Sistema de comércio r mesa

Sistema de negociação R-mesa 5.

Sistema de negociação R-mesa 5.

Sistema de negociação R-mesa 5.

15 Pips Free Forex Scalping System - dolphintrader.

Sistema de negociação automatizado para o S & amp; P 500. O sistema de negociação utiliza negociações de swing, negócios diários, condores de ferro e estratégias de negociação de chamadas cobertas.

Forex Scalping Systems - Free Forex Trading Strategies e.

Explore nossa coleção crescente de sistemas de negociação Forex de escalação gratuitos e fáceis de usar. Saiba como lucrar com movimentos do mercado de pequenas moedas.

R-MESA | Software MESA | O recurso dos comerciantes em TRADERS.

Fornece sistemas de troca e troca para a comunidade de derivativos.

Sistemas de negociação - Tudo o que você precisa saber - Tradingsim.

5 EMAs Forex System - Exponential Moving Medias no 5 EMA (Exponential Moving average) sistema de negociação descrito O sistema de negociação faz uso de.

Sistema de negociação Profx 5.0 - helpforforex.

20.08.2008 & # 0183; & # 32; Trading Indicadores Financeiros e Sistemas de Negociação para Hurst Channel Four 5 (Código aberto) I-Master Index Trading System para R-MESA 5 para TradeStation 8.

Estratégia de negociação Forex • Estratégia de ação de preço - Forex4noobs.

Sistemas de negociação grátis Sistema binário Super Power. Super Power Binary System é uma técnica de negociação forex que também pode ser usada para negociação com opções binárias.

Trading Systems - Página 5 @ Forex Factory.

HSL Smart Market System - O premiado sistema de comércio pós-comercial. HSL Smart Market System 5 6.

Sistemas de negociação: o que é um sistema de negociação? - Investopedia.

0 15 Pips Free Forex Scalping System. Um sistema de scalping gratuito e exato, que pode ser usado nos gráficos de 5 minutos e 15 minutos. É composto por 2 negociações.

SISTEMA DE NEGOCIAÇÃO DE FOREX FOREX - az780246.vo. msecnd.

Top-Ten Trading Systems: sistemas de negociação ir e vir. Eles podem ter um bom comércio e entrar nos dez melhores. Mas, em seguida, recuam devido ao mau desempenho ou a grandes retiradas.

Forex Trading System - Scalping e outras maneiras de fazer negócios.

Os sistemas de negociação de futuros da iSystems são sistemas de negociação totalmente automatizados que são capazes de executar ordens em alta velocidade seguindo 5. Acompanhe acompanhando.

5x5 RSI Trading System - Detalhes de negociação completos.

Estoques e amp; Commodities V. 20: 8 (46-56): Desenvolvimento de um sistema de negociação por Dennis D. Peterson suba, de modo que está em conformidade com as regras de entrada 2 e mais acima.

Desenvolvendo um sistema de negociação - ForexMT4.

Skin trading system Notícias & amp; Discussão (self. Overwatch) BatmanPotássio sujo sombra principal 5 pontos 6 pontos 7 pontos 8 meses atrás. Você não ouviu?

# 1 - sistema de comércio R mesa 5 - 301forex99.

Modelo de Índice de Força Relativa (RSI) | Estratégia de Negociação Novos Conceitos em Sistemas de Negociação Técnica. RSI_Threshold = 5). Carteira: cinco mercados de futuros de capital.

Sistemas de Negociação | ForexProfitWay l A melhor maneira de.

Procurando por um sistema de negociação Forex vencedor? Aqui você encontrará alguns métodos para testar os pips dos corretores. Muitas opções lá fora.

5 EMAs Forex System - Exponential Moving Averages in Full.

Os homens do Basketmaker eram relativamente curtos e musculosos, com média de menos de 5,5 pés. Mapa interativo do Sistema do Parque Nacional; Parque Nacional Mesa Verde.

O Forex de 5 minutos, Momo & quot; Comércio - Investopedia.

Easy forex mt4 server #### R MESA 5 TRADING SYSTEM Dicas para ser um bom tradutor forex #### Forex market wikipedia.

Página Inicial | Sistemas de comércio global.

Sistemas de negociação de longo prazo para futuros financeiros. Toronto Canadá.

ASCtrend 3.5 trading system crack download 11soft.

Sistemas de negociação de redes elétricas genéticas #### R MESA 5 SISTEMA DE NEGOCIAÇÃO Gerenciado contas de divisas canadá #### Notícias comerciais econômicas forex.

O DESENHO DA MÁQUINA DE SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO.

COBRANÇA ENORME de Estratégias de Negociação de Forex Gratuitas, Sistemas de Negociação, Estratégias de Ação de Preço, Sistemas Forex Scalping & amp; Estratégias de negociação de notícias, sinais gratuitos.

Trading Systems - Página 5 @ Forex Factory.

Sistemas de negociação Os sistemas de negociação ou uma estratégia de negociação é a espinha dorsal para todas as 5 razões pelas quais não exagerar nos sistemas de negociação - Tudo o que você precisa saber.

1hr Trading System - Free Forex Trading Systems - BabyPips.

"Como posso testar meu sistema de negociação? & quot; Precisa saber algo sobre como usar o MetaStock ou negociar negociação bem sucedida com o MetaStock XV 12/5/17 12:00.

AutoMated Trading Systems - Trading123 NQ CL Trades.

Sinal de negociação do sistema de grade para o MetaTrader 4: negociação social, comércio de espelhos, troca de cópias e monitoramento de contas.

Um sistema de negociação Forex testado no tempo com PROVA DOCUMENTADA!

17.08.2007 & # 0183; & # 32; Longo prazo O 5 EMA & amp; 12 EMA irá mostrar-lhe quando entrar em uma tendência, eles também irão ajudá-lo a ver a força das tendências. 1hr Trading System. Sistemas de negociação.

ATS-3200: Melhor Sistema de Negociação de Futuros de Mercadorias para T-Bonds.

25.10.2018 & # 0183; & # 32; 5 EMAs Forex System Review - Adam Burgoyne. Clique abaixo para visitar o site. "Finalmente, um sistema de comércio Forex testado no tempo com prova documentada!",

MetaStock | Análise de mercado Charting & amp; Dados para comerciantes de.

Forexprofitway é um forex worldzone para melhor forex mt4 indicadores e forex trading sistema para mt4, forex sinais, forex trading estratégias e muito mais.

TradingSystem - Automated Trading System - Futures.

5: TooSlow. O comércio é tão simples como 1-2-3. Atualize v.1 sniper rishijay trading system nova seta no arsenal. 17 horas atrás: Brijeshsinh. Sistemas de negociação / Últimas.

Sistemas de negociação grátis - Negociação de opções binárias.

14.11.2017 & # 0183; & # 32; Trading123 Sistema de negociação AutoMated comercializando NQ e CL para alguns movimentos agradáveis ​​hoje. Autotrader faz tudo, entra, sai em áreas de reversão precisas mais.

HSL Smart Market System - HSL.

O ProFx 4.0 é um sistema de negociação forex semiautomático que torna o comércio rentável tão fácil quanto possível. Analisa continuamente o mercado técnico e fundamental.

iSystems | Futuros Sistemas de Negociação | Futures Broker.

Meu sistema comercial Fibonacci. 6 de novembro de 2018: hwj. 1.022: negociação de opção binária de 5 minutos com boa relação de vitória. Sistemas de Negociação / A maioria Replicou 12H;

Top-Ten Tables - Os sistemas de comércio vêm e vão.

O GTS aplica anos de experiência comercial comercial responsável e orientada pela tecnologia para tornar os mercados financeiros mais eficientes para todos os investidores.

5 EMAs Forex System Review - Sistemas para comerciantes.

S & amp; P INDEX FUTURES RMESA 2, 3, 5 O sistema de comércio RMESA original foi escrito por Mike Barna em 1996 durante sua pesquisa com sistemas de negociação adaptativos,

RMESA DAYTRADING SYSTEM DESCRIPTION S & amp; P INDEX.

