Exponentiell Gleitender Durchschnitt Backtest

Einfache Moving Averages - Trading Backtests Welche gleitenden durchschnittlichen Parameter sind die besten Diese Seite hat einen Ozean von gleitenden durchschnittlichen Backtests, die ich für den DAX, SP500 und auch USDEU (Forex) durchgeführt habe. Diese Tests wurden unter Verwendung unterschiedlicher Signalstrategien durchgeführt: Einfache Expositions - und Crossover-Varianten und verschiedene Indizes für einen Zeitraum von 1000 Handelstagen. Im Gegensatz zu anderen Webseiten habe ich alle gleitenden durchschnittlichen Tag-Fenster-Werte von 1 - 1000 Tagen getestet, für die Cross-Over-Strategien auch in Kombination Diese Daten sind auch unnötig, da ich versucht habe, realistische Tests durchzuführen, die die Buysell-Spreads und Steuern zu simulieren Vergleich mit einer Referenz-Hold-Strategie. Ein schnell reagierender Fensterwert sieht in der Theorie gut aus und mit einem einfachen Test. Aber die Ausbreitung, Gebühren und Steuern werden alle Leistungen in der praktischen Anwendung zerstören. Deshalb sind diese realistischen Tests so wertvoll. Ich hoffe, diese Seite kann Ihnen helfen, mit Ihren Trades, genießen Sie es erstmal werden wir die exponentiellen Mittelwerte mit doppeltem Crossover-System auf dem DAX-Index testen. Wieder verwenden wir die letzten 3750 Handelstage und testen jede Kombination von SMA-Werten 1-000 (die Erträge, bei denen der Ema-Short höher war als der Ema-Hoch, wurden wieder ausgelassen). Abbildung 1 zeigt die Ergebnisse des Backtests mit der Ausbeute auf der Z-Achse und als Farbe. Abbildung 2 zeigt eine Draufsicht auf den Backtest. Abb. 1: EMA Paar Leistung für den DAX Abb. 2: EMA Pair Performance (Top View) Die Ergebnisse sehen dem Backtesting mit den einfachen gleitenden Durchschnitten sehr ähnlich, es gibt ein dreieckiges Mountregion, in dem die sehr guten Erträge liegen. Und im Gegensatz zum SMA-Backtest ist die Region nicht so holprig, sie scheinen in klareren Wellen zu kommen und weniger Turbulenzen zu enthalten. Das beste EMA-Paar (175 152) ergibt eine Ausbeute von 22,2, das ist ein bisschen unter den Ergebnissen der besten einfachen Mittelwerte, die 26,5 hatten. Benchmark vs Buy amp Hold Handel auf DAX Die Rendite der Buy-and-Hold-Strategie liegt bei 9,4 p. a. Um diese Ergebnisse unten zu bestimmen, die in Abbildung 3 ausgelassen sind. Abb. 3: EMA Paar Leistung größer als BampH Abb. 4: EMA Paar Leistung größer als BampH (Zoom) Du siehst, dass die EMA-Paare wieder im goldenen Dreieck liegen, Bild 4 zeigt einen Zoom. Die Wellen sind auch gut in Abbildung 5 sichtbar. Im Vergleich zum goldenen Dreieck der einfachen gleitenden Mittelwerte scheint es einfacher, ein gutes SMA-Paar zu treffen, denn die niedrigen Ertragsregionen liegen fast vollständig an der Grenze bei EMA kurzer Zeit nach 50 Tagen. Feige. 5: EMA Paar Leistung größer als BampH (3D Zoom) Abb. 6: Leistungsvergleich SMA281235 vs BampH Der Leistungsvergleich mit dem DAX als Benchmark in Abbildung 6 zeigt, dass das exponentielle gleitende Mittelpaar 281 235 die Outperformance durch korrekte Signalisierung der Abwärtstrends zieht. Feige. 7: EMAs 175 und 152 mit DAX-Kurve Optimaler exponentieller gleitender Durchschnitt gegen Rendite Underperformance beim Handel des DAX In Abbildung 6 konnte man nicht wirklich viel Tage Underperformance im Vergleich zum Buy-Amp-DAX sehen, aber es wäre auch interessant, die Verteilung zu sehen Underperformance für die EMAs. Feige. 8: EMA Paar Underperformance für den DAX Abb. 9: EMA Pair Underperformance Zoom Die durchschnittliche tägliche Underperformance (in Abb. 8) sieht bei diesem Backtest dann mit den einfachen Mitteln ganz anders aus. Die exponentiellen gleitenden Mittelwerte scheinen stärker unterlegen mit höheren langen EMAs zu sein (vgl. Abb. 6 des Double Sma Crossover Index Backtests), aber die Region der mittleren Timewindows (einschließlich des goldenen Dreiecks) scheint besser. Moving Average Backtest Symbol - Geben Sie jedes Symbol verfolgt In unserer Datenbank oder verwenden Sie ein Verhältnis zwischen Symbolen, indem Sie zwei Symbole wie sym1: sym2 eingeben. Verschieben von Durchschnittswerten - kann entweder einfach oder exponentiell für die Anzahl der angegebenen Tage sein. Bei einer einzigen MA wird der Betrieb durch den Wert des Preises relativ zum Moving Average bestimmt. Wenn zwei MAs verwendet werden, wird der Betrieb durch die Beziehung zwischen den beiden Moving Averages bestimmt. Holdings - Der Fonds, der gehalten werden soll, kann gleich oder verschieden von dem Fonds sein, der für die obigen Berechnungen verwendet wird. Zum Beispiel könnten Sie den Kauf eines gehebelten Fonds auf der Grundlage der gleitenden Durchschnitt der unleveraged Fonds modellieren. Benchmark - SPY ist die Voreinstellung, aber jedes Symbol kann verwendet werden. Statistiken - Die Stats beinhalten drei Volatilitätsmaße, die Sie niedrig haben möchten, die Standardabweichung, den Ulkusindex und den Max Drawdown. Zusätzlich gibt es drei Rendite: Risikomaßnahmen, wo höher besser ist. Dazu gehören die Sharpe Ratio, Sortino Ratio und Martin Ratio. Von den aktuellen Bildschirmen ETF Market View ab Ende, Tue, Mar 7 Wichtiger Haftungsausschluss: Die von ETFScreen zur Verfügung gestellten Informationen dienen ausschließlich zu Informationszwecken und sind nicht als Beratung oder Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Sicherheiten zu verstehen. Der Inhaber von ETFScreen übernimmt keine Haftung, die sich aus der Verwendung des hierin enthaltenen Materials für irgendwelche Zwecke einschließlich Anlagezwecken ergibt. Datenschutzerklärung DisclaimerNutzungsbedingungen Wenn Sie einen Kommentar haben, kontaktieren Sie uns bitte. BackTesting Moving Averages Warum Moving Averages Als Trader oder Investor ist der einzige Grund, um gleitende Durchschnitte zu untersuchen, um Wissen zu gewinnen, um die Gewinne zu steigern. Wie viele andere technische Indikatoren sind gleitende Durchschnitte dazu bestimmt, uns objektiv den Marktstatus zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erzählen. Dies hilft uns, durch die Emotionen des Tages zu sehen und rationale Entscheidungen zu treffen, die wir zu größeren Gewinnen und weniger Verlusten auf lange Sicht führen werden. Moving Averages (MAs) glatt die Serie von Preisen für eine Aktie. MAs werden am häufigsten verwendet, um den Trend der Marktrichtung zu identifizieren und werden als Trend-Indikator klassifiziert. Das bedeutet, dass MAs nur für langfristige Investoren sind. 8211 Kurzfristige Händler nutzen sie auch. Durchgehende Durchschnitte können verwendet werden, um Bestände für gute Kandidaten zu screenen, Signalkaufmöglichkeiten zu erwerben und Verkaufssignale anzubieten. Warum Backtest 8211 A Story Das Ziel der Backtesting ist es, herauszufinden, ob gleitende Durchschnitte wirklich zu besseren Ergebnissen führen und was sind die vielversprechendsten Möglichkeiten, um MAs anzuwenden. Lassen Sie mich Ihnen eine kurze Geschichte erzählen. Während ich die Ergebnisse für einen der gleitenden durchschnittlichen BackTesting Report Probleme zusammensetzte, war ich zufällig ein Freund zu besuchen. In ihrem Haus stieß ich auf ein gelesenes Material von einem gut beworbenen Discount-Börsenmakler. In ihm war ein Artikel, der seinen Kunden berät, eine bestimmte gleitende durchschnittliche Länge zu verwenden, die in einer bestimmten Weise angewendet wird, um die besten Resultate zu erhalten. Ich hatte meine umfangreichen Tests direkt vor mir und ich kann Ihnen sagen, dass Broker8217s Methode nicht die besten Ergebnisse, obwohl sie erwähnen eine MA-Länge, die auf andere Weise nützlich ist. Ich hatte in meiner Hand Testergebnisse, die zeigten, dass die Art und Weise, dass Broker den gleitenden Durchschnitt angewendet hatte eine Gewinnrate schlechter als die Grundlinie bei der Prüfung auf 7147 Aktien über 14 Jahre Börsen-Daten. Klar, dass der Makler diese Art von Testen lief. Es8217s bis zu den Kunden 8211 uns 8211 zu verteidigen für uns selbst und finden Sie heraus, was funktioniert im Vergleich zu was doesn8217t. Wie man MAs berechnet Wenn beim Übersetzen der gleitenden Mittelwerte die erste Entscheidung ist, wie man den gleitenden Durchschnitt berechnet. Möchten Sie einen einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) oder etwas, um den Preis besser zu verfolgen, wie ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) Sie könnten ein Experiment betrachten, um die Gewinnraten der beiden verschiedenen Mittelwerte zu vergleichen. Ich habe gerade das vor ein paar Jahren gemacht, und während ich die Ergebnisse nicht veröffentlichen musste, kam ich mit der Vorstellung, dass es keinen großen Unterschied gemacht hat, ob ich mich für SMA oder EMA 8212 entschieden habe, nur einen auswählen und ihn konsequent einsetzen. Also für dieses Projekt, ich wähle, um einfache gleitende Durchschnitte zu verwenden, weil ich sie in den Kommentaren am häufigsten erwähnt sehe. Um die Berechnung tatsächlich durchzuführen, verließ ich mich auf die eingebaute Funktion, die mit TradeStation kam. (Die Wahl der Backtesting-Engine ist eine weitere Entscheidung, die allgemein genug ist, um in einem anderen Post zu schreiben.) Wie man MAs verwendet. Weiterhin musst du festlegen, wie genau du gleitende Durchschnitte anwenden möchtest. Wie werden Sie interpretieren die Beziehung zwischen Preis und gleitenden Durchschnitt Welche Regeln werden Sie verwenden, um zu entscheiden, wann zu kaufen und zu verkaufen Sie don8217t müssen lange über Aktien zu lesen, bevor sie über eine bullish Verweis auf einen Aktienhandel über seinem 200-Tage gleitenden Durchschnitt oder seine 50-Tage-Gleitender Durchschnitt oder sogar der 10- oder 20-Tage-MA. Oder Beratung über den Kauf von Aktien, wie sie ihre 50-Tage oder 200-Tage gleitenden Durchschnitt zu überqueren. Dies sind wichtige Regeln, um in der Backtesting-Engine zu testen. Und dann da8217 die gleitende durchschnittliche Crossover 8211 eine klassische Methode der technischen Analyse. Das macht drei verschiedene Möglichkeiten, mit bewegten Durchschnitten zu testen. In der Tiefe gehen einige Handelstexte über den Hang eines gleitenden Durchschnitts. Wenn du zurück zur Algebra kommst und den MA als Linie betrachtest, um seinen Hang zu finden, würdest du zwei Punkte auf der Linie auswählen und die übliche Formel ((x2-x1) (y2-y1) anwenden. Dies stellt die Frage, wie weit auseinander, um die beiden Punkte, die einen Unterschied machen können, um Ergebnisse. Wirklich, da die MA verwendet wird, um den Trend zu identifizieren, wollen wir nur wissen, ob es nach oben oder unten schräg ist. Dann können wir die ganze Berechnung vereinfachen, indem wir bemerken, dass, wenn der Preis über dem gleitenden Durchschnitt liegt, muss es den Durchschnitt hochziehen, und ein Preis unterhalb der MA zieht es herunter. So ein weiterer Grund, die Wirksamkeit des Preises über dem gleitenden Durchschnitt zu testen. Parametereinstellungen Sobald Sie sich entscheiden, wie Sie die MAs verwenden, müssen Sie eine Auswahl verschiedener Längen auswählen, um zu testen. Vorsicht vor Überoptimierung Irgendwo da draußen ist ein Kerl mit Backtesting-Ergebnisse mit 3895 Gewinn oder was auch immer mit nur den richtigen gleitenden Durchschnitt. Schade, dass er nicht weiß, was MA diese Ergebnisse in der Zukunft produzieren wird. Das heißt, du musst mehr als eine Länge ausprobieren, um sicherzustellen, dass deine Ergebnisse einen Fluch haben. Halten Sie mit den Standardeinstellungen oder denjenigen, die Sie über die meisten in den Medien hören. Das Finden der eine perfekte Parametrierung wird dich nicht reich machen. Finden Sie eine Gruppe von guten, robusten Einstellungen nur Sie können sehr viel gut aber Als praktische Angelegenheit, wenn das Backtesting genügend Datenverzögerung vor dem Messen erlaubt. Alle Tests müssen an der gleichen Stelle für Äpfel-Äpfel-Vergleich zwischen verschiedenen MA-Längen beginnen. Zum Beispiel, wenn Sie einen 200-Tage-gleitenden Durchschnitt testen, wird es die ersten 200-Tage-Daten nehmen, um den ersten Punkt dieses gleitenden Durchschnitts zu berechnen. Das bedeutet, dass der erste Tag, den Sie möglicherweise ein Signal haben könnte, 200-Tage in den Datensatz ist. Um einen fairen Vergleich mit dem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zu machen, müssen Sie sicherstellen, dass keine Signale aus dem 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zählen, bevor der 200-Tage bereit ist zu gehen. Glücklicherweise hat TradeStation einen Weg, um die 8220Maximum Anzahl von Bars Studie wird Referenz8221 in 8220Properties für All8221 Strategien, die zwingt die Backtesting-Engine zu warten, dass lange vor Tabulierung von Daten. Mehr Gewinn aus dem Kauf oder Verkauf Umlaufende durchschnittliche Regeln, und insbesondere gleitende durchschnittliche Crossover-Regeln, werden oft als Umkehrsystem diskutiert. Das bedeutet, dass ein Signal, sagen die MAs, die nach oben kreuzen, ein Kaufsignal ist und dann sein Gegenteil, sagen, MA Linien, die sich überqueren, ist nicht nur ein Verkaufssignal, sondern auch der Auslöser, um kurz zu gehen. Theoretisch ist das genau so, aber viele Leute sind nicht daran interessiert, den Markt zu knacken. Sie suchen nach Techniken, um ihnen zu helfen, zu kaufen und vielleicht zu verkaufen. Sogar eine Person, die regelmäßig verkauft und verkauft kurz könnte verschiedene Techniken für den Kauf und Verkauf. Aus diesen Gründen ist es sinnvoll, die Kaufsignale getrennt von den Verkaufssignalen zu testen. Dies stellt ein Dilemma dar, weil es schwierig ist, ein Kaufsignal isoliert zu bewerten. Eine Möglichkeit, dies zu tun ist, um zeitliche Ausgänge zu verwenden 8211 das heißt, verlassen den Handel oder verkaufen die Aktie nach einer gewissen Zeit vergeht. Ich entschied mich, jeden Backtest dreimal mit drei verschiedenen Zeitpunkten zu starten, weil verschiedene Leute unterschiedliche Stile und unterschiedliche Bedürfnisse haben. Um Backtesting-Ergebnisse zu produzieren, die für Swing-Händler nützlich sind, gehe ich nach 2 Tagen aus. Zur Modellierung von Händlern, 20 Tage. Um den Bedürfnissen der aktiven Investoren gerecht zu werden, hält das Backtesting jede Position für 200 Tage. Dies gibt einen Weg, um die Kaufsignale zu isolieren und herauszufinden, wie nützlich der gleitende Durchschnitt ist, um Käufer von verschiedenen Temperamenten zu kaufen. Notwendigkeit, Güte zu definieren Eine weitere sehr wichtige Sache zu prüfen, wenn Sie Backtesting Umzugsdurchschnitte, um herauszufinden, wie gut sie in der Börse tun: Wie werden Sie wissen, was gut ist Sie benötigen objektive Kriterien für den Erfolg. Das bedeutet, die Schlüsselstatistiken wie Win-Rate, Erwartung, hypothetische Eigenkapitalgewinne etc. zu identifizieren. Es bedeutet auch, Standards für eine akzeptable Leistung in jedem dieser Bereiche festzulegen. Ein Beispiel veranschaulicht, warum dies wichtig ist und warum es nicht so einfach ist wie es zuerst erscheint. Sagen Sie Ihre Tests zeigen eine Gewinnrate von 55 für eine bestimmte Indikator. Das mag vielleicht nicht so gut sein, wenn 62 von allen Aktien im selben Zeitraum aufgestiegen sind. Oder wenn nur 25 von Aktien stiegen während dieser Zeit, Ihre 55 Gewinnrate wäre spektakulär. Was gut ist, hängt davon ab, wie es mit der Baseline-Marktleistung unter den gleichen Bedingungen vergleichbar ist. Sie können eine kostenlose Kopie der BackTesting Report Baseline Problem herunterladen, indem Sie hier klicken. Für einen aussagekräftigen Backtest müssen Sie genügend Daten haben, um einen statistisch gültigen Vergleich zu machen. Zumindest bedeutet das 30 Trades. Auch wenn Sie nur ein Instrument 8211 nur einen Bestand oder nur ein Währungspaar 8211 handeln, denke ich it8217s wichtig, um Ihre Trading-Strategie auf viele verschiedene Instrumente zu testen, um seine Robustheit zu beweisen. Ich ging über die Spitze mit einem extrem großen Test-Set 8212 7147 Aktien über 14 Jahre 8212, um sicherzustellen, dass meine Ergebnisse in einer Vielzahl von Marktbedingungen gelten würde. Sie können Ihre Kopie meiner Backtesting Berichte über gleitende durchschnittliche Kaufsignale erhalten, indem Sie hier klicken.