Prueba De Estrategia Media Móvil

Una prueba para encontrar la mejor estrategia de venta de media móvil Por Dr. Winton Felt Con el fin de desarrollar o perfeccionar nuestros sistemas de comercio y algoritmos, nuestros comerciantes suelen realizar experimentos, pruebas, optimizaciones, etc. Hemos probado varias estrategias de venta y ahora estamos compartiendo algunas de esas conclusiones. R. Donchian, popularizó el sistema en el que se produce una venta si el promedio móvil de 5 días cruza por debajo de la media móvil de 20 días. R. C. Allen popularizó el sistema en el que se produce una venta si el promedio móvil de 9 días cruza por debajo de la media móvil de 18 días. Algunos comerciantes sienten que renuncian a menos de las ganancias que logran si utilizan un promedio móvil más corto. Estas personas prefieren vender si el promedio móvil de 5 días cruza por debajo de la media móvil de 10 días. Los comerciantes han utilizado variaciones en estas ideas (algunos pregonan los beneficios de una variación y otros pregonan los beneficios de otra). Un comerciante nos contó sobre el crossover de los promedios móviles exponenciales de 7 días y 13 días. Debido a que ese sistema parecía tener algún mérito, se incluyó en las pruebas con fines de comparación. Las estrategias cubiertas en esta serie particular de pruebas incluyeron todos los sistemas duales en los cuales el promedio móvil más corto estaba entre 4 días y 50 días y el promedio móvil más largo estaba entre el promedio móvil corto en longitud y 200 días. Aquí informamos sobre algunos de los sistemas más populares y sobre las variaciones de esos sistemas. Vender si el stockrsquos simple media móvil de 9 días cruza por debajo de su promedio móvil simple de 18 días, Vender si el stockrsquos simple media móvil de 10 días cruza por debajo de su promedio móvil simple de 18 días, Vender si el stockrsquos simple media móvil de 10 días Si la media móvil simple de 9 días atraviesa por debajo de su media móvil simple de 20 días, si la media móvil simple de 9 días se desplaza por debajo de su media móvil simple de 20 días, Vender si el stockrsquos promedio móvil simple de 10 días cruza por debajo de su promedio móvil simple de 20 días, Vender si el stockrsquos promedio móvil simple de 4 días cruza por debajo de su promedio móvil simple de 18 días, Vender si el stockrsquos promedio móvil de 5 días Si la media móvil simple de 4 días atraviesa por debajo de su media móvil simple de 20 días, si la media móvil simple de 5 días se reduce por debajo de su media móvil simple de 20 días, Vender si el stockrsquos simple media móvil de 5 días cruza por debajo de su media móvil simple de 9 días, Vender si el stockrsquos promedio móvil de 4 días simples cruza por debajo de su media móvil simple de 9 días, Vender si el stockrsquos promedio móvil de 4 días Si la media móvil de 7 días promedio exponencial se cruza por debajo de su promedio móvil exponencial de 13 días, Vender si el stockrsquos promedio exponencial de 7 días se desplaza por debajo de su media móvil exponencial de 14 días. Queríamos evitar el ajuste de las curvas. Esto es, queríamos probar estas estrategias en una amplia gama de acciones que representan una variedad de industrias y sectores de mercado. Además, queríamos probar sobre una variedad de condiciones de mercado. Por lo tanto, hemos probado las estrategias en cada una de alrededor de 3000 acciones durante un período de alrededor de 9 años (o durante el período durante el cual las acciones negociadas si se negoció por menos de 9 años), factoring en comisiones pero no quotslippage. quot Slippage resultados cuando La orden de venta es de 30, pero el precio al que se realiza la venta es de 29,99. En este caso, el deslizamiento sería un centavo por acción. La misma estrategia quotbuyquot se utilizó consistentemente para cada prueba. La única variable era la regla para la venta. Para cada estrategia, totalizamos los rendimientos de todas las acciones. Hemos realizado un total de 47.312 pruebas. La idea detrás de este experimento era descubrir cuál