Estratégias de negociação s & p 500

Uma Estratégia de Negociação Swing Simples para o S & # 038; P 500.

Swing trading é uma maneira de aproveitar os recuos do mercado para obter melhores entradas e negócios mais lucrativos.

Neste artigo, mostro um método simples para trocar o S & amp; P 500 usando um sistema de troca de swing. Eu olho para a rentabilidade histórica da estratégia e também uso um teste de entrada aleatória para ver o robusto sistema de entrada.

O que é Swing Trading?

Swing trading é bastante direto. É uma maneira de usar os retrações normais do mercado para entrar em negociações.

A maneira como eu particularmente gosto de usar swing trading é combiná-lo com a tendência geral do mercado. A imagem à esquerda é um bom exemplo de como eu quero usar swing trading. Destaquei os possíveis pontos de entrada usando setas verdes. Neste exemplo, a direção de longo prazo do mercado é para cima. Portanto, eu só vou negociar nessa direção.

Feito bem, o balanço comercial nos permite maximizar nosso potencial de ganho, minimizando o nosso risco potencial. Podemos inserir trades que possuem taxas de recompensa / risco favoráveis e aumentar nossas chances de se manter rentável no longo prazo.

Como todas as abordagens comerciais, o swing trading tem desvantagens. Durante os mercados fortemente abertos, os comerciantes de balanço podem perder boas oportunidades comerciais se o preço não retornar.

A Estratégia de Negociação Swing Simples.

Esta estratégia tem três partes principais:

Para esta estratégia, uso canais de desvio padrão para identificar a tendência dominante. Eu acho que esses canais são uma excelente maneira de identificar a direção do mercado. A estratégia é longa e se os canais estão apontando para cima, eu entrarei em um comércio.

A estratégia de saída que estou usando é Bollinger Bands. Bandas Bollinger expandem-se durante a volatilidade do mercado e contratam-se durante períodos de calma.

O gatilho de entrada é um padrão de castiçal japonês. Na verdade, eu uso um padrão muito simples. Aguardo o preço para fechar abaixo do canal de desvio padrão mais baixo e depois procure uma vela de baixa. A vela de baixa deve ter um corpo de uma porcentagem mínima da altura da vela.

Resultados do Backtest de negociação.

Este backtest de negociação foi realizado usando um modelo Tradinformed Backtest. Eles são uma ótima maneira de testar suas próprias estratégias e realmente melhorar suas habilidades comerciais.

Testei essa estratégia no índice S & P 500 no prazo do dia. Eu usei dados de 1990 a 2018.

Para os resultados abaixo, tive uma parada-perda calculada em 3 vezes a ATR. Eu ajustei o multiplicador Bollinger Band para 1,5 desvios padrão. Os canais de desvio padrão foram calculados com base em 200 dias e foram compensados por 0,5 desvios-padrão. O corpo do gatilho de entrada do castiçal deve ser pelo menos 65% da altura total da vela (entre o alto e o baixo).

Entrada aleatória & # 8211; Quão robusto é o sistema de entrada.

Como bons analistas e comerciantes, devemos sempre desconfiar dos nossos resultados. É tão fácil permitir que o viés e o excesso de otimismo afetem nossos resultados. Neste caso, eu decidi testar a eficácia do gatilho de entrada do candelabro. Então eu vou comparar a entrada do castiçal a uma entrada aleatória. Eu deixarei tudo o resto o mesmo. Realizei 5 testes de entrada aleatória e tirei os valores médios.

Conclusões.

Os resultados originais mostraram que esta estratégia de negociação de swing foi rentável durante um longo período de tempo no índice S & P 500. Tem uma percentagem relativamente elevada de vencedores e tem uma redução relativamente baixa. A comparação dos resultados originais com o teste de entrada aleatória demonstrou que o gatilho de entrada é melhor que a entrada aleatória neste teste. Também mostra que o sistema de filtro e saída pode ser lucrativo a longo prazo sem depender completamente do gatilho de entrada.

Recursos adicionais.

Se você está interessado em explorar mais sobre o comércio de swing, eu realmente gostei de ler Swing Trading For Dummies de Omar Bassal. É uma boa introdução ao assunto. Eu sou fã da série For Dummies, neste caso há um bom uso do humor e o material é claramente apresentado. O autor inclui muita informação e idéias comerciais.

Outra boa maneira de melhorar o seu swing trading é o uso de retransmissões Fibonacci. No meu artigo sobre o cálculo de retransmissões de Fibonacci, eu mostro automaticamente meu método para colocar os níveis de retransmissões de Fibonacci em uma planilha do Excel.

Pode ser mais fácil entender uma estratégia observando. Confira o vídeo de mim demonstrando a estratégia e a planilha de backtest.

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Tradinformed.

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Trend-Following com Valeriy Zakamulin: Negociação do Índice S & # 038; P 500 (Parte 7)

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Este índice é provavelmente o índice de ações mais comumente seguido e muitos consideram que é uma das melhores representações do mercado de ações dos EUA. Muitos fundos indexados tentam replicar o desempenho do índice S & amp; P 500, mantendo os mesmos estoques que o índice, nas mesmas proporções. O primeiro exemplo desse fundo foi o Vanguard 500 do Vanguard Group, que já apareceu em 1976. Além dos fundos do índice, existem fundos negociados em bolsa (ETF) que também replicam o desempenho do S & P 500 índice.

