Wednesday 31 January 2018

Etf 추세 거래 시스템


Etf 추세 거래 시스템
그것은 마지막 서평 이후 4 개월이 지났습니다. 나는 책 리뷰를 블로그의 더 빈번한 특징으로 만들고 싶었다. 문제는 종종 한 번에 몇 권의 책을 시작하지만 끝내기 위해 고생하는 것입니다.
오늘의 리뷰를위한 책은 트렌드 추종자이자 펀드 매니저 (그리고 트레이딩 블럭스의 사용자) 인 Anthony Garner의 ETF 트레이딩 시스템에 대한 실용 가이드이다. 이 책은 규칙 기반 거래를 조사하고자하는 투자자를 대상으로하고 있으며, 다양한 사례를 통해 기계 거래 시스템을 설계, 구축 및 테스트하는 방법에 대해 설명하고 ETF 장비에이 전략을 적용하는 방법에 중점을 둡니다.
이 책은 테스트를 설명하기 위해 많은 차트가있는 빠른 읽기 (170 페이지)입니다.
소개 정보.
저자는 매우 단순한 시스템 예제와 르네상스 및 추종자 마법사 (Trend Following Wizards)와 같은 체계적인 자금 추적 기록을 통해 체계적 / 기계적 거래를 제시함으로써 시작합니다.
다음 장에서는 데이터를 다룹니다. 저자는 양질의 데이터의 중요성을 강조하면서 역사적인 데이터를 (매우 최근의) ETF의 프록시로 사용하기위한 몇 가지 출처를 나열합니다. 배당의 유무에 따른 투자의 예는 해당 데이터의 출처를 밝히는 강력한 사례입니다 (연간 수익의 두 배에 달하는 배당금을 포함하여 1 세기가 조금 넘는). 균형을 150 배 이상으로!). 마지막으로, Garner는 상품에 대해 언급하고 롤 리턴과 같은 덜 분명한 요소를 포함하여 인덱스를 작성해야 할 필요성을 느낍니다.
Backtesting 소프트웨어에 대한 빠른 장이 계속됩니다 (Garner는이 책 전체에서 Trading Blox를 사용합니다). Part 1의 전략 및 시스템 설계의 마지막 장으로 연결됩니다.
최적화 및 커브 피팅과 같은 측면뿐만 아니라 미끄러짐 및 거래 비용 시뮬레이션에서 현실적인 테스트 가정에 대한 필요성이 논의되었습니다. 시뮬레이션 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
제 2 부 : 책의 고기.
두 번째이자 마지막 부분은 체계적 (또는 규칙 기반) 거래를 포함한 여러 가지 투자 전략을 소개합니다. 저자가 강조한 것처럼 자산 배분은 가장 중요한 수익원 중 하나입니다. 희소식은 대부분의 중요한 자산 종류 (및 더 많은 것)가 ETF의 모양으로 유효하다는 것을이다. 이 부분에서 다양한 시스템을 사용하여 다양한 자산 할당을 테스트합니다.
벤치 마크.
비교 기준으로 다양한 구매 및 보유 포트폴리오 (주식 만, 채권 및 상품이있는 주식, 상품 만 등)에 대한 다양한 통계 (CAGR, drawdown 등)가 계산됩니다. 하나의 결론은 분산 된 포트폴리오가보다 매끄럽고 높은 수익을 창출하는 데 도움이된다는 것입니다. 또 다른 요점은 포트폴리오에서 적절한 수준의 다양성을 유지하기 위해 정기적 인 재조정이 얼마나 중요한지입니다.
Garner는 이름이 밝혀지지 않은 위험 조정 수익률 측정법을 사용하여 전략을 비교합니다. 단지 이것을 의미 론적 오류라고 부르 자면 (업계 전반에서 널리 사용됨), 기민한 독자는이를 정신적으로 변동성 조정 수익으로 해석 할 수 있어야합니다. (미안 해요 & # 8230; 내 버그 곰 : Variance! = 위험)
마지막으로, 장기 보유를위한 상품 및 이와 동등한 ETC에 대한 흥미로운 측면 노트. 저자는 부정적인 롤 수확량 (contango 시장의 경우)과 많은 ETC 스폰서 비용 때문에 수익의 상당 부분이 침식 됨으로 장기 보유를위한 이상적인 옵션이 아니라는 것을 입증합니다.
BBBO 시스템.
Garner가 소개 한 첫 번째 규칙 기반 시스템은 Bollinger Band BreakOut입니다. 그는 전체 시스템에 대해 진입 및 퇴출뿐만 아니라 위험 및 위치 조정, 재조정, 자금 관리 등의 규칙을 사용하여 설명합니다 (훌륭한 시스템이 제공해야 함). Trading Blox 사용자에게 유용한 추가 기능은 시스템이 포럼에서 사용 가능하다는 것입니다.