de estas disciplinas de la venta alcanzó los mejores resultados la mayor parte del tiempo para la mayoría de las existencias. Recuerde que la rentabilidad de un sistema que se aplica a una sola acción (incluso si esto se repite para 3000 acciones como en nuestra prueba) no pinta toda la imagen. La rentabilidad por unidad de tiempo invertida es una mejor manera de comparar sistemas. Al realizar esta prueba en las disciplinas de stock, requerimos que cada sistema tuviera que esperar una nueva señal de compra en el stock particular que se estaba probando. En la vida real, un comerciante podría saltar a otra acción inmediatamente después de una venta. Por lo tanto, el comerciante tendría poco o ningún tiempo quotdead mientras espera para hacer la próxima compra. Un sistema que es menos rentable pero que sale de una posición anterior podría por lo tanto generar mayores beneficios durante un año reinvertir en un valor diferente tan pronto como se venda la primera. Por otro lado, sería un ejecutante más pobre si tuviera que esperar a la siguiente señal de compra en el mismo stock mientras otro sistema más lento todavía se mantenga y gane dinero. Por lo tanto, un sistema que captura un beneficio de 10 en 20 días puede no comparar bien con otro sistema que captura sólo un beneficio 7 en los primeros 10 días de ese mismo movimiento y luego se vende para tomar otra posición en otro lugar. Los diferentes sistemas de venta están dispuestos a continuación en orden de su rentabilidad. La columna izquierda es la media móvil corta y la columna media es la media móvil larga. Las señales de venta se generaron cuando el promedio corto cruzó por debajo del promedio largo. La columna de la derecha es la rentabilidad total de todas las acciones analizadas. El elemento clave de la comparación no es la magnitud real de la ganancia para cada sistema de venta. Esto variaría considerablemente con las diferentes combinaciones de sistemas quotbuyquot y quotsellquot. No estábamos probando la rentabilidad de un sistema completo, sino por el mérito relativo de los distintos sistemas de cuotas, independientemente de sus respectivas disciplinas óptimas. Como se puede ver en la tabla, la venta cuando el promedio móvil de 9 días cruzó por debajo de la media móvil de 18 días no fue tan rentable como vender cuando la media móvil de 10 días cruzó por debajo de la media móvil de 20 días. Donchianrsquos promedio de 5 días cruzando el promedio de 20 días también fue más rentable que el cruce promedio de 9 días del promedio de 18 días. Todas las pruebas fueron idénticas. La única variable fue la combinación de medias móviles seleccionadas. Los dos sistemas exponenciales estaban en la parte inferior de la lista en cuanto a rentabilidad. No lea este informe sin leer el informe de seguimiento haciendo clic en el enlace debajo de la tabla. La tabla proporciona sólo una parte de la historia. Además, este estudio no fue un intento de medir la efectividad relativa de sistemas completos. Por ejemplo, R. C. El sistema de Allen39 (como un sistema completo) puede muy bien superar cualquiera de los sistemas anteriores en la siguiente tabla. El punto de entrada de un sistema tiene mucho que ver con el beneficio obtenido en el punto de salida de un sistema. Los puntos de entrada de los diferentes sistemas han sido ignorados en este estudio. Este estudio apoya la idea de que el lado de la venta de un sistema de media móvil triple basado en las medias móviles de 5, 10 y 20 días es probable que sea más rentable que el lado de la venta de los 4-, 9-, Combinación de media móvil de día. Tiene la ventaja adicional de permitirnos monitorear el cruce descendente de la media móvil de 5 días con relación a la media móvil de 20 días. Este último es el sistema Donchianrsquos, y es un sistema fuerte por derecho propio (también da señales anteriores que las combinaciones 9-18 o 10-20). Por lo tanto, incluir las medias móviles de 5, 10 y 20 días en nuestros gráficos nos da una opción adicional. Podemos utilizar el sistema de media móvil triple de 5, 10 y 20 