Estratégias de negociação de índice aleatório

estratégias de negociação de índice aleatório
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Definição do índice Random Walk.
O índice de caminhada aleatória (RWI) é um indicador técnico que tenta determinar se o movimento de preços de um estoque é aleatório ou de natureza ou é o resultado de uma tendência estatisticamente significante. O índice de passeio aleatório tenta determinar quando o mercado está em uma forte tendência de alta ou tendência de baixa, medindo faixas de preço sobre N e como ele difere do que seria esperado por um passeio aleatório (subindo ou descendo aleatoriamente). Quanto maior o intervalo sugere uma tendência mais forte. O RWI afirma que a distância mais curta entre dois pontos é uma linha reta e os preços adicionais se desviam de uma linha reta, implica que o mercado é agitado e de natureza aleatória.
Random Walk Index Formula.
O índice de caminhada aleatória determina se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Para cada período, o RWI é calculado calculando o máximo dos seguintes valores para períodos elevados:
Aprenda a negociar o dia do jeito certo:: Veja como você pode aprender a negociar ações, futuros e bitcoins sem riscos.
Para cada período, o RWI é calculado calculando o máximo dos seguintes valores para períodos baixos:
Negociando com o Random Walk Index.
Michael Poulos, o criador do RWI, descobriu durante sua pesquisa que foi melhor otimizado por 2 a 7 períodos para negociação de curto prazo e 8 a 64 períodos para negociação de longo prazo. As leituras do RWI de longo prazo que excedem 1 fornecem uma boa indicação de uma tendência de alta sustentável. Por outro lado, um RWI de longo prazo de mínimos acima 1 fornece uma boa indicação de uma tendência de queda sustentável. A Poulous percebeu que ao combinar o RWI de curto prazo com o RWI de longo prazo em um sistema de negociação, ele poderia fornecer pontos de compra e venda precisos. Abaixo estão algumas regras desenvolvidas por Poulos para negociar ações e futuros com seu RWI:
Digite um longo (ou curto) quando o RWI de longo prazo dos altos é maior que 1 e o RWI de curto prazo de picos de baixa acima de 1 Digite curto (ou próximo) quando o RWI de longo prazo dos mínimos é maior do que 1 e o RWI de curto prazo de altos picos acima de 1.

estratégias de negociação de índice aleatório
Note que esta estratégia será uma estratégia de treinamento ao vivo, você será mostrado piraticamente como a estratégia funciona.
13 comentários:
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Os fundamentos da negociação.
Informações e recursos para aprender sobre negociação e os mercados.
Olhando para Random Trading.
De vez em quando, surge o tópico da negociação aleatória. Normalmente, é parte de uma discussão sobre se você poderia ir longo ou curto com base em um lance de moeda e negociar lucrativamente por causa de uma boa estratégia de saída e gerenciamento de dinheiro. Vamos dar uma olhada e ver se há alguma verdade nessa afirmação fazendo alguns testes com dados diários do EUR / USD desde quando o euro foi lançado em 1999.
Como uma linha de base, eu irei começar com um sistema totalmente aleatório e # 8211; um que usa um lance de moeda para entrar em um comércio e um lance de moeda para sair de uma posição existente. As regras são muito simples. Comece com o lance de moeda para descobrir long / short no final do primeiro dia de negociação. No final do dia 2, fazemos um lance de moeda para ver se nós vamos ficar na posição que colocamos no dia 1, ou fechá-lo. Se ficarmos, jogamos a moeda novamente no dia seguinte. Se saímos, começamos o processo no final do dia seguinte (então, se saímos no dia 2, fazemos um lance de moedas para se obter longo ou curto no final do dia 3).
Executei 1000 testes no conjunto de dados para obter informações suficientes para fazer uma conclusão razoável. Os resultados eram bastante previsíveis. Em média, o teste resultou em uma perda de 26 pedaços, que é basicamente o mesmo que ser plana em mais de 10 anos de dados. O desvio padrão foi de 3668 pips, dando uma idéia de quão ampla a distribuição dos resultados foi ao longo da amostra de 1000 testes.
O sistema totalmente aleatório não o cortou, então vejamos um sistema de entrada aleatória que tenha um conjunto de regras não aleatório para sair. Eu usei a mesma entrada de moeda, conforme mencionado acima, mas para a saída eu testei uma abordagem de intervalo inverso. Especificamente, a regra era que os longos seriam encerrados se o fechamento do dia atual fosse menor do que o fechado a partir de N dias anteriores, e os shorts seriam encerrados em um fechamento superior ao de N dias anteriores. Eu testei uma série de períodos de lookback de 1 a 10 dias. Aqui é o que produziu.
O que o gráfico mostra é o resultado médio (o tic na barra) e o intervalo que contém resultados um desvio padrão acima e abaixo da média. Então, na primeira barra, estamos olhando para uma estratégia de saída que diz que sair de uma posição se o fechamento de hoje for menor / alto (se nós / nós não estivéssemos curtos) do que ontem e # 8217; s . O resultado médio foi uma perda de 3602 pips, com um desvio padrão de 1846 pips. Isso significa que o teste de 1 dia foi perdido em todos ou quase todos os casos, e por uma quantia considerável, em geral.
