서모 스탯 거래 전략

보다 나은 경향 필터 구축.

이 기사에서는 변동성에 적용 할 수있는 트렌드 필터 (시장 모드 필터 또는 영역 필터라고도 함)를 만들고 허위 신호 (whipsaws)를 줄이기 위해 히스테리시스의 기본 원리를 활용합니다. 아시다시피, 나는 종종 시장이 매일 차트에서 황소 또는 곰 모드에있을 때를 결정하기 위해 200 기간의 단순 이동 평균 (200-SMA)을 사용합니다. 가격이 200-SMA를 초과 할 경우 우리는 강세장에있다. 마찬가지로 가격이 200-SMA보다 낮 으면 우리는 곰 시장에 있습니다. 당연히 이러한 규칙은 잘못된 신호를 생성합니다. 이 기사의 끝으로 표준 200-SMA 필터보다 나은 결과를 낼 수있는 시스템 개발에 사용할 수있는 시장 모드 필터가 있습니다. 더 나은 시장 동향 필터를 구축하기 위해 다음 개념을 사용할 것입니다.

히스테리시스 기초.

거래 시스템을 구축 할 때 많은 결정 사항은 바이너리 결과를 갖습니다. 예를 들어, 시장은 약세 또는 완고하다. 당신은 거래를하거나 돈을 내지 않습니다. 회색 영역 소개 & # 8221; 항상 고려되지는 않습니다. 이 기사에서는 히스테리시스 (Hysteresis)라는 개념을 소개하고 이것이 어떻게 우리의 거래에 적용될 수 있는지 소개 할 것입니다. 히스테리 시스는 이전 기사에서 이동 평균 크로스 오버 거래 시스템에서 휩쓰 냄을 줄이는 데 사용되었습니다. 히스테리시스라는 단어가이 기사에서 특별히 사용되지는 않았지만 좋은 예가되었습니다.

히스테리시스의 개념을 이해하는 데 도움이되는 일반적인 비유는 온도 조절기가 작동하는 방식을 상상하는 것입니다. 우리는 시원한 날씨에 살고 있다고 말하며 온도 조절기를 사용하여 화씨 70도 (화씨 온도)에 방의 온도를 유지합니다. 온도가 임계 값보다 낮아지면 히터가 켜지고 실내로 따뜻한 공기가 불어납니다. 온도가 69.9로 이동하자마자 히터가 켜지고 히터가 작동하고 따뜻한 공기가 실내로 들어와 온도가 올라갑니다. 온도가 70.0에 도달하면 히터가 꺼집니다. 잠시 후 실내 온도가 내려 가기 시작하고 난방기가 다시 켜져 야합니다. 우리가 가지고있는 것은 온도를 70도에 유지하기 위해 끊임없이 끊어지는 시스템입니다. 이는 기계 부품에 많은 마모를 초래하고 연료를 낭비하므로 비효율적입니다. 짐작 하시겠지만 히스테리시스는이 문제를 해결하는 방법입니다. 더 많은 순간.

이 기사의 목적은 시장 모드 필터를 개선하는 데 있습니다. 다음은 가격이 200-SMA를 초과 할 때 S & P 현금 지수를 구매하고 가격이 200-SMA 미만인 경우 판매 한 결과입니다. 이것은 우리의 서모 스탯 예제와 유사하다. 노를 켜서 방을 가열하는 대신 임계 임계 값 (200-SMA)을 넘을 때 새로운 위치를 열 것입니다. 일을 단순하게 유지하기 위해 단락은 없습니다. 이 기사의 모든 예에서 우리는 $ 100,000 계정으로 시작하여 매 거래마다 $ 1,000의 위험을 감수하고 있습니다. 주식수는 ATR 20 일 기준으로 계산됩니다. 미끄러짐과 수수료를 계산하기 위해 왕복 당 $ 30가 공제됩니다.

SMA_Line = 평균 (마감, 200);

(Close & gt; SMA_Line) 다음 시장에서 다음 바를 사면;

(Close & lt; SMA_Line) 그러면 시장에서 다음 바를 판매하십시오.

위의 이미지에서 우리는 무역이 크게 유리하기 전에 시장에 6 차례 진입 한 것을 볼 수 있습니다. 처음 5 번의 시도는 가격이 황소에서 다시 영토로 이동함에 따라 막을 내렸다. 5 번 연속 패배!

무역 밴드.

우리의 서모 스탯 예제로 돌아가서, 로의 문제를 여러 번 켜고 끄는 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 신호의 수를 줄이려면 어떻게해야합니까? 70 도의 이상적인 온도 주위에 구역을 생성합시다. 이 구역은 온도가 69도에 도달하면 히터를 켜고 온도가 71도에 도달하면 꺼집니다. 우리의 이상적인 온도는 위쪽 밴드가 71 인 밴드와 낮은 밴드가 69 인 밴드의 중간에 있습니다. 낮은 밴드는 퍼니스를 켤 때, 위쪽 밴드는 퍼니스를 끌 때입니다. 가운데 영역은 히스테리 시스입니다.

우리의 서모 스탯 예제에서 우리는 whipsaws를 줄이고있다. 또는 허위 신호를 수신 할 수 있습니다. 히스테리 시스의 개념을 사용하여 이러한 잘못된 신호 중 일부를 제거하려고합니다. 그러나 우리의 이상적인 온도와 같이 우리는 상층 밴드와 저 밴드가 우리의 모래 라인을 지정하기를 원합니다. 우리는 행동을 취합니다. 이러한 밴드를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 간단하게 각 막대의 극한 가격대에서 밴드를 만듭니다. 즉, 상위 대역의 경우 200-SMA를 사용하고 하위 대역의 경우 200-SMA를 사용합니다. 이 밴드는 200-SMA라는 이상적인 지점 주위에 뜬다. 위쪽 밴드와 아래쪽 밴드 모두 최근 과거에 따라 다릅니다. 간단히 말해서, 우리 시스템은 메모리를 가지며 확장 또는 축소 변동성에 조정됩니다. 새로운 시스템의 EasyLanguage 코드는 다음과 같습니다.

SMA_Line = 평균 (마감, 200);

UpperBand = 평균 (높음, 200);

LowerBand = 평균 (낮음, 200);

(Close가 UpperBand를 넘으면) 다음 마켓을 산다.

(LowerBand 아래에서 Close가 교차) 시장에서 다음 바를 판매하십시오.

아래는 매일 바가 상위 밴드를 닫은 후 새로운 거래를 여는 효과를 보여주는 스크린 샷입니다. 우리는 5 년 연속 패배를 2 번으로 줄였습니다.

새로운 밴드를 트리거 포인트로 사용하여 얻은 결과는 다음과 같습니다.

위의 성능 표를 보면 시스템의 거의 모든 측면에서 개선 된 부분을 볼 수 있습니다. 특히, 순이익, 이익 요인, 당첨자 비율 및 평균 무역 순이익이 증가했습니다. 우리는 또한 거래 횟수와 연속적인 거래 손실 횟수를 줄였습니다. 결국 우리는 실제로 거의 동일한 순이익으로 끝나지 만 더 적은 수익을내는 거래로이 작업을 수행합니다.

Expectancy 값이 1.55에서 1.71로 증가하더라도 우리의 Expectancy Score가 하락한다는 점은 흥미 롭습니다. 이는 거래 기회가 줄어들 기 때문입니다.

가격 프록시.

가격 대리는 가격 대신 가격 기반 지표의 결과를 사용하는 것 이상입니다. 이것은 종종 부드러운 가격으로 이루어집니다. 가격을 부드럽게하는 많은 방법이 있습니다. 나는 여기에 그들과 함께하지 않을 것이다. 그런 화제는 다른 기사를 위해 중대하다. 현재로서는 빠른 기간 지수 이동 평균 (EMA)을 사용하여 일일 가격을 원활하게 할 수 있습니다. 5 일 EMA (5-EMA)를 선택합니다. 매일 우리는 5-EMA를 계산하고이 값은 트리거 임계 값보다 높거나 낮아야합니다. EMA를 가격에 대한 대가로 사용함으로써 우리는 일일 가격 변동의 소음 일부를 제거하려고 시도하고 있습니다.

아래는 EasyLanguage 코드의 모양입니다.

SMA_Line = 평균 (마감, 200);

UpperBand = 평균 (높음, 200);

LowerBand = 평균 (낮음, 200);

PriceProxy = X 평균 (닫기, 5);

(PriceProxy가 UpperBand에서 교차하는 경우) 시장에서 다음 바를 구입하십시오.

(PriceProxy가 LowerBand에서 교차하는 경우) 시장에서 다음 바를 판매하십시오.

다음은 거래 항목의 예입니다. 우리의 가격 대가 (노란색 라인)가 위쪽 밴드를 넘을 때 거래가 열립니다. 우리는 또한 잃어버린 거래를 하나로 줄였습니다.

이것이 우리의 실적에 어떻게 영향을 미치는지 봅시다.

위의 전략 실적 표를 보면 약간 더 적은 돈을 벌고 있습니다. 그러나 우리는 수익성이없는 거래를 제거함으로써 우리의 거래에서 다시 한 번 효율적입니다. 연속 거래 손실 횟수를 줄이고 연이은 연속 거래를 늘리며 당첨자 비율을 50 %까지 끌어 올렸습니다. 그럼, 어떤 전략이 더 낫지? 그것은 모두 당신이 원하거나 당신이 편안하게 느끼는 것에 달려 있습니다. 어떤 사람들은 가능한 한 많은 돈을 가지고 가기를 원할 것입니다. 다른 사람들은 연속적인 거래 손실 횟수를 줄이기를 원할 것입니다.

위의 예는 효과를 입증하기 위해 설계된 것입니다. & # 8220; 트렌드 필터는 간단한 거래 전략을 가질 수 있습니다. 우리가 거래 시스템에서 이것을 사용하고 싶다면 우리가 곰 또는 황소 경향에 있다면이 코드에서 함수를 생성하는 것이 이상적입니다. 그러나 이러한 작업의 프로그래밍 측면은이 기사의 범위를 벗어납니다. 그럼에도 불구하고 트렌드 플래그로 사용할 수있는 두 가지 부울 변수 (EasyLanguage)를 설정하는 빠른 예가 아래에 있습니다.

BullMarket = PriceProxy & gt; 어퍼 밴드;

BearMarket = PriceProxy & lt; = LowerBand;

이 기사에서는 가격을 부드럽게하고 시장의 변동성에 적응하며 히스테리시스 원칙을 활용하는 동적 경향 필터를 만들었습니다. 단지 몇 줄의 코드로이 스타일의 거래 전략과 관련된 거짓 신호의 수를 크게 줄일 수 있습니다. 이 유형의 필터는 ETF, 선물 및 Forex 거래 시스템을 구축하는 데 효과적 일 수 있습니다.

저자 Jeff Swanson에 대하여.

Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.

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저자에 관하여.

GEORGE PRUITT는 Futures Truth 잡지 연구 책임자입니다. 그는 Futures 잡지에 기고했으며 월스트리트 저널과 배런 (Barron 's)에 의해 그의 연구를 발표했다. Pruitt는 Asheville에있는 University of North Carolina에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득했으며 Excalibur 테스트 소프트웨어를 공동 프로그래밍했습니다. 그는 1,000 가지가 넘는 거래 방법론을 코딩했으며 The Ultimate Trading Guide (Wiley)의 공동 저자입니다.

존 R. 힐 (JOHN R. HILL)은 Futures Truth 잡지의 창립자이며, 거래 시스템을 분석하고 평가하는 주요 정기 간행물입니다. Ohio State University에서 화학 공학 석사 학위를 취득했으며 The Ultimate Trading Guide (Wiley)의 공동 저자이기도합니다.

권한.

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제 1 장 기본 사항 & # 8212; EasyLanguage 란? 1.

변수 및 데이터 유형 2.

연산자와 표현식 4.

TradeStation 2000i 대 TradeStation 9.0 7.

제 2 장 쉬운 언어 프로그램 구조 33.

구조화 된 프로그래밍 33.

프로그램 헤더 34.

계산 모듈 : MyRSIsystem 35.

제 3 장 프로그램 통제 구조 41.

If-Then을 사용한 조건 분기 41.

If-Then-Else를 사용한 조건 분기 45.

반복적 인 통제 구조 50.

제 4 장 TradeStation 분석 기술 55.

PaintBar 및 ShowMe 스터디 62.

제 5 장 트레이딩 시스템 성과 측정 및 시스템 최적화 79.

TradeStation & # 8217; 요약 보고서 80.

무역 분석 90.

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제 6 장 작동하는 무역 전략 (또는 큰 제길.

트레이딩 전략 장) 127.

Keltner 킹 트레이딩 전략 128.

Bollinger Bandit 무역 전략 131.

서모 스탯 거래 전략 134.

다이내믹 브레이크 아웃 II 전략 141.

슈퍼 콤보 데이 트레이딩 전략 147.

고스트 상인 거래 전략 165.

머니 매니저 트레이딩 전략 168.

상여 무역 전략 171.

제 7 장 디버깅 및 출력 175.

논리 대 구문 오류 176.

Print 문 및 인쇄 로그로 디버깅 176.

내장 디버거를 사용하여 디버깅 178.

표 작성자 184.

제 8 장 연구 도구로서의 무역 스테이션 191.

수출업자의 약속 191.

9 장 TradeStation의 퍼센트 변경 차트를 사용하여 상대적인 실적 추적 211.

변화 차트로 작업하기 213.

제 10 장 옵션 : 소개 및 전략 219.

A 부 : 옵션 거래 시작하기 219.

파트 B : 실생활 옵션 전략 및 거래 242.

제 11 장 개발자와의 인터뷰 251.

부록 A TradeStation 2000i 소스 코드 선택.

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