2 rsi strategy
Desenvolvido por Larry Connors, a estratégia RSI de 2 períodos é uma estratégia de negociação de reversão média projetada para comprar ou vender títulos após um período corretivo. A estratégia é bastante simples. Connors sugere procurar oportunidades de compra quando o RSI de 2 períodos se move abaixo de 10, o que é considerado profundamente sobrevendido. Por outro lado, os comerciantes podem procurar oportunidades de venda curta quando o RSI de 2 períodos se move acima de 90. Esta é uma estratégia de curto prazo bastante agressiva, projetada para participar de uma tendência contínua. Não foi projetado para identificar topes principais ou fundos. Antes de analisar os detalhes, note que este artigo é projetado para educar os cartistas em possíveis estratégias. Não apresentamos uma estratégia de negociação autônoma que possa ser usada diretamente fora da caixa. Em vez disso, este artigo pretende melhorar o desenvolvimento e o aperfeiçoamento da estratégia.
Há quatro etapas para esta estratégia e os níveis são baseados em preços de fechamento. Primeiro, identifique a principal tendência usando uma média móvel de longo prazo. Connors defende a média móvel de 200 dias. A tendência a longo prazo é aumentada quando uma segurança está acima do SMA de 200 dias e baixa quando uma segurança está abaixo do SMA de 200 dias. Os comerciantes devem procurar oportunidades de compra quando acima da SMA de 200 dias e oportunidades de venda curta quando abaixo da SMA de 200 dias.
Em segundo lugar, escolha um nível RSI para identificar as oportunidades de compra ou venda dentro da tendência maior. Connors testou níveis RSI entre 0 e 10 para compra e entre 90 e 100 para venda. Connors descobriu que os retornos eram maiores quando se comprava um mergulho de RSI abaixo de 5 do que em um mergulho de RSI abaixo de 10. Em outras palavras, o RSI menor mergulhou, quanto maior o retorno em posições longas subseqüentes. Para posições curtas, os retornos foram maiores ao vender-curto em um aumento de RSI acima de 95 do que em um aumento acima de 90. Em outras palavras, quanto mais a curto prazo sobrecomprava a segurança, maiores os retornos subseqüentes em uma posição curta.
O terceiro passo envolve a ordem real de compra ou venda e o momento da colocação. Os cartistas podem assistir o mercado perto do fechamento e estabelecer uma posição imediatamente antes do fechamento ou estabelecer uma posição no próximo aberto. Há vantagens e desvantagens para ambas as abordagens. Connors defende a abordagem antes do fechamento. Comprar antes do fechamento significa que os comerciantes estão à mercê do próximo aberto, o que pode ser com uma lacuna. Obviamente, essa lacuna pode melhorar a nova posição ou prejudicar imediatamente uma mudança de preço adversa. Aguardando o aberto oferece aos comerciantes mais flexibilidade e pode melhorar o nível de entrada.
O quarto passo é definir o ponto de saída. Em seu exemplo usando o S & amp; P 500, Connors defende sair de posições longas em um movimento acima da SMA de 5 dias e posições curtas em um movimento abaixo da SMA de 5 dias. Esta é claramente uma estratégia de negociação de curto prazo que produzirá saídas rápidas. Os cartistas também devem considerar a definição de uma parada final ou o uso da SAR Parabólica. Às vezes, uma forte tendência se apodera e as paradas de trânsito garantirão que uma posição permaneça enquanto a tendência se estender.
Onde estão as paradas? Connors não defende o uso de paradas. Sim, você leu direito. Em seus testes quantitativos, que envolveram centenas de milhares de negócios, a Connors descobriu que o desempenho realmente "prejudicou" quando se trata de ações e índices de ações. Embora o mercado realmente tenha uma deriva para cima, não usar paradas pode resultar em perdas excessivas e grandes remessas. É uma proposta arriscada, mas novamente a negociação é um jogo arriscado. Os cartistas precisam decidir por si mesmos.
Exemplos de Negociação.
O gráfico abaixo mostra o DDR DDS Industrial (DIA) com o SMA de 200 dias (vermelho), SMA de 5 períodos (rosa) e RSI de 2 períodos. Um sinal de alta ocorre quando DIA está acima do SMA de 200 dias e o RSI (2) se move para 5 ou menos. Um sinal de baixa ocorre quando o DIA está abaixo dos 200 dias de SMA e RSI (2) move para 95 ou superior. Houve sete sinais ao longo deste período de 12 meses, quatro de alta e três de baixa. Dos quatro sinais de alta, DIA movimentou três maiores das quatro vezes, o que significa que esses sinais poderiam ter sido lucrativos. Dos três sinais de baixa, DIA movido menor uma vez (5). DIA moveu-se acima do SMA de 200 dias após os sinais de baixa em outubro. Uma vez acima do SMA de 200 dias, o RSI de 2 períodos não se moveu para 5 ou menos para produzir outro sinal de compra. No que diz respeito a um ganho ou perda, dependeria dos níveis utilizados para a perda de stop e a tomada de lucro.
O segundo exemplo mostra o comércio da Apple (AAPL) acima do SMA de 200 dias durante a maior parte do tempo. Havia pelo menos dez sinais de compra durante esse período. Teria sido difícil evitar perdas nos cinco primeiros porque a AAPL ziguezagueou mais baixo do final de fevereiro a meados de junho de 2011. O segundo cinco sinais melhorou muito, pois a AAPL ziguezagueou mais alta de agosto a janeiro. Olhando para este gráfico, é claro que muitos desses sinais foram cedo. Em outras palavras, a Apple mudou-se para novos mínimos após o sinal de compra inicial e depois se recuperou.
Tal como acontece com todas as estratégias de negociação, é importante estudar os sinais e procurar formas de melhorar os resultados. A chave é evitar o ajuste da curva, o que diminui as chances de sucesso no futuro. Conforme mencionado acima, a estratégia RSI (2) pode ser precoce porque os movimentos existentes geralmente continuam após o sinal. A segurança pode continuar mais alta depois que RSI (2) surge acima de 95 ou inferior após RSI (2) mergulhar abaixo de 5. Em um esforço para remediar esta situação, os cartistas devem procurar algum tipo de indício de que os preços realmente se reverteram após o RSI (2) atinge o seu extremo. Isso pode envolver a análise de candelabros, padrões de gráfico intradía, outros osciladores de momentum ou mesmo ajustes para RSI (2).