É claro a partir desses dados que um sistema de entrada aleatória pode ser lucrativo. Não precisamos olhar além do meio do gráfico para ver o desempenho dos períodos mais longos. O look-back de 6 dias proporcionou o melhor resultado com um ganho médio de 5446 pip e um desvio padrão de 1236 pip. Eyeballing 1000 resultados do teste da amostra, eu não vejo nenhum negativo entre eles.
Talvez nós estamos olhando para as coisas de trás para frente.
Olhando para esses números, é difícil não pensar que talvez os comerciantes precisem olhar as coisas da maneira oposta de como eles costumam fazer & # 8211; pensar em sair primeiro, em vez de entrar. OK, não estou realmente sugerindo que todos nós apenas começamos a comercializar sistemas de entrada aleatória, mas certamente fornece forragem para novos testes e análises. Podemos usar entradas aleatórias para testar o desempenho de diferentes estratégias de saída. Uma advertência lá, no entanto. Você precisa se certificar de que, quando faz algo assim, você obtém as mesmas entradas para cada abordagem de saída diferente, caso contrário os resultados não serão comparáveis.

Uma Estratégia de Negociação Swing Simples para o S & # 038; P 500.
Swing trading é uma maneira de aproveitar os recuos do mercado para obter melhores entradas e negócios mais lucrativos.
Neste artigo, mostro um método simples para trocar o S & amp; P 500 usando um sistema de troca de swing. Eu olho para a rentabilidade histórica da estratégia e também uso um teste de entrada aleatória para ver o robusto sistema de entrada.
O que é Swing Trading?
Swing trading é bastante direto. É uma maneira de usar os retrações normais do mercado para entrar em negociações.
A maneira como eu particularmente gosto de usar swing trading é combiná-lo com a tendência geral do mercado. A imagem à esquerda é um bom exemplo de como eu quero usar swing trading. Destaquei os possíveis pontos de entrada usando setas verdes. Neste exemplo, a direção de longo prazo do mercado é para cima. Portanto, eu só vou negociar nessa direção.
Feito bem, o balanço comercial nos permite maximizar nosso potencial de ganho, minimizando o nosso risco potencial. Podemos inserir trades que possuem taxas de recompensa / risco favoráveis ​​e aumentar nossas chances de se manter rentável no longo prazo.
Como todas as abordagens comerciais, o swing trading tem desvantagens. Durante os mercados fortemente abertos, os comerciantes de balanço podem perder boas oportunidades comerciais se o preço não retornar.
A Estratégia de Negociação Swing Simples.
Esta estratégia tem três partes principais:
Para esta estratégia, uso canais de desvio padrão para identificar a tendência dominante. Eu acho que esses canais são uma excelente maneira de identificar a direção do mercado. A estratégia é longa e se os canais estão apontando para cima, eu entrarei em um comércio.
A estratégia de saída que estou usando é Bollinger Bands. Bandas Bollinger expandem-se durante a volatilidade do mercado e contratam-se durante períodos de calma.
O gatilho de entrada é um padrão de castiçal japonês. Na verdade, eu uso um padrão muito simples. Aguardo o preço para fechar abaixo do canal de desvio padrão mais baixo e depois procure uma vela de baixa. A vela de baixa deve ter um corpo de uma porcentagem mínima da altura da vela.
Resultados do Backtest de negociação.
Este backtest de negociação foi realizado usando um modelo Tradinformed Backtest. Eles são uma ótima maneira de testar suas próprias estratégias e realmente melhorar suas habilidades comerciais.
Testei essa estratégia no índice S & P 500 no prazo do dia. Eu usei dados de 1990 a 2016.
Para os resultados abaixo, tive uma parada-perda calculada em 3 vezes a ATR. Eu ajustei o multiplicador Bollinger Band para 1,5 desvios padrão. Os canais de desvio padrão foram calculados com base em 200 dias e foram compensados ​​por 0,5 desvios-padrão. O corpo do gatilho de entrada do castiçal deve ser pelo menos 65% da altura total da vela (entre o alto e o baixo).
Entrada aleatória & # 8211; Quão robusto é o sistema de entrada.
Como bons analistas e comerciantes, devemos sempre desconfiar dos nossos resultados. É tão fácil permitir que o viés e o excesso de otimismo afetem nossos resultados. Neste caso, eu decidi testar a eficácia do gatilho de entrada do candelabro. Então eu vou comparar a entrada do castiçal a uma entrada aleatória. Eu deixarei tudo o resto o mesmo. Realizei 5 testes de entrada aleatória e tirei os valores médios.
Conclusões.
Os resultados originais mostraram que esta estratégia de negociação de swing foi rentável durante um longo período de tempo no índice S & P 500. Tem uma percentagem relativamente elevada de vencedores e tem uma redução relativamente baixa. A comparação dos resultados originais com o teste de entrada aleatória demonstrou que o gatilho de entrada é melhor que a entrada aleatória neste teste. Também mostra que o sistema de filtro e saída pode ser lucrativo a longo prazo sem depender completamente do gatilho de entrada.
Recursos adicionais.
