Journal Handel Strategieë

Trosanalise vir Evaluering Trading Strategies Jeff Bacidore, Kathryn Berkow, Ben Polidore, en Nigam Saraiya In hierdie artikel, is daar 'n nuwe metode om die primêre strategieë wat gebruik word deur 'n handelaar met behulp van slegs die post-handel vul data empiries te identifiseer. Om dit te doen, pas ons 'n goed gevestigde statistiese groepering tegniek genoem k - means om 'n monster van vordering kaarte, wat die gedeelte van die bevel voltooi word deur elke punt in die dag as 'n maatstaf van aggressie 'n handelsmerk se. Ons metode identifiseer die primêre strategieë wat gebruik word deur 'n handelaar en bepaal watter strategie die handelaar gebruik word vir elke bestelling in die monster. Nadat geïdentifiseer die strategie wat gebruik word vir elke bestelling, kan handel koste-ontleding uitgevoer word deur strategie. Ons bespreek ook maniere om hierdie tegniek te ontgin om handelaar gedrag kenmerk, handelaar prestasie te evalueer, en dui die toepaslike maatstawwe vir elke afsonderlike handel strategie. Jeff Bacidore Jeff Bacidore is die besturende direkteur en hoof van Algorithmic Trading by ITG, Inc in New York, New York. jeff. bacidoreitg Kathryn Berkow Kathryn Berkow is 'n kwantitatiewe ontleder vir Algorithmic Trading by ITG, Inc. in in New York, New York. kathryn. berkowitg Ben Polidore is die direkteur van Algorithmic Trading by ITG, Inc. in in New York, New York. benjamin. polidoreitg Nigam Saraiya Nigam Saraiya is 'n visepresident van Algorithmic Trading by ITG, Inc in New York, New York. nigam. saraiyaitg Alessio Emanuele Biondo Affiliasie: Dipartimento di Economia e Impresa, Università di Catania, Catania, Italië Alessandro Pluchino Affiliasies: Dipartimento di Física e Astronomia, Università di Catania, Catania, Italië, INFN sezione di Catania, Catania, Italië Andrea Rapisarda Affiliasie: Dipartimento di Física e Astronomia, Università di Catania, Catania, Italië, INFN sezione di Catania, Catania, Italië Dirk Helbing In hierdie vraestel te verken ons die spesifieke rol van ewekansigheid in die finansiële markte, geïnspireer deur die voordelige rol van geraas in baie fisiese stelsels en is in die vorige aansoeke om komplekse sosio-ekonomiese stelsels. Na 'n kort inleiding, bestudeer ons die prestasie van 'n paar van die mees gebruikte handel strategieë in die voorspelling van die dinamika van die finansiële markte vir verskillende internasionale aandelebeurs indekse, met die doel om dit te vergelyk met die prestasie van 'n heeltemal random strategie. In hierdie verband, is historiese data vir FTSE-Brittanje, FTSE-MIB, DAX, en S P500 indekse in ag geneem word vir 'n tydperk van ongeveer 15-20 jaar (sedert hul skepping tot vandag toe). Citation: Biondo AE, Pluchino A, Rapisarda A, Helbing D (2013) Is Random handel strategieë meer suksesvol as tegniese veranderinge? PLoS ONE 8 (7): e68344. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344 Ontvang: April 4, 2013; Aanvaar: 27 Mei 2013; Gepubliseer: 11 Julie 2013 Kopiereg: © 2013 Biondo et al. Dit is 'n oop-toegang artikel versprei onder die terme van die Creative Commons Attribution-lisensie, aan wie onbeperkte gebruik, verspreiding, en voortplanting toelaat in enige medium, op voorwaarde dat die oorspronklike skrywer en 'n bron word gekrediteer. Finansiering: Die skrywers het geen ondersteuning of befondsing aan te meld. Mededingende belange: Die skrywers verklaar dat daar geen botsende belange bestaan. Inleiding In fisika, sowel by die klassieke en kwantum vlak, baie real stelsels werk boete en meer doeltreffend as gevolg van die nuttige rol van 'n ewekansige swak geraas [1] - [6]. Maar dit is nie net fisiese stelsels voordele van wanorde. Trouens, geraas het 'n groot invloed op die dinamika van selle, neurone en ander biologiese entiteite nie, maar ook op ekologiese, geofisiese en sosio-ekonomiese stelsels. Na aanleiding van hierdie lyn van navorsing, het ons onlangs ondersoek hoe ewekansige strategieë kan help om die doeltreffendheid van 'n hiërargiese groep te verbeter ten einde die Peter beginsel [7] in die gesig