Sweet spot trading system

17 Trendlord em Sweetspots. Submitted por usuário em 7 de novembro de 2017 - 15 36.Submitted por Trader. I têm vindo a utilizar esta estratégia para mais de 4 meses com 96 sucesso Ele usa 3 indicadores, sweetspots, Trendlord e lucro Super O sistema fez 3000 pips passado Mês sozinho e eu decidi compartilhar este sistema como parece exato suficiente para qualquer comerciante de Forex eu adicionei alertas para me permitir receber alertas via e-mail quando minha estratégia é cumprida Eu realmente nunca lamentou negociação do sistema, pois é simples e direto e Fácil de detectar a entrada e saída. Trendlord Duas barras de cores Red Downtrend Green Uptrend Sweetspots Resistência forte resistência wreak, forte apoio e apoio fraco Yeallow lines. Timeframes 1Hr 4Hr Testado em Londres e US sessions. Strategy LONG Trendlord Green Sweetspot Preço perto acima sweetspot. Strategy SHORT Trendlord Red Sweetspot Preço fechar Abaixo sweetspot. Target 50-150 pips por trade. Submitted por usuário em 7 de novembro de 2017 - 19 52.Thankyou para a ação, por favor me diga o que pares y Ou estão negociando com seu sistema Regards. Submitted pelo usuário em 7 de novembro de 2017 - 19 56.Hello Por favor, poste o indicador de lucro super, que configuração você está usando Thx. Submitted por Manus168 em 08 de novembro de 2017 - 04 32.Nice Regards Manus168.Submitted por Azim em 8 de novembro de 2017 - 04 33.Parece um grande sistema Qual é a configuração de sweetspots para 5 dígitos broker. Submitted por Phil em 08 de novembro de 2017 - 14 17.Hi Lá, eu gosto de sua estratégia, limpo E simples eu tenho um par de perguntas para você se você don t mente Como você determinar o seu stop loss e quando sair do comércio, ou você apenas definir um alvo 50 pip é o vermelho e verde colorido média móvel seu indicador de lucro super e É importante para a sua estratégia Poderia, por favor, postar esse indicador se é importante E por último, que pares você comércio com usando este system. Thanks novamente para postar sua estratégia Phil. Submitted por Chim em 09 de novembro de 2017 - 02 50.Hello Usuário, thanx para compartilhar ur strag parece ok bt o trendlord vermelho e amarelo c Em seu livro recente, Howard Bandy discutiu o que ele chama de ponto ideal para desenvolver sistemas de troca de reversão significativos. A idéia é Que a combinação certa de comprimento da barra, período de retenção, precisão do sistema e outras variáveis ​​tende a maximizar os retornos ajustados ao risco 2 Este artigo mostra como média reversão negociação estratégias que se encontram nesse ponto doce pode ser desenvolvido para ETFs negociados em bolsa usando ferramentas automatizadas. Usando Adaptrade Builder uma ferramenta de desenvolvimento de estratégia para o Windows, vou mostrar como métodos de teste de estresse com Monte Carlo análise pode ser usado como parte do processo de desenvolvimento para encontrar estratégias de reversão média robusta para o SP 500 SPY ETF e Select Sector SPDR ETFs Project Arquivos para o construtor, que incluem o código da estratégia, são fornecidos para cada example. Landing no ponto doce. A idéia básica atrás do ponto doce do Dr. Bandy é que bom trading stra Os tegies devem usar um tamanho de barra curto e ter uma exatidão razoavelmente elevada com um período curto de retenção e baixo drawdown O tamanho de barra curta eo período de exploração curto maximizam as oportunidades de retornos compostos enquanto a alta precisão e baixo drawdown tornam mais fácil recuperar de perdas Essas qualidades também tornam mais fácil estabelecer a viabilidade da estratégia e determinar quando ela não está mais funcionando, porque as vias de perda típicas para sistemas de alta precisão tendem a ser relativamente curtas. Com base nas diretrizes de Dr Bandy, serão usadas as seguintes características Neste artigo para definir os requisitos ideais para a reversão média estratégias ETF. Barras diárias de 20 a 30 comércios por ano. Pelo menos 65 trades vencedores. Barras de bebidas em comércios de entre 1 e 4. Por meio de reversão, estou me referindo a estratégias que tentam Para comprar abaixo do preço médio atual e