Trading-Strategie Backtesting - Maßnahme

Die statistische Signifikanz der Handelssysteme, Indikatoren mit langen lookbacks verwenden Nehmen wir an, wir haben ein Handelssystem, das täglich gehandelt, hielt für einen Tag, sondern nutzt eine Anzeige, die in den letzten 5 Jahren zurückblickt. Ein einfaches Beispiel könnte die prozentuale Änderung des Preises eines Vermögenswertes über diesen 5-Jahres-Zeitraum. Es wird eine hohe Autokorrelation in den Indikatorwerten von einem Tag zum anderen, aufgrund der Überlappung des Look sein. Gibt es Standard-Möglichkeiten zur Verbesserung der dies bei der Beurteilung der Leistung eines Handelssystems? Intuitiv scheint es, dass für eine feste Länge der Backtest-Daten (zB 10 Jahre), wir sollten mehr Sicherheit unserer Performance-Metriken, wie Sharpe haben, wenn wir kurz lookbacks, da dann die Proben des Indikators Verteilung mehr unabhängig sind. Wie kommen wir zu quantifizieren das? Oder ist es eher eine Regel-of-thumb Situation? Trading System Analysis: Backtesting Bericht und individuelle Maßnahmen Richtig ein Handelssystem Bericht zur Analyse ist von entscheidender Bedeutung, bevor der Handel ist. Sobald ein Handelssystem ist rückgetesteten, werden Sie einen ausführlichen Bericht, der alle Maßnahmen, die Sie brauchen, um zu analysieren und Ihr Trading-System zu evaluieren angezeigt zu bekommen. Backtesting-Bericht Der Strategiebericht der QuantShare zeigt die folgenden Registerkarten: Zusammenfassung . Zeigt an, wie einige wichtige Maßnahmen im Laufe der Zeit (Equity, Drawdown.) Statistiken . Zeigt 50 Maßnahmen für die Backtesting-Prozess Trades. Zeigt realisiert Trades und Bestellungen Fluss Details. Für jeden Handelstag, können Sie hier sehen Portfoliopositionen, der laufenden Aufträge und Portfoliostatistiken D. W.M. Y. Leistung pro Tag, Woche, Monat und Jahr Gewinnverteilung. Zeigt skalierten Gewinn - und Verlustwerte Graphs. Erstellen von benutzerdefinierten Graphen MAE / MFE. Maximale Neben Ausflug Verteilung und maximale günstige Ausflugsverteilung. Maximalverlust ein Trade musste, bevor es geschlossen und maximalen Gewinn ein Trade musste, bevor es geschlossen wurde. S. I.M. I. Performance pro Sektor, Branche, Markt und Index Exit-Regeln. Durchschnittsleistung für jede Exit-Typ Monte Carlo . Ermöglicht Ihnen die Monte-Carlo-Analyse durchzuführen. Die Registerkarte "Statistik" des Backtesting-Bericht enthält viele Maßnahmen, die Ihnen helfen zu analysieren und zu entscheiden, ob das Handelssystem betrachten oder nicht. Hier sind einige der wichtigsten: Sharpe Ratio. Es ist ein Maß für die risikobereinigte Performance. Sortino Ratio. Diese Maßnahme wurde von Frank A. Sortino entwickelt. Es ist die gleiche wie die Sharpe Ratio, es sei denn, verwendet das Downside Deviation anstelle der Standardabweichung. Die Downside Deviation wird berechnet, indem die Standardabweichung der negativen Vermögenserträge. Es ist in der Sortino Ratio verwendet wird, um gute Volatilität zu ignorieren und damit eine risikoadjustierte Maßnahme ohne Ahndung es nach oben Preisänderungen. Gewinnfaktor. Als der Gewinn der Gewinn-Trades, geteilt durch die Verluste der Verlust-Trades berechnet, der Gewinn-Faktor betrifft die Höhe des Gewinns pro Risikoeinheit. Je höher die Gewinnfaktor-Wert, desto besser ist und weniger riskant Ihr Trading-System. Payoff Ratio: Je höher die Auszahlung Verhältnis, desto besser das System. Diese Maßnahme ist, indem sie die Durchschnittsgewinn pro Trade System dann geteilt durch die durchschnittliche Verlust pro Trade berechnet. Vs Benchmark-Analyse In der Registerkarte "Statistik" können Sie auch sehen, Statistiken, die die Leistung Ihres Handelssystem mit einem Index (Beta, Alpha, R Squared und Korrelation) zu vergleichen. Um diese Maßnahmen zu berechnen, müssen Sie einen Referenzindex in den Handelssystem-Einstellungen angeben. - Wählen Sie ein Handelssystem klicken Sie anschließend auf "Aktualisieren" - Wählen Sie "Einstellungen" und klicken Sie auf "Capital" - Geben Sie ein Symbol neben "Bezugszeichen". Beispiel: ^ GSPC (für den S & P 500 Index) Erstellen einer benutzerdefinierten Measure - Wählen Sie ein Handelssystem - Klicken Sie auf "Erstellen Sie eine Metrik" (Wenn Sie nicht sehen, diese Schaltfläche, klicken Sie auf das Symbol "+", um im Menü zu verlängern) - Geben Sie die Formel in C # oder JScript klicken Sie dann auf "Speichern Formula" Beispiel: (Metric Ergebnis sollte mit in Verbindung gebracht werden "Fitness" Variable) Fitness = 1; Die obige Maßnahme ergibt "1", wenn das Handelssystem Bericht ist eine jährliche Rendite von mehr als 10%, eine Sharpe-Ratio größer als 1 und Sortino Ratio über 1,5 - Backtest oder Ihr Trading-System zu optimieren, um diese Metrik in der Haupttabelle zeigen Benutzerdefinierte Maßnahme mit der Geld-Management-Tool Die Geld-Management-Tool können Sie die Maßnahmen für erweiterte Analysen erstellen. Wie fügen Sie ein Skript, um Ihr Trading-System: - Wählen Sie ein Handelssystem klicken Sie anschließend auf "Aktualisieren" - Wählen Sie die Registerkarte "Money Management" - Klicken Sie auf "Hinzufügen eines neuen Money-Management-Skript" - Erstellen Sie Ihre Metrik unter Verwendung eines oder mehrerer Ereignisse verwenden Sie dann den "OnEndSimulation", um die es zu Ihrem Handelssystem Bericht hinzufügen Beispiel . (Anzahl der Trades, deren Rendite ist höher als 10%) OnEndSimulation Veranstaltung: (C #) int nb = 0; MMPosition [] pos = Portfolio. GetAllPositions (); // Hole alle Positionen (offen und geschlossen sind) for (int i = 0; i 10) // Punktfahrt prüfen nb nb = + 1; Functions. AddMetric ("MyMetric", nb); Wie ein Maß Laufe der Zeit entwickeln Mit dem Geld-Management-Tool, können Sie auch Zeitreihen Metriken. Diese Kennzahlen werden in der "Zusammenfassung" Registerkarte des Handelssystems Simulationsbericht angezeigt werden. Um eine Zeitreihen Metrik zu erstellen, sollten Sie den Metrikwert an jedem Handelstag Leiste hinzufügen. Um dies zu tun, rufen Sie die Funktion "Functions. AddMetric" in der "OnEndPeriod" Ereignis. Beispiel . (Anzahl der ausstehenden Kaufaufträge) OnEndPeriod Ereignis. (C #) int pendingOrders = Orders. GetPendingBuyOrders () Länge. Functions. AddMetric ("PendingOrders", pendingOrders); Das obige Skript wird an jedem Handelstag bar ausgeführt und jedes Mal, es fügt die Anzahl der Kauf erledigten Aufträge an die "PendingOrders" Zeitreihen. Wie anzeigen und analysieren diese Zeitreihen in einem Diagramm: - Fügen Sie das obige Skript zu einem Handelssystem - Backtest die Strategie, indem Sie auf "Simulieren" - Im Tab "Zusammenfassung", klicken Sie rechts auf das Diagramm und wählen Sie "Neu erstellen Scheibe" - Rechtsklick auf die "Equity" Maßnahme und wählen Sie "Entfernen ausgewählte Graph" - Klicken Sie auf den Dropdown-Steuer neben "Wählen Sie eine Zeitreihen per Drag & Drop in den Plan" - Wählen Sie "PendingOrders" - Klicken Sie auf das Symbol "Drag" und ziehen Sie diesen Artikel in die neue Scheibe Korrelation Definition 4. November 2008 durch jackieannpatterson | Keine Kommentare | Abgelegt im Glossar Die Korrelation misst, wie gut zwei Dinge gemeinsam bewegen. Zum Beispiel, wenn Goldminenaktien in der Regel als der Goldpreis steigt steigen, sagen wir, sie korreliert sind. Wenn Anleihen steigen, da Aktien fallen, sagen wir, sie negativ korreliert sind. Verwendung statistischer Daten kann man den Grad der Korrelation zu messen. Die Skala ist ein Bereich zwischen -1 (Bewegen genau gegenüber) 0 (völlig unabhängig) 1 (Moving schrittsynchronverriegelt in den gleichen Richtungen) Zusätzliche Insight: Korrelation tut etwas über Ursache und Wirkung zu sagen. Nur weil zwei Dinge stark korreliert sind, tut es bedeuten, dass das eine das andere verursacht, oder dass sie als hoch in der Zukunft korreliert werden. Wenn zwei Dinge nicht korreliert sind, das sagt man nicht die anderen verursachen. Es ist wichtig, Aktienhandel und Backtesting, um zwei Dinge, die zusammenrücken zu finden - das kann ein Trading-Gelegenheit sein! Eine hohe Korrelation zwischen Handelssignal und Gewinn ist genau das, was wir wollen. Doch ihre möglich, dass die Korrelation auf Zufall, der pflegt eine gute Trading-Regel zu machen überhaupt ist. Um eine Trading-Strategie, die wahrscheinlich wirklich Arbeit zu finden erfordert disziplinierte Backtesting