Se você está interessado em explorar mais sobre o comércio de swing eu realmente gostei de ler Swing Trading For Dummies por Omar Bassal. É uma boa introdução ao assunto. Eu sou fã da série For Dummies, neste caso há um bom uso do humor e o material é claramente apresentado. O autor inclui muita informação e idéias comerciais.
Outra boa maneira de melhorar o seu swing trading é o uso de retransmissões Fibonacci. No meu artigo sobre o cálculo de retransmissões de Fibonacci, eu mostro automaticamente meu método para colocar os níveis de retransmissões de Fibonacci em uma planilha do Excel.
Pode ser mais fácil entender uma estratégia observando. Confira o vídeo de mim demonstrando a estratégia e a planilha de backtest.
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Estratégias de negociação de índices aleatórios
Afiliação: Dipartimento di Economia e Impresa, Universitá di Catania, Catania, Itália.
Alessandro Pluchino.
Afiliações: Dipartimento de Fisica e Astronomia, Università di Catania, Catania, Itália, INFN sezione di Catania, Catania, Itália.
Andrea Rapisarda.
Afiliações: Dipartimento de Fisica e Astronomia, Università di Catania, Catania, Itália, INFN sezione di Catania, Catania, Itália.
Dirk Helbing.
Afiliação: ETH Zurich, Zurique, Suíça.
Neste trabalho, exploramos o papel específico da aleatoriedade nos mercados financeiros, inspirados pelo papel benéfico do ruído em muitos sistemas físicos e em aplicações anteriores a sistemas socioeconômicos complexos. Após uma breve introdução, estudamos o desempenho de algumas das estratégias de negociação mais utilizadas para prever a dinâmica dos mercados financeiros para diferentes índices internacionais de bolsa de valores, com o objetivo de compará-los ao desempenho de uma estratégia completamente aleatória. A este respeito, dados históricos para FTSE-UK, FTSE-MIB, DAX e S & amp; Os índices P500 são levados em conta por um período de cerca de 15-20 anos (desde a sua criação até hoje).
Citação: Biondo AE, Pluchino A, Rapisarda A, Helbing D (2013) As estratégias de negociação aleatória são mais bem-sucedidas do que técnicas? PLoS ONE 8 (7): e68344. doi: 10.1371 / journal. pone.0068344.
Editor: Alejandro Raul Hernández Montoya, Universidad Veracruzana, México.
Direitos autorais: © 2013 Biondo et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença de Atribuição de Commons, que permite uso, distribuição e reprodução sem restrições em qualquer meio, desde que o autor original e a fonte sejam creditados.
Financiamento: Os autores não têm apoio ou financiamento para relatar.
Interesses concorrentes: Os autores declararam que não existem interesses concorrentes.
Introdução.
Na física, tanto no nível clássico quanto no quântico, muitos sistemas reais funcionam bem e de forma mais eficiente devido ao papel útil de um ruído fraco aleatório [1] - [6]. Mas não só os sistemas físicos se beneficiam da desordem. De fato, o ruído tem grandes influências sobre a dinâmica das células, neurônios e outras entidades biológicas, mas também nos sistemas ecológicos, geofísicos e socioeconômicos. Seguindo esta linha de pesquisa, investigamos recentemente como as estratégias aleatórias podem ajudar a melhorar a eficiência de um grupo hierárquico para enfrentar o princípio de Peter [7] - [9] ou uma instituição pública como o Parlamento [10]. Outros grupos exploraram com sucesso estratégias semelhantes em jogos de minoria e Parrondo [11], [12], na avaliação do desempenho do portfólio [13] e no contexto do leilão contínuo [14].
Recentemente, Taleb comentou brilhantemente em seus livros bem sucedidos [15], [16] como os cisnes pretos e negros governam nossa vida, mas também o comportamento da economia e do mercado financeiro além de nossas expectativas ou controle pessoais e racionais. Na verdade, a aleatoriedade entra em nossa vida cotidiana, embora dificilmente a reconheçamos. Portanto, mesmo sem ser tão céticos quanto Taleb, pode-se facilmente afirmar que muitas vezes entendemos os fenômenos que nos rodeiam e são enganados por conexões aparentes que são apenas devidas à fortuidade. Os sistemas econômicos são inevitavelmente afetados pelas expectativas, presentes e passadas, uma vez que as crenças dos agentes influenciam fortemente suas dinâmicas futuras. Se hoje surgiu uma expectativa muito boa sobre o desempenho de qualquer segurança, todos tentariam comprá-la e essa ocorrência implicaria um aumento em seu preço. Então, amanhã, essa segurança teria um preço maior do que hoje, e esse fato seria apenas a conseqüência da própria expectativa de mercado. Esta profunda dependência das expectativas fez com que os economistas financeiros tentassem construir mecanismos para prever os preços dos ativos futuros. O objetivo deste estudo é precisamente verificar se esses mecanismos, que serão descritos em detalhes nas próximas seções, são mais efetivos para prever a dinâmica do mercado em comparação com uma estratégia completamente aleatória.