Devido à popularidade generalizada do índice S & amp; P 500, baixo custo e facilidade de investimento no fundo índice S & amp; P 500, existem muitos estudos que investigaram a rentabilidade da tendência seguindo as regras na negociação desse índice. Infelizmente, praticamente todos esses estudos usaram back-tests sem corrigir o viés de mineração de dados e ignoraram uma fricção de mercado tão importante quanto os custos de transação. Os resultados desses estudos deram origem a muitos mitos sobre o desempenho superior da tendência seguindo estratégias de negociação.

Dois exemplos desses mitos são os seguintes:

Primeiro, pode-se facilmente vencer o mercado usando uma estratégia de seguimento. Em segundo lugar, em comparação com sua contrapartida passiva, a estratégia de tendência segue um retorno maior com menor risco. Portanto, não há desvantagem na implementação da estratégia seguindo estratégia.

Em outras palavras, você pode ter seu bolo e comê-lo também.

Nós, por outro lado, usamos uma metodologia de teste para frente, contamos custos de transação realistas e avaliamos de forma abrangente a rentabilidade de várias regras de tendência na negociação do índice S & P 500. Os resultados deste estudo nos permitem revisar os mitos em relação ao desempenho superior da tendência seguindo as regras neste mercado de ações bem conhecido e entender completamente suas vantagens e desvantagens.

A estrutura dos nossos testes de tendência.

Em nossos testes, usamos as seguintes 5 seguintes regras de seguimento: MOM, P-MA, MAC, MAE e MACD. Estimamos a rentabilidade de cada regra única e a regra combinada (COMBI). Na regra combinada, o desempenho de cada regra de negociação única é avaliado no segmento de dados na amostra; então a melhor regra de negociação é selecionada e seus retornos são simulados no segmento de dados fora da amostra. Veja a Parte 6 desta série de blog para a descrição detalhada do procedimento de teste para frente.

Note-se que uma realização prática de 4 de 5 regras únicas requer a escolha de uma média móvel particular (SMA, LMA, EMA, etc.). Além disso, quando uma regra de negociação gera um sinal de Vender, existem duas ações possíveis: mova para caixa ou venda curtas as ações. Finalmente, porque existem várias medidas de desempenho alternativas, a seleção da melhor estratégia de negociação pode depender da escolha da medida de desempenho. Para reduzir a dimensionalidade do procedimento de teste, primeiro realizamos alguns estudos secundários para responder as seguintes questões: A escolha da medida de desempenho influencia a seleção da melhor estratégia de negociação? A escolha da média móvel influencia o desempenho da melhor estratégia de negociação? É sensato considerar a estratégia com vendas curtas?

Os resultados desses estudos nos permitem fazer as seguintes conclusões:

A estratégia de venda a descoberto é arriscada e não paga. Especificamente, o desempenho da estratégia de venda a descoberto é substancialmente pior do que o desempenho da estratégia correspondente em que o comerciante muda para o caixa (ou permanece investido em dinheiro) depois que um sinal de Venda é gerado. A razão para o mau desempenho da estratégia de venda a descoberto é que uma regra de tendência segue a direção de uma tendência com precisão muito longe da perfeição; Do ponto de vista prático, a escolha da medida de desempenho não influencia o ranking das estratégias de negociação. Quando o desempenho é medido usando retornos diários ou mensais, todas as medidas de desempenho produzem uma classificação praticamente idêntica das estratégias de negociação. Portanto, a relação Sharpe, que se tornou o padrão da indústria para medir o desempenho ajustado ao risco, é superior a outras medidas de desempenho do ponto de vista de um profissional; Do ponto de vista prático, a escolha da média móvel não tem influência crucial no desempenho das tendências seguindo as estratégias. Em particular, independentemente da escolha da média móvel, o desempenho da melhor estratégia de negociação permanece praticamente intacto. A este respeito, o SMA pode ser preferido como a média móvel mais simples, conhecida e melhor compreendida. Note-se que nossa análise das propriedades das médias móveis ordinárias (ver Parte 2 desta série de blog) sugeriu que, teoricamente, LMA e EMA podem ter algumas vantagens potenciais em relação ao SMA. Infelizmente, em aplicações práticas, essas vantagens não são realizadas.

Lembramos ao leitor que, mesmo que os testes de frente sejam supostos testes puramente objetivos que permitam ao comerciante avaliar a verdadeira rentabilidade de uma regra comercial, na realidade o resultado de um teste direto depende geralmente da escolha de um período histórico e na escolha do ponto de divisão entre o segmento de dados na amostra e fora da amostra (veja a Parte 6 desta série de blog). Este fato dá a possibilidade de manipular os resultados de um teste para frente. Em particular, a escolha do período histórico e / ou do ponto de divisão pode ser um fator decisivo que determina se, ou não, uma tendência seguindo estratégia supera sua contrapartida passiva.

Em nossos testes diretos usamos dados mensais de janeiro de 1926 a dezembro de 2018; Janeiro de 1950 é usado como o ponto de divisão entre o segmento de dados na amostra e fora da amostra. Nossas escolhas são motivadas pelas seguintes considerações. Em primeiro lugar, mesmo que os dados para o índice S & P Composite possam ser estendidos no tempo até 1800, os dados pós-1926 são mais confiáveis do que os dados pré-1926. Em segundo lugar, identificamos a presença de uma grande ruptura estrutural em torno do ano de 1944 na taxa de crescimento do índice. Portanto, a rentabilidade histórica da tendência seguindo as regras após o intervalo pode ser usada como um indicador confiável de sua rentabilidade futura. Ainda assim, existem várias opções para selecionar o ponto de divisão. Dependendo da escolha do ponto de divisão, o valor p do teste de superação pode variar de praticamente 0% a quase 100%. No entanto, nossa análise revela que, para a maioria das escolhas, o valor p dos testes de superação está entre 15% e 25%. Assim, usando janeiro de 1950, enquanto o ponto de divisão garante um longo período fora da amostra com muitos mercados de touro e urso e produz uma estimativa típica de desempenho histórico e sua significância estatística.