staar - [9] of 'n openbare instelling soos 'n Parlement [10]. Ander groepe suksesvol ondersoek soortgelyke strategieë in die minderheid en Parrondo speletjies [11]. [12]. in portefeulje prestasie-evaluering [13] en in die konteks van die deurlopende dubbel veiling [14]. Onlangs Taleb het briljant bespreek sy sukses boeke [15]. [16] Hoe kans en swart swane heers ons lewe nie, maar ook die ekonomie en finansiële gedrag mark buite ons persoonlike en rasionele verwagtinge of beheer. Eintlik, willekeur binnekom in ons alledaagse lewe, alhoewel ons skaars erken dit. Daarom, selfs sonder om skepties soveel as Taleb, kan 'n mens maklik beweer dat ons dikwels misverstaan ​​verskynsels rondom ons en is mislei deur oënskynlike verbindings wat slegs as gevolg van fortuity is. Ekonomiese stelsels onvermydelik geraak word deur verwagtinge, sowel die huidige en verlede, aangesien oortuigings agente se sterk invloed hul toekomstige dinamika. As vandag 'n baie goeie verwagting na vore gekom oor die verrigting van enige sekuriteit, sou almal probeer om dit te koop en dit voorkoms sal 'n toename in die prys impliseer. Dan, môre, die sekuriteit sou word hoër as vandag geprys, en hierdie feit sou net die gevolg van die mark verwagting self. Dit diep afhanklikheid van verwagtinge het finansiële ekonome probeer om meganismes te toekomstige bates pryse voorspel bou. Die doel van hierdie studie is juis om vas te stel of hierdie meganismes, wat in detail in die volgende afdelings sal beskryf, is meer doeltreffend in die voorspelling van die mark dinamika in vergelyking met 'n heeltemal random strategie. In 'n vorige artikel [17]. ook gemotiveer deur 'n paar interessante eksperimente waar 'n kind, 'n sjimpansee en pyle suksesvol is gebruik vir besoldigde beleggings [18]. [19]. ons bevind reeds 'n paar bewyse ten gunste van ewekansige strategieë vir die FTSE-UK aandelemark. Hier sal ons die ondersoek na ander finansiële markte en vir nuwe handel strategieë uit te brei. Die papier is soos volg georganiseer. Artikel 2 bied 'n kort inleiding tot die debat oor voorspelbaarheid in die finansiële markte. In Afdeling 3 stel ons die finansiële tydreekse beskou in ons studie en uit te voer 'n detrended analise op soek na moontlike korrelasies van 'n soort. In Afdeling 4 definieer ons die handel strategieë gebruik in ons simulasies terwyl, in Section5, die belangrikste resultate verkry te bespreek ons. Ten slotte, in Section6, ons trek ons ​​gevolgtrekkings, wat daarop dui ook 'n paar counter beleidsimplikasies. Verwagtinge en voorspelbaarheid in die finansiële markte Soos Simon [20] uitgewys, individue aanvaar hul besluit op grond van 'n beperkte kennis oor hul omgewing en dus in die gesig staar 'n hoë search koste om die nodige inligting te bekom. Maar gewoonlik, hulle kan nie al die inligting wat hulle moet insamel. Daarom, agente optree op grond van begrensde rasionaliteit. wat lei tot 'n aansienlike vooroordele in die verwagte nut maksimering dat hulle na te streef. In teenstelling hiermee het Friedman [21] verdedig die rasionele agent benadering, wat meen dat die gedrag van agente beste beskryf kan word in die veronderstelling hul rasionaliteit, aangesien nie-rasionele agente nie kompetisie op die mark te oorleef en is daaruit verdryf. Daarom, nie sistematiese vooroordele in verwagte nut nie begrensde rasionaliteit gebruik kan word om gedrag agente en hul verwagtinge te beskryf. Sonder enige vrees van teenstrydigheid, kan 'n mens sê dat deesdae twee hoof verwysing modelle van verwagtinge is wyd in die ekonomie literatuur gevestig: die aangepaste verwagtinge model en die rasionele verwagting model. Hier sal ons nie enige formele definisie van hierdie paradigmas te gee. Vir ons doeleindes is dit voldoende om hul rasionaal onthou. Die aangepaste verwagtinge model is gegrond op 'n manier geweeg reeks agtertoe-soek waardes (sodat die verwagte waarde van 'n veranderlike is die gevolg van die kombinasie van die afgelope waardes). In teenstelling hiermee het die rasionele verwagtinge model hypothesizes dat alle agente het toegang tot al die