Estratégia de negociação acumulada

Estratégia de negociação acumulada
Eu tenho um sinal com base no desequilíbrio de ordem que quero testar em relação aos dados históricos de estoque.
Eu também tenho o preço para cada um desses sinais e então eu calculo uma tendência no preço para ver se os retornos estão subindo ou descendo nos últimos 4 preços anteriores. Do sinal que tomei.
Agora minha ideia é comprar / short cada vez que o nSignal subir acima de 0.70. Se a tendência for positiva, eu colocaria uma compra e, se a tendência for negativa, colocaria um pedido curto.
Eu estou saindo da posição quando o nSignal começa a declinar novamente. Eu não quero ter mais de uma posição aberta a qualquer momento. Então, se houver um sinal de compra / venda ocorrendo enquanto eu estiver em uma posição aberta, eu ignoraria.
Minhas perguntas são sobre a codificação dos vetores Sell e Buy e o cálculo dos retornos sobre estes. Eu gostaria idealmente de ter um vetor como saída.
Eu posso produzir o sinal de compra / venda, mas eu estou preso em dizer R para ignorar mais compra / venda até nSignal cai e a posição é liberada. Anexei o que gostaria de calcular.

Sistema RSI cumulativo.
O Índice de Força Relativa (RSI) de 2 períodos pode funcionar como um sinal de entrada comercial de curto prazo. Depois de fornecer muitas evidências de apoio em seu livro, Larry Connors e Cesar Alvarez passaram a discutir um sistema que faria uso deste poderoso sinal de entrada.
Sobre o sistema.
O Sistema RSI Cumulativo foi desenvolvido para aproveitar o poder de usar o RSI de 2 períodos para identificar condições de sobrevenda de curto prazo. O sistema negocia exclusivamente o lado comprado, visando mercados que estão acima de sua média móvel simples de 200 dias (SMA). O objetivo de cada negociação é identificar um mercado que tem uma tendência maior, mas que está atualmente se recuperando. O indicador RSI fornece o sinal de que o recuo foi longe demais e é provável que ocorra um ressalto.
Para melhorar o indicador RSI, Connors e Alvarez adicionaram o elemento cumulativo. Em vez de simplesmente pegar o valor atual do RSI, eles escolheram somar os valores de RSI do número X passado de dias. Para todos os testes, eles usaram um valor de 2 para X. Isso significa que eles simplesmente adicionaram os valores de RSI dos dois closes mais recentes.
Eles também introduziram Y como uma segunda variável que representaria o valor do RSI cumulativo que sinalizaria uma entrada. Isso significa que, desde que a condição SMA de longo prazo fosse atendida, o sistema entraria em uma negociação no lado longo sempre que o valor do RSI cumulativo caísse abaixo de Y. Em seus testes, eles usaram valores de 35 e 50 para Y. Lembre-se de que esse valor Y é a soma de dois valores RSI, o que significa que ele será maior que os valores RSI padrão.
Uma vez que uma negociação é sinalizada, a posição longa é mantida até que o RSI de 2 períodos feche acima de 65. Este é o número padrão do RSI, não o número cumulativo. Connors e Alvarez realmente sugerem que você poderia usar vários sinais de saída diferentes. Claramente, eles não dão muita importância às saídas. Uma vez que este é o que eles testaram, será o que usamos para este sistema.
Regras de Negociação.
Digite Long quando:
RSI cumulativo de 2 períodos por X dias & lt; Y.
RSI de 2 períodos & gt; 65
Dados de backtesting.
Connors e Alvarez voltaram a testar este sistema usando dois valores Y diferentes. Ambos os testes foram realizados no SPY de janeiro de 1993 a dezembro de 2007. Eles usaram um valor de 2 para X em ambos os testes.
Para o primeiro backtest, eles usaram um valor Y de 35, o que representaria dois valores RSI de fechamento que, em média, seriam 17,5. Este teste produziu 50 sinais de negociação ao longo de quase 15 anos. O sistema foi rentável em 88% desses negócios e fez uma média de 1,26% em cada negociação. O período médio de manutenção de uma transação foi de 3,7 dias.
Para o segundo backtest, eles aumentaram o valor de Y para 50, o que representou dois fechamentos consecutivos que medem um RSI de 2 períodos de 25. Aumentando o valor de Y, eles esperavam gerar mais sinais de negociação sem reduzir o sistema & # 8217 lucratividade. Este teste gerou um total de 105 negócios durante o mesmo período de 15 anos. O sistema foi rentável em 85,47% desses negócios e obteve um lucro médio de 1,05% em cada operação. Este teste realmente teve uma duração média ainda menor de apenas 3,57 dias.
Connors e Alvarez relataram que também testaram o sistema em outros índices e ETFs e receberam resultados semelhantes.
Análise de sistema.
Acontece que aumentar o valor de Y dobrou o número de negócios, mas teve um impacto muito menor nos retornos. Seria muito interessante testar mais combinações de valores X e Y para ver como ajustá-los afeta os retornos gerais. Para que um sistema valha a pena ser negociado, ele precisa ser lucrativo, mas também precisa fornecer sinais comerciais suficientes. Não faz sentido negociar um sistema que nunca produz sinais de comércio, mesmo que tenha números ridiculamente altos de rentabilidade. O segundo teste foi capaz de produzir o dobro do número de negócios, mas isso ainda representou uma média de cerca de sete negócios por ano.