Quando simulamos os retornos de uma estratégia seguindo a estratégia, impomos 0,25% de custos de transação unidirecionais (assumindo que os custos de transação são proporcionais ao volume de negociação).

Nosso resultado principal - resultados subsequentes.

A tabela abaixo relata a estatística descritiva da estratégia de compra e retenção (indicada por B e H) eo desempenho fora da amostra da tendência seguindo as estratégias. Em primeiro lugar, nos concentramos nos retornos médios estimados e no desvio padrão dos retornos; ambas as estimativas são anualizadas e relatadas em porcentagens. Observe o seguinte. A julgar pelos valores do desvio padrão dos retornos (que é a medida de risco comum na teoria das finanças modernas), todas as estratégias de tendência são praticamente igualmente arriscadas. Observamos uma redução significativa no risco em comparação com o risco da estratégia passiva. No entanto, a redução de risco não é surpreendente porque praticamente em qualquer tendência que segue a estratégia cerca de 1/3 do tempo que o dinheiro é mantido em dinheiro. Os retornos médios da tendência seguindo estratégias também estão abaixo dos retornos médios da estratégia passiva. Assim, a tendência da estratégia seguinte tem rendimentos e riscos menores em comparação com os de sua contrapartida passiva.

Os resultados são resultados hipotéticos e NÃO são um indicador de resultados futuros e NÃO representam retornos que qualquer investidor realmente atingiu. Os índices não são gerenciados, não refletem taxas de administração ou de negociação, e não se pode investir diretamente em um índice. Informações adicionais sobre a construção desses resultados estão disponíveis mediante solicitação.

Em segundo lugar, focalizamos o desempenho superado estimado que é medido por Δ = SR TF - SR BH, onde SR TF e SR BH indicam os índices de Sharpe da estratégia de seguimento e estratégia de compra e retenção, respectivamente. Os índices Sharpe são anualizados; o valor p do teste de desempenho superior é relatado abaixo do valor do superávit estimado. Lembre-se de que a relação Sharpe pode ser calculada como.

onde E [r i] e E [r f] são os retornos médios da estratégia i e os retornos médios do ativo sem risco, respectivamente, e σ i é o desvio padrão dos retornos para a estratégia i. Durante o período fora da amostra, o valor médio da taxa de retorno livre de risco é igual a 4,35%. Consequentemente, a proporção Sharpe da estratégia buy-and-hold é igual (11.64-4.35) / 14.43=0.50. Por exemplo, a relação Sharpe da estratégia MAC é igual a (10.94-4.35) /10.90=0.60. Portanto, o desempenho superior gerado pela estratégia MAC equivale a 0,60-0,50 = 0,10.

Note-se que, a julgar pelo desempenho superado estimado, cada estratégia única de tendência e a estratégia combinada superam a estratégia de compra e retenção com base no risco ajustado. No entanto, nenhuma das tendências seguindo estratégias supera estatisticamente a estratégia de compra e retenção nos níveis estatísticos convencionais (1%, 5% e 10%). O valor p médio do teste de desempenho superior é de cerca de 25%. Esse valor significa que há aproximadamente 25% de probabilidade de que o índice de Sharpe da estratégia de compra e retenção seja maior do que o índice Sharpe da estratégia seguindo estratégia.

Além do desvio padrão dos retornos, as seguintes medidas de risco são relatadas: a redução máxima, a redução máxima média, que é uma média igualmente ponderada das 10 maiores retiradas e a redução média. A vantagem da tendência da estratégia a seguir é mais pronunciada quando se compara as medidas de risco baseadas na redução da estratégia de tendência e a estratégia de compra e retenção correspondente. Durante o período total de fora da amostra, enquanto que a redução do desvio padrão é de aproximadamente 1/3, a redução da redução máxima e a redução máxima média é de aproximadamente 1/2. Ou seja, uma estratégia de seguimento de tendências reduz as cobranças muito mais eficaz do que reduz a variabilidade dos retornos (medida pelo desvio padrão). Portanto, em nossa opinião, a principal vantagem da estratégia seguindo a estratégia reside na sua capacidade de limitar as perdas potenciais. Ou seja, a estratégia de tendência seguinte é uma estratégia com proteção contra a desvantagem.

A figura abaixo, painel superior, traça os retornos acumulados para a estratégia buy-and-hold e a estratégia MAC simulou fora de amostra. O painel inferior desta figura traça as retiradas da estratégia de compra e retenção e da estratégia de MAC. Vale ressaltar que, ao longo do período fora de amostragem de 65 anos, o retorno cumulativo à estratégia de tendência seguinte é um pouco menor que o da estratégia de compra e retenção. No entanto, a tendência seguindo estratégia é substancialmente menos arriscada. Vamos elaborar mais sobre esta propriedade da tendência seguinte estratégia no final desta publicação no blog.