vender a um preço mais elevado como o preço reverte para a média A idéia é comprar baixa e vender alta, em oposição aos sistemas de tendência seguinte, whic H normalmente tentar comprar alta e vender higher. Building com Monte Carlo Analysis. In meu artigo último boletim, eu discutiu o uso de testes de estresse na avaliação de estratégias de negociação e sua relação com robustez e estratégia de superação eu também mencionei que se fosse Incorporado no processo de construção, que tenderia a conduzir a estratégias que exibiram robustez que é a abordagem que será seguido here. Briefly, stress testing refere-se a avaliar o quão sensível é uma estratégia comercial para seus insumos e ambiente Uma estratégia robusta - um Que não é excessivamente ajustado ao mercado - será relativamente insensível a mudanças em seus valores de parâmetros de entrada e a outras mudanças em seu ambiente, como mudanças nos dados de preços. A análise de Monte Carlo é a técnica usada para avaliar o efeito de Essas mudanças As entradas da estratégia, os dados de preços e outros fatores são alterados aleatoriamente e o desempenho da estratégia é avaliado Repetindo esse processo muitas vezes, uma distribuição de Resultados são obtidos Os resultados dos dados originais representam um ponto na distribuição Outros pontos na distribuição representam os resultados da utilização de versões ligeiramente alteradas dos dados originais, o que pode gerar resultados que são mais ou menos favoráveis ​​do que os dados originais. Por exemplo, se o lucro líquido de Monte Carlo na confiança de 95 é de 15.000, os resultados de Monte Carlo são os valores das medidas de desempenho lucro líquido, percentagem ganha, fator de lucro, etc que não são piores do que uma maioria tipicamente, Isso significa que 95 das avaliações tiveram um lucro líquido pelo menos tão grande quanto 15.000. Em outras palavras, há uma chance de que o lucro líquido seja pelo menos 15.000, ou, inversamente, há uma chance de o lucro líquido ser menor que Quando uma estratégia de negociação é desenvolvida iterativamente ao longo de sucessivas gerações de modificação e teste, a construção com base nos resultados de Monte Carlo tenderá a conduzir a estratégia para uma que é robusta, uma vez que apenas Uma estratégia robusta terá bons resultados Monte Carlo Adaptrade Builder automatiza este processo, incluindo a avaliação dos resultados da estratégia usando os resultados de Monte Carlo de stress testing. O primeiro exemplo é para o índice SPDR SP 500 símbolo ETF SPY Diariamente barras de 1 4 1999 a 4 23 2017 foram utilizados O período de construção foi fixado em 1 4 1999 a 1 2 2017, sendo os primeiros 80 1 4 1999 - 8 10 2008 utilizados para construção, isto é, na amostra e os restantes dados 8 11 2008 - 1 2 2017 utilizados Para testes fora da amostra Os dados remanescentes 1 3 2017 - 4 23 2017 foram reservados para validação Todos os dados foram obtidos da TradeStation 9. A lógica de estratégia foi apenas de longa duração, e 100 de capital foram investidos em cada comércio, com todos Lucros reinvestidos e 0 015 por ação deduzida por rodada-volta para os custos de negociação. Adaptrade Builder usa um algoritmo de programação genética para evoluir uma população de estratégias ao longo de sucessivas gerações A chave para usar o construtor para encontrar estratégias que atendam aos nossos requisitos ideais está definindo a As métricas de construção no Construtor definem o ponto favorável para a estratégia SPY. A lista de Objetivos de Construção contém três métricas de propósito geral, todas as quais estão sendo maximizadas. População de estratégias para aqueles que têm um alto lucro líquido, coeficiente de correlação e significância estatística, que são desejáveis ​​para qualquer estratégia. As qualidades específicas que procuramos, ou seja, o sweet spot são definidas pelas Condições de Construção, que incluem as condições de desigualdade para a Número de comércios, barras médias em comércios ea porcentagem de wins. Notice que a condição para o número de comércios é ajustada a uma escala baseada no número de anos de dados dentro da amostra ea meta de ter entre 20 e 30 comércios Por ano Observe também que a percentagem de comércios vencedores é definido para um intervalo de entre 65 e 85 O limite superior foi adicionado porque as estratégias com uma percentagem invulgarmente elevada de comércios vencedores geralmente fa Il para atender a alguma outra condição Penalizar essas estratégias irá ajudar a conduzir a população para estratégias que atendam a todas as condições, ao contrário de estratégias que desproporcionalmente satisfazer uma condição para a exclusão de outros A mesma lógica foi utilizada na definição de um intervalo para o lucro factor. The Outras condições - coeficiente de correlação, significância estatística, fator de lucro e fração de Kelly - não são parte de nossos requisitos específicos, mas foram adicionados para melhorar os resultados globais Os testes de estresse e as configurações de Monte Carlo usados ​​neste exemplo foram selecionados nas Opções de Construção Como mostrado abaixo na Figura 2. Figura 2 As opções de análise de Monte Carlo e teste de estresse são selecionadas na aba Opções de Construção. Como mostrado na figura, 99 iterações de Monte Carlo foram usadas para cada análise. Isso significa que foram realizados 99 testes de estresse Além da avaliação dos dados originais Os 100 conjuntos de dados foram analisados ​​utilizando a análise de Monte Carlo para extrair os resultados a 95% de confiança, Onde foram utilizados para avaliar as condições mostradas na Fig. 1 Os testes de estresse consistiram em randomizar os preços, randomizar os inputs da estratégia e randomizar a barra de partida. Todas as três aleatorizações foram realizadas para cada teste de estresse. Mais os dados originais em cada geração, esta aproximação fêz exame aproximadamente 100 vezes tão por muito tempo como tomaria teve o teste de esforço e a análise de Monte Carlo não foi usada Por esta razão, uma população relativamente pequena de only100 membros foi usada a fim manter a solução Tempo razoável A população evoluiu ao longo de 10 gerações e uma opção foi definida para começar de novo após 10 gerações se o lucro líquido no período fora da amostra foi negativo. A curva de equidade parcela da estratégia de topo na população após 20 gerações 1 é mostrada abaixo na Fig. 3. Figura 3 Curvas de equidade para cada teste de esforço para a estratégia final de SPY. Cada curva na Fig. 3 representa um teste de esforço Como pode ser En, todas as diferentes curvas patrimoniais geralmente têm a mesma forma com resultados positivos fora da amostra A seguir estão alguns dos resultados de Monte Carlo a 95 confiança correspondente à Fig. 3.Total Lucro Líquido. Barras em Trades. Aside do número A estratégia também passa o teste de validação Quando a data de término é estendida para 4 23 2017, o lucro líquido total de Monte Carlo aumenta para 67.015 A lógica de estratégia também satisfaz o requisito Para uma estratégia de reversão média ele entra em uma ordem de limite e sai usando uma condição de indicador A entrada de limite significa que o mercado tem que descer para o preço limite, então a estratégia está comprando baixa e vendendo depois que o mercado volta para cima. É importante Para ter em mente que estes são Monte Carlo resultados em 95 confiança, o que significa que, por exemplo, 95 das avaliações de teste de esforço teve um lucro líquido total pelo menos tão grande como 56.784 Se o teste de estresse é por sua vez Off ea estratégia é avaliada nos dados originais, a curva de equidade é como mostrado abaixo na Figura 4. Figura 4 Curva de equidade para a estratégia final SPY sobre os dados originais. Esta curva de equidade corresponde a um lucro líquido de 109,497, que é equivalente Para um retorno anual de 5 5 Embora este seja apenas um retorno modesto, ele facilmente supera o retorno de compra e retenção de aproximadamente 1,8 no mesmo período e é alcançado sem alavancagem e com uma curva de capital cada vez maior ao longo de um período que inclui Dois mercados de baixa. Um exemplo de SPDR Set Set O segundo exemplo envolve a construção de uma estratégia sobre uma carteira de ETFs consistindo no Select Sector SPDRs Estes ETFs dividir o índice SP 500 em nove setores de