Futuros da estratégia de reversão média

Reversão média.
Qual é a "reversão média"
A reversão média é a teoria sugerindo que os preços e os retornos eventualmente se movem para a média ou a média. Esta média ou média pode ser a média histórica do preço ou retorno, ou outra média relevante, como o crescimento da economia ou o retorno médio de uma indústria.
BREAKING Down 'Reversão média'
Os retornos percentuais e os preços não são as únicas medidas consideradas como reversão média; taxas de juros ou mesmo a relação preço / lucro de uma empresa pode ser sujeita a esse fenômeno.
Uma reversão envolve o retorno de qualquer condição de volta a um estado anterior. Nos casos de reversão média, o pensamento é que qualquer preço que se afastar da norma de longo prazo voltará a retornar, retornando ao seu estado compreendido. A teoria está focada na reversão de mudanças apenas relativamente extremas, como o crescimento normal ou outras flutuações são uma parte esperada do paradigma.
A teoria da reversão média é utilizada como parte de uma análise estatística das condições do mercado e pode ser parte de uma estratégia de negociação global. Aplica-se bem às ideias de compra baixa e alta, ao tentar identificar uma atividade anormal que, teoricamente, retornará ao padrão normal.
O retorno a um padrão normal não é garantido, pois uma alta ou baixa inesperada pode ser uma indicação de uma mudança na norma. Tais eventos podem incluir, mas não estão limitados a, lançamentos de novos produtos ou desenvolvimentos no lado positivo, ou recorde e ações judiciais negativas.
Mesmo com eventos extremos, é possível que uma segurança experimente uma reversão média. Tal como acontece com a maioria das atividades de mercado, existem poucas garantias sobre como determinados eventos afetarão ou não o recurso geral de títulos específicos.
Negociação de reversão média.
O comércio médio de reversão parece aproveitar as mudanças extremas dentro do preço de uma determinada segurança, com base no pressuposto de que ela irá reverter para o estado anterior. Esta teoria pode ser aplicada tanto à compra como à venda, uma vez que permite que um comerciante aproveite os aumentos inesperados e economize na ocorrência de uma baixa anormal.

Futuros de estratégia de reversão média
A reversão média é um tópico oft-covered no comércio algorítmico e financiamento quantitativo em geral. Aqui, observamos alguns exemplos de como a reversão média pode ser aplicada na negociação de futuros. Devido a estruturas específicas em contratos e entre futuros múltiplos, existem muitas maneiras interessantes de construir negócios que apostem em várias quantidades ou propriedades diferentes. Examinamos os spreads potencialmente significativos de reversão entre vários futuros, bem como relações de reversão média entre futuros e ações.
Todas as nossas palestras podem ser encontradas aqui:
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Este é um algoritmo de troca de pares em alguns contratos de futuros.
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Este é um trabalho incrível. Um mundo inteiro de oportunidades comerciais!
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Eu modifiquei o algoritmo do modelo para trocar apenas o spread de amaldiçoamento.
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No seu código, você verifica se ambos os ativos ainda estão cointegrados, o que você logar, mas ainda não é uma restrição na sua chamada para order_optimal_portfolio. Como seu algoritmo sabe não colocar um comércio quando ambos os ativos não estão mais cointegrados?
Boa pegada! Eu adaptei isso do modelo que escrevi anteriormente e esqueci de substituir o continuar com algo relevante. Um bom substituto seria uma declaração de retorno após o registro.
Obrigado por apontar isso.
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Como sabemos que nosso portfólio ganhou a margem? a curva de equidade é apenas close-to-close. Estou certo?
Atualmente, a margem não é modelada em Quantopian. Para controlar a despesa do seu algoritmo, você deve olhar para limitar o peso objetivo total de qualquer portfólio novo, ou melhor ainda, considere o CVaR do seu portfólio alvo. Com futuros, o termo & # 39; margin & # 39; é usado para o dinheiro que você tem que colocar ao abrir posições. No caso de você não ter visto, a margem é coberta com mais detalhes na palestra Introdução ao futuro.
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Eu fiz um teste e a saída de coint não é o valor p de adf dos resíduos da regressão. Então eu percebi que alguns pares são cointegrados, mesmo que a coint dê uma saída maior que 0,05. Eu verifiquei o código de coint e não é apenas usar adf p-value, mas também fazer outra coisa. O resultado Coint é confiável?
É definitivamente confiável! As funções adfuller e coint (de statsmodels) estão realizando testes em duas coisas diferentes. Dickey-Fuller aumentado testa as raízes das unidades das variáveis ​​observadas, enquanto a função coint vai testar os resíduos de uma relação estimada de cointegração. Muitas vezes, os resultados dos testes coincidirão (e naqueles casos em que eles não são, é definitivamente difícil tomar uma decisão), mas os dois testes têm diferentes valores críticos associados a eles, então eles não ganharam sempre têm o mesmo resultado.
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Estes são os exercícios para esta palestra.
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spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns)
Não deveria ser isto:
spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns + regression. intercept)
Além disso, por que isso é chamado de & quot; spread & quot ;? O nome parece terrivelmente enganador para mim, quando eu ouço propagação, eu imediatamente penso sobre a diferença entre os preços, especialmente porque naquele outro par de negociação de pares de futuros você tem um & quot; atualmente_long_the_spread & quot; variável que realmente se refere à diferença de preços. Em vez disso, essa quantidade representa a diferença entre retorno realizado e retorno previsto pela regressão linear. Seria melhor chamar talvez fit_error ou algo assim.
Eu estou tentando trocar Y - \ beta * X, pois essa é a combinação linear entre as duas séries. Essa é a propagação que eu espero estar estacionária, centrada em alfa + ruído.
Estou usando "spread" para ser consistente em modelos, embora eu reconheça que aqui é definitivamente um pouco confuso. Eu terei isso em conta quando terminar de corrigir o algo.
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Obrigado por voltar Max. Certo, acho que entendo o que está acontecendo. Informática.
spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns + regression. intercept)
spreads = y_returns - (regression. slope * x_returns)
apenas centra a "propagação" em torno de zero. Mas o sinal real é o zscore que é invariante sob a adição de uma constante global, então as duas definições de "propagação" deve levar ao mesmo comportamento do algoritmo.
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
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Futuros de estratégia de reversão média
O seguinte artigo é patrocinado pela Carta de Opções Dr. Stoxx.
Nos meus dois artigos anteriores sobre este assunto, detalhei como os comerciantes e os investidores usam um dos componentes mais comuns da análise técnica, a média móvel simples. Uma média móvel é uma média corrente do preço de fechamento de uma ação em x número de períodos de tempo. As duas médias mais usadas são as médias móveis de 50 dias e 200 dias. As médias móveis não são apenas usadas por técnicos de mercado especialmente treinados. Mesmo os analistas financeiros com o Harvard MBA referem-se às médias móveis de 50 dias e 200 dias com a freqüência que fazem com os índices P / E e as taxas de crescimento dos lucros.
Nos artigos anteriores, falei sobre como as médias móveis nos ajudam a obter uma boa "leitura" da tabela de preços de ações. Nós vimos como usar as médias móveis para determinar a tendência dominante de um estoque ou índice, bem como os pontos ideais para entrar ou sair dessa tendência. Hoje eu quero trazer a minha discussão sobre as médias móveis ao fim, falando sobre uma maneira mais de usar as médias móveis. Essa é, de fato, a estratégia de negociação técnica mais lucrativa que uso. Nesta estratégia, destacamos a ideia de que determinadas médias móveis - particularmente as "grandes", as médias de 50 dias e 200 dias - atuam como "ímãs" pelo preço de uma ação ou índice sempre que se afasta muito das médias.
O fenômeno que eu estou fazendo referência aqui tem um rótulo elegante. É chamado de "reversão média", e repete-se tão freqüentemente nos mercados financeiros que estudá-lo e aprender a lucrar com isso tornou-se uma espécie de indústria artesanal. Algumas das maiores mentes financeiras do mundo, incluindo professores da Ivy League e economistas do Federal Reserve Bank, publicaram artigos revisados ​​por pares sobre o assunto.