Um aspecto interessante que Connors e Alvarez apontam é que o segundo teste foi capaz de capturar a maior parte dos ganhos do SPY, enquanto só estava no mercado cerca de 20% do tempo. Como o sistema negocia com rapidez e pouca frequência, é possível que possamos aumentar seus retornos colocando o capital para funcionar em outro lugar entre os negócios.
Melhorando o sistema.
A coisa que eu acho mais atraente sobre este sistema é a sua flexibilidade. As duas variáveis ​​podem ser usadas para ajustar a proporção entre negociações e lucratividade. Os próprios autores sugerem que há várias opções de saída que podem ser usadas. Finalmente, negociar esse sistema permitiria que você fizesse outra coisa com seu capital enquanto o sistema não estivesse no mercado.
Seria muito interessante ver se poderíamos melhorar os retornos que Connors e Alvarez publicaram, testando variáveis ​​diferentes, adicionando um stop-loss duro para proteger nosso capital e investindo o capital em algo seguro como T-bills, enquanto não era negociação. Com todas essas opções para melhorar, o Sistema RSI Cumulativo é muito interessante, e é baseado em um sinal de entrada muito impressionante e bem pesquisado.
Andy Chilcott diz.
Interessante. Eu olhei para ele em meus gráficos, mas ao invés de entrar quando o RSI cai abaixo de 35, parece mais rentável para entrar quando o RSI sobe acima de 35 com uma saída em 65. Não tenho certeza como eu iria definir um SL embora. Vou ver se posso testar isso manualmente e quem sabe vale a pena um EA.
Obrigado por dar uma olhada. Por favor, deixe-nos saber se você se deparar com alguma coisa interessante.
Andy Chilcott diz.
Espero que você não se importe, mas tenha postado alguns comentários sobre isso, incluindo links para isso e os blogs Desenvolvendo um sistema em torno de uma entrada do RSI em um fórum de babypips.
Será interessante ver a resposta.
Isso é ótimo, Andy. Eu aprecio o link.
Eu acredito que você faria bem em seguir um sistema & # 8211; mesmo que não funcione & # 8211; enquanto você ainda é novo na negociação. Aprender a negociar é um problema tão aberto que é difícil saber como ensinar a si mesmo a habilidade. Seguir um sistema força você a se comportar de maneira consistente. O comportamento consistente dá a você a oportunidade de obter mais feedback do mercado sobre o que está funcionando e o que não está funcionando.
Eu estou 100% confiante de que a lama na parede se aproxima e veja o que não pega ninguém em qualquer lugar. É melhor simplesmente abaixar a cabeça e ir para algo específico & # 8211; assim como você está fazendo. Boa sorte e mantenha-me informado sobre o seu progresso!
Oi Shaun; o RSI cumulativo das últimas 2 barras pode ser subtituído calculando a média do RSI das últimas 2 barras e depois usando um nível Y normal como 17,5.

Interpretando um Relatório de Desempenho da Estratégia.
As plataformas de análise de mercado de hoje permitem que os traders revisem rapidamente o desempenho de um sistema de negociação e avaliem sua eficiência e lucratividade em potencial. Essas métricas de desempenho são normalmente exibidas em um relatório de desempenho de estratégia, uma compilação de dados com base em diferentes aspectos matemáticos do desempenho de um sistema. Seja olhando resultados hipotéticos ou dados reais de negociação, existem centenas de métricas de desempenho que podem ser usadas para avaliar um sistema de negociação.
Os comerciantes geralmente desenvolvem uma preferência pelas métricas mais úteis ao seu estilo de negociação. Embora os traders possam naturalmente se aproximar de um número - o lucro líquido total, por exemplo -, é importante entender e revisar muitas das métricas de desempenho antes de tomar qualquer decisão em relação à lucratividade potencial do sistema. Saber o que procurar em um relatório de desempenho estratégico pode ajudar os operadores a analisar objetivamente os pontos fortes e fracos de um sistema. (Veja também: Trading Systems Tutorial.)
Relatórios de desempenho de estratégia.
Um relatório de desempenho estratégico é uma avaliação objetiva do desempenho de um sistema. Um conjunto de regras de negociação pode ser aplicado aos dados históricos para determinar como ele teria sido realizado durante o período especificado. Isso é chamado de backtesting e é uma ferramenta valiosa para os comerciantes que desejam testar um sistema de negociação antes de colocá-lo no mercado. A maioria das plataformas de análise de mercado permite que os traders criem um relatório de desempenho estratégico durante o backtesting. Os comerciantes também podem criar relatórios de desempenho da estratégia para resultados reais de negociação.
A Figura 1 mostra um exemplo de um resumo de desempenho de um relatório de desempenho de estratégia que inclui uma variedade de métricas de desempenho. As métricas estão listadas no lado esquerdo do relatório. os cálculos correspondentes são encontrados no lado direito, separados em colunas.
