+
ट्रेडिंग रणनीति प्रदर्शन के ड्राइवर की पहचान यहाँ वर्णित ई-मिनी SP500 वायदा कीमतों में एक तरह, एक जीतने की रणनीति का निर्माण केवल आधा चुनौती है: यह रणनीति अल्फा, और जोखिम के स्रोतों की समझ हासिल करने के लिए रणनीति वास्तुकार के लिए बनी हुई है। यह उनके रिश्तेदार महत्व मूल्यांकन किया जा सकता है, ताकि एक मॉडल के निर्माण, आदर्श, रणनीति प्रदर्शन ड्राइव और कहा कि कारकों की पहचान होता है। एक और अधिक उन्नत कदम रणनीति प्रदर्शन की भविष्यवाणी और रणनीति आगामी अवधि में कारोबार किया जाना चाहिए कि क्या करने के लिए सिफारिशें प्रदान की जाएगी कि एक मेटा मॉडल का निर्माण होता है। रणनीति प्रदर्शन केस स्टडी इस अभ्यास में कैसे काम करता है पर एक नज़र रखना। हमारे मामले का अध्ययन ई-मिनी वायदा में निम्नलिखित daytrading रणनीति का उपयोग करता है। रणनीति के समग्र प्रदर्शन काफी अच्छा है। अक्टूबर 2015 के लिए अप्रैल से इस अवधि में औसत मासिक PNL केवल $ 5500 के एक मानक विचलन के साथ, फीस के बाद अनुबंध के अनुसार लगभग $ 8,000 है। यही कारण है कि 5.0 के क्षेत्र में एक वार्षिक शार्प अनुपात के बराबर है। एक सभ्य निष्पादन मंच पर रणनीति $ 15 लाख के आसपास $ 1.0 के एक वार्षिक PNL साथ लगभग 10-15 ठेके के लिए पैमाने पर करना चाहिए। हम जीत की दर (56%) और लाभ कारक (1.43) (शाम 4 बजे ईएसटी 9:30 बजे से इस मामले में) प्रति सत्र करीब 20 गुना व्यापार मध्यम आवृत्ति की एक लाभदायक रणनीति, के लिए विशिष्ट पाते हैं कि और अधिक बारीकी से प्रदर्शन में देख रहे हैं । रणनीति जोखिम प्रोफाइल के एक और आकर्षक फीचर मैक्स प्रतिकूल निष्पादन, अलग-अलग ट्रेडों में अनुभवी गिरावट (बजाय एहसास हुआ नुक्सान) है। चार्ट में हम MAE अनुबंध के अनुसार केवल आसपास $ 1000 की एक अधिकतम करने के लिए, प्रमुख outliers के बिना, तेजी से बढ़ जाती है कि वहाँ नीचे। एक चिंता का विषय औसत व्यापार पीएल सिर्फ 1.5 लगे निशान के ऊपर, $ 20 नहीं बल्कि छोटा है। प्रवेश और निकास की सीमा के आदेश के साथ और छोटे औसत व्यापार रणनीति है कि आम तौर पर भर रहे हैं कि सीमा के आदेश के अनुपात यानी भरने दर पर अत्यधिक निर्भर हैं। भरने की दर बहुत कम है, तो रणनीति प्रवेश या बाहर निकलने, या दोनों पर भी कई याद किया ट्रेडों के साथ छोड़ दिया जाएगा। इस उदाहरण के लिए, उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियाँ पर मेरी पोस्ट देखें एक महत्वपूर्ण डिग्री करने के लिए शायद, रणनीति प्रदर्शन को नुकसान होने की संभावना है। भरने दर चरम हिट दर के रूप में जाना जाता है बार, के चरम उच्च या निम्न पर तैनात सीमा के आदेश की संख्या पर निर्भर करता है। इस मामले में रणनीति औसत पर, दस में केवल लगभग एक व्यापार बार की उच्च या निम्न पर होता है, जिसका अर्थ है कि केवल लगभग 10% की एक चरम हिट दर, कम से संचालित करने के लिए विशेष रूप से डिजाइन किया गया है। नतीजतन, रणनीति अत्यधिक भरण-दर निर्भर नहीं है और यहां तक कि TradeStation या इंटरएक्टिव दलाल की तरह एक खुदरा मंच पर संतोषजनक ढंग से अमल करना चाहिए। रणनीति प्रदर्शन के ड्राइवर अब तक सब ठीक है। हम उत्पादन में रणनीति डाल दिया लेकिन इससे पहले, अपने प्रदर्शन को निर्धारित करने वाले प्रमुख कारकों में से कुछ को समझने की कोशिश की सुविधा देता है। उम्मीद है कि जिस तरह से हम बेहतर रणनीति बाजार की स्थितियों के रूप में विकसित होने की संभावना है कि कैसे लाभदायक न्याय करने के लिए रखा जाएगा। वास्तव में, हम पहले से ही एक संभावित मुख्य निष्पादन चालक की पहचान की है: चरम हिट दर (अपेक्षित भरने की दर) और यह इस मामले में एक प्रमुख चिंता का विषय नहीं है कि निर्धारित। बहरहाल, मामले में चरम हिट दर शायद 20%, या अधिक करने के लिए