A idéia por trás da reversão média, em poucas palavras, é esta: uma média móvel do preço da ação representa a acumulação de sabedoria sobre o valor justo de mercado das ações de uma determinada empresa (e, portanto, da própria empresa), enquanto a flutuação do dia a dia no preço das ações é mais um reflexo dos caprichos sempre em mudança do sentimento do mercado. Assim, sempre que esse sentimento impulsiona o preço da ação muito longe de sua média, a eficiência das forças de mercado sendo o que são, o preço da ação é obrigado a voltar a ser médio em curto prazo.
Determinando exatamente quando o preço foi esticado muito longe de sua média, e até que ponto de volta ao meio que ele viajará quando ele reverter, é mais arte do que ciência. Mas existe uma ferramenta que pode nos ajudar muito com essa determinação. Usando o desempenho do preço passado em X numero de intervalos de tempo, esta ferramenta mede o desvio padrão de uma média móvel e tira bandas no gráfico, ambos acima da média abaixo, que mostram os limites superior e inferior desse desvio. Espera-se que o preço permaneça contido dentro dessas bandas no futuro. Esta seria uma ação de preço "normal". Qualquer movimento acima ou abaixo das bandas, portanto, sinaliza um movimento "anormal" além do desvio padrão, daí uma sobreexpressão que provavelmente reverterá para a média.
A ferramenta que eu falo aqui, é claro, é Bollinger Bands, desenvolvido pelo técnico de mercado, John Bollinger, na década de 1980. Usei essas bandas há anos e posso dizer que, como a maioria dos indicadores técnicos, eles funcionam bem quando trabalham! Mas quando as Bandas Bollinger não estão funcionando bem, sua negociação com base nelas pode ficar horrivelmente errada. Ainda assim, quando acoplamos as Bandas com perdas para minimizar os danos, eles são a melhor ferramenta que temos para determinar regiões de extremos de preços onde um estoque ou índice provavelmente se estenderá e voltará para a média.
Deixe-me mostrar alguns exemplos. No gráfico abaixo, você verá as ações da EBAY, Inc. (Nasdaq: EBAY) com a média móvel de 200 dias sobreposta, juntamente com as Bandas Bollinger superiores e inferiores, definidas em 1,5 desvios padrão, longe da média. Você pode ver como nos últimos 9 meses, sempre que o preço viajou para fora de qualquer banda, era apenas uma questão de tempo antes de se recuperar da outra direção.
Eu usei um desvio padrão de apenas 1,5 na média móvel de 200 dias no gráfico acima, porque leva um movimento significativo para ficar longe dessa média móvel de longo prazo. Quando encurtamos nosso tempo até a média de 50 dias, no entanto, precisamos aumentar nosso desvio de 1,5 para 2,0 para reduzir o ruído dos sinais falsos.
Aqui está um gráfico da Amazon, Inc. (Nasdaq: AMZN) durante um tempo bastante ineficiente e tumultuado na história recente do estoque. Eu aqui superpôs a média móvel de 50 dias com bandas ajustadas em 2.0 desvios padrão longe da média. Você pode ver um maior número de sinais em comparação com o gráfico acima, e também que alguns sinais teriam sido mais lucrativos do que outros.
À medida que você trabalha com Bollinger Bands, você quer refinar seu sistema de negociação. Você não pode simplesmente comprar cada mergulho abaixo da faixa mais baixa e vender curto cada reunião acima da banda superior. À medida que você experimenta, sugiro integrar algumas das seguintes sugestões no seu sistema comercial:
Pegue apenas sinais de compra em áreas de suporte de preços e venda sinais em áreas de resistência de preços Não troque movimentos menores além das Bandas, mas apenas aqueles que excedem as Bandas por uma determinada porcentagem (você pode usar o Indicador de B Bollinger de% B para esta determinação ) Tente entrar somente quando o preço fecha fora das Bandas em um dia e fecha-se dentro das Bandas no próximo dia. Apenas faça negociações quando Bandas estiverem largas e evitem trocas quando as Bandas estiverem apertadas.