beskikbare inligting en dus presies weet wat die model dat die ekonomiese stelsel (die verwagte waarde van 'n veranderlike is dan die doel voorspelling wat deur teorie) beskryf. Hierdie twee teorieë dateer terug tot baie relevant bydraes, waaronder ons net verwys na Friedman [21]. [22]. Phelps [23]. en Cagan [24] vir aangepaste verwagtinge (dit is egter die moeite werd om te let dat die idee van "adaptive verwagtinge" is die eerste keer deur Arrow en Nerlove [25]). Vir rasionele verwagtinge verwys ons na Muth [26]. Lucas [27]. en Sargent-Wallace [28]. Finansiële markte word dikwels as voorbeeld vir 'n komplekse dinamika en gevaarlike wisselvalligheid. Dit dui daarop een of ander manier die idee van onvoorspelbaarheid. Nietemin, as gevolg van die betrokke rol van die markte in die ekonomiese stelsel, 'n wye liggaam van literatuur is ontwikkel om 'n betroubare voorspellings te kry. As 'n saak van die feit, vooruitskatting is die sleutel punt van finansiële markte. Sedert Fama [29]. ons sê 'n mark is doeltreffende as volmaakte arbitrage plaasvind. Dit beteken dat die geval van onbevoegdheid impliseer die bestaan ​​van geleenthede vir onontginde winste en, natuurlik, sou handelaars onmiddellik lang of kort posisies bedryf tot verdere moontlikheid van wins verdwyn. Jensen [30] sê presies wat 'n mark is doeltreffende met betrekking tot 'n stel indien dit onmoontlik is om wins te maak deur handel op grond van daardie gegewe inligting stel inligting in ag geneem word. Dit is in ooreenstemming met Malkiël [31]. wat beweer dat 'n doeltreffende mark perfek weerspieël al die inligting in die bepaling van pryse bates. As die leser maklik kan verstaan, hoe meer belangrike deel van hierdie definisie van doeltreffendheid staatmaak op die volledigheid van die inligting stel. Trouens, Fama [29] onderskei drie vorme van doeltreffendheid mark, volgens die mate van volledigheid van die inligting stel (naamlik "swak", "semi-sterk", en "sterk"). So, handelaars en finansiële ontleders voortdurend daarna streef om hul inligting te stel om die geleentheid te bied om die beste strategie te kies kry brei: Hierdie proses behels agente soveel in prysskommelings wat aan die einde van die dag, kan 'n mens sê wat hul aktiwiteit is beperk tot 'n sistematiese raaiskoot. Die volledige globalisering van finansiële markte versterk hierdie proses en, uiteindelik, beleef ons dekades van uiterste wisselvalligheid en 'n hoë wisselvalligheid. Keynes aangevoer, jare gelede, moet daardie rasionaliteit van agente en massa sielkunde (sogenaamde "dier geeste") nie geïnterpreteer asof hulle dieselfde ding. Die outeur het die baie bekende skoonheidskompetisie voorbeeld om die logika onder finansiële markte te verduidelik. In sy algemene teorie [32] het hy geskryf dat "belegging gebaseer op ware langtermyn verwagtinge is so moeilik as om skaars uitvoerbaar wees. Wie probeer dit moet sekerlik lei baie meer moeisame dae en loop 'n groter risiko as hy wat probeer om beter as die skare hoe die skare sal optree raai; en, gegewe dieselfde intelligensie, hy kan meer rampspoedige foute maak. "Met ander woorde, ten einde die wenner van die skoonheidskompetisie voorspel, moet 'n mens probeer om voorkeur skoonheid die jurie se interpreteer, eerder as om aandag te gee aan die ideale van objektiewe skoonheid. In die finansiële markte is dit presies dieselfde ding. Dit lyk onmoontlik om die pryse van aandele voorspel sonder foute. Die rede hiervoor is dat daar geen beleggersvertroue kan vooraf weet mening "van die jurie", dit wil sê van 'n wydverspreide, skeef en baie groot massa van beleggers wat enige moontlike voorspelling verminder tot net 'n raaiskoot. Ten spyte van oorwegings soos hierdie, die sogenaamde doeltreffende markhipotese (wie se hoof teoretiese agtergrond is die teorie van rasionele verwagtings), beskryf die geval van volmaak mededingende markte en perfek rasionele agente, toegerus met al die beskikbare inligting, wat kies vir die beste strategieë ( aangesien anders die mededingende skoonmaak meganisme hulle mag gee uit die markte). Daar is 'n bewys dat hierdie