días para generar nuestras señales de venta o podemos usar el sistema de media móvil dual de 20 días de Donchianrsquos. Si el patrón de acciones no se ve o quotfeel no derecho para nosotros, el promedio de 5 días de cruz cruzada nos dará una salida anterior. De lo contrario, podemos esperar para el crossover 10-20. Aunque podríamos distinguir las diferencias entre los sistemas principales, debemos recordar que las diferencias en el rendimiento total neto durante todo el tiempo de prueba fueron muy pequeñas en términos porcentuales. Por ejemplo, la diferencia entre el sistema clasificado superior y el en octavo lugar ascendió a solamente cerca de 2.4. Si se extiende eso durante todo el tiempo del estudio, verá que las diferencias anuales son muy pequeñas. Con respecto a sistemas completos, el sistema de 9, 18 días puede ser más rentable que el sistema de 10, 20 días o el sistema de Donchian. Para esas consideraciones y otros comentarios e información, por favor vea el informe de seguimiento: Una prueba para encontrar la mejor estrategia de venta de media móvil: comentarios y observaciones. Obtenga más información y vea una lista de tutoriales sobre disciplinas para inversores y comerciantes. Dr. Winton Felt mantiene una variedad de tutoriales gratuitos, alertas de acciones y resultados de escáner en stockdisciplines tiene una página de revisión del mercado en stockdisciplines / market-review tiene información e ilustraciones relativas a pre - Quotesetupsquot en stockdisciplines / stock-alertas e información y videos sobre la volatilidad-ajustó las pérdidas de la parada en stockdisciplines / stop-loss Aviso a Webmasters Si usted desea publicar este artículo en su blog o Web site, usted puede hacer tan si y solamente si usted permanece Por nuestros Términos de uso y Acuerdos de Publisher39s. Al publicar este artículo, usted acepta cumplir y estar sujeto a los Términos de Uso y Acuerdos de nuestro Editor. Puede leer los Términos de uso y Acuerdos de Publisher haciendo clic en el siguiente enlace azul quotTermsquot. Términos Todas las páginas de este sitio están protegidas por derechos de autor. 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Una de las principales dificultades para evaluar los beneficios obtenidos mediante el análisis técnico es que el rendimiento de las operaciones de negociación Reglas depende de la elección juiciosa de los parámetros de la regla. En este artículo, se aplican reglas populares de media móvil (o cross-over) a una sección representativa de las poblaciones australianas y las señales de las reglas se utilizan para formar carteras. El rendimiento de las reglas de negociación en todo el rango de posibles valores de los parámetros se evalúa mediante una prueba agregada que no depende de los parámetros de las reglas. Los resultados indican que para una amplia gama de parámetros las reglas de media móvil generan beneficios contrarios (los beneficios de las reglas de media móvil son negativos). En las simulaciones de bootstrap las estadísticas de retorno son significativas, lo que indica que las reglas de media móvil recogen alguna forma de variación sistemática en los retornos que no se correlaciona con los factores de riesgo estándar. Clasificación JEL Palabras clave Rendimiento de las acciones Análisis técnico Reglas comerciales de media móvil Bootstrapping Autor correspondiente. Tel. XA061 7 31385293 fax: xA061 7 31381500. Copia de copyright 2012 Elsevier B. V. Todos los derechos reservados. Las cookies son utilizadas por este sitio. Para obtener más información, visite la página de cookies. Copyright 2016 Elsevier B. V. o sus licenciantes o contribuyentes. ScienceDirect es una marca registrada de Elsevier B. V.which es el mejor promedio móvil resultados de la prueba revelar la verdad En este post probar nueve diferentes promedios móviles con el fin de ver cuál es el mejor promedio móvil para el comercio. Se prueban dos estrategias y mercados diferentes. Los resultados pueden sorprenderle. ¿Qué son los promedios móviles? Los promedios móviles representan el