거래 시스템 cagr
참고 : 블로그 게시물은 Seeking Alpha 편집자가 선택, 편집 또는 선별하지 않습니다.
새로운 옵션 거래 시스템 신호 (CAGR 500 % 이상 ??)
2014 년 7 월 14 일 6:08 PM.
나는 500 %를 안다. 그러나 백 테스트는 그대로입니다. 물론 미래의 성능 보장은 없습니다. 그러나 의논하자. 이것은 다른 무엇보다 학습 운동에 가깝습니다. "무슨 일이 일어나는지 보자."
이 시스템은 2009 년 VXX 출시 이후 매우 성공적으로 테스트 된 VXX 옵션 거래 시스템입니다. 앞으로이 신호를 게시하여 실시간으로 시스템을 구축 할 수 있습니다.
(모르는 사람의 경우 VXX는 VIX 변동성 지수의 단기 선물과 관련된 외환 거래 메모입니다. VXX 또는 VIX가 무엇인지 아직 모르는 경우 변동성 거래에 대해 자세히 알 때까지이 시스템을 거래합니다.)
이 시스템의 원리는 간단합니다 : 매주 금요일, VXX가 최근 실적에 비해 상대적으로 높은 거래를하고 있는지 확인합니다. 그렇다면 옵션이 너무 비싸지 않으면 매주 VXX 풋 옵션을 돈으로 사십시오. VXX가 상대적으로 낮은 수준으로 떨어지거나 옵션이 너무 비싸기까지 옵션을 굴립니다. 이 거래들 사이에서 우리는 SSO에 투자합니다.
VXX가 높거나 낮거나 옵션이 비싼시기를 결정하는 수식은 제 비밀 소스입니다. 또한 비밀스런 소스는 옵션의 파업 가격과 옵션에 투자 할 포트폴리오의 양 (즉, 자금 관리 측면)입니다.
많은 분들이 제가 여기에 많은 곡선을 적용했다고 생각할 것입니다. 그러나 나는 커브 피팅의 위험성을 알고 있으며, 나는 최선을 다하여 최선을 다합니다. VXX 밸류에이션의 공식은 매우 간단합니다. 여러분 중 일부는 심지어 그들을 알아낼 수도 있습니다. 또한 매개 변수가 변경되면 (힌트, 어딘가에 EMA가 있음) 최적이 아닐지라도 반환 값은 여전히 터무니 없습니다.
중간 정도의 도로 매개 변수를 사용하면 1/30/2009 이후의 수익률이 놀랍습니다.
(선형성 및 성장률 R은 다른 블로그 게시물 및 기사에서 설명 된 측정 항목입니다.)
이것들은 얻을 수있는 최상의 가치는 아니지만 커브 피팅을 피하려는 욕구 때문에 가장 견고한 수익을 제공하는 가장 단순한 시스템을 따르게되었습니다. 이것에 대해 다차원 분석을 실행 했습니까? 나는하지 않았다. 시행 착오를 거쳐 총 수익률과 샤프 비율이 매개 변수의 변화에 가장 적은 영향을받는 매개 변수 세트를 찾으려고했습니다.
내 기본 매개 변수를 사용하는 총 수익률은 아래의 로그 그래프에 표시됩니다. 이것은 퍼센트가 아닙니다. 이는 원래 투자의 10,000 배입니다.
물론, 그 모든 작은 견과류, 하지만 숫자는 그들이 무엇입니까.
어쨌든, 나는 여기에 신호를 게시 할 것이고 우리는 모두 어떤 일이 일어날지를 볼 수있다.
최근의 일부 기록 :
이 시스템을 통해 우리는 20 분의 3 초에 VXX를 구입할 수있었습니다 (43.55). 우리는 약 4 %의 이익을 위해 일주일 후 가까운시 (41.84)에 그들을 팔았습니다. 위의 () 안의 숫자는 VXX 가격을 반영합니다. 옵션 자체는 계약 당 약 $ 1.50 정도로 분명히 다릅니다.
시스템을 통해 우리는 VXX를 구입하여 2014 년 4 월 11 일 마감 (44.75)하고 1 주일 후 VXX는 41.71을 기록했습니다. 우리는 14 %의 깔끔한 이익을 위해 퍼트를 굴렸고 약 9 %의 손실로 돈에서 한 주 나중에 팔았습니다.
이 두 거래간에 SSO를 3.2 %의 손실로 보았습니다.
마지막 VXX 거래가 2014 년 4 월 25 일에 마감 된 이후로 긴 SSO였습니다. 이 열린 입장은 현재 12.5 %의 이익을보고 있습니다 (오늘 포함).
따라서 2014 년 3 월 28 일부터 약 18 %의 순익이 발생했습니다 (오늘 계산).
2014 년 1 월 이래로 시스템은 약 65 % 향상되었습니다. 올해 VXX 거래는 16 % (1/31), 14 % (2/7), 14 % (4/11), 11 % (3/14), 4 % (3/28) 및 -9 % (4/17)입니다. 그것은 58 %의 순 이득입니다. 나머지는 VXX 포지션 사이의 SSO 상태입니다.
현재 VXX는 트리거 값보다 훨씬 낮으므로 다른 VXX 거래가 신호를 보내기 전에 아직 더 많은 시간을 가질 수 있습니다. 그 동안 우리는 SSO를 갖고기도합니다.
더 많은 신호와 토론을 위해 계속 지켜봐주십시오.
Disclosure : 저자는 언급 된 주식에 대한 지위를 가지고 있지 않으며 향후 72 시간 이내에 어떤 직책도 시작할 계획이 없습니다.
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알고리즘 트레이딩 시장은 2025 년까지 연평균 8.7 % 성장 (AlgoTrader, Trading Technologies International, InfoReach, Tethys Technology, Lime Brokerage, FlexTrade Systems, Tower Research Capital)
& ldquo; Algorithm Trading Market에 대한 최신 시장 조사 (2025 년까지) & ndash; 기능별 (주문 관리 및 리스크 관리 및 컴플라이언스); 및 신청 (주식, 필수품, FOREX, 자금, 및 다른 사람) & ndash; Global Analysis and Forecast & rdquo; 알고리즘 트레이딩 시장은 2016 년 8,790.7 달러의 시장 점유율에서 2025 년까지 18,160.8 달러의 시장 점유율을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이 보고서는이 성장의 원동력에 대한 주요 이해를 포함하고 있으며, 그들의 발전.
글로벌 알고리즘 트레이딩 시장은 기능별로 분류되어 있으며, 시장은 주문 관리 및 리스크 관리 & amp; 준수. 앞으로 수주 관리가 꾸준한 속도로 성장할 것이지만, 기업의 엔드 투 엔드 리스크 평가 프로세스에 대한 필요성 증가로 인해 리스크 관리에 대한 수요는 기하 급수적으로 증가 할 것으로 예상됩니다. 응용 프로그램 세그먼트는 주식, 상품, 외환, 자금, 미래 & amp; 옵션, 고정 수입 및 기타 파생 상품. 앞으로 FOREX는 펀드 또는 ETF (Exchange Traded Funds)가 상대적으로 가장 높은 비율로 성장할 것으로 예상되는 반면 투자자는 긍정적 인 전망을 보일 것으로 예상됩니다.
