덜컹 거리는 상인의 여행.
거시 경제학, 가치 투자, 양적 금융 및 회계에 대한 학습 및 사고.
단기 평균 반 환율 거래에 IBS 및 RSI 사용.
따라서 Laurence Connors가 Markus가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 책 리뷰 : Wilder의 RSI (2)가 가장 좋은 지표로 밝혀졌습니다. RSI (2) 5는 단시간 이득을 유도하는 것으로 나타 났으 나, RSI (2) & gt; 95는 실축 된 집회를 이끌었다.
나는 최근에 좋은 결과를 보여주는 똑같은 현상에 관해 쓴 많은 다른 블로그를 보았습니다. 많은 사람들이 IBS (Internal Bar Strength) 표시기를 사용했습니다. IBS = (닫기 & # 8211; 낮음) / (높음 & # 8211; 낮음).
여기서 간단히 요약하고 싶었습니다.
QUSMA는 필터로서 IBS를 사용함 IBS & lt; 50 % 및 커틀러 RSI (3) IBS & lt; 50 %는 나쁜 RSI (3) 진입 신호를 걸러내는 데 도움을주었습니다 (신호의 35 % 제거). 신호 당일 종료시에 입력하고 다음날 종료합니다. 시험 기간은 1999 년에서 2012 년 사이 인 것으로 보인다. 적응 형 상인은 IBS & lt; 45 % (IBS> 45 % 일 때 종료) 및 IBS> 95 % (IBS <95 %를 커버 할 때). 가장 좋은 설정은 1 일 IBS 만 사용하는 것 같습니다. 테스트 기간은 2000 년 1 월 1 일부터 2012 년 12 월 26 일까지였습니다. 지능형 무역 기술 (Intelligent Trading Tech)은 임계치를 최적화하기 위해 훈련 기간을 사용했습니다. IBS & lt; 20 % 및 IBS & gt; 100 % (최적화 된 임계 값, 100 % 평균값이 절대로 부족하지 않음). 엔트리는 신호가 끝나는 날에 발생하며 다음 날은 종료됩니다. 시험 기간은 1993 년에서 2012 년 사이 인 것으로 보인다. 상장 저널은 황소 시장과 곰 시장에서 성과를 보았다. IBS & lt; 25 %. 다음날 개장합니다. 전략은 황소 시장보다 곰 시장에서 더 잘 수행되었습니다. 시험 기간은 1996 년에서 2012 년까지였습니다.
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IBS 및 상대 값 평균 반향.
나는 IBS 효과에 대해 글을 쓰긴했지만 예상보다 조금 오래 걸리므로 블로그 게시물에서 일부 결과를 공유한다고 생각했습니다. 출발점은 Levy & amp; 리버맨 (Lieberman) : 국가 ETF가 미국 시장 수익률에 과다한 반응을 보인 결과, 국가 ETF가 겹치지 않는 거래 시간 동안 미국 수익률에 과도하게 반응하는 것으로 나타났습니다. 이로 인해 국가 ETF가 다음날 되돌려 지므로 비정상 수익률이 발생합니다. IBS 효과의 측면에서 볼 때 이것은 높은 스파이 IBS가 국가 ETF에서 과다 반응으로 이어지고 그로 인해 다음날 수익이 낮아진다는 것을 의미하며 반대의 경우도 마찬가지입니다.
신속하게 요약하자면, Internal Bar Strength (또는 IBS)는 주가 지수에 대한 인상적인 (평균 반전) 예측 능력이있는 지표입니다. 그것은 다음과 같이 계산됩니다 :
32 개의 주식 지수 ETF를 사용하여 IBS 극한 (상단 및 하단 20 %) 후 SPY의 IBS (상단 및 하단 절반)로 나눠 다음날 수익을 살펴 봅니다.
결과는 제가 예상했던 것과 정반대의 결과였습니다. 높은 스파이 IBS에 과잉 반응하는 대신에, ETF는 대신 그것에 반응합니다. SPY IBS가 높으면 ETF의 수익률이 높고 SPY IBS가 낮을수록 수익률이 낮습니다. 이 결과는 쌍의 첫 번째 구간으로 SPY를 사용하고 IBS 극단에서 ETF를 다른 것으로 사용하는 한 쌍의 접근법을 제안합니다. 달러 중립적 전략의 경우 규칙은 다음과 같습니다.
SPY IBS & lt; = 50 % 및 ETF IBS & gt; 80 %, 오랫동안 스파이로 가고 다른 ETF는 같은 금액으로 줄입니다. 스파이 IBS & gt; 50 % 및 ETF IBS & lt; 20 %는 짧고, 다른 ETF는 길어서 동등한 액수가됩니다.
이 수치는 우수하며 높은 수익률과 상대적으로 적은 거래로 높은 승리율을 보입니다. Carhart 4 요인 모델을 사용하여 잉여 수익의 회귀에서 쌍 전략에 대한 알파 및 베타를 살펴 봅니다.
굵게 표시된 값은 1 % 수준에서 통계적으로 유의하게 0과 다릅니다.
평균적으로이 전략은 매일 0.037 % 또는 9.28 %의 알파를 생성하며 요인에 대한 노출은 본질적으로 0입니다. 거래 비용은 확실히 이것으로 먹을 것이나 합리적인 금액 (한 쌍당 평균 약 23 건의 거래)을 감안할 때 많은 것이 남아 있어야합니다. 90 %가 넘는 초과 수익이 0 %로 구성된다는 사실은 전략에 대한 실제 수익률의 특징을 모호하게 만듭니다. 전략이시 장에있는 시일만을 사용하여 회귀를 반복하면 다음 결과가 산출됩니다.
굵게 표시된 값은 1 % 수준에서 통계적으로 유의하게 0과 다릅니다.
불행하게도이 결과는이 시점에서 역사적인 호기심입니다. 기회의 대부분은 차익 거래되었습니다. 지난 4 년간 무역 당 평균 수익률은 전체 샘플의 평균의 절반보다 적은 0.150 %로 떨어졌습니다. 매개 변수는 최적화되어 있지 않으므로 더 극단적 인 값만 필터링하면 더 많은 수익 기회가 남지만 접근법에 남아있는 주스가 비교적 적다는 것은 분명합니다.
실제로 2008 년 전후의 수익률 차이를 면밀히 살펴보면 과잉 반응 가설은 데이터에 의해 뒷받침되는 것으로 보입니다 (여기에 작용할 수있는 또 다른 요소는 우리가 상관 관계를 높였습니다. 지난 몇년 동안) : 스파이 IBS가 낮 으면 ETF의 익일 수익이 높아지고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 수치에서 벗어나는 교훈은 특히 세계 시장이 높은 상관 관계에있을 때 교차 시장 효과가 매우 클 수 있다는 것입니다. 귀하의 모델에있는 미국 시장의 상태를 설명하면 IBS 접근법에 중요한 정보를 추가하고 반환 할 수 있습니다.
달러 중립적 접근 방식과 마찬가지로 수익을 계산하는 것은 까다로운 문제입니다. 이 경우 나는 다리 중 하나에 할당 된 자본의 %로 수익을 계산했습니다.
이 공유:
& # 8220; 불행히도, 이러한 결과는 꽤 역사적인 호기심입니다.
이 점. 기회의 대부분은 차용 중입니다.
지난 4 년 동안 무역 당 평균 수익률은 0.150 % 이하로 떨어졌습니다.
전체 샘플의 평균의 절반보다 큽니다. 매개 변수에는 없습니다.
최적화되었으므로 여전히 수익성 높은 기회가 남을 수 있습니다.
더 극단적 인 값에 대해서만 필터링함으로써, 하지만 분명히 있습니다.
접근 방식에 비교적 적은 양의 주스가 남았습니다. & # 8221;
나는 당신이 0.015 %를 의미한다고 생각합니다. 좋은 게시물.
아니, 그 & nbsp; 0.150 %; 전체 표본에 대한 평균은 무역 당 0.372 %입니다. 거래 비용 (왕복 2 회), 차용 비용 및 거기에 사용 된 자본에 대한 기회 비용 중 0.150 %가 거의 존재하지 않을 것입니다. 지난 몇 년 동안 기회의 수는 훨씬 적습니다 (내 생각에 평균 회귀가 하루 동안 일어 났고 따라서 일일 OHLC 데이터에는 나타나지 않습니다).
안녕, 좋은 소식! 나는 몇몇 ETF에 대한 빠른 테스트를했다. 이 전략이 다소 퇴색 한 것처럼 보입니다. & # 8221; 지난 2 년 동안 이 올바른지?
사실 몇 년 전에는 대부분의 ETF가 있지만, 그렇습니다. 형평 곡선은 이야기를 아주 분명하게 말합니다. 여기에 EWU를 사용한 예가 있습니다 : qusma / wp-content / uploads / 2012 / 12 / ecs. png.
제 2의 경우 효과가 사라진 한 가지 이유는 SPY와의 교역으로 쉽게 구축 할 수 있고 따라서 많은 위험 요소를 헤지하기 때문입니다. 첫 번째 경우에는 기본적으로 수익을 포착하기 위해 방향성 내기를해야합니다.
끝으로, 이것은 IBS가 예측력을 갖지 못한다는 것을 알게되면서 또 하나의 & # 8220; 필터입니다. & # 8230;
IBS는주기 = 1이고 평균화가없는 확률 적 오실레이터입니다.
그래, 꽤 많이. 나는 IBS와 확률 적 오실레이터의 차이가 이동 평균 (단순 대 지수)이라고 생각한다.
새로운 종이 : IBS 효과 : 주식 ETF의 평균 반전.
나는 IBS 논문의 첫 번째 초안을 마쳤습니다. 당신이 주식 ETF를 거래한다면, 결과는 매우 흥미롭고 매우 관련이 있습니다. 여기에서 읽을 수 있습니다.
나는 간단한 기술 지표 인 Internal Bar Strength (IBS)를 사용하여 일일 빈도에서의 주식 ETF 가격의 평균 수익률을 조사합니다. IBS는 요일 범위와 관련하여 요일의 위치를 기반으로합니다. 대부분의 도구에 대해 통계적으로 경제적으로 중요한 결과를 제공하여 가까운 마감 수익률을 예측하는 데 사용합니다. IBS를 기반으로하는 간단한 전략은 30 % p. a 이상의 평균 알파를 생성합니다. 거래 비용보다 먼저. 나는 주식 지수 ETF가 90 년대 이후 강력하고 일관된 평균 회귀 경향을 가지고 있으며, 이러한 효과가 수익성있는 거래 전략의 일부로 이용 될 수 있음을 보여줍니다. IBS 효과는 변동성이 큰시기, 약세장에서, 고가 일 후, 대량 일 후에, 그리고 일주일 중 빠른시기에 더 강력합니다.
의견은 아래의 의견이나 gmail dot com의 qusmablog를 통해 높이 평가됩니다.
다음에서 찾을 수있는 재미있는 것들 중 일부 :
IBS는 평균 근접 종가 수익률에 비해 플롯되었습니다.
누적 된 NQ는 IBS & lt; 0.2시 15시 CT.
IBS 필터의 유무에 관계없이 QQQ에서 간단한 RSI (3) 전략의 주식 곡선.
업데이트 : 호주 ETF의 비교 차트는 이제 EWO (오스트리아 ETF) 대신 EWA를 올바르게 사용합니다.