interpretasie van 'n ten volle werk perfek arbitrage meganisme is nie voldoende om die finansiële markte as, byvoorbeeld ontleed: Cutler et al. [33]. wat toon dat 'n groot prysbewegings selfs voorkom wanneer min of geen nuwe inligting beskikbaar is; Engle [34] wat berig dat prysvolatiliteit word sterk tydelik gekorreleer; Mandelbrot [35]. [36]. Lux [37]. Mantegna en Stanley [38] wat argumenteer dat kort tyd skommelinge van pryse is nie-normale; of laaste maar nie die minste nie. Campbell en Shiller [39] wat verduidelik dat die pryse kan nie akkuraat weerspieël rasionele waardasies. Baie interessant, het 'n oorvloed van heterogene agents modelle bekend gestel op die gebied van finansiële literatuur. In hierdie modelle, verskillende groepe handelaars mede-bestaan, met verskillende verwagtinge, beïnvloed mekaar deur middel van die gevolge van hul gedrag. Weereens, ons gesprek kan nie volledig hier wees nie, maar ons kan met vrug te noem ten minste bydraes deur Brock [40]. [41]. Brock en Hommes [42]. Chiarella [43]. Chiarella en Hy [44]. DeGrauwe et al. [45]. Frankel en Froot [46]. Lux [47]. Wang [48]. en Zeeman [49]. Deel van hierdie literatuur verwys na die benadering, genoem "adaptive geloofstelsels", wat probeer om nie-lineariteit en geraas van toepassing op finansiële modelle mark. Intrinsieke onsekerheid oor ekonomiese beginsels, tesame met foute en heterogeniteit, lei tot die idee dat, afgesien van die fundamentele waarde (dws die huidige verdiskonteerde waarde van die verwagte vloei van dividende), aandeelpryse wissel onvoorspelbaar weens fases van óf optimisme of pessimisme volgens om ooreenstemmende fases van uptrend en verslechtering neiging wat die mark krisisse veroorsaak. Hoe kan hierdie soort van wisselvallige gedrag bestuur ten einde 'n beleggingstrategie te optimaliseer? Met die oog op die baie verskillende houding deur agente aanvaar om strategieë toe handel oor finansiële markte kies verduidelik, word 'n onderskeid gedoen tussen fundamentaliste en rasionele agente. Die voormalige kinders baseer hul verwagtinge oor pryse toekomstige bates 'op die mark beginsels en ekonomiese faktore (bv beide mikro - en makro-ekonomiese veranderlikes, soos dividende, verdienste, die ekonomiese groei, werkloosheid, ens). Aan die ander kant, die laaste mense probeer om tendense of statistiese relevante eienskappe van die verlede reeks data ekstrapoleer, ten einde toekomstige paaie van bates pryse (ook bekend as tegniese analise) te voorspel. Gegewe dat die interaksie van hierdie twee groepe middels bepaal die evolusie van die mark, ons kies hier om te fokus op gedrag rasionele agente (sedert 'n kwalitatiewe ontleding op makro-ekonomiese fundamentele faktore is absoluut subjektiewe en moeilik om esels), probeer om ex die individuele belegger se evalueer - ante voorspellende kapasiteit. Die aanvaarding van die gebrek aan volledige inligting, ewekansigheid speel 'n belangrike rol, aangesien doeltreffendheid is onmoontlik om te bereik. Dit is veral belangrik om te onderstreep dat ons benadering nie staatmaak op enige vorm van die bogenoemde Doeltreffende Markte Hipotese paradigma. Meer presies, is ons op soek na die antwoord op die volgende vraag: As 'n handelaar neem die gebrek aan volledige inligting deur al die mark (dit wil sê die onvoorspelbaarheid van aandele pryse dinamika [50] - [53]), sou 'n ex-ante ewekansige handel strategie uit te voer, gemiddeld, so goed soos bekende handel strategieë? Ons beweeg uit die getuienis dat, aangesien elke agent staatmaak op 'n ander inligting stel ten einde sy / haar handel strategieë te bou, kan geen doeltreffende meganisme word opgeroep. In plaas daarvan, 'n komplekse netwerk van self-beïnvloeding van gedrag, as gevolg van asimmetriese verspreiding van inligting, ontwikkel sy bande en genereer kudde gedrag om 'n paar seine wie geloofwaardigheid aanvaar volg. Finansiële krisisse toon dat die finansiële markte is nie immuun teen mislukkings. Hul gereelde sukses is nie gratis. katastrofiese gebeure brand enorme waardes in dollars en die ekonomiese stelsels in 'n ernstige