RSI (2) surge acima de 95 porque os preços estão subindo. Estabelecer uma posição curta enquanto os preços estão subindo pode ser perigoso. Os cartistas poderiam filtrar esse sinal esperando que RSI (2) voltasse abaixo da linha central (50). Da mesma forma, quando uma segurança está sendo negociada acima do seu SMA e RSI de 200 dias (2), move-se abaixo de 5, os autores poderiam filtrar esse sinal esperando que o RSI (2) se movesse acima de 50. Isso sinalizaria que os preços realmente fizeram algum tipo de turno de curto prazo. O gráfico acima mostra o Google com sinais RSI (2) filtrados com uma cruz da linha central (50). Havia bons sinais e sinais ruins. Observe que o sinal de venda de outubro não entrou em vigor porque o GOOG estava acima do SMA de 200 dias no momento em que o RSI se movia abaixo de 50. Além disso, note que as lacunas podem causar estragos em negócios. As lacunas de meados de julho, meados de outubro e meados de janeiro ocorreram durante a temporada de lucros.
Conclusões
A estratégia RSI (2) oferece aos comerciantes a chance de participar de uma tendência contínua. Connors afirma que os comerciantes devem comprar retrocessos, não breakouts. Por outro lado, os comerciantes devem vender rebotes de sobrevoo, não suportar quebras. Esta estratégia se encaixa com sua filosofia. Embora Connors & # 039; Os testes mostram que deixa de prejudicar o desempenho, seria prudente para os comerciantes desenvolverem uma estratégia de saída e parada para qualquer sistema comercial. Os comerciantes podem sair longos quando as condições se tornam overbought ou definir uma parada final. Da mesma forma, os comerciantes podem sair do calção quando as condições se sobreviverem. Tenha em mente que este artigo foi concebido como um ponto de partida para o desenvolvimento do sistema de negociação. Use essas idéias para aumentar seu estilo de negociação, preferências de recompensa de risco e julgamentos pessoais. Clique aqui para obter um gráfico do S & amp; P 500 com RSI (2).
Análises sugeridas.
RSI (2) Comprar sinal.
Esta varredura procura por estoques que acabaram de ter um RSI (2) Buy Signal.
RSI (2) Sell Signal.
Esta pesquisa procura por ações que acabaram de ter um RSI (2) Sell Signal.
Um estudo mais aprofundado.
Dos criadores da estratégia RSI (2), este livro detalha mais estratégias de negociação e inclui um capítulo sobre saídas. Connors também mostra os detalhes de seus testes e fornece diretrizes para melhorar os resultados de negociação.
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RSI e como lucrar com isso.
Todos sabemos que não há indicadores mágicos, mas há um que certamente atuou como mágico nos últimos 10 anos ou mais. Qual indicador é? Nosso RSI confiável. Neste artigo, vamos analisar dois modelos comerciais que foram discutidos pela primeira vez no livro, & # 8220; Estratégias de negociação de curto prazo que funcionam & # 8221; por Larry Connors e Cesar Alvarez. Foi bem estabelecido em vários artigos que um RSI de 2 períodos no gráfico diário dos mercados de índices de ações foi uma ferramenta fantástica para encontrar pontos de entrada. As quedas de preços acentuadas nos futuros S & amp; P E-Mini durante os mercados de alta têm historicamente (desde o ano 2000) foram seguidas por reversões. Essas reversões geralmente podem ser detectadas usando o indicador RSI padrão com um valor de período de dois. Coloque este indicador em um gráfico diário e procure pontos quando o indicador cai abaixo de cinco, por exemplo. Esses pontos extremamente baixos são oportunidades de compra.
Os valores abaixo de 5 são verdes. Estes são pontos de compra.
Sistema RSI (2).
Podemos transformar isso em um modelo comercial simples para testar a eficácia do indicador RSI (2) no E-mini S & amp; P. Em suma, desejamos continuar com o S & amp; P quando ele experimenta uma retração em um mercado de touro. Podemos usar uma média móvel simples de 200 dias para determinar quando estamos em uma tendência de touro e usar um RSI de 2 períodos para localizar pontos de entrada de alta probabilidade. Podemos então sair quando o preço fecha acima de uma média móvel simples de 5 dias. As regras são claras e simples:
O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. Compre quando o RSI cumulativo (2) está abaixo de 5. Saia quando o preço fecha acima da média móvel de 5 dias. Use uma perda de parada catastrófica de $ 1000.
O sistema backtest foi realizado de setembro de 1997 a março de 2012. Um total de US $ 50 para comissões e derrapagens foi deduzido por viagem de ida e volta. Abaixo está um gráfico do que seria esse sistema, juntamente com os resultados do sistema.
RSI (2) Resultados do sistema.
Percentagem de vencedores: 67%
Estes resultados são ótimos, considerando que temos um sistema tão simples. Isso demonstra o poder que o indicador RSI (2) teve agora há mais de uma década. Apenas com este conceito, você pode desenvolver vários sistemas de negociação. Por enquanto, vamos ver se podemos melhorar esses resultados.
Estratégia acumulada RSI (2).
Larry Conners adiciona uma ligeira torção para o modelo de negociação RSI (2) criando um valor acumulado de RSI. Em vez de um único cálculo, estaremos calculando um total diário de execução do RSI de 2 períodos. Neste caso, vamos usar o total do RSI de 2 períodos nos últimos três dias. Quando você mantém um valor acumulado do RSI (2), você suaviza os valores. Abaixo está um gráfico que compara o padrão de RSI de 2 períodos com um indicador acumulado de RSI de 2 períodos. Você pode ver quanto mais suave é o nosso novo indicador. Isso é feito para reduzir o número de trades na esperança de capturar os negócios de qualidade. Em resumo, é uma tentativa de melhorar a eficiência do nosso modelo comercial original.
RSI acumulado no painel superior. RSI padrão no painel inferior.
O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. Compre perto quando o RSI cumulativo (2) dos últimos três dias é inferior a 45. Sair quando RSI (2) do fim do dia atual for superior a 65. Use uma perda de parada catastrófica de $ 1000.
Resultados cumulativos do sistema RSI (2).
Percentagem de vencedores: 67%
S & amp; P Cash Market.
O que seria o sistema RSI de 2 períodos parece negociar 100 ações do mercado de caixa S & amp; P voltado para 1993? É bastante bom.
