Podemos reduzir a quantidade de tempo e o "dever de casa" necessários para encontrar títulos altamente negociáveis executando telas e varredura, mas ainda existe o problema comum de tornar as estratégias muito mais complexas do que precisam ser. As estratégias complexas geralmente começam a partir de uma estratégia simples que funciona bem para o comerciante, mas essa estratégia é ajustada e re-ajustada na tentativa de torná-la ainda mais lucrativa.
Se este trabalho funcionou com algumas estratégias, isso é excelente, mas é comum que o comerciante comece a ter demais em sua mente; os lucros cessam e o comerciante acaba por voltar a estratégias simples de qualquer maneira ou desaparecendo do mercado. Parece haver um fascínio para estratégias complexas e estranhas. Enquanto um método pode soar elegante e sofisticado, isso em si não vai colocar dinheiro no bolso do comerciante. (Para mais, consulte Como conhecer os recicladores de ações).
É simples melhor?
No final, o preço é tudo o que interessa aos comerciantes e, no entanto, o preço é transformado em todos os tipos de derivativos e indicadores que supostamente dão aos comerciantes uma vantagem. Embora esses derivados e indicadores tenham validade, se quisermos voltar à simplicidade, precisamos nos concentrar no preço. Nesta luz, analisaremos uma estratégia de negociação no dia, que apenas analisa o preço e os movimentos atuais, uma vez que o movimento de preços é o que realmente gera lucros. Como Einstein disse, "Elegância é para alfaiates", e no que diz respeito ao comércio, elegância e complexidade não significam necessariamente dinheiro na mão.
Embora existam exemplos de estratégias complexas (e simples) fracassadas, provavelmente nenhum exemplo é mais proeminente do que o desaparecimento do gerenciamento de capital de longo prazo (LTCM). Embora essa não fosse uma empresa de comércio de um dia, mostra que estratégias complexas não garantem o sucesso. Existe sempre um risco de perda (mesmo quando se tenta se livrar do risco como o LTCM), independentemente da estratégia negociada. Assim, é argumentável que o preço seja o que deve ser negociado, e as estratégias utilizadas devem ser simples, fáceis de implementar e controlar as perdas. (Para saber mais, confira as falhas do Fundo de cobertura enorme).
Capture o intervalo diário.
Para essa estratégia, precisaremos acompanhar o alcance diário médio após o preço aberto. Em outras palavras, precisamos conhecer a média do intervalo intra-dia. Não prestamos atenção às lacunas, e as lacunas não estão incluídas no intervalo intra-dia médio. A média que usamos deve ser média nos últimos 20 dias de negociação e excluir movimentos extremamente voláteis que podem ser devidos a eventos de notícias econômicas ou econômicas. O intervalo diário médio é simples, calculado como Alto-Baixo. Para converter isso em uma porcentagem, nós levamos (High-Low) / Open. Uma vez que temos dados para 20 dias de negociação, somamos as movimentações de porcentagem a cada dia e dividimos pelo número de dias para obter a média.
Isso pode soar como um pouco de trabalho, mas é realmente um processo muito simples, uma vez que os altos e baixos de cada dia são rastreados em uma planilha. Além disso, várias plataformas de negociação têm um indicador de alcance médio que fornece a média do intervalo intra-dia em uma quantidade de tempo estabelecida. Por favor, note que este não é o intervalo verdadeiro médio (ATR). ATR fatores em lacunas, e, portanto, não é útil para este método de negociação. (Para saber mais, veja Medir a volatilidade com alcance real médio).
A Figura 1 é um gráfico do SFD, bastante volátil às vezes em setembro e outubro de 2009. O gráfico mostra 2 de setembro e 5 de setembro em um período de tempo de cinco minutos. Em 2 de outubro de 2009, o estoque deixou a linha aberta (linha horizontal) e depois trocou mais alto e se moveu acima do aberto. Nós compramos enquanto o preço passa pelo aberto. Nosso alvo é o intervalo médio menos o movimento que já ocorreu naquele dia. Se o estoque mudou em média 5%, e o estoque já mudou 3,8% (neste caso), nosso alvo está 1% acima do preço aberto (um pouco menos do que a média para aumentar nossas chances de atingir nosso alvo) na direção em que nós levou o comércio.
O comércio em 2 de outubro de 2009 teria resultado em um lucro de 13 centavos nesta movimentação inicial através do preço aberto. O preço caiu de volta ao abrir e poderia ter proporcionado um ganho adicional em um couro cabeludo rápido.
5 de outubro de 2009 proporcionou um comércio mais lucrativo à medida que as ações caíram na linha aberta (linha horizontal) e depois se recuperaram rapidamente por um grande ganho de porcentagem. Esse comércio teria resultado em um ganho aproximado de 37 cent + (3% +), pois capturamos a maior parte do alcance médio diário. (Para mais, veja Day Trading Strategies for Beginners.)
Este é um exemplo, e deve ser lembrado que existem ações múltiplas que podemos assistir a qualquer momento. Nem todos os estoques fornecerão trades ao mesmo tempo, assim podemos fazer vários negócios em ações múltiplas. Também devemos lembrar que nem todos os negócios serão rentáveis, mas se pudermos capturar uma parcela da faixa diária e manter as perdas pequenas, temos uma boa chance de gerar um lucro global.
The Bottom Line.
Nosso objetivo é obter uma visão da faixa média intra-dia do estoque e, em seguida, capturar parte dessa movimentação, comprando ou vendendo, à medida que o preço retrocede através do aberto depois de se ter movido na direção oposta após a abertura. Nosso alvo é o movimento percentual médio menos o movimento que já ocorreu antes da nossa entrada. (Para saber mais, consulte o nosso Tutorial de negociação diária.)
Repetição de uma estratégia simples de negociação de ações.
Nota: Esta publicação NÃO é um conselho financeiro! Esta é apenas uma maneira divertida de explorar alguns dos recursos que R tem para importar e manipular dados.
Recentemente, li uma publicação no ETF Prophet que explorou uma estratégia de negociação de ações interessante no Excel. A estratégia é simples: encontre o ponto alto do estoque nos últimos 200 dias e conte o número de dias decorridos desde aquela alta. Se tiver sido mais de 100 dias, possui o estoque. Se tiverem decorrido mais de 100 dias, não seja o próprio. Esta estratégia é muito simples, mas produz alguns resultados impressionantes. (Nota, no entanto, que este exemplo usa dados que não foram ajustados de divisões ou dividendos e podem conter outros erros. Além disso, estamos ignorando custos de negociação e atrasos de execução, que afetam o desempenho da estratégia.)
Implementar esta estratégia em R é simples e oferece inúmeras vantagens sobre o Excel, cujo principal é que tirar dados do mercado de ações em R é fácil e podemos testar essa estratégia em uma ampla gama de índices com relativamente pouco esforço.
Em primeiro lugar, baixamos dados para GSPC usando quantmod. (GSPC representa o índice S & amp; P 500). Em seguida, construímos uma função para calcular o número de dias desde a alta de n-dia em uma série de tempo e uma função para implementar nossa estratégia de negociação. A última função leva 2 parâmetros: o máximo de n-dia que você deseja usar, e os números de dias depois dessa altura você segurará o estoque. O exemplo é 200 e 100, mas você poderia facilmente mudar isso para o máximo de 500 dias e ver o que acontece se você armazenar o estoque 300 dias depois antes de sair. Uma vez que esta função está parametrizada, podemos testar facilmente muitas outras versões da nossa estratégia. Assumimos o início da nossa estratégia com zeros, por isso será o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada. (Se desejar uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, veja a discussão sobre validação cruzada).
Multiplicamos nosso vetor de posição (0,1) pelos retornos do índice para obter os retornos da nossa estratégia. Agora, construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre uma estratégia comercial e comparamos nossa estratégia com o benchmark. Um pouco arbitrariamente, eu decidi olhar para o retorno cumulativo, o retorno anual médio, a proporção de sharpe, o% vencedor, a volatilidade anual média, a redução máxima e a redução do comprimento máximo. Outras estatísticas seriam fáceis de implementar.
Como você pode ver, esta estratégia se compara favoravelmente à abordagem padrão "buy and hold".
Finalmente, testamos nossa estratégia em 3 outros índices: FTSE que representa a Irlanda e o Reino Unido, o Dow Jones Industrial Index, que se remonta a 1896, e o N225, que representa o Japão. Eu funcionei todo o processo, então você pode testar cada nova estratégia com 1 linha de código:
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