precio promedio de un título en un número determinado de períodos o días y son una herramienta extremadamente popular utilizada por los comerciantes para determinar la tendencia general. Los promedios móviles promedian datos de precios pasados ​​para que los operadores puedan ver más objetivamente la tendencia reciente. Filtrar el ruido que hace que sea mucho más fácil ver qué dirección de un mercado se dirige. Movimiento de crossovers promedio La forma más común de usar las medias móviles es buscar crossovers promedio móvil y esta técnica ha sido utilizada por muchos seguidores de tendencia con éxito. Cuando un promedio de movimiento rápido (como una MA de 5 días) cruza sobre una media móvil lenta (tal como un MA de 20 días) indica que se está produciendo una nueva tendencia alcista y es una señal alcista para un seguidor de tendencia, diciéndoles Comprar el mercado. Cuando el promedio de movimiento rápido cruza hacia atrás bajo el promedio de movimiento lento, indica que la tendencia alcista ha llegado a su fin y una nueva tendencia bajista está en su lugar. Esta es una señal bajista para un seguidor de tendencia, diciéndoles que cerrar su comercio largo o ir corto el mercado. El mayor problema con los promedios móviles El mayor problema con los promedios móviles (como todos los indicadores técnicos) es que son indicadores rezagados. Dado que hacen un cálculo basado en datos de precios anteriores, sólo pueden decirle lo que ha sucedido en el pasado y no en el futuro. Cuanto más largo sea el retroceso (o el número de días / períodos utilizados en el cálculo), más retrasado será el indicador. Por ejemplo, una media móvil de 5 días será mucho más sensible a movimientos de precios recientes que a 200 días. Sin embargo, debido a esto, una media móvil de 5 días también tendrá mucho más ruido, negando el efecto de la media móvil en primer lugar. Por lo tanto, todas las medias móviles son un equilibrio entre el ruido y el retraso. Más rápido MA8217s responder a las nuevas tendencias rápidamente, pero muestran más ruido y conducir a más whipsaws. MA8217s más lentos son mejores al alisar el ruido pero pueden llegar tarde a encontrar nuevas tendencias. Diferentes tipos de promedios móviles Debido a este equilibrio entre el ruido y el retraso, una serie de comerciantes han intentado mejorar el cálculo de la media móvil simple. El simple promedio móvil es bastante fácil de calcular y por lo que el indicador es llevado por casi todas las plataformas de negociación. Hoy en día, todo lo que necesita hacer es hacer clic en un botón y la media móvil se puede trazar en su tabla de precios. Sin embargo, al hacer el cálculo más complejo, muchos desarrolladores han intentado llegar a versiones más rápidas y más suaves, diseñadas para seguir mejor las tendencias. En el resto de este artículo, pasaré por nueve diferentes tipos de promedios móviles y luego los pondremos a prueba en datos históricos del mercado de valores para ver cuál es el mejor. Muestra los primeros 8 promedios móviles trazados juntos Promedio móvil exponencial (EMA) Ya hemos visto cómo se calcula el promedio móvil simple para que el siguiente promedio móvil más popular se conozca como el promedio móvil exponencial (EMA). El promedio móvil exponencial funciona de la misma manera que la media móvil simple, pero da mayor peso a los movimientos de precios más recientes. (Los datos de precios más recientes se ponderan de forma exponencial). Por lo tanto, es capaz de reaccionar más rápido a las nuevas tendencias, pero podría por lo tanto conducir a más whipsaws. La EMA también es muy popular y está disponible en casi todas las plataformas comerciales y de análisis técnico. Media móvil exponencial doble (DEMA) Como su nombre indica, la media móvil exponencial doble (DEMA) es una versión más rápida de la media móvil exponencial. Aunque el cálculo se basa realmente en una simple MA y una EMA doble. El indicador fue desarrollado por primera vez por Patrick Mulloy en un artículo de febrero de 1994 de la revista Traders. Lo más importante a destacar es