Wednesday 8 February 2017

Adaptive Trading Strategien

Zuerst wollte ich sagen, wie hilfreich Builder für mich gewesen ist. Ich habe es für ein paar Jahre (mit Tradestation) und fast alle der Strategien wurden im realen Leben profitabel. J. W. Sevenoaks, Großbritannien quotJust kaufte Ihre Software und lief den ersten Build auf 120 min Gold-Futures 2001-2009. Aus der Probe hatte eine höhere PF als in der Probe. Sehr schön. Thanks. quot R. D. Stephens City, VA wollte Ihnen eine Nachricht und lassen Sie wissen, dass die AdaptiveIRSI hat sich als ein großes Stück des Codes im Handel der DAX. Ich handele im kürzeren Zeitrahmen (1-3 Tage) und habe diese Funktion als ein ausgezeichnetes Bestätigungsmuster in Verbindung mit meinen Strategien gefunden. Great Trading Strategy (Einrichtung 038 Filter) I. Trading Strategy Entwickler: Perry Kaufman (Kaufman Adaptive Moving Average 8211 KAMA). Quelle: Kaufman, P. J. (1995). Smarter Handel. Verbesserung der Leistungsfähigkeit in den Märkten. New York: McGraw-Hill, Inc. Konzept: Trading-Strategie basierend auf einem adaptiven Rauschfilter. Forschungsziel: Leistungsüberprüfung der Einrichtung und Filter. Spezifikation: Tabelle 1. Ergebnisse: Abbildung 1-2. Trade Setup: Long Trades: Der Adaptive Moving Average (AMA) erscheint. Short Trades: Der Adaptive Moving Average wird heruntergefahren. Hinweis: Die AMA Trendlinie scheint zu stoppen, wenn Märkte keine Richtung haben. Wenn Markttrends, die AMA-Trendlinie aufholt. Trade Entry: Long Trades: Ein Kauf am Schluss wird nach einem bullish Setup gesetzt. Short Trades: Ein Verkauf am Schluss wird nach einem bearish Setup aufgestellt. Trade Exit: Tabelle 1. Portfolio: 42 Futures-Märkte aus vier großen Marktsegmenten (Rohstoffe, Währungen, Zinsen und Aktienindizes). Daten: 32 Jahre seit 1980. Testplattform: MATLAB. II. Empfindlichkeitstest Nach allen 3-D-Diagrammen folgen 2-D-Konturdiagramme für Profitfaktor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, Maximum Drawdown, Procent Profitable Trades und Avg. Win Avg. Verlustrate. Das abschließende Bild zeigt die Empfindlichkeit der Eigenkapitalkurve. Geprüfte Variablen: ERLength amp FilterIndex (Definitionen: Tabelle 1): Abbildung 1 Portfolio Performance (Eingänge: Tabelle 1 Provisionen amp Slippage: 0). AMA (ERLength) ist der Adaptive Moving Average über einen Zeitraum von ERLength. ERLength ist eine Rückblickperiode des Efficiency Ratio (ER). ERi abs (Directioni Volatilityi), wobei 8220abs8221 der absolute Wert ist. Direktioni Closei ERLength, Volatilityi (abs (DeltaClosei), ERLength), wobei 82208221 die Summe über einen Zeitraum von ERLength ist, DeltaClosei Closei Closei 1. FastMALength ist eine Periode des schnell bewegten Durchschnitts. SlowMALength ist eine Periode des langsamen gleitenden Durchschnitts. AMAi AMAi 1 ci (Closei AMAi 1), wobei ci (ERi (Fast Slow) Slow) 2, Fast 2 (FastMALength 1), Slow 2 (SlowMALength 1) ist. Wenn AMAi gt AMAi 1 amp AMAi 1 lt AMAi 2 ist, wird MinAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average wird mit einem Pivot bei MinAMA hochgefahren). Short Trades: AMAi lt AMAi 1 amp AMAi 1 gt AMAi 2 dann MaxAMA AMAi 1 (Adaptive Moving Average fällt mit einem Pivot bei MaxAMA ab). Index: i Filteri FilterIndex StdDev (AMAi AMAi 1, N), wobei StdDev die Standardabweichung von Serien über N Perioden ist. N 20 (Voreinstellung). Index: i FilterIndex 0.0, 1.0, Schritt 0.02 N 20 Long Trades: Am AMAi AMT 1 AM (AMAi MinAMA) gt Filteri kaufen. Short Trades: Ein Verkauf am Ende wird gesetzt, wenn AMAi lt AMAi 1 amp (MaxAMA AMAi) gt Filteri. Index: i Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) ist der mittlere True Range über einen Zeitraum von ATRLength. ATRStop ist ein Vielfaches von ATR (ATRLength). Long Trades: Ein Verkaufsstopp ist bei Eintritt ATR (ATRLength) ATRStop platziert. Short Trades: Ein Kauf-Stop wird am Eintrag ATR (ATRLength) ATRStop platziert. ATRL Länge 20 ATRStop 6 ERL Länge 2, 100, Schritt 2 FilterIndex 0,0, 1,0, Schritt 0,02


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