महीने के व्यापार रणनीति की बारी

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मासिक व्यापार की कुछ जटिलताओं मैं हाल ही में शेयरों के साथ मासिक गति / रोटेशन ट्रेडिंग सिस्टम को देख रहा था। अवधारणा पिछले कुछ वर्षों में blogosphere में काफी लोकप्रिय हो गया है लगता है। एक और मासिक व्यापार चर्चा के लिए इस पहले पोस्ट देखें एक रोटेशन की रणनीति के लिए सामान्य अवधारणा आम तौर पर काफी सरल है:, उपकरणों की एक अपेक्षाकृत बड़े सेट लेने आदि 1 महीने, 6 महीने के रिटर्न के आधार पर एक मासिक रैंकिंग (या कई मासिक रिटर्न और / या अन्य कारकों के संयोजन की गणना ) और शीर्ष एन उपकरणों के लिए अपने इक्विटी आवंटन। शीर्ष एन से बाहर गिर गया है कि उपकरणों की बिक्री से और नए खिलाड़ियों को खरीदने के द्वारा हर महीने दोहराएँ। प्रणाली को संचालित करने के लिए और backtest काफी आसान होता है, लेकिन सब कुछ के साथ के रूप में, शैतान विवरण में है। अन्य विवरण में अन्य शैतान निश्चित रूप से नहीं है। पुनर्संतुलन, आदि के उतार-चढ़ाव से विचार करने की स्थिति नौकरशाही का आकार घटाने, 8220 इस सरल मॉडल में खाते में नहीं ले रहे हैं; description8221; और नीचे चर्चा। मासिक बंद डेटा का उपयोग वापस काफी दूर तक प्रासंगिक बैक के परीक्षण के लिए जा रहा (मुक्त) ऐतिहासिक डेटा के बहुत सारे केवल मासिक बंद कर देता है। आंकड़ों के इस प्रकार का उपयोग backtesting बनाया जब सामान्य धारणा खुद को प्रवेश / निकास संकेतों को उत्पन्न करने के साथ ही प्रवेश / निकास की कीमतों के लिए करने के लिए मासिक बंद भाव का उपयोग करने के लिए है। प्रचालन, यह स्पष्ट रूप से संभव नहीं है: आप की कीमतों पाने के लिए और संकेतों को उत्पन्न, तो बाजार बंद होने के समय वापस व्यापार करने के लिए जाने के करीब बाजार के लिए इंतजार नहीं कर सकता। यह इस 8220 हालांकि बंद आज से व्यापार करने के लिए अनुमति नहीं है इस तरह के व्यापार Blox के रूप में सॉफ्टवेयर backtesting कारणों में से एक है, यथार्थवादी results8221 के लिए रक्षा; अगर जरूरत हो अधिरोहित जा सकता है (जैसे order. SetFillPrice के रूप में एक आदेश का उपयोग (instrument. close [1]) लिपि में मूल्य भर सकते हैं)। मासिक करीब डेटा का उपयोग करना ही जरूरी 8220 नहीं है, wrong8221; लेकिन एक के बारे में पता हो गया है एक सन्निकटन का प्रतिनिधित्व करता है। Close8221 पर बाजार; एक वैकल्पिक समाधान संकेतों पैदा करते हैं और 8220 भेजने के लिए बंद होने से पहले कीमतों x मिनट पाने के लिए हो सकता है; व्यापार से पहले के आदेश में इन पिछले मासिक समापन मिनट में बाजार की चाल (अलग रहते हैं व्यापार और backtesting परिणाम देने) वास्तविक रैंकिंग और संकेत पीढ़ी बदल जाएगा कि संभावित जोखिम के साथ समाप्त हो जाता है। किसी अन्य समाधान वास्तव में खुले अगले दिन पर व्यापार करने के लिए हो सकता है; लाइव ट्रेडिंग और फिर महीने प्रभाव की बारी जब विचार चूक गए प्रदर्शन के मामले में महंगा हो सकता है, जो मासिक बंद भाव और मासिक खुला मूल्य के बीच अंतर किया जा रहा backtesting परिणाम के बीच अंतर। OHLC मासिक आंकड़ों का प्रयोग / रैंकिंग संकेत पीढ़ी और प्रवेश / निकास कीमत के लिए ओपन के लिए बंद के उपयोग की अनुमति देकर, backtesting में इस सन्निकटन से बचने हो सकता है। ध्यान दें । (मुक्त लोगों सहित) ऐतिहासिक डेटा स्रोतों, साथी ब्लॉगर्स के लिए Mebane फैबर और माइक स्टोक्स उनके संबंधित ब्लॉगों विश्व बीटा और MarketSci पर सूचियां तैयार की है। एक नया आने वाले वेबसाइट Wikiposit भी मुक्त डेटा के सभी प्रकार के लिए बहुत आशाजनक लगता है। मेरी तरफ, मैं का उपयोग करें और सीएसआई के साथ बहुत खुश हूँ। जो मुझे दुनिया वायदा और दुनिया के शेयरों का पूरा इतिहास के लिए पहुँच देता है, और भविष्य के लिए अलग पीठ के समायोजन विकल्प