Em um artigo anterior [17], motivado também por algumas experiências intrigantes onde uma criança, um chimpanzé e dardos foram utilizados com sucesso para investimentos remunerativos [18], [19], já encontramos algumas evidências a favor de estratégias aleatórias para o FTSE - Mercado de ações do Reino Unido. Aqui, vamos estender essa investigação a outros mercados financeiros e a novas estratégias de negociação. O artigo está organizado da seguinte forma. A seção 2 apresenta uma breve introdução ao debate sobre a previsibilidade nos mercados financeiros. Na Seção 3, introduzimos a série histórica financeira considerada em nosso estudo e realizamos uma análise de retificação em busca de possíveis correlações de algum tipo. Na Seção 4, definimos as estratégias de negociação usadas em nossas simulações enquanto, na Seção 5, discutimos os principais resultados obtidos. Finalmente, na Seção 6, extraímos nossas conclusões, sugerindo também algumas implicações de política contra-intuitiva.
Expectativas e previsibilidade nos mercados financeiros.
Como Simon [20] apontou, os indivíduos assumem sua decisão com base em um conhecimento limitado sobre seu ambiente e, portanto, enfrentam altos custos de busca para obter informações necessárias. No entanto, normalmente, eles não podem reunir todas as informações que deveriam. Portanto, os agentes agem com base na racionalidade limitada, o que leva a tendências significativas na maximização de utilidade esperada que eles perseguem. Em contraste, Friedman [21] defendeu a abordagem do agente racional, que considera que o comportamento dos agentes pode ser melhor descrito assumindo sua racionalidade, uma vez que os agentes não racionais não sobrevivem à concorrência no mercado e são expulsos. Portanto, nem os preconceitos sistemáticos na utilidade esperada, nem a racionalidade limitada podem ser usados ​​para descrever os comportamentos dos agentes e suas expectativas.
Sem qualquer receio de contradição, pode-se dizer que, hoje em dia, dois principais modelos de referência de expectativas foram amplamente estabelecidos na literatura econômica: modelo de expectativas adaptativas e modelo de expectativa racional. Aqui não iremos dar uma definição formal desses paradigmas. Para os nossos propósitos, é suficiente recordar sua justificativa. O modelo de expectativas adaptativas é baseado em uma série de valores aparentemente ponderados (para que o valor esperado de uma variável seja o resultado da combinação de seus valores passados). Em contraste, o modelo de expectativas racionais hipotema que todos os agentes têm acesso a todas as informações disponíveis e, portanto, conhecem exatamente o modelo que descreve o sistema econômico (o valor esperado de uma variável é então a previsão objetiva fornecida pela teoria). Essas duas teorias remontam a contribuições muito relevantes, entre as quais nos referimos a Friedman [21], [22], Phelps [23] e Cagan [24] para expectativas adaptativas (vale a pena notar que a noção de " expectativas adaptativas "foi introduzida pela primeira vez pela Arrow e Nerlove [25]). Para expectativas racionais, nos referimos a Muth [26], Lucas [27] e Sargent-Wallace [28].
Os mercados financeiros geralmente são tomados como exemplo para dinâmicas complexas e volatilidade perigosa. Isso de alguma forma sugere a ideia de imprevisibilidade. No entanto, devido ao papel relevante desses mercados no sistema econômico, um vasto leque de literatura foi desenvolvido para obter algumas previsões confiáveis. De fato, a previsão é o ponto chave dos mercados financeiros. Desde Fama [29], dizemos que um mercado é eficiente se ocorrer arbitragem perfeita. Isso significa que o caso de ineficiência implica a existência de oportunidades para lucros inexplorados e, claro, os comerciantes operariam imediatamente posições longas ou curtas até que desaparecesse qualquer possibilidade de lucro. Jensen [30] afirma precisamente que um mercado deve ser considerado eficiente em relação a um conjunto de informações se for impossível fazer lucros através da negociação com base nesse conjunto de informações. Isso é consistente com Malkiel [31], que argumenta que um mercado eficiente reflete perfeitamente toda a informação na determinação dos preços dos ativos. Como o leitor pode entender facilmente, a parte mais importante dessa definição de eficiência depende da integridade do conjunto de informações. De fato, Fama [29] distingue três formas de eficiência de mercado, de acordo com o grau de completude do conjunto informativo (ou seja, “fraco”, “semiforte” e “forte”). Assim, os comerciantes e os analistas financeiros procuram continuamente expandir seu conjunto de informações para ganhar a oportunidade de escolher a melhor estratégia: este processo envolve agentes tanto em flutuações de preços que, no final do dia, pode-se dizer que sua atividade é reduzida a um palpite sistemático. A globalização completa dos mercados financeiros ampliou esse processo e, eventualmente, estamos experimentando décadas de extrema variabilidade e alta volatilidade.
Keynes argumentou, há muitos anos, que a racionalidade dos agentes e da psicologia em massa (os chamados "espíritos animais") não deve ser interpretada como se fosse a mesma coisa. O autor apresentou o famoso exemplo do concurso de beleza para explicar a lógica embaixo dos mercados financeiros. Em sua Teoria Geral [32] ele escreveu que "o investimento baseado em expectativas genuínas de longo prazo é tão difícil de ser praticamente praticável. Aquele que o tenta certamente deve levar dias muito mais laboriosos e correr riscos maiores do que aquele que tenta adivinhar melhor do que a multidão como a multidão se comportará; e, dada a mesma inteligência, ele pode cometer erros mais desastrosos. "Em outras palavras, para prever o vencedor do concurso de beleza, deve-se tentar interpretar a beleza preferida do jurado, ao invés de prestar atenção no ideal da beleza objetiva. Nos mercados financeiros é exatamente a mesma coisa. Parece impossível prever preços de ações sem erros. A razão é que nenhum investidor pode saber de antemão a opinião “do júri”, ou seja, de uma massa de investidores ampla, heterogênea e muito substancial, que reduz qualquer previsão possível a apenas um palpite.
