Demonstração de conta de Opção binária Alvorada: Resultados de backtest da estratégia de negociação

Melhor Sistema Trader.

Better System Trader é o podcast e blog dedicado a traders sistemáticos, fornecendo dicas práticas de especialistas em negociação em todo o mundo.

Os resultados do seu backtest estão enganando você?

Você já começou a negociar uma estratégia que tenha bom desempenho nos backtests, mas oferece um resultado muito diferente quando você começa a negociar com dinheiro real?

Seus relatórios mais atrasados poderiam enganá-lo, indicando que uma estratégia é ótima, mas na verdade apenas mostrando a você parte do quadro geral?

Como você se dá uma chance melhor de desenvolver sistemas de negociação robustos e com bom desempenho?

Kevin Davey (não o cara da foto acima!), Campeão da World Cup Trading da kjtradingsystems, vem criando estratégias de negociação há mais de 25 anos. No episódio 5 do podcast BetterSystemTrader, ele diz:

Para reduzir a chance de que isso ocorra, ele completa a análise de Monte Carlo em todos os seus sistemas para garantir que eles sejam robustos e atendam aos seus requisitos de risco ANTES que ele coloque seu dinheiro na linha.

O que é a análise de Monte Carlo e como ela pode ser usada para melhorar seus próprios resultados de negociação? Continue a ler, vamos mostrar-lhe.

O que é a análise de Monte Carlo?

A análise de Monte Carlo é um processo que permite obter uma imagem mais precisa do desempenho de uma estratégia de negociação além do que um relatório de backtest padrão pode fornecer.

Um relatório de backtest mostra os resultados de uma série de negociações em uma ordem específica, mas o problema é que é apenas história, você não sabe o que vai acontecer daqui para frente. E se um monte de negociações perdidas aparecer em uma linha, que tipo de rebaixamento você experimentará? Qual é a chance de você conseguir um rebaixamento maior do que o esperado ou uma série de negociações perdidas por mais tempo do que o esperado?

A análise de Monte Carlo basicamente permite embaralhar a ordem dos negócios em um backtest para fornecer uma melhor compreensão de possíveis desempenhos futuros, com base na suposição de que as transações futuras terão características semelhantes às negociações históricas, mas em uma ordem desconhecida.

Os resultados permitem determinar as probabilidades dos níveis de rebaixamento e lucro e a chance de que sua conta de negociação seja completamente eliminada.

Será que é realmente importante?

Sim, até mesmo os profissionais experientes como Kevin usam e é por isso:

Na verdade, encontrei casos em que a curva de equidade da caminhada para frente parecia ótima - provavelmente muitas pessoas acabaram de tomar a decisão: "Ei, vou trocá-la". Mas, quando executei a simulação de Monte Carlo, descobri que foi realmente muito mais risco no sistema e foi muito mais arriscado do que eu esperava. Então, basicamente, a quantidade de retorno que eu estava recebendo em comparação com a quantidade de risco que eu poderia ter, que não necessariamente aparecia naquela curva de patrimônio histórico, era demais para o lucro que eu estava recebendo e então eu basicamente disse: “ Bem, não posso negociar esse sistema em particular.

Usando a ferramenta de análise de Monte Carlo.

Kevin gentilmente ofereceu uma cópia gratuita da ferramenta de análise de Monte Carlo que ele desenvolveu no Excel, para todos os ouvintes de podcast do Better System Trader. Há um link para fazer o download da ferramenta no final deste artigo, mas primeiro veremos como isso funciona e como aplicar os resultados a nossa própria negociação.

Quando você abre o simulador, existem alguns valores que você precisa inserir com base nos seus próprios parâmetros comerciais. (Se ele solicitar que você ative as macros, será necessário dizer sim; caso contrário, o simulador não funcionará).

Para configurar o simulador, insira seus detalhes de negociação nas seções azul claro, começando no canto superior esquerdo com o patrimônio base inicial, o nível no qual você deixaria de negociar o sistema se o patrimônio da conta cair abaixo e o número médio de negócios por ano :

Para inserir seus negócios no simulador, pressione o botão & # 8216; Apagar & # 8217; botão e cole a lista de ganhos e perdas comerciais em $ do seu relatório de backtest.

Para este exemplo, usaremos uma lista de 1805 negociações ao longo de 10,5 anos. Com base em um saldo inicial de US $ 10.000, o CAR é de 31% e o Drawdown Máximo é de 11%, o que resulta em uma curva de patrimônio bastante suave:

Os resultados podem parecer impressionantes, mas vamos executá-lo através do simulador de Monte Carlo. Adicionando os negócios no simulador e pressionando o botão Calcular, o simulador percorre a lista de negociações 2500 vezes, randomizando a sequência de negociações a cada vez. Nós definimos uma equidade inicial de US $ 10.000 para igualar o backtest e o nível de stop trading foi definido como US $ 8.000.

Os resultados do simulador são muito interessantes.

Analisando os resultados.

Nós executamos a lista de negociação por meio do simulador de Monte Carlo e agora é hora de comparar os resultados com o backtest:

A primeira coisa a notar é que o Median Drawdown para as simulações de Monte Carlo é de 24,6%, porém o backtest reportou um Drawdown Máximo de 11%. Como isso pode ser?

