Beweglichkeit Strategie Test

Ein Test, zum des besten beweglichen durchschnittlichen Verkaufs-Strategie von Dr. Winton Filz zu finden Um unsere Handelssysteme und Algorithmen zu entwickeln oder zu verfeinern, führen unsere Händler häufig Experimente, Tests, Optimierungen und so weiter durch. Wir haben mehrere Verkaufstrategien getestet und teilen nun einige dieser Erkenntnisse. R. Donchian, popularisiert das System, in dem ein Verkauf auftritt, wenn die 5-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter dem 20-Tage gleitenden Durchschnitt. R. C. Allen popularisierte das System, in dem ein Verkauf stattfindet, wenn der 9-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 18 Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Einige Händler glauben, sie geben weniger von den Gewinnen, die sie erzielen, wenn sie einen kürzeren langen gleitenden Durchschnitt verwenden. Diese Leute ziehen es vor, zu verkaufen, wenn der 5-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 10-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Händler haben Variationen auf diese Ideen (einige touting die Vorteile einer Variante und andere touting die Vorteile eines anderen). Ein Händler erzählte uns von der Überkreuzung der 7-Tage - und 13-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnittswerte. Da dieses System scheinbar etwas Verdienst zu haben schien, wurde es in die Tests für Vergleichszwecke einbezogen. Die Strategien, die in dieser speziellen Testreihe behandelt wurden, umfassten alle dualen Systeme, in denen der kürzere gleitende Durchschnitt zwischen 4 Tagen und 50 Tagen lag und der längere gleitende Durchschnitt zwischen dem kurzen gleitenden Durchschnitt und 200 Tagen lag. Hier berichten wir über einige der beliebtesten Systeme und Variationen dieser Systeme. Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 9-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 18-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 10-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 18-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 10-Tage gleitenden Durchschnitt Kreuze unterhalb seiner einfachen 19-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 9-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 19-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 9-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 20-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 10-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 20-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 4-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 18-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 5-Tage gleitenden Durchschnitt Kreuze unterhalb seiner einfachen 18-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 4-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 20-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 5-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 20-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 5-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 9-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 4-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 9-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 4-Tage gleitenden Durchschnitt Kreuze unterhalb seiner einfachen 10-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn die stockrsquos einfachen 5-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem einfachen 10-Tage gleitenden Durchschnitt, Verkaufen, wenn der stockrsquos exponentiellen 7-Tage-gleitenden Durchschnitt unter seinem exponentiellen 13- Verkaufen, wenn die stockrsquos exponentiellen 7-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt unter seinem exponentiellen 14-Tage gleitenden Durchschnitt. Wir wollten es vermeiden, quadcurve-fitting. quot Das heißt, wir wollten diese Strategien über eine breite Palette von Aktien, die eine Vielzahl von Branchen und Marktsektoren zu testen. Auch wollten wir über eine Vielzahl von Marktbedingungen testen. Daher haben wir die Strategien für jeden von etwa 3000 Aktien über einen Zeitraum von etwa 9 Jahren (oder über den Zeitraum, in dem die Aktie gehandelt wird, wenn sie für weniger als 9 Jahre gehandelt) getestet, wobei Factoring in Provisionen, aber nicht quotslippage. quot Slippage Ergebnisse, wenn Der Verkaufsauftrag ist für 30, aber der Preis, zu dem der Verkauf ausgeführt wird, ist 29.99. In diesem Fall wäre der Schlupf ein Pfennig ein Anteil. Die gleiche Quotebuyquot-Strategie wurde konsequent für jeden Test verwendet. Die einzige Variable war die Regel für den Verkauf. Für jede Strategie summierten wir die Erträge auf alle Aktien. Wir haben insgesamt 47.312 Tests durchgeführt. Die Idee hinter diesem Experiment war, herauszufinden, welche dieser Verkauf Disziplinen die besten Ergebnisse die meiste Zeit für die meisten Bestände erzielt. Denken Sie daran, dass die Rentabilität eines Systems, das auf eine einzelne Aktie angewendet wird (auch wenn dies für 3000 Aktien wie in unserem Test wiederholt wird) nicht das gesamte Bild malen. Die Rentabilität pro investierter Zeit ist eine bessere Methode, um Systeme zu vergleichen. Bei der Durchführung dieses Tests an stockdisciplines, verlangten wir, dass jedes System auf ein neues Kaufsignal in dem bestimmten zu testenden Bestand warten musste. Im realen Leben konnte ein Händler zu einem anderen Vorrat sofort nach einem Verkauf springen. Daher würde der Händler wenig oder gar keine Zeitbedarf haben, während er auf den nächsten Kauf wartet. Ein System, das weniger rentabel ist, aber eine Position früher verlässt, könnte daher im Laufe eines Jahres höhere Gewinne erzielen, indem es wieder in eine andere Sicherheit investiert, sobald die erste verkauft wird. Auf der anderen Seite wäre es ein ärmerer Darsteller, wenn es für das nächste Kaufsignal auf dem gleichen Vorrat warten musste, während ein anderes langsames System immer noch hielt und Geld verdiente. So kann ein System, das einen 10-Gewinn in 20 Tagen erfasst, nicht gut mit einem anderen System vergleichen, das in den ersten 10 Tagen des gleichen Zuges nur einen Gewinn von 7 erzielt und dann an eine andere Stelle verkauft. Die verschiedenen Verkaufssysteme sind nachfolgend in der Reihenfolge ihrer Rentabilität angeordnet. Die linke Spalte ist der kurzlebige Durchschnitt und die mittlere Spalte der langgängige Durchschnitt. Die Verkaufssignale wurden erzeugt, als der kurze Mittelwert unter dem langen Durchschnitt lag. Die rechte Spalte ist die Gesamtprofitabilität für alle getesteten Bestände. Das Schlüsselelement des Vergleichs ist nicht das tatsächliche Ausmaß des Gewinns für jedes Verkaufssystem. Dies würde erheblich variieren mit verschiedenen quotbuyquot und quotsellquot Systemkombinationen. Wir testeten nicht auf die Rentabilität eines kompletten Systems, sondern auf das relative Verdienst der verschiedenen Quotsellquot-Systeme isoliert von ihren jeweiligen optimalen quotbuyquot-Disziplinen. Wie Sie aus der Tabelle sehen können, war der Verkauf, wenn der 9-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 18-Tage-Gleitende Durchschnitt überschritten, nicht so rentabel wie der Verkauf, als der 10-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 20-Tage-Gleitende Durchschnitt überschritt. Donchianrsquos 5-Tage gleitenden