지리적으로 시장은 현재 북미 및 유럽과 같은 선진국에 의해 주도되고 있지만, 아시아 태평양 지역이 향후 전자 거래에서 엄청난 발전을 보일 것으로 예상됨에 따라 시장은 아시아 태평양에 유리할 것으로 예상됩니다. 일본, 호주 및 중국은 APAC 시장 성장에 기여한 주요 국가 중 일부입니다.
알고리즘 거래 업계에서는 끊임없이 발전해 왔습니다. 최근 AlgoTrader는 포괄적이고 통합 된 버전 인 ALGOTRADER 4.0을 출시했습니다. ALGOTRADER 4.0의 주요 특징은 작업 부하를 최소화하고, 자동화하고, 개발 시간을 단축하고, 거래 비용을 절감 할 수 있다는 것입니다. 또한 InfoReach, Inc. 는 EMS, OMS 및 FIX 엔진 제품에 대한 MiFID II 지시문에 대한 지원을 확장했습니다. 주요 알고리즘 트레이딩 시장 플레이어 중 일부는 AlgoTrader GmbH, Trading Technologies International, Inc., InfoReach, Inc., Tethys Technology, Lime Brokerage LLC, FlexTrade Systems, Inc., Tower Research Capital LLC, Virtu Financial, Hudson River Trading LLC 및 Citadel LLC 등이 있습니다.
보고서는 다음과 같이 글로벌 알고리즘 트레이딩 시장을 분류합니다.
글로벌 알고리즘 트레이딩 마켓 & ndash; 기능별.
위험 관리 & amp; 응낙.
글로벌 알고리즘 트레이딩 마켓 & ndash; 신청서.
글로벌 알고리즘 트레이딩 마켓 & ndash; 지리학.
ReportsWeb은 전세계의 다양한 회사에 대한 시장 조사 보고서 및 솔루션을 한 곳에서 볼 수있는 상점입니다. 우리는 고객이 의사 결정 지원 시스템에서 가장 관련성이 높고 비용 효과적인 연구 보고서 및 다양한 출판사 솔루션을 선택할 수 있도록 도와줍니다.
거래 시스템 cagr
무역 시스템 101.
시장의 대다수는 기본적으로 많은 계획없이 거래합니다. 대부분의 사람들은 시장에서 돈을 벌기 위해해야 할 일은 청취 분석가의 권고 사항이나 속보에 불과하다고 생각합니다.
& quot; 재생 & quot; TV 나 인터넷에서 말하는 헤드의 뉴스를 사용하는 시장은 결국 돈을 잃어 버렸고 종료되었습니다. 이 게임에서 플레이어의 90 % 이상이 잃고 90 %가 뉴스를 사용하여 거래합니다. 흠. 여기에 상관 관계가있는 걸까요?
거래는 슬롯 머신을하는 것과 같았습니다.
옛날 옛적에, 나는 또한 거래 아이디어에 대한 뉴스 스캔에 빠져 들었다. 때때로 나는 좋은 승리를 잡을 것입니다. 하지만 슬롯 머신을 플레이하는 것과 같았습니다. 나는 계속 플레이 할 수있는 충분한 시간을 얻었습니다.
저는 항상 분석적인 유형의 사람 이었으므로 반복 가능한 거래 방법을 찾기 시작했습니다. 성공적인 상인에 대한 여러 인터뷰를 읽은 후에 전산화 된 길을 가기로 결정했습니다. 전 세계에서 가장 많이 거래되는 많은 상인들이 컴퓨터로 시스템을 사용하여 매매 신호를 생성했으며 이는 거래가 어떻게 이루어져야하는지에 대한 나의 아이디어에 잘 부합합니다.
10 년 전이었고 그 당시에는 트레이딩 시스템에 대해 10,000 % 더 많은 것을 배웠고 무엇이 그것들을 똑딱 거리게 만들었습니다.
무역 시스템 철학.
트레이딩 시스템 디자인의 철학은 미래에 일어날 일의 확률을 파악하기 위해 과거를 사용하는 것입니다. 그렇다고 미래를 예측할 수있는 것은 아닙니다.
나는 포커 같은 카드 게임을하는 것처럼 거래하는 것을 생각합니다. 큰 차이점은 포커에 대한 규칙이 매우 잘 확립되고 반복 가능하다는 것입니다. 주식 시장에서는 규칙이 게시되지 않으므로 과거를 사용하여 게임이 어떻게 진행되어야하는지에 대한 규칙을 제시해야합니다. 나는 내 아이디어를 컴퓨터에 넣었으며, 나는 그 규칙들로 과거에 (돈을 벌어서) 잘했는지를 알려준다.
태양 아래에서 새로운 것은 없습니다.
미래는 알 수 없지만 과거에 어떤 일이 있었는지 아는 것은 미래 결과의 가능성을 엿볼 수 있습니다. 결국, 인간의 감정은 1000 년 전과 동일합니다. (그리고 나는 시장에서 악용 할 수있는 가장자리를 만드는 것이 이러한 감정이라고 주장합니다.)
주식 시장에서 점수를 유지하는 가장 기본적인 방법은 얼마나 자주 돈을 벌는가하는 것입니다. 30 %의 시간을 얻었지만 승자가 패자의 3 배가된다면 돈을 벌 수 있습니다.
대부분의 거래자들은 돈을 벌기 위해 게임을하는 대신 자신의 자존심에 너무 많이 집중합니다. 그렇기 때문에 부풀어 오르는 IQ가있는 아인슈타인 유형의 두뇌 척도조차도 거래에서 실패합니다. 감정을 그림에서 빼고 조건에 따라 경기에 집중하면 일정한 부를 얻을 수 있습니다.
번호를 크 런치.
시장에서 돈을 벌기에 충분하지 않습니다. 나는 돈을 많이 벌고 싶을뿐만 아니라, 가능한 한 내돈을 줄이면서 그렇게하고 싶다. 1 년에 80 %를 만들었지 만, 그 시간 동안 60 %의 수익을 줄여야했습니다. 글쎄, 그건 좋은 거래 시스템이 아니야. 사실, 그와 같은 거래 시스템은 미래의 어떤 시점에서 모든 돈을 잃을 수 있습니다.
그렇다면 잠재적 인 시스템을 찾는 방법은 무엇입니까? 테스트, 테스트 및 재시험. 나는 기술적 분석을 사용하여 내 거래를 찾지 않는다고 말하고 싶다. 나는 테스트 된 분석을 사용한다.
나는 몇 시간 동안 차트를 쏟아 부어 가장자리가 보이는 것을 볼 것입니다. 그런 다음 내 생각을 컴퓨터 (또는 컴퓨터가 얼마나 많은가에 따라 컴퓨터)에 프로그램 할 것입니다. 다음으로, 나는 컴퓨터에 공급 한 다양한 지표의 조합을 테스트하여 거래 기준을 조정할 것입니다.
모두 새로운 컴퓨터조차도 15 년 이상 동안 수천 개의 주식을 처리하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에이 프로세스는 매우 오랜 시간이 걸립니다. 그렇게하기가 어렵다면, 나는 올바른 길을 가고 있다는 것을 압니다. 그것이 쉬운 경우에, 모두는 그것을하고있을 것이고 나는 가장자리가 없을 것입니다.
이득 / 통증 비율과 다른 많은 통계를 입력하십시오.
성능을 측정하는 가장 일반적인 통계 중 하나는 MAR 비율입니다. 기본적으로 복합 연평균 성장률 (CAGR)을 얻은 다음 그 기간 동안 최악의 수익 감소로 나눕니다. 그래서 제 트레이딩 시스템의 연평균 성장률이 50 %이고 최악의 하락률이 25 %라면 MAR 비율은 2.0입니다. 더 커질수록 좋습니다.
일반적으로 시간대가 짧을수록 거래가 많을수록 MAR이 커집니다. Profit Taker와 같은 매우 단기간의 거래 시스템은 1929 년 이후 최악의 곰 시장에서도 3 월경에 3 월을 보냈습니다. 자본 삭감으로 자기 자본을 살펴보면 꾸준한 금리 업체라는 것을 알 수 있습니다.
더 긴 거래 기간을 다룰 때, 이득 / 고통 비율은 더 작게되는 경향이 있습니다. 이익은 거래가 적고 수익률이 매우 클 수 있지만 이러한 시스템은 수시로 적중률이 더 높습니다. 경향 추종 시스템은 주식 시장에서 낮은 MAR 비율을 갖는 경향이 있습니다.
내게 또 다른 중요한 통계는 새로운 주식 최고봉 사이의 시간 길이입니다. 나는 새로운 자산을 높이기 전에 12 개월 이상 시스템을 거래하고 싶지 않습니다. 오래 끌기를 계속하면 집중하기가 매우 어렵습니다.
MAR 비율은 이해하기 쉽지만, 부족하다는 것을 알게됩니다. 성장률과 최악의 인출 만 알면 충분하지 않습니다. 나는 큰 쇠퇴뿐 아니라 새로운 형평성 최고점 사이의 시간 길이에 대해서 나에게 불리한 숫자를 사용하고 싶습니다. 피터 마틴 (Peter Martin)은 그저 그런 일을하는 궤양 지수를 제시했습니다.
그것은 0 (드로우 다운이없는 완벽한 직선)과 100 (항상 드로우 다운 시스템이 있습니다. 이것은 분명히 궤양을 줄 것입니다) 사이의 수를 제공합니다.
귀하의 주식 곡선을 통해함으로써, 그것은 당신이 주식 절정 아래에있어 때마다 축소에 의해 당신을 벌칙. 그런 다음 연간 성장률을 궤양 지수로 나눌 수 있습니다. 나는 이것이 시스템을 비교하는 가장 좋은 방법이라고 생각한다. 피터 마틴 감사합니다.
위험을 낮게 유지하면서 돈을 벌기 위해서는 적절한 돈과 위험 관리를 사용해야합니다. 대부분 이것을 거래로 생각한 것으로 간주합니다. 그렇지 않아! 사실, 그것은 거래의 가장 중요한 측면으로 생각되어야합니다. 당신이 너무 많은 위험을 감수하고 돈을 다 잃으면, 당신은 게임을 빠져 나간다.
당신이하는 모든 거래에 대해, 당신은 얼마나 많은 주식을 사야하는지 정확히 알고 있어야하며 어느 시점에서 얼마나 많은 돈이 위험에 처해 있는지를 알아야합니다. 예를 들어 어느 한 거래에서 돈을 잃어 버렸다면 전체 포트폴리오의 1 %를 넘지 않아야합니다. 당신은 당신의 입장료와 정지 가격에 기초하여 구매할 주식의 수를 계산할 수 있습니다 :
# 주식 = (포트폴리오 위험률) * (포트폴리오 크기) / (구매 가격 - 중지 가격)
1 % (또는 500 달러)의 위험을 안고있는 50,000 달러의 포트폴리오 :
주식을 거래 할 때 어느 한 거래에서 얼마나 위험할지에 대해 걱정할 필요가 있습니다. 보시다시피, 주식은 서로 매우 상호 연관되어 있습니다. 각 거래에서 돈을받을뿐만 아니라 모든 주식이 동시에 실패 할 위험에 처해 있습니다. 따라서 한 번에 시스템이 거래하는 주식 수를 제한해야합니다.
내 테스트를 통해 고정 소수점 베팅과 리스크 관리를 혼합하는 매우 쉬운 방법이 제시되었습니다. 단순히 돈을 10 개 이상의 직책 사이에서 균등하게 분배하도록 나누십시오. 예 :
# 주식 = (포트폴리오 크기 / 10) / 입장 가격.
이제 우리는 포지션 수가 10 개로 제한되어 주식이 배가 될 경우 최대 위험을 줄였습니다 (우리 주식 중 하나가 0 일 경우 최대 10 % 초과) ).
시스템을 테스트 할 때 사람들이 보는 가장 큰 오류 중 하나는 통계적으로 중요합니다. 때로는 특정 패턴이 역사상 단지 10-15 번 나타납니다. 결과는 멋지지만 실제 세계에 적용하면 실패합니다. 알다시피, 나는 무작위로 특정 주식과 무작위 데이트를 선택하여 오픈시 매수할 수있다. 수천 개의 주식과 1 년에 약 250 거래일이 있습니다. 나는 임의의 기회로 인해 시간의 100 %를 얻는 몇 가지 예를 찾을 수있을 것입니다.
거래에서 우위를 찾을 때 많은 예를보고 싶습니다. 단지 소수 일뿐입니다. 수천 개의 주식을 선택할 때 수천 개의 샘플이 아니라 수백 개의 샘플을보고 싶습니다. 그런 식으로 나는 단지 잘 작동하는 거래의 무작위 추출을 생각해 내지 않았다는 것을 알 수 있습니다.
이 웹 사이트에 설명 된 주식 거래 시스템에는 모두 백 테스트를위한 수천 개의 샘플이 있습니다. 실제로는 모든 시스템이 한 번에 10 개의 포지션 한도를 갖기 때문에 실제로 나열된 것보다 많습니다. 최대의 게재 순위에 도달하면 내가 사용하는 소프트웨어가 거래를 필터링합니다.
나는이 실수를 반복해서 보았다. 상인은 기본적인 백 테스트 패키지를 얻고 특정 재고에 대해 어떤 이동 평균이 작동하는지 테스트합니다. 아야! 이것은 돈을 잃는 빠른 방법입니다. 최적화 된 값을 계산하기 위해 하나의 주식만을 사용하는 경우 통계적 유의성을 위해 충분한 샘플이 아닌 위에서 설명한 문제를 겪게됩니다.
수천 개의 주식에 대한 하나의 규칙 세트.
대신에 수천 개의 주식을 스캔하여 모든 조합에서 작동하는 몇 가지 조합을 찾아야했습니다. 이것은 훨씬 더 중요한 통계입니다. 주식을 위해 작동하는 것을 시험 할 때, 나는 그들을 모두 시험한다. 수천 개의 주식에 대해 동일한 규칙을 사용하고 싶습니다. 오직 그 때 나는 내가 가장자리를 발견했다고 믿는다.
위원회, 마진이자 및 미끄러짐을위한 회계.
저기에 너무 많은 상인들이 거래량의 추가 비용이 얼마인지를 깨닫지 못합니다. 좋은 소식은 커미션이 극적으로 떨어지고 있다는 것입니다 (대화 형 중개인은 현재 1 / 2 센트 몫입니다). 그러나, 당신은 여전히 짧은 매수 또는 매도시 마진을 사용하기 위해 브로커에게이자를 지불해야하며 미끄러짐을 고려해야합니다.
Slippage는 주식이 당신의 진입 가격과 정확히 일치하지 않을 때 잃게되는 금액입니다. 내가 열린 주문을 주문한다고 가정 해 봅시다. 오픈은 20.00 이었지만 필 가격은 20.07이었습니다. 귀하의 미끄러짐은 구입 한 주식의 7 센트 (7 센트 * 1000 주 = 70 달러)입니다. 나는 시스템을 시험 할 때 항상 미끄러짐을 포함한다. 나는 보통 미끄러짐을 하루 범위의 5 ~ 10 % 사이로 추정합니다. 주식이 20.00에서 21.00 사이에서 움직 였다면, 미끄러짐은 5-10 센트 사이 일 가능성이 큽니다.
결국 주문과 함께 시장을 이전하는 것이 가능합니다. 내가 이것을 퇴치하는 방법에는 두 가지가있다. 평균적으로 수 백만 달러 상당의 주식을 거래하는 액체 주식 거래와 stop limit order를 사용하는 것이다.
정지 명령을 사용하면 주식에 대해 지불 할 금액에 대한 한도를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 XYZ는 19.00에서 거래되고 있으며, 20.00 / 20.06에 매수 정지 제한 주문을합니다. 재고가 20.00을 치면, 20.06 한도로 주문해야합니다.
시스템 거래 조건 및 수식.
CAGR - 복합 연간 성장률. 단순히 시간당 이익을 얻고 시간으로 나누는 것은 좋지 않습니다. 50 년 동안 50,000 %를 만들었다면, 1 년에 1,000 %를 만들었다 고 말하는 것과 같지 않습니다. 복리이자를 기반으로 한 공식을 대신 적용 할 수 있습니다.
x Sqrt (증가율) - 1 (x는 연도 수)
(50) Sqrt (50,000 %) - 1 = 13.23 % (필자는 대부분의 과학 계산기에서 발견 할 수있는 xsquareRoot 함수를 사용하고 있는데 위 예제에서 50을 곱하지 않음).
MAR - 통증에 대한 간단한 측정. 복합 연평균 성장률 (CAGR)을 취하고 최악의 하락폭으로 나눕니다. 50 %의 연평균 성장률을 보였고 최악의 하락률이 25 % 인 경우 MAR 비율은 2.0입니다.
궤양 지수 - 피터 마틴 (Peter Martin)이 작성한이 이득 / 통증 통계는 0-100입니다. Zero는 무방비 상태에서 완벽하게 직선이 될 것이며, 100은 곧장 아래로 내려갈 것입니다 (따라서 궤양을줍니다). 드롭 다운의 깊이와 지속 시간이 모두 측정됩니다.
나는이 통계 모델을 좋아하는데 왜냐하면 MAR 비율과는 달리 그것은 정의에 의한 것이 한 번의 이벤트 (최악의 드롭 다운) 일 때 당신을 과하게 처벌하지 않기 때문입니다. 자세한 정보는이 웹 사이트를 참조하십시오.
마틴 비율 - CAGR을 복용하고 궤양 지수로 나누면이 수치는 거래 시스템을 비교하는 데 훨씬 좋은 수치를 제공합니다. Sharpe 비율 및 MAR 비율은 제 의견으로는 열등한 비교 모델입니다.
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여기에 나열된 결과는 가설적인 거래를 기반으로합니다. 명백하게 말해서, 이 거래는 실제로 처형되지 않았습니다. 가상의 또는 시뮬레이션 된 성능 결과에는 고유 한 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리 시뮬레이션 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실제로 실행되지 않았기 때문에 결과에 따라 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인의 영향에 대한 보상이 미달 (또는 상쇄) 될 수 있습니다. 묘사 된 결과보다 좋거나 나 빠졌을 수 있습니다.
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주식 거래를 배우십시오 :
합리적인 CAGR 및 인하 목표는 무엇입니까?
주식 거래를 처음 배우면 삭감과 거래 이익은 지나치게 낙관적입니다. 내 개인 코칭 클라이언트 중 한 명이 최근 물었습니다.
"합리적인 MAR, CAGR 및 Drawdown % 값은 오랫동안 만,
먼저 두 가지 빠른 정의가 있습니다.
MAR : CAGR을 최대 역사적 하락률로 나눈 월 CAGR : CAGR은 복합 연간 성장률을 나타냅니다. 이는 단순히 매년 평균으로 얻는 수익입니다. & # xa0; Drawdown (감소) : 이전 지분에서 높은 지분 비율로 하락한 지 여부. (아래 그림) & # xa0;
이것은 거래 시스템 개발 여정을 시작하기 전에 거래 목표를 세우는 것의 중요성을 잘 보여주는 훌륭한 질문입니다.
거래 시스템 개발의 모든 것과 마찬가지로 단 하나의 정답은 없기 때문에이 질문에 답하는 몇 가지 단계가 있습니다.
먼저 최대 인출액을 결정하십시오.
제가 설정하고자하는 첫 번째 거래 목표는 최대의 하락입니다. 왜냐하면 이것이 심리적으로 거래를 유지하기에 편한 한계이기 때문입니다. 귀하의 형평성이 30 % 감소하면서 앉아있는 것은 대부분의 사람들 (제 자신 포함)에게는 매우 어렵 기 때문에이 수치는 대부분의 사람들에게 상당히 보수적이어야합니다.
당신이 허용 할 최대 drawdown을 정할 때, backtest에서 볼 수있는 쇠퇴가 실제 거래에서의 최대 하락보다 적은 것임을 기억하는 것도 중요합니다. 나는 1.5 x x 최대 backtest drawdown에 대해 편안함을 좋아합니다. 왜냐하면 그것은 아마 당신이 어떤 시점에서 실시간 거래에서 직면하게 될 것이기 때문입니다.
그래서 당신이 최대 불안감을 느끼기 시작하기 전에 당신의 진정한 긴장감과 불편 함이 30 %라면, 당신은 20 %의 역행 된 최대 인출액을 가진 시스템을 목표로해야합니다.
더 큰 주식 감소가 기하 급수적으로 회복하기가 더 힘들다는 점을 기억하십시오. 따라서 수익 감소 주식 거래의 열쇠 중 하나는 낮은 하락률을 유지하는 것입니다.
존경 할만한 MAR 비율을 목표로하십시오.
커티스 페이스 (Curtis Faith)는 뛰어난 책 '거북이의 길 (Way of the turtle)'에서 선물 계약의 다각화 된 바구니를 사용하는 대다수의 거래 시스템에 대한 실적 수치를 제시합니다. 이러한 시스템 중 다수는 백 테스트에서 1.0 - 1.3 범위의 MAR 비율을가집니다. '좋은'등급으로 분류 된 MAR 수준은 거래하는 시스템의 스타일에 따라 달라지기 때문에 다소 주관적입니다.
당신이 주식 거래 시스템을 사용하고 있고 장기적인 측면에서만 거래하고 있다면, 1.0의 MAR은 꽤 좋은 목표가 될 것입니다. 왜냐하면이 시스템들이 꽤 중요한 공평성을 가질 것 인 글로벌 금융 위기와 2000 년의 곰 시장과 같은 기간들이 있기 때문입니다 거절. 이것은 MAR을 1.0보다 높게 만들어 실제 상황에서는 달성하기 어렵습니다 (거래 시스템 개발 과정에서 커브를 너무 많이 맞추면 더 높은 역학 테스트를 얻을 수 있습니다). 그러나 이것은 실제 REAL 거래를 얻는 방법이 아닙니다 결과!)
당신이 악기의 다변화 된 바구니에서 길거나 짧게 거래한다면, 당신은 약간 더 높은 MAR в|를 목표로 할 수 있습니다. 그러나 여전히 곡선 적합에주의 할 필요가 있습니다.
& # xa0; 주식 거래에 대해 자세히 알아보십시오.
주식 거래를 배우고 누군가가 길을 안내하여 통제 상태를 유지하고 수익을 올릴 수있는 방법을 배우고 싶다면 오른쪽의 이미지를 클릭하여 고유 한 새 프로그램을 확인하십시오.
나는 & # x0; 주식 거래를 빠르게 배우고 거래 질문을 해결하는 데 도움을 줄 것입니다.
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최대 삭감 및 MAR 타겟을 기준으로 거래 이익 목표를 결정하십시오.
이제 귀하의 최대 삭감 및 MAR 목표를 달성 했으므로 CAGR (복합 연평균 성장률) 조건으로 거래 이익 목표를 달성하기 위해 두 가지를 결합하는 것은 간단한 문제입니다.
MAR 비율 = 연간 성장률 (CAGR %) / 최대 인출 (%)
내 최대 주식 감소를 설정 한 다음 목표로해야하는 CAGR을 계산하여 거래 목표 설정에 우선적으로 접근하는 것을 선호합니다. 이는 중요한 것은 자본 보존과 위험 관리에 초점을 맞추고 있기 때문에 너무 공격적이고 낙관적으로되지 않기 때문입니다. FIRSTвЂ| 그리고이 게임에서 생존의 열쇠 중 하나는 위험을 관리하여 자본을 보존하는 것입니다.
MAR / CAGR / Drawdown에 대해 고려해야하는 최악의 수치는 대답하기가 어렵습니다. 현실적으로 반품이 최대 & xx0 주식 하락 (MAR <0.5) 인 경우 시스템이 좋지 않으므로 거래 시스템을 계속 찾고 있거나 개선해야합니다. 나는 can†™ t가 backtesting에있는 MAR를 0.75보다는 잘 만들면 무역 체계를 멀리 던질 텐데 그것은 내가 이미 거래하고있는 것과는 아주 다른 경우가 아니면.
상호 관련없는 거래 시스템을 추가하여 포트폴리오 MAR 개선 및 인하 축소 :
하나의 거래 시스템이 가동되어 존경할만한 MAR (백 테스트에서 약 1.0)을 실행하면 관련없는 거래 시스템이나 외환 및 선물과 같은 다양한 유형의 시장을 추가하여 포트폴리오 MAR을 향상시킬 수 있습니다. 아래의 차트와 같이 상관 관계가없는 거래 시스템을 추가하면 MAR이 향상되고 동일한 수익을 달성 할 수 있습니다.
이것은 거래 시스템을 변경할 때마다 과거 데이터에 맞게 조정할 위험이 커지기 때문에 MAR을 향상시키기 위해 하나의 거래 시스템을 조정하는 것보다 훨씬 나은 접근 방법입니다.
포트폴리오에 두 번째 또는 세 번째 시스템을 추가하는 것은 개별 시스템 MAR보다 포트폴리오 MAR에 대한 것입니다. 예를 들어 MAR 또는 1.0이있는 주식 거래 시스템이 하나 있고 독립형 MAR이 0.5 인 두 번째 주식 거래 시스템을 구축 한 경우 두 거래 시스템을 포트폴리오로 결합하면 전체 MAR이 1.75가됩니다. 매우 능가 할 것입니다!
당신은 아마도 두 번째 거래 시스템을 자체적으로 사용하지 않을 것입니다. 그러나 포트폴리오에서 이것은 환상적인 추가 기능입니다.
결론:
장단기 주식 거래 시스템의 뛰어난 MAR은 백 테스트에서 지난 15 ~ 20 년간의 데이터를 포함하는 경우 1.0 이상일 수 있습니다. 이 시간에 우리가 가진 곰 시장은 MAR을 떨어 뜨립니다.
황소 시장 (내가 권장하지 않음)의 데이터 만 사용하는 경우 MAR은 백 테스터의 것보다 훨씬 높습니다. 그러나 다음 번 곰 시장이 올 때 실시간 성과는 좋지 않을 것입니다.
단기 시스템이나 선물 및 외환과 같은 추가 시장을 추가하면 포트폴리오는 & xx0; 1.5 이상의 MAR은 시스템이 잘 설계되고 거래 시스템을 과도하게 최적화하지 않으면 많은 돈을 벌 수있을 정도로 충분히 좋을 것입니다.
관련 기사:
& # xa0; CAGR 및 인하 목표가 합리적인 이유는 무엇입니까?
거래 원칙.
약.
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무역 시스템 101.
시장의 대다수는 기본적으로 많은 계획없이 거래합니다. 대부분의 사람들은 시장에서 돈을 벌기 위해해야 할 일은 청취 분석가의 권고 사항이나 속보에 불과하다고 생각합니다.
& quot; 재생 & quot; TV 나 인터넷에서 말하는 헤드의 뉴스를 사용하는 시장은 결국 돈을 잃어 버렸고 종료되었습니다. 이 게임에서 플레이어의 90 % 이상이 잃고 90 %가 뉴스를 사용하여 거래합니다. 흠. 여기에 상관 관계가있는 걸까요?
거래는 슬롯 머신을하는 것과 같았습니다.
옛날 옛적에, 나는 또한 거래 아이디어에 대한 뉴스 스캔에 빠져 들었다. 때때로 나는 좋은 승리를 잡을 것입니다. 하지만 슬롯 머신을 플레이하는 것과 같았습니다. 나는 계속 플레이 할 수있는 충분한 시간을 얻었습니다.
저는 항상 분석적인 유형의 사람 이었으므로 반복 가능한 거래 방법을 찾기 시작했습니다. 성공적인 상인에 대한 여러 인터뷰를 읽은 후에 전산화 된 길을 가기로 결정했습니다. 전 세계에서 가장 많이 거래되는 많은 상인들이 컴퓨터로 시스템을 사용하여 매매 신호를 생성했으며 이는 거래가 어떻게 이루어져야하는지에 대한 나의 아이디어에 잘 부합합니다.
10 년 전이었고 그 당시에는 트레이딩 시스템에 대해 10,000 % 더 많은 것을 배웠고 무엇이 그것들을 똑딱 거리게 만들었습니다.
무역 시스템 철학.
트레이딩 시스템 디자인의 철학은 미래에 일어날 일의 확률을 파악하기 위해 과거를 사용하는 것입니다. 그렇다고 미래를 예측할 수있는 것은 아닙니다.
나는 포커 같은 카드 게임을하는 것처럼 거래하는 것을 생각합니다. 큰 차이점은 포커에 대한 규칙이 매우 잘 확립되고 반복 가능하다는 것입니다. 주식 시장에서는 규칙이 게시되지 않으므로 과거를 사용하여 게임이 어떻게 진행되어야하는지에 대한 규칙을 제시해야합니다. 나는 내 아이디어를 컴퓨터에 넣었으며, 나는 그 규칙들로 과거에 (돈을 벌어서) 잘했는지를 알려준다.
태양 아래에서 새로운 것은 없습니다.
미래는 알 수 없지만 과거에 어떤 일이 있었는지 아는 것은 미래 결과의 가능성을 엿볼 수 있습니다. 결국, 인간의 감정은 1000 년 전과 동일합니다. (그리고 나는 시장에서 악용 할 수있는 가장자리를 만드는 것이 이러한 감정이라고 주장합니다.)