Apesar de considerações como essas, a chamada Hipótese do Mercado Eficiente (cujo principal fundamento teórico é a teoria das expectativas racionais), descreve o caso de mercados perfeitamente competitivos e agentes perfeitamente racionais, dotados de todas as informações disponíveis, que escolhem as melhores estratégias ( uma vez que o mecanismo de compensação competitivo os colocaria fora do mercado). Há evidências de que essa interpretação de um mecanismo de arbitragem perfeito em pleno funcionamento não é adequada para analisar os mercados financeiros, como, por exemplo: Cutler et al. [33], que mostra que grandes movimentos de preços ocorrem mesmo quando pouca ou nenhuma informação nova está disponível; Engle [34], que relatou que a volatilidade dos preços está temporariamente correlacionada temporariamente; Mandelbrot [35], [36], Lux [37], Mantegna e Stanley [38], que argumentam que as flutuações de preços curtos não são normais; ou por último, mas não menos importante, Campbell e Shiller [39], que explicam que os preços podem não refletir com precisão as avaliações racionais.
Muito interessante, uma infinidade de modelos de agentes heterogêneos foram introduzidos no campo da literatura financeira. Nestes modelos, diferentes grupos de comerciantes coexistem, com diferentes expectativas, influenciando-se mutuamente por meio das conseqüências de seus comportamentos. Mais uma vez, nossa discussão não pode ser exaustiva aqui, mas podemos citar com franqueza pelo menos as contribuições de Brock [40], 41, Brock e Hommes [42], Chiarella [43], Chiarella e He [44], DeGrauwe et al . [45], Frankel e Froot [46], Lux [47], Wang [48] e Zeeman [49].
Parte dessa literatura refere-se à abordagem, denominada “sistemas de crenças adaptativas”, que tenta aplicar a não-linearidade e o ruído aos modelos de mercado financeiro. A incerteza intrínseca sobre os fundamentos econômicos, juntamente com erros e heterogeneidade, leva à idéia de que, além do valor fundamental (ou seja, o valor atualizado atual dos fluxos esperados de dividendos), os preços das ações flutuam imprevisivelmente por fases de otimismo ou pessimismo de acordo para as fases correspondentes da tendência de alta e tendência de baixa que causam crises de mercado. Como gerenciar esse tipo de comportamento errático para otimizar uma estratégia de investimento? A fim de explicar a atitude muito diferente adotada pelos agentes para escolher estratégias ao negociar nos mercados financeiros, uma distinção é feita entre fundamentalistas e cartistas. Os primeiros baseiam suas expectativas sobre os preços dos ativos futuros sobre os fundamentos do mercado e fatores econômicos (ou seja, variáveis ​​micro e macroeconômicas, como dividendos, ganhos, crescimento econômico, taxas de desemprego, etc.). Por outro lado, os últimos tentam extrapolar tendências ou características estatisticamente relevantes de séries passadas de dados, para prever caminhos futuros dos preços dos ativos (também conhecida como análise técnica).
Dado que a interação desses dois grupos de agentes determina a evolução do mercado, escolhemos aqui para se concentrar no comportamento dos chartists (uma vez que uma análise qualitativa sobre os fundamentos macroeconômicos é absolutamente subjetiva e difícil de avaliar), tentando avaliar o ex investidor individual - capacidade de previsão significativa. Supondo a falta de informações completas, a aleatoriedade desempenha um papel fundamental, uma vez que a eficiência é impossível de ser alcançada. Isto é particularmente importante para sublinhar que a nossa abordagem não depende de qualquer forma do paradigma da Hipótese dos Mercados Eficientes acima mencionado. Mais precisamente, estamos buscando a resposta para a seguinte questão: se um comerciante assume a falta de informações completas através de todo o mercado (ou seja, a imprevisibilidade da dinâmica dos preços das ações [50] - [53]), um ex-ante aleatório A estratégia de negociação desempenha, em média, estratégias de negociação bem conhecidas? Passamos da evidência de que, como cada agente depende de um conjunto de informações diferente para construir suas estratégias de negociação, nenhum mecanismo eficiente pode ser invocado. Em vez disso, uma rede complexa de comportamento auto-influente, devido à circulação assimétrica de informações, desenvolve seus vínculos e gera comportamentos de rebanho para seguir alguns sinais cuja credibilidade é aceita.
As crises financeiras mostram que os mercados financeiros não são imunes às falhas. Seu sucesso periódico não é gratuito: eventos catastróficos queimam enormes valores em dólares e os sistemas econômicos em grave perigo. Os comerciantes estão tão certos de que as estratégias elaboradas se encaixam na dinâmica dos mercados? Nossa simulação simples realizará uma análise comparativa do desempenho de diferentes estratégias de negociação: nossos comerciantes terão que prever, dia a dia, se o mercado subirá (tendência "alta") ou baixa (tendência "baixa"). As estratégias testadas são: o Momentum, o RSI, o UPD, o MACD e um completamente aleatório.