Além do resumo de desempenho apresentado na Figura 1, os relatórios de desempenho da estratégia também podem incluir listas de negociação, retornos periódicos e gráficos de desempenho. A lista de comércio fornece uma conta de cada comércio que foi tomada, incluindo informações como o tipo de comércio (longo ou curto), a data e hora, preço, lucro líquido, lucro acumulado e lucro percentual. A lista de comércio permite que os comerciantes vejam exatamente o que aconteceu durante cada negociação.
A visualização dos retornos periódicos de um sistema permite que os comerciantes vejam o desempenho dividido em segmentos diários, semanais, mensais ou anuais. Esta seção é útil para determinar lucros ou perdas em um período de tempo específico. Os comerciantes podem avaliar rapidamente o desempenho de um sistema em uma base diária, semanal, mensal ou anual. É importante lembrar que, na negociação, são os lucros (ou perdas) acumulados que importam. Olhando para um dia de negociação ou uma semana de negociação não é tão significativo quanto olhando para os dados mensais e anuais.
Um dos métodos mais rápidos de analisar o desempenho da estratégia é o gráfico de desempenho. Isso mostra os dados de comércio de várias formas, desde um gráfico de barras mostrando o lucro líquido mensal até uma curva de capital. De qualquer maneira, o gráfico de desempenho fornece uma representação visual de todos os negócios no período, permitindo que os negociadores verifiquem rapidamente se um sistema está ou não cumprindo com os padrões. A Figura 2 mostra dois gráficos de desempenho: um como gráfico de barras do lucro líquido mensal; o outro como uma curva de capital. (Veja também: Traçando seu caminho para retornos melhores.)
Principais métricas.
Um relatório de desempenho estratégico pode conter uma enorme quantidade de informações sobre o desempenho de um sistema comercial. Embora todas as estatísticas sejam importantes, é útil limitar o escopo inicial a cinco principais métricas de desempenho:
Lucro Líquido Total Lucro Fator Percentual Rentável Lucro Médio Lucro Máximo Lucro Líquido.
Essas cinco métricas fornecem um bom ponto de partida para testar um sistema comercial em potencial ou avaliar um sistema de negociação ao vivo.
Lucro Líquido Total: O lucro líquido total representa a linha de fundo para um sistema de negociação durante um período de tempo especificado. Esta métrica é calculada subtraindo a perda bruta de todos os negócios perdedores (incluindo comissões) do lucro bruto de todas as negociações vencedoras. Na Figura 1, o lucro líquido total é calculado como:
Embora muitos traders usem o lucro líquido total como o principal meio de medir o desempenho comercial, a métrica sozinha pode ser enganosa. Por si só, esta métrica não pode determinar se um sistema de negociação está executando com eficiência, nem pode normalizar os resultados de um sistema de negociação com base na quantidade de risco que é sustentado. Embora certamente uma métrica valiosa, o lucro líquido total deve ser visto em conjunto com outras métricas de desempenho. (Veja também: Lucrando em uma economia pós-recessão.)
Fator Lucro: O fator lucro é definido como o lucro bruto dividido pela perda bruta (incluindo comissões) para todo o período de negociação. Essa métrica de desempenho relaciona o valor do lucro por unidade de risco, com valores maiores que um indicando um sistema lucrativo. Como exemplo, o relatório de desempenho da estratégia mostrado na Figura 1 indica que o sistema de negociação testado possui um fator de lucro de 1,98. Isso é calculado dividindo-se o lucro bruto pela perda bruta:
Este é um fator de lucro razoável e significa que este sistema em particular produz um lucro. Todos nós sabemos que nem todo comércio será vencedor e que teremos que sustentar perdas. A métrica do fator de lucro ajuda os operadores a analisar o grau em que as vitórias são maiores que as perdas.
A equação acima mostra o mesmo lucro bruto da primeira equação, mas substitui um valor hipotético pela perda bruta. Nesse caso, a perda bruta é maior que o lucro bruto, resultando em um fator de lucro menor que um. Este seria um sistema perdedor.
Porcentagem lucrativa: O percentual lucrativo também é conhecido como a probabilidade de vencer. Essa métrica é calculada dividindo-se o número de negociações vencedoras pelo número total de negociações por um período especificado. No exemplo mostrado na Figura 1, o percentual lucrativo é calculado da seguinte forma:
O valor ideal para a métrica de porcentagem de lucro varia de acordo com o estilo do trader. Os traders que normalmente optam por movimentos maiores, com lucros maiores, exigem apenas um baixo valor rentável para manter um sistema vencedor. Isso ocorre porque os negócios que vencem (que são lucrativos) geralmente são muito grandes. Um bom exemplo disso é a tendência de seguir os comerciantes. Apenas 40% dos negócios podem ser lucrativos e ainda assim produzir um sistema muito lucrativo, porque os negócios que vencem seguem a tendência e, tipicamente, alcançam grandes ganhos. Os negócios que não ganham são geralmente fechados por uma pequena perda.