Conclusões
Então qual é o melhor? A estratégia acumulada funcionou como pretendido. Aumentou a eficiência do modelo de negociação RSI padrão (2), reduzindo o número de negócios, ainda produzindo a mesma quantidade de lucro líquido. Como um bônus, a redução foi ligeiramente menor. Enquanto ambos os sistemas fazem um trabalho fantástico, a estratégia de acumulação pode fazer um trabalho um pouco melhor. A estratégia Accumulated RSI (2) funcionará bem no mini Dow, bem como nos dois ETFs, DIA e SPY.
O código EasyLanguage está disponível abaixo como um download gratuito. Há também um espaço de trabalho do TradeStation. Por favor, note que o conceito de negociação e o código fornecido não são um sistema comercial completo. É simplesmente uma demonstração de um método de entrada robusto que pode ser usado como núcleo de um sistema comercial. Então, para aqueles que estão interessados em construir seus próprios sistemas de negociação, esse conceito pode ser um excelente ponto de partida.
Obtenha o livro.
TradeStation RSI (2) WorkSpace.
Atualização 2013:
Um artigo adicional foi publicado em 2013, que atualiza o sistema RSI e explora-o com mais detalhes. Leia aqui.
Sobre o autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Indicador de MCVI e estratégia em gráficos diários.
Ambas as estratégias são idênticas para mim e não existe um RSI cimmulativo, apenas um RSI regular. Além disso, 52 trades em 15 anos estão longe de ser uma amostra significativa.
Rick, acabei de atualizar o arquivo de texto. Faltava a estratégia cumulativa de RSI. Obrigado.
Obrigado pelo sistema simples. Eu uso RSI e amo eles. Rick, por que você não faz o teste nos últimos 100 anos e avise-nos. 15 anos é muito bom! Obrigado novamente por compartilhar!
[& # 8230;] por Larry Connors & # 8217; RSI cumulativo (2) (encontrado nesta publicação), decidi testar como funcionaria um indicador de DV2 cumulativo. Este é um teste sem atrito [& # 8230;]
[& # 8230;] por Larry Connors & # 8217; RSI cumulativo (2) (encontrado nesta postagem) e os resultados do meu DV2 cumulativo (encontrado nesta publicação) Eu decidi testar como um [& # 8230;]
Depois de ler o seu artigo, eu me perguntei se a perda de perdas de US $ 1000 garantiu ao comprar no preço de fechamento?
Não é garantida nenhuma parada. Isso faz parte do risco de ter negócios quando o mercado está fechado.
Isso significa que seus retornos simulados estão incorretos eo sistema não é lucrativo.
Você pode explicar por que os retornos simulados não estão corretos e quais os verdadeiros resultados simulados baseados em suas corridas?
Como pode-se não controlar a diferença entre o preço de fechamento e de abertura, a simulação que você ofereceu pode não ser lucrativa. Execute a simulação ao preço de abertura em vez do preço de fechamento.
Se as lacunas de preços abaixo da nossa parada, seremos retirados em uma perda maior do que a nossa parada. A remoção da parada produz & # 8220; melhor & # 8221; resultados. Eu também estudei negociando um sistema similar que se reduz ao gráfico de 5 minutos. Garanto-lhe que é rentável. Eu encorajo você a testar o conceito em sua própria plataforma. Obrigado!
Ou a condição de parada-perda de $ 1000 precisa ser removida quando estiver funcionando no preço de fechamento.
Para aqueles que usam TC2000 ou Telechart, isso é de Bruce no worden sobre accum RSI (2):
Isso é muito simples se você quiser o total de um RSI suavizado não-Wilder & # 8217; s:
Você testou por 15 minutos e por que você sai às 65?
Não testei um período de tempo de 15 minutos. A saída em 65 não é um número otimizado & # 8211; Acabei de escolher o que achava razoável. Claro que você pode testar e modificar o parâmetro de sua preferência.
Oi Jeff, eu sou um comerciante novato e estou me perguntando como podemos realmente comprar no fechamento quando o RSI cumulativo (2) está abaixo de 5. & # 8221; como indicado para as regras em RSI (2) ??
Como não podemos prever o preço de fechamento de hoje, isso significa comprar o estoque de amanhã no preço de fechamento de hoje?
Boa pergunta. Se você troca futuros, as coisas são um pouco mais fáceis. Eu principalmente comércio de futuros e fazer pedidos no final do dia é simples. O mercado fecha, o seu programa de computador calcula os resultados e coloca a ordem. Como os mercados de futuros estão abertos depois que a sessão diária termina, seu pedido é preenchido. Para estoques dentro da TradeStation, você poderia simplesmente fazer com que seu sistema calculasse os resultados do RSI (2) 5 minutos antes do fechamento do mercado. Isso pode ser feito através da programação ou ajuste dos horários da sessão em sua plataforma de negociação. O seu pedido é colocado antes do fechamento e seu pedido é preenchido perto do preço do final do dia. Espero que ajude.
Muito obrigado pela resposta. Isso definitivamente ajuda muito!
Jeff, muito obrigado por publicar isso. Adoro seu blog.
Com esse sistema, vejo que o campo é longo apenas. Você testou isso também curto e mais de 90?
Olá JB. Desculpe pela longa demora em voltar com você. Desconsiderei o seu comentário. Eu fiz alguns testes com uma curta e não foi muito produtivo. No entanto, pode valer a pena voltar a olhar, já que tem sido muitos anos. Obrigado pela idéia de um futuro artigo!
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& # 8220; RSI-2 Strategy & # 8221; de Larry Connors.
Aqui está o backtest que fiz, da "Estratégia RSI-2" de Larry Connors.
Ele também é co-autor da estratégia «RSI cumulativa».
Levei 5 minutos para escrever o código, pois as regras são muito simples: não é necessário detalhá-las.
Mesmo que a estratégia seja positiva em muitos estoques, índices, não acho ótimo.
Mas você é livre para testá-lo e por que não melhorá-lo.
A imagem mostra o CAC40 nos últimos 20 anos.
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Há um erro na linha 41. Deve ser:
No CAC40, dá melhor resultado com o erro # 8230; Desculpe-o.
Minhas desculpas a todos:
com esta nova linha, o backtest mostra ganhos menos brutos, mas muito menos drawdown e melhor fator de lucro (de 1,5 para & gt; 2).
Teste se você quiser 🙂
Aqui está a nova imagem:
Mesmo para Ut maior (aqui 15 mn)
Pode ser que ele seja otimizado.
RSI é um oscilador feito para centralização de preços. Esta estratégia aposta em fenômenos de reversão significativos. Tenho certeza de que 2 barras de 1 minuto não podem definir isso! 🙂
Você está certo, este sistema não é projetado para o comércio do dia.