A teoria da reversão média é um fenômeno bem atestado que, quando bem aprendido e negociado corretamente, pode ser uma abordagem muito lucrativa para os mercados. Se você está procurando mais recursos neste sistema comercial, você pode querer experimentar o Manual de Negociação de Reversão Média que eu ofereço no meu site, DrStox. Você também pode olhar para o meu livro, Market Neutral Trading, onde eu explico inteiramente como uso este sistema comercial. Mas certamente a fonte original é sempre um bom lugar para começar também: Bollinger em Bollinger Bands, a "Bíblia" das Bandas!
Conteúdo gratuito recente do Dr. Thomas Carr.
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R & amp; D Blog.
I. Estratégia de negociação.
Desenvolvedor: Richard Wyckoff. Conceito: estratégia de negociação baseada em falhas falsas. Objetivo da pesquisa: Sensibilidade dos padrões de Wyckoff. Especificação: Tabela 1. Resultados: Figura 1, Figura 3. Configuração do Comércio: Negociações Longas: o preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Negociações curtas: o preço se move acima de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bull Trap & # 8221 ;; Figura 2). Carteira: 42 mercados de futuros de quatro principais setores de mercado (commodities, moedas, taxas de juros e índices de participação). Dados: 33 anos desde 1980. Plataforma de teste: MATLAB®.
II. Teste de sensibilidade.
Todos os gráficos 3-D são seguidos por gráficos de contorno bidimensionais para Fator de lucro, Ratio de Sharpe, Índice de Desempenho de Úlcera, CAGR, Drawdown Máximo, Percentagem de Negociações Rentáveis ​​e Média. Win / Avg. Rácio de perda. A imagem final mostra a sensibilidade da Equity Curve.
Variáveis ​​testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 1 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 0).
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≤ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Long Trades: O preço se move abaixo de um intervalo de negociação e volta para o intervalo (& # 8220; Bear Trap & # 8221;). Existem duas condições:
1. Correção ≥ Pattern_Size; Pattern_Size = 10 barras (valor padrão).
2. Preço (D) ≥ Cancel_Level, onde:
Cancel_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Cancel_Index.
Cancel_Index = [0.2, 3.0], Step = 0.1;
Entry_Level = Preço (B) + | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index.
Short Trades: Um stop de venda é colocado um tick abaixo do Entry_Level, onde:
Entry_Level = Preço (B) - | Preço (B) - Preço (C) | * Entry_Index; (Figura 2).
Reward Exit: Long Trades: Um limite de venda é colocado em: Entry_Level + | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index. Negociações curtas: um limite de compra é colocado em: Entry_Level - | Preço (B) - Preço (C) | * Reward_Index.
Stop Loss Sair: ATR (ATR_Length) é o alcance real médio em um período de ATR_Length. ATR_Stop é um múltiplo de ATR (ATR_Length). Long Trades: um stop de venda é colocado em [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]. Operações curtas: uma parada de compra é colocada em [Entrada + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop].
Entry_Index = [0.1, 1.5], Step = 0.05.
ATR_Stop = 6 (ATR.
Faixa verdadeira média
Tabela 1 | Especificação: Estratégia de negociação.
III. Teste de sensibilidade com a Comissão & amp; Slippage.
Variáveis ​​testadas: Entry_Index & amp; Cancel_Index (Definições: Tabela 1):
Figura 3 | Desempenho do portfólio (Entradas: Tabela 1, Comissão e Slippage: $ 100 Round Turn).
IV. Classificação: Richard Wyckoff & # 8211; Reversão média | Estratégia de negociação.
REGRA CFTC 4.41: RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS.
DIVULGAÇÃO DE RISCOS: GOVERNO DOS ESTADOS UNIDOS EXERCÍCIOS RENÚNCIA | REGRA CFTC 4.41.
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Futuros de estratégia de reversão média
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis ​​por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curto-circuito também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2018-2018. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2018!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou contate-nos enviando comentários.
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Nossa equipe de suporte estará em contato em breve.
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