Negociadores intradiários, e particularmente cambistas, que procuram ganhar pequena quantia em qualquer negociação, enquanto arriscam uma quantia similar, exigirão uma métrica mais lucrativa por cento maior para criar um sistema vencedor. Isso se deve ao fato de que os negócios vencedores tendem a estar próximos em valor aos negócios perdedores; a fim de "chegar à frente", é necessário que haja um percentual significativamente maior de lucro. Em outras palavras, mais negócios precisam ser vencedores, já que cada vitória é relativamente pequena. (Veja também: Escalpelamento: Pequenos Lucros Rápidos Podem Adicionar.)
Lucro Líquido Médio de Comércio: O lucro líquido médio do comércio é a expectativa do sistema: ele representa a quantidade média de dinheiro que foi ganho ou perdido por comércio. O lucro líquido médio do comércio é calculado dividindo-se o lucro líquido total pelo número total de negócios. Em nosso exemplo da Figura 1, o lucro líquido médio da negociação é calculado da seguinte forma:
Em outras palavras, ao longo do tempo poderíamos esperar que cada operação gerada por esse sistema custaria em média US $ 452,79. Isso leva em consideração as negociações vencedoras e perdedoras, pois é baseado no lucro líquido total.
Esse número pode ser distorcido por um outlier, um único comércio que cria um lucro (ou perda) muitas vezes maior que um comércio típico. Um outlier pode criar resultados irrealistas ao inflacionar o lucro líquido médio da negociação. Um outlier pode fazer um sistema parecer significativamente mais (ou menos) lucrativo do que é estatisticamente. O outlier pode ser removido para permitir uma avaliação mais precisa. Se o sucesso do sistema de negociação no backtesting depender de um outlier, o sistema precisa ser mais refinado.
Drawdown Máximo: A métrica de drawdown máximo refere-se ao "pior cenário" para um período de negociação. Mede a maior distância, ou perda, de um pico de patrimônio anterior. Essa métrica pode ajudar a medir a quantidade de risco incorrido por um sistema e determinar se um sistema é prático com base no tamanho da conta. Se a maior quantia de dinheiro que um negociante está disposto a arriscar for menor que a redução máxima, o sistema de negociação não é adequado para o negociante. Um sistema diferente, com menor rebaixamento máximo, deve ser desenvolvido.
Essa métrica é importante porque é uma verificação de realidade para os traders. Quase qualquer operador poderia ganhar um milhão de dólares - se eles pudessem arriscar 10 milhões. A métrica máxima de levantamento precisa estar alinhada com a tolerância ao risco do negociador e com o tamanho da conta de negociação. (Veja também: Proteja-se da perda de mercado.)
The Bottom Line.
Os relatórios de desempenho da estratégia, sejam aplicados a resultados históricos ou ao vivo, podem fornecer uma ferramenta poderosa para ajudar os traders a avaliar seus sistemas de negociação. Embora seja fácil prestar atenção apenas no resultado final, ou no lucro líquido total - todos nós queremos saber quanto dinheiro um sistema produz - as métricas de desempenho adicionais podem fornecer uma visão mais abrangente do desempenho de um sistema. (Veja também: Crie suas próprias estratégias de negociação.)

Testando a estratégia de negociação do RSI 2 sobre ações nos EUA.
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Neste artigo eu olho para um método popular para negociar ações e futuros que utiliza o indicador RSI 2. Esta é uma técnica de reversão à média para encontrar títulos de sobre-compra e sobrevenda.
Qual é o indicador RSI?
O RSI (índice de força relativa) é um oscilador de momentum 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 mais usado em um período de 14 dias, com valores que variam 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 várias ações 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 a negociações de curto prazo de reversão à média, o restante deste artigo examinará o indicador em um período de dois dias. Considerando que, o RSI 14 pode ser implementado em um sistema de tendência seguinte, RSI 2 é muito mais volátil e mais adequado para negociação 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 margem estatisticamente e que ele é muito mais bem sucedido com RSI 2. O livro diz que Connors analisou mais de oito milhões de negociações de 1 de janeiro de 1995 a 31 de dezembro de 2007 e descobriu que O retorno médio dos estoques com uma leitura de RSI de dois períodos abaixo de 10 superou 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 o desempenho subsequente.
Em seguida, o livro lista 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.
Teste Um - RSI de 2 períodos com menos de 5 no S & P 500.
A primeira estratégia mencionada no livro é o S & amp; P 500 Index. Tem as seguintes regras:
O S & P 500 está acima dos seus 200 dias O MA RSI 2 do S & P 500 está abaixo de 5 Compre o S & P 500 no fechamento Sair quando o S & P 500 fechar acima de sua 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 negócios = 49.
• Número de vencedores = 83,6%
• Total de pontos 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 negócios = 49.
• Número de vencedores = 83,7%
• Total de pontos feitos = 524,4.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 3,91%
• rebaixamento máximo = -6,48%
Como você pode ver, os resultados são quase idênticos. A seguir, a tabela de resultados por mês e ano:
Como os resultados do teste parecem 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%
• Total de pontos ganhos = 184,91.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 1,35%
• rebaixamento 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 teve um mau desempenho 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. Essa estratégia é testada no SPY ETF e possui as seguintes regras:
A segurança está acima de sua MA de 200 dias Use RSI de 2 períodos Soma os últimos dois dias da compra de RSI de 2 períodos se o RSI cumulativo estiver abaixo de 35 Saia quando o RSI de 2 períodos se fechar acima de 65.