Na minha opinião, RSI com períodos curtos funciona bem para velas diárias (há muitas estratégias com RSI2, RSI5, etc.), mas não para negociação intradiária, onde podem ocorrer grandes movimentos.
Bom começo. Funciona decentemente durante o mercado de touro desenfreado em estoque. Testei-o há mais de 80 anos (DJ industrial) e não é lucrativo durante muitos anos.
2 rsi strategy
Eu implementei essa estratégia RSI de 2 períodos no SPY com alguma modificação leve minha. Os resultados são bastante encorajadores: & gt; 140% de retorno com Drawndown muito pequeno. O retorno pode ser muito maior se eu usar mais alavancagem, mas tenho certeza de que, em todo o processo, meu dinheiro fica positivo. Quantopian é uma ferramenta bastante poderosa. Eu não escrevi muitos códigos para implementar essa estratégia.
Uma coisa que eu não entendo é a proporção de Sharpe. Eu acho que a curva de ganho parece bastante linear e o Drawndown é bem pequeno. No entanto, o rácio de Sharpe calculado é apenas.
0,4. Alguém pode fornecer a equação exata que o Quantopian usa para calcular a razão de Sharpe? Obrigado.
Obrigado por compartilhar o algo!
Eu acho que a fraqueza desse algoritmo é que isso depende do abate do mercado de 2008 para ganhar dinheiro. Fora desse período, não é um ótimo artista. Se você o executar # 02 - & # 39; 08 ou & # 39; 09 - & # 39; 13, não é algo para se excitar. Anexado é uma execução do código nos últimos 4 anos.
Este verão, escrevemos muito sobre Sharpe. Você pode ler sobre a maneira como calculamos aqui e aqui. Uma planilha detalhada do Excel que usamos como nossa cópia master & quot; pode ser baixado aqui.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Eu sou novinho para a Quantopian. Uso principalmente C # e Wealth-Lab. MUITO novo em Python. Alguém poderia me mostrar como fazer esse algoritmo funcionar para um portfólio de ações? Seria um longo caminho para descobrir a linguagem. Existe um fórum apenas para novos usuários fazerem perguntas ingênuas?
o que é necessário para fazer esse algo funcionar?
Eu recebo a seguinte mensagem:
8 Aviso Nome indefinido & # 39; ta & # 39;
8 Erro Exceção de tempo de execução: NameError: name & # 39; ta & # 39; não está definido.
Eu sou novo em python e programação.
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou entre em contato enviando feedback.
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Testando a estratégia de negociação do RSI 2 sobre ações nos EUA.
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Neste artigo, olho para um método popular para negociação de ações e futuros que utiliza o indicador RSI 2. Esta é uma técnica de reversão média para encontrar títulos de sobrecompra e sobrevenda.
Qual é o indicador RSI?
O RSI (índice de força relativa) é um oscilador de impulso de sobrecompra / sobrevenda desenvolvido pela primeira vez por J. Welles Wilder em 1978. É um indicador muito popular que mede a força relativa em uma segurança e é usado com mais freqüência em um período de tempo de 14 dias, com valores variando de 0 a 100.
Normalmente, quando o RSI 14 está abaixo de 30, a segurança pode ser considerada como sobrevendida e isso deve ser um bom momento para comprar. Quando o RSI 14 está acima de 70, a segurança é supostamente sobrecomprada e isso deve ser um bom momento para vender.
No entanto, testei o indicador RSI 14 em vários estoques diferentes e descobri que essas regras não foram tão bem sucedidas nos últimos anos.
Na verdade, descobri que fazer exatamente o oposto (comprar ações em excesso e vender ações sobrevendidas) resulta em retornos mais altos, pois permite a captura de tendências ascendentes de longo prazo. Você pode ler o artigo completo testando o RSI 14 aqui.
Como o RSI 14 não é tão propício para negociações de curto prazo do tipo de reversão média, o resto deste artigo examinará o teste do indicador em um período de dois dias em vez disso. Considerando que, o RSI 14 pode ser implementado em um sistema de tendência, o RSI 2 é muito mais volátil e mais adequado para o comércio de curto prazo.
Testando a estratégia de negociação do RSI 2.
Acredito que a estratégia comercial do RSI 2 foi inicialmente popularizada por Larry Connors e Cesar Alvarez no livro Short-Term Trading Strategies That Work, publicado em novembro de 2008.
No livro, Connors concorda que o RSI de 14 períodos não tem vantagem estatisticamente e que ele é muito mais bem sucedido com RSI 2. O livro diz que Connors analisou mais de oito milhões de negócios de 1 de janeiro de 1995 a 31 de dezembro de 2007 e descobriu que & # 8220; os retornos médios das ações com uma leitura de RSI de 2 períodos abaixo de 10 superaram o benchmark de 1 dia (+ 0,07%), 2 dias (+ 0,21%) e 1 semana depois (+0,49%). # 8221;
Além disso, Connors e Alvarez descobriram que quanto menor o RSI 2, maior a performance subseqüente.
O livro continua a listar algumas estratégias de negociação específicas para aproveitar essas descobertas. Essas estratégias agora serão testadas em dados mais atualizados com o simulador de back-testing, Amibroker.
Test One - RSI de 2 períodos inferior a 5 em S & amp; P 500.
A primeira estratégia mencionada no livro está no índice S & P 500. Tem as seguintes regras:
O S & amp; P 500 está acima do seu 200 dias MA RSI 2 do S & amp; P 500 está abaixo de 5 Compre o S & amp; P 500 no fechar Sair quando o S & amp; P 500 fecha acima do seu MA de 5 dias.
Em outras palavras, queremos comprar o S & P 500 quando ele estiver sobrevendido, mas ainda acima da média móvel de 200 dias. Essa estratégia é executada entre 1995 e 2008 e é mostrada no livro para produzir os seguintes retornos:
• Nº de trades = 49.
• Número de vencedores = 83,6%
• Pontos totais feitos = 522,92.
• Tempo médio de espera = 3 dias.
Testei essa estratégia para mim usando Amibroker e dados históricos da Norgate entre 1/1/1995 e 1/1/2008 (sem custos de transação) e obtive os seguintes resultados:
• Nº de trades = 49.
• Número de vencedores = 83,7%
• Pontos totais feitos = 524,4.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 3,91%
• Drawdown máximo = -6,48%
Como você pode ver, os resultados são quase idênticos. A seguir está a tabela de resultados por mês e ano:
Como os resultados dos testes ficaram bons até agora, mudei o conjunto de dados para a frente e testei a estratégia entre 1/1/2008 e 1/1/2016. Os resultados são mostrados abaixo:
• Nº de negociações = 30.