Durchschnitt Kreuz des 20-Tage-Durchschnitt war auch mehr rentabel als die 9-Tage-Durchschnitt Kreuz des 18-Tage-Durchschnitt. Alle Tests waren identisch. Die einzige Variable war die Kombination aus gleitenden Mittelwerten. Die beiden exponentiellen Systeme waren am Ende der Liste in der Rentabilität. Lesen Sie diesen Bericht nicht, ohne den folgenden Bericht zu lesen, indem Sie auf den Link unterhalb der Tabelle klicken. Der Tisch bietet nur einen Teil der Geschichte. Auch war diese Studie kein Versuch, die relative Efectivität von kompletten Systemen zu messen. Zum Beispiel, R. C. Allen39s-System (als Komplettsystem) sehr gut übertreffen kann eines der oben genannten Systeme auf der folgenden Tabelle. Der Eintrittspunkt eines Systems hat sehr viel mit dem Gewinn zu tun, der am Ausgangspunkt eines Systems gewonnen wird. Die Einstiegpunkte der verschiedenen Systeme wurden in dieser Studie ignoriert. Diese Studie unterstützt die Vorstellung, dass die Verkaufsseite eines dreifachen gleitenden Durchschnittssystems, basierend auf dem 5-, 10- und 20-Tage-Gleitdurchschnitt, wahrscheinlich rentabler als die Verkaufsseite des ähnlichen 4-, 9-, 18 ist - durchschnittliche Kombination. Es hat den zusätzlichen Vorteil, dass wir die Abwärtskreuzung des fünftägigen gleitenden Durchschnitts gegenüber dem gleitenden 20-Tage-Durchschnitt überwachen können. Letzteres ist Donchianrsquos-System, und es ist ein starkes System in seinem eigenen Recht (es gibt auch Signale früher als die 9-18 oder 10-20 Kombinationen). Daher, einschließlich der 5-, 10-und 20-Tage gleitenden Durchschnitte auf unseren Charts gibt uns eine zusätzliche Option. Wir können das 5-, 10- und 20-Tage-Triple-Moving-Average-System verwenden, um unsere Verkaufssignale zu generieren, oder wir können Donchianrsquos 5-, 20-Tage-Dual-Moving-Average-System verwenden. Wenn das Aktienmuster nicht aussieht oder quotfefequot Recht zu uns, das 5-Tage gleitende Durchschnittkreuz gibt uns einen früheren Ausgang. Andernfalls können wir für die 10-20 Crossover warten. Während wir Unterschiede zwischen den Top-Systemen unterscheiden konnten, sollte man bedenken, dass die Unterschiede in der Netto-Gesamtrendite über die gesamte Testzeit sehr gering waren. Zum Beispiel betrug die Differenz zwischen dem obersten und dem achten Platz nur etwa 2,4. Wenn Sie das über die gesamte Zeit des Studiums zu verbreiten, sehen Sie, dass die jährlichen Unterschiede sind wirklich ziemlich klein. Im Hinblick auf Komplettsysteme kann das 9-, 18-Tage-System rentabler als das 10-, 20-Tage-System oder das Donchian-System sein. Für diese Überlegungen und andere Kommentare und Informationen, finden Sie in der Follow-up-Bericht: Ein Test, um die besten Moving Average Sell Strategy: Kommentare und Bemerkungen zu finden. Erhalten Sie mehr auf diesem und sehen Sie eine Liste der Tutorien auf Disziplinen für Investoren und Händler. Dr. Winton Felt unterhält eine Vielzahl von kostenlosen Tutorials, Lager-Alerts und Scanner-Ergebnisse bei stockdisciplines hat eine Markt-Review-Seite an stockdisciplines / Markt-Überprüfung hat Informationen und Illustrationen im Zusammenhang mit Pre - Surge quotsetupsquot bei stockdisciplines / stock-alerts und informationen und videos über volatilitäts-adjustierte stop-verluste bei stockdisciplines / stop-losses Hinweis für Webmaster Wenn Sie diesen Artikel auf Ihrem Blog oder Ihrer Website veröffentlichen möchten, können Sie dies, wenn und nur wenn Sie bleiben Durch unsere Publisher39s Nutzungsbedingungen und Vereinbarungen. Mit der Veröffentlichung dieses Artikels erklären Sie sich damit einverstanden, sich an unsere Nutzungsbedingungen und Vereinbarungen zu halten. 