Movimento Razão Média Impulso

Moving Momentum Moving Momentum Introdução Muitas estratégias de negociação são baseadas em um processo, não um único sinal. Este processo geralmente envolve uma série de passos que, em última instância, levam a um sinal. Tipicamente, os chartists estabelecem primeiramente um viés de troca ou uma perspectiva a longo prazo. Em segundo lugar, os chartistas esperam retornos ou saltos que melhorarão a relação risco-recompensa. Terceiro, os chartists procuram uma reversão que indique um upturn subseqüente ou um downturn no preço. A estratégia apresentada aqui usa a média móvel para definir a tendência, o Oscilador Estocástico para identificar correções dentro dessa tendência eo MACD-Histograma para sinalizar inversões de curto prazo. É uma estratégia completa baseada em um processo de três etapas. Definindo os Indicadores As médias móveis são indicadores de tendência que se desvalorizam. Isso significa que a tendência real muda antes que as médias móveis gerem um sinal. Muitos comerciantes são desligados por este atraso, mas isso não os torna totalmente ineficaz. As médias móveis alisam preços e fornecem chartists com um lote de preço mais limpo, o que torna mais fácil identificar a tendência geral. Esta estratégia emprega duas médias móveis para definir o viés de negociação. O viés é otimista quando a média de movimentação mais curta se move acima da média móvel mais longa. O viés é de baixa quando a média de movimentação mais curta se move abaixo da média móvel mais longa. Enquanto os chartists podem usar qualquer combinação de médias móveis, este artigo usa o SMA de 20 dias eo SMA de 150 dias. O exemplo abaixo mostra Baxter International (BAX) passando de um viés de negociação de alta para um viés de negociação de baixa quando a SMA de 20 dias se moveu abaixo da SMA de 150 dias em meados de agosto. A segunda parte desta estratégia de negociação usa o oscilador estocástico para identificar a correção. Como um oscilador ligado que flutua entre 0 e 100, o oscilador estocástico é ideal para detectar pullbacks ou saltos de curto prazo. Um movimento abaixo de 20 indica um retrocesso nos preços, enquanto um movimento acima de 80 sinaliza um salto nos preços. A terceira parte desta estratégia de negociação utiliza o MACD-Histograma para identificar subidas e baixas nos preços. O MACD-Histogram mede a diferença entre MACD e sua linha de sinal. O indicador é positivo quando MACD está acima da sua linha de sinal e negativo quando MACD está abaixo da sua linha de sinal. O histograma MACD torna-se positivo quando os preços aparecem e se tornam negativos quando os preços baixam. 1. Médias móveis mostram um viés de negociação com alta, com negociação de SMA de 20 dias acima da SMA de 150 dias. 2. Oscilador Estocástico move-se abaixo de 20 para sinalizar um pullback. 3. MACD-Histograma move-se em território positivo para sinalizar uma recuperação após o pullback. O exemplo acima mostra Polo Ralph Lauren (RL) com alguns sinais de compra. Em primeiro lugar, observe que a SMA de 20 dias está acima da SMA de 150 dias para estabelecer um viés de negociação de alta. Em segundo lugar, o Oscilador Estocástico declinou abaixo de 20 para indicar uma retração de preço e uma relação risco-recompensa favorável. Os cartistas, em seguida, voltam-se para o MACD-Histograma para sinalizar um fim ao pullback com um movimento em território positivo. Observe que o histograma MACD está quase sempre em território negativo quando o oscilador estocástico se move abaixo de 20. Às vezes, esse indicador permanece negativo por mais uma ou duas semanas, por isso é importante esperar pela confirmação de uma recuperação. 1. As médias móveis mostram um viés de negociação de baixa com o SMA de 20 dias negociando abaixo do SMA de 150 dias. 2. Oscilador Estocástico move-se acima de 80 para sinalizar um salto. 3. MACD-Histograma move-se em território negativo para sinalizar uma desaceleração após o salto. O exemplo acima mostra Flour Corp (FLR) com alguns sinais de venda. Em primeiro lugar, o viés de negociação tornou-se pessimista quando a SMA de 20 dias se moveu abaixo da SMA de 150 dias em junho. Em segundo lugar, o Oscilador Estocástico se movimentou acima de 80 vezes, com os preços saltando dentro da tendência de baixa. Um movimento acima de 80 é apenas um alerta para observar o histograma MACD de perto. Agindo em um movimento acima de 80 pode resultar em um comércio perdedor porque às vezes pode levar uma semana ou duas para os preços para voltar para baixo. O terceiro e último sinal é quando o histograma MACD se torna negativo. Exemplo de negociação O exemplo abaixo mostra United Parcel Service (UPS) com seis sinais durante um período de 12 meses. Este não é o exemplo mais ideal, mas fornece alguns insights sobre o comércio do mundo real, que muitas vezes não é ideal. Havia quatro preconceitos de negociação diferentes neste gráfico. As áreas amarelas marcar dois períodos com um viés de negociação de baixa e dois períodos com um viés de negociação de alta. Os sinais bearish são ignorados quando o viés é bullish. Sinais bullish são ignorados quando o viés é bearish. Depois que o oscilador estocástico sinalizou pullbacks em março e abril, o histograma de MACD girou positivo para disparar dois sinais bullish (1 e 2). Estes não duraram muito tempo ou trabalhar bem, porque a negociação foi bastante agitado. As finas linhas azuis marcam níveis de suporte que poderiam ter sido usados ​​para paradas iniciais. Um viés de baixa começou em junho e houve um sinal de baixa em meados de julho (3), que ocorreu pouco antes do viés mudou para alta. Este era um sinal complicado, mas o chartist que ajusta um stop-loss na resistência permaneceria na posição e travou o declínio grande. Depois de mais um par de whipsaws (4 e 5), a estratégia desencadeou um bom sinal de alta no início de dezembro. Com quatro indicadores, há muitas maneiras diferentes de ajustar essa estratégia. Os cartistas podem ajustar as médias móveis para redefinir a tendência. Em vez dos SMAs de 20 dias e 150 dias, os cartistas poderiam alongar o prazo para uma perspectiva ainda mais longa na tendência. Alternativamente, os cartistas poderiam usar uma média móvel de longo prazo e comparar os preços reais com a média móvel para a identificação da tendência. Os osciladores podem ser encurtados para aumentar a sensibilidade ou alongados para diminuir a sensibilidade. Um Oscilador Estocástico de 10 dias se tornaria overboughtoversold mais com freqüência do que um Oscilador Estocástico de 20 dias. Da mesma forma, o MACD-Histograma (5,30,9) iria cruzar a linha zero com mais freqüência do MACD-Histograma usado com as configurações padrão (12, 26, 9). A decisão de aumentar ou diminuir a sensibilidade depende das características do título subjacente. Os estoques com menor volatilidade, como os dos setores de serviços públicos e bens de consumo primários, justificariam ajustes mais sensíveis. Estoques com maior volatilidade, como os dos setores de tecnologia e biotecnologia, podem justificar ajustes menos sensíveis. O truque é encontrar a configuração que produz sinais suficientes, mas não muitos. Conclusões Esta estratégia Momentum Moving fornece gráficos com um meio para o comércio na direção da tendência maior. Além disso, esta estratégia destina-se a identificar oportunidades de menor risco e maior recompensa pela espera de correções. A média móvel define o tom, bullish ou bearish. O Oscilador Estocástico é usado para identificar pullbacks dentro de tendências ascendentes maiores e saltos dentro de tendências de baixa maiores. O MACD-Histograma é usado para sinalizar o fim de um pullback ou bounce. Tenha em mente que este artigo é projetado como um ponto de partida para o desenvolvimento do sistema de negociação. Use essas idéias para aumentar seu estilo de negociação, preferências de risco-recompensa e julgamentos pessoais. Clique aqui para ver um gráfico da IBM com o SMA de 20 dias, o SMA de 150 dias, o Oscilador Estocástico e o Histograma MACD. Alguns meses atrás, eu tinha um post sobre o Momentum Echo (clique aqui para ler o post). Eu corri em outro papel de força relativa (ou impulso se você preferir) que testa ainda outro fator. No papel de Seung-Chan Parks, The Moving Average Ratio e Momentum, ele analisa a razão entre uma média móvel de curto e longo prazo do preço para classificar os títulos por força. Isso é diferente da maioria da literatura acadêmica. A maioria dos outros estudos usam retornos simples de ponto-a-ponto para classificar os títulos. Técnicos usaram médias móveis por anos para suavizar o movimento de preços. Na maioria das vezes vemos pessoas usando o cruzamento de uma média móvel como um sinal para negociação. Park usa um método diferente para seus sinais. Em vez de olhar para cruzes simples, ele compara a razão de uma média móvel para outra. Um estoque com a média móvel de 50 dias significativamente acima (abaixo) da média móvel de 200 dias terá um alto (baixo) ranking. Os títulos com a média móvel de 50 dias muito próxima da média móvel de 200 dias acabarão no meio da embalagem. No papel Park é parcial para a média móvel de 200 dias como a média móvel de longo prazo, e ele testa uma variedade de médias de curto prazo que variam de 1 a 50 dias. Deve vir como nenhuma surpresa que todos eles trabalham Na verdade, eles tendem a trabalhar melhor do que simples retorno de preço baseado em fatores. Isso não veio como uma enorme surpresa para nós, mas só porque temos vindo a acompanhar um factor semelhante durante vários anos que utiliza duas médias móveis. O que sempre me surpreendeu é o quão bem esse fator faz quando comparado com outros métodos de cálculo ao longo do tempo. O fator que temos acompanhado é a média móvel de uma média móvel de 65 dias para a média móvel de 150 dias. Não exatamente o mesmo que o Park testado, mas semelhante o suficiente. Puxei os dados que temos sobre esse fator para ver como ele se compara aos fatores de retorno de preço padrão de 6 e 12 meses. Para este teste, o decil superior das fileiras é usado. As carteiras são constituídas mensalmente e reajustadas cada mês. Tudo é executado em nosso banco de dados, que é um universo muito semelhante ao SP 500 SP 400. (clique para ampliar) Nossos dados mostram o mesmo que os testes de Parks. Usar uma relação de médias móveis é significativamente melhor do que apenas usando fatores simples de retorno de preço. Nossos testes mostram a proporção de média móvel adicionando cerca de 200 bps por ano, o que não é pouca coisa. Também é interessante notar que chegamos à mesma conclusão usando diferentes parâmetros para a média móvel e um conjunto de dados totalmente diferente. Ele só vai mostrar o quão robusto é o conceito de força relativa. Para aqueles leitores que leram nossos white papers (disponíveis aqui e aqui), você pode estar se perguntando como esse fator se comporta usando nosso processo de testes de Monte Carlo. Eu não vou publicar esses resultados neste post, mas posso dizer-lhe que este fator média móvel é consistentemente perto do topo dos fatores que acompanhar e tem volume de negócios muito razoável para os retornos que gera. Usar uma relação de média móvel é uma maneira muito boa classificar valores mobiliários para uma estratégia de força relativa. Dados históricos mostram que funciona melhor do que simples fatores de retorno de preço ao longo do tempo. Também é um fator muito robusto porque várias formulações funcionam, e funciona em múltiplos conjuntos de dados. Esta entrada foi postada na quinta-feira, 26 de agosto de 2010 às 1:39 pm e está arquivada sob Relative Strength Research. Você pode seguir qualquer resposta a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta. Ou trackback de seu próprio site. 9 Responses to Moving Average Ratio e Momentum Outra alternativa de média móvel baseada em usar ponto-a-ponto momentum está tomando a média móvel de momentum 8230 Por exemplo, se você verificar linhas de momentum simples diariamente, it8217s muito ruidoso a solução primária foi , 8220don8217t verificar diariamente, 8221 ou seja, verificar mensal ou trimestral e rerank e reequilíbrio explorações. No entanto, você pode verificar diariamente e potencialmente reequilibrar diariamente, com muito menos ruído se, em vez de usar o impulso de 12 meses, você usar a média móvel de 21 dias de impulso de 252 dias. Isso também é equivalente, BTW, à razão da média móvel de 21 dias de hoje para 21 dias da média móvel de 21 dias. A vantagem de usar a média de momentum é que você tem mais capacidade de resposta a mudanças no momentum do que você faz se você verificar o universo oncemonth ou oncequarter. Certamente é muito mais manejável usar a técnica de MA se você tem um universo menor para aplicá-lo a desde que eu uso um grupo de ETFs como o meu universo, ele funciona bem para mim. Dado que você está trabalhando em um universo de 900 ações e divulgando participações em um formato de fundo, pode não ser aplicável a você, mas eu pensei que você poderia encontrá-lo interessante. Isso também é equivalente, BTW, à razão entre a média móvel de 21 dias ea média móvel de 21 dias a partir de 252 DIAS AGO 8211 EDIT. John Lewis diz: Nós também acompanhar fatores que levam uma média móvel de um cálculo de momento ou pontuação. Os velhos técnicos8217 truque de usar um MA para suavizar o ruído funciona em força relativa, assim como ele faz em preço bruto. A freqüência de rebalance determina frequentemente que tipo do modelo você pode se usar. Nós executamos estratégias que só podem ser reequilibradas uma vez por trimestre, e temos que usar modelos diferentes para aqueles do que fazemos para estratégias que olhamos diariamente ou semanalmente. Ambos os métodos funcionam se você usar o fator apropriado e descobrimos que aumentar a freqüência de reequilíbrio aumenta automaticamente o retorno. Às vezes, tira do retorno. É totalmente depende do fator e como você implementá-lo (pelo menos na minha experiência). Com os universos e parâmetros testados, eu não notei o que eu chamaria 8220statisticamente significativo8221 melhorias em troca ao mudar de rebals mensais para técnicas de média móvel que permitem retalhos (potencialmente, pelo menos) diários. O que I8217ve observou foi na maior parte o que I8217d chamar retornos equivalentes nos dados de backtest. Tenho notado particularmente que o número médio de roundtripsyear de negociação é apenas muito ligeiramente maior com o potencial de mudança diária, ou seja, existem alguns whipsaws, mas apenas alguns. O que eu pessoalmente gosto sobre o potencial de mudanças diárias é, se hipoteticamente uma das questões I8217m em falhas e queimaduras, a técnica MA sair mais rapidamente (e substituir por outra segurança). Obviamente, isso não aconteceu o suficiente ao longo do backtests para conduzir uma diferença significativa no resultado, mas ele fornece um bom bálsamo para a minha psique. Suponho que quando eu me aposentei e executasse meu programa de alguma praia em algum lugar, preferiria apenas ter que fazer check-in mensalmente. Isso é mais tarde. Por enquanto, enquanto I8217m no computador diário de qualquer maneira, poderia muito bem executar meus exames Paul Montgomery diz: 8220Im não vai publicar os resultados neste post, mas posso dizer-lhe este fator média móvel é consistentemente perto do topo dos fatores que acompanhamos E tem volume de negócios muito razoável para os retornos que ele gera8221 Grande posto 8211 adoraria ver mais sobre este John Interessante realmente posto 8211 eu tenho lido um monte de artigos sobre isso e pesquisando sua eficácia8230 A única coisa que eu não consigo compreender é como um fundo Tais como AQR, que propõe uma outra forma de investimento momentum faz tão mal. Seus retornos theorectical são ao redor 13 um o ano mas o fundo real está ainda no negativo. O autor examina a capacidade preditiva da razão média móvel (RMA) para retornos futuros. Ele descobre que o poder preditivo do MAR para retornos futuros é independente de retornos passados ​​e da proximidade do preço atual das ações para seu máximo de 52 semanas. O autor examina a efetividade da média móvel (MAR) das médias móveis de curto e longo prazo para prever retornos futuros. Ele também analisa se essa capacidade de previsão é distinta de retornos passados ​​e da razão de um preço atual das ações para seu máximo de 52 semanas. Em sua análise, o autor compara a rentabilidade de três estratégias de investimento. A primeira estratégia de investimento é baseada numa carteira que compreende a compra e venda de um número de ações com base nos retornos gerados nos últimos 6 e 12 meses. A segunda estratégia compreende ações selecionadas com base na relação entre o preço atual eo máximo de 52 semanas. A terceira estratégia calcula os retornos com base na razão da média móvel de 50 dias para o MAR de 200 dias. Os dados utilizados para esta análise são obtidos a partir da base de dados de reservas de CRSP para Julho de 1962 até Dezembro de 2004. O autor utiliza duas amostras da base de dados CRSP. A primeira amostra é composta por todas as ações negociadas na NYSE, Amex e NASDAQ, exceto aquelas com uma capitalização de mercado que as coloca nos deciles menores de NYSE e ações com preços abaixo de 5. A segunda amostra é semelhante à primeira, mas inclui a Menor deciles NYSE e ações cotadas abaixo de 5. O autor observa que o MAR está positivamente correlacionado com retornos passados ​​e com a relação de um preço atual das ações para seu máximo de 52 semanas. Ao comparar os lucros brutos e os lucros ajustados ao risco das três estratégias de investimento, ele descobre que a estratégia de 52 semanas de alta ea estratégia MAR produzem lucros econômicos e estatisticamente significativos, mas que a estratégia MAR é mais rentável e tem um maior valor t . Ele afirma que a estratégia MAR ainda produz o lucro mais significativo quando Janeiro é excluído do período de detenção. Para determinar se os fatores de risco podem explicar os lucros das três estratégias de investimento, o autor regride as carteiras de vencedores e perdedores, juntamente com os lucros de cada estratégia, usando a regressão FemaFrench de três fatores. Os resultados mostram que os fatores FamaFrench fazem uma contribuição negativa para os lucros das estratégias de momentum. Uma comparação pairwise da rentabilidade das três estratégias de investimento revela que a estratégia MAR é mais rentável do que a estratégia de retorno-impulso-tempo e que a carteira vencedora MAR gera um retorno mais estatisticamente significativo do que os ganhadores de 52 semanas de alta. O autor também investiga se o MAR pode prever retornos futuros independentes de ambos os retornos passados ​​eo máximo de 52 semanas, calculando os retornos do período de detenção para duas carteiras. A primeira carteira é baseada no MAR e uma estratégia de 12 meses de retorno é classificado primeiro pelo retorno de 12 meses e depois pelo MAR, seguido por outro tipo primeiro pelo MAR e, em seguida, pelo retorno de 12 meses. A segunda carteira é baseada no MAR e uma estratégia de 52 semanas de alta é classificada primeiro pela alta de 52 semanas e, em seguida, pela MAR, seguido por outro tipo primeiro pelo MAR e depois pelo máximo de 52 semanas. Os resultados deste teste revelam não só que o MAR tem maior poder preditivo do que o retorno de 12 meses, mas também que o MAR é um sinal independente. Da mesma forma, o MAR tem poderes preditivos que são distintos da estratégia de 52 semanas de alta. O autor realiza subsequentemente uma análise de regressão transversal em estilo FamaMacBeth para identificar o efeito marginal de pertencer à carteira vencedora ou perdedora em cada uma das três estratégias de investimento. Os resultados revelam que o poder preditivo do retorno de 12 meses pode ser explicado pela sua proximidade ao máximo de 52 semanas ou a proporção de médias móveis de curto prazo a longo prazo. A análise também mostra que, ao contrário das outras estratégias, a estratégia MAR gera lucros significativos das carteiras vencedoras e perdedoras. O autor sugere que um viés de ancoragem ao máximo de 52 semanas ou o MAR