo de medição do sucesso também é um problema muito relevante aqui. Inevitavelmente, os algoritmos de aprendizagem de máquinas utilizados para negociação devem ser medidos pelo mérito por sua capacidade de gerar retornos positivos, mas algumas medições medem o mérito de novas técnicas algorítmicas, tentando comparar sua capacidade de obter previsões corretas. As previsões corretas não são necessariamente iguais às negociações rentáveis, como você pode ver facilmente ao criar classificadores binários. Se você tentar prever a próxima direção da vela, você ainda pode fazer uma perda se você estiver na maioria das vezes em pequenas velas e errado em velas maiores. Na verdade, a maioria desses tipos de classificadores 8211 a maioria dos que não trabalham 8211 acabam prevendo a direcionalidade com uma precisão acima de 50, mas não acima do nível necessário para superar as comissões que permitiriam negociação de opções binárias rentáveis. Para construir estratégias que estão na maior parte livres dos problemas acima, sempre defendai uma metodologia em que o algoritmo de aprendizagem da máquina é treinado antes da tomada de qualquer decisão de treinamento. Ao usar uma janela em movimento para treinamento e nunca tomar mais de uma decisão sem reconquistar todo o algoritmo, podemos eliminar o viés de seleção que é inerente na escolha de um único conjunto de amostras de amostras. Desta forma, todo o teste é uma série de exercícios de treinamento de validade que acabam garantindo que o algoritmo de aprendizagem da máquina funcione mesmo em conjuntos de dados de treinamento tremendamente diferentes. Eu também defendo a medição do desempenho de backtesting real para medir o mérito de um algoritmo de aprendizado de máquina e, além disso, eu iria até dizer que nenhum algoritmo pode valer o seu sal sem ser comprovado em condições reais de fora da amostra. O desenvolvimento de algoritmos dessa maneira é muito mais difícil e não encontrei um único documento acadêmico que acompanhe esse tipo de abordagem (se perdi, sinto-me livre para postar um link para que eu possa incluir um comentário). Isso não significa que esta metodologia seja completamente livre de problemas, no entanto, ainda está sujeita aos problemas clássicos relevantes para todos os exercícios de construção de estratégias, incluindo viés de ajuste de curva e viés de mineração de dados. É por isso que também é importante usar uma grande quantidade de dados (eu uso 25 anos para testar sistemas, sempre treinando depois de cada máquina aprendendo decisão derivada) e realizar testes adequados de avaliação de viés de mineração de dados para determinar a confiança com a qual podemos Dizem que os resultados não provêm de chance aleatória. Meu amigo AlgoTraderJo 8211 que também é membro da minha comunidade comercial 8211 atualmente está crescendo um tópico no ForexFactory seguindo esse mesmo tipo de filosofia para desenvolvimento de aprendizado de máquina, enquanto trabalhamos em alguns novos algoritmos de aprendizado de máquinas para minha comunidade comercial. Você pode consultar seu tópico ou postagens no meu blog para vários exemplos de algoritmos de aprendizado de máquinas desenvolvidos desta maneira. Se você quiser saber mais sobre nossos desenvolvimentos na aprendizagem de máquinas e como você também pode desenvolver suas próprias estratégias de aprendizagem de máquinas usando o framework F4, considere se juntar ao Asirikuy. Um site cheio de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada.