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Significación estadística de los sistemas de comercio que utilizan indicadores con lookbacks largas Digamos que tenemos un sistema de comercio que se negocia diariamente, la celebración de un día, pero utiliza un indicador que mira hacia atrás en los últimos 5 años. Un ejemplo sencillo podría ser el cambio porcentual en el precio de un activo durante ese período de 5 años. Habrá un alto grado de correlación serial en los valores de los indicadores de un día para otro, debido a la superposición de la vista al pasado. ¿Hay maneras estándar de tomar esto en cuenta al evaluar el rendimiento de un sistema de comercio? Intuitivamente, parece que para una longitud fija de datos de backtest (digamos 10 años) deberíamos tener más certeza de nuestras métricas de rendimiento, tales como Sharpe, cuando tenemos lookbacks cortos, desde entonces, las muestras de la distribución indicador son más independientes. ¿Cómo podemos cuantificar esto? ¿O es más bien una situación regla de dedo? Trading System Analysis: Medidas informe Backtesting y personalizados Correctamente el análisis de un informe de sistema de comercio es crucial antes de negociarlo. Una vez que un sistema de comercio es backtested, obtendrá un informe detallado que muestra todas las medidas que hay que analizar y evaluar su sistema de comercio. Backtesting Reportar El informe de estrategia de QuantShare muestra las siguientes fichas: Resumen . Muestra cómo algunas medidas importantes evolucionaron con el tiempo (Equidad, Disposición). Estadística . Muestra +50 medidas para el proceso de backtesting Vientos alisios . Muestra realizada oficios y órdenes de flujo Detalles. Para cada día de negociación, se puede ver aquí las posiciones de la cartera, a la espera de órdenes y las estadísticas de la cartera D. W.M. Y. Rendimiento por día, semana, mes y año Distribución de Utilidades. Muestra los valores de pérdidas y ganancias en escala Gráficos. Crea gráficos personalizados MAE / MFE. Distribución excursión adversa máxima y la máxima distribución excursión favorable. Pérdida máxima de un comercio tuvo ante sí estaba cerrado y el máximo beneficio de un comercio tenía antes de que fuera cerrado. S. I.M. I. Rendimiento por sector, la industria, el mercado y el índice Reglas de salida. El rendimiento promedio por cada tipo de salida Monte Carlo . Permite realizar análisis de Monte Carlo. La pestaña "Estadísticas" del informe backtesting contiene muchas de las medidas que deben ayudar a analizar y decidir si se debe considerar el sistema de comercio o no. Estas son algunas de las más importantes: Ratio Sharpe. Es una medida del rendimiento ajustado por riesgo. Ratio de Sortino. Esta medida ha sido desarrollado por Frank A. Sortino. Es la misma que la relación Sharpe, excepto si utiliza la desviación inconveniente en lugar de la desviación estándar. La desviación inconveniente se calcula tomando la desviación estándar de los rendimientos de los activos negativos. Se utiliza en la Ratio de Sortino ignorar buena volatilidad y por lo tanto proporcionar una medida ajustada al riesgo sin penalizar por cambios en los precios al alza. Factor de Beneficio. Calculado como el beneficio de operaciones rentables, dividido por las pérdidas de operaciones perdedoras, el factor de ganancia se relaciona la cantidad de beneficios por unidad de riesgo. Cuanto mayor sea el valor del factor de ganancia, mejor y menos arriesgado su sistema de comercio es. Ratio de Pago: Cuanto mayor sea la relación de recompensa mejor será el sistema. Esta medida se calcula tomando el beneficio medio por operación del sistema y luego dividirlo por la pérdida media por operación. Rendimiento Vs Análisis Benchmark En la pestaña "Estadísticas", también se puede ver las estadísticas que comparan el rendimiento de su sistema de comercio con un índice (Beta, Alfa, R Squared y Correlación). Para el cálculo de estas medidas, tendrá que especificar un índice de referencia en la configuración del sistema de comercio. - Seleccione un sistema de comercio luego haga clic en "Update" - Seleccione "Configuración" y luego haga clic en "capital" - Escriba un símbolo junto a "Símbolo de referencia". Ejemplo: ^ GSPC (para el índice S & P 500) Crear una medida personalizada - Seleccione un sistema de comercio - Haga clic en "Crear una métrica" (Si no ve el botón, haga clic en el icono "+" para ampliar el menú) - Escriba la fórmula en C # o JScript luego haga clic en "Guardar Fórmula" Ejemplo: (resultado Métricas debe estar asociada con la "aptitud" variable) Fitness = 1; La medida anterior devuelve "1" si el informe del sistema de comercio tiene un rendimiento anual superior al 10%, un ratio de Sharpe superior a 1 y un ratio de Sortino encima de 1,5 - Backtest u optimizar su sistema de comercio a mostrar este métrica en la mesa principal Medida personalizada mediante la herramienta de administración del dinero La herramienta de gestión de dinero le permite crear medidas para el análisis avanzado. Cómo agregar una secuencia de comandos para su sistema de comercio: - Seleccione un sistema de comercio luego haga clic en "Update" - Seleccione la pestaña "Administración del Dinero" - Haga clic en "Añadir un nuevo guión administración del dinero" - Cree su métrica utilizando uno o varios eventos a continuación, utilizar el "OnEndSimulation" para añadirlo a su informe de sistema de comercio Ejemplo . (Número de operaciones cuyo rendimiento es superior al 10%) OnEndSimulation Evento: (C #) int nb = 0; MMPosition [] pos = Portfolio. GetAllPositions (); // Obtener todas las posiciones (los abiertos y cerrados) for (int i = 0; i 10) // Comprobar retorno a la posición nb nb = + 1; Functions. AddMetric ("MyMetric", nb); ¿Cómo una Medida de evolucionar con el tiempo Con la herramienta de administración del dinero, también puede crear métricas de series de tiempo. Estas métricas se mostrarán en la pestaña "Resumen" del informe de simulación de sistema de comercio. Con el fin de crear una métrica de series de tiempo, se debe añadir el valor de la métrica en cada barra de negociación. Para ello, llame a la función "Functions. AddMetric" en el evento "OnEndPeriod". Ejemplo . (Número de órdenes de compra pendientes) OnEndPeriod Evento. (DO#) int pendingOrders = Orders. GetPendingBuyOrders () Duración.; Functions. AddMetric ("PendingOrders", pendingOrders); El script anterior se ejecuta en cada barra de negociación y cada vez que se agrega el número de órdenes de compra pendientes a la "PendingOrders" serie de tiempo. Cómo mostrar y analizar en esta ocasión la serie en un gráfico: - Añadir el guión anterior para un sistema de comercio - Backtest la estrategia haciendo clic en "Simular" - En la pestaña "Resumen", haga clic derecho en el gráfico a continuación, seleccione "Crear nuevo panel" - Haga clic derecho sobre la medida "Equidad" a continuación, seleccione "Eliminar gráfico seleccionado" - Haga clic en el control desplegable junto a "Seleccionar una serie de tiempo para arrastrar y soltar en la tabla" - Seleccione "PendingOrders" - Haga clic en el icono de "arrastrar" y luego arrastrarlo este artículo en el nuevo panel Correlación Definición 04 de noviembre 2008 por jackieannpatterson | No Comments | Archivado en Glosario La correlación mide qué tan bien dos cosas se mueven juntos. Por ejemplo, si las poblaciones de la minera de oro por lo general aumentan a medida que el precio del oro sube, decimos que están correlacionados. Si los bonos suben como las acciones caen, se dice que tienen una correlación negativa. Utilizando las estadísticas, podemos medir el grado de correlación. La escala es un rango entre -1 (Que se mueve exactamente opuesta) 0 (totalmente independiente) 1 (que se mueve en el bloqueo de paso en la misma dirección) Insight adicional: Correlación no dice nada acerca de la causa y el efecto. El hecho de que dos cosas están altamente correlacionados, es imposible decir que uno hace al otro, o que sean altamente correlacionados en el futuro. Si no se correlacionan dos cosas, que dice que uno no causa la otra. Su importante comercio de acciones y backtesting encontrar dos cosas que se mueven juntos - que puede ser una oportunidad de comercio! Una alta correlación entre la señal para el comercio y el beneficio es exactamente lo que queremos. Sin embargo, es posible que la correlación se debe al azar que no hará una buena regla de comercio en absoluto. Para encontrar una estrategia de negociación que es probable que realmente trabajo requiere backtesting disciplinado y análisis estadístico. Simulación de Monte Carlo Definición 22 de octubre 2008 por jackieannpatterson | 1 Comentario | Archivado en Glosario Simulación de Monte Carlo es un método de estrés probar una estrategia de negociación. La idea general es usar datos aleatorios para construir un espacio de muestra más grande construido de acuerdo a la distribución mismos resultados que la muestra original. Esto demuestra con mayor claridad los efectos del azar en los resultados posibles y le da un conjunto más amplio de datos para tomar decisiones. Métodos de Monte Carlo se pueden aplicar en diferentes lugares en el progreso del desarrollo estrategia comercial. Una forma de aplicar los métodos de Monte Carlo para resultados backtesting es al azar oficios volver a la muestra. Comience con la distribución de los resultados para un backtest. En lugar de ir el comercio para ver qué sucede después, podemos ejecutar operaciones simuladas. Decenas de miles de operaciones simuladas. El resultado de cada operación simulada se genera aleatoriamente según la distribución real que se encuentra en la carrera backtesting. Luego trazar la distribución de los resultados de todas las simulaciones de Monte Carlo para ver la amplia gama de posibles resultados de la estrategia de trading. Simulación de Monte Carlo puede también usarse para evaluar la significación estadística de los resultados de pruebas retrospectivas. El proceso se aboga en el análisis técnico basado en la evidencia: Aplicando el método científico y la Inferencia Estadística para las señales de comercio y se describe en detalle en este artículo por el Dr. Timothy Masters. En lugar de tratar de digerir los resultados brutos de 100.000 operaciones, los límites establecidos en los posibles resultados y utilice el método de Monte Carlo para evaluar la probabilidad de una estrategia de negociación producir esos resultados. Por ejemplo, si definimos una pérdida catastrófica como el 50% del valor de la cuenta, podemos perder de vista el número de veces que ocurre cada 10.000 carreras de 1.000 comercios cada uno, por ejemplo. Esa es una estimación de la probabilidad de que la estrategia de negociación va a explotar en el futuro. Por supuesto, el mercado en un futuro no puede seguir la misma distribución de probabilidad como nuestra muestra inicial! También, backtest stocks uno en el tiempo, sino una cartera sostiene múltiples poblaciones que pueden mover juntos para que el método descrito anteriormente doesnt modelar exactamente la vida real. Se trata de una aproximación útil, sin embargo. Para una definición más completa ver Wikipedia para Monte Carlo Método y Monte Carlo aplicados a la financiación. Para la motivación en términos muy accesibles ven deje engañar por la aleatoriedad: el papel oculto de oportunidad en la vida y en los Mercados (Backtesting Blog es un Asociado Amazon.) Godot Finanzas Mojito Estrategia 3.0 Esta es una prueba de Mojito 3.0. una estrategia de Godot Finanzas para el comercio VIX PTE como XIV y VXX. El siempre entretenido John Orford examinó brevemente una versión anterior. Esta última versión es similar a un número de otras estrategias que hayamos cubiertos en este blog, en el que se compara una medida a corto plazo de la volatilidad implícita de una medida a largo plazo, ir en largo o corto el VIX cuando la diferencia entre los dos es suficientemente grande. He hecho algunos cambios en la prueba original Godots por razones que explicaré en un momento. Resultados Estrategia de 07/2004 XIV negociación (VIX inversa) y VXX (larga VIX) sigue en azul, en lugar de comprar y mantener XIV en gris. Lea acerca de los supuestos de la prueba. u obtener ayuda tras esta estrategia. Reglas estrategia: Cerca del cierre, calcular el valor de 5 días mediano del IVTS, o estructura temporal volatilidad implícita, donde IVTS = punto VIX / 45-día Precio vencimiento constante de futuros del VIX (1). Ir a largo XIV al cierre, cuando el valor de la mediana de 5 días será & lt; 0,91, mucho VXX cuando la mediana de 5 días será & gt; 1,10, o bien para cobrar. Sostenga hasta un cambio de posición. Lea acerca de los supuestos de la prueba. u obtener ayuda tras esta estrategia. Tenga en cuenta que hayamos hecho cambios importantes a Godots prueba original: Hemos extendido la prueba de nuevo a mediados de 2004, y actualizado que hasta el presente, agregando un adicional de 8 años de datos. Fueron capaces de hacer esto con precisión utilizando datos simulados. Con el fin de hacer una comparación de manzanas con manzanas con otras estrategias que hemos probado en este blog, que hemos (a) optaron por ir de largo XIV en contraposición a corto VXX cuando la estrategia exige una posición VIX corta, y (b) el aumento de la posición tamaños a 100% (de 60%). Tenga en cuenta que una posición corta VXX habría dado lugar a resultados ligeramente diferentes, pero no de manera dramática. Una buena estrategia seguirá siendo una buena estrategia (y viceversa) con uno u otro enfoque. Como se ha mencionado en el párrafo inicial, Mojito 3.0 es similar a una serie de estrategias que hemos probado en este blog, en que las operaciones se basan en la comparación de una medida a corto plazo de la implícita vol relativa a una medida a largo plazo. Estos tipos de estrategias han funcionado históricamente debido a la tendencia a sobreestimar la volatilidad futuro que existe a través del complejo VIX cuando el complejo VIX está en su estado contangoed normal (2). el punto VIX tiende a sobreestimar el futuro dado cuenta vol, futuros VIX a sobreestimar el lugar, meses más distantes que sobreestiman más de mes más cercanos, etc. Estas estrategias son cada utilizando diferentes indicadores para juzgar si el complejo VIX está en ese estado contangoed, o más específicamente, un estado contangoed que es probable que signifique que los futuros VIX están sobreestimando el punto final. ¿Es esta estrategia mejor o peor que las otras variaciones? Eso es imposible de decir. Creo que el concepto más amplio tiene mérito a ciencia cierta, y es un concepto amplio que utilizamos en nuestro propio comercio. pero también creo que a largo plazo, teniendo una visión más holística que considera que muchos de los puntos de datos clave de todo el complejo VIX juntos (en lugar de dos puntos de datos particulares por sí solas) es probablemente la solución más robusta. Un gran agradecimiento a Godot Finanzas de los pensamientos y la oportunidad de añadir nuestro granito de arena aquí. Cuando las estrategias que cubrimos en nuestro blog (incluido éste) señalan nuevos oficios, incluimos una alerta en el informe diario enviarán a los suscriptores. Esto es completamente ajeno a la señal de nuestra propia estrategia; que sólo sirve para añadir un poco de color al informe diario y permite a los suscriptores ver lo que otras estrategias cuantitativas que opinan sobre el mercado. Haga clic para ver propia solución elegante Volatilidad del simple hecho del rompecabezas VIX ETP. Buenas Trading, Volatilidad Made Simple El precio de vencimiento constante de 45 días de los futuros VIX se calcula basándose en una media ponderada de 1er y segundo mes de futuros cuando el número de días naturales del vencimiento para el segundo mes es mayor de 45 días, de lo contrario, se basa en un promedio ponderado de 2do y 3er mes de futuros. Im usando el término contangoed vagamente aquí para significar una medida más lejano de la volatilidad implícita es un precio más alto que una medida más cerca, más que la definición más estricta de los futuros vs el acto. Operando con el Optimized Estrategia VRP Probabilidades Esta es una prueba de otra estrategia (VRP) "Volatilidad Prima de Riesgo" del siempre excelente Trading the Odds (1). La estrategia es similar a la fuerza bruta VRP. VRP de DDN. y las estrategias de VRP de TTO original que hemos compartido previamente en que compara implícita y la volatilidad histórica para predecir cambios en el VIX PTE como XIV y VXX. Ver re nota: la diferencia entre mis resultados y las producidas por TTO (2). A continuación se presentan los resultados de la estrategia de TTO en azul comercio XIV y VXX desde 07/2004 hasta hoy, frente a la compra celebración XIV en gris. Lea acerca de los supuestos de la prueba. u obtener ayuda tras esta estrategia. Reglas estrategia: Al cierre, calcule lo siguiente: la media móvil exponencial de 5 días de [30 días el precio de vencimiento constante de futuros VIX - (2-días volatilidad histórica de SPY * 100)]. Ir a largo XIV al cierre cuando el resultado de la fórmula anterior es superior a 1, de lo contrario ir de largo VXX. Sostenga hasta un cambio de posición. Tenga en cuenta las diferencias entre esta estrategia y otras estrategias "VRP" que hemos probado: (1) esta estrategia utiliza el precio vencimiento constante de 30 días de los futuros VIX (en comparación con el VIX) como una medida de la volatilidad implícita, y (2 ) que suaviza la señal con una exponencial más sensible (en oposición a la simple) media móvil. Si bien esta estrategia habría obtenido mejores históricamente que cualquiera de las otras variaciones VRP que hemos probado, sigo siendo más o menos la misma confianza en su capacidad para llevar a cabo en un futuro fuera de la muestra. Llámelo el cínico en mí, que nace de años de la implementación de estrategias de aquí, en el mundo real, pero estoy mucho más interesado en los conceptos que la selección de parámetros específicos del concepto aquí está comparando implícita y la volatilidad histórica. Usted encontrará que las fortunas de estos conceptos tienden a subir o caer juntos. Este mes es un buen ejemplo, con toda esta clase de estrategias que luchan como resultado de la dicotomía discutido aquí. ¿Por qué funciona este concepto? Debido vol implícita históricamente, cuando implicaba vol como caído muy por debajo vol histórico, que ha significado a menudo es el futuro subestimar cuenta vol, que con el tiempo va a ejercer presión sobre los futuros del VIX y el VIX a subir, y PTE como XIV y ZIV caiga. Una nota final ... En los resultados anteriores, he comparado la estrategia originalmente probado a cotización XIV-solamente (y pasar a cobrar en lugar de VXX). Nótese la disminución significativa en el rendimiento, sobre todo en términos de rendimiento ajustado por riesgo (Sharpe y UPI). Tenga en cuenta también cómo la estrategia habría gastado un mero 11% de todos los días de largo VXX (y la mayoría de esos días fueron agrupados juntos en breves períodos como 2007/08). Cuando un pequeño porcentaje de la muestra total, tales contribuye un gran porcentaje de rendimiento tal, aumenta exponencialmente el riesgo de overfitting (que conduce al fracaso para llevar a cabo fuera de la muestra). Eso es cierto no sólo para esta estrategia, eso es cierto para todos estos largos / cortos estrategias de volatilidad (incluido el nuestro) que están fuertemente sesgadas hacia el juego VIX inversa, pero se basan en gran VIX hace estallar para aumentar los rendimientos históricos. Si estas estrategias serán capaces de aprovechar tan hábilmente en esas grandes estallidos VIX en el futuro es sospechoso. Un gran agradecimiento a negociación de las probabilidades de los pensamientos y lo que nos permite añadir nuestro granito de arena aquí. Cuando las estrategias que cubrimos en nuestro blog (incluido éste) señalan nuevos oficios, incluimos una alerta en el informe diario enviarán a los suscriptores. Esto es completamente ajeno a la señal de nuestra propia estrategia; que sólo sirve para añadir un poco de color al informe diario y permite a los suscriptores ver lo que otras estrategias cuantitativas que opinan sobre el mercado. Haga clic para ver propia solución elegante Volatilidad del simple hecho del rompecabezas VIX ETP. Buenas Trading, Volatilidad Made Simple QuantStrat comerciantes VXV: Estrategia VXMT Esta es una prueba de una estrategia de Ilya Kipnis de QuantStrat comerciante para el comercio VIX PTE como XIV y VXX. Ilya proporciona un marco para probar la robustez de un determinado conjunto de parámetros comerciales. Os animo a leer el artículo de Ilya, pero ese no es el tema de este post. Aquí pongo a prueba la estrategia que resultó del análisis de Ilya (con un toque). Resultados Estrategia de 08/2008 XIV negociación (VIX inversa) y VXX (larga VIX) sigue en azul, en lugar