é um fator explicativo melhor para momentum de prazo intermediário do que o conservadorismo de investidor ou o excesso de confiança. Finalmente, o autor realiza um teste de robustez usando médias diferentes para representar o MAR de curto e longo prazos e descobre que cada combinação MAR ainda gera lucro estatístico e suporta o poder preditivo do MAR. O autor conclui observando que as previsões baseadas no MAR não se invertem no longo prazo, sugerindo assim que o momentum de médio prazo e as reversões de longo prazo são conceitos separados. Informação do Autor O Parque Seung-Chan está na Universidade Adelphi. Os usuários que lerem este artigo também lerão modelos de sincronização de mercado Esta ferramenta permite testar modelos diferentes de timing de mercado e alocação tática de ativos com base em médias móveis, momentum, avaliação de mercado e volatilidade de segmentação. Os modelos suportados incluem: Shiller PE Ratio Avaliação de Mercado Médias Móveis - Ativos Únicos Médias Móveis - Portfolio Ativos Momentum - Força Relativa Momentum - Dual Momentum Momentum - Alocação Adaptativa Volatilidade Alvo Você pode encontrar um resumo do modelo de alocação de ativos tático selecionado abaixo e um Descrição mais detalhada na seção FAQ. Shiller PE Ratio Avaliação de Mercado Shiller PE Ratio (PE10) A avaliação de mercado com base no modelo de tempo usa desloca a alocação entre ações e obrigações da seguinte forma: PE10 gt 22 - 40 ações, 60 bonds 14 lt PE10 lt 22 - 60 ações, 40 bonds PE10 lt 14 - 80 ações, 20 títulos O equilíbrio de estoque 60 e 40 alocação de obrigações é usado como o portfólio de referência. Movendo médias - Ativo único O modelo de tempo médio móvel é investido em uma determinada ação, ETF ou fundo mútuo, ou é em dinheiro ou Outro activo sem risco com base no sinal da média móvel. O modelo é investido no ativo quando o preço de fechamento ajustado de fim de mês é maior que a média móvel e o modelo passa a caixa quando o preço de fechamento ajustado de fim de mês é menor que a média móvel. O modelo também suporta o uso de média móvel como o sinal. Médias Móveis - Ativos da Carteira O modelo de média móvel aplica o sinal da média móvel a cada ativo da carteira. O modelo é investido em um ativo de carteira quando o preço de fechamento ajustado de fim de mês é maior que a média móvel e a alocação é movida para caixa quando o preço de fechamento ajustado de fim de mês é menor que a média móvel. O modelo também suporta o uso de média móvel como o sinal. Momentum - Força Relativa O modelo de momentum de força relativa investe nos ativos com melhor desempenho no modelo com base em cada retorno de ativos passado. O impulso pode ser baseado em um único período de tempo, ou em vários períodos de tempo ponderados. Além disso, o modelo suporta o uso de médias móveis como um controle de risco para decidir se os investimentos devem ser movidos para o caixa. Momentum - Dual Momentum O modelo de momentum dual utiliza momentum relativo para selecionar os ativos de modelo de melhor desempenho e incorpora impulso absoluto como um filtro para investir em dinheiro se o excesso de retorno do ativo selecionado sobre o dinheiro é negativo. Alocação Adaptativa O modelo adaptativo de alocação de ativos combina o modelo de força relativa com diferentes ponderações de ativos. O modelo de força relativa utiliza uma alocação de peso igual para o modelo de ativos selecionados, enquanto que a alocação de ativos adaptativos usa alocação de paridade de risco baseada em volatilidade inversa ou alocação de variância mínima para os ativos do modelo para minimizar a volatilidade esperada. Volatilidade-alvo O modelo de volatilidade-alvo ajusta a exposição de mercado da carteira com base na volatilidade histórica realizada e na meta de volatilidade dada. A alocação de caixa na carteira é aumentada ou diminuída, conforme necessário, para atender ao nível de volatilidade desejado, a fim de melhorar o desempenho ajustado ao risco. Encontre ETF, fundo mútuo ou símbolo conservado em estoque