• Número de vencedores = 80%
• Pontos totais feitos = 184,91.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 1,35%
• Drawdown máximo = -13,19%
Como você pode ver, embora a estratégia ainda tenha sido um desempenho lucrativo, diminuiu um pouco e isso é claramente visto pela relação CAR / MDD.
A tabela de resultados abaixo mostra como o sistema mal funcionou em 2011, 2013 e 2014. No entanto, o desempenho voltou fortemente em 2015. Como resultado, é difícil dizer se a estratégia está quebrada ou não.
Teste dois - RSI cumulativo no SPY.
No segundo teste, Connors surge com uma estratégia que usa um RSI cumulativo. Esta estratégia é testada no SPY ETF e tem as seguintes regras:
A segurança está acima de 200 dias de uso de MA Use RSI de 2 períodos Adicione os últimos dois dias do RSI de 2 períodos Compre se o RSI cumulativo estiver abaixo de 35 Sair quando o RSI de 2 períodos se cierra acima de 65.
O funcionamento deste sistema no SPY entre meados de janeiro de 1993 e 1/1/2008 é mostrado no livro para produzir os seguintes resultados:
• Número de trades = 50.
• Número de Vencedores = 88%
• Total de pontos feitos = 65,53.
• Tempo médio de espera = 3,7 dias.
Eu corri o mesmo sistema em Amibroker no SPY ETF e obteve os seguintes resultados:
• Número de trades = 127.
• Número de Vencedores = 74%
• Total de pontos feitos = 42,56.
• Tempo médio de espera = 3,5 dias.
• Drawdown máximo = -7,25%
Claramente, meus resultados são bastante diferentes. Eu não sei por que isso é. Talvez eu não esteja testando o mercado certo. Talvez minhas regras não sejam as mesmas. É difícil dizer, dado a informação no livro.
No entanto, vamos executar a estratégia e ver como ela é realizada nos últimos anos. Assim, executando a mesma estratégia no SPY entre 1/1/2008 e 1/1/2016, consegui os seguintes resultados:
• Número de trades = 58.
• Número de vencedores = 72,4%
• Total de pontos feitos = 20,36.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 1,76%
• Drawdown máximo = -19,38%
Mais uma vez, você vê que a estratégia não se deu tão bem nos últimos anos. Embora a percentagem de vencedores tenha apenas diminuído ligeiramente, o rebaixamento mais do que duplicou. Se olharmos para a tabela de lucros, podemos ver que o sistema realmente se saiu muito bem a cada ano, exceto em 2011, onde perdeu 11,5%.
Teste Três - RSI cumulativo nos estoques.
De acordo com Connors, as ações adicionaram risco versus índices porque podem ir a zero (enquanto os índices não podem). Portanto, Connors sugere que é importante usar leituras cumulativas de RSI muito baixas em ações individuais.
Em Estratégias de Negociação de Ações que Funcionam, Connors analisa todas as ações com leituras cumulativas de RSI abaixo de 10, com um volume médio diário de mais de 250.000 ações e um preço de ação superior a US $ 5.
Ele conclui que havia 77.068 sinais entre 1995 e 2008, & # 8220; dos quais 69% dos negócios eram rentáveis saindo acima de um RSI de 2 períodos de 65 e # 8221; e que "o ganho médio nessas ações foi quase quatro vezes maior do que os ganhos para todas as ações com o mesmo período de detenção."
Para testar essa abordagem final, desenvolvi as seguintes regras de estratégia de portfólio:
O estoque tem um volume médio de 100 dias acima de 250.000 ações Negociações de ações acima de US $ 5 Ações estão acima da sua aquisição de MA de 200 dias se o RSI cumulativo 2 for inferior a 10 Saída quando o RSI de 2 períodos se cierra acima 65 Tamanho máximo da carteira de 10 ações ao mesmo tempo Patrimônio Líquido é dividido igualmente entre cada posição Os sinais duplicados são classificados pelo RSI 2; mais fraco preferido.
Eu executei a estratégia de todas as ações no universo S & amp; P 1500 entre as datas 1/1/1995 e 1/1/2016. Desta vez eu incluí comissões de US $ 0,01 por ação e todas as negociações foram feitas no fechamento. A curva de resultados e patrimônio desta estratégia é apresentada abaixo:
• Nº de negócios = 8711.
• Número de vencedores = 64,7%
• Tempo médio de espera = 5,2 dias.
• Retorno anualizado = 23,86%
• Drawdown máximo = -21,36%
Como você pode ver a partir desses resultados, a estratégia apresentou um desempenho muito bom ao longo dos últimos 20 anos, transformando um hipotético capital inicial de US $ 100.000 em quase US $ 9 milhões com um retorno anual anualizado de 23,86%.
Então, a estratégia de negociação do RSI 2 realmente foi uma ótima maneira de embarcar em alguns estoques oversold e fazer alguns negócios de reversão significativos rentáveis!
No entanto, embora esses resultados sejam bons no papel, também é importante estar ciente de algumas considerações adicionais.
Considerações adicionais.
A consideração mais flagrante é mostrada ao analisar a tabela de lucro anual (acima) e isso mostra que o desempenho mais forte realmente ocorreu no início do período de teste. Por exemplo, no universo S & amp; P 1500, a estratégia foi feita em 80% em 1997, 1999 e 2000. Nos últimos anos, a estratégia também não realizou nenhum lugar.
Isso também é consistente ao executar a estratégia no universo S & amp; P 500 e S & amp; P 100 como você pode ver abaixo:
Resultados mensais e anuais no universo S & P 100.
Resultados mensais e anuais no universo S & amp; P 500.
Vale a pena notar que a estratégia ainda parece ser lucrativa com poucos anos baixos. Talvez uma vantagem ainda exista, mas o desempenho parece ter acabado.
Também é importante considerar que esta estratégia implica negociar precisamente no fechamento. Como você não conheceu o valor real de fechamento do RSI até o dia acabar, provavelmente você precisará de um método de pré-cálculo do preço de troca que lhe dará o sinal de fechamento correto. Isso pode ser difícil.
Além disso, a natureza a curto prazo do sistema significa que as estimativas de deslizamento podem variar.
Pensamentos gerais.
O desempenho da estratégia do indicador RSI 2 parece ter perdido parte de sua vantagem nos últimos anos. Isso pode ser porque os mercados se tornaram mais eficientes, porque a estratégia tornou-se mais conhecida, ou uma combinação dos dois.