Sistema de negociação Nanningbob 4h ver. 5.0. 24 de setembro de 2017: MarketWezard. Trading Systems / Latest Liked; Configurações do bloco de fórum Mostrar o fórum. Todos os fóruns. Negociação interativa.

The Murrey Math Trading System - Recurso dos comerciantes.

Forex Trading System - 3.5 $ Epc - Comissões de 75%. Forex Trading System - 3.5 $ Epc - Comissões de 75%. TENDÊNCIA: Por que os sites de pequenas empresas precisam de SEO.

Copie negociações do sinal de negociação do Grid System para o MetaTrader 4.

13.11.2017 & # 0183; & # 32; Esta estratégia de negociação é usada no gráfico com o período M1. Nós adicionamos MACD Oscillator com as configurações (13, 26 e 9) e Oscilador Estocástico.

Forex Trading System - 3.5 $ Epc - Comissões de 75% - Jatin SEO.

Construindo um Sistema de Negociação de Forex para Ganhar, aproveito as minhas aprendizagens 5. Tranqüilidade lateral Tranqüilidade lateral. Você pode ver tipos de mercado em ação se você estudar.

# 1 - sistema de comércio R mesa 5 - forexicreg.

RC 5 Trading System review. Revisão do R-Mesa Trading System. Revisão de RS Houston. Análise da oficina de Dayford Road Court de RS Houston. S & amp; P Raptor & amp; Análise do urso.

100 Estratégias de Negociação Forex Reveladas | Iniciantes e.

Saiba como um sistema de negociação 5 & # 215; 5 RSI Trading System - Complete Trading Aqui estão algumas notas antes de chegar às regras do sistema de negociação Forex: o 5.

Estratégias de negociação baseadas em filtros digitais - página 50.

Pessoalmente, acho que você fez um ótimo trabalho e você é um programador de Deus.

Gostaria de contribuir mais com seus testes, mas estou muito ocupado.

Eu terminei com NOXA no TRADE2WIN, mas tenho o próximo projeto e gostaria de concluí-lo primeiro.

A minha opinião sobre isso é simples desde vários anos de experiência de testes de sistemas de software muito complexos: você toca em um lugar e você não tem chances de imaginar quais efeitos colaterais causará e todos devem ser verificados e verificados. Esta é uma razão pela qual eu mencionei os resultados da estratégia de teste como um resultado final e essa é a razão pela qual eu digo que NS é melhor porque permite manter tudo sob controle.

Pessoalmente, penso que se criar ambiente apropriado para testes com MT4 apenas.

(então com EA) do que você pode obter também resultados. Desvantagem é que você tenha acesso limitado ou não a função de otimização, o que pode tornar a vida muito fácil.

e mais ampla a visão do seu sistema.

Tente também o sinal CHIRP, não é estacionário e a MESA ficará louca, acho.

Mas se tudo corretamente você tiver uma chance de ter um sistema totalmente adaptável com filtros em tempo real, como você também pode alterar parâmetros de filtros em tempo real. Do que o desempenho seria interessante.

Eu entendo por que você era cético. Você não me conhece e há muitos lamers lá fora.

Por sinal, como já disse, sempre gosto de olhar sob o capô. É por isso que eu decidi implementar o MESA em vez de usar um software de terceiros. É por isso que tenho minha própria biblioteca FFT (que é um respeito mais rápido e confiável com a que encontrei há alguns meses atrás para o metatrader), bem como minhas bibliotecas de filtros digitais (para metatrader também).

Eu decidi ir metatrader porque eu estou confortável com ele e a portabilidade dos algoritmos disponíveis é bastante fácil. Além disso, eu não quero ficar preso em problemas de integração dolorosa (como aqueles com neuroshell, ou com matlab e assim por diante).

Agora, tenho certeza de que a biblioteca MESA que publiquei é livre de erros importantes e eu gostaria que ele fosse usado pelos operadores para entrar na verificação MESA para séries temporárias forex. Gostaria de não descartar a MESA por causa de uma má implementação ou mau uso (por exemplo, sem terem sido "muito importantes" detrending e denoising).

Então, modifiquei o indicador R-MESA_instant spectrum. mq4 (v.1.2, aqui anexado) para levar em conta o ruído (por enquanto não tem detrending).

Todo o corpo agora pode tentar o analisador espectral MESA do quadro que ele está visualizando com metatrader com um pré-processamento da série temporal (OHLC e mediana) por alguns filtros disponíveis (kalman, JMA, nonLagMA, SMA, etc.). Também é possível adicionar um sinal sinusoidal de amplitude e freqüência determinadas.

Eu adicionei ao mesmo indicador a impressão dos primeiros "n" picos e vales.

Eu já fiz alguns testes (o que vou postar mais tarde).

Uma das coisas agradáveis ​​com o MESA é que você pode ter a resolução que deseja. Então, você pode "ampliar" em uma banda de interesse (é o que eu fiz e vou te mostrar, se alguém estiver interessado, claro)

PS - Vou tentar seus conjuntos de dados em GOLD em breve.

Você incorporou todos os sinais ATCF? Eu achei um casal ser muito vago. Há alguns que são vencedores.

Aqui está um filtro de Kalman, juntamente com alguns PDFs e indicadores MT4. Não me peça por fonte, eu simplesmente não a tenho. Kalman pode ser usado para dedicação e redução de ruído. Se alguém tiver expirância ao usar o Kalman, publique-o.

Eu joguei um pouco com seu sinal de chirp.

Antes de tudo, concentrei-me na reprodução do gráfico no # 476.

A forma é a mesma que você postou, mas os valores dos pequenos picos são ligeiramente diferentes (talvez seja uma ordem diferente de autocorrelação, usei 150)

Mas o fato é que nenhum dos picos é significativo, porque o sinal que você publicou tem um período de deterioração de mais de 200 enquanto o software mostra apenas 150 no máximo.

Então, estendendo o período máximo para 300 (a segunda imagem), é mostrado um pico significativo em 245.91. Não é um pico afiado porque o período do sinal está mudando desde o início até o fim. Aqui, temos uma quantidade de 150 pólos perto de 245, o que significa que esse é o período em torno do qual a maior parte do poder do espectro é condensada.

Curiosamente, se você analisar o sinal de Chirp com o indicador que postei no # 490, você pode ver como o pico principal evolui à medida que o sinal continua.

Nos últimos 1400 bares (1000 são mostrados + 400 é a janela de análise) há um máximo de cerca de 266 e um período mínimo de cerca de 200 bar. A tendência é claramente visível.

Mas também há uma oscilação de cerca de 30 pontos na amplitude do período do sinal com um período próximo ao período do sinal (desculpa, parece um linguista).

Gostaria de adivinhar o porquê. mas. amanhã ;-)

negocia no CHIRP.

Ótimo que você teste as peças do quebra-cabeça. Do que olhar como CSSA executou.

no sinal de limpeza CHIRP e com ruído.

Initalmente, fico um pouco louco, mas a NOXA conseguiu limpar os "negócios loucos". Esse é um desempenho muito bom, pois esse sinal não possui espectro. Eu posso gerar CHIRP com ruído para você também verificar reações, mas você também pode verificar arquivos estacionários com ruído - GOLD5, eu acho.

De qualquer forma, acho que será muito difícil gerar melhores negócios usando o MESA.

no CHIRP ou o CHIRP barulhento, mas a vantagem do seu sistema é a adaptação à mudança de condições de mercado, a CSSA não é adaptável.

Eu acredito que o melhor resultado que podemos obter usando o sistema híbrido adaptativo + 'curva.

Ajustador "como o NOXA para desligar a curva" desligar "quando o mercado está mudando e talvez mudar para outro ajustador ajustado. Então, é como usar 'banco de filtros'

Eu acho que algumas pessoas competentes estão trabalhando nessa direção, então eu tenho certeza de que obteremos bons resultados.