gevaar. Is handelaars so seker dat uitgebrei strategieë pas die dinamika van die markte? Ons eenvoudige simulasie sal 'n vergelykende analise van die prestasie van verskillende handel strategieë uit te voer: ons handelaars sal hê om te voorspel, van dag tot dag, as die mark sal optrek ( 'lomp 'n tendens) of af (' lomp 'n tendens). Getoets strategieë is: die Momentum, die RSI, die UPD, die MACD, en 'n heeltemal random een. Rasionele verwagtinge teoretici sou onmiddellik wed dat die ewekansige strategie die kompetisie sou verloor as dit nie gebruik te maak van enige inligting, maar, soos ons sal sien, ons resultate is nogal verbasend. Detrended Ontleding van die indeks Tyd Reeks Ons is van mening vier baie gewild indekse van finansiële markte en in die besonder, ons analiseer die volgende ooreenstemmende tyd reeks, getoon in Fig. 1: Uit te brei Figuur 1. Temporale evolusie van vier belangrike finansiële markte indekse (met verloop van tyd tussenposes gaan 3714-5750 dae). Van die top na die bodem, wys ons die FTSE Britse indeks van alle aandele het die FTSE MIB indeks van alle aandele het die DAX indeks van alle aandele en die S P 500-indeks. Sien teks vir verdere besonderhede. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g001 meer » FTSE Britse indeks van alle aandele. vanaf Januarie, 1 1998 tot Augustus 3 2012, vir 'n totaal van T = 3714 dae; FTSE MIB indeks van alle aandele. vanaf Desember 31ste 1997 tot Junie 29 2012, vir 'n totaal van T = 3684 dae; DAX indeks van alle aandele. vanaf November 26 1990 tot Augustus 09 2012, vir 'n totaal van T = 5493 dae; S P 500 indeks. vanaf September 11 1989 tot Junie 29 2012, vir 'n totaal van T = 5750 dae; In die algemeen is die moontlikheid om te voorspel finansiële tydreekse is gestimuleer deur die bevinding van 'n soort van aanhoudende gedrag in sommige van hulle [38]. [54]. [55]. Die hoofdoel van die huidige artikel is om die moontlike teenwoordigheid van korrelasies ondersoek in die vorige vier finansiële reeks Europese en Amerikaanse aandelemark almal deel indekse. In hierdie verband, sal ons die tyd-afhanklike Hurst eksponent bereken deur gebruik te maak van die detrended bewegende gemiddelde (DMA) tegniek [56]. Kom ons begin met 'n opsomming van die DMA algoritme. Die computational proses is gebaseer op die berekening van die standaard afwyking op 'n gegewe tyd reeks gedefinieer as waar is die gemiddelde bereken elke keer venster van grootte. Met die oog op die Hurst eksponent bepaal. die funksie word bereken vir die verhoging van waardes van die binnekant van die interval. synde die lengte van die tyd reeks, en die verkry waardes is gerapporteer as 'n funksie van 'n log-log plot. In die algemeen, toon 'n krag-wet afhanklikheid met eksponent. maw In die besonder, indien. 'n mens 'n negatiewe korrelasie of anti-aanhoudende gedrag, terwyl as 'n mens het 'n positiewe korrelasie of aanhoudende gedrag. Die geval van stem ooreen met 'n ongekorreleerd Brown proses. In ons geval, as 'n eerste stap, bereken ons die Hurst eksponent met inagneming van die volledige reeks. Hierdie analise word in die vier erwe van Fig. 2. Hier, 'n lineêre passing om die log-log erwe onthul dat al die waardes van die Hurst indeks H verkry op hierdie manier vir die tydreeks bestudeer is, gemiddeld, baie naby aan 0.5. Hierdie resultaat lyk na 'n afwesigheid van korrelasies op groot tydskale en 'n konsistensie met 'n ewekansige proses aan te dui. Die krag wet gedrag van die DBG standaardafwyking toelaat om 'n Hurst indeks wat in al die vier gevalle, ossilleer rondom 0,5 put, dus 'n afwesigheid van korrelasies, gemiddeld, oor groot tydperke aandui. Sien teks. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g002 Aan die ander kant, is dit interessant om die Hurst eksponent plaaslik bereken betyds. Ten einde hierdie analise uit te voer, is ons van mening deelversamelings van die volledige reeks met behulp van gly vensters van grootte. wat beweeg langs die reeks met die tyd stap. Dit beteken dat, op elke keer. Ons bereken die binnekant van die gly venster deur die verandering met in vergelyking. (1). Dus, deur dieselfde prosedure hierbo beskryf, 'n reeks van Hurst eksponent waardes verkry as funksie van tyd. In Fig. 3 wys ons die resultate wat verkry is vir die parameters. . In hierdie geval, die verkry vir die Hurst eksponent waardes verskil baie plaaslik van 0,5, dus die teenwoordigheid van 'n beduidende plaaslike korrelasies dui. Uit te brei Figuur 3. Tyd afhanklikheid van die Hurst indeks vir die vier reeks: op kleiner tydskale, beduidende korrelasies teenwoordig is. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g003 Hierdie ondersoek, wat in lyn is met wat voorheen in Verw gevind. [56] vir die Dax-indeks, blyk voor te stel dat korrelasies is belangrik net op 'n plaaslike tydelike skaal, terwyl hulle kanselleer gemiddeld oor 'n lang termyn periodes. Soos ons sal sien in die volgende afdelings word hierdie funksie invloed op die prestasie van die handel strategieë oorweeg. Handel strategieë beskrywing In die huidige studie beskou ons vyf handel strategieë soos volg gedefinieer: Random (RND) Strategie Hierdie strategie is die eenvoudigste een, aangesien die korrespondent handelaar maak sy / haar voorspelling ten tye heeltemal na willekeur (met eenvormige verspreiding). Momentum (MOM) Strategie Hierdie strategie is gebaseer op die sogenaamde "momentum" aanwyser, maw die verskil tussen die waarde en die waarde daarvan. waar is 'n gegewe handel interval (in dae). Dan, as. die handelaar voorspel 'n toename van die sluiting indeks vir die volgende dag (dit wil sê dit voorspel dat) en andersom. In die volgende simulasies sal ons kyk na dae, want dit is een van die mees gebruikte tydsverloop vir die momentum aanwyser. Sien Verw. [57]. Relatiewe sterkte-indeks (RSI) Strategie Hierdie strategie is gebaseer op 'n meer komplekse aanwyser genoem 'RSI'. Dit word beskou as 'n maatstaf van onlangse handel krag die voorraad en sy definisie is:. waar is die verhouding tussen die som van die positiewe opbrengste en die som van die negatiewe opbrengste gedurende die laaste dae voor. Sodra bereken die RSI indeks vir alle ingesluit in 'n bepaalde tyd-venster met lengte onmiddellik voor die tyd dae. die handelaar wat die RSI strategie volg maak sy / haar voorspelling op grond van 'n moontlike terugskrywing van die mark neiging, aan die lig gebring deur die sogenaamde "divergensie 'tussen die oorspronklike tyd reeks en die nuwe RSI een. A divergensie kan gedefinieer word verwys na 'n vergelyking tussen die oorspronklike data reeks en die gegenereerde RSI-reeks, en dit is die belangrikste handel sein deur 'n ossillator-styl aanwyser gelewer. Dit is die geval wanneer die beduidende tendens tussen twee plaaslike extrema getoon deur die RSI tendens is gerig in die teenoorgestelde rigting as die beduidende tendens tussen twee extrema (in dieselfde tydsverloop) getoon deur die oorspronklike reeks. Wanneer die RSI lyn hange verskillend van die oorspronklike reeks lyn, 'n afwyking voorkom. Kyk na die voorbeeld in Fig. 4: twee lokale maksima volg twee verskillende tendense teenoorgestelde helling. In die geval getoon, sal die ontleder hierdie divergensie as 'n lomp verwagting interpreteer (sedert die RSI ossillator divergeer van die oorspronklike reeks: dit begin toeneem wanneer die oorspronklike reeks is steeds dalende). In ons vereenvoudigde model, die teenwoordigheid van so 'n afwyking kom neer op 'n verandering in die voorspelling van die teken, na gelang van die lomp of lomp tendens van die vorige dae. In die volgende simulasies sal ons dae te kies, aangesien - weer - hierdie waarde is een van die meestal gebruik word in-RSI gebaseer werklike handel strategieë. Sien Verw. [57]. Up and Down volharding (UPD) Strategie Dit deterministiese strategie kom nie van die tegniese ontleding. Maar, het ons besluit om dit te oorweeg, want dit lyk vir volg die skynbaar eenvoudige alternatiewe "op en af" gedrag van die mark reeks wat enige waarnemer kan sien met die eerste oogopslag. Die strategie is gebaseer op die volgende baie eenvoudige reël: die voorspelling vir gedrag môre mark is net die teenoorgestelde van wat gebeur