A execução deste sistema no SPY entre meados de janeiro de 1993 e 1/1/2008 é mostrada no livro para produzir os seguintes resultados:
• Nº de negociações = 50.
• Número de vencedores = 88%
• Total de pontos ganhos = 65,53.
• Tempo médio de espera = 3,7 dias.
Eu executei o mesmo sistema no Amibroker no SPY ETF e obtive os seguintes resultados:
• Nº de negociações = 127.
• Número de vencedores = 74%
• Total de pontos feitos = 42,56.
• Tempo médio de espera = 3,5 dias.
• rebaixamento máximo = -7,25%
Claramente meus resultados são um pouco diferentes. Não sei por que isso acontece. Talvez eu não esteja testando o mercado certo. Talvez minhas regras não sejam as mesmas. É difícil dizer, dadas as informações do livro.
No entanto, vamos executar a estratégia e ver como ela é realizada nos anos mais recentes. Assim, executando a mesma estratégia no SPY entre 1/1/2008 e 1/1/2016 consegui os seguintes resultados:
• Nº de negociações = 58.
• Número de vencedores = 72,4%
• Total de pontos feitos = 20,36.
• Tempo médio de espera = 4 dias.
• Retorno anualizado = 1,76%
• rebaixamento máximo = -19.38%
Mais uma vez, você vê que a estratégia não teve um bom desempenho 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 Em Ações.
De acordo com Connors, as ações adicionaram risco versus índices, porque podem ir a zero (enquanto os índices não podem). Connors, portanto, sugere que é importante usar leituras de RSI cumulativas muito mais 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 houve 77.068 sinais entre 1995 e 2008, dos quais 69% dos negócios foram lucrativos saindo acima de um período de RSI de período de 65 & # 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:
Estoque tem volume médio de 100 dias acima de 250.000 ações Ações acima de $ 5 Ações estão acima de seu MA de 200 dias Comprar se o RSI 2 acumulado estiver abaixo de 10 Saída quando o RSI de 2 períodos fechar acima de 65 Tamanho máximo do portfólio de 10 ações de uma só vez 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. Os resultados e a curva de capital desta estratégia são mostrados abaixo:
• Nº de negócios = 8711.
• Número de vencedores = 64,7%
• Tempo médio de espera = 5,2 dias.
• Retorno anualizado = 23,86%
• rebaixamento máximo = -21,36%
Como você pode ver a partir desses resultados, a estratégia teve um desempenho muito bom nos últimos 20 anos, transformando um capital inicial hipotético de US $ 100.000 em quase US $ 9 milhões, com um retorno total anualizado de 23,86%.
Então, a estratégia de negociação do RSI 2 realmente tem sido uma ótima maneira de obter algumas ações exageradas e fazer alguns negócios lucrativos de reversão à média!
No entanto, embora esses resultados pareçam bons no papel, também é importante estar ciente de algumas considerações adicionais.
Considerações adicionais.
A consideração mais gritante é mostrada ao olhar para a tabela de lucro anual (acima) e isso mostra que o desempenho mais forte realmente veio no início do período de teste. Por exemplo, no universo S & P 1500, a estratégia alcançou mais de 80% em 1997, 1999 e 2000. Nos últimos anos, a estratégia também não foi bem sucedida.
Isso também é consistente ao executar a estratégia no universo S & P 500 e S & 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.
É importante notar que a estratégia ainda parece ser rentável com poucos anos para baixo. Talvez ainda exista uma vantagem, mas o desempenho parece ter diminuído.
Também é importante considerar que esta estratégia implica negociar precisamente no fechamento. Como você não sabe o verdadeiro valor de fechamento do RSI até o final do dia, você provavelmente precisará de algum método de pré-cálculo do preço de negociação que lhe dará o sinal de fechamento correto. Isso pode ser difícil.
Além disso, a natureza de curto prazo do sistema significa que as estimativas de escorregamento 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 se tornou mais amplamente conhecida ou uma combinação dos dois.
A estratégia também é difícil de implementar, especialmente quando se lida com um grande universo de estoques.
Dito isto, a estratégia comercial do RSI 2 ainda parece ser lucrativa e não houve anos de recessão ainda registrados no universo S & amp; P 500.
No geral, o indicador RSI 2 ainda apresenta alguma promessa de desenvolvimento e pode ser usado com outras regras e outros mercados (como no VIX ou em 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 fechamento do RSI, ainda será possível ganhar dinheiro com essa estratégia ou com uma variação dela.
Quer o código Amibroker para essa estratégia? Basta clicar no botão à sua esquerda para visitar a página de download.
Obrigado por ler. Você pode gostar:
Sistemas de negociação e gráficos produzidos com a Amibroker usando dados da Norgate Premium Data. Simulações assumem uma conta em dinheiro sem margem. Os universos de ações incluem constituintes históricos / cotas de fechamento.
Agradeço também a Rayner Teo e ao Dr. Howard Bandy por me lembrar da estratégia do RSI 2.

RSI e como lucrar com isso.