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내가 가지고있는 한 가지 질문 : '오늘의 종결'& # 8217;을 사용하여 지표를 계산합니까? 다음 & # 8216; 닫기 & # 8217;를 사용할 수 있다고 가정합니다. 당신이 무역을 열게하는 가격으로서? 그것이 현실적이지 않기 때문에, 일부 교환 거래에서는 폐점 경매에 참여하기를 원할 경우 15/20 분 전에 주문을 보내야합니다. 한 가지 의견은 거래 비용이 일일 전략의 수익을 대부분 죽일 것이라는 것입니다. 심지어 매우 좋은 수수료를 지불하더라도 최소한 10 %의 비용을 지불해야합니다.
그 행동이 흥미롭지는 않다는 말은 아니며, 실제 전략으로 바꾸려면 약간의 노력이 필요합니다.
실제로 그것은 완전히 현실적이지 않습니다. & # 8230; 3 가지 해결책이 있습니다 :
1) 종결 직전의 무역.
2) 종결 직후의 무역.
3) LOC 명령을 이용한 폐점 경매 거래.
옵션 1은 거래가 종결 될 때 가격이 많이 바뀔 위험이 있으며 이는 최소한의 위험입니다. 그러나 당신은 또한 스프레드를 지불합니다.
옵션 2를 사용하면 주문을하기 전에 가격이 종가에서 떨어지는 위험이 있으며, 스프레드를 지불하거나 채워지지 않을 위험이 있습니다.
옵션 3은 주문과 마감 사이에 하루의 범위가 변경되어 리미트 가격이 잘못 될 위험이 있습니다.
이것들은 확실히 합법적 인 문제이지만, IBS 효과를 사용하여 거래하는 데 큰 장애물이 될만큼 충분히 크지는 않다고 생각합니다. 범위가 변경되고 LOC 주문이 & # 8220; 잘못 선택되면 & # 8221; 가득 채우면 스프레드 + 수수료의 상대적으로 저렴한 가격으로 언제든지 즉시 종료 할 수 있습니다. 이러한 시나리오는 어쨌든 매우 드물 것입니다.
일반적으로 IBS에만 기반한 거래는 권장하지 않지만 RSI 예제와 같은 다른 전략과 함께 사용하는 것이 좋습니다. RSI 필터를 사용하는 QQQ 전략은 연간 약 20 건의 거래를하는 것으로 보아 매우 합리적이라고 생각합니다.
굉장한 종이. 나는 모든 거래 서류가 당신처럼 쓰여졌 으면 좋겠다. 명백한 주요 우려 사항은 2012 년에 그 효과가 멈춘 것으로 보입니다. 2013 년에 그 효과가 전혀 나타나지 않는다면 궁금하십니까?
어느 시점에서 더 새로운 데이터로 업데이트하려고 계획하고 있습니다. 2012 년은 일시적인 편차 일 뿐이므로 2013 년에도 효과가 지속될 것으로 생각합니다. 2007-2009 년만큼 강하지 만, 확실히 거기에.
2013 년 데이터를 포함하도록 표 6을 확장 한 경우 올해의 평균 수익률은 7.2 %입니다.
1 일 후에 거래를 종료합니까? IBS는 하루 동안 사용합니까?
네, 측정 된 수익률은 가까운 다음날까지이며, IBS (표 5 제외)는 하루 이후입니다.
출자 자본, 수수료 및 거래 된 주식 수의 관점에서 표 6에 대한 가정은 무엇입니까? 당신은 각 거래에 완전한 자본을 투자합니까? 잘 쓰여진 종이.
아, 조금 더 명확 해져야합니다. 결과는 커미션없이 완전히 혼합됩니다 (따라서 각 거래에서 사용되는 자본의 100 %를 가정 할 때). 무역은 하루 동안 열립니다. 분명히 그것은 매우 비현실적인 시나리오로서, 거래 가능한 전략을 보여주기보다는 IBS 효과의 크기와 일관성을 나타내는 것입니다.
감사. 그 효과는 2009 년 이후에 사라진 것 같습니다. 예를 들어 스파이에서 얻은 이익의 대부분은 2008 년이었습니다. 그래도 결과를 정확하게 재현 할 수는 없으며 적어도 테이블 6의 경우 정확한 규칙, 항목 및 종료를 나열 할 수 있습니다. 포인트 및 기타 가정. 사람들은 결과를 재현하기가 어렵습니다. 그렇지 않으면 연구가 매우 흥미 롭습니다.
이 효과에 대한 하나의 가능한 설명은 휘발성 거래 일, 특히 오후 2시 30 분 이후에 레버리지 ETF가 크게 재조정해야한다는 것입니다.
이는 흥미로운 아이디어이며, IBS 효과 및 변동성 / 범위 (볼륨 효과의 국가 별 차이)에 대한 사실을 확실히 나타냅니다.
레버리지 ETF는 물론 시장의 방향으로 균형을 맞춰야합니다. 본질적으로 높은 가격을 매수해야합니다. 이것은 분명히 intraday 움직임을 악화시킬 수 있습니다.
그러나 레버리지 ETF가 IBS 효과의 유일한 원인 (또는 주요 원인)이 될 수 없도록 만드는 두 가지 문제가 있습니다.
1. 레버리지 ETF 이전에는 그 효과가있었습니다.
2. 레버리지 ETF는 시장을 그렇게 많이 밀어 붙일만큼 충분히 크지 않다. 가장 큰 것, SSO는 AUM이 15 억 미만입니다.
이 효과가 레버리지 ETF 이전에 존재했음을 알려 주셔서 감사합니다. 그리고 IBS 효과에 기여하는 다른 많은 중요한 요소가 있다는 것에 동의합니다.
그러나 2011 년에도 레버리지 ETF는 ETF 자산의 3.2 %에 불과하고 ETF 거래량의 13.3 %를 차지했으며 총 거래량이 미국 거래량의 40 %를 차지한다는 점을 지적하고자합니다. 이 데이터는 내가 최근에 읽은 종이, Haryanto, Rodier, Shum 및 Hejazi의 일중 주식 가격 변동성 및 레버리지 ETF 재조정에서 비롯된 것입니다.
단지 당신이 그것을 읽고 싶다면, 나는 여기에 링크를 둡니다.
Btw, 나는 당신의 블로그에 새로운 올 사람이지만, 나는 이미 그것을 아주 훌륭하게 발견했다!
정말 재미있는 보고서인데, 프론트 러닝 전략은 좋은 것으로 보입니다. & nbsp; 또한 자기 강화 효과가있는 것처럼 보입니다 (선두 주자는 레버리지 자금으로 더 큰 거래를 일으킬 것입니다) , 나는 자금이 재조정을 마친 후에 만 끝날 것이라고 추측한다. (따라서 오늘의 끝) & # 8230; 모든 것이 잘 어울린다.
저자들에 따르면, 그리고 우리가 주식 곡선을 보면, 변동성이 높은시기에 리 밸런싱 문제가 문제가된다는 것을 분명히 알았습니다. 제 생각에 IBS 효과는 독립적으로 존재하지만 레버리지를 재조정 한 것입니다 기금은 다른 연도와 관련하여 2008 년 (표 6) IBS 효과의 거대한 규모와 변동성에 대한 긍정적 인 관계를 설명하면서이를 확대합니다.
나는 블로그와 신문을 좋아한다. RSI (3) & gt; 90 인 경우 닫기로 끝나고, IBS> 0.5로 필터링 된 RSI (3)> 60 인 경우 유지합니다. 예를 들어, 필터링 된 전략을 표 16에서 짧은 측면으로 다시 테스트했는지 궁금합니다. ). 나머지 종이는 길고 짧은 쪽 모두에 거래를하는 것처럼 보입니다. 그러나이 절은 왜 그런지 궁금합니다. 감사와 좋은 일을 계속!
나는 그 의견에 감사한다! RSI는 조금 까다 롭습니다. & # 8221; 짧은쪽에 있지만, 나는 그 종이의 다음 버전에서 그 데이터를 추가 할 것이다.
그것은 우수합니다. 나는이 게시물에서 좋은 결과를 보았다. لامپ کم مصرف & # 8211; کرکره برقی.
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