Bandas De Bollinger Algoritmo

Tengo problemas para backtesting una estrategia Banda de Bollinger en R. La lógica es que quiero tomar una posición corta si el cierre es mayor que la banda superior y luego cerrar la posición a cabo cuando se cruza la media. También quiero tomar una posición larga si el cierre es menor que la banda inferior, y cerrar la posición cuando se cruza la media. Hasta el momento esto es lo que tengo: bbands BBands LT-(stockClose, n20, SD2) sig1 ntegrada Lag (siotro ((stockClose gtbbandsup), - 1,0)) Lag SIG2 ntegrada (siotro ((stockClose ltbbandsdn), 1 , 0)) sig3 ntegrada Lag (siotro ((stockClose gt bbandsmavg), 1, -1)) sig ntegrada sig1 SIG2 Aquí es donde estoy atascado, ¿cómo lo uso sig3 para obtener las deseadas características bandas resultsBollinger bandas comerciales, cuales son las líneas de trazado en y alrededor de la estructura de precios para formar un sobre, son la acción de los precios cerca de los bordes del sobre que nos interesa. se trata de uno de los conceptos más poderosos disponibles para el inversor de base técnica, pero lo hacen no, como se cree comúnmente, dar absoluta compra y venta de señales en función del precio de tocar las bandas. Lo que hacen es responder a la eterna pregunta de si los precios son altos o bajos en términos relativos. Armado con esta información, un inversor inteligente puede hacer las decisiones de compra y venta mediante el uso de indicadores para confirmar la acción del precio. Pero antes de empezar, necesitamos una definición de lo que estamos tratando. bandas comerciales son líneas trazadas en y alrededor de la estructura de precios para formar un quotenvelope. quot Es la acción de los precios cerca de los bordes del sobre que estamos particularmente interesados ​​en. La primera referencia a las bandas de trading que he encontrado en la literatura técnica es en la ganancia magia de sincronización autor JM Hurst enfoque de la transacción que conlleva el dibujo de sobres suavizadas alrededor de precio para ayudar en la identificación de ciclo. La figura 1 muestra un ejemplo de esta técnica: Nota en particular, el uso de diferentes sobres para los ciclos de diferentes longitudes. El siguiente desarrollo importante en la idea de bandas de negociación llegó a mediados y finales de 1970, como el concepto de cambio de una hasta media móvil y por un cierto número de puntos o un porcentaje fijo para obtener un sobre en torno precio ganó popularidad, un enfoque que todavía se emplea por muchos. Un buen ejemplo aparece en la Figura 2, donde un sobre se ha construido alrededor del Dow Jones Industrial Average (DJIA). El promedio utilizado es un promedio móvil simple de 21 días. Las bandas se desplazan hacia arriba y hacia abajo por 4. El procedimiento para crear un gráfico de este tipo es sencillo. En primer lugar, calcular y representar gráficamente la media deseada. A continuación, calcule la banda superior multiplicando la media por 1 más el porcentaje elegido (1 0.04 1.04). A continuación, calcular la banda inferior multiplicando el promedio de la diferencia entre 1 y el porcentaje elegido (1-0,04 0,96). Por último, trazar las dos bandas. Para el Dow Jones, los dos promedios más populares son los de 20 y 21 días promedios y los porcentajes más populares se encuentran en el rango de 3,5 a 4,0. La siguiente innovación importante vino de Marc Chaikin de Bomar Valores que, en el intento de encontrar alguna manera de tener el mercado establece los anchos de banda en lugar del enfoque intuitivo o aleatorio de selección utilizado antes, sugirió que las bandas pueden construir para contener un porcentaje fijo de los datos a lo largo del año pasado. La figura 3 representa este enfoque potente y siendo muy útil. Se metió con el promedio de 21 días, y sugirió que las bandas debe contener 85 de los datos. Por lo tanto, las bandas se desplazan hacia arriba y hacia abajo por 3 2. Bandas Bomar fueron el resultado. La anchura de las bandas es diferente para las bandas superior e inferior. En un movimiento alcista sostenida, el ancho de banda superior se expandirá y el ancho de banda inferior se contraerá. Lo contrario es cierto en un mercado a la baja. No sólo el cambio de ancho de banda total a través del tiempo, el desplazamiento alrededor de los cambios medios también. Pidiendo el mercado lo que está sucediendo es siempre un enfoque mejor que decir el mercado lo que hay que hacer. A finales de 1970, mientras que las órdenes de negociación y opciones y en la década de 1980, cuando se inició la negociación de opciones de índice, que se centraron en la volatilidad como la variable clave. A la volatilidad, a continuación, di vuelta otra vez para crear mi propio enfoque de bandas