주식 시장에서 점수를 유지하는 가장 기본적인 방법은 얼마나 자주 돈을 벌는가하는 것입니다. 30 %의 시간을 얻었지만 승자가 패자의 3 배가된다면 돈을 벌 수 있습니다.
대부분의 거래자들은 돈을 벌기 위해 게임을하는 대신 자신의 자존심에 너무 많이 집중합니다. 그렇기 때문에 부풀어 오르는 IQ가있는 아인슈타인 유형의 두뇌 척도조차도 거래에서 실패합니다. 감정을 그림에서 빼고 조건에 따라 경기에 집중하면 일정한 부를 얻을 수 있습니다.
번호를 크 런치.
시장에서 돈을 벌기에 충분하지 않습니다. 나는 돈을 많이 벌고 싶을뿐만 아니라, 가능한 한 내돈을 줄이면서 그렇게하고 싶다. 1 년에 80 %를 만들었지 만, 그 시간 동안 60 %의 수익을 줄여야했습니다. 글쎄, 그건 좋은 거래 시스템이 아니야. 사실, 그와 같은 거래 시스템은 미래의 어떤 시점에서 모든 돈을 잃을 수 있습니다.
그렇다면 잠재적 인 시스템을 찾는 방법은 무엇입니까? 테스트, 테스트 및 재시험. 나는 기술적 분석을 사용하여 내 거래를 찾지 않는다고 말하고 싶다. 나는 테스트 된 분석을 사용한다.
나는 몇 시간 동안 차트를 쏟아 부어 가장자리가 보이는 것을 볼 것입니다. 그런 다음 내 생각을 컴퓨터 (또는 컴퓨터가 얼마나 많은가에 따라 컴퓨터)에 프로그램 할 것입니다. 다음으로, 나는 컴퓨터에 공급 한 다양한 지표의 조합을 테스트하여 거래 기준을 조정할 것입니다.
모두 새로운 컴퓨터조차도 15 년 이상 동안 수천 개의 주식을 처리하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에이 프로세스는 매우 오랜 시간이 걸립니다. 그렇게하기가 어렵다면, 나는 올바른 길을 가고 있다는 것을 압니다. 그것이 쉬운 경우에, 모두는 그것을하고있을 것이고 나는 가장자리가 없을 것입니다.
이득 / 통증 비율과 다른 많은 통계를 입력하십시오.
성능을 측정하는 가장 일반적인 통계 중 하나는 MAR 비율입니다. 기본적으로 복합 연평균 성장률 (CAGR)을 얻은 다음 그 기간 동안 최악의 수익 감소로 나눕니다. 그래서 제 트레이딩 시스템의 연평균 성장률이 50 %이고 최악의 하락률이 25 %라면 MAR 비율은 2.0입니다. 더 커질수록 좋습니다.
일반적으로 시간대가 짧을수록 거래가 많을수록 MAR이 커집니다. Profit Taker와 같은 매우 단기간의 거래 시스템은 1929 년 이후 최악의 곰 시장에서도 3 월경에 3 월을 보냈습니다. 자본 삭감으로 자기 자본을 살펴보면 꾸준한 금리 업체라는 것을 알 수 있습니다.
더 긴 거래 기간을 다룰 때, 이득 / 고통 비율은 더 작게되는 경향이 있습니다. 이익은 거래가 적고 수익률이 매우 클 수 있지만 이러한 시스템은 수시로 적중률이 더 높습니다. 경향 추종 시스템은 주식 시장에서 낮은 MAR 비율을 갖는 경향이 있습니다.
내게 또 다른 중요한 통계는 새로운 주식 최고봉 사이의 시간 길이입니다. 나는 새로운 자산을 높이기 전에 12 개월 이상 시스템을 거래하고 싶지 않습니다. 오래 끌기를 계속하면 집중하기가 매우 어렵습니다.
MAR 비율은 이해하기 쉽지만, 부족하다는 것을 알게됩니다. 성장률과 최악의 인출 만 알면 충분하지 않습니다. 나는 큰 쇠퇴뿐 아니라 새로운 형평성 최고점 사이의 시간 길이에 대해서 나에게 불리한 숫자를 사용하고 싶습니다. 피터 마틴 (Peter Martin)은 그저 그런 일을하는 궤양 지수를 제시했습니다.
그것은 0 (드로우 다운이없는 완벽한 직선)과 100 (항상 드로우 다운 시스템이 있습니다. 이것은 분명히 궤양을 줄 것입니다) 사이의 수를 제공합니다.
귀하의 주식 곡선을 통해함으로써, 그것은 당신이 주식 절정 아래에있어 때마다 축소에 의해 당신을 벌칙. 그런 다음 연간 성장률을 궤양 지수로 나눌 수 있습니다. 나는 이것이 시스템을 비교하는 가장 좋은 방법이라고 생각한다. 피터 마틴 감사합니다.
위험을 낮게 유지하면서 돈을 벌기 위해서는 적절한 돈과 위험 관리를 사용해야합니다. 대부분 이것을 거래로 생각한 것으로 간주합니다. 그렇지 않아! 사실, 그것은 거래의 가장 중요한 측면으로 생각되어야합니다. 당신이 너무 많은 위험을 감수하고 돈을 다 잃으면, 당신은 게임을 빠져 나간다.
당신이하는 모든 거래에 대해, 당신은 얼마나 많은 주식을 사야하는지 정확히 알고 있어야하며 어느 시점에서 얼마나 많은 돈이 위험에 처해 있는지를 알아야합니다. 예를 들어 어느 한 거래에서 돈을 잃어 버렸다면 전체 포트폴리오의 1 %를 넘지 않아야합니다. 당신은 당신의 입장료와 정지 가격에 기초하여 구매할 주식의 수를 계산할 수 있습니다 :
# 주식 = (포트폴리오 위험률) * (포트폴리오 크기) / (구매 가격 - 중지 가격)
1 % (또는 500 달러)의 위험을 안고있는 50,000 달러의 포트폴리오 :
주식을 거래 할 때 어느 한 거래에서 얼마나 위험할지에 대해 걱정할 필요가 있습니다. 보시다시피, 주식은 서로 매우 상호 연관되어 있습니다. 각 거래에서 돈을받을뿐만 아니라 모든 주식이 동시에 실패 할 위험에 처해 있습니다. 따라서 한 번에 시스템이 거래하는 주식 수를 제한해야합니다.
내 테스트를 통해 고정 소수점 베팅과 리스크 관리를 혼합하는 매우 쉬운 방법이 제시되었습니다. 단순히 돈을 10 개 이상의 직책 사이에서 균등하게 분배하도록 나누십시오. 예 :
# 주식 = (포트폴리오 크기 / 10) / 입장 가격.
이제 우리는 포지션 수가 10 개로 제한되어 주식이 배가 될 경우 최대 위험을 줄였습니다 (우리 주식 중 하나가 0 일 경우 최대 10 % 초과) ).
시스템을 테스트 할 때 사람들이 보는 가장 큰 오류 중 하나는 통계적으로 중요합니다. 때로는 특정 패턴이 역사상 단지 10-15 번 나타납니다. 결과는 멋지지만 실제 세계에 적용하면 실패합니다. 알다시피, 나는 무작위로 특정 주식과 무작위 데이트를 선택하여 오픈시 매수할 수있다. 수천 개의 주식과 1 년에 약 250 거래일이 있습니다. 나는 임의의 기회로 인해 시간의 100 %를 얻는 몇 가지 예를 찾을 수있을 것입니다.