Os teóricos das expectativas racionais apostaram imediatamente que a estratégia aleatória perderia a concorrência, pois não está fazendo uso de nenhuma informação, mas, como mostraremos, nossos resultados são bastante surpreendentes.
Análise Detenida da Série Temporária Índice.
Consideramos quatro índices muito populares de mercados financeiros e, em particular, analisamos as seguintes séries temporais correspondentes, mostradas na Fig. 1:
Expandir Figura 1. Evolução temporal de quatro índices importantes de mercado financeiro (intervalos de tempo variando de 3714 a 5750 dias).
De cima para baixo, mostramos o índice FTSE UK All-Share, o índice FTSE MIB All-Share, o índice DAX All-Share e o índice S & amp; Índice P 500. Veja o texto para mais detalhes.
Em geral, a possibilidade de prever séries temporais financeiras foi estimulada pela descoberta de algum tipo de comportamento persistente em alguns deles [38], [54], [55]. O principal objetivo da presente seção é investigar a possível presença de correlações nas quatro séries financeiras anteriores do mercado de ações da Europa e dos EUA todos os índices de ações. Neste contexto, calcularemos o expoente Hurst dependente do tempo usando a técnica de média móvel detritada (DMA) [56]. Vamos começar com um resumo do algoritmo DMA. O procedimento computacional é baseado no cálculo do desvio padrão ao longo de uma determinada série temporal definida como.
onde é a média calculada em cada janela de tempo de tamanho. Para determinar o expoente de Hurst, a função é calculada para aumentar os valores dentro do intervalo, sendo o comprimento da série temporal, e os valores obtidos são relatados como uma função de um gráfico log-log. Em geral, exibe uma dependência de poder-lei com o expoente, isto é,
Em particular, se, um tiver uma correlação negativa ou comportamento anti-persistente, enquanto que se um tiver uma correlação positiva ou comportamento persistente. O caso de corresponde a um processo browniano não correlacionado. No nosso caso, como primeiro passo, calculamos o expoente Hurst considerando a série completa. Esta análise está ilustrada nas quatro parcelas da Fig. 2. Aqui, um ajuste linear para os lotes log-log revela que todos os valores do índice Hurst H obtidos dessa maneira para as séries temporais estudadas são, em média, muito próximos para 0,5. Este resultado parece indicar uma ausência de correlações em grandes escalas de tempo e uma consistência com um processo aleatório.
Expandir Figura 2. Análise Detenida para as quatro séries de mercado financeiro mostradas na Fig. 1.
O comportamento da lei de potência do desvio padrão de DMA permite derivar um índice de Hurst que, em todos os quatro casos, oscila em torno de 0,5, indicando uma ausência de correlações, em média, ao longo de grandes períodos de tempo. Veja o texto.
Por outro lado, é interessante calcular o expoente Hurst localmente no tempo. Para realizar esta análise, consideramos subconjuntos da série completa por meio de janelas deslizantes de tamanho, que se movem ao longo da série com o passo do tempo. Isto significa que, a cada tempo, calculamos o interior da janela deslizante mudando com a Eq. (1). Assim, seguindo o mesmo procedimento descrito acima, uma seqüência de valores do expoente Hurst é obtida em função do tempo. Na Fig. 3 mostramos os resultados obtidos para os parâmetros,. Nesse caso, os valores obtidos para o expoente Hurst diferem muito localmente de 0,5, o que indica a presença de correlações locais significativas.
Expandir Figura 3. Dependência do tempo do índice Hurst para as quatro séries: em escalas de tempo menores, correções significativas estão presentes.
Esta investigação, que está em consonância com o que foi encontrado anteriormente na Ref. [56] para o índice Dax, parece sugerir que as correlações são importantes apenas em uma escala temporal local, enquanto eles anulam a média em períodos longos. Como veremos nas próximas seções, essa característica afetará os desempenhos das estratégias de negociação consideradas.
Descrição das Estratégias de Negociação.