A estratégia também é difícil de implementar, especialmente quando se lida com um grande universo de ações.
Dito isto, a estratégia de negociação do RSI 2 ainda parece ser rentável e não houve anos baixos ainda gravados no universo S & P 500.
Em geral, o indicador RSI 2 ainda mostra alguma promessa de desenvolvimento e pode ser usado com outras regras e outros mercados (como no VIX ou fontes de dados fundamentais).
A ideia de um indicador acumulativo é também aquela que poderia ser transferida para outros indicadores / estratégias. Contanto que você possa prever com precisão os valores de RSI de fechamento, ainda pode ser possível ganhar dinheiro com essa estratégia ou com uma variação do mesmo.
Quer o código Amibroker para esta estratégia? Basta clicar no botão à sua esquerda para visitar a página de download.
Obrigado pela leitura. Você pode gostar:
- Como vencer Wall Street: 30 + estratégias de negociação para ações.
Sistemas de negociação e gráficos produzidos com a Amibroker usando dados da Norgate Premium Data. As simulações assumem uma conta de caixa sem margem. Os universos de ações incluem constituintes históricos / cotas de fechamento.
Obrigado também a Rayner Teo e ao Dr. Howard Bandy por me terem lembrado da estratégia RSI 2.
Veja Mais Posts Like This One.
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14 opiniões.
21 de janeiro de 2016.
Resultados interessantes e, definitivamente, alimento para o pensamento. Eu podia ver que isso poderia ser bom sobreposto no Vix ou mesmo em um período de tempo mais curto.
22 de janeiro de 2016.
Concordou, pode ser interessante ver como vai em um gráfico de 30 minutos ou 1 hora.
24 de janeiro de 2016.
Resultado interessante para os 100 estoques. Você precisa desta afirmação:
SetPositionSize (1, spsShares)
Além disso, você precisa deste?
25 de janeiro de 2016.
Você não precisa de SetPositionSize (1, spsShares) neste exemplo, mas eu deixei isso porque é parte do meu modelo usual.
PositionScore é o método de classificação, portanto, se houver mais de um sinal, escolheremos o estoque com o RSI 2 mais baixo.
26 de janeiro de 2016.
melhor do que o normal RSI de 14 dias, mas ainda bastante cru & # 8230; .. precisa de ajuste muito mais fino.
26 de janeiro de 2016.
Possivelmente. Como você sugere para ajustá-lo?
25 de janeiro de 2017.
A estratégia é boa ao longo de um tempo, como podemos ver no gráfico do patrimônio da carteira. A tabela mostra o retorno sobre o aumento de capital, não o inicial, é por isso que é menor e menor. Se usarmos, por exemplo, PositionSize = -20; Em Amibroker, veremos resultados sem influência no nível de capital.
25 de janeiro de 2017.
Sim, esse é um bom ponto. Eu estava querendo atualizar este artigo.
25 de janeiro de 2017.
Você mesmo codifica em solicitações de estratégia específicas?
25 de janeiro de 2017.
25 de janeiro de 2017.
Como faço contato com você? Definitivamente, não pode ser discutido aqui.
26 de janeiro de 2017.
O universo das ações está completo ou existe viés de sobrevivência nos resultados?
Não me lembro agora de ser honesto, mas provavelmente incluiu estoques retirados da lista. Todos os meus testes hoje em dia incluem essas empresas para eliminar o viés de sobrevivência.
Deixe uma resposta Cancelar resposta.
Recursos Educacionais Recomendados:
Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Por favor, veja o aviso completo.
Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
Por favor, lembre-se que a negociação financeira é arriscada e você pode incorrer em perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um aconselhamento de investimento personalizado. Por favor, veja o aviso completo.
Eu implementei essa estratégia RSI de 2 períodos no SPY com alguma modificação leve minha. Os resultados são bastante encorajadores: & gt; 140% de retorno com Drawndown muito pequeno. O retorno pode ser muito maior se eu usar mais alavancagem, mas tenho certeza de que, em todo o processo, meu dinheiro fica positivo. Quantopian é uma ferramenta bastante poderosa. Eu não escrevi muitos códigos para implementar essa estratégia.
Uma coisa que eu não entendo é a proporção de Sharpe. Eu acho que a curva de ganho parece bastante linear e o Drawndown é bem pequeno. No entanto, o rácio de Sharpe calculado é apenas.
0,4. Alguém pode fornecer a equação exata que o Quantopian usa para calcular a razão de Sharpe? Obrigado.
Obrigado por compartilhar o algo!
Eu acho que a fraqueza desse algoritmo é que isso depende do abate do mercado de 2008 para ganhar dinheiro. Fora desse período, não é um ótimo artista. Se você o executar # 02 - & # 39; 08 ou & # 39; 09 - & # 39; 13, não é algo para se excitar. Anexado é uma execução do código nos últimos 4 anos.
Este verão, escrevemos muito sobre Sharpe. Você pode ler sobre a maneira como calculamos aqui e aqui. Uma planilha detalhada do Excel que usamos como nossa cópia master & quot; pode ser baixado aqui.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Eu sou novinho para a Quantopian. Uso principalmente C # e Wealth-Lab. MUITO novo em Python. Alguém poderia me mostrar como fazer esse algoritmo funcionar para um portfólio de ações? Seria um longo caminho para descobrir a linguagem. Existe um fórum apenas para novos usuários fazerem perguntas ingênuas?
o que é necessário para fazer esse algo funcionar?
Eu recebo a seguinte mensagem:
8 Aviso Nome indefinido & # 39; ta & # 39;
8 Erro Exceção de tempo de execução: NameError: name & # 39; ta & # 39; não está definido.
Eu sou novo em python e programação.
Desculpe, algo deu errado. Tente novamente ou entre em contato enviando feedback.
Você enviou com sucesso um ticket de suporte.
Nossa equipe de suporte estará em contato em breve.
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Testando a estratégia de negociação do RSI 2 sobre ações nos EUA.
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Neste artigo, olho para um método popular para negociação de ações e futuros que utiliza o indicador RSI 2. Esta é uma técnica de reversão média para encontrar títulos de sobrecompra e sobrevenda.
Qual é o indicador RSI?
O RSI (índice de força relativa) é um oscilador de impulso de sobrecompra / sobrevenda desenvolvido pela primeira vez por J. Welles Wilder em 1978. É um indicador muito popular que mede a força relativa em uma segurança e é usado com mais freqüência em um período de tempo de 14 dias, com valores variando de 0 a 100.