Ao mudar a ordem das negociações, identificamos que a estratégia contém mais risco que o relatório de backtest mostra. A sequência favorável de negociações no backtest está subestimando o risco real!

Além disso, se o relatório de teste apenas produzir um rebaixamento de 11%, mas o Desembolso Mediano de Monte Carlo for de 24,6%, há prováveis sequências de negociações que produziram rebaixamentos de 50% ou maiores, muito superiores ao limite de rebaixamento de 20%.

Note que negociar essa estratégia com um saldo inicial de $ 10.000 tem 33% de chance de atingir ou exceder o limite de 20% de rebaixamento. Este risco de ruína é muito alto.

Aplicando os resultados.

Os resultados de Monte Carlo mostraram que, começando com uma conta de $ 10.000 e um limite de rebaixamento de 20%, temos 33% de chance de ruína e o Median Drawdown de 24.6% é maior que o nosso limite de rebaixamento. O que podemos fazer sobre isso?

Sem ajustar as regras da estratégia ou o risco por negociação, parece que a melhor abordagem é começar com um saldo de conta mais alto. Ao verificar a tabela de resultados amarela no simulador de Monte Carlo, podemos ver que provavelmente deveríamos negociar essa estratégia com US $ 25.000 ou mais:

Conclusão.

Agora podemos ver a importância da análise de Monte Carlo no processo de desenvolvimento do sistema. Este exemplo básico nos mostrou como os resultados do backtest, que mostram apenas o desempenho de uma ordem de negociações, podem não estar mostrando a imagem completa.

Ao executar a lista de negociação através do simulador de Monte Carlo, determinamos:

O valor do Drawdown Máximo no relatório de backtest (-11%) foi baseado em uma série de negociações favoráveis e estava subestimando o risco real de rebaixamentos, com as simulações de Monte Carlo mostrando um Desembolso Médio de -24,6% O Risco de Ruína ao negociar um O tamanho da conta de US $ 10.000 foi de 33%, muito arriscado para o comércio, portanto, seria necessário um tamanho de conta maior ou um risco comercial menor para reduzir a possibilidade de ruína.

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Eu acho que seus resultados de Monte Carlo podem estar enganando você. Você só pode usar a quantia em dólar P & amp; L se o tamanho da sua negociação permanecer constante. Ou eu sinto falta de alguma coisa?

Oi Nikolay, que é uma ótima pergunta, então pedi a Kevin Davey para responder. Foi assim que ele explicou:

Ao avaliar uma estratégia de negociação em potencial, gosto de ver seu desempenho sem qualquer dimensionamento de posição ou técnicas de gerenciamento de dinheiro aplicadas. Então, eu normalmente avalio estratégias potenciais com um tamanho constante de 1 contrato. Se a estratégia for aprovada (o que significa uma expectativa positiva de longo prazo), então a incorporarei em vários portfólios de estratégia que tenho e incorporarei o dimensionamento de posição nesse ponto. & # 8221;

Espero que ajude,

Grande Questão Nikolay. Além da resposta que dei a Andrew acima, devo mencionar também que, se você conhece a linguagem de macros do Excel, é bastante simples adicionar qualquer abordagem de dimensionamento de posição desejada. Para uma abordagem fracionária fixa, por exemplo, seria necessário apenas algumas linhas extras de código.

Então, o simulador é legal porque você pode adaptá-lo às suas necessidades.

Para as pessoas que participam da minha oficina, forneço aos alunos uma versão especial do simulador que inclui o dimensionamento de posição fracionária fixa.

Olá & # 8230; quantas simulações este Monte Carlo realiza? Há algum número de confiança?

Este simulador realiza 2500 iterações. Não calcula intervalos de confiança. Se você conhece a linguagem de macros do Excel, pode facilmente alterar ou modificar o código para o que quiser que o simulador faça.

Trackbacks

[& # 8230;] prometido, aqui está o link para a Simulação de Monte Carlo que eu achei que usei no [& # 8230;]

[& # 8230] este post no bettersystemtrader, Andrew Swanscott entrevista Kevin Davey da KJ Trading Systems que [& # 8230;]

Negociar ações, opções, futuros e forex envolve risco significativo de perda e não é adequado para todos. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros.

Backtesting

O que é 'backtesting'

Backtesting é o processo de testar uma estratégia de negociação em dados históricos relevantes para garantir sua viabilidade antes que o negociador arrisque qualquer capital real. Um trader pode simular a negociação de uma estratégia durante um período de tempo apropriado e analisar os resultados para os níveis de lucratividade e risco.

QUEBRANDO "backtesting"

Uma quantidade significativa do volume negociado no mercado financeiro atual é feita por traders que usam algum tipo de automação de computadores. Isso é especialmente verdadeiro para estratégias de negociação baseadas em análises técnicas. O backtesting é parte integrante do desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado.

Backtesting significativo.

Quando feito corretamente, o backtesting pode ser uma ferramenta inestimável para a tomada de decisões sobre a utilização de uma estratégia de negociação. O período de tempo de amostra no qual um backtest é realizado é crítico. A duração do período de tempo da amostra deve ser suficientemente longa para incluir períodos de condições de mercado variáveis, incluindo tendências de alta, tendências de baixa e negociação com limite de intervalo. Realizar um teste em apenas um tipo de condição de mercado pode gerar resultados únicos que podem não funcionar bem em outras condições de mercado, o que pode levar a conclusões falsas.

O tamanho da amostra no número de negociações nos resultados do teste também é crucial. Se o número da amostra de negociações for muito pequeno, o teste pode não ser estatisticamente significativo. Uma amostra com muitos negócios durante um período muito longo pode produzir resultados otimizados nos quais um número esmagador de negociações vencedoras se aglutina em torno de uma condição ou tendência de mercado específica que é favorável à estratégia. Isso também pode levar um comerciante a tirar conclusões enganosas.

Mantendo a realidade.

Um backtest deve refletir a realidade na melhor medida possível. Os custos de negociação que, de outra forma, poderiam ser considerados insignificantes pelos comerciantes, quando analisados individualmente, podem ter um impacto significativo quando o custo agregado é calculado ao longo de todo o período de backtesting. Esses custos incluem comissões, spreads e derrapagens, e eles poderiam determinar a diferença entre se uma estratégia de negociação é lucrativa ou não. A maioria dos pacotes de software de backtesting inclui métodos para contabilizar esses custos.

Talvez a métrica mais importante associada ao backtesting seja o nível de robustez da estratégia. Isso é realizado comparando os resultados de um teste de retorno otimizado em um período de tempo de amostra específico (chamado de amostra) com os resultados de um backtest com a mesma estratégia e configurações em um período de tempo de amostra diferente (referido como out - de amostra). Se os resultados forem igualmente lucrativos, a estratégia pode ser considerada válida e robusta, e está pronta para ser implementada em mercados em tempo real. Se a estratégia falhar em comparações fora da amostra, então a estratégia precisa de mais desenvolvimento, ou deve ser abandonada por completo.

Backtesting: Interpretando o Passado.

O backtesting é um componente chave do desenvolvimento efetivo do sistema de negociação. Isso é realizado reconstruindo, com dados históricos, negociações que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os traders podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado provavelmente funcionará bem no futuro e, inversamente, qualquer estratégia que tenha desempenho fraco no passado provavelmente terá um desempenho ruim no futuro. Este artigo analisa quais aplicativos são usados para o backtest, que tipo de dados são obtidos e como usá-los!

Os dados e as ferramentas.

Lucro ou Prejuízo Líquido - ganho ou perda percentual líquido. Prazo - datas passadas em que o teste ocorreu. Universo - Ações que foram incluídas no backtest. Medidas de volatilidade - Máximo percentual de vantagens e desvantagens. Médias - Ganho médio percentual e perda média, barras médias mantidas. Exposição - Porcentagem de capital investido (ou exposto ao mercado). Rácios - rácio de ganhos / perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco.

Normalmente, o software de backtesting terá duas telas importantes. O primeiro permite que o comerciante personalize as configurações para o backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde período de tempo até custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker:

A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. É aqui que você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Mais uma vez, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker:

Em geral, a maioria dos softwares de negociação contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para executar dimensionamento automático de posição, otimização e outros recursos mais avançados.

Os 10 mandamentos.

Leve em conta as amplas tendências de mercado no período de tempo em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada novamente em 1999-2000, ela pode não se sair bem em um mercado em baixa. Muitas vezes é uma boa ideia fazer backtest durante um longo período de tempo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Leve em conta o universo em que ocorreu o backtesting. Por exemplo, se um sistema amplo de mercado for testado com um universo constituído por ações de tecnologia, ele pode não se dar bem em setores diferentes. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada a um gênero específico de estoque, limite o universo a esse gênero; mas, em todos os outros casos, mantenha um universo grande para fins de teste. Medidas de volatilidade são extremamente importantes para considerar no desenvolvimento de um sistema de negociação. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são sujeitas a chamadas de margem se o seu patrimônio cai abaixo de um certo ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e facilitar a transição dentro e fora de um determinado estoque. O número médio de bares mantidos também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação. Embora a maioria dos softwares de backtesting inclua custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deva ignorar essa estatística. Se possível, aumentar o seu número médio de barras pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma faca de dois gumes. O aumento da exposição pode levar a lucros mais altos ou perdas maiores, enquanto a diminuição da exposição significa lucros menores ou perdas menores. No entanto, em geral, é uma boa ideia manter a exposição abaixo de 70%, a fim de reduzir o risco e facilitar a transição dentro e fora de um determinado estoque. A estatística de ganho / perda médio, combinada com a taxa de ganhos por perdas, pode ser útil para determinar o tamanho ideal de posição e gerenciamento de dinheiro usando técnicas como o Critério Kelly. (Veja Administração de Dinheiro Usando o Critério de Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando sua relação entre ganhos e perdas. O retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para avaliar os retornos de um sistema em relação a outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno anualizado global, mas também para levar em conta o aumento ou diminuição do risco. Isso pode ser feito observando o retorno ajustado ao risco, que é responsável por vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros espaços de investimento em risco igual ou menor. A personalização de backtesting é extremamente importante. Muitos aplicativos de backtesting têm entradas para quantidades de comissão, tamanhos de lotes redondos (ou fracionários), tamanhos de ticks, requisitos de margem, taxas de juros, premissas de slippage, regras de dimensionamento de posição, regras de saída de barra idêntica, configurações de parada (trailing) e muito mais. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o broker que será usado quando o sistema for ativado. O backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como otimização excessiva. Essa é uma condição em que os resultados de desempenho são tão altamente ajustados ao passado que não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa ideia implementar regras que se apliquem a todas as ações, ou a um conjunto selecionado de ações específicas, e que não sejam otimizadas na medida em que as regras não sejam mais compreensíveis pelo criador. O backtesting nem sempre é a maneira mais precisa de avaliar a eficácia de um determinado sistema de negociação. Às vezes, as estratégias que tiveram bom desempenho no passado não se dão bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de que o comércio de papel é um sistema que foi testado com sucesso antes de entrar em operação para garantir que a estratégia ainda se aplica na prática.

O backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema de negociação. Se criado e interpretado corretamente, ele pode ajudar os traders a otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar falhas técnicas ou teóricas, bem como ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados do mundo real.

Os resultados do seu backtest estão enganando você?

Você já começou a negociar uma estratégia que tenha bom desempenho nos backtests, mas oferece um resultado muito diferente quando você começa a negociar com dinheiro real?

Seus relatórios mais atrasados poderiam enganá-lo, indicando que uma estratégia é ótima, mas na verdade apenas mostrando a você parte do quadro geral?

Como você se dá uma chance melhor de desenvolver sistemas de negociação robustos e com bom desempenho?

O que é a análise de Monte Carlo e como ela pode ser usada para melhorar seus próprios resultados de negociação? Continue a ler, vamos mostrar-lhe.

O que é a análise de Monte Carlo?

A análise de Monte Carlo é um processo que permite obter uma imagem mais precisa do desempenho de uma estratégia de negociação além do que um relatório de backtest padrão pode fornecer.

Um relatório de backtest mostra os resultados de uma série de negociações em uma ordem específica, mas o problema é que é apenas história, você não sabe o que vai acontecer à medida que avança. E se um monte de negociações perdidas aparecer em uma linha, que tipo de rebaixamento você experimentará? Qual é a chance de você conseguir um rebaixamento maior do que o previsto ou uma série de negociações perdidas por mais tempo do que o esperado?

Os resultados permitem determinar as probabilidades dos níveis de rebaixamento e lucro e a chance de que sua conta de negociação seja completamente eliminada.

Será que é realmente importante?

Sim, até mesmo os profissionais experientes como Kevin usam e é por isso:

Usando a ferramenta de análise de Monte Carlo.

Para inserir seus negócios no simulador, pressione o botão "Limpar" e cole a lista de ganhos e perdas comerciais em $ de seu relatório de backtest.

Os resultados podem parecer impressionantes, mas vamos executá-lo através do simulador de Monte Carlo. Ao adicionar os negócios ao simulador e pressionar o botão Calcular, o simulador percorre a lista de negociações 2500 vezes, randomizando a sequência de negociações a cada vez. Nós definimos um patrimônio inicial de $ 10.000 para igualar o backtest e o nível de stop trading foi definido como $ 8.000.

Os resultados do simulador são muito interessantes.

Analisando os resultados.

Executamos a lista de negociação por meio do simulador de Monte Carlo e agora é hora de comparar os resultados com o backtest:

A primeira coisa a notar no Median Drawdown para as simulações de Monte Carlo é de 24,6%, no entanto, o backtest reportou um Drawdown Máximo de 11%. Como isso pode ser?

Ao mudar a ordem das negociações, identificamos que a estratégia, na verdade, contém mais riscos do que o relatório de backtest mostra. A sequência favorável de negociações no backtest está subestimando o risco real!

Além disso, se o relatório de teste apenas produzir um rebaixamento de 11%, mas o saque médio de Monte Carlo for de 24,6%, provavelmente haverá sequências de negociações que produziram rebaixamentos de 50% ou maiores, muito superiores ao limite de rebaixamento de 20%.

Note que negociar essa estratégia com um saldo inicial de $ 10.000 tem 33% de chance de atingir ou exceder o limite de 20% de rebaixamento. Este risco de ruína é muito alto.

Aplicando os resultados.

Conclusão.

Ao executar a lista de negociação por meio do simulador de Monte Carlo, determinamos:

Baixe.

Para obter sua cópia gratuita do documento do Excel, visite este link e vá até o final da página. O documento Excel é fornecido por Kevin Davey e Better System Trader. Não deixe de ouvir a entrevista de Kevin Davey no Better System Trader.

Sobre o autor System Trader Success Contributor.

Autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente envolvidos em análises técnicas ou quantitativas. Eles desejam compartilhar suas histórias, insights e descobertas no System Trader Success e esperam fazer de você um melhor operador de sistema. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor colaborador e compartilhar sua mensagem com o mundo.

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Mais simplista artigo. Nenhuma menção de correlação serial levanta preocupações que o autor não tem conhecimento e seu impacto nos resultados da análise simples que ele apresentou.

Eu não escrevi o artigo, mas desde que meu nome e minha ferramenta de Monte Carlo são mencionados, eu pensei em responder. Você está exatamente certo & # 8211; você não pode fazer a análise tradicional de Monte Carlo se a sua estratégia exibir correlação serial (onde o resultado de trade x depende do resultado na negociação x-1, por exemplo). Existem algumas verificações rápidas que podem ser executadas no Excel para determinar se a correlação serial está presente. Na minha própria negociação, acho muito poucos casos de estratégias correlacionadas em série. Mas é definitivamente algo para estar ciente.

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OAP 113: Resultados de Backtest de Estratégia de Opção de Ganhos de Straddle Longo.

25 de dezembro de 2017.

Muitas vezes, quando novos traders passam por seus primeiros ciclos de ganhos e experimentam grandes movimentos nas ações subjacentes, pode parecer quase natural querer comprar contratos por meio de uma estratégia de opções de ganhos longos em vez de vender opções da maneira como ensinamos aqui na Option. Alfa. No programa de hoje, vou apresentar algumas das novas pesquisas que estamos fazendo no campo de negociação de resultados e cobrir os resultados de três grandes empresas que testamos novamente; Apple, Chipotle e Facebook. Acho que você vai descobrir, ao ouvir este episódio, que sua confiança em manter esses negócios por muitos ciclos de ganhos aumentará drasticamente.

Pontos-chave do show de hoje:

Muitas vezes, os comerciantes passam por ciclos em que o estoque faz movimentos incrivelmente grandes. Isso encoraja os comerciantes a comprarem longas distâncias em direção aos lucros; um longo call / colocar no dinheiro assumindo que o estoque vai fazer um grande movimento para que você possa lucrar com isso. No entanto, não é o caso de que a ação sempre se move consistentemente mais do que o esperado a longo prazo. O mercado é inteligente o suficiente para corrigir demais e a volatilidade implícita sempre ultrapassa o movimento esperado, em média.

Estudo de caso 1: Apple.

Fizeram um longo período de tempo em que os ganhos estavam presentes, todo o caminho de volta até 2007 até agora. Este é um monte de ciclos de ganhos e muita informação diferente para a Apple. Desde então, a Apple teve um movimento considerável, o que realmente desafia a validade das estratégias. Nós entramos um longo straddle no dinheiro o dia antes de ganhos e tirou isto no dia seguinte. As ações estavam sendo negociadas a US $ 90; nós compramos o 90 put e o 90 call e o fechamos logo depois que os ganhos foram anunciados na manhã seguinte.

Um longo straddle na Apple por ganhos só acabou ganhando 41,38% do tempo. O retorno médio em 10 anos foi de -1,31%. No longo prazo, uma longa estratégia de opção resulta em um retorno esperado negativo, especialmente em ações como a Apple. No lado oposto desta negociação, se você tivesse feito o short straddle ao invés de comprar opções, você teria gerado pelo menos 60% do tempo e esperado um retorno positivo. O preço da straddle antes dos ganhos, em média, era de US $ 15. O preço da straddle diretamente após os ganhos caiu para cerca de US $ 7,95; Não é uma ótima opção para compradores com opções longas.

Estudo de caso 2: Facebook.

Entrou na mesma posição de longo alcance, entrando logo antes dos ganhos serem anunciados e saindo novamente logo após o anúncio dos lucros. Essa estratégia só venceu 27% do tempo, o que é uma grande perda para o percentual do Facebook. Essas estratégias de opções longas simplesmente não funcionam tão bem quanto pensamos ao longo do tempo.

Teve um retorno anual de 0,70%. Apenas alguns meses acabaram sendo o fator determinante para mantê-lo acima do limite. Se você perdesse alguns desses movimentos realmente grandes ou se o Facebook se movesse muito mais do que o esperado, isso resultaria em um retorno muito mais negativo. No lado oposto, se você tivesse negociado a estratégia de opção curta, ela teria funcionado bem, gerando um retorno esperado positivo. Em média, o mercado classificou esses preços em cerca de US $ 5,62 antes dos ganhos. Depois de anunciarem os ganhos, o preço do straddle caiu para US $ 1,78. A chave era que o crash na volatilidade e o straddle pricing é realmente o motivo pelo qual esta estratégia foi um grande perdedor. No entanto, este foi realmente um bom vencedor para os vendedores de opções. O movimento médio esperado no Facebook foi de US $ 6,45 e a movimentação real esperada no Facebook foi de US $ 7,09. Facebook superou em média. Se você pudesse remover o maior valor atípico de 2013, o desempenho do Facebook seria inferior a US $ 6,16. Mais recentemente, o Facebook começou a realizar consistentemente os movimentos esperados.

Estudo de Caso 3: Chipotle.

Com Chipotle, usamos a mesma estratégia que a Apple e o Facebook, entrando em um longo período antes dos lucros e saindo logo após os ganhos.

A taxa global de vitórias foi de 35,48%. O retorno médio anual foi de -2,59%, perdendo uma quantidade significativa de dinheiro no comércio. Isso de novo consistentemente levou os vendedores de opções a serem os beneficiários do comércio de lucros em Chipotle. O preço médio do título do straddle no evento de ganhos foi de 26,26%. O estoque passou dos baixos anos 60, indo até os 600 e voltando para os 400 - então os straddles serão naturalmente mais caros. Em média, o preço da straddle foi de 26,26 e, após os ganhos, o preço de straddle foi de 11,21, colapsando em mais da metade. Existem movimentos enormes em Chipotle, mas eles não ofuscam o que realmente aconteceu a longo prazo. O movimento esperado em Chipotle foi de 7,01 e o movimento real foi de 5,28 - o mercado ficou muito abaixo do esperado.

Depois de grandes movimentos, começamos a ver os movimentos esperados e o estoque se expande e, em seguida, movimentos menores seguem. De um modo geral, quando o estoque supera a expectativa, os próximos ciclos acabam sendo bastante silenciosos. Se nos encontrarmos em um período tranquilo em que o estoque teve um desempenho muito bom, devemos ter cuidado para nos surpreender em breve. Da mesma forma, se a ação tiver sido realmente volátil e tiver superado o desempenho e se movimentado mais do que o esperado nos últimos dois ciclos, isso significa que poderíamos ser potencialmente mais agressivos, pois poderia ter um desempenho abaixo do esperado. Geralmente, há também um tempo de atraso entre o mercado se recuperando - as transações de lucros só acontecem quatro vezes por ano. Os participantes do mercado não recebem muitos dados ao longo do ano para alterar as expectativas e os hábitos de negociação. Se a ação tiver um movimento enorme depois dos lucros, mais do que o esperado, pode levar um ciclo ou dois para que o preço das opções alcance e perceba a nova normalidade. No final do dia, perceber o quanto esses números gravitam em direção ao que eles deveriam ser, em média, a longo prazo é realmente poderoso.

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Opção Trader Q & amp; A.

Trader Q & amp; A é nosso segmento favorito do programa porque ouvimos um de nossos membros da comunidade e ajudamos a responder suas perguntas ao vivo no ar. A pergunta de hoje vem de um ouvinte, que pergunta:

Eu tenho uma pergunta sobre spreads de débito e crédito: dado um ambiente de volatilidade implícita baixo, digamos abaixo do percentil de 50%, seria mais lucrativo negociar spreads de débito ou de crédito? Muito obrigado!

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Guias PDF & amp; Lista de verificação:

O Guia de Estratégia de Opções Definidas [90 Páginas]: Nossa pasta de trabalho de PDF mais popular, com páginas de estratégia de opções detalhadas, classificadas por direção do mercado. Leia todo o guia em menos de 15 minutos e tenha sempre como referência. Guia de Negociação de Resultados [33 Páginas]: O melhor guia para negociações de lucros, incluindo as principais coisas que devem ser observadas ao jogar esses eventos de volatilidade de um dia, cálculos de movimentação esperados, melhores estratégias de uso, ajustes, etc. Percentil Implícito (IV) Percentile Rank [3 Pages]: Uma ferramenta visual simples e legal para ajudá-lo a entender como devemos estar negociando com base na classificação IV atual de qualquer ação específica e as melhores estratégias para cada seção bloqueada do IV. Guia para o tamanho do comércio & amp; Alocação [8 Páginas]: ajuda você a descobrir exatamente como calcular o novo tamanho da posição e quanto você deve alocar para cada posição com base no saldo geral da carteira. Quando Sair / Gerenciar Negociações [7 Páginas]: Detalhada por estratégia de opção, forneceremos diretrizes concretas sobre os melhores pontos de saída e preços para cada tipo de negociação, para maximizar sua taxa de ganhos e lucros a longo prazo. Lista de Verificação da Entrada no Comércio em 7 Passos [10 Páginas]: Nossas 7 principais coisas que você deve verificar duas vezes antes de entrar na sua próxima negociação. Esta lista de verificação rápida ajudará a mantê-lo fora de perigo, certificando-se de fazer entradas mais inteligentes.

Real-Money, LIVE Trading:

EWZ Iron Butterfly (Closing Trade): Depois de quase apostar as ações em nossas greves curtas, e graças à queda de volatilidade, conseguimos um lucro de US $ 600 com esse comércio de borboleta de ferro. VXX Short Call (Closing Trade): Uma das negociações de opções mais consistentes e lucrativas que podemos fazer é reduzir a volatilidade com a VXX e hoje encerramos esta breve e curta oferta na VXX depois de alguns dias para um lucro de US $ 420. Condor de Ferro DIA (Ajustando o Comércio): Este conduto de ferro neutro no DIA precisa de um rápido ajuste no início desta semana, enquanto o mercado continua a se recuperar. Neste vídeo, discutiremos por que estou adicionando um spread de crédito de PDV adicional, além de optar por NÃO encerrar nosso spread de crédito de compra atual devido a motivos de preço. COP Short Put (Closing Trade): Esses lançamentos curtos únicos na COP funcionaram como um grande hedge para nossas outras apostas de baixa neste mês e ajudaram a suavizar nossos retornos depois que os fechamos para um bom e grande lucro. TSLA Colocou o Dividit Spread (Fechando o Comércio): Embora muitas pessoas pensassem que estávamos loucos por ficarmos pessimistas no TSLA, esse comércio de spread de débito pré-ganhos nos fez US $ 200 hoje. Depois da enorme corrida de US $ 140 para US $ 260 e recebendo alguns sinais técnicos de venda, tínhamos certeza de que essa ação iria recuar. Condor de Ferro MON (Fechamento do Comércio): Após uma grande queda na volatilidade implícita, trabalhamos duro para fechar este comércio de condores de ferro MON ajustando a ordem várias vezes para preencher antes do final do dia. Divulgação de Débito de Chamadas do IBB (Abertura Comercial): Mostraremos como comecei a procurar um novo comercio altista e eventualmente encontrei um comercio de baixa volatilidade no IBB em busca de um movimento superior para cobrir nosso portfolio. TLT Iron Butterfly (Closing Trade): Após o voto do Brexit, TLT e títulos negociados em uma faixa de quase US $ 8 muito rapidamente - mesmo assim a queda na volatilidade implícita ajudou a gerar um lucro de US $ 330 para nós. XBI Call Debit Spread (Fechamento de Negociações): Tenho sorte de escolher a parte inferior exata para a nossa entrada neste spread de débito de chamadas para o ETF de biotecnologia da XBI que foi fechado com lucro de $ 165 hoje em alta. COH Iron Butterfly (Earnings Trade): Logo após a abertura do mercado, fechamos o mercado de lucros da COH por um lucro de US $ 160, deixando apenas uma perna para expirar. EWW Propagação de Débito (Fechamento de Negociações): Usando alguns dos sinais de análise técnica que descobrimos em nossa pesquisa de backtesting, conseguimos fazer um lucro rápido de US $ 130 com esse negócio de spread de débito EWW de baixa. IBM Iron Condor (Earnings Trade): Logo após a abertura do mercado, você acompanhará a medida que observamos a queda da volatilidade e a liquidez entrarem no mercado antes de fechar a posição com lucro de $ 250. SLV Short Straddle (Opening Trade): Utilizando o nosso software de lista de observação, decidimos continuar a adicionar à nossa existente posição curta de SLV com um novo conjunto de preços de exercício reflectindo o movimento mais baixo no ETF recentemente.

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Método de backtest e resultados (2001 - 2013)

A estratégia de iniciantes do forex é uma ferramenta de aprendizado fácil que permite que você pratique a negociação de uma maneira simples e amigável ao iniciante. Recomendamos que você negocie em uma conta de demonstração com dinheiro fictício, até que tenha experiência suficiente para tomar uma decisão consciente e consciente de riscos, seja para negociar com dinheiro real.

Ao mesmo tempo, você pode explorar diferentes conceitos de negociação, outras maneiras de analisar gráficos e começar a desenvolver suas próprias estratégias e formas de negociação.

Nesta lição, mostraremos os resultados do backtesting da estratégia de forex para iniciantes para o par de moedas EUR / USD desde janeiro de 2001. Um backtest simula o desempenho de uma estratégia baseada em dados históricos, para estimar como uma estratégia teria sido executada se tinha sido usado.

Coisas a ter em conta quando se olha para resultados de backtesting.

Há pontos importantes que você deve estar ciente antes de analisar os resultados do backtest.

O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros.

O ambiente do mercado forex pode mudar, e isso pode afetar significativamente o desempenho de uma estratégia. Assim, uma estratégia comercial que teria sido muito bem sucedida nos últimos anos pode não ser bem sucedida daqui para frente. Comerciantes forex experientes são frequentemente capazes de julgar sob quais condições gerais de marketing uma estratégia pode se sair bem. Até que você tenha adquirido tal conhecimento, tenha cuidado antes de confiar em qualquer estratégia.

O backtesting não é uma ciência exata.

Existem diferentes fatores que influenciam o resultado de um backtest. Por exemplo, corretores de forex diferentes terão spreads diferentes e, portanto, usar uma variedade de corretores produzirá variações nos resultados. Outra coisa a ter em mente é que os feeds de preço também variam entre os corretores, o que significa que indicadores como os fractais podem aparecer em pontos diferentes, dependendo dos dados usados.

Em seguida, também haverá diferença com base em se um backtest é feito por algoritmos ou se é feito por uma pessoa real passando por cima de dados históricos de preços. No nosso caso, usamos uma abordagem algorítmica para reduzir o impacto do erro humano.

Finalmente, há uma diferença entre o backtesting de uma estratégia de negociação e a aplicação de uma estratégia em um ambiente real. Em um ambiente real, é mais provável que você cometa erros ou reaja um pouco devagar a mudanças de preço. Além disso, dependendo do seu corretor, fatores como velocidade de execução e escorregamento podem afetar os resultados.

Negociar grandes posições pode produzir resultados diferentes.

Quanto maior a conta fica, mais você pode arriscar e, portanto, mais volume você pode negociar. No entanto, a negociação de valores muito grandes pode na verdade produzir problemas únicos, porque você pode realmente mover o preço do ativo que está negociando, simplesmente colocando em uma negociação.

Isso tende a não ser um problema quando se negocia tamanhos muito pequenos, no entanto, você deve notar que quando você começa a se aproximar de um volume grande o suficiente, você pode realmente mover o preço. Isso poderia dar a você uma execução mais lenta e preços menos desejáveis para que todo o seu pedido seja preenchido.

O método de backtesting usado.

Como as regras da estratégia básica para iniciantes são puramente mecânicas, criamos um algoritmo que aplica a estratégia a dados históricos reais do EUR / USD que vão de 1º de janeiro de 2001 a 30 de novembro de 2012.

O algoritmo foi instruído a considerar apenas os negócios que acontecem no horário nobre do EUR / USD, que é das 8:00 GMT até as 17:30 GMT. Depois das 17:30 GMT, nenhum novo comércio foi aberto. Todas as negociações abertas restantes foram encerradas às 18:00 GMT.

Para o teste, assumimos um spread médio de 1,5 pips. O algoritmo trabalhou nos preços de oferta, com o spread sendo subtraído do resultado final do negócio. Note-se que quando negociado para o real, é preciso levar em conta o spread ao configurar as negociações.

Também assumimos uma distância de 0,4 pip entre qualquer vela alta / baixa e a ponta fractal.

O método de gerenciamento de dinheiro usado não era o método geral dado na estratégia de iniciante. Em vez disso, usamos o método avançado de determinação do tamanho do pip, chamado de tamanho de posição ideal.

Usamos nossos melhores esforços para tornar o backtesting o mais preciso possível usando o método acima, mas não podemos garantir que nosso backtest tenha sido livre de erros.

O método acima gerou 7000 negociações no período de tempo. Você pode baixar um arquivo excel dando os detalhes de cada negociação aqui:

Os 7000 comércios neste período de tempo foram então analisados:

Como a lucratividade em pips se traduz em retornos?

Para determinar como um lucro em pips se traduz em um lucro real, os tamanhos de posição usados são fundamentais. Tamanhos de posição maiores significam maior risco, mas também maiores retornos.

Simulamos os retornos ficcionais do backtest da estratégia de iniciantes usando a seguinte simulação:

Nós pegamos um capital inicial fictício de 100.000 USD.

Para cada negociação, determinamos o tamanho da posição com base no risco de 2% do capital total em qualquer negociação individual.

Isso significa que se o stop loss fosse atingido em qualquer negociação, exatamente 2% do capital seriam perdidos.

Para determinar a quantidade de capital ganho ou perdido por pip em uma determinada transação, usamos a seguinte fórmula:

Capital ganho ou perdido por pip = (risco máximo por negociação) / (preço de entrada à distância até o stop loss inicial em pip)

Onde Risco por negociação = Capital comercial * 0,02.

Como cada negócio afeta nosso capital comercial - ele aumentará, diminuirá ou permanecerá o mesmo, dependendo do resultado do negócio - ele é recalculado após cada negociação adicionando o respectivo lucro ou perda.

Usando essa abordagem e, novamente, assumindo uma distribuição de 1,5 pip, obtemos os seguintes resultados:

Se você quiser ver os gráficos para cada ano, você pode conferir a lição a seguir.

Mais uma vez, gostaríamos de lembrar que o desempenho passado de um backtest não é indicativo de resultados futuros. A estratégia de forex para iniciantes é uma ferramenta de aprendizado que permite que você pratique a negociação de maneira simples e amigável ao iniciante.

Recomendamos que você negocie em uma conta demo com dinheiro fictício até ter experiência suficiente para tomar uma decisão consciente e consciente sobre a possibilidade de negociar com dinheiro real. Se você decidir usar a estratégia de iniciantes para negociação com dinheiro real, você o faz por sua conta e risco.

Os 5 passos da estratégia de iniciante de Forex.

Estratégia de iniciante de Forex: começando.

тест: Começando.

Etapa 1: determine a direção do mercado.

тест: Determine a direção do mercado.

Etapa 2: identifique a oportunidade de negociação.

тест: Identifique as oportunidades de negociação.

Etapa 3: insira a ordem pendente.

тест: Digite a ordem pendente.

Etapa 4: gerenciar o pedido pendente.

тест: Gerenciar a ordem pendente.

Etapa 5: gerenciamento de comércio.

тест: Gestão comercial.

Com base na estratégia de iniciante de Forex.

Princípios da estratégia de iniciante de negociação forex.

тест: Princípios da estratégia iniciante.

Quando não negociar: aplicando a estratégia iniciante.

тест: Quando não negociar.

Encontrar oportunidades ocultas.

тест: Oportunidades ocultas.

Melhorando sua gestão de dinheiro dos estrangeiros.

тест: Melhorar a sua gestão de dinheiro.

Os melhores momentos para negociar a estratégia de iniciantes em Forex.

тест: A melhor época para negociar.

Evitando negociar em mercados variados.

тест: Evitando mercados variados.

Alinhando prazos mais altos para negociação.

тест: Alinhando prazos mais altos.

Deixando seus vencedores correrem.

тест: Deixe seus vencedores correrem.

Backtesting a estratégia iniciante dos estrangeiros.

Método de backtest e resultados (2001 - 2013)

тест: Backtesting.

Gráficos e resultados para cada ano.

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