Obrigado f_f_l por suas palavras, eu realmente aprecio.

Eu sei que todos nós estamos nos esforçando para o objetivo final, isto é, ter uma ferramenta para ganhar dinheiro, mas finalmente penso que não é possível ter uma caixa preta preenchendo sua conta bancária enquanto estiver na praia.

Então, o que é obrigatório é saber o que a caixa está fazendo. Melhor se você o construiu por conta própria, ou com alguns colegas.

É difícil construir algo a partir do zero, é muito mais fácil "tentar comprar", mas tenho quase certeza de que não é o caminho certo. Então, o que eu, e provavelmente "todos nós", precisamos de paixão e estímulo intelectual.

Essa é a principal razão pela qual eu estou publicando meu trabalho: contribuir e ressuscitar a paixão que animou esse tópico.

E suas palavras, f_f_l, são exatamente aquelas que são necessárias.

Anexo um indicador que será usado no indicador adaptativo fatl-satl (e outros). Este extrai as frequências de corte (P1 e D1) para serem usadas por filtros digitais adaptativos, barra por barra. Ele usa a mesma biblioteca R-MESA que as outras.

Por favor, desculpe minha resposta atrasada. Foi fora @ treinamento de trabalho nos últimos dias.

Eu simplesmente estava sendo sincero.

Não acho que a teoria da caixa preta seja muito eficiente ou efetiva. Eu prefiro o equivalente claro, isto é, transparente. No entanto, acredito que certos aspectos dos métodos podem ser automatizados para aliviar parte da carga de trabalho necessária para manter uma vantagem, ou seja, o processo de otimização.

Eu fiz testes de luz (nunca acreditei em configurações comerciais ou mecânicas comerciais para esse assunto) e viam extensos resultados de testes de outros para suportar essa crença de que os métodos adquiridos na loja não podem ser dependidos para se tornarem ATMs pessoais, como eles são tão comumente descrito pelos seus vendedores. IMHO, a colaboração de alguns indivíduos brilhantes e aspirantes pode definitivamente criar uma configuração personalizada que produz retorno consistente e realista acima da média.

Não tenho certeza de como aplicar o que publicou. Com vontade de aprender, no entanto. Eu direi que tenho a compreensão de um leigo sobre o que está acontecendo, embora nenhum lugar perto do nível do que você e os outros cartazes aparecem. Por favor, seja paciente comigo.

Você não respondeu à minha sugestão de dar uma olhada @ Goertzel. Isso significa que você não estava interessado ou olhou e não sentiu que isso lhe proporcionasse a solução para a qual você está procurando? Nenhuma ofensa foi tomada se fosse uma dessas razões ou qualquer outra. Apenas curioso.

Você incorporou todos os sinais ATCF? Eu achei um casal ser muito vago. Há alguns que são vencedores.

Eu criei FATL adaptável, SATL, FTLM, STLM, PCCI e RBCI.

Você pode definir a quantidade de barras após as quais eles são adaptados ao novo espectro e, claro, todos os parâmetros que você pode ver no indicador R-MESA-Cutoff_frequency que publiquei (o que é usado em cada um dos itens acima).

O problema principal (além de encontrar as configurações corretas para a análise MESA) é que, ao alterar o filtro, você tem uma descontinuidade no sinal filtrado.

Então incluí uma opção para "juntar" o sinal filtrado antigo e novo se alguém quiser trocar com a inclinação de indicadores.

Por favor, desculpe minha resposta atrasada. Foi fora @ treinamento de trabalho nos últimos dias.

Eu simplesmente estava sendo sincero.

Não acho que a teoria da caixa preta seja muito eficiente ou efetiva. Eu prefiro o equivalente claro, isto é, transparente. No entanto, acredito que certos aspectos dos métodos podem ser automatizados para aliviar parte da carga de trabalho necessária para manter uma vantagem, ou seja, o processo de otimização.

Eu fiz testes de luz (nunca acreditei em configurações comerciais ou mecânicas comerciais para esse assunto) e viam extensos resultados de testes de outros para suportar essa crença de que os métodos adquiridos na loja não podem ser dependidos para se tornarem ATMs pessoais, como eles são tão comumente descrito pelos seus vendedores. IMHO, a colaboração de alguns indivíduos brilhantes e aspirantes pode definitivamente criar uma configuração personalizada que produz retorno consistente e realista acima da média.

Não tenho certeza de como aplicar o que publicou. Com vontade de aprender, no entanto. Eu direi que tenho a compreensão de um leigo sobre o que está acontecendo, embora nenhum lugar perto do nível do que você e os outros cartazes aparecem. Por favor, seja paciente comigo.

Você não respondeu à minha sugestão de dar uma olhada @ Goertzel. Isso significa que você não estava interessado ou olhou e não sentiu que isso lhe proporcionasse a solução para a qual você está procurando? Nenhuma ofensa foi tomada se fosse uma dessas razões ou qualquer outra. Apenas curioso.

Estou interessado em Goertzel. Eu peguei o indicador, mas eu só olhei para isso. Como todos esses são estimadores espectral, penso que faz sentido usar apenas mais de um em paralelo para ter a melhor avaliação do que é o espectro real e, mais importante, como o espectro muda ao longo do tempo. É claro que é obrigatório saber exatamente como usá-los.

Esse é o senso dos testes que Krzysztof propôs.

Ótimo que você teste as peças do quebra-cabeça. Do que olhar como CSSA executou.

no sinal de limpeza CHIRP e com ruído.

Initalmente, fico um pouco louco, mas a NOXA conseguiu limpar os "negócios loucos". Esse é um desempenho muito bom, pois esse sinal não possui espectro.

Inferindo Estratégias de Negociação de Funções de Distribuição de Probabilidade.

Nota do Editor: Este artigo foi o vencedor do Prêmio Charles H. Dow 2008 da Market's Technician Association (MTA).

O objetivo principal da análise técnica é observar os eventos do mercado e avaliar suas conseqüências para formular previsões. Nesse sentido, os técnicos de mercado estão lidando com probabilidades estatísticas. Em particular, os técnicos usam frequentemente um tipo de indicador conhecido como um oscilador para prever movimentos de preços a curto prazo.

Um oscilador pode ser visto como um filtro de passagem alta na medida em que ele remove as tendências de freqüência mais baixa enquanto permite que os componentes de freqüências mais altas, ou seja, os balanços de preços a curto prazo permaneçam. Por outro lado, as médias móveis atuam como filtros de baixa passagem ao remover os movimentos de preços a curto prazo, ao mesmo tempo que permite que os componentes de tendência a longo prazo sejam mantidos. Assim, as médias móveis funcionam como detectores de tendência, enquanto os osciladores atuam de forma oposta aos dados "de tendência", a fim de aumentar os movimentos de preços a curto prazo.

Osciladores e médias móveis são filtros que convertem entradas de preço em formas de onda de saída para ampliar ou enfatizar certos aspectos dos dados de entrada. O processo de filtragem necessariamente remove informações dos dados de entrada e sua aplicação não é sem consequências.

Um problema significativo com os osciladores (bem como as médias móveis) para o comércio de curto prazo é que eles apresentam atraso. Embora academicamente interessante, as consequências do atraso são dispendiosas para o comerciante. A vantagem decorre do fato de que os osciladores por design são reativos em vez de antecipados. Como resultado, os comerciantes devem aguardar confirmação; um processo que introduz um atraso adicional na capacidade de agir. Agora é amplamente aceito que os osciladores clássicos podem ser muito precisos em retrospectiva, mas geralmente não são adequados para prever a futura direção do mercado a curto prazo, em grande parte devido ao atraso.

FUNÇÕES DE DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE.

A deficiência básica dos osciladores clássicos é que eles são reativos e não antecipativos. Como resultado, o componente de desvio indesejável em osciladores degrada significativamente sua utilidade como uma ferramenta para negociação rentável de curto prazo. O que é necessário é um mecanismo efetivo para antecipar pontos decisivos.