und statistische Analyse. Monte-Carlo-Simulation Definition 22. Oktober 2008 durch jackieannpatterson | 1 Kommentar | Abgelegt im Glossar Monte-Carlo-Simulation ist eine Methode der Stresstests eine Trading-Strategie. Die allgemeine Idee ist, um Zufallsdaten zu verwenden, um eine grßere Probenraum nach dem gleichen Ergebnisse Verteilung der ursprünglichen Probe eingebaut zu konstruieren. Dies zeigt deutlicher die Auswirkungen der Chance auf mögliche Ergebnisse und gibt eine größere Menge von Daten, um Entscheidungen zu treffen. An verschiedenen Orten in der Handelsstrategie Entwicklungsfortschritte können Monte-Carlo-Verfahren aufgebracht werden. Eine Möglichkeit, Monte-Carlo-Methoden, um Backtesting-Ergebnisse anzuwenden ist, nach dem Zufallsprinzip wieder Probe Trades. Beginnen Sie mit der Verteilung der Ergebnisse für einen Backtest. Anstatt zu gehen Handel zu sehen, was als nächstes passiert, können wir simulierten Trades ausgeführt werden. Zehntausende von simulierten Trades. Das Ergebnis jeder simulierten Handel wird nach dem Zufall entsprechend der tatsächlichen Verteilung in der Backtesting-Lauf fand generiert. Dann zeichnen Sie die Ergebnisse Verteilung aller Monte Carlo Simulationen, um die breite Palette der möglichen Ergebnisse für die Trading-Strategie zu sehen. Monte-Carlo-Simulation kann auch verwendet werden, um die statistische Signifikanz an Backtesting - Ergebnisse zu beurteilen. Der Prozess wird in Evidence-Based Technische Analyse befürwortet: Anwendung der wissenschaftlichen Methode und statistische Inferenz, um Trading-Signale und im Detail in dieser Arbeit von Dr. Timothy Masters beschrieben. Anstatt zu versuchen, die rohen Ergebnisse von 100.000 Trades, setzen Grenzen, die auf mögliche Ergebnisse zu verdauen und verwenden Sie die Monte-Carlo-Methode, um die Wahrscheinlichkeit einer Handelsstrategie Herstellung dieser Ergebnisse zu bewerten. Zum Beispiel, wenn wir definieren einen katastrophalen Verlust als 50% der Kontowert, können wir den Überblick über die Zahl Zeiten, die in 10.000 Läufe von je 1.000 Trades passiert zum Beispiel zu halten. Das ist eine Einschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass die Trading-Strategie wird in der Zukunft die Luft zu sprengen. Selbstverständlich kann der Markt auch in Zukunft nicht nach dem gleichen Wahrscheinlichkeitsverteilung als unsere Ausgangsprobe! Auch Backtest wir Aktien einem zu der Zeit aber ein Portfolio hält mehrere Aktien, die zusammen bewegen können, so dass die oben beschriebene Methode tut das wirkliche Leben genau zu modellieren. Es ist eine nützliche Annäherung, jedoch. Für eine umfassendere Definition siehe Wikipedia für Monte-Carlo-Methode und Monte Carlo angewendet, um zu finanzieren. Für die Motivation in sehr zugänglich Begriffe Orten von Random Verarscht: The Hidden Rolle der Chance im Leben und in der Markets (Backtesting Blog ist ein Amazonas Teilnehmer.) Godot Finanzen Mojito 3.0-Strategie Dies ist ein Test von Mojito 3.0. eine Strategie von Godot Finance für den Handel VIX ETPs wie XIV und VXX. Die immer unterhaltsam John Orford kurz diskutiert eine frühere Version. Diese neueste Version ist ähnlich wie eine Reihe anderer Strategien, die weve in diesem Blog bedeckt, daß sie eine kurzfristigere Maß für die implizite Volatilität im Vergleich zu einer längerfristigen Maßnahmen, gehen lang oder kurz die VIX wenn der Unterschied zwischen den beiden ist, hinreichend groß ist. Ive hat einige Änderungen an der ursprünglichen Test Godots Gründen erkläre ich in ein wenig. Strategie ergibt sich aus 07/2004 Handels XIV (inverse VIX) und VXX (lang VIX) folgen in blau, gegenüber dem Kauf und Halten XIV in grau. Lesen Sie mehr über Testannahmen. oder Hilfe nach dieser Strategie. Strategie-Regeln: In der Nähe der Nähe, die Berechnung der 5-Tage-Medianwert der IVTs oder implizite Volatilität Laufzeit-Struktur, in der IVT = VIX Ort / 45-Tage-Constant Maturity Preis von VIX Futures (1). Gehen lange XIV am Ende, wenn die 5-Tage-Mittelwert wird & lt; 0.91, lang VXX, wenn die 5-Tage-Median wird & gt; 1.10, oder zu kassieren. Zu halten, bis eine Änderung in der Position. Lesen Sie mehr über Testannahmen. oder Hilfe nach dieser Strategie. Beachten Sie, dass weve gemacht wichtige Änderungen an ursprünglichen Test Godots: Weve erweitert den Test zurück zur Mitte des Jahres 2004, und aktualisiert es bis in die Gegenwart, indem eine zusätzliche 8 Jahren von Daten. Waren in der Lage, dies zu genau mit simulierten Daten zu tun. Um einen Äpfel mit Äpfeln verglichen mit anderen Strategien machen weve in diesem Blog getestet, weve (a) ausgewaehlt den langen XIV gehen im Gegensatz zu kurzen VXX, wenn die Strategie erfordert eine kurze VIX Position, und (b) erhöhten Position Größen bis 100% (von 60%). Beachten Sie, dass eine kurze VXX Position würde zu leicht unterschiedlichen Ergebnissen geführt haben, aber nicht dramatisch. Eine gute Strategie wird immer noch eine gute Strategie (und umgekehrt) entweder mit Ansatz. Wie in der Einleitung erwähnt, Mojito 3.0 ist ähnlich wie eine Reihe von Strategien, weve in diesem Blog getestet, dass Geschäfte werden auf dem Vergleich eine kurzfristigere Maß der stillschweigenden vol Bezug auf eine längerfristige Maßnahme basiert. Diese Arten von Strategien haben in der Vergangenheit wegen der Tendenz gearbeitet, um künftigen Volatilität, die über die VIX-Komplex besteht überschätzen, wenn der VIX-Komplex ist in seiner normalen Contango Zustand (2). der VIX Stelle neigt dazu, Zukunft realisiert vol, VIX-Futures überschätzen, um die Stelle zu überschätzen, zu entfernteren Monate mehr zu überschätzen, als näher Monaten usw. Diese Strategien werden jeweils mit unterschiedlichen Metriken, um zu beurteilen, ob der VIX-Komplex ist in dieser Contango Zustand, oder genauer gesagt, eine Contango Zustand, die wahrscheinlich bedeuten, dass VIX Futures überschätzen die eventuelle Spot ist. Diese Strategie ist besser oder schlechter als die anderen Varianten? Das ist unmöglich zu sagen. Ich denke, das umfassendere Konzept Verdienst ist sicher, und es ist ein breites Konzept, das wir in unseren eigenen Handel. aber ich denke auch, dass mehr als die langfristige, wobei eine ganzheitliche Sicht, die viele der wichtigsten Datenpunkte über die VIX-Komplex zusammen hält (und nicht zwei bestimmte Datenpunkte allein) ist wahrscheinlich die robustere Lösung. Ein großes Dankeschön an Godot Finance für die Gedanken und die Möglichkeit, unsere zwei Cent hier hinzufügen. Wenn die Strategien, die wir decken auf unserem Blog (einschließlich dieser) signalisieren neue Geschäfte, fügen wir eine Benachrichtigung auf dem Tagesbericht an die Abonnenten geschickt. Dies ist völlig unabhängig von Signal eigene Strategie; es ist nur dazu dient, ein wenig Farbe in den täglichen Bericht hinzuzufügen und ermöglicht den Abonnenten, um zu sehen, was andere quantitative Strategien werden über den Markt zu sagen. Klicken Sie hier um Volatilität Made Simple eigene elegante Lösung für das VIX ETP-Puzzle zu sehen. Gute Trading, Volatilität leicht gemacht Die 45-Tage-Constant Maturity Preis von VIX Futures wird basierend auf einem gewichteten Durchschnitt von 1. und 2. Monat Futures, wenn die Anzahl der Kalendertage Ablauf für den zweiten Monat größer ist als 45 Tage, sonst ist es auf einem gewichteten Durchschnitt der Basis 2. und 3. Monat Futures. Im mit dem Begriff locker hier Contango, um einen weiter entfernten Maß der impliziten Volatilität bedeuten, ist preislich höher als eine Maßnahme näher, anstatt die strengere Definition von Termin vs Ort. Der Handel im Quoten Optimized VRP-Strategie Dies ist ein Test von einem anderen "Volatilitätsrisiko Premium" (VRP) Strategie von der immer ausgezeichnet Handels die Quoten (1). Die Strategie ähnelt der Brute Force VRP. DDN der VRP. und original TTO VRP Strategien, die wir zuvor freigegeben haben, dass sie vergleicht implizierten und historischen Volatilität auf Veränderungen in VIX ETPs wie XIV und VXX vorherzusagen. Siehe Fußnote re: der Unterschied zwischen meinen Ergebnissen und den von TTO (2) hergestellt. Angezeigt werden die Ergebnisse der Strategie TTO in blau Handels XIV und VXX von 07/2004 bis heute, im Vergleich zu Kauf hält XIV in grau. Lesen Sie mehr über Testannahmen. oder Hilfe nach dieser Strategie. Strategie-Regeln: Am Ende, berechnen Sie die folgenden: die 5-Tage exponentiell gleitenden Durchschnitt [30-Tage-Constant Maturity Preis von VIX Futures - (2-Tages-historischen Volatilität der SPY * 100)]. Gehen lange XIV am Ende, wenn das Ergebnis der obigen Formel größer als 1 ist, sonst gehen lang VXX. Zu halten, bis eine Änderung in der Position. Beachten Sie die Unterschiede zwischen dieser Strategie und anderen "VRP" Strategien, die wir getestet haben: (1) Diese Strategie nutzt die 30-Tage-Constant Maturity Preis von VIX Futures (im Gegensatz zu der VIX) als Maß für die implizite Volatilität, und (2 ) glättet das Signal mit einem reaktions exponentiellen (im Gegensatz zu einfachen) gleitenden Durchschnitt. Während diese Strategie wäre besser, historisch als eine der anderen Varianten VRP getestete durchgeführt haben, bleibe ich mehr oder weniger gleich zuversichtlich, in seiner Fähigkeit, in Zukunft außerhalb der Probe durchzuführen. Nennen Sie es, der Zyniker in mir, von Jahren der Bereitstellung von Strategien, hier in der realen Welt geboren, aber ich bin viel mehr daran interessiert Konzepte als spezifische Parameterauswahl der Begriff hier wird das Vergleichen implizierten und historischen Volatilität. Sie werden feststellen, dass die Geschicke dieser Konzepte sind in der Regel steigen oder fallen zusammen. In diesem Monat ist ein gutes Beispiel, mit diesem ganzen Klasse von Strategien kämpfen, als Folge der Dichotomie hier diskutiert. Warum funktioniert das Konzept zu arbeiten? Denn historisch gesehen, als stillschweigende vol als zu weit unter ihrem historischen vol gefallen ist, hat es oft gedacht implizite vol unterschätzt Zukunft realisiert vol, die im Laufe der Zeit wird der Druck auf den VIX und VIX Futures setzen sich zu erheben, und ETPs wie XIV und ZIV zu fallen. Ein letzter Hinweis ... In den obigen Ergebnissen, habe ich die Strategie, im Vergleich, wie ursprünglich zum Handel XIV-only (und den Übergang zu statt VXX Bargeld) getestet. Beachten Sie den deutlichen Rückgang der Leistung, vor allem in Bezug auf risikobereinigte Performance (Sharpe und UPI). Beachten Sie auch, wie die Strategie würde eine bloße 11% aller Tage lang VXX verbracht haben (und die meisten von jenen Tagen wurden in kurzen Zeiträumen, wie 2007/08 gebündelt). Wenn solch ein kleiner Prozentsatz der Gesamtprobe trägt einen so großen Anteil der Leistung, exponentiell erhöht das Risiko der Überanpassung (was zu einem Ausfall führt zu außer Probe durchzuführen). Das stimmt nicht nur für diese Strategie, das ist wahr für alle diese Long / Short-Volatilitätsstrategien (einschließlich uns), die stark auf die inverse VIX Spiel auf Groß VIX vorgespannt sind, sondern verlassen sich öffnet, um historischen Renditen zu steigern. Ob diese Strategien in der Lage, so geschickt auf diesen wichtigen VIX Pops in der Zukunft zu nutzen, ist verdächtig. Ein großes Dankeschön an den Handel mit den Quoten zu den Gedanken und ermöglicht es uns, unsere zwei Cent hier hinzufügen. Wenn die Strategien, die wir decken auf unserem Blog (einschließlich dieser) signalisieren neue Geschäfte, fügen wir eine Benachrichtigung auf dem Tagesbericht an die Abonnenten geschickt. Dies ist völlig unabhängig von Signal eigene Strategie; es ist nur dazu dient, ein wenig Farbe in den täglichen Bericht hinzuzufügen und ermöglicht den Abonnenten, um zu sehen, was andere quantitative Strategien werden über den Markt zu sagen. Klicken Sie hier um Volatilität Made Simple eigene elegante Lösung für das VIX ETP-Puzzle zu sehen. Gute Trading, Volatilität leicht gemacht QuantStrat Händler VXV: VXMT Strategie Dies ist ein Test einer Strategie von Ilja Kipnis von QuantStrat Händler für den Handel VIX ETPs wie XIV und VXX. Ilya bietet einen Rahmen für die Prüfung der Robustheit der einem gegebenen Satz von Handelsparameter. Ich ermutige Sie, Ilyas Stück zu lesen, aber das ist nicht das Thema von diesem Post. Hier habe ich die Strategie, die von Ilya Analyse (mit einem Twist) führte zu testen. Strategie ergibt sich aus 08/2008 Handels XIV (inverse VIX) und VXX (lang VIX) folgen in blau, gegenüber dem Kauf und Halten XIV in grau. Lesen Sie mehr über