Nós todos sabemos que não há indicadores mágicos, mas há um que certamente agiu como mágica nos últimos 10 anos ou mais. Qual indicador é isso? Nosso confiável RSI. Neste artigo, vamos dar uma olhada em dois modelos de negociação que foram discutidos pela primeira vez no livro, "Estratégias de Negociação de Curto Prazo que Funcionam" # 8221; por Larry Connors e Cesar Alvarez. Tem sido bem estabelecido em vários artigos que um RSI de 2 períodos no gráfico diário dos mercados de índices de ações tem sido uma ferramenta fantástica para encontrar pontos de entrada. Quedas bruscas nos preços dos futuros S & amp; P E-Mini durante mercados altistas têm sido historicamente (desde o ano 2000) seguidos por reversões. Essas inversões geralmente podem ser detectadas usando o indicador RSI padrão com um valor de período de dois. Coloque esse indicador em um gráfico diário e procure pontos quando o indicador cair abaixo de cinco, por exemplo. Esses pontos extremamente baixos são oportunidades de compra.
Valores abaixo de 5 são verdes. Estes são pontos de compra.
Sistema RSI (2).
Podemos transformar isso em um modelo de negociação simples para testar a eficácia do indicador RSI (2) no E-mini S & P. Em suma, desejamos ir muito longe no S & amp; P quando ele experimenta um recuo em um mercado altista. Podemos usar uma média móvel simples de 200 dias para determinar quando estamos em uma tendência de alta e usando um RSI de 2 períodos para localizar pontos de entrada de alta probabilidade. Podemos então sair quando o preço fechar 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 próximo quando o RSI acumulado (2) for inferior a 5. Saia quando o preço fechar acima da média móvel de 5 dias. Use um stop loss catastrófico de US $ 1.000.
O backtest do sistema foi realizado de setembro de 1997 a março de 2012. Um total de US $ 50 para comissões e derrapagens foi deduzido por ida e volta. Abaixo está um gráfico de como este sistema seria, juntamente com os resultados do sistema.
RSI (2) Resultados do Sistema.
Porcentagem de vencedores: 67%
Esses resultados são ótimos considerando que temos um sistema tão simples. Isso demonstra o poder que o indicador RSI (2) tem agora por 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 RSI acumulada (2).
Larry Conners adiciona uma ligeira mudança ao modelo de negociação do RSI (2) criando um valor de RSI acumulado. Em vez de um único cálculo, calcularemos um total diário em execução do RSI de 2 períodos. Nesse caso, vamos usar o total do RSI de dois períodos nos últimos três dias. Quando você mantém um valor acumulado do RSI (2), suaviza os valores. Abaixo está um gráfico comparando o indicador RSI padrão de 2 períodos com um indicador RSI acumulado de 2 períodos. Você pode ver o quão mais suave é o nosso novo indicador. Isso é feito para reduzir o número de negociações na esperança de capturar os negócios de qualidade. Em suma, 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 no fechamento quando o RSI acumulado (2) dos últimos três dias estiver abaixo de 45. Saia quando o RSI (2) do fechamento do dia atual estiver acima de 65. Use um stop loss catastrófico de $ 1000.
Resultados do Sistema RSI (2) Acumulados.
Porcentagem de vencedores: 67%
S & amp; P Cash Market.
Como seria o sistema RSI de 2 períodos negociando 100 ações do mercado à vista de S & amp; P de volta a 1993? Faz muito bem.
Conclusões
Então qual é o melhor? A estratégia acumulada funcionou como pretendido. Aumentou a eficiência do modelo de negociação RSI (2) padrão, reduzindo o número de negócios, mas produziu aproximadamente a mesma quantidade de lucro líquido. Como bônus, o rebaixamento foi um pouco menor. Enquanto ambos os sistemas fazem um trabalho fantástico, a estratégia de acumulação pode fazer um trabalho um pouco melhor. A estratégia RSI Acumulado (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 TradeStation. Por favor, note que o conceito de negociação e o código fornecido não são um sistema de negociação completo. É simplesmente uma demonstração de um método de entrada robusto que pode ser usado como um núcleo de um sistema de negociação. Então, para aqueles de vocês que estão interessados ​​em construir seus próprios sistemas de negociação, esse conceito pode ser um ótimo ponto de partida.
Obtenha o livro.
Atualização 2013:
Um artigo adicional foi publicado em 2013, atualizando o sistema RSI e explorando-o em 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 profissional de varejo com o conhecimento e as ferramentas adequadas para se tornar um operador lucrativo no mundo da negociação quantitativa / automatizada.

Estratégia de Negociação RSI-3 Cumulativa & # 8211; por Larry Connors e Cesar Alvarez.
Esta estratégia vem diretamente de Larry Connors & # 8217; & amp; O livro de Cesar Alvarez chamado "Estratégias de Negociação de Curto Prazo que Funcionam". Eu realmente gostei de programar e testar algumas das idéias apresentadas em seu livro & # 8212; muitos dos quais parecem ter algum mérito & # 8212; então eu queria ir em frente e compartilhar alguns dos trabalhos que eu tenho feito com meus leitores. Na página 104 de seu livro, Connors e Alvarez afirmam que esta estratégia foi 79,49% de precisão no SPY quando testada, ganhando 779,51 pontos S & P com um período de detenção médio de menos de 5 dias de negociação.