Normalmente, quando o RSI 14 está abaixo de 30, a segurança pode ser considerada como sobrevendida e isso deve ser um bom momento para comprar. Quando o RSI 14 está acima de 70, a segurança é supostamente sobrecomprada e isso deve ser um bom momento para vender.
No entanto, testei o indicador RSI 14 em vários estoques diferentes e descobri que essas regras não foram tão bem sucedidas nos últimos anos.
Na verdade, descobri que fazer exatamente o oposto (comprar ações em excesso e vender ações sobrevendidas) resulta em retornos mais altos, pois permite a captura de tendências ascendentes de longo prazo. Você pode ler o artigo completo testando o RSI 14 aqui.
Como o RSI 14 não é tão propício para negociações de curto prazo do tipo de reversão média, o resto deste artigo examinará o teste do indicador em um período de dois dias em vez disso. Considerando que, o RSI 14 pode ser implementado em um sistema de tendência, o RSI 2 é muito mais volátil e mais adequado para o comércio de curto prazo.
Testando a estratégia de negociação do RSI 2.
Acredito que a estratégia comercial do RSI 2 foi inicialmente popularizada por Larry Connors e Cesar Alvarez no livro Short-Term Trading Strategies That Work, publicado em novembro de 2008.
No livro, Connors concorda que o RSI de 14 períodos não tem vantagem estatisticamente e que ele é muito mais bem sucedido com RSI 2. O livro diz que Connors analisou mais de oito milhões de negócios de 1 de janeiro de 1995 a 31 de dezembro de 2007 e descobriu que & # 8220; os retornos médios das ações com uma leitura de RSI de 2 períodos abaixo de 10 superaram o benchmark de 1 dia (+ 0,07%), 2 dias (+ 0,21%) e 1 semana depois (+0,49%). # 8221;
Além disso, Connors e Alvarez descobriram que quanto menor o RSI 2, maior a performance subseqüente.
O livro continua a listar algumas estratégias de negociação específicas para aproveitar essas descobertas. Essas estratégias agora serão testadas em dados mais atualizados com o simulador de back-testing, Amibroker.
Test One - RSI de 2 períodos inferior a 5 em S & amp; P 500.
A primeira estratégia mencionada no livro está no índice S & P 500. Tem as seguintes regras:
O S & amp; P 500 está acima do seu 200 dias MA RSI 2 do S & amp; P 500 está abaixo de 5 Compre o S & amp; P 500 no fechar Sair quando o S & amp; P 500 fecha acima do seu MA de 5 dias.
Em outras palavras, queremos comprar o S & P 500 quando ele estiver sobrevendido, mas ainda acima da média móvel de 200 dias. Essa estratégia é executada entre 1995 e 2008 e é mostrada no livro para produzir os seguintes retornos:
• Nº de trades = 49.
• Número de vencedores = 83,6%
• Pontos totais feitos = 522,92.
• Tempo médio de espera = 3 dias.
Testei essa estratégia para mim usando Amibroker e dados históricos da Norgate entre 1/1/1995 e 1/1/2008 (sem custos de transação) e obtive os seguintes resultados:
• Nº de trades = 49.
• Número de vencedores = 83,7%
• Pontos totais feitos = 524,4.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 3,91%
• Drawdown máximo = -6,48%
Como você pode ver, os resultados são quase idênticos. A seguir está a tabela de resultados por mês e ano:
Como os resultados dos testes ficaram bons até agora, mudei o conjunto de dados para a frente e testei a estratégia entre 1/1/2008 e 1/1/2016. Os resultados são mostrados abaixo:
• Nº de negociações = 30.
• Número de vencedores = 80%
• Pontos totais feitos = 184,91.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 1,35%
• Drawdown máximo = -13,19%
Como você pode ver, embora a estratégia ainda tenha sido um desempenho lucrativo, diminuiu um pouco e isso é claramente visto pela relação CAR / MDD.
A tabela de resultados abaixo mostra como o sistema mal funcionou em 2011, 2013 e 2014. No entanto, o desempenho voltou fortemente em 2015. Como resultado, é difícil dizer se a estratégia está quebrada ou não.
Teste dois - RSI cumulativo no SPY.
No segundo teste, Connors surge com uma estratégia que usa um RSI cumulativo. Esta estratégia é testada no SPY ETF e tem as seguintes regras:
A segurança está acima de 200 dias de uso de MA Use RSI de 2 períodos Adicione os últimos dois dias do RSI de 2 períodos Compre se o RSI cumulativo estiver abaixo de 35 Sair quando o RSI de 2 períodos se cierra acima de 65.
O funcionamento deste sistema no SPY entre meados de janeiro de 1993 e 1/1/2008 é mostrado no livro para produzir os seguintes resultados:
• Número de trades = 50.
• Número de Vencedores = 88%
• Total de pontos feitos = 65,53.
• Tempo médio de espera = 3,7 dias.
Eu corri o mesmo sistema em Amibroker no SPY ETF e obteve os seguintes resultados:
• Número de trades = 127.
• Número de Vencedores = 74%
• Total de pontos feitos = 42,56.
• Tempo médio de espera = 3,5 dias.
• Drawdown máximo = -7,25%
Claramente, meus resultados são bastante diferentes. Eu não sei por que isso é. Talvez eu não esteja testando o mercado certo. Talvez minhas regras não sejam as mesmas. É difícil dizer, dado a informação no livro.
No entanto, vamos executar a estratégia e ver como ela é realizada nos últimos anos. Assim, executando a mesma estratégia no SPY entre 1/1/2008 e 1/1/2016, consegui os seguintes resultados:
• Número de trades = 58.
• Número de vencedores = 72,4%
• Total de pontos feitos = 20,36.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 1,76%
• Drawdown máximo = -19,38%
Mais uma vez, você vê que a estratégia não se deu tão bem nos últimos anos. Embora a percentagem de vencedores tenha apenas diminuído ligeiramente, o rebaixamento mais do que duplicou. Se olharmos para a tabela de lucros, podemos ver que o sistema realmente se saiu muito bem a cada ano, exceto em 2011, onde perdeu 11,5%.
Teste Três - RSI cumulativo nos estoques.
De acordo com Connors, as ações adicionaram risco versus índices porque podem ir a zero (enquanto os índices não podem). Portanto, Connors sugere que é importante usar leituras cumulativas de RSI muito baixas em ações individuais.