het die dag voor. As, byvoorbeeld 'n mens. die verwagting op tyd vir die tydperk sal lomp wees. en omgekeerd. Bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie (MACD) Strategie Die "MACD 'n reeks gebou deur middel van die verskil tussen twee Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes (EMO, voortaan) van die mark prys, verwys na twee verskillende tyd vensters, een kleiner en een groter. In enige tydstip t. . In die besonder, die eerste is die eksponensiële bewegende gemiddelde van oorgeneem twaalf dae, terwyl die tweede verwys na ses en twintig dae. Die berekening van hierdie EMA op 'n voorafbepaalde tyd lag, x. kry 'n eweredigheid gewig. uitgevoer word deur die volgende rekursiewe formule: met. waar. Sodra die MACD reeks is bereken, is sy 9-dae Eksponensiële bewegende gemiddelde verwerf en, ten slotte, kan die handel strategie vir die markdinamika voorspelling gedefinieer: die verwagting vir die mark is lomp (lomp) indien (). Sien Verw. [57]. Uit te brei Figuur 4. RSI divergensie voorbeeld. A divergensie is 'n meningsverskil tussen die aanwyser (RSI) en die onderliggende die prys. Deur middel van die tendens-lyne, die ontleder seker te maak dat hange van beide reeks saamstem. Wanneer die divergensie voorkom, is 'n omkering van die prys dinamiese verwag. In die voorbeeld 'n lomp tydperk verwag word. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g004 Resultate van Empiries simulasies Vir elkeen van ons vier finansiële tydreekse van lengte (in dae), die doel was eenvoudig om te voorspel, van dag tot dag en vir elke strategie, die opwaartse (lomp) of afwaarts (lomp) beweging van die indeks op 'n gegewe dag met betrekking tot die sluiting waarde een dag voor: As die voorspelling korrek is, die handelaar wen, anders sal hy / sy verloor. In hierdie verband is ons in die evaluering van die persentasie van oorwinnings behaal by elke strategie net belangstel, in die veronderstelling dat - op elke keer as stap - die handelaars perfek weet die verlede geskiedenis van die indekse maar moenie enige ander inligting nie in besit neem en kan nie enige invloed op uitoefen die mark, of ontvang enige inligting oor die toekoms beweeg. In die volgende, te toets ons die prestasie van die vyf strategieë word deur elk van die vier tydreekse in 'n reeks van handel vensters van dieselfde grootte (in dae) en die evaluering van die gemiddelde persentasie van oorwinnings vir elke strategie in elke venster, terwyl die handelaars beweeg langs die reeks van dag tot dag, uit te. Hierdie proses, wanneer aansoek gedoen word. stel ons in staat om die prestasie van die verskillende strategieë vir 'n paar tydskale te verken (wat wissel uit sowat vanaf maande tot jare). Die motivering agter hierdie keuse is verbonde aan die feit dat die tyd evolusie van elke indeks duidelik plaasvervangers tussen kalm en vlugtige tydperke, wat op 'n fyner resolusie n verdere, self-soortgelyke, afwisseling van afwisselende en gereelde gedrag sal openbaar oor kleiner tydskale, 'n kenmerk van onstuimige finansiële markte [35]. [36]. [38]. [58]. So 'n funksie maak 'n langtermyn-voorspelling van hul gedrag baie moeilik of selfs onmoontlik om met instrumente van standaard finansiële ontleding. Die punt is dat, as gevolg van die teenwoordigheid van korrelasies oor klein tydelike skale (soos bevestig deur die ontleding van die tyd afhanklik Hurst eksponent in Fig. 3), 'n mens kan verwag dat 'n gegewe standaard handel strategie, gebaseer op die geskiedenis van die indekse, kan beter wees as die ander uit te voer in 'n gegewe tyd venster. Maar dit kon veel meer afhanklik kans as op die werklike effektiwiteit van die aangenome algoritme. Aan die ander kant, as op 'n baie groot tydelike skaal die finansiële markte tyd evolusie 'n ongekorreleerd Brown proses (soos aangedui deur die gemiddelde Hurst eksponent, wat tot gevolg het om rond te wees vir al die finansiële tydreekse beskou), 'n mens kan ook verwag dat die verrigting van die standaard handel strategieë op 'n groot tydskaal word vergelykbaar met ewekansige kinders. Trouens, dit is presies wat ons