저자는 이전 장에서 논의 된 다양한 자산 배분 벤치 마크와의 비교를 실행하는데, 이 추세는 구매 및 희망 구매 및 보류 전략보다이 추세 시스템의 우수성을 공정하게 결정적으로 입증합니다. 시스템 파라미터를 가지고 노는 것은 성능이 상당히 일정하게 유지하면서 어떤 형태의 견고성을 보여줍니다.
거래 단점에 대해 한 가지 핵심이 있습니다. 하지 않는 것이 좋습니다.
이것은 주로 책에서 테스트 된 단 한 번의 전략의 나쁜 성과에 비추어서입니다. 그러나이 추론의 문제점은 대부분의 백 테스팅이 1982 년으로 만 돌아 간다는 것입니다! 필자는 저자가 시장의 편견에 빠져서 시장 상황의 연속성에 대해 거시적 인 예측을 할 수 있다고 생각한다. (2007-2008 단거리 시스템의 실적이 좋음에도 불구하고 부정적인 실적으로 돌아갈 것이라는 점을 시사한다. 주식 시장이 회복 될 때).
이 문제는 몇 가지 있습니다.
시장이 곧 회복 될지 누가 알겠는가? 매크로 경제 논의를 여기서 자세히 다루지 않고서는 : 80 년대 이래로 세계 시장은 지난 100 년 동안 가장 큰 인플레이션 팽창을 겪어 왔고, 주요 매크로 (즉, 세계적으로 대부분의 자산 클래스에서 황소 (버블?). 나는 우리가 다음으로 향하고있는 곳에 대해 어떤 예측도하고 싶지는 않지만, 앞으로 25 년 동안 1931-1955 년과 운율을 짓지 않을 것인지 (그리고 / 또는 우리에게 오랫동안 '일본식 스타일' 디플레이션 감소 나선형). 이 가정은 이전 시장에서 테스트되지 않았습니다 (주로 1982 년 이전의 데이터 부족 때문 임).
위의 참고 사항으로, 매크로 추이 시스템에서 매크로 필터의 영향을 측정하고 테스트하는 것이 흥미로울 것입니다 (즉, 매크로 표시기가 확장 기간 및 쇠퇴하는 동안 짧은 거래 & # 8221;). Schumpeter Business Cycles 또는 Kondratiev Waves의 기계화 된 버전을 매우 장기적인 필터로 탐구하는 것이 가치있는 접근 방법이 될 수 있습니다.
증가하는 수익.
ETF 대 미래 선물 거래 대 체계적 거래 수단 (즉, 레버리지)의 부족한 부분을 다루는 흥미로운 장입니다. 새로운 변경된 머니 관리 알고리즘은 계좌로 균등하게 주식을 분리하지 않고 (그리고 신호가없는 현금에 앉는 것보다) 사용 가능한 신호에 형평성을 집중시키는 시스템에 명령합니다. 이것은 더 깊은 조사가 필요한 재미있는 개념입니다.
이 Money Management 규칙 변경이 생성하는 성능 향상은 매우 흥미 롭습니다. 결론은 레버리지를 증가시키지 않고 수익을 증가시키는 것이 가능하다는 것입니다.
모멘텀 시스템.
마지막 장에서는 BBBO 시스템을 과장하는 것으로 보이는 (모기지 시스템에 대해) 동일한 비교 처리를 실시합니다 (가장 실적이 좋은 시장을 구입하십시오).
다시, 이 시스템 코드는 Trading Blox 포럼에서 사용 가능합니다.
단어 다음에.
노련한 실제 트렌드 추종자 및 트레이딩 시스템 개발자로부터 상당히 짧고 유쾌한 읽기. 가지고 갈 수있는 몇 가지 아이디어가 있습니다. 항상 좋은 아이디어입니다. 비싼 편 (조금이라도 아마존의 거의 50 %에 이르는 데 성공했다.).
지금까지 10 개의 댓글 (& D);
검토해 주셔서 감사합니다. 호기심에서 예제 시스템에 대해 가장 많이 테스트 된 CAGR과 그에 상응하는 최대 DD 수는 무엇입니까?
ETF 거래 시스템 개발 경험은 언급 한 책의 몇 가지 주요 점을 반영합니다. 레버리지는 그다지 많지 않으므로 좋은 손실 - 손실 비율 등이있는 시스템을 찾아야하지만, 시스템은 또한 이용 가능한 레버리지로 허용 가능한 수익을 제공해야합니다. 당신이 켈리를 활용하는 대신에 켈리를 디자인 할 필요가 있다고 말한 것입니다.