comerciales. Probé cualquier número de medidas de volatilidad antes de seleccionar la desviación estándar como el método por el que se establece el ancho de banda. Me hice especialmente interesado en la desviación estándar debido a su sensibilidad a las desviaciones extremas. Como resultado, las Bandas de Bollinger son extremadamente rápidos en reaccionar a grandes movimientos en el mercado. En la Figura 5, las bandas de Bollinger se trazan dos desviaciones estándar por encima y por debajo de un 20 días de media móvil simple. Los datos utilizados para calcular la desviación estándar son los mismos datos que los que se utilizan para la media móvil simple. En esencia, se está utilizando en movimiento desviaciones estándar para trazar bandas en torno a una media móvil. El marco de tiempo para los cálculos es tal que es descriptivo de la tendencia a medio plazo. Tenga en cuenta que muchas reversiones ocurren cerca de las bandas y que el promedio proporciona soporte y resistencia en muchos casos. Hay un gran valor en la consideración de diferentes medidas de precio. El precio típico, (alto-bajo estrecha) / 3, es una de las medidas que he encontrado para ser útil. La estrecha ponderada, (alto-bajo cerrar cerrar) / 4, es otra. Para mantener la claridad, limitaré mi discusión de las bandas comerciales para el uso de los precios de cierre para la construcción de bandas. Mi enfoque principal es en el mediano plazo, pero las aplicaciones a corto y largo plazo funciona igual de bien. Centrándose en la tendencia intermedia da a uno el recurso a los escenarios a corto y largo plazo para la referencia, un concepto muy valiosa. Para el mercado de valores y las acciones individuales. un período de 20 días es óptimo para el cálculo de las Bandas de Bollinger. Es descriptivo de la tendencia a medio plazo y ha logrado una amplia aceptación. La tendencia a corto plazo parece estar bien servido por los cálculos de 10 días y la tendencia a largo plazo por parte de los cálculos de 50 días. El promedio que se selecciona debe ser descriptivo del marco de tiempo elegido. Esto es casi siempre una longitud media diferente de la que resulta más útil para la compra y venta de cruce. La forma más fácil de identificar el medio adecuado es elegir uno que proporciona soporte a la corrección del primer movimiento hacia arriba de una parte inferior. Si el promedio es penetrado por la corrección, entonces el promedio es demasiado corto. Si, a su vez, la corrección está por debajo de la media, entonces el promedio es demasiado largo. Un promedio que se elige correctamente proporcionará apoyo mucho más a menudo de lo que se ha roto. (Ver Figura 6.) Bandas de Bollinger se pueden aplicar a prácticamente cualquier mercado o valor. Para todos los mercados y las cuestiones, me gustaría utilizar un periodo de cálculo de 20 días como punto de partida y sólo se apartan de ella cuando las circunstancias me obligan a hacerlo. Mientras estira el número de períodos en cuestión, es necesario aumentar el número de desviaciones estándar empleadas. A los 50 períodos, dos y una décima desviaciones estándar son una buena selección, mientras que a los 10 períodos de una hora y nueve décimas hacer el trabajo bastante bien. 50 períodos con 2.1 desviación estándar de 10 periodos con 1,9 desviación estándar superior de la banda de 50 días SMA 2.1 (s) banda media de 50 días SMA banda inferior de 50 días SMA - 2.1 (s) banda superior de 10 días SMA 1.9 (s) Medio banda de 10 días de SMA Baja banda de 10 días de SMA - 1.9 (s) En la mayoría de los casos, la naturaleza de los períodos es inmaterial todos parecen responder a las Bandas de Bollinger se especifica correctamente. Los he utilizado en los datos mensuales y trimestrales, y sé que muchos comerciantes les aplican sobre una base intradía. Etiquetas del bandas superior e inferior de comercio bandas responden a la pregunta de si los precios son altos o bajos en términos relativos. El asunto en realidad se centra en las bandas basis. quot relativa Trading frase de cuotas no se dé absoluta de compra y venta de señales al haber sido tocado más bien, que proporcionan un marco en el que el precio puede estar relacionado con los indicadores. Algunos trabajan más años declaró que se utilizó la desviación de una tendencia, medida por la desviación estándar de un promedio móvil para determinar los estados de sobrecompra y sobreventa extrema. Pero recomiendo el uso de las bandas de trading como la generación de compra, venta y señales de continuación a través de la comparación de un indicador adicional a la acción de los precios dentro de las bandas. Si las etiquetas de precio de la acción y la banda superior del indicador confirma, no se genera ninguna señal de venta. Por otro lado, si las etiquetas de precio de la acción banda y indicador superior no confirma (es decir, que diverge). tenemos una señal de venta. La primera situación no es una señal de venta en cambio, es una señal de continuación si una señal de compra estaba en efecto. También es posible generar las señales de la acción del precio dentro de las bandas por sí solas. A (formación en el gráfico) superior formada fuera de las bandas seguido de una segunda parte superior dentro de las bandas constituye una señal de venta. No hay ningún requisito para la segunda posición de las tapas con respecto a la primera parte superior, sólo en relación con las bandas. Esto a menudo ayuda en la detección de tapas en el que el segundo empuje va a un nuevo máximo nominal. Por supuesto, lo contrario es cierto para bajos. Por ciento b (b) y ancho de banda Un indicador derivado de las Bandas de Bollinger que llamo B puede ser de gran ayuda, utilizando la misma fórmula que George carril utilizado para procesos estocásticos. El indicador b nos dice que nos encontramos dentro de las bandas. A diferencia de los procesos estocásticos, comprendidas entre 0 y 100, b puede tomar valores negativos y valores por encima de 100, cuando los precios están fuera de las bandas. En 100 estamos en la banda superior, a 0 estamos en la banda inferior. Por encima de 100 estamos por encima de las bandas superior e inferior a 0 estamos por debajo de la banda inferior. close - inferior de la banda superior de banda - Indicador de banda inferior b Permite comparar el comportamiento del precio de la acción indicador. En un gran empuje hacia abajo, supongamos que llegar a -20 para b y 35 para el índice de fuerza relativa (RSI). En el siguiente impulso a los niveles de precios ligeramente más bajos (después de una concentración), b sólo se cae a 10, mientras que el RSI se detiene en 40. Tenemos una señal de compra causada por la acción del precio dentro de las bandas. (La primera baja salió fuera de las bandas, mientras que la segunda baja fue hecha dentro de las bandas.) La señal de compra se confirma por el RSI, ya que no hizo un nuevo mínimo, lo que nos da una señal de compra confirmada. banda superior - inferior bandas y los indicadores de comercio de la banda son dos buenas herramientas, pero cuando se combinan, el enfoque resultante para los mercados se convierte en poderoso. Ancho de banda, otro indicador derivado de las Bandas de Bollinger, pueda también los comerciantes de interés. Es la anchura de las bandas expresadas como un porcentaje de la media móvil. Cuando las bandas estrechas drásticamente, una fuerte expansión de la volatilidad por lo general se produce en un futuro muy próximo. Por ejemplo, una caída en la anchura de banda por debajo de 2 para el amplificador Standard Poors 500 ha dado lugar a movimientos espectaculares. El mercado más a menudo comienza en la dirección equivocada después de que las bandas se tensan antes de realmente conseguir en curso, de los cuales de enero de 1991 está un buen ejemplo. Evitar la regla cardinal Multicolinealidad A para el uso exitoso de análisis técnico requiere evitar la multicolinealidad medio de indicadores. multicolinealidad es simplemente la contabilización múltiple de la misma información. El uso de las cuatro diferentes indicadores derivados de la misma serie de precios de cierre para confirmar sí es un ejemplo perfecto. Así que uno de los indicadores derivados de los precios de cierre, otro del volumen y el último de la gama de precios proporcionaría un grupo de indicadores útiles. Pero la combinación de RSI, la media móvil de convergencia / divergencia (MACD) y la tasa de cambio (suponiendo que todo se derivaron de los precios de cierre y se utiliza abarca aproximadamente la misma hora) sería no. Aquí están, sin embargo, tres indicadores para usar con bandas para generar la compra y venta sin tropezar con problemas. En medio de indicadores derivados de precio por sí solo, el RSI es una buena opción. Los precios de cierre y el volumen se combinan para producir el volumen de operaciones de balance, otra buena opción. Por último, rango de precios y el volumen se combinan para producir un flujo de dinero, de nuevo una buena elección. Nada es demasiado altamente colineales y por lo tanto se combinan juntos por una buena agrupación de instrumentos técnicos. Muchos otros podrían haber sido elegido, así: MACD podría ser sustituido por el RSI, por ejemplo. El Commodity Channel Index (CCI) fue una elección temprana para usar con las bandas, pero como se vio después, era un pobre, ya que tiende a ser colineal con las bandas mismos en determinados intervalos de tiempo. El resultado final es comparar el comportamiento del precio dentro de las bandas a la acción de un indicador que conoce bien. Para la confirmación de señales, a continuación, puede comparar la acción de otro indicador, con tal de que no es colineal con la primera. Bandas de Bollinger fueron creados por John Bollinger, CFA, CMT y publicados en 1983. Fueron desarrollados en un esfuerzo por crear bandas comerciales totalmente adaptables. Las siguientes normas que regulan el uso de las bandas de Bollinger fueron recogidos de las preguntas que los usuarios han pedido más a menudo y nuestra experiencia de más de 25 años con las Bandas de Bollinger. Bandas de Bollinger proporcionan una definición relativa de alta y baja. Al precio de la definición es alta en la banda superior y baja en la banda inferior. Esa definición relativa puede ser utilizado para comparar el comportamiento del precio y de la acción indicador para llegar a comprar y vender rigurosa decisiones. indicadores apropiados se pueden derivar de impulso, el volumen, el sentimiento, el interés abierto, interactivo de datos de mercado, etc. Si se utiliza más de un indicador de los indicadores no deben estar directamente relacionadas entre sí. Por ejemplo, un indicador de momento podría complementar un indicador de volumen con éxito, pero dos indicadores de impulso enviaban mejor que una. Bandas de Bollinger se pueden utilizar en el reconocimiento de patrones para definir / aclarar los patrones de precios puros, tales como tapas y fondos M W, turnos de impulso, etc. Etiquetas de las bandas son sólo eso, no etiquetas de señales. Una etiqueta de la Banda de Bollinger superior no es en-y-de-sí una señal de venta. Una etiqueta de la banda inferior de Bollinger no está en-y-de-sí una señal de compra. En el tender precio mercados puede, y de hecho, caminar por la Banda de Bollinger superior y abajo de la banda inferior de Bollinger. Cierra fuera de las bandas de Bollinger son inicialmente señales de continuación, no señales de inversión. (Esto ha sido la base de muchos sistemas de la volatilidad de grupo de trabajo con éxito.) Los parámetros por defecto de 20 periodos para los que se mueven los cálculos de promedio y desviación estándar, y dos desviaciones estándar de la anchura de las bandas son sólo eso, los valores predeterminados. Los parámetros reales necesarios para cualquier tarea / mercado determinado pueden ser diferentes. El promedio desplegado como la Banda de Bollinger media no debe ser el mejor para cruces. Más bien, debe ser descriptivo de la tendencia a medio plazo. Para la contención de precios constante: Si se alarga el promedio del número de desviaciones estándar necesita ser aumentado de 2 a 20 periodos, a 2,1 a 50 periodos. Del mismo modo, si el promedio se acorta el número de desviaciones estándar debe reducirse de 2 a 20 periodos, a 1,9 a los 10 períodos. Bandas de Bollinger tradicionales se basan en una media móvil simple. Esto se debe a un promedio simple se utiliza en el cálculo de la desviación estándar y queremos ser lógicamente consistente. Exponenciales Bandas de Bollinger eliminan los cambios bruscos de la anchura de las bandas provocadas por grandes cambios de precios que salen de la parte posterior de la ventana de cálculo. medias exponenciales deben ser utilizados tanto para la banda media y en el cálculo de la desviación estándar. No hacer suposiciones estadísticas basadas en el uso del cálculo de la desviación estándar en la construcción de las bandas. La distribución de los precios de los valores no es normal y el tamaño de la muestra típica en la mayoría de las implementaciones de las Bandas de Bollinger es demasiado pequeño para la significación estadística. (En la práctica nos encontramos normalmente 90, no 95, de los datos dentro de las bandas de Bollinger con los parámetros por defecto) b nos dice dónde estamos en relación con las bandas de Bollinger. La posición dentro de las bandas se calcula utilizando una adaptación de la fórmula para el Estocástico B tiene muchos usos, entre los más importantes son la identificación de las divergencias, reconocimiento de patrones y la codificación de los sistemas de comercio que utilizan las bandas de Bollinger. Los indicadores pueden ser normalizadas con b, lo que elimina los umbrales fijados en el proceso. Para ello parcela de 50-período o bandas de Bollinger más largos en un indicador y luego calcular b del indicador. Ancho de banda ancha nos dice cómo son las Bandas de Bollinger. El ancho cruda se normaliza el uso de la banda media. Utilizando el ancho de banda parámetros por defecto es cuatro veces el coeficiente de variación. Ancho de banda tiene muchos usos. Su uso más popular es la de indentify el apretón, pero también es útil en la identificación de los cambios de tendencia. Bandas de Bollinger se pueden utilizar en la mayoría de series de tiempo financieras, incluyendo acciones, índices, divisas, commodities, futuros, opciones y bonos. Bandas de Bollinger se pueden utilizar en las barras de cualquier longitud, 5 minutos, una hora, diariamente, semanalmente, etc. La clave es que las barras deben contener suficiente actividad para dar una imagen robusta del mecanismo de formación de precios en el trabajo. Bandas de Bollinger no proporcionan asesoramiento continuo en vez ayudan indentify configuraciones donde las probabilidades pueden estar en su favor. Una nota de John Bollinger: Una de las grandes alegrías de haber inventado una técnica analítica tales como bandas de Bollinger es ver lo que otras personas hacen con ella. Estas normas que regulan el uso de las bandas de Bollinger se ensamblaron en respuesta a las preguntas frecuentes de los usuarios y nuestra experiencia de más de 25 años de uso de las bandas. Si bien hay muchas maneras de utilizar las Bandas de Bollinger, estas normas deben servir como un buen punto de inicio. Para aprender más acerca de las Bandas de Bollinger: Para asistir al seminario que cubre estas 22 reglas, haga clic en 22 Reglas para el uso de las bandas de Bollinger. copiar Bollinger Capital Management. Todos los derechos Bandas reserved. Bollinger 8211 Momentum Modelo estrategia comercial (Configuración) I. Trading Estrategia Desarrollador: John Bollinger (bandas de Bollinger). Concepto: Tendencia-siguiente estrategia comercial basada en las Bandas de Bollinger. Objetivo de la investigación: Verificación del rendimiento del modelo de 3 fases (largo / corto / neutral). Especificación: Tabla 1. Resultados: Figura 1-2. Configuración comercial: Operaciones largos: 1 cerrarYa gt UpperBandi 1. Oficios cortos: cerrarYa 1 lt LowerBandi 1. Índice: i barra actual. Entrada comercial: Operaciones largos: Una compra en la apertura se coloca después de una configuración alcista. Operaciones cortos: Una venta en la apertura se coloca después de un programa de instalación bajista. Salir comercial: Tabla 1. Cartera: 42 mercados de futuros de los cuatro principales sectores del mercado (materias primas, divisas, tipos de interés e índices de renta variable). Datos: 36 años desde 1980. Plataforma de Pruebas: MATLAB. II. Prueba de sensibilidad Todos los gráficos 3-D son seguidos por los gráficos de contorno 2-D para el factor de beneficio, ratio de Sharpe, el Índice de Rendimiento de la úlcera, TACC, Drawdown máximo, operaciones rentables por ciento y medio. Win / Med. Índice de siniestralidad. La imagen final muestra la sensibilidad de la equidad de la curva. Las variables analizadas: MALength amp DESVEST (Definiciones: Tabla 1): Figura 1 Rendimiento de la cartera (Entradas: Tabla 1 Comisión amp Deslizamiento: 0) sistema de comercio Sistema. Bollinger Banda Breakout Trading La Banda de Bollinger Breakout (reglas y explicaciones más abajo) es un clásico tendencia siguiente sistema. Como tal, lo incluimos en nuestro Estado de tendencia siguiente informe. cuyo objetivo es establecer un punto de referencia para el seguimiento del rendimiento genérica de seguimiento de tendencia como una estrategia de negociación. El Estado sabiduría de la tendencia siguiente informes del rendimiento de un índice compuesto compone de tendencia clásica siguientes sistemas (Banda de Bollinger Breakout y otros) simuladas a través de múltiples marcos de tiempo y una cartera de futuros, seleccionada del intervalo de 300 mercados de futuros más de 30 intercambios que la sabiduría comercio puede ofrecer a los clientes el acceso a. La cartera es global, diversificada y equilibrada en los sectores principales. Publicamos actualizaciones al informe todos los meses, incluyendo la del sistema de comercio Breakout Banda de Bollinger. Suscribirse es la mejor manera de no perder y seguir el rendimiento de seguimiento de tendencia sobre una base regular. Suscribirse, asegúrese de que no se pierda nuestro Estado de tendencia siguiente informe actualiza. Recibir actualizaciones gratuitas cada mes Siguiendo la tendencia de rendimiento en una tendencia Objetivo pocas palabras siguientes estadísticas útiles de referencia y análisis histórico completo informe para los nuevos suscriptores Uno de la estrategia comercial más común entre los operadores de futuros profesionales. El sistema de desbloqueo Banda de Bollinger explicó el sistema de comercio Breakout Banda de Bollinger fue descrito por Chuck LeBeau y David Lucas en su libro de 1992: Guía de comerciantes 8220Technical a análisis por ordenador de la Markets8221 Futuros. El sistema es una forma de sistema de arranque que compra en el lado abierto cuando el precio cierra por encima de la parte superior de la banda de Bollinger y salidas cuando el precio cierra de nuevo dentro de la banda. entradas cortas son el espejo opuesto con la venta que tiene lugar cuando el precio cierra por debajo de la parte inferior de la Banda de Bollinger. El centro de la Banda de Bollinger se define por una media móvil simple de los precios de cierre utilizando un número de días definido por el parámetro Cerrar Días promedio. La parte superior e inferior de la banda de Bollinger se definen utilizando un múltiplo fijo de la desviación estándar de la media móvil especificado por el parámetro de umbral de entrada. El sistema de banda Bollinger del desbloqueo de comercio entra en la apertura tras un día en que se cierra sobre la parte superior de la Banda de Bollinger o por debajo de la parte inferior de la Banda de Bollinger. Las salidas del sistema después de un cierre por debajo de la banda de salida que se define utilizando un múltiplo fijo de la desviación estándar de la media móvil especificado por el parámetro de umbral Salir. El valor de la banda de salida en el día de entrada se utiliza como la parada con el fin de determinar el tamaño de la posición utilizando la posición Fracción Fija algoritmo de tamaño estándar. El Bollinger Breakout Trading Syste incluye tres parámetros que afectan a la entrada y salida: El número de días en el promedio móvil simple que forma el centro del canal de banda de Bollinger. La anchura del canal en la desviación estándar. Esto define la parte superior e inferior del canal. El sistema de compra o vende para iniciar una nueva posición cuando el precio de cierre cruza el precio definido por este umbral. Si se establece en cero, el sistema saldrá cuando el precio cierra por debajo de la media móvil. Si se establece en un número más alto es el sistema saldrá cuando el precio cierra por debajo del umbral dado. Un umbral de salida negativo significa que el canal de salida está por debajo de la media móvil de una posición larga. Por ejemplo, un umbral de entrada de 3 y un umbral de salida de 1 causarían el sistema para entrar en el mercado cuando el precio cerrado más de 3 desviaciones estándar por encima de la media móvil y para salir cuando el precio posteriormente cayó por debajo de 1 desviación estándar por encima de la mudanza promedio. Sistemas alternativos, además de los sistemas de comercio públicos, que ofrecen a sus clientes varios sistemas de negociación por cuenta propia. con estrategias que van desde tendencia a largo plazo después de corto plazo reversión a la media. También proporcionamos servicios de ejecución completo para una solución estrategia comercial totalmente automatizado. Por favor, haga clic en la imagen de abajo para ver nuestro rendimiento sistemas de comercio. CFTC-requiere la divulgación del riesgo de resultados hipotéticos resultados hipotéticos tienen muchas limitaciones inherentes, algunas de las cuales se describen a continuación. Ninguna representación se está haciendo que cualquier cuenta o pueda lograr beneficios o pérdidas similares a las que se muestran. de hecho, hay a menudo grandes diferencias entre los resultados de rendimiento hipotético y los resultados reales alcanzados posteriormente por cualquier programa en particular. Una de las limitaciones de los resultados de rendimiento hipotético es que se preparan generalmente con la perspectiva del tiempo. Además, la negociación hipotética no implica riesgo financiero, y ningún registro de comercio hipotética completo puede dar cuenta del impacto del riesgo financiero en el comercio real. Por ejemplo, la capacidad de soportar las pérdidas o de adherirse a un programa de negociación en particular, a pesar de las pérdidas del ejercicio son puntos materiales que también pueden afectar negativamente a los resultados reales. Hay muchos otros factores relacionados con los mercados en general o para la ejecución de cualquier programa específico que no puede ser plenamente en cuenta en la preparación de los hipotéticos resultados de rendimiento y todos los cuales pueden afectar negativamente a los resultados reales. Trading La sabiduría es un corredor de presentación registrada-NFA. Ofrecemos servicios globales de corretaje de granos, gestionado consulta futuros, el comercio de acceso directo, y servicios de ejecución sistema de comercio a particulares, empresas y profesionales de la industria. Como un agente de presentación independiente mantenemos relaciones de compensación con varios de los principales comerciantes de la Comisión de Futuros de todo el mundo. relaciones de compensación múltiples nos permiten ofrecer a nuestros clientes una amplia gama de servicios y excepcionalmente amplia gama de mercados. Nuestras relaciones de compensación proporcionan a los clientes las 24 horas el acceso a los futuros, materias primas y los mercados de divisas en todo el mundo. 2015 copia de Futuros Trading sabiduría negociación implica un riesgo importante de pérdida y no es adecuado para todos los inversores. El rendimiento pasado no es indicativo de futuros Bandas de funciones results. Bollinger banda de análisis de Bollinger son uno de los indicadores técnicos más populares con muchos comerciantes utilizarlos para tanto el comercio de la gama, así como cuidar de los brotes. Sin embargo, qué características y los valores en caso de que realmente se busca en cuando está usando las Bandas de Bollinger para el comercio En este artículo vamos a utilizar un bosque de azar, una potente máquina de aprendizaje, para encontrar qué aspectos de las bandas de Bollinger son más importantes para un GBP / estrategia de dólares en los gráficos de 4 horas. Bandas de Bollinger Las bandas de Bollinger, una herramienta de negociación técnica desarrollado por John Bollinger a principios de 1980, proporcionan una medida relativa de la gama del mercado. Durante los momentos de alta volatilidad del rango de operaciones será, lógicamente, más grande, mientras que en los momentos de baja volatilidad de la gama será menor. Bandas de Bollinger son una combinación de tres líneas. La línea media es una media móvil simple (por lo general 20 períodos) con la línea superior que es 2 desviaciones estándar del cierre por encima de la línea media y la línea inferior y siendo 2 desviaciones estándar por debajo de la línea media. mayor volatilidad dará lugar a desviaciones estándar más grandes y, por tanto, una gama más amplia entre las bandas superior e inferior. Al utilizar las bandas de Bollinger en cualquier tipo de estrategia sistemática, las tres líneas diferentes presentan algunas preguntas y cuestiones a saber, ¿qué factor debe incluir ¿Quieres mirar en el precio actual es relativa a la gama Quizás sólo le preocupa la banda superior de las operaciones a corto y la banda inferior para las operaciones largas, o usted quiere mirar la altura total de la gama Hay gran número de valores diferentes que usted podría mirar y este proceso, conocido como la selección de funciones en el aprendizaje de las máquinas mundo, es increíblemente importante. La elección de la función correcta que contiene la información más relevante para su estrategia puede tener un enorme impacto en el rendimiento de su estrategia. En lugar de tener que evaluar estas características a sí mismo, podemos utilizar un bosque al azar, una poderosa técnica de aprendizaje automático, para evaluar objetivamente estas características para nosotros. bosques al azar Random Forests son un conjunto enfoque que se basa fuera el principio de que un grupo de debilidad de los alumnos se pueden combinar para formar una fuerte alumno. Random bosques comienzan con la construcción de un gran número de árboles de decisión individuales. Los árboles de decisiones entran en una entrada en la parte superior del árbol y lo envían hacia abajo sus ramas, donde cada división representa diferentes niveles de valores de los indicadores. (Para obtener más información sobre los árboles de decisión, echar un vistazo a nuestro post anterior, donde se utilizó un árbol de decisión para el comercio de Bank of America.) Aquí está el árbol de decisión que hemos construido en un post anterior: árboles de decisión individuales son vistos como aprendices bastante débiles, lo que significa que puede overfit muy fácilmente los datos y tener dificultad para generalizar así a los nuevos datos. Combinado en bosques con miles de árboles, estos algoritmos simplistas pueden formar un poderoso enfoque de modelado. El éxito en un bosque aleatorio se deriva en gran medida de la capacidad de crear gran cantidad de variabilidad entre los árboles individuales. Esto se logra mediante la introducción de un grado de aleatoriedad de dos maneras diferentes: Embolsado de ensacado, abreviatura de agregación de arranque, significa simplemente a la muestra con reemplazo. En lugar de utilizar todo el conjunto de datos disponibles para construir cada árbol, el conjunto de datos se realiza un muestreo al azar con cada punto de datos que está disponible para ser seleccionado de nuevo. Por ejemplo, si tuviéramos que realizar el embolsado en un conjunto de entrenamiento que consiste en los números del 1 al 10, podríamos terminar el siguiente conjunto de datos: 1 3 2 1 5 7 5 5 7 10 Este nos permite crear un número infinito de conjuntos de datos todas del mismo tamaño y derivado de nuestra base de datos original. Subconjunto de indicadores En lugar de utilizar todos los indicadores disponibles para construir cada árbol, sólo se utiliza un subconjunto elegido al azar de indicadores. Por ejemplo, si tuviéramos 5 características diferentes que estaban probando, a sólo 3 se utilizaría en cada árbol. A partir de estas dos fuentes de aleatoriedad hemos creado todo un bosque de árboles diversos. Ahora, para cada punto de datos, cada árbol se llama para hacer una clasificación y un voto de la mayoría decide la decisión final. Una ventaja importante de los bosques aleatorios es que son capaces de dar una medida muy robusto de la actuación de cada indicador. Con miles de árboles cada una construidas con un conjunto de entrenamiento en bulto diferente y subconjunto de indicadores, que dicen lo que los indicadores eran más importante para decidir la clase de la variable que estamos tratando de predecir, en este caso la dirección del mercado. Nos aprovechamos de esta valiosa propiedad de los bosques aleatorios para determinar qué características, derivadas de las Bandas de Bollinger, debemos utilizar en nuestra estrategia. Creación de funciones En primer lugar, tiene que decidir qué características que se derivan de las bandas de Bollinger. Este un área donde puede ser creativo en subir con los cálculos y las fórmulas de lujo, pero por ahora bien se adhieren a 8 funciones básicas: banda superior - Precio La distancia entre la banda superior al precio actual banda media - Precio La distancia entre la línea media, 20 período de media móvil simple, y el precio actual banda inferior - Precio la distancia entre la banda inferior de las actuales medidas de precios B el precio actual relativas de las bandas superior e inferior: B (Precio actual - banda inferior) / (banda superior - banda inferior) también deja mirada en el cambio porcentual de cada una de las características para añadir un aspecto temporal: porcentaje de cambio (banda superior - Precio) el porcentaje de cambio en un periodo de la distancia entre la banda superior y el precio actual Variación porcentual (Medio banda - Precio) el porcentaje de cambio en un periodo de la distancia entre la banda media y la variación del precio actual porcentaje (baja banda - Precio) el porcentaje de cambio en un periodo de la distancia entre la banda inferior y el precio actual Variación porcentual (B ) El porcentaje de cambio en un período de valor B Ahora que tenemos nuestros 8 características, permite construir nuestro bosque al azar para ver qué características debemos utilizar en nuestra estrategia. La construcción de Nuestra Modelo En primer lugar permite instalar los paquetes e importar nuestro conjunto de datos (se puede descargar los datos utilizados aquí): Antes de que podamos construir nuestro bosque al azar, tenemos que encontrar el número óptimo de indicadores a utilizar para cada árbol individual. Por suerte, el paquete al azar forestal que estamos utilizando nos puede ayudar: Podemos ver que un árbol con 2 características (mtry 2), tenía una menor tasa de error fuera de la bolsa (fuera de banda) así que vamos a ir con eso para nuestra azar bosque. La disminución media exactitud mide la peor cada modelo lleva a cabo sin que cada función y la disminución media de Gini es una función matemática más compleja que es una medida de la pureza del final de cada rama del árbol es para cada función. Podemos ver inmediatamente que el cambio porcentual en el valor de B fue el factor más importante y, en general, mirando el porcentaje de cambio en los valores fueron mejor que mirar solamente la distancia entre el precio y la alta, y las líneas medias bajas . (Debido a las dos fuentes de aleatoriedad, es posible obtener resultados ligeramente diferentes, pero en general se encuentran las conclusiones que ser coherente.) Así que ahora sabemos lo que cuenta, en base a las Bandas de Bollinger, debemos utilizar en nuestra estrategia de negociación. Conclusión Random bosques son un enfoque muy potente que habitualmente superan a los algoritmos más sofisticados. Pueden ser utilizados para la clasificación (la predicción de una categoría), la regresión (la predicción de un número), o con la selección de características (como vimos aquí). La selección de características, o decidir cuáles son los factores a incluir en su estrategia, es una parte muy importante de la construcción de cualquier estrategia y hay muchas técnicas de aprendizaje automático se centraron en la solución de este problema. Con TRAIDE. nos ocupamos de la segunda etapa: una vez que haya seleccionado las características de su estrategia, utilizamos algoritmos de aprendizaje automático para encontrar los patrones para usted. Crear su propia cuenta aquí y, como siempre, feliz TRAIDING