A função de distribuição de probabilidade (PDF) pode ser emprestada no campo das estatísticas e utilizada para examinar os preços do mercado despendido com o objetivo de inferir as estratégias de negociação. O PDF oferece uma abordagem alternativa ao oscilador clássico; um que não é causal na antecipação de pontos de viragem de curto prazo.

Os PDF colocam eventos em "caixas" com cada lata contendo o número de ocorrências no eixo y e o intervalo de eventos no eixo x. Por exemplo, considere a onda quadrada mostrada na Figura 1A. Embora não realista no mundo real, se alguém visse a onda quadrada como preços "quânticos" que só podem ter valores de -1 ou +1, o PDF resultante consiste simplesmente em dois "espetos" verticais em -1 e +1 como mostrado na Figura 1B. Essa forma de onda não poderia ser trocada usando osciladores convencionais, porque qualquer movimento de preços seria superado antes que o oscilador pudesse produzir um sinal. No entanto, como os PDFs abaixo mostrarão, a onda quadrada teórica não está muito longe do mundo real.

ciclos de curto prazo.

Como um exemplo prático, uma onda senoidal teórica pode ser usada para modelar com mais precisão os preços desacreditados do mundo real. Uma onda de seno idealizada é mostrada na Figura 1C e seu PDF correspondente na Figura 1D. Os PDFs da onda quadrada e da onda senoidal são notavelmente similares. Em cada caso, há uma alta probabilidade de as formas de onda estarem próximas dos seus extremos, como pode ser observado nos picos grandes da Figura 1D. Essas espetadas correspondem a pontos de viragem de curto prazo nos preços detritos. A probabilidade é alta perto dos pontos de viragem porque há muito pouco movimento de preços nessas fases do ciclo, com preços que variam apenas de 0,8 a 1,0 e -0,8 a -1,0 na Figura 1C.

A alta probabilidade de os preços de curto prazo estar perto de suas excursões extremas é uma dificuldade principal no ciclo de curto prazo e na negociação de swing. O movimento ocorreu principalmente antes que os osciladores possam identificar o ponto de viragem. O indicador "funciona", mas apenas em retrospectiva, tornando a sua utilidade limitada para prever futuros movimentos de preços.

Uma possível solução para este dilema de atraso é desenvolver técnicas para antecipar pontos decisivos. Embora extremamente difícil de realizar com os osciladores clássicos, o PDF oferece a oportunidade de antecipar os pontos de viragem se forma adequadamente ou usar dois métodos alternativos:

1. Modelar os dados de mercado como uma onda senoidal e mudar a forma de onda modelada para o futuro, gerando uma onda de coseno principal a partir dele.

2. Aplique uma transformação na forma de onda deformada para isolar as excursões de pico, ou seja, ocorrências raras - e antecipar uma reversão de preços a curto prazo do pico.

Cada uma dessas abordagens será examinada abaixo. No entanto, é instrutivo começar com uma analogia para visualizar um PDF de onda sinusoidal teórica e, em seguida, examinar PDFs de dados de mercado reais. Como será mostrado, os PDF de dados de mercado não são nem gaussianos como comumente assumidos nem aleatórios como afirmado pela Hipótese de Mercado Eficiente.

MEDIÇÃO DAS FUNÇÕES DE DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE.

Uma maneira fácil de visualizar como um PDF é medido como na figura 2B é visualizar a forma de onda como grânulos amarrados em fios horizontais paralelos em quadros verticais como mostrado na Figura 2A. Gire o quadro de arame no sentido horário 90 graus (1/4 de volta) para que os fios horizontais estejam agora verticais, permitindo que os grânulos caírem para o fundo. As contas acumulam-se na Figura 2B em proporção direta à sua densidade em cada fio horizontal na forma de onda com o maior número de ocorrências nos pontos extremos extremos de +1 e -1.

Medir PDFs de preços despendidos usando um programa de computador é conceitualmente idêntico ao empilhamento das contas na estrutura do wireframe. A amplitude da forma de onda do preço desvalorizado é quantizada em "caixas" (isto é, os fios verticais) e, em seguida, as ocorrências em cada caixa são somadas para gerar o PDF medido. Os preços são normalizados para cair entre o ponto mais alto eo ponto mais baixo dentro do período do canal selecionado.

A Figura 3 mostra os PDFs de preços reais mensurados ao longo de trinta anos usando o contrato contínuo para futuros do Tesouro do Tesouro dos EUA. Observe que as distribuições são semelhantes às de uma onda senoidal em cada caso. As formas não uniformes sugerem que o desenvolvimento de sistemas de negociação de curto prazo com base na modelagem de onda senoidal pode ser bem sucedido.

Normalizar os preços para os seus balanços dentro de um período de canal não é a única maneira de diminuir os preços. Um método alternativo é somar os preços de encerramento do dia de cima independentemente dos dias baixos. Dessa forma, o diferencial desses montantes pode ser normalizado para a sua soma. O resultado é um canal normalizado, e é a forma genérica do clássico indicador RSI.

O PDF medido usando este método de destruição dos mesmos 30 anos dos dados do Tesouro do Tesouro dos EUA é mostrado na Figura 4. Neste caso, o PDF é mais como a curva familiar em forma de sino de um PDF Gaussiano. Pode-se concluir por isso que um sistema de negociação de curto prazo baseado em ciclos seria menos que bem sucedido, pois os pontos de alta probabilidade não estão perto dos pontos de rotação máximos de excursão.

Como os pontos decisivos têm probabilidade relativamente baixa, uma estratégia alternativa pode ser inferida. A idéia é comprar quando o preço desvalorizado cruza abaixo de um limite próximo do limite inferior em antecipação aos preços que se invertem para o território de maior probabilidade.

Da mesma forma, a estratégia seria vendida quando o preço descomprometido cruza acima de um limite próximo ao limite superior. Observe que isso não é o mesmo que usar limiares clássicos 30/70 ou 20/80 para sinais com o RSI porque o sinal não está aguardando a confirmação cruzando os limites. Aqui estamos antecipando uma reversão a uma ocorrência de maior probabilidade - esperamos uma reversão da normalidade. O uso deste método antecipado no caso de um indicador clássico, como o oscilador estocástico, pode ser dispendioso porque o estocástico pode permanecer facilmente no ponto de excursão extremo (ou "trilho" na linguagem de engenharia) por longos períodos de tempo.

Conforme mencionado anteriormente, outra maneira de diminuir os dados do preço é filtrar é usar o filtro passa-alto para remover seus componentes de tendência de freqüência mais baixa. Uma vez desconsiderado, o resultado deve ser normalizado para uma excursão fixa, de modo que possa ser devidamente agrupado antes de aplicar o PDF. O PDF resultante é mostrado na Figura 5. Neste caso, a forma de PDF é quase uniforme em todas as caixas. Um PDF uniforme significa que a amplitude em um compartimento é tão provável de ocorrer como outra. Neste caso, nem uma estratégia baseada em ciclos nem uma estratégia baseada em eventos de baixa probabilidade poderiam ser bem-sucedidas. O PDF deve, de alguma forma, ser transformado para aumentar os eventos de baixa probabilidade para ser útil na negociação.

TRANSFORMANDO O PDF.

Nem todas as técnicas de destruição produzem PDFs que sugerem uma técnica de negociação bem-sucedida. Da mesma forma que um oscilador pode ser aplicado a dados de preços para melhorar os pontos de viragem a curto prazo, uma função de transformação pode ser aplicada aos preços desacelerados para melhorar a identificação de "cisnes negros", ou seja, eventos altamente improváveis ​​e desenvolver estratégias de negociação bem-sucedidas com base na previsão de uma reversão de volta à normalidade após um evento de cisne preto.