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In diesem Papier werden populäre gleitende Durchschnitts - (oder Crossover-) Regeln auf einen Querschnitt von australischen Aktien angewendet, und die Signale aus den Regeln werden verwendet, um Portfolios zu bilden. Die Performance der Handelsregeln über den gesamten Bereich der möglichen Parameterwerte wird mittels eines Aggregattests ausgewertet, der nicht von den Parametern der Regeln abhängt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei einem breiten Spektrum von Parametern gleitende Durchschnittswerte konträren Gewinn erzielen (Gewinne aus den gleitenden Durchschnittsregeln sind negativ). In den Bootstraps-Simulationen sind die Rücklaufstatistiken signifikant, was darauf hinweist, dass die gleitenden Durchschnittsregeln irgendeine Form systematischer Variationen in Renditen aufnehmen, die nicht mit den Standardrisikofaktoren korrelieren. JEL-Klassifizierung Aktienrenditen Technische Analyse Gleitende Handelsregeln Bootstrapping Tabelle 1. Abb. 1.Which ist die besten beweglichen durchschnittlichen Testergebnisse decken die Wahrheit In diesem Beitrag teste ich neun verschiedene gleitende Durchschnitte, um zu sehen, welcher der beste gleitende Durchschnitt für den Handel ist. Zwei verschiedene Strategien und Märkte werden getestet. Die Ergebnisse können Sie überraschen. Was sind die gleitenden Mittelwerte, die den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer festgelegten Anzahl von Perioden oder Tagen darstellen und sie ein extrem populäres Werkzeug sind, das von den Händlern verwendet wird, um den Gesamttrend zu bestimmen. Die gleitenden Mittelwerte glatt Vergangenheit Preisdaten, so dass Händler können mehr objektiv sehen die jüngsten Trend. Sie filtern das Rauschen aus, das es viel einfacher macht, zu sehen, in welche Richtung sich ein Markt bewegt. Verschieben von durchschnittlichen Crossover Die gängigste Methode, gleitende Durchschnitte zu verwenden ist, nach gleitenden durchschnittlichen Crossover zu suchen und diese Technik wurde von vielen erfolgreichen Trendfolgern verwendet. Wenn ein schnell gleitender Durchschnitt (wie eine 5-tägige MA) über einen langsamen gleitenden Durchschnitt (wie ein 20-Tage-MA) kreuzt, signalisiert es einen neuen Aufwärtstrend und ist ein zinsbullisches Signal für einen Trendfolger Kaufen den Markt. Wenn der schnell fließende Durchschnitt unter dem langsamen Mitteldurchschnitt zurückkommt, signalisiert er, dass der Aufwärtstrend zu Ende ist und ein neuer Abwärtstrend vorhanden ist. Dies ist ein bärisches Signal für einen Trendfolger, sagen sie, ihre langen Handel zu schließen oder den Markt zu kürzen. Das größte Problem mit gleitenden Durchschnitten Das größte Problem mit gleitenden Durchschnitten (wie alle technischen Indikatoren) ist, dass sie nacheilende Indikatoren sind. Da sie eine Berechnung auf der Grundlage früherer Preisdaten durchführen, können sie immer nur sagen, was in der Vergangenheit und nicht in der Zukunft geschehen ist. Je länger der Rückblick (oder die Anzahl der Tage / Perioden, die bei der Berechnung verwendet werden), desto länger ist der Indikator. Zum Beispiel wird ein 5-Tage gleitenden Durchschnitt viel mehr reagieren auf die jüngsten Kursbewegungen als ein 200-Tage. Allerdings wird ein 5-tägiger gleitender Durchschnitt auch erheblich mehr Lärm haben, was die Wirkung des gleitenden Durchschnitts überhaupt negiert. Somit sind alle gleitenden Mittelwerte ein Kompromiss zwischen Rauschen und Verzögerung. Schnellere MA8217s reagieren auf neue Trends schnell, aber sie zeigen mehr Lärm und führen zu mehr whipsaws. Langsamer MA8217s sind