Estratégia Connorsrsi Pullback

StrataSearch Heres um sistema que pode ser de algum interesse para uma série de usuários do StrataSearch. É chamado de quotConnorsRSI Pullback Strategyquot e é criado por Laurence Connors da Connors Research, LLC. Um guia completo para este sistema pode ser encontrado aqui: eu também enviei o código para os usuários do StrataSearch aqui: ConnorsRSI. zip (17.52 KiB) Downloadado 358 vezes Depois de usar o menu File gt Import Database para importar o arquivo acima (não o descompacte primeiro ), Você terá acesso a uma Estratégia chamada quotConnorsRSI Pullback Strategyquot, com fórmulas personalizadas, regras de entrada e saída e variáveis ​​definidas especificamente de acordo com o guia. O autor voltou a testar o sistema contra All Stocks, de janeiro de 2001 a setembro de 2012. Em suma, o sistema entra em posições em situações de grande sobrevenda, entrando com ordens limitadas e mantendo posições por períodos muito curtos (3-10 dias ou mais). Historicamente, o sistema funcionou extremamente bem, com negócios vencedores com 75 ou mais, retornos médios por comércio de mais de 2 anos depois da propagação e deslizamento, alta Monte Carlo retorna e consistentemente altos lucros a maioria dos anos voltando a 1990. No entanto, eu também achei que isso O sistema possui alguns problemas importantes: 1) O sistema depende muito das ordens de limite de entrada, das quais apenas uma porcentagem pequena é atingida. Num cenário que eu examinei, havia mais de 20 sinais de compra em um dia (todos com ordens limitadas), e apenas 2 deles atingiram seus limites e se tornaram posições no dia seguinte. Uma vez que a maioria dos corretores não permitem que você entre dezenas de ordens limitadas com a esperança de entrar apenas no primeiro 2 que seja atingido, um sistema como este precisará de processamento intradiário que pode seguir o mercado e ativar as entradas comerciais quando apropriado. Isso certamente pode ser feito, e eu sei que temos vários usuários da StrataSearch que fazem isso, mas é uma questão que vale a pena citar. 2) Embora a Estratégia com suas variáveis ​​possa produzir uma variedade de conjuntos de parâmetros, um tema comum que vi foi que o desempenho começou a diminuir após 2010, com os resultados de 2012 basicamente planos. Curiosamente, os resultados de Monte Carlo para 2012 ainda foram bastante elevados em meus testes, então pode haver uma solução para este problema. Eu não olhei o suficiente para determinar por que este poderia ser o caso, mas novamente é uma questão que vale a pena conhecer. No final, não posso dizer se o ConnorsRSI pode ser a base para um bom sistema ou não. Claramente, a implementação das ordens limite teria alguns desafios, e pode ser que as mudanças no próprio sistema possam ser necessárias para superar a degradação de 2010. Mas para aqueles que gostam de ajustar e brincar com estratégias, eu definitivamente acho que isso vale a pena olhar. Pode haver peças e / ou idéias aqui que possam revelar-se bastante úteis. Muito obrigado ao usuário Drew por transmitir todas as informações necessárias sobre este sistema. Ótimo trabalho, Pete. Eu tentaria codificar isso sozinho. O que eu achei mais interessante é que a configuração básica sem o indicador proprietário funciona muito bem, mais do que compensar a frequência comercial do que você pode perder na vitória e o retorno médio do comércio. Eu publiquei uma variação disso nos fóruns de Stockfetcher e aqui está o mesmo código do sistema para SS: Código: Selecione tudo (próximo-baixo) (alto baixo) lt 0.2 e ref (baixo, 1) lt fechar 0.94 e baixo Lt ref (fechar, -1) 0.94 e adx (5) gt 40 e fechar gt 5 e mov (volume, 21, simples) gt 250000 Código: Selecionar tudo Limitar em quotclose0.94quot Código: Selecionar todo Market at quotref (open, 1) O teste de Backtest contra uma série de condições de mercado mostra um desempenho excepcionalmente forte, especialmente nos períodos de recessão de 2000-2003 e 2007-2009. Eu também notei um achatamento de desempenho nos últimos dois anos, mas eu notei isso para uma variedade de sistemas diferentes e estou assumindo que é de alguma forma inerente ao mercado. Obrigado por publicar sua versão. Muito interessante ver que substituir ConnorsRSI pela WLR produz resultados quase iguais. Isso mostra que muitos indicadores de análise técnica são realmente diferentes conjuntos de códigos que, em última análise, fazem o mesmo. Aliás, você provavelmente pode eliminar essa linha na Cadeia de Entrada: ref (baixo, 1), fechar 0.94 e O acima é realmente redundante com a entrada Limit Order que você está usando, e a remoção permitirá que o sistema funcione corretamente O processamento do Daily Signals, uma vez que não terá uma referência prospectiva. Qualquer impacto nos resultados deve ser negligenciável. Acordado. Essa linha está lá puramente para fazer backtesting. Pode-se criar informações adicionais nos sinais diários. Por exemplo, neste caso, talvez eu queira ter outra coluna que mostre a ordem limite (close0.94) e o número de ações que serão compradas (20000 (fechar0,94). Não tenho Realmente olhou para o que pode ser feito com os sinais até agora. Não é possível adicionar ou remover colunas na Listagem Diária de Sinais, mas o Tipo de Pedido (Limite ou Parar) será exibido na coluna OrderType, juntamente com o preço Limite ou Parada Que deve ser usado no dia seguinte. Para o número de ações, você precisará usar a guia Gerenciador de portfólio, que rastreia todos os detalhes de seu investimento, como o saldo da sua conta, o tamanho do portfólio e se deseja ou não reinvestir lucros. Pode clicar no botão Shares naquela guia para ajudar a identificar quantos compartilhamentos devem ser comprados para cada comércio. Kevin, roteiro interessante. Lembro-me de ler um estudo há muitos anos atrás no FastTrack Board sobre redundância na análise técnica. É dizer: muitos s Cripts mangle preço de forma diferente apenas para sair com o mesmo resultado (Petes Point). No entanto, tenho uma ou duas perguntas sobre o seu script. 1. Eu aviso que você usa ADX (5) gt30 em vez do recomendado ADX (10) gt30. Como você chegou à métrica inferior 2. A mesma pergunta para WilliamsR. Como você chega a isso Você tem algum resultado testado para trás que deseja compartilharLearning From The First Pullback Strategy Alguns meses atrás, o time de pesquisa trabalhou em uma estratégia que denominamos First Pullback. Como muitas vezes acontece com nossa pesquisa, a estratégia realizou-se de forma moderada em nosso teste nas costas sem se distinguir verdadeiramente em comparação com outras estratégias que publicamos. O artigo de hoje apresentará as regras para a estratégia First Pullback. Na sua forma atual, é improvável que seja a nova peça central de toda a sua estratégia comercial. No entanto, isso pode constituir uma boa base para aprimoramentos adicionais e, mais importante, também se presta a algumas observações interessantes sobre o SampP 500. Se você gostaria de aprender a usar o oscilador de momento ConnorsRSI para negociar estoque SampP 500 de sobreposição a curto prazo por favor, clique aqui . O objetivo básico da estratégia First Pullback é encontrar um estoque muito forte que mostra seu primeiro sinal de fraqueza e, em seguida, comprar esse estoque em uma queda adicional de preço intradiária. Aqui estão as regras: uma instalação ocorre quando todas as condições a seguir são verdadeiras: o volume diário médio nos últimos 21 dias é maior que 1.000.000. O preço de fechamento é maior que 5 O preço de fechamento é maior que a média móvel de 200 dias ou MA ( 200) O preço de fechamento é maior do que MA (100) O preço de fechamento é maior do que MA (50) O preço de fechamento é maior do que MA (20) O preço de fechamento é inferior a MA (5) Compre o estoque em um limite X abaixo do fechamento dos dias anteriores Dentro de Y dias da instalação ocorrendo. Testamos valores-limite de X 2, 4, 6, 8, 10 e 12 e valores de Y de 1, 2, 3, 4 e 5 dias. Vender o estoque usando um dos seguintes métodos de saída: Close gt MA (5) ConnorsRSI gt 50 ConnorsRSI gt 70 Em nossos testes, fechamos o comércio usando um pedido de mercado simulado no dia seguinte à ocorrência do sinal de venda, usando a média do aberto , Alto, baixo e próximo como nosso preço de saída. No entanto, você também pode sair no fechamento se preferir. Como você poderia esperar, as variações da estratégia usando as ordens de limite mais altas (10 e 12) geraram o maior lucro médio por comércio, mas também o menor número de transações simuladas durante o período de teste de 12 anos de 2001 a 2012. Os 10 melhores artistas tiveram ganhos médios De 2,09 a 2,74 por comércio com base em cerca de 700 a 1800 sinais comerciais históricos. Outras variações apresentaram ganhos significativamente menores por comércio, mas geraram mais de 70.000 sinais comerciais. Em seguida, adicionamos uma regra simples à estratégia: no dia da Configuração, o estoque deve ser um membro atual do índice SampP 500. Obviamente, isso reduziu bastante o número de negócios simulados, já que o universo anterior era muito maior do que 500 ações. Na verdade, as 10 principais variações geradas em qualquer lugar de 97 a 319 sinais comerciais. O que foi um pouco mais surpreendente foi a mudança no ganho médio por comércio, que variou de 3.00 a 4.16 ao usar o SampP 500 como nosso universo comercial. Embora isso não pareça muito em uma base absoluta, representa aproximadamente uma melhoria global de 50 nos resultados anteriores. Além disso, as durações do comércio foram mais curtas e a taxa de vitórias (a porcentagem de negociações rentáveis) foi maior quando testado contra o SampP 500. Por que isso é significativo Porque enfatiza mais uma vez a qualidade das empresas que são membros do SampP 500. Muitas dessas empresas são nomes familiares cujas ações são principalmente detidas por investidores institucionais. Quando os gerentes de dinheiro profissionais percebem as reduções de preços em empresas bem respeitadas, eles provavelmente entrarão e comprarão mais ações com preços de desconto, o que, por sua vez, torna menos provável que os preços caíssem demais. Compreender esse comportamento no mercado e vê-lo suportado com resultados de testes quantificados irá ajudá-lo a tomar melhores decisões sobre suas próprias estratégias de negociação. Clique aqui para saber como negociar mais efetivamente essas ações usando o indicador ConnorsRSI. Sobre Matt Radtke Matt Radtke é pesquisador sênior da Connors Research. O Sr. Radtke se formou magna cum laude da Michigan State University com um diploma em informática. Ele tem 25 anos de experiência em desenvolvimento de software em empresas grandes e pequenas, incluindo Hewlett-Packard e Bell Northern Research. O Sr. Radtke vem negociando ativamente ações, ETFs e opções desde 2008. Nos últimos anos, tornou-se cada vez mais envolvido com a família de empresas Connors Group, primeiro como estudante, depois como membro do Chairmans Club e, finalmente, como Um consultor, pesquisador e autor. Matt co-autor de vários guias de estratégia quantificados, incluindo ETF Trading com Bollinger Bands. Opções de negociação com ConnorsRSI. Negociando Folders ETFs com ConnorsRSI. E ETF Scale-In Trading. Artigos recentes sobre TradingMarkets