Em Estratégias de Negociação de Ações que Funcionam, Connors analisa todas as ações com leituras cumulativas de RSI abaixo de 10, com um volume médio diário de mais de 250.000 ações e um preço de ação superior a US $ 5.
Ele conclui que havia 77.068 sinais entre 1995 e 2008, & # 8220; dos quais 69% dos negócios eram rentáveis saindo acima de um RSI de 2 períodos de 65 e # 8221; e que "o ganho médio nessas ações foi quase quatro vezes maior do que os ganhos para todas as ações com o mesmo período de detenção."
Para testar essa abordagem final, desenvolvi as seguintes regras de estratégia de portfólio:
O estoque tem um volume médio de 100 dias acima de 250.000 ações Negociações de ações acima de US $ 5 Ações estão acima da sua aquisição de MA de 200 dias se o RSI cumulativo 2 for inferior a 10 Saída quando o RSI de 2 períodos se cierra acima 65 Tamanho máximo da carteira de 10 ações ao mesmo tempo Patrimônio Líquido é dividido igualmente entre cada posição Os sinais duplicados são classificados pelo RSI 2; mais fraco preferido.
Eu executei a estratégia de todas as ações no universo S & amp; P 1500 entre as datas 1/1/1995 e 1/1/2016. Desta vez eu incluí comissões de US $ 0,01 por ação e todas as negociações foram feitas no fechamento. A curva de resultados e patrimônio desta estratégia é apresentada abaixo:
• Nº de negócios = 8711.
• Número de vencedores = 64,7%
• Tempo médio de espera = 5,2 dias.
• Retorno anualizado = 23,86%
• Drawdown máximo = -21,36%
Como você pode ver a partir desses resultados, a estratégia apresentou um desempenho muito bom ao longo dos últimos 20 anos, transformando um hipotético capital inicial de US $ 100.000 em quase US $ 9 milhões com um retorno anual anualizado de 23,86%.
Então, a estratégia de negociação do RSI 2 realmente foi uma ótima maneira de embarcar em alguns estoques oversold e fazer alguns negócios de reversão significativos rentáveis!
No entanto, embora esses resultados sejam bons no papel, também é importante estar ciente de algumas considerações adicionais.
Considerações adicionais.
A consideração mais flagrante é mostrada ao analisar a tabela de lucro anual (acima) e isso mostra que o desempenho mais forte realmente ocorreu no início do período de teste. Por exemplo, no universo S & amp; P 1500, a estratégia foi feita em 80% em 1997, 1999 e 2000. Nos últimos anos, a estratégia também não realizou nenhum lugar.
Isso também é consistente ao executar a estratégia no universo S & amp; P 500 e S & amp; P 100 como você pode ver abaixo:
Resultados mensais e anuais no universo S & P 100.
Resultados mensais e anuais no universo S & amp; P 500.
Vale a pena notar que a estratégia ainda parece ser lucrativa com poucos anos baixos. Talvez uma vantagem ainda exista, mas o desempenho parece ter acabado.
Também é importante considerar que esta estratégia implica negociar precisamente no fechamento. Como você não conheceu o valor real de fechamento do RSI até o dia acabar, provavelmente você precisará de um método de pré-cálculo do preço de troca que lhe dará o sinal de fechamento correto. Isso pode ser difícil.
Além disso, a natureza a curto prazo do sistema significa que as estimativas de deslizamento podem variar.
Pensamentos gerais.
O desempenho da estratégia do indicador RSI 2 parece ter perdido parte de sua vantagem nos últimos anos. Isso pode ser porque os mercados se tornaram mais eficientes, porque a estratégia tornou-se mais conhecida, ou uma combinação dos dois.
A estratégia também é difícil de implementar, especialmente quando se lida com um grande universo de ações.
Dito isto, a estratégia de negociação do RSI 2 ainda parece ser rentável e não houve anos baixos ainda gravados no universo S & P 500.
Em geral, o indicador RSI 2 ainda mostra alguma promessa de desenvolvimento e pode ser usado com outras regras e outros mercados (como no VIX ou fontes de dados fundamentais).
A ideia de um indicador acumulativo é também aquela que poderia ser transferida para outros indicadores / estratégias. Contanto que você possa prever com precisão os valores de RSI de fechamento, ainda pode ser possível ganhar dinheiro com essa estratégia ou com uma variação do mesmo.
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Obrigado também a Rayner Teo e ao Dr. Howard Bandy por me terem lembrado da estratégia RSI 2.
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21 de janeiro de 2016.
Resultados interessantes e, definitivamente, alimento para o pensamento. Eu podia ver que isso poderia ser bom sobreposto no Vix ou mesmo em um período de tempo mais curto.
22 de janeiro de 2016.
Concordou, pode ser interessante ver como vai em um gráfico de 30 minutos ou 1 hora.
24 de janeiro de 2016.
Resultado interessante para os 100 estoques. Você precisa desta afirmação:
SetPositionSize (1, spsShares)
Além disso, você precisa deste?
25 de janeiro de 2016.
Você não precisa de SetPositionSize (1, spsShares) neste exemplo, mas eu deixei isso porque é parte do meu modelo usual.
PositionScore é o método de classificação, portanto, se houver mais de um sinal, escolheremos o estoque com o RSI 2 mais baixo.
26 de janeiro de 2016.
melhor do que o normal RSI de 14 dias, mas ainda bastante cru & # 8230; .. precisa de ajuste muito mais fino.
26 de janeiro de 2016.
Possivelmente. Como você sugere para ajustá-lo?
25 de janeiro de 2017.
A estratégia é boa ao longo de um tempo, como podemos ver no gráfico do patrimônio da carteira. A tabela mostra o retorno sobre o aumento de capital, não o inicial, é por isso que é menor e menor. Se usarmos, por exemplo, PositionSize = -20; Em Amibroker, veremos resultados sem influência no nível de capital.
25 de janeiro de 2017.
Sim, esse é um bom ponto. Eu estava querendo atualizar este artigo.
25 de janeiro de 2017.
Você mesmo codifica em solicitações de estratégia específicas?
25 de janeiro de 2017.
25 de janeiro de 2017.
Como faço contato com você? Definitivamente, não pode ser discutido aqui.
26 de janeiro de 2017.
O universo das ações está completo ou existe viés de sobrevivência nos resultados?
Não me lembro agora de ser honesto, mas provavelmente incluiu estoques retirados da lista. Todos os meus testes hoje em dia incluem essas empresas para eliminar o viés de sobrevivência.
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JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
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