Testannahmen. oder Hilfe nach dieser Strategie. Ilya post gefunden 3 verschiedene Parameterwerte, die vielversprechend aussah. Hier habe ich sie in einer einzigen Strategie kombiniert. Strategie Regeln folgen (lesen Sie über Testannahmen): Nach dem in der Nähe, wird das Verhältnis: VXV (3-Monats-VIX) geteilt durch VXMT (Halbzeit VIX). Berechnen Sie die 60-Tage, 125-Tage und 150-Tage-Durchschnitt dieses Verhältnisses. Diese sind für die drei separaten Strategien, die wir zu einem zu kombinieren. Für jede Strategie, bei der sowohl die aktuelle VXV / VXMT Quote unter dem Durchschnitt und der Durchschnitt liegt bei unter 1, dass die Strategie ist kurz vol (XIV). Wenn sowohl das Verhältnis über dem Durchschnitt und der Durchschnitt liegt über 1, ist, dass die Strategie lang vol (VXX). Der Mittelwert der Signale von allen drei Strategien. So würde beispielsweise 2 kurze vol und 1 bar Signal an einen 2/3 Position Kurz vol herausmitteln. Führen Sie dieses Signal auf den folgenden Tag in der Nähe mit einem Markt beim Schließen um. Mit anderen Worten, hat diese Strategie ein 1-Tag lag. Weve berührte kurz auf 1 Tag vorher hinkt. Zu halten, bis eine Änderung in der Position. Weil VXMT Daten sind nur ab 2008 verfügbar ist, kann nicht wir diese Strategie zurück zur Mitte des Jahres 2004 zu prüfen, wie die Leser gewohnt sind. Die Strategie sieht vielversprechend aus, obwohl trotz der begrenzten Daten, zumindest, weil einige Gedanken gingen in die Parameterauswahl. Hinweis aus der Equity-Kurve oberhalb (und Drawdown-Kurve unten), dass die Stärke der Strategie hat sich bei der Verwaltung Verluste gewesen, und die Strategie tendenziell Kaufen Halten zurückbleiben, wenn XIV hat sich besonders stark gewesen. Die Strategie verbringt etwa 65% aller Tage mit irgendeiner Position auf. Ich möchte, dass dieser Tage beachten, sind die überwiegende Mehrheit (92%) Kurz der VIX, was bedeutet, einen wichtigen Mechanismus für den Erfolg dieser Strategie ist, um Geld zu bewegen, wenn das Verhältnis über oder unter dem Durchschnitt liegt (im Gegensatz zum Umschalten zwischen lang und Kurz VIX). Ich freue mich darauf zu sehen, wie diese Strategie führt out-of-sample. Wie die meisten der Strategien testen wir auf unserem Blog, werden wir auch weiterhin die Verfolgung dieses einen zum Nutzen der Abonnenten. Wenn die Strategien, die wir decken auf unserem Blog (einschließlich dieser) signalisieren neue Geschäfte, fügen wir eine Benachrichtigung auf dem Tagesbericht an die Abonnenten geschickt. Dies ist völlig unabhängig von Signal eigene Strategie; es ist nur dazu dient, ein wenig Farbe in den täglichen Bericht hinzuzufügen und ermöglicht den Abonnenten, um zu sehen, was andere quantitative Strategien werden über den Markt zu sagen. Klicken Sie hier um Volatilität Made Simple eigene elegante Lösung für das VIX ETP-Puzzle zu sehen. Gute Trading, Volatilität leicht gemacht VRP und andere Maßnahmen der impliziten Volatilität aus Handel mit den Quoten Dies ist ein Follow-up auf die Beiträge hier und hier von der immer ausgezeichnet Handels den Quoten. Wir haben TTO Arbeit abgedeckt zuvor, als wir sah ihre Variation eines "VRP" - Strategie. Vergleichen vs historischen Volatilität impliziert VIX ETPs handeln wie XIV und VXX. In diesen neuen Beiträge sah TTO auf andere Maßnahmen der impliziten Volatilität als nur der VIX-Index. Wir haben diese Maßnahmen zum Test hier. Strategie ergibt sich aus 07/2004 Handels XIV (inverse VIX) und VXX (lang VIX) zu folgen. Lesen Sie mehr über Testannahmen. oder Hilfe nach dieser Strategie. Es gibt vier Equity-Kurven in blau in der Grafik oben, gegenüber dem Kauf und Halten XIV in grau. Ich habe absichtlich malte sie alle die gleiche Farbe (mehr darüber, warum in einem Moment). Aber zuerst, die Strategie Regeln wie geprüft: Am Ende, berechnen Sie die folgenden: die 5-Tage-Durchschnitt [implizite Volatilität - (2-Tages-historischen Volatilität der SPY * 100)]. Jeder der Equity-Kurven oben verwendet eine andere Maßnahme für "implizite Volatilität": Der VIX-Index, der 30-Tage-Constant Maturity Preis von VIX Futures. oder VXMT (Halbzeit VIX) (1). Außerdem habe ich die VXV Index für eine gute Maßnahme. Gehen lange XIV am Ende, wenn das Ergebnis der obigen Formel größer als Null ist (dh eine Prämie zwischen impliziten und historischen Volatilität vorhanden), ansonsten gehen lang VXX. Zu halten, bis eine Änderung in der Position. Beachten Sie, dass unsere Ergebnisse unterscheiden sich deutlich von TTO. Siehe Fußnote für eine Diskussion, warum. Ich malte alle vier Aktienkurven blau nach Hause fahren den Punkt, dass, unabhängig von einem wahrgenommenen Unterschied, diese Strategien sind so ähnlich, dass jeder Vorteil des einen über den anderen dürfte das Ergebnis von Zufall durchgeführt. Ich würde etwa in einer dieser Strategien voran gleichermaßen sicher sein. Alle vier Varianten waren sich einig, auf etwa 96% der Tage. Das ist, weil es sehr wenig Informationen in einem dieser Maßnahmen das ist nicht auch in die anderen enthaltenen enthalten. 30-Tage-Futures in der Regel höher als der Preis VIX-Index, VXV über Futures und VXMT höher als VXV, einfach, weil sie messen impliziten Volatilität weiter aus (was die Unsicherheit, die erforderliche Risikoprämie zu erhöhen tendiert fügt). Im Gegensatz zu dem mein erster Gedanke, aber das bedeutet nicht, dass längerfristige implizite Volatilität deutlich mehr Zeit kurz der VIX verbringt (ex. Lang XIV). Ich gehe davon aus das ist, weil diese Art von Strategien neigen dazu, eine lange vol Position nur dann, wenn die Volatilität Spikes, die auch, wenn die Prämie zwischen längeren und kürzeren Laufzeiten impliziert vol wird komprimiert, was bedeutet, dass, wenn es tatsächlich zählt, mit kürzeren Laufzeiten implizite vol (wie der VIX) nicht in wesentlich unterschiedlichen Ergebnissen als länger laufenden Band (wie VXMT) zur Folge haben. Kurz gesagt, wird eine dieser vier Variationen in der Zukunft nur durch Zufall übertreffen, aber ich glaube nicht, dass die Geschichte bietet genug nützliche Anleitung, welche Variante das sein wird. Ich würde etwa in einer dieser Varianten in der Zukunft ebenso sicher sein. Ein großes Dankeschön an den Handel mit den Quoten zu den Gedanken und ermöglicht es uns, unsere zwei Cent hier hinzufügen. Wenn die Strategien, die wir decken auf unserem Blog (einschließlich dieser) signalisieren neue Geschäfte, fügen wir eine Benachrichtigung auf dem Tagesbericht an die Abonnenten geschickt. Dies ist völlig unabhängig von Signal eigene Strategie; es ist nur dazu dient, ein wenig Farbe in den täglichen Bericht hinzuzufügen und ermöglicht den Abonnenten, um zu sehen, was andere quantitative Strategien werden über den Markt zu sagen. Klicken Sie hier um Volatilität Made Simple eigene elegante Lösung für das VIX ETP-Puzzle zu sehen. Gute Trading, Volatilität leicht gemacht Macro Investors VIX Trading-Strategie Mit dem Lesegerät Anfrage, das ist ein Test einer Strategie von Makro-Investor zu Handels VIX ETPs wie XIV und VXX. Diese Strategie, wie viele Sie auf diesem Blog finden kannst und anderswo verwendet die Form des VIX-Futures-term-Struktur, könnte eine der VIX bei Futures sind Contango und Backwardation, wenn mehr lange. Strategie ergibt sich aus 07/2004 Handels XIV (inverse VIX) und VXX (lang VIX) zu folgen. Lesen Sie mehr über Testannahmen. oder Hilfe nach dieser Strategie. Die Strategie-Regeln die ich getestet habe sind ein bisschen anders als die, die durch Makro-Investor, um mehr im Einklang mit, wie wir in der Regel die Dinge zu testen hier bei VMS bleiben vorgestellt. Strategie-Regeln: Am Ende, zu berechnen, wobei R = [durchschnittlich (VX1 / VIX, VX2 / VX1) - 1]. VX1 und VX 2 dar ersten und zweiten Monat VIX Futures und VIX der VIX Stelle. Am Ende, berechnen Sie den Durchschnittswert für R von Anfang bis zu diesem Moment in der Zeit. Gehen lange XIV am Ende, wenn R & gt; (durchschnittlichen historischen R * -1), sonst gehen lang VXX. Zu halten, bis eine Änderung in der Position. Unterschiede zwischen meinem Test und Makro des Investors: MI-Test gehandelt UVXY (2x Leveraged VIX) anstelle von VXX. Diese Strategie hat verbrachte nur etwa 6% aller Tage lang VIX. Das erhöht das Risiko von Überanpassung diese besonderen Tage. Wir möchten, dass die Auswirkungen der Überanpassung unter der Annahme, dass wir gehandelt einer gehebelten Produktverbindung. Bedenken Sie, dass VIX ETPs sind bereits unglaublich volatil. Es wäre schlecht Haushalterschaft von mir, auch ein solches Backtest zu teilen. Nach dem Auftragen der Strategie zur VIX ETPs ging MI auf, um dann die Strategie gelten für ETP-Optionen. Ich habe nicht so hier als Optionen sind über den Rahmen dessen, was wir in der Regel an VMS diskutieren getan, aber beachten Sie, dass meine Kommentare unten würde den Handel mit Optionen und anzuwenden. Ich denke, dass das Grundkonzept hinter der Strategie, könnte eine der VIX bei Futures sind näher an Contango und lang, wenn näher an Backwardation, ist ein Sound ein, und wir haben eine Reihe von ähnlichen Strategien zuvor getestet, wie der VIX vs Front Month und Erste vs Zweiter Monat Strategien. Auf dem Papier Strategie Macro Investors besser als die meisten durchgeführt hat, mit einer außergewöhnlich glatte Equity-Kurve nach der 2007/08 Crash, aber ich denke, es gibt eine Extraportion Überanpassung mit dieser Strategie als Folge der Einführung des "durchschnittlichen historischen R" . Die durchschnittliche R-Wert wird auf alle Daten von der Gründung bis zum Datum. Beachten Sie, dass die Strategie nicht in die Zukunft gucken, wie die durchschnittliche R-Wert wird jeden Tag in unserem Test neu berechnet, nur mit den uns zur Verfügung stehenden Daten in diesem Moment in der Zeit. Aber lassen Sie uns so tun, dass wir haben perfekte Voraussicht und konnte die meisten up-to-date durchschnittliche R-Wert (4,8%) für unsere ganze Test zu verwenden. Mit anderen Worten, von Tag 1 bis zum letzten Handelstag, durchschnittliche R immer gleich Mit dieser vollkommener Voraussicht sollte diese Strategie zu einem gewissen Grad zu verbessern, wenn die durchschnittliche R tatsächlich Honen in auf einigen optimalen Wert, aber in Wirklichkeit ist es genau das Gegenteil der Fall ist. Es geht von einem sexy Sharpe / UPI von 1,3 / 2,7 bis einem weniger beeindruckend 1.0 / 1.9. Das sagt mir, dass die Art und Weise, in der die "durchschnittliche R" hat sich im Laufe der Zeit verändert (was eine völlig willkürliche Ergebnis der Tag, an dem der Test gestartet wird, und sollte nicht an und für sich sein, vorausschauende) ist Überanpassung auf diese besondere Moment in der Geschichte, und unwahrscheinlich, Wert außerhalb der Probe bereitzustellen. Wieder obwohl, entzieht sich meiner Kritik re: die durchschnittliche R und die Verwendung eines Leveraged Long VIX ETP, ich denke, die Grundidee der Strategie hat zwar Wert. Ein großes Dankeschön an Macro Investor für die Buchung dieser Strategie. Wenn die Strategien, die wir decken auf unserem Blog (einschließlich dieser) signalisieren neue Geschäfte, fügen wir eine Benachrichtigung auf dem Tagesbericht an die Abonnenten geschickt. Dies ist völlig unabhängig von Signal eigene Strategie; es ist nur dazu dient, ein wenig Farbe in den täglichen Bericht hinzuzufügen und ermöglicht den Abonnenten, um zu sehen, was andere quantitative Strategien werden über den Markt zu sagen. Klicken Sie hier um Volatilität Made Simple eigene elegante Lösung für das VIX ETP-Puzzle zu sehen. Gute Trading, Volatilität leicht gemacht Wie man den Alpha-Zerfall einer Strategie zu berechnen? Die kurze Antwort (die eine Art, sicherlich viele Möglichkeiten, es zu tun repräsentiert) ist es, die t-stat einer Leistungsmessgröße zu sehen, wie beispielsweise Informationen Koeffizienten verschwinden mit der Zeit. IC ist die Korrelation der vorhergesagten erwarteten Renditen von Ihrem Alpha-Strategie, um die zugrunde liegende Benchmark. Schauen Sie sich die erwarteten Renditen Ihrer Alpha-Strategie in den letzten N Zeitintervallen vorhergesagt und zu sehen, wie diese prognostizierten Renditen wurden mit dem Benchmark korreliert. Dies ist der IC. Der springende Punkt ist natürlich, dass Sie brauchen, um zu testen, ob die IC ist statistisch von Null oder nur Rauschen. Sie würden dies durch Berechnung der t-stat im Laufe der Zeit zu tun und beobachten Sie es Zerfall als Strategie, die Sie verwaltet über Hunderte von Stunden der Forschung wird kurzerhand der Kante abgelassen, um zu bauen.