Uma característica muito proeminente do desempenho superior gerado por uma estratégia de tendência seguinte é que é muito desigual ao longo do tempo. Em regra, uma tendência de estratégia de seguimento abaixo da sua contrapartida passiva durante os mercados de touro e supera os mercados urso. Isso ocorre porque uma tendência seguindo estratégia identifica a direção de uma tendência com aproximadamente 75% de precisão; ou seja, um sinal de negociação correto é gerado cerca de 3/4 do tempo. Como resultado, durante os mercados de touro, uma tendência a seguir a estratégia gera uma série de sinais falsos. Esses sinais de venda incorreta deterioram o desempenho de uma tendência seguindo a estratégia durante os mercados de touro. Durante os mercados de urso, uma tendência de estratégia seguinte gera uma série de falsos sinais de compra. No entanto, se um mercado de urso é bastante longo, uma estratégia de tendência seguida protege contra perdas mesmo na presença de alguns sinais falsos de compra.

Para ilustrar o desempenho desigual gerado por uma tendência seguindo estratégia, a figura abaixo mostra o desempenho contínuo de 5 anos produzido pela estratégia MAC simulada fora de amostra. Especificamente, o primeiro ponto deste gráfico mostra o desempenho superior ao período de 5 anos de janeiro de 1950 a dezembro de 1954; O segundo ponto mostra o desempenho superior ao período de 5 anos de fevereiro de 1950 a janeiro de 1955; etc. O enredo nessa figura demonstra claramente que o desempenho superior não é apenas altamente não uniforme ao longo do tempo, mas, muitas vezes, uma tendência que segue a estratégia é inferior à sua contrapartida passiva. Portanto, o desempenho relatado (na tabela acima) é uma medida de desempenho médio calculado usando um horizonte de longo prazo (note que esse horizonte está além do horizonte de investimento de qualquer investidor individual). Uma vez que a maioria dos investidores tem horizontes de curto a médio prazo, a superação média produzida por uma tendência após uma estratégia em um horizonte de 65 anos não é especialmente relevante. A fim de fornecer uma imagem mais precisa do desempenho superior, usando janelas rolantes de 5 e 10 anos, na tabela acima, relatamos a probabilidade de que a tendência seguinte estratégia supera sua contrapartida passiva em um período histórico arbitrário de 5 e 10 anos. Essas probabilidades são denotadas como & # 8220; Rolling 5 (10) - year Win%. & # 8221; Observe que, ao longo de um horizonte de 5 anos, a probabilidade de uma tendência seguir estratégia superar sua contrapartida passiva é inferior a 50%. Ou seja, ao longo de um horizonte de 5 anos, uma tendência seguindo a estratégia é mais provável de um desempenho inferior do que superar a estratégia de compra e retenção. No entanto, a probabilidade de superação aumenta à medida que o horizonte de investimento aumenta.

Trend-Following Beat Buy and Hold?

A questão final que estamos tentando responder é essa: a tendência da estratégia a seguir supera a estratégia de compra e retenção?

Para responder a esta pergunta, usando os dados passados e a metodologia de teste direto, avaliamos o desempenho superior fornecido pela estratégia de tendência e testamos se a superação é estatisticamente significante.

Aqui está um breve resumo dos nossos resultados até agora:

O desempenho superior produzido pela estratégia tendencial tende a ser positivo a longo prazo. No entanto, esse desempenho superior não é estatisticamente significativo nos níveis estatísticos convencionais. Portanto, os resultados de nossos testes são encorajadores, mas inconclusivos; A tendência seguinte estratégia tende a baixo desempenho (superar) a estratégia de compra e retenção durante os mercados de touro (urso); O desempenho superior é muito desigual no tempo e não é garantido. Na verdade, nossos resultados sugerem que, em relação aos horizontes de curto a médio prazo, a tendência da estratégia seguinte é mais provável de um desempenho inferior ao mercado do que superar; A tendência seguinte à estratégia tem retornos médios mais baixos e menor desvio padrão de retornos do que os da estratégia de compra e retenção. Assim, e é muito importante enfatizar, a estratégia de tendência seguinte não é um retorno elevado, baixo risco e # 8221; estratégia em relação à estratégia de compra e retenção. Na realidade, é um "baixo retorno", de baixo risco e # 8221; estratégia; A principal vantagem da estratégia de tendência segue ser a sua capacidade de limitar as perdas potenciais.

No entanto, mesmo que em nossos testes usássemos o contemporâneo & # 8220; estado da arte & # 8221; metodologia de medição de desempenho que é empregada nos artigos publicados nos principais periódicos financeiros, é sempre necessário ter em mente que a teoria da medição do desempenho baseia-se em uma série de premissas que normalmente não são atendidas na realidade. Outra deficiência da metodologia de medição de desempenho padrão empregada nas finanças modernas é que se utilizam exclusivamente dados de alta freqüência (retorno de ativos amostrado na freqüência diária ou mensal). Se o investidor investe por um longo prazo, faz muito mais sentido usar dados de baixa freqüência. Ou seja, usar os retornos de ativos amostrados em uma freqüência de vários anos. No entanto, neste caso, o número de observações de retorno independentes é muito baixo e, conseqüentemente, os testes estatísticos têm muito pouca energia. Ainda assim, é extremamente perspicaz demonstrar a diferença nas distribuições de probabilidade dos retornos à tendência seguindo e comprar e manter estratégias amostradas em baixas frequências.