No presente estudo, consideramos cinco estratégias de negociação definidas da seguinte forma:
Estratégia aleatória (RND) Esta estratégia é a mais simples, uma vez que o comerciante correspondente faz sua previsão ao tempo completamente ao acaso (com distribuição uniforme). Estratégia Momentum (MOM) Esta estratégia baseia-se no chamado indicador 'momentum', isto é, a diferença entre o valor eo valor, onde é um determinado intervalo de negociação (em dias). Então, se, o comerciante prevê um incremento do índice de fechamento para o dia seguinte (ou seja, ele prevê isso) e vice-versa. Nas próximas simulações, consideraremos dias, uma vez que este é um dos atrasos de tempo mais utilizados para o indicador de momentum. Veja a Ref. [57] Estratégia do Índice de Força Relativa (RSI) Esta estratégia é baseada em um indicador mais complexo chamado "RSI". É considerada uma medida da força comercial recente da ação e sua definição é: onde é a relação entre a soma dos retornos positivos e a soma dos retornos negativos ocorridos nos últimos dias anteriores. Uma vez calculado o índice RSI para todos os dias incluídos em um determinado período de tempo imediatamente anterior ao tempo, o comerciante que segue a estratégia RSI faz sua previsão com base em uma possível reversão da tendência do mercado, revelada pela denominada "divergência" entre a série temporal original e a nova RSI. Uma divergência pode ser definida referindo-se a uma comparação entre as séries de dados originais e as séries RSI geradas, e é o sinal comercial mais significativo entregue por qualquer indicador de estilo oscilador. É o caso quando a tendência significativa entre dois extremos locais mostrados pela tendência RSI é orientada na direção oposta à tendência significativa entre dois extrema (no mesmo intervalo de tempo) mostrado pela série original. Quando a linha RSI se inclina de forma diferente da linha original da série, ocorre uma divergência. Veja o exemplo na Fig. 4: dois máximos locais seguem duas tendências diferentes inclinadas de forma oposta. No caso mostrado, o analista interpretará essa divergência como uma expectativa otimista (já que o oscilador RSI diverge da série original: ela começa a aumentar quando a série original ainda está diminuindo). Em nosso modelo simplificado, a presença de tal divergência se traduz em uma mudança na predição do sinal, dependendo da tendência de alta ou baixa dos dias anteriores. Nas simulações seguintes, escolheremos dias, uma vez que - mais uma vez - este valor é um dos mais utilizados nas estratégias de negociação reais baseadas no RSI. Veja a Ref. [57] Estratégia UPD (Up and Down Persistency) Esta estratégia determinista não vem da análise técnica. No entanto, decidimos considerá-lo porque parece seguir o aparentemente alternativo comportamento “subindo e descendo” das séries de mercado que qualquer observador pode ver à primeira vista. A estratégia é baseada na seguinte regra muito simples: a previsão para o comportamento do mercado de amanhã é exatamente o oposto do que aconteceu no dia anterior. Se, por exemplo, um tiver, a expectativa a tempo do período será otimista: e vice-versa. Estratégia de divergência de convergência média convergente (MACD) O 'MACD' é uma série construída por meio da diferença entre duas médias móveis exponenciais (EMA, doravante) do preço de mercado, referentes a duas janelas de tempo diferentes, uma menor e uma maior. Em qualquer momento t,. Em particular, a primeira é a média móvel exponencial de doze dias, enquanto a segunda se refere a vinte e seis dias. The calculation of these EMAs on a pre-determined time lag, x , given a proportionality weight , is executed by the following recursive formula: with , where . Once the MACD series has been calculated, its 9-days Exponential Moving Average is obtained and, finally, the trading strategy for the market dynamics prediction can be defined: the expectation for the market is bullish (bearish) if ( ). Veja a Ref. [57]. Expand Figure 4. RSI divergence example.
A divergence is a disagreement between the indicator (RSI) and the underlying price. By means of trend-lines, the analyst check that slopes of both series agree. When the divergence occurs, an inversion of the price dynamic is expected. In the example a bullish period is expected.
Results of Empirically Based Simulations.
For each one of our four financial time series of length (in days), the goal was simply to predict, day by day and for each strategy, the upward (bullish) or downward (bearish) movement of the index at a given day with respect to the closing value one day before: if the prediction is correct, the trader wins, otherwise he/she looses. In this connection we are only interested in evaluating the percentage of wins achieved by each strategy, assuming that - at every time step - the traders perfectly know the past history of the indexes but do not possess any other information and can neither exert any influence on the market, nor receive any information about future moves.
In the following, we test the performance of the five strategies by dividing each of the four time series into a sequence of trading windows of equal size (in days) and evaluating the average percentage of wins for each strategy inside each window while the traders move along the series day by day, from to . This procedure, when applied for , allows us to explore the performance of the various strategies for several time scales (ranging, approximatively, from months to years).
The motivation behind this choice is connected to the fact that the time evolution of each index clearly alternates between calm and volatile periods, which at a finer resolution would reveal a further, self-similar, alternation of intermittent and regular behavior over smaller time scales, a characteristic feature of turbulent financial markets [35], [36], [38], [58]. Such a feature makes any long-term prediction of their behavior very difficult or even impossible with instruments of standard financial analysis. The point is that, due to the presence of correlations over small temporal scales (as confirmed by the analysis of the time dependent Hurst exponent in Fig. 3), one might expect that a given standard trading strategy, based on the past history of the indexes, could perform better than the others inside a given time window. But this could depend much more on chance than on the real effectiveness of the adopted algorithm. On the other hand, if on a very large temporal scale the financial market time evolution is an uncorrelated Brownian process (as indicated by the average Hurst exponent, which result to be around for all the financial time series considered), one might also expect that the performance of the standard trading strategies on a large time scale becomes comparable to random ones. In fact, this is exactly what we found as explained in the following.
In Figs. 5–8, we report the results of our simulations for the four stock indexes considered (FTSE-UK, FTSE-MIB, DAX, S & P 500). In each figure, from top to bottom, we plot: the market time series as a function of time; the correspondent ‘returns’ series, determined as the ratio ; the volatility of the returns, i. e. the variance of the previous series, calculated inside each window for increasing values of the trading window size (equal to, from left to right, , , and respectively); the average percentage of wins for the five trading strategies considered, calculated for the same four kinds of windows (the average is performed over all the windows in each configuration, considering different simulation runs inside each window); the corresponding standard deviations for the wins of the five strategies.