के साथ कई डेटा एकत्रीकरण अवधि (दैनिक, साप्ताहिक, मासिक, आदि) के लिए अनुमति देता है। विभिन्न मासिक खोलने / बंद तिथियां एक और जटिलता के विभिन्न स्थानों में उपकरणों व्यापार का एक पोर्टफोलियो से आ सकता है: (। यानी विभिन्न बाजारों करीब अलग अलग दिनों पर आदान-प्रदान का स्थानीय अवकाश पर निर्भर करता है) विभिन्न उपकरणों के लिए अलग-अलग तारीखों पर उत्पन्न हो सकती है मासिक खुला / बंद। कुछ उपकरणों महीने के अंतिम वैश्विक कारोबारी दिन के लिए व्यापार नहीं है कि मान लें: यह एक्स-मिनट पहले बंद वर्क अराउंड बनाने महीने के अंतिम दिन पर व्यापार संकेतों पैदा जब मासिक बंद भाव पर व्यापार करने के लिए तो स्पष्ट रूप से असंभव है असंभव को लागू करने, और backtesting सन्निकटन बढ़ रही है। फिर, मासिक OHLC डेटा और प्रवेश कीमत के रूप में खुला मूल्य का उपयोग कर इस मुद्दे को रोका जा सके। एक मुद्दा कारण हो सकता है एक और मामला, विभिन्न मासिक खुले तारीखों से संबंधित है। शीर्ष 10 रैंकिंग शेयरों में निवेश किया जाता है, जो एक रोटेशन प्रणाली, व्यापार की कल्पना कीजिए: हर महीने शीर्ष 10 से बाहर गिर गया है कि शेयर बेचने और शीर्ष 10 में नए खिलाड़ियों की खरीद (लाभ उठाने का कोई फायदा नहीं संभालने के वित्तपोषण के लिए आय का उपयोग होता प्रणाली:। यानी प्रणाली केवल बेचने के बाद खरीद सकते हैं, जब ) 100% से कम का निवेश किया। Sell8221, 8220 के कुछ हैं; आंशिक रूप से नए खिलाड़ियों भर में आवंटित करने के लिए के रूप में कैसे किए जाने के लिए एक निर्णय के साथ वित्त पोषित के तहत महीने (छुट्टी या अन्य कारण से स्थानीय मुद्रा) की पहली वैश्विक कारोबारी दिन पर व्यापार नहीं है उपकरणों, नई खरीद, जब तक हो जाएगा पूर्ण वित्तपोषण उपलब्ध है। इस नई परिवर्धन से कि शुरू के महीने रिटर्न पूरी तरह से प्रणाली द्वारा कब्जा किया जा नहीं होगा मतलब होगा। एक और अधिक परिष्कृत backtesting तर्क के साथ दैनिक OHLC डेटा का उपयोग सिमुलेशन परिणाम में इस तर्क को प्रतिबिंबित करने के लिए आवश्यक होगा। एक और स्वचालित (मैनुअल की तुलना में) आदेश निष्पादन इन मामलों को संभालने के लिए परिभाषित करने और गैर-कारोबारी दिनों के बारे में पता किया जा रहा है एक और अधिक जटिल एल्गोरिथ्म भी आवश्यकता होगी। बेशक, इस मुद्दे को काफी हद तक ही 8220 में व्यापार के साधन सभी के समूह का चयन करने से बचा जा सकता है, छुट्टी jurisdiction8221 ;. मार्जिन बाधा आदेश नौकरशाही का आकार घटाने (मासिक करीब कीमतों) और आदेश निष्पादन (मासिक खुले कीमतों) के लिए इस्तेमाल की कीमतों के बीच डेल्टा से संबंधित एक और मुद्दा उत्पन्न होता है कि ध्यान दें। एक 8220; jump8221; कीमतों में कुल आवंटन इक्विटी के 100% से अधिक जाने में परिणाम हो सकता है। के तहत आवंटित हर महीने थोड़ा होने का खतरा होता है, अगले दिन के लिए संकेत और स्थिति के आकार की गणना करते समय कीमत विविधताओं के लिए अनुमति देने के लिए एक बफर शायद आवश्यक है। कुछ परीक्षण 8220 से बात करेंगे, सबसे optimal8221; बफर आकार बहुत ज्यादा समग्र औसत आवंटन कम करने के बिना अधिक-आवंटन सीमित करने के लिए। मासिक सिस्टम के लिए केवल प्रासंगिक नहीं इन मुद्दों में से काफी कुछ वास्तव में जरूरी नहीं कि एक मासिक आधार पर, विभिन्न आवृत्तियों पर व्यापार उन सिस्टम्स पर लागू होते हैं। हर मॉडल या परीक्षण प्रक्रिया का सवाल है, यह मान्यताओं और सीमाओं के बारे में पता होना हमेशा अच्छा होता है। एक के बाद एक उनकी backtests में जिसके परिणामस्वरूप approximations के साथ रह सकते हैं, चाहे या अधिक यथार्थवादी परिणामों backtesting तर्क और संचालन प्रक्रियाओं को विकसित करने में अतिरिक्त प्रयास के लायक हैं तय करना होगा कि संबंधित मुद्दों के लिए एक महसूस पाने के लिए है। चित्र क्रेडिट: फ़्लिकर के माध्यम से vbecker (सीसी)