Einige Komplikationen der monatlichen Handels Ich war vor kurzem Blick auf monatliche Dynamik / Drehhandelssysteme mit Aktien. Das Konzept scheint sehr beliebt in der Blogosphäre in den letzten Jahren geworden. Sehen Sie diesen früheren Beitrag für einen weiteren monatlichen Handels Diskussion Der Gattungsbegriff für eine Rotation Strategie ist in der Regel recht einfach: wählen Sie einen relativ großen Satz von Instrumenten, berechnen eine monatliche Rangliste (bezogen auf 1-Monats-, 6-Monats-Renditen, etc., oder eine Kombination von mehreren monatlichen Erträge und / oder andere Faktoren ) und weisen Sie Ihr Eigenkapital in den oberen Teil N Instrumenten. Wiederholen Sie jeden Monat durch den Verkauf von Instrumenten, die aus den Top N gefallen und durch den Kauf von neuen Marktteilnehmern. Das System scheint einfach genug zu bedienen und zu Backtest, aber wie bei allem, ist der Teufel im Detail. Es gibt natürlich auch andere Teufel in andere Details. Rebalancing, Volatilität berücksichtigt, Position Sizing, etc. sind in diesem einfachen Modell Beschreibung und der folgenden Diskussion nicht berücksichtigt. Verwendung Monats Schließen Daten Viele (kostenlos) historischen Daten gehen zurück weit genug für relevante Backtesting enthält nur monatliche schließt. Die übliche Annahme gemacht, wenn Backtesting mit dieser Art von Daten ist, die monatlichen Schlusskurse verwenden, um die Eingangs - / Ausgangssignale sowie für die Eingangs - / Ausgangs Preise selbst zu generieren. Operativ ist dies offensichtlich nicht möglich: Sie können nicht für Markt warten close, um die Preise zu erhalten und erzeugen Signale, dann gehen Sie zurück in den Handel zum Börsenschluss. Dies ist einer der Gründe, Backtesting-Software wie beispielsweise Handels Blox erlaubt es nicht, bei den heutigen Handel close obwohl dieser Schutz für realistische Ergebnisse kann überschrieben werden, wenn es sein muss (mit einem Befehl wie order. SetFillPrice (instrument. close [1]) in Skript kann Preis Füllen). Mit Hilfe der monatlichen Daten nur nahe liegt zwar nicht falsch, aber eine Annäherung, muss man sich bewusst sein. Ein Workaround sein könnte, um die Preise x Minuten vor dem Ende Markt auf Schließen Aufträge zu bekommen, um Signale zu generieren und zu senden, bevor der Handel endet mit dem Risiko, dass Marktbewegungen in diesen letzten Monatsabschluss Minuten würde die tatsächliche Ranking und Signalerzeugung zu ändern (was verschiedene Live-Trading und Backtesting-Ergebnisse). Eine andere Problemumgehung sein könnte, um tatsächlich auf offene nächsten Tag zu handeln; der Unterschied zwischen Live-Trading und Backtesting-Ergebnisse dann die Differenz zwischen den monatlichen Schlusskurse und monatlichen offenen Preis, der teuer in Bezug auf die Leistung verpasst sein könnte, wenn man die Wende des Monats wirksam. Verwendung OHLC Monatliche Daten könnte diese Angleichung im Backtesting zu vermeiden, durch die die Verwendung von Close für das Ranking / Signalerzeugung und Open for Entry / Exit Preis. Notiz . für historische Datenquellen (einschließlich kostenlose Varianten), Blogger-Kollegen Mebane Faber und Mike Stokes haben Listen auf ihren jeweiligen Blogs Welt Beta und MarketSci zusammengestellt. Eine neue aufstrebende Website Wikiposit scheint auch sehr vielversprechend für alle Arten von freien Daten. Auf meiner Seite, ich und bin ziemlich zufrieden mit CSI. das gibt mir Zugriff auf die volle Geschichte des Zweiten Welt Futures und Weltaktien und ermöglicht für mehrere Datenaggregation Zeiträume (täglich, wöchentlich, monatlich, etc.) mit verschiedenen Back-Einstellmöglichkeiten für Futures. Unterschiedliche Monats Öffnen / Schließen Dates (In der Nähe an verschiedenen Tagen, abhängig von den lokalen Feiertagen der Börsen dh unterschiedliche Märkte.) Monats öffnen / schließen könnte an verschiedenen Tagen für verschiedene Instrumente auftreten: Eine weitere Komplikation könnte aus einem Portfolio von Instrumenten Handel in verschiedenen Orten kommen. Davon ausgehen, dass einige Instrumente nicht für den letzten globalen Geschäfts Tag des Monats handeln: Es ist dann klar unmöglich, an der monatlichen Schlusskurse Handel bei der Generierung von Handelssignalen am letzten Tag des Monats, so dass die x-Minuten-vor-close Workaround undurchführbar machen, und die Erhöhung der Backtesting-Näherung. Wieder mit monatlichen OHLC Daten und den offenen Preis wie Einfuhrpreise würden dieses Problem zu vermeiden. Ein weiterer Fall, der ein Problem verursachen könnten, bezieht sich auf verschiedene monatliche Termine abgelaufen. Stellen Sie sich der Handel ein Rotationssystem, das in den Top-10-Rangliste Aktien investiert ist: Jeden Monat würde das System die Bestände, die aus den Top 10 gefallen sind zu verkaufen und den Erlös für den Kauf der neuen Marktteilnehmer in den Top 10 (vorausgesetzt, keine Einsatz von Fremdkapital zu finanzieren. Dh das System kann nur nach dem Verkauf zu kaufen, wenn investiert bei 100%). Wenn einige der Sell Instrumente nicht auf die erste globale Geschäfts Tag des Monats (Ortsvermittlungsstelle im Urlaub oder aus anderen Gründen) handeln, werden die neuen Käufe sind unterfinanziert, mit einer Entscheidung, wie man teilweise über zuzuweisen gemacht werden die neuen Marktteilnehmer ist bis zur vollständigen Finanzierung zur Verfügung. Dies würde bedeuten, dass die Start-des-Monats-Renditen Neuzugänge wäre nicht vollständig vom System erfasst werden. Die Verwendung von Tages OHLC Daten mit einem besseren Backtesting-Logik erforderlich wäre, um diese Logik in den Simulationsergebnissen Rechnung zu tragen. Eine automatisierte (als Handbuch) Auftragsausführung würde auch einen komplexeren Algorithmus definieren, wie diese Fälle zu behandeln und sich dessen bewusst zu Nicht-Handelstage. Natürlich kann dieses Problem weitgehend von der Wahl einer Reihe von Instrumenten aller Handel in der gleichen Ferienstand vermieden werden. Beachten Sie, dass die Marge Einschränkung würde ein anderes Problem in die Delta zwischen den Preisen für die Auftrags Sizing (monatlichen Schlusskurse) und der Auftragsausführung (monatlich offenen Preise) verwendet bezogenen generieren. Ein Sprung in die Preise vielleicht in der Gesamtzuweisung geht über 100% des Eigenkapitals führen. Ein Puffer für die Preisunterschiede zu ermöglichen ist wahrscheinlich erforderlich, wenn berechnete Signal und Positionsgrößen für den nächsten Tag, an dem Risiko, leicht unter zugeordnet jeden Monats. Einige Tests würde die optimale Puffergröße zeigen, ohne dass die gesamte durchschnittliche Allokation zu viel Überzuteilung zu begrenzen. Nicht nur relevant für Monatssysteme Etliche dieser Probleme tatsächlich an Systemen, die auf verschiedenen Frequenzen handeln, die nicht unbedingt auf einer monatlichen Basis anzuwenden. Wie für jedes Modell oder Testverfahren, ist es immer gut zu wissen, Annahmen und Einschränkungen. Man muss ein Gefühl für die damit zusammenhängende Fragen zu bekommen, um zu entscheiden, ob man mit den daraus resultierenden Näherungen in ihren Backtests leben können, oder ob realistischere Ergebnisse sind der zusätzliche Aufwand bei der Entwicklung von Backtesting-Logik und Betriebsverfahren wert. Bildnachweis: vbecker via Flickr (CC)
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