사용할 수있는 신호에 돈을 집중시키는 것이 내 연구와 일치합니다. 초점을 중심으로 구축 된 운동량 유형 시스템의 장점도 마찬가지입니다.
저자가 짧은면을 연주하지 못하도록 경고했기 때문에 니켈을 내기 위해 기꺼이 책의 볼륨 표시기에 많은 시간을 할애하지 않을 것입니다.
다양한 포트폴리오에 적용된 BBBO 시스템은 CAGR이 14.12 %로 MaxDD가 24 %이고 향상된 버전 (즉, 사용 가능한 신호에 집중하는 위치 : MaxDD가 37.4 % 인 19.18 %)입니다.
볼륨 표시기를 사용하지 않는 저자에 대해 당신이 옳습니다. & # 8211; 나는 당신이 그걸 잘 활용했다고 생각하니?
추가 통계를 가져 주셔서 감사합니다.
네, 볼륨이 유용하고 거래 가능하다는 것을 알았습니다. 추세 추종자가 많이 갖고있는 문제는 좋은 기회를 맞이하여 급격한 가격 반전을 처리 할 수 ​​없다는 것입니다. 이동이 끝나면 거래량이 떨어지기 때문에 볼륨을 주시하면이 역 분개가 표시됩니다. Tim Ord는 & # 8230;
팀 오드 (Tim Ord)의 책에 대한 코멘트는 그의 웹 사이트에서 지불해야하는 뉴스 레터 인 오드 볼륨 (Ord Volume)의 판매 피치 일 뿐이라는 점에 대해 어떻게 생각하십니까?
그의 뉴스 레터를 구독하지 않고 책이 충분히 재미 있습니까?
안녕 케빈, 그 책이 유용하다는 걸 알았어. 뉴스 레터를 구독하지 않아 그 가치에 대해 언급 할 수 없습니다. 또한 & nbsp; Ord Volume & # 8221;을 사용하지 않아도됩니다. 그가 책에서 쓴 것과 정확히 똑같은 방식으로 제가 대신 한 것은 한계 구매자가 가격을 올리므로 이동이 끝날 때 볼륨이 전체적으로 줄어들 것이라는 일반 원칙을 따르는 것입니다.
당신은 1982 년까지 역 테스팅을하지 않은 저자에 대해 논평했습니다. 나는 몇 가지 이유로 흥미로운 것으로 생각했습니다. 즉, 제 거래 시스템을 더 멀리 테스트해야한다는 것입니다.
어쨌든, 이 책은 1993 년 이래로 있었던 ETF 거래 시스템에 관한 책입니다. (WSJ에 따르면) online. wsj / ad / focusonetfs / history. html.
따라서 ETF 거래 시스템을 1993 년까지만 백 터 테스트 할 수 있습니까?
엄밀히 말하자면 ETF는 거래 시작일 (즉, ETF의 경우 1993 년)부터 만 ETF를 백 테스트 할 수 있습니다. 그러나 나는 대부분 ETF를 새로운 투자로 간주하지는 않는다. 왜냐하면 대부분의 투자자들은 단순히 주식 인덱스 ETF, 상품 ETF, 부동산 ETF 등 훨씬 더 오래 동안 존재 해 왔던 기초 인덱스를 재현하려고 시도하기 때문이다. . 이 인덱스는 아마도 더 긴 백 테스트 기간 동안 ETF 백 테스트를위한 프록시로 사용되어야합니다 (책자가 1982 년으로 돌아가는 인덱스 데이터로 수행하는 것입니다).
물론 이것은 지수를 추적하지 않는 좀 더 이국적인 ETF (보통 훨씬 더 최근)와는 작동하지 않습니다. 이 경우 백 테스트는 매우 제한적입니다.
오늘 날의 레버리지 ETF (2x 및 3x)가 짧은 거래에서 사용되기를 간청하고있는 것처럼 보입니다. ETF의 유형과 관련된 일일 리셋과 부패는 장기적으로 가치를 잃지 않도록합니다.
맥스 : 이러한 레버리지 ETF 중 일부는 매일 리셋되고 시간이 감소한다고 말할 수 있습니다. ETF가 새로운 낮은 또는 새로운 최고를 만들지 않은 경우에 일정한 일 후에 당신을 밖으로 얻는 타이밍 방법론을 이용하기위한 것 인 싸우기를위한 방법. 예를 들어, 긴 ETF를 사용하고 있고 연속 12 일 동안 새로운 최저치를 만들지 않았다면 그 자리를 닫을 수 있습니다.
죄송합니다. 12 일 동안 연속적으로 새로운 HIGH를 표시하지 않으 셨다면, 그 기준에 따라 순위를 닫을 수 있습니다.
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이 성과 표와 결과는 자연의 견해이며 실제 회계에서의 거래를 나타내지 마십시오.

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