soos gevind verduidelik in die volgende. In Fig. 5 -8. rapporteer die resultate van ons simulasies vir die vier voorraad indekse beskou (FTSE-Brittanje, FTSE-MIB, DAX, S P 500). In elke figuur, van bo tot onder, stip ons: die mark tydreekse as 'n funksie van tyd; die korrespondent "opbrengste" reeks, bepaal as die verhouding; die wisselvalligheid van die opbrengs, dit wil sê die variansie van die vorige reeks, bereken in elke venster vir die verhoging van waardes van die handel venster grootte (gelyk aan, van links na regs, en onderskeidelik..); die gemiddelde persentasie van oorwinnings vir die vyf handel strategieë oorweeg word, bereken vir dieselfde vier soorte vensters (die gemiddelde uitgevoer oor al die vensters in elke opset, met inagneming van verskillende simulasie lopies in elke venster); die ooreenstemmende standaardafwykings vir die oorwinning van die vyf strategieë. Uit te brei Figuur 5. Resultate vir die FTSE-UK-indeks reeks, verdeel in 'n toenemende aantal van die saak-vensters van dieselfde grootte (3,9,18,30), simulering verskillende tydskale. Van bo na onder, ons 'n verslag van die indeks tydreekse, die ooreenstemmende opbrengs tydreekse, die vlugtigheid, die persentasies van oorwinnings vir die vyf strategieë oor al die vensters en die ooreenstemmende standaardafwykings. Die laaste twee hoeveelhede gemiddeld meer as 10 verskillende lopies (gebeure) in elke venster. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g005 Meer »Brei Figuur 6. Resultate vir die FTSE-MIB indeks reeks, verdeel in 'n toenemende aantal van die saak-vensters van dieselfde grootte (3,9,18,30), simulering verskillende tydskale. Van bo na onder, ons 'n verslag van die indeks tydreekse, die ooreenstemmende opbrengs tydreekse, die wisselvalligheid, die persentasies van oorwinnings vir die vyf strategieë oor al die vensters en die ooreenstemmende standaardafwykings. Die laaste twee hoeveelhede gemiddeld meer as 10 verskillende lopies (gebeure) in elke venster. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g006 Meer »Brei Figuur 7. Resultate vir die DAX-indeks reeks, verdeel in 'n toenemende aantal van die saak-vensters van dieselfde grootte (3,9,18,30), simulering verskillende tydskale. Van bo na onder, ons 'n verslag van die indeks tydreekse, die ooreenstemmende opbrengs tydreekse, die wisselvalligheid, die persentasies van oorwinnings vir die vyf strategieë oor al die vensters en die ooreenstemmende standaardafwykings. Die laaste twee hoeveelhede gemiddeld meer as 10 verskillende lopies (gebeure) in elke venster. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g007 Meer »Brei Figuur 8. Resultate vir die S P 500 indeks reeks, verdeel in 'n toenemende aantal van die saak-vensters van dieselfde grootte (3,9,18,30), simulering verskillende tydskale. Van bo na onder, ons 'n verslag van die indeks tydreekse, die ooreenstemmende opbrengs tydreekse, die vlugtigheid, die persentasies van oorwinnings vir die vyf strategieë oor al die vensters en die ooreenstemmende standaardafwykings. Die laaste twee hoeveelhede gemiddeld meer as 10 verskillende lopies (gebeure) in elke venster. doi: 10,1371 / journal. pone.0068344.g008 Waarneming van die laaste twee panele in elke figuur, twee belangrikste resultate is duidelik: Die gemiddelde persentasie van oorwinnings vir die vyf strategieë is altyd vergelykbaar en ossilleer rondom. met 'n klein ewekansige verskille wat afhanklik is van die finansiële indeks beskou. Die prestasie van oorwinnings vir al die strategieë kan paradoksale lyk, maar dit hang af van die gemiddelde prosedure oor al die vensters langs elke tydreekse. In Fig. 9 Ons wys, vir 'n vergelyking, die gedrag van die verskillende strategieë vir die vier finansiële indekse beskou en vir die saak (die telling in elke venster is gemiddeld oor verskillende gebeure): as een, kan sien binne 'n gegewe handel venster elke enkele strategie lukraak uit te voer veel beter of slegter as. maar gemiddeld die globale uitvoering van die verskillende strategieë is baie soortgelyk. Verder het weer verwys na Fig. 5 -8. Inleiding . .