que se trata de un promedio móvil que reacciona rápidamente a los nuevos movimientos de precios. Promedio móvil exponencial triple (TEMA) Al igual que el DEMA, el promedio móvil exponencial triple (TEMA) también fue desarrollado por Patrick Mulloy. Se forma a partir del compuesto de un EMA, un DEMA y un EMA triple. Como tal, reduce significativamente el retraso y reacciona rápidamente a los nuevos movimientos de precios. El TEMA puede ser tan rápido que también puede superar el mercado, lo que significa que a veces va demasiado lejos y se mueve más allá de la reciente acción de precios. Este es otro inconveniente de usar MA rápido. Media móvil de Wilders (WILDERS) La media móvil de Wilders fue desarrollada por J. Welles Wilder en su libro de 1978: Nuevos conceptos en sistemas técnicos del comercio. El indicador se calcula modificando la fórmula del promedio móvil exponencial original. En lugar de utilizar la fórmula original EMA 2 / (n1), donde n es el número de días, Wilders utiliza un cálculo ligeramente diferente con una EMA de 1/14. El resultado de esto es que el promedio móvil de Wilders es ligeramente más lento que el EMA pero más rápido que el SMA. Con esta fórmula, un WMA de 27 días es equivalente a un EMA de 14 días. Promedio móvil ponderado (WMA) El promedio móvil ponderado (WMA) está diseñado para encontrar tendencias más rápidas pero sin whipsaws. Se calcula multiplicando cada punto de datos por una proporción diferente y luego toma la suma de todos esos productos. Esto lo hace más rápido que el típico EMA. El cálculo es bastante complejo, usando la fórmula n / d, donde n es el numerador del día y d es un número triangular. Puedes ver cómo funciona aquí. Promedio móvil de mínimos cuadrados (regresión lineal) El promedio móvil de mínimos cuadrados se denomina a veces una media móvil de punto final y se basa en una regresión lineal. En esencia, la línea de regresión lineal se proyecta hacia adelante indicando lo que sucedería si la regresión continuaba adelante. Usted puede ver el cálculo de it8217s aquí. Promedio móvil del casco (HMA) El promedio móvil del casco (HMA) fue desarrollado por Alan Hull en un intento por crear un promedio móvil que fuera rápido, sensible y con menor rezago. De acuerdo con Hull, el HMA 8220 elimina casi completamente el retraso y logra mejorar el suavizado al mismo tiempo.8221 El HMA es bastante complejo de calcular para que pueda leer más sobre el método aquí. Se trata de un promedio móvil que rara vez se encuentra en las plataformas de comercio popular, pero es considerado por algunos como un muy buen indicador. Promedio móvil múltiple de Guppy (GMMA) El promedio móvil múltiple de Guppy (GMMA) es diferente de los otros MA discutidos aquí porque es una combinación de varios promedios móviles exponenciales a la vez. Dado que puede interesar a los lectores, probaré el método GMMA también, pero de manera diferente a los demás. Así que voy a ir mucho tiempo cuando el cierre cruza el GMMA. Para la prueba, usaré los siguientes parámetros EMA: 3, 5, 7, 10, 12, 15 y 30, 35, 40, 45, 50, 60. Como se muestra en la tabla a continuación: Promedio móvil múltiple de Guppy. Cuál es el mejor promedio móvil Muestra los primeros 8 promedios móviles trazados juntos Ahora que hemos discutido los diferentes promedios móviles, podemos comenzar a ponerlos a prueba para ver qué promedios móviles son más efectivos en la búsqueda y las tendencias comerciales. Cabe señalar en este punto que las pruebas no están diseñados para encontrar los ajustes perfectos, sino para obtener una idea aproximada de qué medias móviles funcionan mejor. Se realizarán dos pruebas diferentes, una comparación de crossover de promedio móvil solo largo, en el índice SampP 500, y una prueba de portafolio. 