Para isso, comprimos (isto é, agregado) os retornos mensais da estratégia MAC simulada fora da amostra e a estratégia de compra e retenção correspondente aos retornos ao longo de períodos de 2 anos. A figura abaixo representa as funções de distribuição de probabilidade empírica dos retornos de 2 anos para a estratégia de compra e retenção e a estratégia de tendência. Esta figura defende que as formas das duas funções de distribuição de probabilidade empírica são bastante diferentes. Especificamente, enquanto a função de distribuição de probabilidade dos retornos de 2 anos para a estratégia de compra e retenção tem uma forma quase simétrica em torno da média, a função de distribuição de probabilidade dos retornos de 2 anos para a estratégia de tendência segue uma forma distinta distorcida . É importante observar que as duas funções de distribuição de probabilidade empírica diferem principalmente no domínio de perdas onde os retornos são negativos. Em contraste, no domínio de ganhos onde os retornos são positivos, as duas funções de distribuição diferem um pouco. Uma vez que a probabilidade de perda é igual à área sob a função de distribuição de probabilidade para a esquerda de zero, concluímos que a probabilidade de perder dinheiro ao longo de um horizonte de 2 anos é muito maior para a estratégia de compra e retenção do que para a tendência estratégia.

As formas das duas funções de distribuição de probabilidade empírica sugerem que, quando comparamos o risco das duas estratégias alternativas usando o desvio padrão, comparamos as maçãs e as laranjas e # 8221; Uma comparação correta de risco exige levar em consideração as diferenças entre as formas das duas funções de distribuição de probabilidade. Para fornecer uma visão mais profunda do risco comparativo de várias estratégias alternativas, além do desvio padrão, também calcularemos a afinidade da distribuição de probabilidade e a probabilidade de perda. Formalmente, a probabilidade de perda é definida por.

onde r indica o retorno e Prob (.) denota a probabilidade. O problema em usar a probabilidade de perda como medida de risco é o fato de que esta medida não diz nada sobre a magnitude da perda potencial se a perda ocorrer. Isto é, em princípio, um ativo financeiro pode ter uma maior probabilidade de perda do que o outro ativo, mas as perdas no último recurso podem ser muito mais severas do que as perdas no patrimônio anterior. Para completar a imagem das perdas, também calcularemos a perda esperada se a perda ocorrer. Esta medida de risco representa uma realização específica da medida de risco popular conhecida em diferentes alias: o valor condicional de risco em risco (CVaR), o déficit esperado (ES) e a perda esperada de cauda (ETL). Formalmente, a perda esperada se a perda ocorrer é calculada como.

onde E [r | r & lt; 0] denota o rendimento esperado condicional no resultado r & lt; 0.

Além da estatística descritiva dos retornos de 2 anos para ações (ou seja, a estratégia de compra e retenção) e a estratégia de tendência seguinte, calculamos as estatísticas descritivas dos retornos de 2 anos para títulos, caixa e 60/40 carteira de ações e títulos. O retorno das obrigações é um retorno igualmente ponderado dos títulos do governo norte-americano de longo e médio prazo. A carteira de ações e títulos 60/40 é popular entre os fundos de pensão e outros investidores de longo prazo. Esta mistura de portfólio representa a & # 8220; regra de ouro & # 8221; para carteiras de aposentadoria. O mix de portfólio 60/40 também serve como referência na maioria das discussões de portfólio.

A tabela a seguir apresenta as estatísticas descritivas dos retornos de 2 anos para as três principais classes de ativos, bem como as estatísticas descritivas para a estratégia de tendência e a mixagem de portfólio 60/40. Estes retornos de 2 anos são retornos mensais agregados durante o período de janeiro de 1950 a dezembro de 2018. Os ativos na tabela são ordenados de esquerda para a direita, diminuindo os retornos médios e o desvio padrão dos retornos. Observe que a estratégia de tendência está localizada entre os estoques e a mistura de portfólio 60/40. Isso ocorre porque a estratégia de tendência segue um retorno médio mais baixo do que o dos estoques, mas um maior retorno médio do que o mix de portfólio 60/40. Da mesma forma, a estratégia de tendência segue um menor desvio padrão de retornos do que o dos estoques, mas maior desvio padrão de retorno que o da mistura de portfólio 60/40. Ou seja, a julgar pelo critério de variância média, a estratégia de tendência é mais gratificante do que a mistura de portfólio 60/40, mas ao mesmo tempo é mais arriscada.

Por outro lado, quando o risco é medido pela probabilidade de perda e perda esperada, a estratégia de tendência segue ser menos arriscada do que a mistura de portfólio 60/40. Em outras palavras, se definimos o risco como a chance de um resultado negativo, a estratégia de tendência é tanto mais gratificante quanto menos arriscada do que a carteira de aposentadoria popular. O fato de que a estratégia de tendência segue um desvio padrão maior do que a do mix de portfólio popular, principalmente porque a estratégia de tendência tem maior variabilidade (em comparação com a carteira 60/40) no domínio dos ganhos, que tem Nada a ver com risco. Curiosamente, a estratégia de tendência segue uma menor probabilidade de perda do que a dos títulos. No entanto, conforme revelado pela medida de risco de perda esperada, as perdas na estratégia de tendência tendem a ser mais severas em comparação com as perdas em títulos. Finalmente, note que, mesmo que o dinheiro desempenhe o papel do recurso livre de risco na teoria das finanças modernas, ao longo de um horizonte de 2 anos, o caixa é claramente um ativo de risco se o risco for medido pelo desvio padrão. Especificamente, o desvio padrão dos retornos de 2 anos no caixa equivale a cerca de 6%, o que é cerca de duas vezes menor do que o retorno das obrigações. Em contraste, quando o risco é medido pela probabilidade de perda, o dinheiro permanece como um activo livre de risco.