Por exemplo, um PDF pode ser aprimorado através do uso da Fisher Transform. Esta função matemática altera as formas de onda de entrada variando entre os limites de -1 e +1 transformando quase todos os PDF em uma forma de onda que tem quase gaussiano. A equação Fisher Transform, onde x é a entrada e y é a saída é:

Ao contrário de um oscilador, o Fisher Transform é uma função não-linear sem atraso. A transformação expande as amplitudes das formas de onda de entrada perto das excursões -1 e +1 para que possam ser identificadas como eventos de baixa probabilidade. Conforme mostrado na Figura 6, a transformação é quase linear quando não está em extremos. Em termos simples, a Transformada Fisher não faz nada exceto nos extremos de baixa probabilidade. Assim, pode-se supor que, se os eventos de baixa probabilidade puderem ser identificados, estratégias de negociação podem ser empregadas para antecipar uma reversão à probabilidade normal após a ocorrência.

O efeito da Fisher Transform é demonstrado aplicando-a à abordagem HighPass Filter que produziu o PDF na Figura 5. O resultado é redimensionado para o binning apropriado para gerar o novo PDF medido. O novo PDF medido é exibido na Figura 7, com o PDF original mostrado na inserção para referência. Aqui temos uma forma de onda que sugere uma estratégia comercial usando os eventos de baixa probabilidade. Quando os preços transformados excedem um limite superior, a expectativa é que ficar além desse limiar tenha baixa probabilidade. Portanto, exceder o limite superior apresenta uma oportunidade de venda de alta probabilidade. Por outro lado, quando os preços transformados caem abaixo de um limite mais baixo, a expectativa é que ficar abaixo desse limiar é uma baixa probabilidade e, portanto, cair abaixo do limite inferior apresenta uma oportunidade de compra.

ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO DERIVADAS.

É claro que nenhuma estratégia de negociação de curto prazo é adequada para todos os casos porque os PDFs podem variar amplamente, dependendo da abordagem desconsiderada. Uma vez que o PDF de dados detridados pela normalização para valores de pico tem a aparência de uma onda senoidal teórica, a estratégia de negociação lógica seria assumir que a forma de onda é, de fato, uma onda senoidal e, em seguida, identificar os pontos de rotação das ondas sinusoidais antes de ocorrerem. Por outro lado, os dados que são detranced usando uma abordagem RSI genérica ou são desconsiderados usando um filtro HighPass com uma Transformada Hilbert devem usar uma estratégia comercial baseada em uma abordagem mais estatística. Assim, para as abordagens RSI e Hilbert Transform, a estratégia lógica consiste em comprar quando os preços desacreditados atravessam abaixo de um limite mais baixo e vendem quando os preços detritos cruzam acima de um limite superior. Embora seja algo contra-intuitiva, esta segunda estratégia baseia-se na ideia de que os preços fora dos passeios de limite são eventos de baixa probabilidade e a conseqüência mais provável é que os preços reverterão para a média.

Ambas as estratégias de negociação de curto prazo compartilham um problema comum. O problema é que o desmantelamento remove o componente de tendência e a tendência pode continuar ao invés de ter os preços revertidos para a média. Neste caso, uma reversão de curto prazo é exatamente a coisa errada. Portanto, é necessária uma regra de negociação adicional. A regra adicionada às estratégias é reconhecer quando os preços se mudaram em oposição à posição de curto prazo por uma parte do preço de entrada. Se isso ocorrer, a posição é simplesmente revertida e o novo comércio pode entrar na direção da tendência.

A Estratégia do Ciclo do "Canal" encontra o fechamento mais alto e o menor fechamento ao longo do comprimento do canal são computados por um algoritmo de busca simples durante um período de lookback fixo. Então, o preço de desconto é calculado como a diferença entre o fechamento atual eo fechamento mais baixo, normalizado para a largura do canal. A largura do canal é a diferença entre o fechamento mais alto eo fechamento mais baixo ao longo do comprimento do canal. O preço detrastrado é então BandPass filter1 para obter uma onda senoidal próxima dos dados cujo período é o comprimento do canal. A partir do cálculo é sabido que d (Sin (? T)) / dt =? Cos (? T). Uma vez que uma diferença simples de uma barra é uma taxa de mudança, é aproximadamente equivalente a uma derivada.

Assim, uma função de liderança corrigida de amplitude é calculada como a taxa de troca de uma barra dividida pela frequência angular conhecida. Neste caso, a frequência angular é de 2? dividido pelo comprimento do canal. Tendo a onda sinusoidal e a principal onda de coseno, os principais sinais comerciais são os cruzamentos dessas duas formas de onda. A estratégia também inclui uma reversão se o comércio tiver uma excursão adversa em excesso de uma porcentagem selecionada do preço de entrada.

A estratégia genérica "RSI" resume as diferenças em fechar independentemente do fechamento para baixo ao longo do comprimento de RSI selecionado. O RSI é calculado como a diferença dessas duas somas, normalizadas para a soma. Uma pequena quantidade de suavização é introduzida por um filtro FIR de três batidas. As principais regras de negociação são a venda curta, se o Sinal Suavizado cruza acima do limite superior e para comprar se o Sinal Suavizado cruza abaixo do limite inferior. Como antes, a estratégia também inclui uma reversão se o comércio tiver uma excursão adversa em excesso de uma porcentagem selecionada do preço de entrada.

O filtro de passagem alta mais a estratégia Fisher Transform ("Fisher") filtra os preços de fechamento em um filtro de passagem alta2. O sinal filtrado é então normalizado para cair entre -1 e +1 porque este intervalo é necessário para que a Transformada Fisher seja efetiva. A amplitude normalizada é suavizada em um filtro FIR de três batidas. Este sinal alisado é limitado a ser superior a -999 e inferior a + 999 para evitar que o Fisher Transform explodisse se a entrada for exatamente 1.

As três estratégias de negociação foram aplicadas ao contrato contínuo do Futuro de obrigações do Tesouro dos EUA para dados 5 anos antes de 07/12/07. O desempenho dos três sistemas é.

resumidos na Tabela 1. Os três sistemas mostram um desempenho respeitável, com a estratégia de RSI e a estratégia de Fisher com desempenho semelhante em relação à porcentagem de.

negócios rentáveis ​​e fator de lucro (ganhos brutos divididos por perdas brutas). Todos os resultados são baseados na negociação de um único contrato sem subsídio para derrapagem e comissão.

Ressalta-se que todas as configurações foram mantidas constantes durante todo o período de cinco anos.

Uma vez que as estratégias de negociação têm apenas um pequeno número de parâmetros otimizáveis, o otimizador em um período mais curto é possível sem comprometer um trade-to-parameter.

proporção necessária para evitar o ajuste da curva. Assim, o desempenho pode ser aprimorado pela otimização em um período de tempo mais curto.

O desempenho anualizado das estratégias de negociação foi avaliado pela aplicação das negociações reais ao longo do período de cinco anos para uma análise de Monte Carlo por 260 dias, um ano de negociação aproximado. Em cada caso, a análise de Monte Carlo usou 10.000 iterações, simulando quase 40 anos de negociação. O software para fazer essa análise foi o MCSPro3 pela Inside Edge Systems. Devido ao teorema do limite central, a distribuição de probabilidade do lucro anual tem uma Distribuição Normal e o Drawdown tem uma Distribuição Rayleigh. A análise de Monte Carlo tem as vantagens de que não só os lucros e provas anuais mais prováveis ​​são produzidos, mas também pode-se avaliar facilmente a probabilidade de breakeven ou melhor. Além disso, pode-se fazer um índice de recompensa / risco comparativo, dividindo o lucro anual, principalmente provável, pela redução anual mais provável. Pode-se também avaliar a quantidade de risco tolerável e a capitalização necessária em pequenas contas a partir do tamanho dos dois ou três pontos sigma na redução.

Os resultados de Monte Carlo para a estratégia do Canal são mostrados na Figura 8. O lucro anual mais provável é de US $ 11,650 e a retirada máxima mais provável é de US $ 7,647 para uma relação de recompensa a risco de 1,52. A estratégia do Canal tem uma chance de 88,3% de romper ou melhorar de forma anualizada.