tal forma que cada estoque no SP 500 é colocado em um dos Os nove setores sem sobreposição Os nove setores são o símbolo de consumo discreto XLY, o consumidor Staples XLP, o Energy XLE, o Financial XLF, o Health Care XLV, o Industrial XLI, os Materiais XLB, a Tecnologia XLK e os Utilitários XL U. A maioria das mesmas configurações foram usadas para construir essa estratégia como no último exemplo. No entanto, como nove vezes mais dados de preço foram usados ​​na compilação, reduzi o número de iterações de Monte Carlo de 99 para 5. O mesmo que na Fig. 2, exceto para a opção de reconstrução, que não entrou em jogo. Para dimensionamento de posição, 20 de patrimônio foram investidos em cada comércio. Como nem todos os mercados eram susceptíveis de serem negociados ao mesmo tempo, essa configuração foi escolhida para fornecer Tamanhos adequados de posição sem resultar em alavancagem, ou seja, sobre-investimento. O período de amostragem para esta construção foi 1 4 1999 a 5 28 2009 com 5 29 2009 a 1 2 2017 como o período fora da amostra e 1 3 2017 a 4 23 2017 reservado para validação A curva de equidade parcela de uma das principais estratégias na população após 10 gerações sem reconstruções é mostrado abaixo na Fig. 5.Figura 5 Curvas de equidade para cada teste de estresse para o Setor Seleto Estratégia de carteira SPDR. Curva na Fig. 5 representa a Lio equidade gerada de back-testing em todos os nove mercados simultaneamente para um conjunto de configurações de teste de esforço ou os dados originais Alguns resumo Monte Carlo resultados são mostrados abaixo. Total Net Profit. Unlike o exemplo anterior, os resultados não são substancialmente diferentes quando o Monte Carlo está desativada e os resultados são avaliados em relação aos dados originais. Neste caso, o lucro líquido total aumenta para 205.140 Esta estratégia também passa o teste de validação A curva de equidade para a estratégia sobre os dados originais apenas não teste de estresse, O período de validação é incluído, é mostrado abaixo na Fig. 6. Figura 6 Curva de equidade para a estratégia de carteira Select Sector SPDR seletiva sobre os dados originais. Esta curva de equidade corresponde a um lucro líquido de 249.431, o que equivale a um retorno anual de 9 5 Com um drawdown do pior caso de 21 Como com o exemplo precedente, a lógica da estratégia entra por muito tempo em uma ordem do limite A maioria das saídas são através de uma saída do alvo, com outros comércios que retiram bas Ed em uma condição de indicador ou em uma parada de proteção. Clique com o botão direito do mouse, Salvar destino como arquivo requer Adaptrade Builder para abrir. Por razões de licenciamento, os arquivos de projeto não incluem dados de preço. O denominado ponto de equilíbrio para estratégias de negociação recomendado pelo Dr. Bandy parece fornecer condições efetivas para a construção de estratégias de negociação de reversão de maneira automatizada usando uma ferramenta como o Adaptrade Builder. Encontrar estratégias que atendeu a maioria dos requisitos para ambos os exemplos de uma estratégia de mercado único para o SPY ETF mercado, e uma estratégia para uma carteira de ETFs consistindo em nove Select Sector SPDRs Ambas as estratégias bater buy-and-hold e segurou bem em Em comparação com o exemplo da carteira, os resultados do teste de estresse para a estratégia SPY do mercado único foram substancialmente mais conservadores menos favoráveis ​​do que os resultados Dos dados originais Embora parte daquela possa ser devida ao teste de estresse mais rigoroso comparado ao exemplo da carteira, sugere Em geral, onde os resultados de Monte Carlo divergem consideravelmente dos resultados nos dados originais, pode-se esperar que a melhor estimativa de resultados futuros fique em algum lugar entre eles, embora isso dependa Sobre o quão conservador é o teste de estresse e análise de Monte Carlo. Parece razoável que a estratégia de carteira seria mais robusta do que a estratégia de mercado único, uma vez que a estratégia de portfólio foi construída em nove mercados diferentes e foi obrigado a trabalhar razoavelmente bem em uma ampla Variedade de dados de preços Foi