de comprar y mantener XIV en gris. Lea acerca de los supuestos de la prueba. u obtener ayuda tras esta estrategia. El post de Ilya encontró 3 valores de parámetros diferentes que parecían prometedores. Aquí los he combinado en una sola estrategia. Reglas estrategia de seguimiento (leer acerca de los supuestos de la prueba): Tras el cierre, calcular la relación: VXV (3 meses VIX) dividido por VXMT (VIX a medio plazo). Calcular el de 60 días, 125 días y 150 días de media de esa relación. Estas son las tres estrategias distintas que vamos a combinar en una sola. Para cada estrategia, cuando tanto la relación / VXMT actual VXV está por debajo de la media y el promedio está por debajo de 1, que la estrategia es vol corto (XIV). Cuando tanto la relación es superior a la media y la media es superior a 1, que la estrategia es vol largo (VXX). Un promedio de la señal de las tres estrategias. Por ejemplo, 2 vol corta y 1 señal de efectivo serían promediar a un corto vol 2.3 posición. Ejecutar esa señal al cierre del día siguiente mediante un orden de mercado al cerrar. En otras palabras, esta estrategia tiene un desfase 1-día. Hemos tocado brevemente en 1-día se queda con anterioridad. Sostenga hasta un cambio de posición. Dado que los datos VXMT sólo está disponible a partir de 2008, no podemos probar esta estrategia de nuevo a mediados de 2004, ya que los lectores están acostumbrados. La estrategia parece prometedor, aunque a pesar de la escasez de datos, por lo menos, debido a que algunos pensamos que fuimos a la selección de parámetros. Nota de la curva de las acciones anteriormente (y la curva de reducción más adelante) que la fuerza de la estrategia ha sido en la gestión de las pérdidas, y la estrategia ha tendido a quedarse compra suspenso cuando XIV ha sido particularmente fuerte. La estrategia gasta alrededor de 65% de todos los días con un poco de posición ON. Debo señalar que de esos días, la gran mayoría (92%) son de corto el VIX, es decir, un mecanismo importante para el éxito de esta estrategia se está moviendo a dinero en efectivo cuando la relación está por encima o por debajo de la media (en comparación con el cambio entre larga ya corto VIX). Estoy deseando ver cómo esta estrategia lleva a cabo fuera de la muestra. Como la mayoría de las estrategias que probamos en nuestro blog, vamos a continuar el seguimiento de éste en beneficio de los suscriptores. Cuando las estrategias que cubrimos en nuestro blog (incluido éste) señalan nuevos oficios, incluimos una alerta en el informe diario enviarán a los suscriptores. Esto es completamente ajeno a la señal de nuestra propia estrategia; que sólo sirve para añadir un poco de color al informe diario y permite a los suscriptores ver lo que otras estrategias cuantitativas que opinan sobre el mercado. Haga clic para ver propia solución elegante Volatilidad del simple hecho del rompecabezas VIX ETP. Buenas Trading, Volatilidad Made Simple VRP y otras medidas de volatilidad implícita de la negociación de las probabilidades Esta es una continuación de los puestos aquí y aquí desde el siempre excelente Trading the Odds. Hemos cubierto la obra de TTO anteriormente cuando nos fijamos en su variación de una estrategia "VRP". comparando implícita vs volatilidad histórica para el comercio PTE VIX como XIV y VXX. En estos nuevos puestos, TTO miró a otras medidas de volatilidad implícita más allá de sólo el índice VIX. Ponemos estas otras medidas para la prueba aquí. Resultados Estrategia de 07/2004 XIV negociación (VIX inversa) y VXX (larga VIX) siguen. Lea acerca de los supuestos de la prueba. u obtener ayuda tras esta estrategia. Hay cuatro curvas de renta variable en azul en el gráfico anterior, frente a la compra y la celebración XIV en gris. Yo los he pintado intencionalmente todos del mismo color (más sobre por qué en un momento). Pero en primer lugar, las reglas de estrategia como probados: Al cierre, el cálculo de los siguientes: el promedio de 5 días de [la volatilidad implícita - (2-días volatilidad histórica de SPY * 100)]. Cada una de las curvas de capital anteriormente utiliza una medida diferente de "volatilidad implícita": el índice VIX, el precio de