besser beim Glätten von Rauschen, aber sie können spät sein, um neue Trends zu finden. Verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten Wegen dieses Kompromisses zwischen Rauschen und Verzögerung haben eine Anzahl von Händlern versucht, die einfache gleitende Durchschnittsberechnung zu verbessern. Der einfache gleitende Durchschnitt ist ziemlich einfach zu berechnen und so wird der Indikator von fast allen Handelsplattformen getragen. Heutzutage ist alles, was Sie tun müssen, ist auf eine Schaltfläche klicken und der gleitende Durchschnitt kann auf Ihrem Preis Diagramm aufgetragen werden. Allerdings haben viele Entwickler, indem sie die Berechnung komplexer, versucht, kommen mit schneller und glatter Versionen, entwickelt, um besser zu verfolgen Trends. In den Rest dieses Artikels werde ich durch neun verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten gehen und dann werden wir sie auf historischen Börsen-Daten zu testen, um zu sehen, welche ist am besten. Zeigt die ersten 8 gleitenden Mittelwerte an. Exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) Wir haben bereits gesehen, wie der einfache gleitende Durchschnitt berechnet wird, so dass der nächste gängige gleitende Durchschnitt als der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) bekannt ist. Der exponentielle gleitende Durchschnitt arbeitet in der gleichen Weise wie der einfache gleitende Durchschnitt, aber es gibt mehr Gewicht zu neueren Preisbewegungen. (Neuere Preisdaten werden exponentiell gewichtet). Sie ist daher in der Lage, schneller auf neue Trends zu reagieren, könnte aber zu mehr Peitschen führen. Die EMA ist auch sehr beliebt und verfügbar auf fast allen Handel und technische Analyse-Plattformen. Doppelter exponentieller gleitender Durchschnitt (DEMA) Wie der Name schon sagt, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA) eine schnellere Version des exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Obwohl die Berechnung tatsächlich auf einer einfachen MA und einer doppelten EMA basiert. Der Indikator wurde zuerst von Patrick Mulloy im Februar 1994 Artikel von Traders Magazine entwickelt. Das Wichtigste ist, dass dies ein gleitender Durchschnitt ist, der schnell auf neue Kursbewegungen reagiert. Triple exponential moving average (TEMA) Wie die DEMA wurde auch der Triple Exponential Moving Average (TEMA) von Patrick Mulloy entwickelt. Es wird aus dem Verbundstoff einer EMA, einer DEMA und einer dreifachen EMA gebildet. Dadurch wird die Verzögerung deutlich reduziert und schnell auf neue Preisbewegungen reagiert. Die TEMA kann so schnell sein, dass sie auch den Markt übersteigen kann, was bedeutet, dass sie manchmal zu weit geht und über die jüngsten Preisaktionen hinausgeht. Dies ist ein weiterer Nachteil der Verwendung von schnellen MAs. Wilders gleitender Durchschnitt (WILDERS) Der wilders gleitende Durchschnitt wurde von J. Welles Wilder in seinem Buch von 1978 entwickelt: Neue Konzepte In Technischen Handelssystemen. Der Indikator wird durch Ändern der ursprünglichen exponentiellen gleitenden Durchschnittsformel berechnet. Anstatt die ursprüngliche Formel EMA 2 / (n1) zu verwenden, wobei n die Anzahl der Tage ist, verwendet Wilders eine etwas andere Berechnung mit einem EMA von 1/14. Das Ergebnis ist, dass der wilders gleitende Durchschnitt etwas langsamer als die EMA aber schneller als die SMA ist. Mit dieser Formel entspricht ein 27-Tage-WMA einer 14-tägigen EMA. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Der gewichtete gleitende Durchschnitt (WMA) ist entworfen, um Trends schneller zu finden, aber ohne Peitsche. It8217s berechnet durch Multiplikation jedes Datenpunktes mit einem anderen Verhältnis und nimmt dann die Summe aller dieser Produkte. Dies macht es schneller als die typische EMA. Die Berechnung ist recht komplex, wobei die Formel n / d verwendet wird, wobei n der Tageszähler ist und d eine Dreieckszahl ist. Sie können sehen, wie es hier funktioniert. Least Quadrate Moving Average (lineare Regression) Der kleinste Quadrate gleitende Durchschnitt wird manchmal als Endpunkt gleitenden Durchschnitt und it8217s auf der Grundlage linearer Regression genannt. Im Wesentlichen wird die lineare Regressionsgerade vorwärts projiziert, was anzeigt, was geschehen würde, wenn die Regression fortgesetzt wurde. Sie können it8217s Berechnung hier sehen. Hull Moving Average (HMA) Der Hull Moving Average (HMA) wurde von Alan Hull entwickelt, um einen gleitenden Durchschnitt zu schaffen, der schnell, reaktionsschnell und mit reduzierter Verzögerung war. Entsprechend Hull beseitigt die HMA 8220 fast die gesamte Verzögerung und schafft es, die Glättung gleichzeitig zu verbessern.8221 Die HMA ist ziemlich komplex zu berechnen, so dass Sie mehr über die Methode hier lesen können. Dieses ist ein gleitender Durchschnitt, der selten auf populären Handelsplattformen gefunden wird, aber von einigen betrachtet wird, um ein sehr guter Indikator zu sein. Guppy Multiple Gleitender Durchschnitt (GMMA) Der Guppy Multiple Gleitender Durchschnitt (GMMA) ist anders als die anderen MAs, die hier diskutiert werden, da er eine Kombination aus mehreren exponentiellen gleitenden Durchschnittswerten auf einmal ist. Da es Leser interessieren kann, werde ich die GMMA-Methode als auch testen, aber auf eine andere Weise zu den anderen. So werde ich lange gehen, wenn die enge Kreuze die GMMA. Für den Test werde ich die folgenden EMA-Parameter verwenden: 3, 5, 7, 10, 12, 15 und 30, 35, 40, 45, 50, 60. Wie in der Tabelle unten gezeigt: Guppy multiplen gleitenden Durchschnitt. Welches ist der beste gleitende Durchschnitt Zeigt die ersten 8 gleitenden Durchschnittswerte geplottet Nachdem wir nun die verschiedenen gleitenden Durchschnitte erörtert haben, können wir anfangen, sie auf die Probe zu stellen, um zu sehen, welche gleitenden Durchschnittswerte am effektivsten sind, um Trends zu finden und zu handeln. Es ist an dieser Stelle zu beachten, dass die Tests nicht darauf ausgelegt sind, die perfekten Einstellungen zu finden, sondern um eine grobe Vorstellung davon zu erhalten, welche bewegten Durchschnitte am besten funktionieren. Es werden zwei verschiedene Tests durchgeführt, ein langsamer, gleitender Durchschnitt der Crossover-Vergleiche auf dem SampP 500 Index und ein Portfolio-Test. 1. SampP 500 Crossover-Test Die Regeln dieses Tests sind einfach. Wir werden den SampP 500 kaufen, wenn der schneller gleitende Durchschnitt den langsameren gleitenden Durchschnitt überschreitet, was einen Aufwärtstrend bedeutet. Wir verkaufen unsere Position, wenn der schnell fließende Durchschnitt zurück kreuzt. Für jeden gleitenden Durchschnitt werden zwei verschiedene Crossover getestet, die 5-Tage / 20-Tage-Crossover und eine längere, 50-Tage / 200-Tage-Crossover (auch bekannt als ein goldenes Kreuz). Im Fall des Guppy Multiple Moving Average, kaufen wir die SampP 500, wenn die enge Kreuze über jede gleitende durchschnittliche Linie und verkaufen, wenn die enge Kreuze zurück unter jeder Zeile. Startkapital wird auf 10.000 und Provisionen werden 0,01 pro Aktie festgelegt werden. Position Größe wird 100 ohne Hebelwirkung sein. Der verwendete Ticker wird SPX von Norgate Premium Daten sein und der Test wird von 1/1/2000 bis 1/1/2015 laufen. Alle gleitenden Durchschnitte werden mit dem engen Preis