Os resultados de Monte Carlo para a estratégia de Fisher são mostrados na Figura 10. O lucro anual mais provável é de US $ 16.590 e a retirada máxima mais provável é de US $ 6.476. O índice de recompensa para risco de 2,56 é aproximadamente o mesmo que para a estratégia RSI. A estratégia Fisher Transform também tem aproximadamente a mesma chance de romper ou melhorar em 96,1%.

Esses estudos mostram que as três estratégias de negociação são robustas ao longo do tempo e oferecem desempenho comparável quando aplicadas a um símbolo comum. Para demonstrar a robustez ao longo do tempo, além de se aplicar a um símbolo completamente diferente, o desempenho foi avaliado nos S & amp; P Futures, usando o contrato contínuo desde a sua criação em 1982. Nesse caso, mostramos a curva de patrimônio produzida pela negociação de um único contrato sem composição. Não há permissão para derrapagens e comissões.

A forma das curvas de equidade é explicada, em parte, pela mudança do tamanho do ponto de $ 500 por ponto para US $ 250 por ponto, pela inflação, pelo aumento do valor absoluto do contrato e pelo aumento da volatilidade. O ponto principal é que nenhuma das três estratégias de negociação teve desistências significativas no crescimento do patrimônio durante toda a vida útil do contrato.

O desempenho robusto dessas novas estratégias de negociação é particularmente marcante quando comparado a estratégias comerciais mais convencionais. Por exemplo, a Figura 14 mostra o crescimento patrimonial de um sistema de negociação RSI convencional que compra quando o RSI atravessa o nível de 20% e vende quando o RSI cruza abaixo do nível de 80%. Este sistema também inverte a posição quando o comércio tem uma excursão adversa mais do que alguns por cento do preço de entrada. This conventional RSI system was optimized for maximum profit over the life of the S&P Futures Contract. Not only has the conventional RSI strategy had huge drawdowns, but its overall profit factor was only 1.05. Any one of the new strategies I have described offers significantly superior performance over the contract lifetime. This difference demonstrates the efficacy of the approach and the robustness of these new systems.

The PDF has been shown to offer an alternative approach to the classical oscillator, one that is non-causal in anticipating short-term turning points.

Several specific trading strategies have been presented that demonstrate robust performance across a long timespans to accommodate varying market conditions; across a large number of trades to avoid curve fitting; and among different markets to demonstrate freedom from market personalities.

In each case the PDF can infer a trading strategy that is likely to be successful. When no strategy is suggested, the Fisher Transform can be applied to change the PDF to a Gaussian distribution. The Gaussian PDF then infers that a trading strategy using a reversion to the mean can be successful.

SOBRE O AUTOR.

John Ehlers is chief scientist for eminiz and isignals. The trading strategies described here are used at these websites, additionally with adaptation to measured market conditions and strategy selection based on recent out-of-sample performance. John is a pioneer in introducing the MESA cycles-measuring algorithm and the use of digital signal processing in technical analysis.

1 John Ehlers, "Swiss Army Knife Indicator", Stocks & Commodities Magazine, January 2006, 24:1,

0 comentários.

Inscreva-se para comentar.

JohnEhlers.

<div class="text"><font size="2" face="arial, helvetica, sans-serif">John Ehlers is the author of the MESA program, SIERRA HOTEL and MESA BONDS adaptive trading systems and co-author of the R-MESA #1 S&amp;P daytrader.&nbsp;He has degrees in electrical engineering and has retired as a Senior Engineering Fellow with one of the largest aerospace companies. A private trader since 1976, he started with fundamental analysis but, with his engineering training, quickly gravitated to technical analysis. Ehlers discovered Maximum Entropy Spectrum Analysis (MESA) while attending an information theory seminar in 1978 and quickly reduced the theory to a computer program useful for trading, starting with the earliest personal computers and enhancing the program as computers improved. His unique approach involves extensive testing on theoretical waveforms before testing against real-world data is attempted. </font><br /></div>

Inferindo Estratégias de Negociação de Funções de Distribuição de Probabilidade.

Editor's Note : This article was the 2008 Charles H. Dow Award winner from the Market's Technician Association (MTA).

The primary purpose of technical analysis is to observe market events and tally their consequences to formulate predictions. In this sense market technicians are dealing with statistical probabilities. In particular, technicians often use a type of indicator known as an oscillator to forecast short-term price movements.

An oscillator can be viewed as a high pass filter in that it removes lower frequency trends while allowing the higher frequencies components, i. e., short-term price swings to remain. On the other hand, moving averages act as a low pass filters by removing short-term price movements while permitting longer-term trend components to be retained. Thus moving averages function as trend detectors whereas oscillators act in an opposite manner to "de-trend" data in order to enhance short term price movements.

Oscillators and moving averages are filters that convert price inputs into output waveforms to magnify or emphasize certain aspects of the input data. The process of filtering necessarily removes information from the input data and its application is not without consequences.

A significant issue with oscillators (as well as moving averages) for short term trading is that they introduce lag. While academically interesting, the consequences of lag are costly to the trader. Lag stems from the fact that oscillators by design are reactive rather than anticipatory. As a result, traders must wait for confirmation; a process that introduces additional lag into the ability to take action. It is now widely accepted that classical oscillators can be very accurate in hindsight but are typically inadequate for forecasting future short-term market direction, in large part due to lag.

PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTIONS.

The basic shortcoming of classical oscillators is that they are reactive rather than anticipatory. As a result, the undesirable lag component in oscillators significantly degrades their usefulness as a tool for profitable short-term trading. What is needed is an effective mechanism for anticipating turning points.

The Probability Distribution Function (PDF) can be borrowed from the field of statistics and used to examine detrended market prices for the purpose of inferring trading strategies. The PDF offers an alternative approach to the classical oscillator; one that is non-causal in anticipating short-term turning points.

PDFs place events into "bins" with each bin containing the number of occurrences in the y-axis and the range of events in the x-axis. For example, consider the square wave shown in Figure 1A. Although unrealistic in the real world, if one were to envision the square wave as "quantum" prices that can only have values of -1 or +1, the resultant PDF consists simply of two vertical "spikes" at -1 and +1 as shown in Figure 1B. Such a waveform could not be traded using conventional oscillators because any price movement would be over before the oscillator could yield a signal. However as the PDFs below will show, the theoretical square wave is not far removed from real-world.

short term cycles.

As a practical example, a theoretical sine wave can be used to more accurately model real-world detrended prices. An idealized sinewave is shown in Figure 1C and its corresponding PDF in Figure 1D. The PDFs of the square wave and that of the sine wave are remarkably similar. In each case there is a high probability of the waveforms being near their extremes as can be seen in the large spikes in Figure 1D. These spikes correspond to short-term turning points in the detrended prices. The probability is high near the turning points because there is very little price movement in these phases of the cycle, with prices ranging only from about 0.8 to 1.0 and -0.8 to -1.0 in Figure 1C.

The high probability of short term prices being near their extreme excursions is a principal difficulty in short-term cycle and swing trading. The move has mostly occurred before the oscillators can identify the turning point. The indicator "works" but only in hindsight rendering it usefulness limited for predicting future price movements.

A possible solution to this lag dilemma is to develop techniques to anticipate turning points. Although exceedingly difficult to accomplish with classical oscillators, the PDF affords us the opportunity to anticipate turning points if properly shaped or to use two alternative methods:

1. Model the market data as a sine wave and shift the modeled waveform into the future by generating a leading cosine wave from it.

2. Apply a transform to the detrended waveform to isolate the peak excursions, i. e., rare occurrences - and anticipate a short-term price reversion from the peak.

Each of these approaches will be examined below. However it is instructive to begin with an analogy for visualizing a theoretical sine wave PDF and then examine PDFs of actual market data. As will be shown, market data PDFs are neither Gaussian as commonly assumed nor random as asserted by the Efficient Market Hypothesis.

MEASURING PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTIONS.

An easy way to visualize how a PDF is measured as in figure 2B is to envision the waveform as beads strung on parallel horizontal wires on vertical frames as shown in Figure 2A. Rotate the wire-frame clockwise 90 degrees (1/4 turn) so the horizontal wires are now vertical allowing the beads to fall to the bottom. The beads stack up in Figure 2B in direct proportion to their density at each horizontal wire in the waveform with the largest number of occurrences at the extreme turning points of +1 and -1.

Measuring PDFs of detrended prices using a computer program is conceptually identical to stacking the beads in the wireframe structure. The amplitude of the detrended price waveform is quantized into "bins" (i. e. the vertical wires) and then the occurrences in each bin are summed to generate the measured PDF. The prices are normalized to fall between the highest point and the lowest point within the selected channel period.

Figure 3 shows actual price PDFs measured over thirty years using the continuous contract for US Treasury Bond Futures. Note that the distributions are similar to that of a sine wave in each case. The non-uniform shapes suggest that developing short term trading systems based on sine wave modeling could be successful.

Normalizing prices to their swings within a channel period is not the only way to detrend prices. An alternative method is to sum the up day closing prices independently from down days. That way the differential of these sums can be normalized to their sum. The result is a normalized channel, and is the generic form of the classic RSI indicator.

The measured PDF using this method of detrending of the same 30 years of US Treasury Bonds data is shown in Figure 4. In this case, the PDF is more like the familiar bell-shaped curve of a Gaussian PDF. One could conclude from this that a short-term trading system based on cycles would be less than successful as the high probability points are not near the maximum excursion turning points.

Because the turning points have relatively low probability an alternate strategy can be inferred. The idea is to buy when the detrended price crosses below a threshold near the lower bound in anticipation of the prices reversing to higher probability territory.

Similarly, the strategy would sell when the detrended price crosses above a threshold near the upper bound. Note that this is not the same as using classical 30/70 or 20/80 thresholds for signals with the RSI because signal is not waiting for confirmation crossing back across the thresholds. Here we are anticipating a reversal to a higher probability occurrence - we expect a reversion to normalcy. Using this anticipatory method in the case of a classic indicator such as the Stochastic oscillator can be costly because the Stochastic can easily remain at the extreme excursion point (or "rail" in engineering parlance) for long periods of time.

As previously mentioned, another way to detrend the price data is to filter is to use high pass filter to remove its lower frequency trend components. Once detrended, the result must be normalized to a fixed excursion so that it can be properly binned before applying the PDF. The resulting PDF is shown in Figure 5. In this case, the PDF shape is nearly uniform across all bins. A uniform PDF means the amplitude in one bin is just as likely to occur as another. In this case neither a cycles-based strategy nor a strategy based on low probability events could be expected to be successful. The PDF must somehow be transformed to enhance low probability events in order to be useful in trading.

TRANSFORMING THE PDF.

Not all detrending techniques yield PDFs that suggest a successful trading technique. In much the same way that an oscillator can be applied to price data to enhance shortterm turning points, a transformation function can be applied to the detrended prices to enhance identification of "black swan", i. e., highly unlikely events and to develop successful trading strategies based on predicting a reversion back to normalcy following a black swan event.

For example, a PDF can be enhanced through the use of the Fisher Transform. This mathematical function alters input waveforms varying between the limits of -1 and +1 transforming almost any PDF into a waveform that has nearly Gaussian. The Fisher Transform equation, where x is the input and y is the output is:

Unlike an oscillator, the Fisher Transform is a nonlinear function with no lag. The transform expands amplitudes of the input waveforms near the -1 and +1 excursions so they can be identified as low probability events. As shown in Figure 6 the transform is nearly linear when not at the extremes. In simple terms, the Fisher Transform doesn't do anything except at the low-probability extremes. Thus it can be surmised that if low probability events can be identified, trading strategies can be employed to anticipate a reversion to normal probability after their occurrence.

The effect of the Fisher Transform is demonstrated by applying it to the HighPass Filter approach that produced the PDF in Figure 5. The output is rescaled for proper binning to generate the new measured PDF. The new measured PDF is displayed in Figure 7, with the original PDF shown in the inset for reference. Here we have a waveform that suggests a trading strategy using the low probability events. When the transformed prices exceed an upper threshold the expectation is that staying beyond that threshold has a low probability. Therefore, exceeding the upper threshold presents a high probability selling opportunity. Conversely, when the transformed prices fall below a lower threshold the expectation is that staying below that threshold is a low probability and therefore falling below the lower threshold presents a buying opportunity.

DERIVED TRADING STRATEGIES.

It is clear that no single short term trading strategy is suitable for all cases because the PDFs can vary widely depending on the detrending approach. Since the PDF of data detrended by normalizing to peak values has the appearance of a theoretical sinewave, the logical trading strategy would be to assume the waveform is, in fact, a sine wave and then identify the sine wave turning points before they occur. On the other hand, data that is detrended using a generic RSI approach or is detrended using a HighPass filter with a Hilbert Transform should use a trading strategy based on a more statistical approach. Thus, for the RSI and Hilbert Transform approaches, the logical strategy consists of buying when the detrended prices cross below a lower threshold and selling when the detrended prices cross above an upper threshold. Although somewhat counterintuitive, this second strategy is based on the idea that prices outside the threshold excursions are low probability events and the most likely consequence is that the prices will revert to the mean.

Both short term trading strategies share a common problem. The problem is that the detrending removes the trend component, and the trend can continue rather than having the prices revert to the mean. In this case, a short term reversal is exactly the wrong thing to do. Therefore an additional trading rule is required. The rule added to the strategies is to recognize when the prices have moved opposite to the short term position by a ercentage of the entry price. If that occurs, the position is simply reversed and the new trade is allowed to go in the direction of the trend.

The "Channel" Cycle Strategy finds the highest close and the lowest close over the channel length are computed by a simple search algorithm over a fixed lookback period. Then, the detrended price is computed as the difference between the current close and the lowest close, normalized to the channel width. The channel width is the difference between the highest close and the lowest close over the channel length. The detrended price is then BandPass filtered1 to obtain a near sine wave from the data whose period is the channel length. From the calculus it is known that d(Sin(?t))/dt =?Cos(?t). Since a simple one bar difference is a rate-change, it is roughly equivalent to a derivative.

Thus, an amplitude corrected leading function is computed as the one bar rate of change divided by the known angular frequency. In this case, the angular frequency is 2? divided by the channel length. Having the sine wave and the leading cosine wave, the major trading signals are the crossings of these two waveforms. The strategy also includes a reversal if the trade has an adverse excursion in excess of a selected percentage of the entry price.

The Generic "RSI" Strategy sums the differences in closes up independently from the closes down over the selected RSI length. The RSI is computed as the differences of these two sums, normalized to their sum. A small amount of smoothing is introduced by a three tap FIR filter. The main trading rules are to sell short if Smoothed Signal crosses above the upper threshold and to buy if Smoothed Signal crosses below the lower threshold. As before, the strategy also includes a reversal if the trade has an adverse excursion in excess of a selected percentage of the entry price.

The High Pass Filter plus Fisher Transform ("Fisher") strategy filters the closing prices in a high pass filter2. The filtered signal is then normalized to fall between -1 and +1 because this range is required for the Fisher Transform to be effective. The normalized amplitude is smoothed in a three tap FIR filter. This smoothed signal is limited to be greater than -.999 and less than +.999 to avoid having the Fisher Transform blow up if its input is exactly 1.

The three trading strategies were applied to the continuous contract of US Treasury Bond Futures for data 5 years prior to 12/7/07. The performance of the three systems is.

summarized in Table 1. All three systems show respectable performance, with the RSI strategy and Fisher strategy having similar performance with respect to percentage of.

profitable trades and profit factor (gross winnings divided by gross losses). All results are based on trading a single contract with no allowance for slippage and commission.

It is emphasized that all settings were held constant over the entire five year period.

Since the trading strategies have only a small number of optimizable parameters, optimizing over a shorter period is possible without compromising a trade-to-parameter.

ratio requisite to avoid curve fitting. Thus, performance can be enhanced by optimizing over a shorter time span.

Annualized performance of the trading strategies was assessed by applying the real trades over the five year period to a Monte Carlo analysis for 260 days, an approximate trading year. In each case the Monte Carlo analysis used 10,000 iterations, simulating nearly 40 years of trading. Software to do this analysis was MCSPro3 by Inside Edge Systems. Due to the central limit theorem, the probability distribution of annual profit has a Normal Distribution and the Drawdown has a Rayleigh Distribution. The Monte Carlo analysis has the advantages that not only are the most likely annual profits and drawdowns are produced, but also one can easily assess the probability of breakeven or better. Further, one can make a comparative reward/risk ratio by dividing the mostly likely annual profit by the most likely annual drawdown. One can also evaluate the amount of tolerable risk and required capitalization in small accounts from the size of the two or three sigma points in the drawdown.

The Monte Carlo results for the Channel strategy are shown in Figure 8. The most likely annual profit is $11,650 and the most likely maximum drawdown is $7,647 for a reward to risk ratio of 1.52. The Channel strategy has an 88.3% chance of break even or better on an annualized basis.

The Monte Carlo results for the Fisher strategy are shown in Figure 10. The most likely annual profit is $16,590 and the most likely maximum drawdown is $6,476. The reward to risk ratio of 2.56 is about the same as for the RSI strategy. The Fisher Transform strategy also has about the same chance of break even or better at 96.1%.

These studies show that the three trading strategies are robust across time and offer comparable performance when applied to a common symbol. To further demonstrate robustness across time as well as applying to a completely different symbol, performance was evaluated on the S&P Futures, using the continuous contract from its inception in 1982. In this case, we show the equity curve produced by trading a single contract without compounding. There is no allowance for slippage and commission.

The shape of the equity curves are explained, in part, by the change of the point size from $500 per point to $250 per point, by inflation, by the increasing absolute value of the contract, and by increased volatility. The major point is that none of the three trading strategies had significant dropouts in equity growth over the entire lifetime of the contract.

The robust performance of these new trading strategies are particularly striking when compared to more conventional trading strategies. For example, Figure 14 shows the equity growth of a conventional RSI trading system that buys when the RSI crosses over the 20% level and sells when the RSI crosses below the 80 % level. This system also reverses position when the trade has an adverse excursion more than a few percent from the entry price. This conventional RSI system was optimized for maximum profit over the life of the S&P Futures Contract. Not only has the conventional RSI strategy had huge drawdowns, but its overall profit factor was only 1.05. Any one of the new strategies I have described offers significantly superior performance over the contract lifetime. This difference demonstrates the efficacy of the approach and the robustness of these new systems.

The PDF has been shown to offer an alternative approach to the classical oscillator, one that is non-causal in anticipating short-term turning points.

Several specific trading strategies have been presented that demonstrate robust performance across a long timespans to accommodate varying market conditions; across a large number of trades to avoid curve fitting; and among different markets to demonstrate freedom from market personalities.

In each case the PDF can infer a trading strategy that is likely to be successful. When no strategy is suggested, the Fisher Transform can be applied to change the PDF to a Gaussian distribution. The Gaussian PDF then infers that a trading strategy using a reversion to the mean can be successful.

SOBRE O AUTOR.

John Ehlers is chief scientist for eminiz and isignals. The trading strategies described here are used at these websites, additionally with adaptation to measured market conditions and strategy selection based on recent out-of-sample performance. John is a pioneer in introducing the MESA cycles-measuring algorithm and the use of digital signal processing in technical analysis.

1 John Ehlers, "Swiss Army Knife Indicator", Stocks & Commodities Magazine, January 2006, 24:1,

0 comentários.

Inscreva-se para comentar.

JohnEhlers.

<div class="text"><font size="2" face="arial, helvetica, sans-serif">John Ehlers is the author of the MESA program, SIERRA HOTEL and MESA BONDS adaptive trading systems and co-author of the R-MESA #1 S&amp;P daytrader.&nbsp;He has degrees in electrical engineering and has retired as a Senior Engineering Fellow with one of the largest aerospace companies. A private trader since 1976, he started with fundamental analysis but, with his engineering training, quickly gravitated to technical analysis. Ehlers discovered Maximum Entropy Spectrum Analysis (MESA) while attending an information theory seminar in 1978 and quickly reduced the theory to a computer program useful for trading, starting with the earliest personal computers and enhancing the program as computers improved. His unique approach involves extensive testing on theoretical waveforms before testing against real-world data is attempted. </font><br /></div>

Oh sim! Não se esqueça dos nossos serviços!

Incluindo algumas coisas excelentes GRATUITAS.

Serviços personalizados: enquanto meus produtos são projetados e destinados a ser o comerciante auto-dirigido, se você precisar de uma vantagem, posso ajudar!

MESA Lifetime Support (FREE!)

Você possui sua licença para MESA Phasor ou MESA Intraday, ao contrário dos sistemas de negociação oferecidos pela assinatura. Isso significa que eu fico atrás dele 100%, incluindo atualizações gratuitas (se aplicável) e suporte vitalício.

Coaching StockSpotter (GRÁTIS)

Estou com prazer em oferecer um treinamento individualizado do StockSpotter para você. Esta é uma excelente maneira de otimizar os recursos do StockSpotter para suas necessidades comerciais e estilo.

Documentos técnicos e amp; Seminários (GRÁTIS!)

Você tem acesso total aos meus documentos técnicos e seminários PPT slides. Estes são basicamente relatórios de pesquisa para ajudá-lo a manter-se atualizado sobre as últimas descobertas de análise técnica.

Suporte MESA (GRÁTIS!)

Às vezes você só precisa de um empurrão para fazer você passar de um lugar que você não entende. Sobretudo, há conforto e segurança, sabendo que estou aqui para apoiá-lo.

Coaching StockSpotter (GRÁTIS)

O StockSpotter tem uma série de ferramentas para ajudar com a negociação de ações, que vão desde indicadores de configuração de swing até relatórios transparentes de resultados. Posso ajudar a organizar apenas as ferramentas que você precisa.

Documentos técnicos e seminários (GRÁTIS!)

Para os tecnicamente inclinados, estou encantado de compartilhar minhas pesquisas avançadas com você.

Por que a experiência é importante!

O que os meus colegas dizem!

"É refrescante encontrar novas idéias em um negócio que se tornou tão competitivo e muitas vezes preenchido com variações nos mesmos temas".

Algo mais meus colegas dizem!

"Se John Ehlers escreveu, eu leio. Ele é tão brilhante".

Palavras amáveis, pessoas gentis!

"John Ehlers classifica com Art Merrill como o melhor analista técnico quantitativo do vigésimo e, provavelmente, do século XXI"

Ainda mais de meus colegas!

"John é uma daquela rara raça de analistas que mergulha no porquê e na forma de coisas e não na abordagem superficial frequentemente utilizada".

AVISO LEGAL.

A negociação de curto prazo envolve RISCOS ALTA e VOCÊ PODE PERDER muito dinheiro. Não arrisque nenhum dinheiro que você não pode perder. A negociação de curto prazo não é adequada para todos os investidores. Não somos consultores de investimentos registrados. Nós fornecemos pesquisa quantitativa impessoal. Não oferecemos consultoria de negociação ou de investimento. As informações aqui contidas não devem ser consideradas uma solicitação para comprar ou vender qualquer garantia ou se envolver em uma estratégia de investimento específica. Os resultados de desempenho são hipotéticos e todos os negócios são simulados. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. O uso deste site constitui aceitação dos Termos desta Disclaimer.

Sobre a nossa empresa.

O software MESA é especializado na análise de dados de mercado no domínio da frequência. Tomamos a abordagem científica no desenvolvimento de filtros, indicadores e sistemas de negociação e, em seguida, usamos estatísticas para verificar o desempenho.