Descrição.
Esta estratégia vem diretamente de Larry Connors & # 8217; & amp; O livro de Cesar Alvarez chamado "Estratégias de Negociação de Curto Prazo que Funcionam". Eu realmente gostei de programar e testar algumas das idéias apresentadas em seu livro & # 8212; muitos dos quais parecem ter algum mérito & # 8212; então eu queria ir em frente e compartilhar alguns dos trabalhos que eu tenho feito com meus leitores. Na página 104 de seu livro, Connors e Alvarez afirmam que esta estratégia foi 79,49% de precisão no SPY quando testada, ganhando 779,51 pontos S & P com um período de detenção médio de menos de 5 dias de negociação.
Existem duas estratégias de RSI cumulativas no livro. Esta estratégia em particular é a Connors & # 8217; exemplo de uma maneira diferente de usar sua ferramenta favorita, os RSIs cumulativos, com um período de tempo de look-back ligeiramente mais longo. Para a primeira versão, que também é uma forte concorrente, confira a página principal da estratégia RSI cumulativa aqui.
As configurações padrão com as quais a estratégia de negociação vem são tiradas do livro na página 104 e parecem ter um bom desempenho em meus próprios testes, mas podem ser facilmente personalizadas e testadas com valores diferentes usando o menu de propriedades da estratégia. Isso é útil para backtesting rapidamente a estratégia com diferentes instrumentos, prazos e condições de mercado.
A estratégia original do livro exige que não seja usada nenhuma parada, mas eu adotei a opção de uma parada baseada em porcentagem para tornar a estratégia mais aplicável a diferentes estilos e prazos de negociação.
Os resultados dos backtests de estratégia do thinkorswim podem ser facilmente exportados e analisados ​​no Excel ou em outros programas de planilha simplesmente clicando com o botão direito do mouse em um sinal de estratégia no gráfico e clicando em "Exportar". no menu pop-up.
Os autores & # 8217; Estatísticas:
Instrumento: SPY Taxa de Vitórias: 79.49% # Trades: 78 Pontos ganhos: 779.51 AVG. Tempo de espera: menos de 5 dias.
O que você recebe
Arquivo de estratégia RSI cumulativo (3) para thinkorswim da p. 104 Todos os parâmetros são personalizáveis ​​no menu de propriedades Opção para usar uma parada ou não usar uma parada e para definir o tamanho em% Cores personalizáveis.
Por que você quer isso?
A taxa de ganho / perda extremamente alta no SPY e outros instrumentos torna uma estratégia fácil de negociar de um ponto de vista psicológico A opção para adicionar uma parada torna a estratégia ainda mais fácil de negociar qualquer pessoa, independentemente do tipo de conta que negocie com base na capacidade de realizar o backtário quantitativo da estratégia em vários instrumentos, prazos e condições proporciona mais tranquilidade e incentiva os traders a confiarem totalmente em seu sistema.
Como funciona.
A estratégia de RSIs acumulativos primeiro garante que o instrumento está em uma tendência de alta de longo prazo (com parâmetros personalizáveis) e, em seguida, pega a soma do número x passado dos valores RSI (y) e se o número for suficientemente oversold, a estratégia emite um comprar sinal, e se subseqüentemente ficar suficientemente sobrecomprado, emite uma venda para fechar o sinal. Os níveis de sobrecompra e sobrevenda podem ser personalizados conforme necessário. Os operadores podem, opcionalmente, adicionar uma parada baseada em porcentagem à estratégia (opção simples no menu de propriedades) e personalizar o tamanho da parada percentual.

Estratégia de Negociação RSI-2 Cumulativa para o ThinkOrSwim.
A estratégia de RSI Cumulativo vem diretamente de Larry Connors & # 8217; & amp; O livro de Cesar Alvarez chamado "Estratégias de Negociação de Curto Prazo que Funcionam". Eles afirmam que a estratégia foi de 88% de precisão no SPY quando testado a partir de 1993 até a data da publicação.
Descrição.
A estratégia de RSI Cumulativo vem diretamente de Larry Connors & # 8217; & amp; O livro de Cesar Alvarez chamado "Estratégias de Negociação de Curto Prazo que Funcionam". Eu realmente gostei de programar e testar algumas das idéias apresentadas em seu livro & # 8212; muitos dos quais parecem ter algum mérito & # 8212; então eu queria ir em frente e compartilhar alguns dos trabalhos que eu tenho feito com meus leitores. Na página 67 de seu livro, Connors e Alvarez afirmam que esta estratégia foi 88% precisa no SPY quando testada de 1993 até a data de publicação, ganhando 65,53 pontos SPY com um ganho médio de 1,26% e um período médio de exploração de 3,7 dias.
Na verdade, existem duas estratégias de RSI cumulativas no livro, e essa é a primeira da página 67. A segunda está na página 104 e essa estratégia de RSI cumulativa específica está aqui.