1. Prueba de crossover SampP 500 Las reglas de esta prueba son simples. Vamos a comprar el SampP 500 cada vez que el promedio más rápido de movimiento cruza la media móvil más lento, lo que indica una tendencia al alza. Vamos a vender nuestra posición cuando el promedio de movimiento rápido cruza atrás bajo. Para cada tipo de media móvil, se probarán dos crossovers diferentes, el crossover de 5 días / 20 días y un crossover más largo, de 50 días / 200 días (también conocido como cruz de oro). En el caso del promedio móvil múltiple de Guppy, compraremos el SampP 500 cuando el cierre cruce sobre cada línea del promedio móvil y venda cuando el cierre cruza detrás debajo de cada línea. El capital inicial se fijará en 10.000 y las comisiones serán 0.01 por acción. El tamaño de posición será 100 sin apalancamiento. El ticker utilizado será SPX de Norgate Premium Data y la prueba se ejecutará del 1/1/2000 al 1/1/2015. Todas las medias móviles se calcularán utilizando el precio de cierre y las entradas / salidas se realizarán al día siguiente abierto (después de que se produzca un cruce). Esperemos que esto conduzca a algunos resultados interesantes. Resultados de cruce de SampP 500 Como se puede ver en la tabla, el mejor promedio móvil para un crossover de 5/20 días pasó a ser el promedio móvil de Wilders. El Wilders MA produjo un rendimiento anualizado compuesto de 2,11 con una reducción máxima de -33 dando una relación CAR / MDD de 0,06. El peor desempeño promedio fue, de hecho, el promedio móvil Hull. En cuanto al crossover de 50/200 días, el mejor promedio móvil fue el promedio móvil exponencial (EMA), que dio un rendimiento anualizado de 5.96 con una reducción máxima de -17. La media móvil con peor desempeño fue ligada entre el promedio móvil de Hull y el promedio móvil de mínimos cuadrados. 2. Prueba de cartera SampP 100 Esta prueba será la misma que la anterior, excepto que estaremos ejecutando un sistema de cartera de sólo 10 posiciones y nuestra lista de vigilancia será el universo de existencias SampP 100 (que incluye componentes históricos). Siempre que la MA rápida cruza la MA lenta en una acción en el universo, la compraremos y la añadiremos a la cartera. Cada vez que cruza hacia atrás bajo, vamos a vender el stock y que va a dejar la cartera. Las entradas / salidas se realizarán al día siguiente y las señales duplicadas se clasificarán según el indicador RSI (14) (las acciones más fuertes se prefieren primero). Además, las acciones deben tener un precio superior a 2. Las comisiones se fijarán en 0,01 por acción y nuestro capital inicial se dividirá por igual entre cada posición (cartera ponderada igual). Resultados de las pruebas de cartera de SampP 100: Como se puede ver en la tabla, el mejor promedio móvil para un crossover de 5/20 días fue el promedio móvil exponencial (EMA), que dio un retorno anualizado compuesto de 3,6 y una reducción máxima de -34, resultando En un CAR / MDD de 0,11. La media móvil con peor desempeño fue la de mínimos cuadrados. En cuanto al crossover 50/200, el mejor promedio móvil fue el promedio exponencial doble (DEMA) con una relación CAR / MDD de 0.29 y un retorno anualizado de 9.89. El peor desempeño fue la estrategia GMMA. Conclusiones Al mirar la gama de resultados, es evidente que podemos llegar a dos conclusiones. En primer lugar, los crossovers de media móvil a largo plazo funcionan mejor que los crossovers a corto plazo. Esto es probable porque producen menos whipsaws. En segundo lugar, los promedios móviles más nuevos y más complejos parecen no ser mejores en encontrar tendencias que los promedios móviles más tradicionales. Sin duda, los desarrolladores de indicadores insistirán en que sus parámetros se modifiquen, para reflejar mejor cómo se pretende utilizar su producto. Puede haber algo de verdad en eso. Indicadores tales como GMMA y mínimos cuadrados no están necesariamente destinados a ser utilizados de esta manera. Sin embargo, la alteración de los parámetros de tal manera podría interpretarse como ajuste de curvas y conduciría a un análisis no fiable. Personalmente, las conclusiones confirman lo que pensé todo el tiempo. Los promedios móviles simples funcionan tan bien como los complejos en la búsqueda de tendencias, y el promedio móvil exponencial de confianza es el mejor. Gracias por leer. También te puede interesar: JB Marwood