berechnet und Ein - / Ausgänge werden am nächsten Tag (nach einem Crossover) durchgeführt. Hoffentlich wird dies zu einigen interessanten Ergebnissen führen. SampP 500 Crossover-Ergebnisse Wie Sie aus der Tabelle sehen können, war der beste gleitende Durchschnitt für ein 5/20-Tage-Crossover der wilders gleitende Durchschnitt. Die Wilders MA produzierte eine zusammengefasste jährliche Rendite von 2,11 mit einem maximalen Drawdown von -33, was ein CAR / MDD-Verhältnis von 0,06 ergab. Der schlimmste Durchschnitt war in der Tat die Hull gleitenden Durchschnitt. Mit Blick auf die 50-prozentige Crossover-Rate war der beste gleitende Durchschnitt der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA), der eine annualisierte Rendite von 5,96 mit einem maximalen Drawdown von -17 ergab. Der am schlechtesten durchführende gleitende Durchschnitt war zwischen dem Hull-gleitenden Durchschnitt und dem kleinsten Quadrate gleitenden Durchschnitt gebunden. 2. SampP 100 Portfolio-Test Dieser Test ist der gleiche wie oben, außer, dass wir ein 10-Positionen langes nur Portfolio-System und unsere Watch-Liste wird das SampP 100 Universum der Aktien (die historische Bestandteile enthält). Immer wenn das schnelle MA das langsame MA auf einer Aktie im Universum überquert, werden wir es kaufen und dem Portfolio hinzufügen. Immer wenn es zurück kreuzt, werden wir die Aktie verkaufen und es wird aus dem Portfolio fallen. Ein - / Ausgänge werden am nächsten Tag geöffnet und Duplikatsignale werden durch den RSI-Indikator (14) eingestuft (stärkste Bestände werden zuerst bevorzugt). Darüber hinaus muss die Aktie über 2 Preise. Provisionen werden auf 0,01 pro Aktie festgelegt werden und unsere Start-Equity wird gleichmäßig zwischen jeder Position (gleich gewichtet Portfolio) aufgeteilt werden. SampP 100-Portfolio-Testergebnisse: Wie Sie aus der Tabelle ersehen können, war der beste gleitende Durchschnitt für ein 5/20-Tage-Crossover der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA), der eine zusammengefasste jährliche Rendite von 3,6 und einen maximalen Drawdown von -34 ergab In einem CAR / MDD von 0,11. Der schlechteste Durchführungsdurchschnitt waren die kleinsten Quadrate. Mit Blick auf die Frequenzweiche 50/200 war der Gleitende Durchschnitt der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA) mit einem CAR / MDD-Verhältnis von 0,29 und einer annualisierten Rendite von 9,89. Am schlechtesten war die GMMA-Strategie. Schlussfolgerungen Bei der Betrachtung der Ergebnisse ist klar, dass wir zu zwei Schlussfolgerungen kommen können. Erstens funktionieren längerfristig gleitende Durchschnitt Crossover besser als kurzfristige Crossover. Dies ist wahrscheinlich, weil sie weniger Peitschen produzieren. Zweitens scheinen neuere und komplexere gleitende Durchschnitte nicht besser zu sein, Trends zu finden als die traditionelleren gleitenden Durchschnitte. Kein Zweifel, Indikator-Entwickler werden darauf bestehen, dass ihre Parameter geändert werden, um besser zu reflektieren, wie ihr Produkt verwendet werden soll. Das kann etwas Wahres sein. Indikatoren wie GMMA und kleinste Quadrate sind nicht unbedingt dazu bestimmt, auf diese Weise verwendet zu werden. Eine Änderung der Parameter in einer solchen Weise könnte jedoch als Kurvenanpassung ausgelegt werden und würde zu einer unzuverlässigen Analyse führen. Persönlich, die Schlussfolgerungen bestätigen, was ich dachte, alle zusammen. Einfache gleitende Durchschnitte arbeiten genauso gut wie komplexe bei der Suche nach Trends, und der vertrauenswürdige, exponentielle gleitende Durchschnitt ist am besten. Danke für das Lesen. Sie können auch mögen: JB Marwood