거래에서 우위를 찾을 때 많은 예를보고 싶습니다. 단지 소수 일뿐입니다. 수천 개의 주식을 선택할 때 수천 개의 샘플이 아니라 수백 개의 샘플을보고 싶습니다. 그런 식으로 나는 단지 잘 작동하는 거래의 무작위 추출을 생각해 내지 않았다는 것을 알 수 있습니다.
이 웹 사이트에 설명 된 주식 거래 시스템에는 모두 백 테스트를위한 수천 개의 샘플이 있습니다. 실제로는 모든 시스템이 한 번에 10 개의 포지션 한도를 갖기 때문에 실제로 나열된 것보다 많습니다. 최대의 게재 순위에 도달하면 내가 사용하는 소프트웨어가 거래를 필터링합니다.
나는이 실수를 반복해서 보았다. 상인은 기본적인 백 테스트 패키지를 얻고 특정 재고에 대해 어떤 이동 평균이 작동하는지 테스트합니다. 아야! 이것은 돈을 잃는 빠른 방법입니다. 최적화 된 값을 계산하기 위해 하나의 주식만을 사용하는 경우 통계적 유의성을 위해 충분한 샘플이 아닌 위에서 설명한 문제를 겪게됩니다.
수천 개의 주식에 대한 하나의 규칙 세트.
대신에 수천 개의 주식을 스캔하여 모든 조합에서 작동하는 몇 가지 조합을 찾아야했습니다. 이것은 훨씬 더 중요한 통계입니다. 주식을 위해 작동하는 것을 시험 할 때, 나는 그들을 모두 시험한다. 수천 개의 주식에 대해 동일한 규칙을 사용하고 싶습니다. 오직 그 때 나는 내가 가장자리를 발견했다고 믿는다.
위원회, 마진이자 및 미끄러짐을위한 회계.
저기에 너무 많은 상인들이 거래량의 추가 비용이 얼마인지를 깨닫지 못합니다. 좋은 소식은 커미션이 극적으로 떨어지고 있다는 것입니다 (대화 형 중개인은 현재 1 / 2 센트 몫입니다). 그러나, 당신은 여전히 짧은 매수 또는 매도시 마진을 사용하기 위해 브로커에게이자를 지불해야하며 미끄러짐을 고려해야합니다.
Slippage는 주식이 당신의 진입 가격과 정확히 일치하지 않을 때 잃게되는 금액입니다. 내가 열린 주문을 주문한다고 가정 해 봅시다. 오픈은 20.00 이었지만 필 가격은 20.07이었습니다. 귀하의 미끄러짐은 구입 한 주식의 7 센트 (7 센트 * 1000 주 = 70 달러)입니다. 나는 시스템을 시험 할 때 항상 미끄러짐을 포함한다. 나는 보통 미끄러짐을 하루 범위의 5 ~ 10 % 사이로 추정합니다. 주식이 20.00에서 21.00 사이에서 움직 였다면, 미끄러짐은 5-10 센트 사이 일 가능성이 큽니다.
결국 주문과 함께 시장을 이전하는 것이 가능합니다. 내가 이것을 퇴치하는 방법에는 두 가지가있다. 평균적으로 수 백만 달러 상당의 주식을 거래하는 액체 주식 거래와 stop limit order를 사용하는 것이다.
정지 명령을 사용하면 주식에 대해 지불 할 금액에 대한 한도를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 XYZ는 19.00에서 거래되고 있으며, 20.00 / 20.06에 매수 정지 제한 주문을합니다. 재고가 20.00을 치면, 20.06 한도로 주문해야합니다.
시스템 거래 조건 및 수식.
CAGR - 복합 연간 성장률. 단순히 시간당 이익을 얻고 시간으로 나누는 것은 좋지 않습니다. 50 년 동안 50,000 %를 만들었다면, 1 년에 1,000 %를 만들었다 고 말하는 것과 같지 않습니다. 복리이자를 기반으로 한 공식을 대신 적용 할 수 있습니다.
x Sqrt (증가율) - 1 (x는 연도 수)
(50) Sqrt (50,000 %) - 1 = 13.23 % (필자는 대부분의 과학 계산기에서 발견 할 수있는 xsquareRoot 함수를 사용하고 있는데 위 예제에서 50을 곱하지 않음).
MAR - 통증에 대한 간단한 측정. 복합 연평균 성장률 (CAGR)을 취하고 최악의 하락폭으로 나눕니다. 50 %의 연평균 성장률을 보였고 최악의 하락률이 25 % 인 경우 MAR 비율은 2.0입니다.
궤양 지수 - 피터 마틴 (Peter Martin)이 작성한이 이득 / 통증 통계는 0-100입니다. Zero는 무방비 상태에서 완벽하게 직선이 될 것이며, 100은 곧장 아래로 내려갈 것입니다 (따라서 궤양을줍니다). 드롭 다운의 깊이와 지속 시간이 모두 측정됩니다.
나는이 통계 모델을 좋아하는데 왜냐하면 MAR 비율과는 달리 그것은 정의에 의한 것이 한 번의 이벤트 (최악의 드롭 다운) 일 때 당신을 과하게 처벌하지 않기 때문입니다. 자세한 정보는이 웹 사이트를 참조하십시오.
마틴 비율 - CAGR을 복용하고 궤양 지수로 나누면이 수치는 거래 시스템을 비교하는 데 훨씬 좋은 수치를 제공합니다. Sharpe 비율 및 MAR 비율은 제 의견으로는 열등한 비교 모델입니다.
무료 평가판에 즉시 액세스하려면 여기를 클릭하십시오.
여기에 나열된 결과는 가설적인 거래를 기반으로합니다. 명백하게 말해서, 이 거래는 실제로 처형되지 않았습니다. 가상의 또는 시뮬레이션 된 성능 결과에는 고유 한 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리 시뮬레이션 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실제로 실행되지 않았기 때문에 결과에 따라 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인의 영향에 대한 보상이 미달 (또는 상쇄) 될 수 있습니다. 묘사 된 결과보다 좋거나 나 빠졌을 수 있습니다.
우리 팀에 합류하십시오. 처음 30 일간은 무료입니다. 여기를 클릭하십시오.
주식 거래를 배우십시오 :
합리적인 CAGR 및 인하 목표는 무엇입니까?
주식 거래를 처음 배우면 삭감과 거래 이익은 지나치게 낙관적입니다. 내 개인 코칭 클라이언트 중 한 명이 최근 물었습니다.
"합리적인 MAR, CAGR 및 Drawdown % 값은 오랫동안 만,
먼저 두 가지 빠른 정의가 있습니다.
MAR : CAGR을 최대 역사적 하락률로 나눈 월 CAGR : CAGR은 복합 연간 성장률을 나타냅니다. 이는 단순히 매년 평균으로 얻는 수익입니다. & # xa0; Drawdown (감소) : 이전 지분에서 높은 지분 비율로 하락한 지 여부. (아래 그림) & # xa0;
이것은 거래 시스템 개발 여정을 시작하기 전에 거래 목표를 세우는 것의 중요성을 잘 보여주는 훌륭한 질문입니다.
거래 시스템 개발의 모든 것과 마찬가지로 단 하나의 정답은 없기 때문에이 질문에 답하는 몇 가지 단계가 있습니다.
먼저 최대 인출액을 결정하십시오.