Em comparação com o investimento passivo em ações, a estratégia de tendência segue um retorno médio um pouco menor, mas ao mesmo tempo um risco substancialmente menor que é medido pela probabilidade de perda e perda esperada. Em particular, a estratégia de tendência segue aproximadamente três vezes menor a probabilidade de perda e a perda esperada como a estratégia de compra e retenção. Mesmo que o crescimento de longo prazo do investimento em ações exceda o crescimento de longo prazo fornecido pela estratégia de tendência, nos horizontes de curto a médio prazo, a estratégia de tendência é muito menos arriscada do que a estratégia de compra e retenção . Portanto, a estratégia de tendência segue atrair não apenas os investidores avessos que investem para um longo prazo, mas também para investidores menos avessos ao risco que investem para um médio prazo. Em comparação com a popular mistura de portfólio 60/40, a estratégia de tendência seguinte parece ter uma combinação de recompensa a risco superior. Assim, a estratégia de tendência seguinte parece ser uma carteira de aposentadoria melhor do que a carteira 60/40.

Por último, mas não menos importante, os retornos à estratégia de tendência seguem os retornos de um seguro de portfólio popular # 8221; estratégia. Em particular, a estratégia tradicional de seguro de carteira consiste em investir em ações e comprar opções de venda de ações como seguros. O preço dessas opções de venda representa, de fato, o prêmio de seguro que o investidor paga para comprar o seguro de carteira. Durante os mercados de touro quando os preços das ações tendem para cima, o prêmio do seguro representa um custo que reduz o retorno do investidor. No entanto, durante os mercados ursos quando os preços das ações tendem para baixo e o investidor perde nas ações, o seguro de portfólio cobre uma parte das perdas. Como resultado, a estratégia de seguro de portfólio desempenha um desempenho inferior à estratégia de compra e retenção durante os mercados de alta, mas supera a estratégia de compra e retenção durante os mercados abrandais. Da mesma forma, descobrimos que a estratégia de tendência tende a minimizar (superar) a estratégia de compra e retenção durante os mercados de touro (urso). Em contraste com a estratégia tradicional de seguro de portfólio, na estratégia de tendência seguinte, as eventuais perdas nas ações são # 8220; cobertas & # 8221; apenas parcialmente, e a quantidade de perdas cobertas varia ao longo do tempo. De qualquer forma, a estratégia de tendência segue uma estratégia de investimento prudente para um investidor avessos ao risco (ou como carteira de aposentadoria) porque o retorno e o risco médio são razoavelmente consistentes com seus objetivos e tolerância ao risco.

Nossa Avaliação das Estratégias de Tendência.

Para resumir, os resultados de nosso estudo nos permitem desmascarar alguns mitos sobre o desempenho superior da estratégia seguindo estratégia. Em primeiro lugar, em comparação com a estratégia de compra e retenção, a estratégia de tendência seguinte não possui maiores retornos com menor risco. Tem rendimentos mais baixos com menor risco. Em segundo lugar, não é fácil vencer o mercado usando uma estratégia de seguimento. Na verdade, não há nenhuma evidência estatística de que a estratégia de seguir a estratégia supera sua contrapartida passiva. No entanto, nossos resultados não indicam que as estratégias seguindo a tendência são inúteis. Pelo contrário, nossos resultados revelam que uma estratégia de seguimento de tendência possui algumas vantagens importantes em relação à estratégia de compra e retenção. Essas vantagens consistem em menor risco e proteção contra desvantagens.

Lembramos ao leitor (veja a Parte 5 desta série de blog) que a justificativa do índice de Sharpe, bem como qualquer outra medida racional de desempenho de recompensa a risco, é baseada na hipótese de existir um recurso livre de risco. Esta suposição é conveniente porque facilita a escolha única da teoria & # 8220; melhor & # 8221; portfólio de risco para todos os investidores. No entanto, essa suposição não é atendida na realidade. Se relaxarmos essa suposição, então toda a teoria das finanças modernas diz que a escolha do melhor ativo ou portfólio de risco depende da aversão ao risco do investidor. Em nosso contexto, o investidor enfrenta a escolha entre investir no índice S & P 500 ou na estratégia de tendência que alterna entre o índice S & amp; P 500 e o caixa dependendo da direção de tendência identificada. A teoria das finanças diz que, na ausência de ativos livres de risco, os investidores tolerantes ao risco tendem a escolher o índice S & P 500, enquanto os investidores avessos ao risco tendem a preferir a estratégia seguindo a estratégia.

Ao tomar essa decisão crucial (qual estratégia seguir), o investidor deve decidir qual é a medida de risco mais relevante, quanto tempo é o horizonte de investimento esperado e, além disso, responda a seguinte pergunta: eu sou um investidor defensivo ou agressivo? Em nossa opinião, a estratégia de compra e retenção é adequada apenas para um investidor agressivo de longo prazo. Se o investidor é de tipo defensivo, ou o horizonte de investimento é de curto prazo ou de médio prazo, o investidor deve escolher a estratégia seguindo estratégia. Mas tenha em mente que, neste caso, o investidor pode ser muitas vezes desapontado porque a tendência da estratégia seguinte está atrasada na estratégia de compra e retenção quando as tendências do mercado de ações se elevam ao longo de um mercado em alta. Em contrapartida, a estratégia da tendência seguinte é capaz de proteger o investidor de perdas enormes durante um mercado urugo severo.

Recursos adicionais para auto-estudo.

Mesmo assim, em nossa opinião, o desempenho das regras de tendência nas back-tests não pode ser usado como uma estimativa confiável do desempenho futuro esperado dessas regras, o leitor interessado pode realizar back-tests de diferentes regras de tendência, é várias mercado de ações. Para este propósito, oferecemos essas ilustrações de web interativas. Essas ilustrações permitem selecionar os dados do mercado de ações, o período na amostra, a regra de negociação, o tipo de média móvel, a quantidade de custos de transação, a medida de desempenho, etc. Os testes na amostra são muito rápidos e, portanto, o leitor pode ver imediatamente os resultados dos testes na amostra relatados em vários painéis.

O desempenho das regras de tendência nas análises antecipadas é muito mais interessante e relevante. Nós fornecemos recursos interativos para realizar testes diretos das regras seguindo as tendências. Mas lembre-se de que os testes avançados (ou seja, fora da amostra) são muito mais demorados do que os testes na amostra. Portanto, seja paciente depois de selecionar a fonte de dados necessária e outros parâmetros de teste (especialmente quando a regra combinada é testada).

Aqui está um link para nossa série de tendências.

As opiniões e opiniões aqui expressas são as do autor e não refletem necessariamente as opiniões da Alpha Architect, suas afiliadas ou seus funcionários. Nossas divulgações completas estão disponíveis aqui. Definições de estatísticas comuns usadas em nossa análise estão disponíveis aqui (para a parte inferior). Junte-se a milhares de outros leitores e inscreva-se no nosso blog. Este site não fornece informações sobre nossos ETFs de valor ou nossos ETF's momentum. Consulte este site.

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Sobre o autor: Valeriy Zakamulin.

Valeriy Zakamulin é professora de finanças na Faculdade de Direito e Negócios da Universidade de Agder, Noruega, onde ensina cursos de pós-graduação em Finanças. Seu primeiro diploma de pós-graduação é um MS em Engenharia de Rádio. Depois de receber esse diploma, Valeriy Zakamulin trabalhou há muitos anos como investigadora em um departamento de informática, desenvolvendo hardware e software informático. Mais tarde, Valeriy Zakamulin recebeu um MS em Economia e Administração de Empresas e um Doutorado em Finanças. Ele publicou mais de 30 artigos em vários periódicos acadêmicos e profissionais de arbitragem e é um orador freqüente em conferências internacionais. Ele também atuou em conselhos editoriais de várias revistas de economia e finanças. Os seus atuais interesses de pesquisa cobrem as finanças comportamentais, a otimização de portfólio, a análise de dados contábeis de dados financeiros, o retorno de ativos financeiros e a previsibilidade do risco e a análise técnica dos mercados financeiros.

O básico de Trading S & amp; P 500 Price Progression.

Os futuros do índice S & amp; P 500 surgiram em popularidade na última década depois que a regra de negociação do dia do padrão da SEC desencadeou um êxodo de capital de varejo fora das ações e para a Globex, a plataforma de negociação eletrônica das 24 horas da CME. O volume atingiu um pico histórico em 2018, sustentado por uma transição mundial em risco de títulos individuais para instrumentos macro amplos, impulsionada por uma explosão de produtos derivados ultramodernos. Juntamente com os futuros do índice NASDAQ 100 e Russell 2000, o trio esculpe mapas rodoviários confiáveis para comerciantes ativos que procuram sinais de compra e venda intradia.

A negociação de futuros nas horas entre o fechamento do patrimônio norte norte-americano de Nova York e o mercado de captações abertas da manhã seguinte movem eventos em bolsas asiáticas e européias (para leitura adicional, consulte 4 Indicadores Chave que Mover os Mercados). Por sua vez, estes geram relações de convergência-divergência a curto prazo que predizem a ação de preços durante o horário normal de negociação, conforme descrito em Tendências do Mercado de Leitura com Convergência-Divergência. O S & amp; P 500 ancora essas relações, classificando como o contrato de futuros de capital mais popular no mundo, muitas vezes pregando impulsos direcionais amplos sem outros contratos ou sinais de mercado.

Existem dois modos comuns para os comerciantes ativos jogarem os futuros do índice S & amp; P 500. Primeiro, arrisque-se diretamente em reação aos sinais típicos de análise técnica, incluindo breakouts, avarias e pullbacks (para leitura adicional, consulte Top Strategies para Mastering Pullback Trading). Em segundo lugar, envie comentários a outros instrumentos em ambientes altamente correlativos, nos quais milhares de ações, moedas e outros mercados mundiais se trocam em alinhamento ou em oposição a contratos de futuros. Essa sincronicidade é comum em pontos decisivos quando o capital institucional aloca riscos com base em grandes forças macro, em vez dos atributos de títulos individuais.

Progresso de preços e Sinais S & P 500.

Vamos examinar uma progressão típica do preço S & amp; P 500 e como ele previu um grande declínio ao fornecer aos comerciantes ativos uma série de sinais de compra e venda de curto prazo. Usaremos o gráfico de 60 minutos, 24 horas, um grampo para comerciantes de futuros, porque captura eventos no exterior, enquanto destaca os níveis-chave não atingidos durante a sessão dos EUA. O contrato se reúne entre 2082 e 2118 entre os dias 20 e 25 de fevereiro e se retrai. Uma grade Fibonacci esticada sobre o balanço de preços capta a deterioração passo a passo que produz uma queda de 6 de março. (Para obter uma explicação sobre como colocar essas grades corretamente, consulte Colocação de Grades Fibonacci É Chave para Sua Estratégia de Negociação).

2100 configura-se no retracement de Fibonacci de 50%, destacando a sua importância à medida que o preço puxa para trás e os testes suportam duas vezes (1,2) antes da alta impressão final e três vezes depois (3,4,5). Por sua vez, esses cinco testes estabelecem uma área de suporte mais ampla entre 2100 e 2105 (linhas azuis). O contrato se eleva a um máximo de quatro dias (6) após o quinto teste e vende-se, estabelecendo a primeira alta baixa desde 20 de fevereiro. Este é um sinal clássico de fraqueza, conforme descrito na Teoria da Dow há mais de 100 anos. Embora originalmente observado nas métricas industriais e ferroviárias do DJ, ele funciona excepcionalmente bem como um gerador de sinal, nos gráficos de futuros intradiários e diários.

A parte inferior alta dá lugar a uma venda (7) que atravessa a zona de suporte. As primeiras violações raramente levam a mudanças de tendência instantânea nos mercados de futuros porque os algoritmos que dominam a Globex preferem limpar o volume de pedidos em ambos os lados antes de entrar em impulsos direcionais amplos. Este viés contribui para um aperto curto acima da zona de suporte (8) que atrai pressão de venda agressiva e uma baixa mais profunda (9) na sessão a seguir. Esse baixo teste o salto de fevereiro baixo (linha vermelha) e encontra suporte no retracement .786. O contrato salta para suportar uma última vez e imprime dois testes falhados (10,11) antes de rolar em uma quebra que acelera quando ele subjuga os mínimos anteriores, deixando outros 20 pontos em quatro horas.

O cronograma do evento ilustra como a ação do preço S & amp; P 500 alinha-se com impulsos macro chave, muitas vezes no outro lado do planeta. Isso diz ao comerciante observador que preste muita atenção aos catalisadores econômicos e políticos quando o capital institucional provavelmente executará as estratégias mais agressivas. Também é altamente instrutivo quando as notícias de alta, como a flexibilização qualitativa do BCE e os sólidos dados dos empregos dos EUA, não conseguem empurrar o contrato acima de um nível de suporte quebrado, como aconteceu nos dias 5 e 6 de março.

O contrato de futuros do índice S & amp; P 500 funciona excepcionalmente como um roteiro para o timing e a direção do mercado a curto prazo. Assista o gráfico de 24 horas, de 60 minutos, pois eleva os níveis de suporte e resistência, alinhando a exposição ao risco com os testes que seguem os eventos econômicos e políticos em movimento de mercado (para leitura adicional, consulte os Fundamentos de Apoio e Resistência).

O índice S & P 500 é uma estratégia de negociação inteligente.

Este artigo originalmente publicado no Price Action Lab Blog.

O S & amp; P 500 é uma estratégia de negociação inteligente e um benchmark popular. Mostro abaixo que a probabilidade de obter o retorno médio do S & amp; P 500 por acaso é extremamente baixa.

Abaixo está um gráfico anual de S & amp; P 500 desde 1950 com estatísticas-chave:

Se assumirmos uma distribuição aproximadamente normal e retornos independentes (ver abaixo), a estatística t para testar a hipótese nula de que o retorno médio, excluindo 2017, é extraído de uma população de zero média, é dado por:

t-statistic = (retorno médio / desvio padrão) × sqrt (número de anos)

= (8.722 / 16.735) × sqrt (66) = 4.2342.

Para uma hipótese unilateral, o valor p correspondente é 3.3E-05. Portanto, a probabilidade de que o retorno médio da amostra seja extraído de uma população com média zero é de 0,0033% e a hipótese nula é rejeitada.

No entanto, a distribuição dos retornos anuais não é exatamente normal. Abaixo está como parece:

Note-se que o teste de Shapiro-Wilk produz um valor de p de 0,580997 e a hipótese nula de normalidade não pode ser rejeitada. No entanto, no caso de desconfiar dos resultados do teste, podemos realizar um bootstrap de retornos anuais para obter uma distribuição de amostragem. Essa distribuição será normal, já que temos mais de 30 pontos de dados (anos). Abaixo está a distribuição de amostragem resultante após 500000 amostras.

Esta é uma distribuição normal como esperado com o média (centrada por design) e desvio padrão de 2.01635, próximo ao 2.05996 esperado (o desvio padrão da amostra original dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra). A curtose é 0.01095.

O valor p baseado em um retorno médio de 8.722 é 2E-06 ou 0.0002%. Então, a hipótese nula pode ser rejeitada e podemos concluir que os retornos anuais do S & amp; P 500 (antes dos dividendos) foram gerados por algum processo com um viés positivo. Na verdade, isso é evidente neste caso, apenas olhando o gráfico. Em outros casos, não é claro a partir de gráficos. No entanto, note que todos os testes de hipóteses estão condicionados a dados passados. É possível que, em algum momento, o processo que gera os retornos anuais S & amp; P 500 perderá seu viés positivo. Este é o risco real de investidores passivos de longo prazo.

Se você tiver alguma dúvida ou comentário, feliz em se conectar no Twitter: @mikeharrisNY.

Disclaimer: Nenhuma parte da análise neste artigo constitui uma recomendação comercial. O desempenho passado de qualquer sistema ou metodologia comercial não é necessariamente indicativo de resultados futuros. Leia aqui o aviso completo.

Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.

Michael Harris.

Quanto comerciante sistemático e discricionário, comerciante autor de livros e desenvolvedor de DLPAL software de aprendizagem de máquinas. Nenhum conselho de investimento. #quant #trading #finance.

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