बढ़ जाता है, जहां भरने के अनुपात रणनीति की सफलता का निर्धारण करने में एक प्रमुख कारक बनने की संभावना है। यह एक खुदरा मंच पर इस तरह के एक रणनीति के कार्यान्वयन के प्रयास करने के लिए अत्यधिक अनुचित होगा। क्या अन्य कारकों रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है? प्रदर्शन के चालकों के बारे में कुछ सिद्धांतों को विकसित करने और हम उन्हें समर्थन करने के लिए सबूत मिल सकता है देखते हैं: यहाँ सही दृष्टिकोण वैज्ञानिक पद्धति लागू करने के लिए है। इस मामले का अध्ययन के लिए हम रणनीति सीमा के आदेश का उपयोग कर प्रवेश करता है और रास्ते के बाद से, यह बाजार एक जोरदार trending बाजार में बग़ल में और नहीं बल्कि बदतर ले जाता है जब बेहतर करने के लिए करते हैं जाएगा, जो एक मतलब प्रत्यावर्तन रणनीति, की विशेषताओं का प्रदर्शन करना चाहिए, अनुमान है कि हो सकता है। एक और परिकल्पना सबसे दिन व्यापार और उच्च आवृत्ति रणनीतियों के साथ आम में, इस रणनीति के उच्च बाजार में उतार-चढ़ाव की अवधि के दौरान बेहतर परिणाम देगा, कि है। अस्थिर बाजार की स्थिति 2008 के दौरान अनुभव से, एचएफटी कंपनियों हमेशा का उत्पादन किया है अधिक लाभ उदाहरण के लिए, उनमें से कई के लिए एक बैनर वर्ष था। व्यापक संदर्भ में, कई बार बाजार में चारों तरफ whipsawing है जब अस्थायी गलत pricings दोहन करना चाहते हैं कि रणनीतियों के लिए अतिरिक्त अवसर पैदा करते हैं। हम शीघ्र ही यह सामान्य समझ अर्हता प्राप्त करने का प्रयास करेगा। अभी के लिए हम तैयार की है परिकल्पनाओं का समर्थन हो सकता है कि कुछ सबूत इकट्ठा करने की कोशिश की सुविधा देता है। मैं रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग कर, यह एक बहुत ही सरल दृष्टिकोण लेने के लिए जा रहा हूँ। इसके संभव मशीन सीखने की तकनीक सहित अरेखीय तरीकों का उपयोग कर अधिक परिष्कृत विश्लेषण करने के लिए। हमारे प्रतिगमन मॉडल में निर्भर चर दैनिक रणनीति रिटर्न हो जाएगा। पहली यात्रा में, बाजार में रिटर्न, स्वतंत्र चर के रूप में व्यापार की मात्रा और बाजार में अस्थिरता के उपयोग के उपायों की सुविधा देता है। पहला आश्चर्य यह अब तक का व्यापार प्रणाली के लिए आवेदन किया है, जब इस तरह के ज्यादातर प्रतिगमन मॉडल में हासिल की ठेठ 5% से 10% के स्तर से अधिक है, 28% से कम (समायोजित) आर स्क्वायर के आकार है। दूसरे शब्दों में, इस मॉडल रणनीति रिटर्न में बदलाव का एक बड़ा हिस्सा के लिए खाते का एक बहुत अच्छा काम करता है। अंतर्निहित SP50o सूचकांक में रिटर्न का कोई हिस्सा (गुणांक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है) खेलने कि ध्यान दें। हम इस उम्मीद कर सकते हैं: हमारा है आप प्रदर्शन रिपोर्ट से देख सकते हैं, विशेष रूप से दोनों लंबी और छोटी पक्ष पर लगभग बराबर प्रदर्शन विशेषताओं दिशात्मक होने के लिए तैयार है और नहीं है कि एक व्यापार रणनीति है। अब अगले आश्चर्य के लिए: उतार-चढ़ाव गुणांक के हस्ताक्षर। हमारे पूर्व-पूर्व परिकल्पना रणनीति बाजार में अस्थिरता के उच्च स्तर से लाभ होता है। वास्तव में, रिवर्स (कारण नकारात्मक गुणांक के लिए) सच प्रतीत होता है। यह कैसे हो सकता है? आगे प्रतिबिंब पर, सबसे एचएफटी रणनीतियों उच्च बाजार में उतार-चढ़ाव से लाभ के लिए करते हैं यही कारण है कि वे गति रणनीतियों रहे हैं। एक गति रणनीति आम तौर पर प्रवेश करती है और इसलिए बाजार आदेश और का उपयोग कर बाहर निकल जाता है (इसे सही ढंग से बाजार की दिशा कॉल संभालने!) बोली प्रस्ताव प्रसार की खींचें काबू पाने के लिए एक प्रमुख बाजार के इस कदम की आवश्यकता है। प्रवेश / बाहर निकलता सीमा के आदेश का उपयोग कर प्रभावित कर रहे हैं के बाद से यह रणनीति, इसके विपरीत, एक मतलब प्रत्यावर्तन की रणनीति है। रणनीति SP500 सूचकांक मतलब को आहत करने के लिए जा रहा है उसी दिशा में जारी है कि एक बड़े कदम के वापस लौटने के लिए करना चाहता है, इस रणनीति में मदद नहीं। मात्रा कारक के लिए गुणांक सकारात्मक और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है कि, इसके विपरीत, ध्यान दें। फिर यह समझ में आता है: रात भर ई-मिनी वायदा कारोबार किया है जो किसी को भी आप बता सकते हैं, के रूप में बाजार में इसके चारों ओर पुश करने के लिए आसान है क्योंकि मात्रा प्रकाश बस है जब प्रमुख चालें बनाने के लिए जाता है। इसके विपरीत, एक भारी कारोबारी दिन के दौरान किसी भी दिशा में एक कदम के लिए महत्वपूर्ण विपक्ष में होने की संभावना नहीं है। दूसरे शब्दों में, बाजार में व्यापार की मात्रा अधिक होती है, जब दिन पर बग़ल में व्यापार करने के लिए और अधिक होने की संभावना है, और यह हमारी रणनीति के लिए फायदेमंद है। अंतिम आश्चर्य और शायद सभी का सबसे बड़ा, रणनीति अल्फा नकारात्मक (और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण) प्रतीत होता है! यह कैसे हो सकता है? क्या प्रतिगमन विश्लेषण हमें बता रहा प्रतीत होता है strategys प्रदर्शन काफी हद तक दो अंतर्निहित कारकों, मात्रा और अस्थिरता द्वारा निर्धारित किया जाता है। , एक और प्रतिगमन के साथ और अधिक गहराई से इस एक छोटी सी में पूर्व के दिनों की मात्रा, अस्थिरता और बाजार वापसी करने के लिए वर्तमान दिनों रणनीति वापसी से संबंधित इस बार खुदाई की सुविधा देता है। Lagged मात्रा के लिए मामला है के रूप में इस प्रतिगमन मॉडल में रणनीति अल्फा, प्रभावी ढंग से शून्य और सांख्यिकीय नगण्य है। रणनीति रिटर्न फिर एक मतलब प्रत्यावर्तन रणनीति के लिए समझ बनाने के लिए प्रकट होता है, जो पूर्व के दिनों बाजार बदले, के विपरीत संबंधित हैं: हमारे मॉडल मतलब में, बाजार से पहले के दिनों लाभ या हानि रिवर्स जाएगा, कि आशंका है। lagged अस्थिरता फैक्टर के लिए गुणांक एक बार फिर से नकारात्मक और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है। यह भी समझ में आता है: उतार-चढ़ाव अत्यधिक autocorrelated हो जाता है, इसलिए रणनीति प्रदर्शन वर्तमान सत्र के दौरान बाजार में उतार-चढ़ाव पर निर्भर है, यह भी पहले के दिनों के सत्र में उतार-चढ़ाव पर निर्भरता को दिखाने के लिए की संभावना है। तो, सारांश में, हम प्रावधिक निष्कर्ष है कि कर सकते हैं: इस रणनीति को कोई बाजार दिशात्मक भविष्यवाणी करने की शक्ति है: बल्कि यह पहले सत्र बाजार की दिशा में एक उत्क्रमण पर सट्टेबाजी से पैसे बनाने के लिए लग रहा है कि एक शुद्ध, मतलब उलट रणनीति है। व्यापार की मात्रा अधिक होती है जब यह अवधि के दौरान बेहतर करना होगा, और बाजार में उतार-चढ़ाव कम है। निष्कर्ष अब हम रणनीति प्रदर्शन कहाँ से आता है की कुछ समझ है, जहां हम यहाँ से चले जाओ? अगले कदम के लिए निम्न में से कुछ या सभी, शामिल हो सकता है: (मैं) एक और अधिक परिष्कृत अर्थमितीय मॉडल व्याख्यात्मक चर के अतिरिक्त lags में लाने और उन दोनों के बीच बातचीत के प्रभाव के लिए अनुमति देता है। (Ii) भविष्यवाणी करने की शक्ति हो सकता है कि अतिरिक्त बहिर्जात चर का परिचय। रणनीति की प्रकृति पर निर्भर करता है, उम्मीदवारों की संभावना संबंधित इक्विटी सूचकांक और वायदा अनुबंध में शामिल हो सकता है। (Iii) भविष्य कहनेवाला मॉडल और अमेरिकी रणनीति की संभावना है कि भविष्य के प्रदर्शन का आकलन होता है कि सक्षम है, और फिर स्थिति का आकार निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, जो मेटा-रणनीति का निर्माण। मशीन सीखने की तकनीक अक्सर इस सामग्री में सहायक हो सकता है। मैं अपनी अगली पोस्ट में बाद दृष्टिकोण का एक उदाहरण दे देंगे।