As configurações padrão (200, 2, 2, 35, 65, no) que a estratégia de negociação vem com estão diretamente fora do livro na página 67, e parecem ter um bom desempenho em meus próprios testes, mas podem ser facilmente customizadas e testado com valores diferentes usando o menu de propriedades da estratégia. Isso é útil para backtesting rapidamente a estratégia com diferentes instrumentos, prazos e condições de mercado. As configurações alternativas que os autores sugerem na página 68, para referência, são as seguintes: (200, 2, 2, 50, 65, no). Essas configurações resultaram em mais negociações e ganhos maiores durante o mesmo período de tempo e diminuíram apenas ligeiramente a precisão, portanto, foi um trade-off benéfico. Os resultados dessas configurações de acordo com os autores foram de 85,46% dos vencedores, 105,95 pontos totais do SPY, com um ganho médio de 1,05% e um período médio de detenção de 3,57 dias de negociação. Os autores observaram que essa estratégia captou aproximadamente o mesmo número de pontos que o SPY havia feito nos 15 anos anteriores, enquanto apenas esteve no mercado 20% do tempo, reduzindo bastante a exposição ao risco.
A estratégia original do livro exige que não seja usada nenhuma parada, mas eu adotei a opção de uma parada baseada em porcentagem para tornar a estratégia mais aplicável a diferentes estilos e prazos de negociação.
Os resultados dos backtests de estratégia do thinkorswim podem ser facilmente exportados e analisados ​​no Excel ou em outros programas de planilha simplesmente clicando com o botão direito do mouse em um sinal de estratégia no gráfico e clicando em "Exportar". no menu pop-up.
Os autores & # 8217; Estatísticas:
Instrumento: SPY Período de teste: Quase 15 anos Taxa de vitória: 88% # Trocas: 50 AVG. P & amp; L: 1,26% Pontos líquidos: 65,53 Tempo de espera: 3,7 dias de negociação.
O que você recebe
Arquivo de estratégia de RSIs cumulativos para thinkorswim, conforme mostrado na página 67 do livro Todos os parâmetros são personalizáveis ​​no menu de propriedades Opção para usar uma parada ou não usar uma parada e para definir o tamanho em% Cores personalizáveis.
Por que você quer isso?
A taxa de ganho / perda extremamente alta no SPY e outros instrumentos torna uma estratégia fácil de negociar de um ponto de vista psicológico A opção para adicionar uma parada torna a estratégia ainda mais fácil de negociar qualquer pessoa, independentemente do tipo de conta que negocie com base na capacidade de realizar o backtário quantitativo da estratégia em vários instrumentos, prazos e condições proporciona mais tranquilidade e incentiva os traders a confiarem totalmente em seu sistema.
RSI cumulativo: como ele funciona.
A estratégia de RSIs acumulativos primeiro garante que o instrumento está em uma tendência de alta de longo prazo (com parâmetros personalizáveis) e, em seguida, pega a soma do número x passado dos valores RSI (y) e se o número for suficientemente oversold, a estratégia emite um comprar sinal, e se ficar suficientemente sobrecomprado, emite uma venda para fechar o sinal. Os níveis de sobrecompra e sobrevenda podem ser personalizados conforme necessário. Os operadores podem, opcionalmente, adicionar um percentual de parada à estratégia (opção simples no menu de propriedades) e personalizar o tamanho da parada percentual.
Larry Connors e Cesar Alvarez Estratégia RSI Cumulativa.

Meta Scalper - Uma Estratégia Simples de Baixo Risco de Escalpelamento.
Visão Geral da Estratégia.
O método pode ser usado em qualquer mercado, mas é melhor (e tem o menor risco) quando o mercado está limitado ao intervalo. É uma estratégia de baixo rendimento. Isso significa que os lucros não são enormes, mas são consistentes quando o sistema é aplicado corretamente.
Eu usei esse método durante vários meses em períodos de um minuto (M1) e cinco minutos (M5). No entanto, pode ser adaptado para trabalhar em escalas de tempo maiores, se desejar.
Ao contrário da maioria dos outros cambistas, este método entra no mercado em gatilhos de um indicador, bem como comportamento de preço em cada barra (vela). Um elemento-chave dessa estratégia é que ela distribui o risco em vários negócios para criar uma sequência no couro cabeludo. Essa média é essencial para restringir os levantamentos e criar lucros incrementais.
Ao contrário de outros sistemas de escalpelamento, as negociações podem sofrer perdas. Muitos escalpeladores abandonam o comércio assim que entram em uma perda. No entanto, como a exposição é distribuída entre vários negócios, o impacto do saque no saldo da conta é limitado. Devido à necessidade de permitir que as negociações entrem em uma perda, não é aconselhável usar esse método com alavancagem agressiva.
Com essa estratégia, não uso mais de um lote padrão por US $ 10 mil do saldo da conta. Ou seja, nunca há mais de um lote de exposição a qualquer momento. Normalmente, a exposição é distribuída por 100 negociações. No entanto, com o sinal de entrada que eu uso raramente há mais de 10 negociações abertas de uma só vez. A média é de cerca de 5 negócios por dia e o lucro total médio é de 25,9 pips por dia. A tabela abaixo resume a configuração: