Estratégia de negociação do excel

Usando Excel para Back Test Trading Strategies.
Como voltar a testar com o Excel.
Eu fiz uma boa quantidade de teste de back-up da estratégia de negociação. Utilizei linguagens e algoritmos de programação sofisticados e também fiz com lápis e papel. Você não precisa ser um cientista de foguetes ou um programador para testar muitas estratégias de negociação. Se você pode operar uma planilha eletrônica, como o Excel, você pode voltar testar muitas estratégias.
O objetivo deste artigo é mostrar como fazer o teste de uma estratégia de negociação usando o Excel e uma fonte de dados acessível ao público. Isso não deve custar-lhe mais do que o tempo necessário para fazer o teste.
Antes de começar a testar qualquer estratégia, você precisa de um conjunto de dados. No mínimo, esta é uma série de data / horário e preços. Mais realista, você precisa da data / hora, aberto, alto, baixo, fechar os preços. Você geralmente só precisa do componente de tempo da série de dados se estiver testando estratégias de negociação intradiária.
Se você deseja trabalhar e aprender a fazer uma volta ao teste com o Excel enquanto estiver lendo isso, siga as etapas que eu descrevo em cada seção. Nós precisamos obter alguns dados para o símbolo que vamos voltar a testar.
Vá para: Finanças do Yahoo No campo Símbolo de inserção digite: IBM e clique em Ir sob Cotações no lado esquerdo, clique em Preços históricos e insira os intervalos de datas desejados. Selecionei de 1 de janeiro de 2004 a 31 de dezembro de 2004 Desloque-se para baixo até a parte inferior da página e clique em Baixar para Folha de cálculo Salve o arquivo com um nome (como ibm. csv) e para um local que você possa encontrar mais tarde.
Preparando os dados.
Abra o arquivo (que você baixou acima) usando o Excel. Devido à natureza dinâmica da Internet, as instruções que você leu acima e o arquivo que você abriu podem ter mudado no momento em que você lê isso.
Quando eu baixei esse arquivo, as melhores linhas pareciam assim:
Agora você pode excluir as colunas que você não vai usar. Para o teste que estou prestes a fazer, só usarei a data, abrir e fechar valores, então eu exclui o Alto, o Baixo, o Volume e o Adj. Fechar.
Eu também ordenei os dados para que a data mais antiga fosse a primeira e a última data estava na parte inferior. Use o Data - & gt; Escolha as opções do menu para fazer isso.
Em vez de testar uma estratégia em si, vou tentar encontrar o dia da semana que proporcionou o melhor retorno se você seguiu uma compra aberta e venda a estratégia de fechamento. Lembre-se de que este artigo está aqui para apresentá-lo sobre como usar o Excel para rever as estratégias de teste. Podemos construir sobre isso no futuro.
Aqui está o arquivo ibm. zip que contém a planilha com os dados e as fórmulas para este teste.
Meus dados agora estão nas colunas A a C (Data, Abrir, Fechar). Nas colunas D a H, eu tenho fórmulas de lugar para determinar o retorno em um dia específico.
Inserindo as fórmulas.
A parte complicada (a menos que você seja um especialista do Excel) esteja trabalhando as fórmulas para usar. Isso é apenas uma questão de prática e quanto mais você pratica as fórmulas mais que você descobrirá e mais flexibilidade você terá com seus testes.
Se você baixou a planilha e veja a fórmula na célula D2. Se parece com isso:
Esta fórmula é copiada para todas as outras células nas colunas D para H (exceto a primeira linha) e não precisa ser ajustada uma vez que foi copiada. Vou explicar brevemente a fórmula.
A fórmula IF tem uma condição, parte verdadeira e falsa. A condição é: "Se o dia da semana (convertido para um número de 1 a 5 que coincide de segunda a sexta-feira) é o mesmo que o dia da semana na primeira linha desta coluna (D $ 1) então". A verdadeira parte da declaração ($ C2- $ B2) simplesmente nos dá o valor do Close-Open. Isso indica que compramos o Open e vendemos o Close e este é o nosso lucro / perda. A parte falsa da declaração é um par de citações duplas (") que não colocam nada na célula se o dia da semana não for combinado.
Os sinais $ à esquerda da letra da coluna ou do número da linha bloqueiam a coluna ou a linha para que, quando esta seja copiada, essa parte da referência da célula não muda. Então, aqui no nosso exemplo, quando a fórmula é copiada, a referência para a célula de data $ A2 mudará o número da linha se for copiada para uma nova linha, mas a coluna permanecerá na coluna A.
Você pode aninhar as fórmulas e criar regras e expressões excepcionalmente poderosas.
Os resultados.
No final das colunas da semana eu coloquei algumas funções de resumo. Nomeadamente, as funções de média e soma. Estes nos mostram que, durante 2004, o dia mais lucrativo para implementar esta estratégia foi em uma terça-feira e isso foi seguido de perto por uma quarta-feira.
Quando testei as sextas de expiração - Bullish ou Bearish? estratégia e escreveu esse artigo, usei uma abordagem muito semelhante com uma planilha e fórmulas como esta. O objetivo desse teste era verificar se as sextas de caducidade eram geralmente de alta ou baixa.
Experimente. Baixe alguns dados do Yahoo Finance, carregue no Excel e experimente as fórmulas e veja o que pode surgir. Publique suas perguntas no fórum.

Testando uma Estratégia de Negociação SuperTrend Usando o Excel.
Como o nome sugere, o indicador técnico SuperTrend ajuda a identificar as tendências do mercado. Este artigo apresenta uma estratégia de negociação SuperTrend e mostra como a estratégia pode ser testada com o Excel.
Para ter uma perspectiva diferente no SuperTrend. Veja este artigo recente onde eu mostro como pode ser rentável reverter o indicador: uma Estratégia Forex SuperTrend.
A estratégia foi lucrativa durante o período de tempo testado e os resultados podem ser vistos abaixo.
Estratégia de negociação.
Os critérios para a estratégia são os seguintes:
Digite Long Trade.
Quando o preço de fechamento é acima de 200 SMA e cruza de baixo para cima acima do SuperTrend Ou quando o preço de fechamento está acima do SuperTrend e cruza de abaixo para acima de 200 SMA.
Digite Short Trade.
Quando o preço de fechamento é inferior a 200 SMA e cruza de cima para baixo SuperTrend Ou quando o preço de fechamento está abaixo de SuperTrend e cruza de cima para abaixo de 200 SMA.
Fechar Long Trade.
Quando Target Target ou Stop-Loss for atingido Quando o comércio é aberto na direção oppposite Ao fechar cruzamentos de preço de cima para abaixo de 25 EMA.
Fechar Short Trade.
Quando Target ou Stop-Loss for atingido Quando o comércio é aberto na direção do oppposite Ao fechar os cruzamentos de preços de abaixo para acima de 25 EMA.
O vídeo explica a estratégia de negociação e analisa as planilhas utilizadas para o backtest. Ele também passa pelos resultados e realiza uma análise passo-a-passo.
Fórmulas do Excel.
Essas fórmulas são baseadas em uma versão da planilha no meu curso de Ebook, como fazer uma prova de uma estratégia de negociação usando o Excel. As referências da célula dependerão de quais dados você está usando em quais colunas. No entanto, uma vez que você entenda a estratégia de negociação que está sendo testada, deve ser fácil adaptar as fórmulas à sua própria planilha ou sistema de teste.
Close Close Abaixo EMA AC203 = IF (AND (F203 & lt; I203, F202 & gt; I202, AI203 = $ AI $ 2, AB203 = 0, AA203 = 0, Z203 = 0), & # 8221; ema close & # 8221 ;,)
Longo EMA Close AN203 = IF (AC203 = & # 8221; EMA close & # 8221;, (F203-AD203) / (AE203-AD203) * AG203,)
Fechar curta abaixo EMA AS203 = IF (E (F203 & gt; I203, F202 & lt; I202, AY203 = $ AY $ 2, AQ203 = 0, AR203 = 0, $ AS $ 2 = 1, AP203 = 0) e # 8221; EMA fechar & # 8221 ;,)
Short EMA Close BD203 = IF (AS203 = & # 8221; EMA close & # 8221;, (AT203-F203) / (AT203-AU203) * AW203,)
A estratégia de negociação foi testada no par forex EUR / USD no período de 1 hora. O backtest foi realizado em três períodos de 20.000 períodos de 1 hora (3 anos, 3 meses).
Em seguida, combinei esses backtests e os resultados são mostrados na tabela abaixo.
Links Relacionados.
Se você está interessado em usar o Excel para testar estratégias de negociação, meu novo curso do Ebook: Como fazer uma prova de uma estratégia de negociação usando o Excel agora está disponível na Kindle Kindle Amazon.
Se você está interessado em testar e negociar automatizado usando o MT4, veja como criar um consultor especialista para uma Estratégia de negociação SuperTrend.
Se você quiser saber como calcular o SuperTrend no Excel, veja meu artigo anterior, Como calcular o indicador SuperTrend usando o Excel.
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Neste artigo, mostro uma estratégia de negociação que usa o indicador SuperTrend para o comércio e o hellip;
Tradinformed.
Tradinformed está empenhada em ajudar os comerciantes a desenvolver suas habilidades e ficar à frente da concorrência. Veja como você pode aprender a recuperar suas próprias estratégias e obter novas idéias comerciais.
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RSI Trading Strategy Game.
Backtest uma estratégia de negociação RSI simples com esta planilha de internet conectada e # 8211; Jogue um jogo de troca de estoque de fantasia!
A planilha transfere preços históricos para o seu ticker escolhido e alguns disparadores da VBA compram ou vendem pontos quando o índice de força relativa (RSI) sobe acima ou cai abaixo dos valores definidos pelo usuário.
Obtenha o link no final deste artigo.
A lógica de negociação não é sofisticada ou complexa (ela é descrita em maior detalhe abaixo).
Mas você pode usar princípios semelhantes para desenvolver e reforçar estratégias aprimoradas. Por exemplo, você pode codificar um esquema que use vários indicadores (como ATR ou o oscilador estocástico) para confirmar as tendências antes de disparar pontos de compra / venda.
Antes de perguntar, deixe-me deixar algumas coisas claras sobre a planilha.
Não é uma estratégia de negociação realista, nenhum custo de transação ou outros fatores estão incluídos, o VBA demonstra como você pode codificar um algoritmo de backtesting simples e # 8211; sinta-se à vontade para aprimorá-lo, rasgá-lo ou simplesmente geek.
Mas, o mais importante, é um jogo & # 8211; Mude os parâmetros, tente novas ações e divirta-se! Por exemplo, a planilha calcula a taxa de crescimento anual composta do seu pote de investimento; tente obter esse número o mais alto possível.
A planilha permite que você defina.
um ticker de ações, uma data de início e uma data de término, uma janela do RSI, o valor do RSI acima do qual você quer vender uma fração do seu estoque o valor do RSI abaixo do qual deseja vender uma fração do seu estoque a fração de ações para compre ou venda em cada comércio a quantia de dinheiro que você possui no dia 0 o número de ações a comprar no dia 0.
Depois de clicar em um botão, alguns VBA começam a atacar atrás das cenas e.
Baixe os preços históricos das ações entre a data de início e a data de término do Yahoo, calcula o RSI para cada dia entre o início e a data de término (removendo, é claro, a janela RSI inicial) no dia 0 (que & # 8217; s no dia anterior ao início? negociação) compra uma quantidade de ações com seu pote de caixa a partir do dia 1 em diante, vende uma fração definida de ações se RSI sobe acima de um valor pré-definido ou compra uma fração de ações se o RSI cai abaixo de um valor pré-definido calcula o taxa de crescimento anual composta, tendo em conta o valor do pote original de caixa, o valor final do caixa e das ações e o número de dias de negociação.
Tenha em mente que, se o RSI desencadeia uma venda, a lógica deve desencadear uma compra antes que uma venda possa ser acionada novamente (e vice-versa). Ou seja, você pode ter dois gatilhos de venda ou dois disparadores de compra seguidos.
Você também obtém uma parcela do preço fechado, do RSI e dos pontos de compra / venda.
Você também obtém um enredo de sua riqueza total de fantasia cresce ao longo do tempo.
Os pontos de compra / venda são calculados com a seguinte VBA & # 8211; Seguir a lógica é fácil.
Veja o resto do VBA no Excel (há muitos para aprender)
Se você estiver devidamente cafeinizado, você poderia melhorar a VBA para empregar outros indicadores para confirmar pontos comerciais; Por exemplo, você pode desencadear pontos de venda somente se RSI subir acima de 70 e MACD cai abaixo da linha de sinal.
8 pensamentos sobre & ldquo; RSI Trading Strategy Game & rdquo;
Esta calculadora implica que quanto mais perto você definir os indicadores de compra / venda para 50, maior será a riqueza final. Isso pode ser exemplificado pela inserção dos seguintes parâmetros. É possível que isso seja incoreto?
Stock Ticker VTI.
Data de início 16-Nov-09.
Data final 15-Nov-14.
Venda acima RSI 50.1.
Compre abaixo RSI 49.9.
% para comprar / vender em cada comércio 40.
# Ações para comprar no dia 0 17.
Pot of Cash no dia 0 1000.
No Excel para Mac, a seguinte declaração no GetData produz um erro de compilação:
Para cada C em ThisWorkbook. Connections.
O VBA funciona em um Mac se você comentar essas linhas?
Eu testei a planilha no Excel 2010 e 2013 no Windows 8 e está bem.
Eu exclui essas linhas e pareceu funcionar corretamente. Obrigado.
O RSI não corrige para as divisões.
Esse programa também funciona bem nos negócios do dia?
Eu apreciarei se alguém vai compartilhar sua experiência.
Obrigado samir, isso é realmente uma coisa excelente. Como você configuraria as macros para que você possa testar a estratégia sobre um universo de ações em vez de apenas uma?
Esta pergunta não tem uma resposta simples. Você precisa passar algum tempo modificando o VBA.

Estratégia de negociação do Excel
Um comércio longo ou curto será inserido quando as condições de entrada forem atendidas. As Condições de Entrada podem ser expressas como uma expressão de fórmula. A expressão da fórmula é sensível a maiúsculas e minúsculas e pode usar Funções, Operadores e Colunas conforme descrito abaixo.
crossabove (X, Y) - Retorna True se a coluna X atravessar a coluna acima Y. Esta função verifica os períodos anteriores para garantir que um crossover realmente ocorreu. Crossbelow (X, Y) - Retorna True se a coluna X cruzar abaixo da coluna Y. Esta função verifica os períodos anteriores para garantir que um crossover realmente tenha ocorrido. e (logicalexpr, ...) - Boolean And. Retorna True se todas as expressões lógicas forem verdadeiras. ou (logicalexpr, ...) - Boolean Or. Retorna True se qualquer uma das expressões lógicas for True. daysago (X, 10) - Retorna o valor (na coluna X) de 10 dias atrás. previoushigh (X, 10) - Retorna o valor mais alto (na coluna X) dos últimos 10 dias, incluindo hoje. previouslow (X, 10) - Retorna o valor mais baixo (na coluna X) dos últimos 10 dias, incluindo hoje.
Maior que = Igual <> Não igual = Maior ou igual + Adição - Subtração * Multiplicação / Divisão.
Colunas (de AnalysisOutput)
A - Coluna A B - Coluna B C .. .. YY - Coluna YY ZZ - Coluna ZZ.
Esta é a parte mais interessante e flexível das Condições de Entrada. Permite que as colunas da folha de cálculo "AnalysisOutput" sejam especificadas. Quando os testes de retorno são realizados, cada linha da coluna será usada para avaliação.
Nesse exemplo, se o valor na coluna A na planilha "AnalysisOutput" for maior ou igual ao valor da coluna B, a condição de entrada será satisfeita. e (A> B, C> D)
Neste exemplo, se o valor na coluna A na planilha "AnalysisOutput" for maior do que o valor da coluna B e o valor da coluna C for maior do que a coluna D, a condição de entrada será satisfeita. Crossabove (A, B)
Neste exemplo, se o valor da coluna A na folha de cálculo "AnalysisOutput" cruza acima do valor de B, a condição de entrada será satisfeita. crossabove significa que A originalmente tem um valor inferior ou igual a B e o valor de A torna-se posteriormente maior do que B.
As Condições de Saída podem fazer uso de Funções, Operadores e Colunas conforme definido nas condições de entrada. Além disso, também pode usar variáveis ​​como mostrado abaixo.
lucro. Isto é definido como o preço de venda menos o preço de compra. O preço de venda deve ser maior do que o preço de compra para um lucro a ser feito. Caso contrário, o lucro será zero. perda Isto é definido como o preço de venda menos o preço de compra quando o preço de venda é inferior ao preço de compra. lucro (preço de venda - preço de compra) / preço de compra Nota: o preço de venda deve ser maior ou igual ao preço de compra. Caso contrário, o lucro será zero. losspct (preço de venda - preço de compra) / preço de compra Nota: o preço de venda deve ser inferior ao preço de compra. Caso contrário, losspct será zero.
Neste exemplo, se o lucro em termos de percentagem for superior a 20%, as condições de saída serão satisfeitas.

Guia de Backtesting de Estratégia de Negociação.
Neste Guia de Backtesting de Estratégia de Negociação, você encontrará uma abordagem de backtesting, bem como algumas diretrizes sobre como evitar a sobreposição e quais métricas incluir nos relatórios de desempenho.
Tabela de conteúdo.
Backtesting refere-se ao teste de um modelo preditivo ou sistema comercial usando dados históricos. Os comerciantes usam backtesting para testar ideias de estratégia, comparar o desempenho da estratégia em diferentes mercados, prazos e determinar os melhores valores de parâmetros de entrada para seus sistemas.
As estratégias de negociação e os parâmetros são avaliados alimentando um conjunto de dados históricos, tais como preços de abertura / alta / baixa / fechada, cálculos de análise técnica, gestões de opções, etc. para um aplicativo de backtesting personalizado, um script R ou uma planilha do Excel e avaliando desempenho da estratégia resultante usando um conjunto de métricas.
Neste artigo, nos concentraremos na aplicação de backtesting ao chamado "sistema de negociação" e # 8211; uma abordagem comercial onde os comerciantes desenvolvem, testam e executam algoritmos de negociação automatizados baseados em regras e avaliam o desempenho da estratégia com base em dados concretos.
Por que ainda precisamos testar novamente?
Todos sabem que os resultados passados ​​não garantem o desempenho futuro. No entanto, enquanto um bom resultado de desempenho do backtest não é por si só suficiente para garantir lucros comerciais (e o que é?) & # 8211; No entanto, é um dos testes necessários que os comerciantes vão colocar seus sistemas para considerá-los aptos para negociação ao vivo.
A fim de garantir o sucesso a longo prazo nos mercados & # 8211; Os comerciantes não só precisam gerar e aplicar idéias de negociação originais, mas também continuar apresentando novas em uma base regular. Um comerciante do sistema pode ter que passar por dezenas de estratégias prospectivas antes de encontrar um que funcione. E então, como se escolhe o conjunto ideal de indicadores, parâmetros de entrada e mercados para aplicar a estratégia? Você deve usar uma Banda de Bollinger de 20 períodos, 30 ou 50? Você vai com 2 desvios padrão ou 2,5, ou 3? Você deve usar o mesmo padrão? valor de desvio para bandas superiores e inferiores ou leve em consideração a tendência atual do preço e defina um padrão maior (menor). valor de desvio na faixa correspondente? Vá com 14, 30, 50 ou uma média móvel de 100 bar? SMA, EMA, WMA? Quais mecanismos usar para detectar níveis de volatilidade? Estes são exemplos simples do tipo de perguntas que o desenvolvedor do sistema comercial terá de responder.
Para piorar as coisas e # 8211; Nenhuma estratégia comercial, não importa o quão bom é, continua a ser lucrativa para sempre. A janela de rentabilidade geralmente permanece aberta apenas por um pequeno período de tempo, geralmente entre algumas semanas e alguns meses. Depois disso, uma série de coisas podem acontecer para que a estratégia pare de funcionar: as condições do mercado mudam, as tendências do mercado se transformam em limites de alcance ou vice-versa, outros comerciantes encontram a mesma oportunidade de lucro e a fecham, os negócios da HFT destroem as coisas, as tentativas de seu corretor sobre a sua estratégia e começa a executá-lo (isso acontece sempre, certifique-se de usar um corretor respeitável e regulamentado), etc. & # 8230; Independentemente da razão & # 8211; um comerciante que quer ficar rentável por um longo período de tempo deve manter mudanças periódicas nas estratégias e se adaptar a novas condições. Isso significa que os comerciantes do sistema precisam constantemente estar procurando e testando novas estratégias. Pode demorar semanas ou meses para desenvolver uma nova estratégia de trabalho. Entretanto, uma solução alternativa pode ser modificar uma estratégia existente comprovada ajustando parâmetros de entrada, adicionando uma nova regra de "molho secreto" ou simplesmente aplicando-a a um mercado diferente. Todos os itens acima podem ser demorados considerando o grande número de combinações de parâmetros de entrada que precisam ser avaliadas e testadas.
Backtesting é útil por alguns motivos. Primeiro, é um método que fornece dados de desempenho concretos para a comparação de estratégias lado a lado. Ele elimina adivinhação e permite que os comerciantes apliquem método científico para negociação. Em segundo lugar, o backtesting automatizado é uma ótima ferramenta de economia de tempo. Uma boa ferramenta de backtesting fornece uma maneira de iterar mais de milhares de combinações de parâmetros e encontrar as melhores. Esse processo pode ser executado repetidamente diariamente para garantir que uma estratégia permaneça ajustada usando dados mais atualizados.
Ajuste de curva.
Um dos maiores desafios no backtesting é o ajuste de curva (também conhecido como "overfitting"). Uma vez que o backtesting facilita o ajuste de parâmetros até que sua estratégia seja perfeita. Muitas vezes você acabou por otimizar demais a estratégia para o conjunto de dados específicos em que você estava testando o sistema. Isso é chamado de superação. A superposição tende a ocorrer mais frequentemente quando a estratégia usa uma grande quantidade de parâmetros e indicadores. Com maior número de variáveis ​​disponíveis, torna-se mais fácil gerar uma curva que se adapta perfeitamente ao desempenho histórico.
Existem várias maneiras de mitigar o risco de superação:
Mantenha o número de parâmetros de entrada razoável. Se você usar mais de 2-3 indicadores de análise técnica baseados em preços & # 8211; você provavelmente precisa se livrar de alguns deles. Os indicadores baseados em preços tendem a duplicar os sinais uns dos outros com vários graus de atraso e adicionar mais do que um casal é redundante.
Teste sua estratégia em vários conjuntos distintos de dados. Uma abordagem freqüentemente usada na aprendizagem de máquinas é dividir seu conjunto de dados históricos em duas partes: treinamento (cerca de 60-70% dos dados disponíveis) e validação (os outros 30-40%). O conjunto de dados de treinamento é usado para testes e otimização de parâmetros. Quando você acha que encontrou valores de parâmetro suficientemente bons e # 8211; Execute-os no conjunto de dados de validação e compare os resultados de desempenho. Se o desempenho mostrado no conjunto de dados de treinamento for significativamente melhor que o conjunto de dados de validação & # 8211; você tem um problema de superposição. Você superou otimizado a estratégia para funcionar perfeitamente no conjunto de treinamento, mas não em outros dados.
Teste os dados históricos de diferentes instrumentos de mercado. Se a sua estratégia é realmente rentável e # 8211; não deve apenas funcionar bem em AAPL ou S & # 038; P 500 futures & # 8211; deve mostrar pelo menos resultados comparáveis ​​em outros contratos / símbolos. Da mesma forma, se você negociar Forex & # 8211; não teste sua estratégia somente em EUR / USD, mesmo que esse seja o único par que você pretende negociar ao vivo e # 8211; Teste sua estratégia em alguns outros pares e veja se os resultados de desempenho são mais ou menos similares. Se o desempenho variar significativamente & # 8211; aprofundar para descobrir a causa. Novamente, o principal culpado seria superado.
Comissões e Slippage.
Um relatório de desempenho da estratégia comercial que não inclui comissões e derrapagens não pode ser considerado seriamente. Toda a idéia de backtesting é testar como uma estratégia seria realizada durante a negociação ao vivo usando dinheiro real, e as comissões e o atraso são duas realidades inevitáveis ​​de negociação.
A otimização de uma estratégia com comissões e deslizamentos refletirá a realidade do comércio e evitar surpresas desagradáveis, como descobrir que sua estratégia, enquanto super-lucrativa no ambiente idealizado de backtesting, realiza horrivelmente na negociação ao vivo.
Estratégias que geram uma grande quantidade de negócios, obviamente, acumulam grandes custos de comissão e deslizamento.
A comissão de cálculo é direta - descubra o que seu corretor cobra por troca e multiplique esse valor por número de negócios.
Slippage é um pouco mais complicado. Em primeiro lugar, existem várias causas principais de derrapagem: spreads de preços de oferta, volatilidade do mercado e (falta de liquidez) para instrumentos de baixo volume. O cálculo do deslizamento com precisão pode se tornar uma tarefa laboriosa. As boas notícias & # 8211; você provavelmente não precisa fazer isso. Na prática, a aproximação do deslizamento é tudo o que é necessário para gerar relatórios de desempenho suficientemente precisos que refletem o desempenho comercial vivo próximo o suficiente. Uma abordagem simples que recomendamos é simular o deslizamento, ajustando cada entrada e preço de saída comercial por alguns tiques contra sua direção. O número de carrapatos de deslizamento geralmente deve ser um dos parâmetros de entrada para sua estratégia, assim como o montante da comissão.
Tenha em mente: o deslizamento pode ter diferentes graus de impacto na sua estratégia, dependendo do tipo de pedidos que você usa e de quais mercados você troca. Estratégias que usam ordens de mercado irão sofrer uma maior derrapagem, enquanto isso usa ordens limitadas e # 8211; mais baixo. Da mesma forma, o deslizamento será menos um problema nos mercados de líquidos de alto volume do que nos níveis baixos de baixo volume.
Relatórios de desempenho da estratégia.
Um relatório de desempenho deve incluir uma série de métricas que descrevem o desempenho do sistema comercial, os retornos esperados e, mais importante: o risco esperado.
Padronizar.
Como desenvolvedor de sistemas de negociação, muitas vezes você se encontrará comparando vários relatórios de desempenho de estratégia para diferentes valores de parâmetros, instrumentos de negociação, prazos e períodos de tempo. Por exemplo, você pode ter acesso a dez anos de preços das ações, mas apenas um ou dois anos de dados futuros do S & 033; P. Para comparar maçãs com maçãs, é útil padronizar métricas apresentadas em relatórios de desempenho. Todos os valores esperados de ganhos e perdas, tanto os valores em dólares absolutos quanto o valor percentual devem ser anualizados.
Drawdown é a diferença, em qualquer momento, entre o valor patrimonial naquele momento e o capital máximo gerado pela estratégia até esse momento.
Drawdowns são uma medida de risco e o gerenciamento do risco deve ser o principal objetivo de um desenvolvedor de estratégia de negociação, muito mais importante do que a geração de lucros. Sua primeira prioridade deve ser sempre "permanecer vivo" e preservar seu capital, e somente então aumentá-lo.
Um relatório de desempenho deve incluir sempre as estatísticas de retirada, como a redução mais longa e a maior perda devido a uma redução, medida como: valor em dólares e porcentagem do tamanho da conta inicial.
Existem dezenas de diferentes índices de desempenho usados ​​para medir o desempenho da estratégia comercial. Na verdade, toda uma série de artigos pode ser escrita sobre eles (e muitos já foram). Nós achamos que usar um par de índices amplamente aceitos e entendidos geralmente será suficiente para avaliação de desempenho de estratégia. As proporções devem ser ajustadas ao risco para que reflitam os riscos de executar uma estratégia em oposição ao seu potencial de geração de lucro.
Mais uma vez, você pode encontrar descrições detalhadas de vários índices diferentes em vários livros, postagens de blog e white papers disponíveis on-line e impressos. Em algum momento, podemos escrever uma publicação mais detalhada sobre o assunto, mas, por enquanto, nos limitaremos a descrever dois índices que usamos em relatórios de desempenho para nossos clientes:
Sharpe Ratio.
Sharpe Ratio divide o retorno médio de um investimento pelo desvio padrão de seus retornos. O desvio padrão é tomado como uma medida do risco do investimento. Uma proporção Sharpe maior sugere mais retornos em menor risco. Mas o desvio padrão inclui variações acima dos retornos médios. A maioria das pessoas gosta desses e só se preocupa com os retornos abaixo da média.
Mede o retorno médio ajustado pelo risco conforme medido pelo desvio padrão (ou seja, volatilidade). Uma maior volatilidade reduz a taxa de Sharpe.
Diretrizes de interpretação de valor: mais de 1,0: bom, superior a 2,0: muito bom, mais de 3,0: incrível.
Calmar Ratio.
A razão de Calmar usa a redução máxima (declínio de um pico histórico, veja o artigo de Wikipedia, Drawdown (economia)) em vez do desvio padrão como medida de risco. Portanto, a Razão de Calmar é um retorno médio de investimento (normalmente por um período de 3 anos, mas não precisa ser) dividido pela sua redução máxima no mesmo período. Uma maior relação de Calmar sugere mais retornos em menor risco.
Como grandes remessas trazem o índice de Calmar para baixo & # 8211; é um valioso indicador de desempenho ajustado ao risco.
Outras métricas úteis.
Outras métricas úteis para obter uma melhor visão do desempenho de uma estratégia e aprender o que esperar se / quando você iniciar para negociação ao vivo:
Reflete o quão ativa é sua estratégia. Quantos negócios você deve esperar para ver quando você executa sua estratégia.
Isso, combinado com o número total de negócios, é uma das métricas mais importantes. Ele irá mostrar-lhe como muito lucro (ou perda) que sua estratégia deve gerar ao longo de um período de tempo.
Cálculo do comércio esperado Valor de lucro / perda:
Exp P / L = (lucro médio * operações Pct Win) + (perda média * Pct de operações perdidas)
Exp P / L = lucro ou prejuízo esperado por lucro médio de negócios = lucro médio por negociação vencedora, expresso em valor monetário Pct Win Trades = porcentagem de negociações vencedoras (ida e volta) Perda média = perda média por troca perdida, expressa em moeda Pct of Pering Trades = percentagem de negociações perdidas (ida e volta)
Esta e a próxima métrica são importantes para definir expectativas e gerenciar níveis de estresse quando você vê sua estratégia em execução. Dependendo da sua personalidade, se este número for muito baixo (e o número de negociações perdidas é muito alto) e # 8211; você pode não se sentir confortável com essa estratégia, mesmo que o esperado P / L por comércio gire o desempenho geral em seu favor ao longo do tempo.
Tanto o valor do dólar quanto o percentual do saldo da conta inicial.
Observe esta estatística, se a quantidade total de comissões e derrapagens (próxima) for muito alta e # 8211; Isso pode arruinar o desempenho geral de uma estratégia de outra forma lucrativa.
Este é um artigo introdutório sobre testes de estratégia de negociação. Esperamos que forneçamos algumas informações úteis e dicas sobre o desenvolvimento da estratégia comercial e backtesting. Pretendemos continuar a publicar mais artigos sobre o assunto, por favor, verifique regularmente. Enquanto isso, # 8211; consulte nossas outras postagens e seleções de livros colhidas à mão que publicamos no final de cada artigo. Cada livro que recomendamos é aquele que nos lemos e o encontramos contendo informações úteis para comerciantes e desenvolvedores de sistemas.
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Análise técnica no Excel: Parte I e # 8211; SMA, EMA, Bollinger Bands.
Tabela de conteúdo.
Nesta série de três partes ou artigos # 8220; Análise técnica no Excel & # 8221; exploraremos como os comerciantes podem usar o Excel para aplicar análise técnica (TA) aos dados históricos do mercado. Isso incluirá a computação de alguns dos indicadores de análise técnica mais populares e a implementação de uma folha de cálculo de backtesting da estratégia comercial (na Parte III). Backtesting envolverá geração de sinais de compra e venda com base em indicadores TA e computação de estratégia P & # 038; L. Nós gostaríamos de salientar antecipadamente que todos os cálculos nesses artigos serão realizados usando funções padrão do Excel disponíveis no Excel 2011 e posterior. Não usaremos macros VBA / custom Excel. Isso é feito de propósito para manter as planilhas simples e a funcionalidade compreensível por não programadores.
Na primeira parte desta série de artigos, criaremos uma planilha do Excel onde usaremos fórmulas alguns indicadores de análise técnica comuns, tais como: média móvel simples, bandas Bollinger e média móvel exponencial. Vamos explicar as fórmulas e incluir instruções passo a passo abaixo. Além disso, estamos fornecendo uma planilha que criamos seguindo as etapas listadas neste artigo para que você possa usá-lo para sua própria análise de dados de mercado ou como base para a construção de suas próprias planilhas.
Exemplo de arquivo do Excel.
Arquivo Excel (download) contendo fórmulas para o cálculo da média móvel simples, Bandas Bollinger e média móvel exponencial conforme descrito nesta publicação.
Para este exemplo, temos um arquivo CSV com 6 meses de dados SPY por hora, cobrindo o 3 de setembro de 2013 e # 8211; 28 de fevereiro de 2014. O SPY é um índice S & P500 de rastreamento ETF. Temos quase 2000 pontos de dados neste arquivo. O arquivo contém colunas de preço, volume e timestamp do preço da OHCL. Disclaimer: este arquivo foi gerado usando o IB Data Downloader.
Arquivo de dados: historical_data_SPY_1hour_20140301 (arquivo de texto & # 8211; para baixar e # 8211; clique com o botão direito do mouse e selecione & # 8220; Salvar arquivo vinculado como ... & # 8221;)
Média móvel simples.
Cálculo básico.
A média móvel simples (SMA) é simplesmente o preço médio sobre o último N número de barras. Vamos calcular o SMA para fechar os preços do nosso arquivo de dados de amostra.
Vamos calcular uma média móvel de 20 dias com base no preço de fechamento SPY (coluna D). Deixe o cabeçalho da coluna "SMA-20" na coluna G e escrevemos o seguinte valor da fórmula na célula G21 (uma vez que a linha 21 é a primeira que possui dados suficientes para calcular o SMA de 20 dias):
Depois de retornar para salvar a fórmula, você deve ver o valor '164.57' ou próximo da célula G21. Para calcular SMA-20 para todas as células restantes abaixo de & # 8211; basta selecionar a célula G21, mover o cursor sobre a célula e clicar duas vezes no pequeno quadrado no canto inferior direito dessa célula. Agora você deve ver os valores na coluna G calculados para o restante dos preços SPY.
Generalizando o Cálculo SMA.
Agora, calculamos valores médios simples de 20 dias na coluna G. É ótima, e, se quisermos calcular agora SMA de 50 dias ou 200 dias? Atualizar os valores da fórmula sempre que quiser mudar o intervalo do SMA é bastante tedioso e propenso a erros. Vamos tornar nosso cálculo mais genérico, adicionando um & # 8220; comprimento & # 8221; parâmetro. Podemos começar armazenando o parâmetro de intervalo SMA em uma célula separada para que possamos fazer referência ou fórmula.
Aqui estão os passos que seguimos para implementar um cálculo de SMA genérico na nossa planilha:
Vamos começar criando uma pequena tabela no lado em que podemos armazenar alguns valores de parâmetros de entrada para nossos indicadores. Na célula O1, digite "Nome da variável", na célula P1 digite "Valor". Na célula O2 vamos digitar o nome da nossa variável: "PERÍODO". Na célula P2, especificamos o valor da variável "PERIOD" que usaremos para especificar o período de tempo para o cálculo do SMA generalizado. Alterar esta variável irá desencadear o recálculo do SMA com o valor do período atual. Vamos usar o valor 14 por enquanto. Vamos digitar o valor do cabeçalho da coluna "SMA" na célula H1; A coluna H conterá valores para o nosso indicador de SMA genérico. Na célula H2 insira esta fórmula:
Vamos dissecar esta fórmula. Agora estamos usando o valor de nossa variável PERIODE da célula P2. Tivemos que adicionar $ na frente dos números de coluna e linha para congelar a referência à célula P2 enquanto copiamos a fórmula SMA para outras células na coluna H. Também substituímos a referência absoluta ao intervalo de preços da coluna Fechar com a função OFFSET Excel. OFFSET retorna um intervalo de células com base no deslocamento em termos de linhas de números e colunas de uma dada & # 8220; referência & # 8221; célula. O primeiro parâmetro é a célula de referência (no nosso caso H2), a segunda é uma expressão que calcula a primeira linha do intervalo com base no parâmetro do valor do comprimento ($ P $ 2), o 3º parâmetro é o deslocamento da coluna para a coluna Fechar (- 4), o valor negativo representa o deslocamento para a esquerda enquanto o positivo é deslocado para a direita da célula de referência e o último parâmetro da função com o valor 1 representa a largura do intervalo retornado pela função OFFSET, que em nosso caso é apenas uma coluna: D (FECHAR).
Removendo erros de fórmulas.
Agora, você notará que as primeiras linhas na coluna têm o valor de erro #REF !. Isso acontece porque não há linhas suficientes em nosso conjunto de dados para calcular o valor SMA e o intervalo retornado pela função OFFSET passa pela borda da planilha para algumas linhas. Existe uma série de várias técnicas para ocultar valores de erro no excel. Alguns deles envolvem fórmulas que retornam valores em branco ou zero se um valor de célula contiver um erro. Embora esta seja uma técnica perfeitamente válida, complica as fórmulas celulares e dificulta a leitura. Em vez disso, usaremos a formatação condicional para simplesmente esconder os valores de erro, estar mudando a cor do primeiro plano para o branco. Para alterar a cor da fonte da célula para o branco e não usar nenhum ressalto de erro, siga estas instruções:
Selecione as colunas H-N No Excel: Home - & gt; Formatação condicional - & gt; Realçar regras de celular - & gt; Mais regras. Na caixa de diálogo "Nova rotina de formatação", selecione "Erros" e em "Formatar com ..." selecione "Formato personalizado" e, em seguida, configure a cor de preenchimento para branco e a cor da fonte para branco também.
Bandas de Bollinger.
Introdução.
Bollinger Bands é um indicador simples mas útil que fornece informações valiosas sobre a volatilidade histórica dos preços de um instrumento financeiro, bem como o desvio de preços atual de uma média móvel. Quando os movimentos de preços se tornam mais voláteis e # 8211; As bandas se ampliam, nos períodos de calma relativa. Eles se aproximam. A posição relativa do preço atual para as bandas também pode ser usada para estimar se o mercado está sobrecompra ou sobrevenda. Se o preço atual for próximo ou cruzado da banda superior & # 8211; O preço é considerado no território de sobrecompra, enquanto o preço aproxima a faixa baixa cruzada e # 8211; o mercado subjacente é considerado sobrevendido.
Cálculo básico.
O indicador Bollinger Bands poderia ser calculado usando base móvel simples ou média móvel exponencial como base. Bollinger Bands consiste em três séries de dados: média móvel (simples ou exponencial) e duas linhas de desvio padrão (limite), uma acima e uma abaixo da média móvel, usualmente em 2 desvios padrão da média móvel. A média móvel exponencial (coberta abaixo) dá mais peso à ação de preço mais recente, enquanto a média móvel simples fornece um indicador mais estável e menos nervoso. Há um total de 2 parâmetros de entrada: 1) período médio móvel (número de barras), 2) número de desvios padrão para as bandas inferiores da banda superior. Neste exemplo, usaremos a média móvel simples que já calculamos na coluna H (ver instruções na seção acima). Tudo o que resta é adicionar colunas para bandas superiores e inferiores.
Ainda estamos usando o valor do período médio móvel de 14 dias. A primeira linha que tem dados suficientes para SMA de 14 dias é a linha 15 (uma vez que a linha 1 é usada para o cabeçalho da coluna). A banda superior estará na coluna I, então na célula I15 escrevemos a seguinte fórmula:
Nesta fórmula, estamos simplesmente adicionando dois desvios padrão dos preços Fechar das células D2: D15 ao valor SMA.
Aqui, a única diferença da fórmula anterior é que estamos subtraindo dois desvios padrão da SMA. A fórmula Excel STDEV () calcula o desvio padrão para uma série de valores. Neste caso, estamos multiplicando o valor em 2 para obter 2 desvios padrão e adicionando / subtraindo o resultado da média móvel para gerar os valores da banda superior / inferior. Para expandir as fórmulas & # 8211; basta rolar e clique duas vezes em um pequeno quadrado no canto inferior direito da célula para replicar a fórmula para o resto do intervalo de dados.
Computação de banda Bollinger generalizada.
Agora, e a generalização da fórmula da Bollinger Band para que não tenhamos que atualizar nossas fórmulas sempre que quisermos calcular bandas de Bollinger para diferentes números de desvios padrão de MA ou quando mudamos o comprimento médio móvel.
Vamos adicionar outro parâmetro à nossa tabela de variáveis ​​genéricas à direita da planilha. Digite "Std devs:" na célula O3 e 2.0 no P3. Em seguida, vamos adicionar a seguinte fórmula em I15:
Nesta fórmula, substituímos 2 por $ P $ 3 e # 8211; que aponta para a nossa variável na célula P3 contendo o número de desvios padrão para as bandas e calcula o deslocamento com base na variável PERIOD na célula P2.
A única diferença da fórmula no passo anterior é que substituímos + após H15 com o & # 8211; (menos), para subtrair o número de desvios padrão da SMA, e tivemos que mudar o deslocamento para a coluna de preços, aviso -6, em vez de -5 no parâmetro "cols" para a função OFFSET para se referir à coluna D (CLOSE) . Não esqueça de copiar novas fórmulas nas células I15 e J15 para o resto das respectivas células da coluna.
Agora você pode alterar os valores das variáveis ​​"PERIOD" e "Std devs" nas células P2 & amp; P3, e os valores de SMA e Bollinger Band são automaticamente recalculados.
Bollinger Bands Chart no Excel.
Assista este vídeo com instruções para adicionar um gráfico Bollinger Band à planilha que criamos acima.
Média móvel exponencial.
A média movente exponencial (EMA) é o tipo de média móvel que é semelhante a uma média móvel simples, exceto que mais peso é dado aos dados mais recentes. A média móvel exponencial também é conhecida como "média móvel ponderada exponencialmente" # 8221 ;.
Instruções de cálculo.
Usaremos a coluna K para calcular EMA. Vamos definir o nosso valor PERIOD para 1 (célula P2), para que possamos inserir a fórmula no topo da nossa folha e ter alguns valores que podemos ver ao entrar nas fórmulas. Podemos definir PERÍODO para qualquer valor depois de ter terminado e ter EMA (e SMA) automaticamente recalculados. Na célula K2, nós estabelecemos o primeiro valor da série EMA para ser simplesmente igual ao valor de fechamento (D2) na mesma linha, apenas porque precisamos "semear" a computação EMA com algum valor sensível.
Nesta fórmula, multiplicamos o preço Fechar (D3) da linha pela função do expoente, usando $ P $ 2 para fazer referência à nossa variável "número de períodos" e adicione ao resultado o valor EMA anterior (K2), multiplicado por "1- o expoente" . Esta é a fórmula EMA padrão.
Parte I Conclusão.
Nesta primeira parte de nossa série de 3 partes, calculamos os indicadores de Análise de Movimento Médio Simples, Bollinger Bands e Análise Técnica Exponencial Mínima para nosso conjunto de dados históricos de amostra. Na próxima parte, abordaremos dois dos mais famosos indicadores de análise técnica: MACD e RSI.
Antes de continuar a ler esta série de artigos, gostaríamos de chamar sua atenção para alguns livros que escolhemos a partir de uma grande quantidade de volumes disponíveis sobre assuntos de análise técnica e negociação com o Microsoft Excel. Descobrimos que as seleções listadas abaixo fornecem informações fundamentais inestimáveis ​​sobre o uso de análise técnica e geração de ideias de negociação baseada em Excel, testes e execução. A combinação de material descrito nesses livros permitirá que você desenvolva e teste seus próprios sistemas de negociação e leve-os aos mercados mais cedo e com mais confiança.
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