Expand Figure 5. Results for the FTSE-UK index series, divided into an increasing number of trading-windows of equal size (3,9,18,30), simulating different time scales.
From top to bottom, we report the index time series, the corresponding returns time series, the volatility, the percentages of wins for the five strategies over all the windows and the corresponding standard deviations. The last two quantities are averaged over 10 different runs (events) inside each window.
From top to bottom, we report the index time series, the corresponding returns time series, the volatility, the percentages of wins for the five strategies over all the windows and the corresponding standard deviations. The last two quantities are averaged over 10 different runs (events) inside each window.
From top to bottom, we report the index time series, the corresponding returns time series, the volatility, the percentages of wins for the five strategies over all the windows and the corresponding standard deviations. The last two quantities are averaged over 10 different runs (events) inside each window.
From top to bottom, we report the index time series, the corresponding returns time series, the volatility, the percentages of wins for the five strategies over all the windows and the corresponding standard deviations. The last two quantities are averaged over 10 different runs (events) inside each window.
Observing the last two panels in each figure, two main results are evident:
The average percentages of wins for the five strategies are always comparable and oscillate around , with small random differences which depend on the financial index considered. The performance of of wins for all the strategies may seem paradoxical, but it depends on the averaging procedure over all the windows along each time series. In Fig. 9 we show, for comparison, the behavior of the various strategies for the four financial indexes considered and for the case (the score in each window is averaged over different events): as one can see, within a given trading window each single strategy may randomly perform much better or worse than , but on average the global performance of the different strategies is very similar. Moreover, referring again to Figs. 5–8, it is worth to notice that the strategy with the highest average percentage of wins (for most of the windows configurations) changes from one index to another one: for FTSE-UK, the MOM strategy seems to have a little advantage; for FTSE-MIB, the UPD seems to be the best one; for DAX, the RSI, and for the S & P 500, the UPD performs slightly better than the others. In any case the advantage of a strategy seems purely coincidental. The second important result is that the fluctuations of the random strategy are always smaller than those of the other strategies (as it is also visible in Fig. 9 for the case ): this means that the random strategy is less risky than the considered standard trading strategies, while the average performance is almost identical. This implies that, when attempting to optimize the performance, standard traders are fooled by the “illusion of control” phenomenon [11], [12], reinforced by a lucky sequence of wins in a given time window. However, the first big loss may drive them out of the market. On the other hand, the effectiveness of random strategies can be probably related to the turbulent and erratic character of the financial markets: it is true that a random trader is likely to win less in a given time window, but he/she is likely also to loose less. Therefore his/her strategy implies less risk, as he/she has a lower probability to be thrown out of the game. Expand Figure 9. The percentage of wins of the different strategies inside each time window - averaged over 10 different events - is reported, in the case N w = 30, for the four markets considered.
As visible, the performances of the strategies can be very different one from the others inside a single time window, but averaging over the whole series these differences tend to disappear and one recovers the common outcome shown in the previous figures.
Conclusions and Policy Implications.
In this paper we have explored the role of random strategies in financial systems from a micro-economic point of view. In particular, we simulated the performance of five trading strategies, including a completely random one, applied to four very popular financial markets indexes, in order to compare their predictive capacity. Our main result, which is independent of the market considered, is that standard trading strategies and their algorithms, based on the past history of the time series, although have occasionally the chance to be successful inside small temporal windows, on a large temporal scale perform on average not better than the purely random strategy, which, on the other hand, is also much less volatile. In this respect, for the individual trader, a purely random strategy represents a costless alternative to expensive professional financial consulting, being at the same time also much less risky, if compared to the other trading strategies.
This result, obtained at a micro-level, could have many implications for real markets also at the macro-level, where other important phenomena, like herding, asymmetric information, rational bubbles occur. In fact, one might expect that a widespread adoption of a random approach for financial transactions would result in a more stable market with lower volatility. In this connection, random strategies could play the role of reducing herding behavior over the whole market since, if agents knew that financial transactions do not necessarily carry an information role, bandwagon effects could probably fade. On the other hand, as recently suggested by one of us [59], if the policy-maker (Central Banks) intervened by randomly buying and selling financial assets, two results could be simultaneously obtained. From an individual point of view, agents would suffer less for asymmetric or insider information, due to the consciousness of a “fog of uncertainty” created by the random investments. From a systemic point of view, again the herding behavior would be consequently reduced and eventual bubbles would burst when they are still small and are less dangerous; thus, the entire financial system would be less prone to the speculative behavior of credible “guru” traders, as explained also in [60]. Of course, this has to be explored in detail as well as the feedback effect of a global reaction of the market to the application of these actions. This topic is however beyond the goal of the present paper and it will be investigated in a future work.
Agradecimentos.
We thank H. Trummer for DAX historical series and the other institutions for the respective data sets.
Author Contributions.
Conceived and designed the experiments: AEB AP AR DH. Performed the experiments: AEB AP AR. Analyzed the data: AEB AP AR. Wrote the paper: AEB AP AR DH.
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