제가 설정하고자하는 첫 번째 거래 목표는 최대의 하락입니다. 왜냐하면 이것이 심리적으로 거래를 유지하기에 편한 한계이기 때문입니다. 귀하의 형평성이 30 % 감소하면서 앉아있는 것은 대부분의 사람들 (제 자신 포함)에게는 매우 어렵 기 때문에이 수치는 대부분의 사람들에게 상당히 보수적이어야합니다.
당신이 허용 할 최대 drawdown을 정할 때, backtest에서 볼 수있는 쇠퇴가 실제 거래에서의 최대 하락보다 적은 것임을 기억하는 것도 중요합니다. 나는 1.5 x x 최대 backtest drawdown에 대해 편안함을 좋아합니다. 왜냐하면 그것은 아마 당신이 어떤 시점에서 실시간 거래에서 직면하게 될 것이기 때문입니다.
그래서 당신이 최대 불안감을 느끼기 시작하기 전에 당신의 진정한 긴장감과 불편 함이 30 %라면, 당신은 20 %의 역행 된 최대 인출액을 가진 시스템을 목표로해야합니다.
더 큰 주식 감소가 기하 급수적으로 회복하기가 더 힘들다는 점을 기억하십시오. 따라서 수익 감소 주식 거래의 열쇠 중 하나는 낮은 하락률을 유지하는 것입니다.
존경 할만한 MAR 비율을 목표로하십시오.
커티스 페이스 (Curtis Faith)는 뛰어난 책 '거북이의 길 (Way of the turtle)'에서 선물 계약의 다각화 된 바구니를 사용하는 대다수의 거래 시스템에 대한 실적 수치를 제시합니다. 이러한 시스템 중 다수는 백 테스트에서 1.0 - 1.3 범위의 MAR 비율을가집니다. '좋은'등급으로 분류 된 MAR 수준은 거래하는 시스템의 스타일에 따라 달라지기 때문에 다소 주관적입니다.
당신이 주식 거래 시스템을 사용하고 있고 장기적인 측면에서만 거래하고 있다면, 1.0의 MAR은 꽤 좋은 목표가 될 것입니다. 왜냐하면이 시스템들이 꽤 중요한 공평성을 가질 것 인 글로벌 금융 위기와 2000 년의 곰 시장과 같은 기간들이 있기 때문입니다 거절. 이것은 MAR을 1.0보다 높게 만들어 실제 상황에서는 달성하기 어렵습니다 (거래 시스템 개발 과정에서 커브를 너무 많이 맞추면 더 높은 역학 테스트를 얻을 수 있습니다). 그러나 이것은 실제 REAL 거래를 얻는 방법이 아닙니다 결과!)
당신이 악기의 다변화 된 바구니에서 길거나 짧게 거래한다면, 당신은 약간 더 높은 MAR в|를 목표로 할 수 있습니다. 그러나 여전히 곡선 적합에주의 할 필요가 있습니다.
& # xa0; 주식 거래에 대해 자세히 알아보십시오.
주식 거래를 배우고 누군가가 길을 안내하여 통제 상태를 유지하고 수익을 올릴 수있는 방법을 배우고 싶다면 오른쪽의 이미지를 클릭하여 고유 한 새 프로그램을 확인하십시오.
나는 & # x0; 주식 거래를 빠르게 배우고 거래 질문을 해결하는 데 도움을 줄 것입니다.
이미지를 클릭하고를 입력하면 필요로하는 지원으로 신속하게 주식 거래를 배울 수있는이 독특한 새 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.
최대 삭감 및 MAR 타겟을 기준으로 거래 이익 목표를 결정하십시오.
이제 귀하의 최대 삭감 및 MAR 목표를 달성 했으므로 CAGR (복합 연평균 성장률) 조건으로 거래 이익 목표를 달성하기 위해 두 가지를 결합하는 것은 간단한 문제입니다.
MAR 비율 = 연간 성장률 (CAGR %) / 최대 인출 (%)
내 최대 주식 감소를 설정 한 다음 목표로해야하는 CAGR을 계산하여 거래 목표 설정에 우선적으로 접근하는 것을 선호합니다. 이는 중요한 것은 자본 보존과 위험 관리에 초점을 맞추고 있기 때문에 너무 공격적이고 낙관적으로되지 않기 때문입니다. FIRSTвЂ| 그리고이 게임에서 생존의 열쇠 중 하나는 위험을 관리하여 자본을 보존하는 것입니다.
MAR / CAGR / Drawdown에 대해 고려해야하는 최악의 수치는 대답하기가 어렵습니다. 현실적으로 반품이 최대 & xx0 주식 하락 (MAR <0.5) 인 경우 시스템이 좋지 않으므로 거래 시스템을 계속 찾고 있거나 개선해야합니다. 나는 can†™ t가 backtesting에있는 MAR를 0.75보다는 잘 만들면 무역 체계를 멀리 던질 텐데 그것은 내가 이미 거래하고있는 것과는 아주 다른 경우가 아니면.
상호 관련없는 거래 시스템을 추가하여 포트폴리오 MAR 개선 및 인하 축소 :
하나의 거래 시스템이 가동되어 존경할만한 MAR (백 테스트에서 약 1.0)을 실행하면 관련없는 거래 시스템이나 외환 및 선물과 같은 다양한 유형의 시장을 추가하여 포트폴리오 MAR을 향상시킬 수 있습니다. 아래의 차트와 같이 상관 관계가없는 거래 시스템을 추가하면 MAR이 향상되고 동일한 수익을 달성 할 수 있습니다.
이것은 거래 시스템을 변경할 때마다 과거 데이터에 맞게 조정할 위험이 커지기 때문에 MAR을 향상시키기 위해 하나의 거래 시스템을 조정하는 것보다 훨씬 나은 접근 방법입니다.
포트폴리오에 두 번째 또는 세 번째 시스템을 추가하는 것은 개별 시스템 MAR보다 포트폴리오 MAR에 대한 것입니다. 예를 들어 MAR 또는 1.0이있는 주식 거래 시스템이 하나 있고 독립형 MAR이 0.5 인 두 번째 주식 거래 시스템을 구축 한 경우 두 거래 시스템을 포트폴리오로 결합하면 전체 MAR이 1.75가됩니다. 매우 능가 할 것입니다!
당신은 아마도 두 번째 거래 시스템을 자체적으로 사용하지 않을 것입니다. 그러나 포트폴리오에서 이것은 환상적인 추가 기능입니다.
결론:
장단기 주식 거래 시스템의 뛰어난 MAR은 백 테스트에서 지난 15 ~ 20 년간의 데이터를 포함하는 경우 1.0 이상일 수 있습니다. 이 시간에 우리가 가진 곰 시장은 MAR을 떨어 뜨립니다.
황소 시장 (내가 권장하지 않음)의 데이터 만 사용하는 경우 MAR은 백 테스터의 것보다 훨씬 높습니다. 그러나 다음 번 곰 시장이 올 때 실시간 성과는 좋지 않을 것입니다.
단기 시스템이나 선물 및 외환과 같은 추가 시장을 추가하면 포트폴리오는 & xx0; 1.5 이상의 MAR은 시스템이 잘 설계되고 거래 시스템을 과도하게 최적화하지 않으면 많은 돈을 벌 수있을 정도로 충분히 좋을 것입니다.
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& # xa0; CAGR 및 인하 목표가 합리적인 이유는 무엇입니까?
거래 원칙.
약.
저작권 © 트레이딩 시스템 라이프 PTE. LTD. 2013 - 2015. 모든 권리는 저작권자의 소유입니다.
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