construído mais de nove vezes mais dados e tem cerca de nove vezes mais negócios O maior desempenho da estratégia de carteira pode refletir o efeito positivo da diversificação sobre os nove diferentes setores do SPDRs. Embora nenhuma das duas estratégias cumpriu a exigência Para o número de comércios, pode ser possível encontrar estratégias que atendam a todos os requisitos se uma população maior é usada ou mais Requisitos de reconstrução rigorosos são empregados, o que exigiria mais tempo de construção Alternativamente, pode ser o caso que essa estratégia é improvável de ser encontrado devido às exigências conflitantes de alta precisão, freqüência comercial, duração do comércio curto, e assim por diante O melhor conjunto De condições de construção é aquela que explora plenamente o potencial do mercado enquanto permanece realista combinando um conjunto de condições de construção úteis, como as fornecidas pelo Dr. Bandy, com recursos de robustez incorporados, como testes de estresse e análise Monte Carlo, em uma ferramenta automatizada Como Builder deve fornecer uma estrutura sólida para o desenvolvimento de estratégias de negociação eficaz. Bandy, Howard B Mean Reversão Trading Systems Blue Owl Press, Inc Sioux Falls, SD, 2017, p 138.Bandy, Falls, SD, 2017, p 154. Este artigo apareceu na edição de abril de 2017 da newsletter Adaptrade Software. RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM ALGUMAS LIMITAÇÕES INERENTES SEM RELAÇÃO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL TAMBÉM, DESDE QUE OS COMERCIOS NÃO FICAM REALMENTE EXECUTADOS , OS RESULTADOS PODERÃO TER OU NÃO COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE DETERMINADOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE SIMQUETAS DE LIQUIDEZ EM GERAL, SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO CONCEBIDOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT, NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO QUE QUALQUER CONTA É OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀQUELES MOSTRADOS. Se você gostaria de ser informado sobre novidades, novidades e ofertas especiais da Adaptrade Software, por favor junte-se à nossa lista de e-mails. Obrigado. O Sweet Spot e mais com VectorVest OptionsPro. Uncover alta probabilidade greve de preços, expirações e lacunas de volatilidade em um otimizado, sistema de economia de tempo para o sucesso opt --VectorVest anunciou hoje o lançamento do OptionsPro, uma ferramenta de software proprietária que simplifica a análise complexa de opções em tempo real negociações VectorVest OptionsPro trabalha em Em conjunto com VectorVest 7 uma análise premiada de ações e sistema de gestão de carteiras, para fornecer uma abordagem de 360 ​​graus para o índice de negociação e equity options. OptionsPro é projetado para ajudar os investidores comprar opções ao menor custo e vendê-los aos preços mais altos faz isso Analisando as conseqüências da volatilidade A alta volatilidade faz com que os prêmios de opções aumentem, mas também aumenta a probabilidade de que o subjacente vá acima de sua opção de compra Preços de greve ou abaixo de sua opção de venda Preços de greve Assim há um trade-off aqui, Muito difícil saber exatamente qual preço de greve e data de validade tem o maior nível de sucesso ao menor custo em uma compra ou maior retorno em um sel L OptionsPro faz o trabalho e lista os melhores candidatos para o sucesso. Você pode ver um vídeo instrutivo sobre como funciona o OptionsPro visitando. 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Com a OptionsPro, os comerciantes podem comprar opções subvalorizadas e vender valores sobrevalorizados, identificar a janela ideal quando venderem para coletar os prêmios mais suculentos e escanear qualquer lista de ações para destacar aquelas com maior probabilidade de obter lucros enormes, disse Brian D Amico , VectorVest s Gerente de Serviços Educacionais OptionsPro reduz horas de análise de opções complexas para alguns minutos em uma ferramenta de análise de fácil manobra OptionsPro faz opções de sucesso de negociação disponíveis para qualquer pessoa. 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