vencimiento constante de 30 días de los futuros VIX. o VXMT (VIX a medio plazo) (1). También he añadido el índice VXV una buena medida. Ir a largo XIV al cierre cuando el resultado de la fórmula anterior es mayor que cero (es decir, existe una prima entre la volatilidad implícita e histórico), de lo contrario ir de largo VXX. Sostenga hasta un cambio de posición. Tenga en cuenta que nuestros resultados difieran significativamente de OTRI de. Véase la nota para una discusión de por qué. Pinté las cuatro curvas de renta variable azules para llevar a casa el punto de que, a pesar de cualquier diferencia percibida, estas estrategias han funcionado de manera similar que cualquier ventaja de uno sobre los otros es probablemente el resultado de la casualidad. Yo estaría sobre la misma confianza en cualquiera de estas estrategias se mueven hacia adelante. Los cuatro variaciones estaban de acuerdo en alrededor del 96% de los días. Esto se debe a que hay muy poca información contenida en cualquiera de estas medidas que no está también incluido en las demás. Los futuros de 30 días tenderán a precio más alto que el índice VIX, VXV superior a los futuros, y VXMT superior a VXV, simplemente porque están midiendo la volatilidad implícita más lejos (que se suma a la incertidumbre, que tiende a aumentar la prima de riesgo requerida). Contrariamente a lo primero que pensé, sin embargo, eso no significa que la volatilidad implícita de fecha largo gasta mucho más tiempo corto el VIX (ex. XIV largo). Supongo que se debe a que este tipo de estrategias tienden sólo para tomar una posición vol largo cuando los picos de volatilidad, que es también cuando la prima de entre el más largo y más corto de fecha implicaba vol está comprimiendo, lo que significa que cuando realmente cuenta, con fecha a más corto vol implícita (como el VIX) no da lugar a resultados significativamente diferentes de vol-ya de fecha (como VXMT). En resumen, una de estas cuatro variantes superará en el futuro simplemente por casualidad, pero no creo que la historia ofrece una guía lo suficientemente útil como para que la variación que será. Yo estaría sobre la misma confianza en cualquiera de estas variaciones en el futuro. Un gran agradecimiento a negociación de las probabilidades de los pensamientos y lo que nos permite añadir nuestro granito de arena aquí. Cuando las estrategias que cubrimos en nuestro blog (incluido éste) señalan nuevos oficios, incluimos una alerta en el informe diario enviarán a los suscriptores. Esto es completamente ajeno a la señal de nuestra propia estrategia; que sólo sirve para añadir un poco de color al informe diario y permite a los suscriptores ver lo que otras estrategias cuantitativas que opinan sobre el mercado. Haga clic para ver propia solución elegante Volatilidad del simple hecho del rompecabezas VIX ETP. Buenas Trading, Volatilidad Made Simple Los inversores Macro VIX estrategia comercial Por petición lector, esta es una prueba de una estrategia de Inversores Macro para PTE VIX trading como XIV y VXX. Esta estrategia, al igual que muchos que encontrarás en este blog y en otros lugares, utiliza la forma de la estructura de los futuros término-VIX, ir en corto el VIX cuando los futuros son más contangoed y largo, cuando más backwardation. Resultados Estrategia de 07/2004 XIV negociación (VIX inversa) y VXX (larga VIX) siguen. Lea acerca de los supuestos de la prueba. u obtener ayuda tras esta estrategia. Las reglas de estrategia que he probado son un poco diferentes a las presentadas por los Inversores Macro con el fin de estar más en consonancia con la forma en que generalmente probamos cosas aquí en VMS. Reglas estrategia: Al cierre, el cálculo de R, donde R = [promedio de (VX1 / VIX, VX2 / VX1) - 1]. VX1 y VX 2 representan primer y segundo mes de futuros VIX y VIX el punto VIX. Al cierre, se calcula el valor medio de R desde el inicio hasta ese momento en el tiempo. Ir a largo XIV al cierre si R & gt; (promedio de R histórica * -1), de lo contrario ir a largo VXX. Sostenga hasta un cambio de posición. Las diferencias entre mi prueba y Inversionista de Macro: Prueba de MI negocian UVXY (2x VIX apalancado) en lugar de VXX. Esta estrategia sólo ha gastado alrededor de 6% de todos los días de largo VIX. Esto aumenta enormemente el riesgo de sobreajuste esos días particulares. Nos compuesto que impacto de sobreajuste suponiendo que negociamos un producto apalancado. Tenga en cuenta que VIX PTE ya son increíblemente volátil. Sería mala mayordomía de mi parte incluso compartir un backtest tales. Después de aplicar la estrategia para VIX PTE, MI pasó a continuación, aplicar la estrategia de opciones de ETP. Yo no lo he hecho aquí como opciones están más allá del alcance de lo que se suele discutir en VMS, pero tenga en cuenta que mis comentarios a continuación se aplicarían a las opciones de comercio también. Creo que el concepto básico detrás de la estrategia, ir en corto el VIX cuando los futuros están más cerca de contangoed y largo cuando más cerca de backwardation, es un sonido único y hemos probado una serie de estrategias similares con anterioridad, como el VIX vs Frente Mes y Primero vs estrategias segundo mes. Sobre el papel, la estrategia de Inversores Macro ha comportado mejor que la mayoría, con una curva de la equidad excepcionalmente suave después del accidente 2007/08, pero creo que hay una ración extra de sobreajuste con esta estrategia como resultado de la introducción de la "media histórica R" . El valor medio R se basa en todos los datos desde el inicio hasta la fecha. Tenga en cuenta que la estrategia no asomarse al futuro como el valor promedio de R se vuelve a calcular cada día en nuestra prueba utilizando sólo los datos disponibles para nosotros en ese momento en el tiempo. Pero vamos a pretender que nos teníamos previsión perfecta y pudimos usar el valor más actualizada promedio de R (4,8%) para toda nuestra prueba. En otras palabras, desde el día 1 hasta el día de negociación más reciente, medio R siempre es igual Con esta previsión perfecta, esta estrategia debe en cierta medida mejorar si el promedio R es en realidad perfeccionando en el algún valor óptimo, pero en realidad hace todo lo contrario. Va de una sexy Sharpe / UPI de 1,3 / 2,7 a un menos impresionante 1.0 / 1.9. Eso me dice que la manera en la que el "promedio de R" ha cambiado con el tiempo (que es un resultado del todo arbitraria de la fecha en que comenzó la prueba, y no debe en sí mismo ser predictivo), es sobreajuste a este particular, momento de la historia y es improbable que proporcionan un valor fuera de la muestra. Otra vez sin embargo, más allá de mis críticas re: la media de R y el uso de un apalancamiento de largo VIX ETP, creo que el concepto básico detrás de la estrategia tiene valor. Un gran agradecimiento a Inversores Macro para publicar esta estrategia. Cuando las estrategias que cubrimos en nuestro blog (incluido éste) señalan nuevos oficios, incluimos una alerta en el informe diario enviarán a los suscriptores. Esto es completamente ajeno a la señal de nuestra propia estrategia; que sólo sirve para añadir un poco de color al informe diario y permite a los suscriptores ver lo que otras estrategias cuantitativas que opinan sobre el mercado. Haga clic para ver propia solución elegante Volatilidad del simple hecho del rompecabezas VIX ETP. Buenas Trading, Volatilidad Made Simple Cómo calcular la desintegración alfa de una estrategia? La respuesta corta (lo que representa una forma de seguro que muchas formas de hacerlo) es para ver el t-stat de una métrica de rendimiento como el coeficiente de información desaparecerá con el tiempo. IC es la correlación de los rendimientos esperados predichos de su estrategia de alfa al índice de referencia subyacente. Mira las expectativas de rentabilidad de su estrategia de alfa predijo durante los intervalos pasados N tiempo y ver cómo se correlacionaron los rendimientos previstos con el punto de referencia. Este es el IC. El quid del curso es que usted necesita para poner a prueba si el IC es estadísticamente diferente de cero o es simplemente ruido aleatorio. Se podría hacer esto mediante el cálculo de la t-stat en el tiempo y ver que la caries como la estrategia se las arregló para construir más de cientos de horas de investigación está sin contemplaciones drenados de borde.