Estratégia de negociação de atraso

Retrocesso.
O que é 'Backwardation'
Backwardation é uma teoria desenvolvida em relação ao preço de um contrato de futuros e o prazo do contrato para expirar. À medida que o contrato se aproxima do vencimento, o contrato de futuros negocia a um preço mais elevado em comparação com quando o contrato estava mais longe do vencimento. Isto é dito ocorrer devido ao rendimento de conveniência maior do que a taxa livre de risco prevalecente.
BREAKING Down 'Backwardation'
Diferença entre Backwardation e Contango.
Backwardation é o oposto de contango. Contrariamente ao retrocesso, contango é a situação em que o preço de futuros de uma commodity ou subjacente está acima do preço spot futuro esperado. Conseqüentemente, contango indica que os preços futuros estão caindo ao longo do tempo para convergir para o preço spot futuro. Por exemplo, se os contratos de futuros no petróleo bruto West Texas Intermediate (WTI) para entrega em seis meses se negociando em US $ 50, enquanto o preço à vista no commodity está sendo comercializado em US $ 40 por barril, o mercado é dito "em contango". Portanto, a curva de futuros de petróleo bruto WTI está inclinada para cima.
Por outro lado, considere um mercado hipotético com retrocesso em que o preço à vista do petróleo bruto WTI está sendo comercializado em US $ 40 por barril enquanto o contrato de futuros para entrega em três meses é negociado em US $ 30 por barril. Portanto, a curva de futuros resultante é inclinada para baixo, ou invertida.
Benefícios do Backwardation.
A principal causa de atraso no mercado de futuros das commodities é a falta de commodities no mercado à vista. Uma vez que os preços dos futuros estão abaixo dos preços no local, os investidores que são líquidos durante muito tempo a commodity se beneficiam do aumento dos preços futuros ao longo do tempo à medida que o preço do mercado e o preço à vista convergem. Além disso, um mercado de futuros que experimenta atraso é benéfico para os especuladores e os comerciantes de curto prazo que desejam ganhar com a arbitragem. Considere o exemplo anterior em que os contratos de futuros sobre o petróleo bruto WTI experimentam atraso. Suponha que um especulador que possua petróleo possa vender barris de petróleo bruto WTI por US $ 40 por barril. Posteriormente, o especulador poderia comprar o contrato de futuros por US $ 30 por barril, bloqueando um lucro "sem risco" de US $ 10 por barril.

Contango e Backwardation.
Contango e backwarding são dois conceitos relacionados a contratos de futuros que precisam ser entendidos na negociação VIX.
Contango e backwardation são dois conceitos relacionados a contratos de futuros que precisam ser entendidos na negociação VIX porque os ETF da VIX compram ou vendem alguma combinação de contratos de futuros.
XIV vende curto os primeiros dois meses do contrato de futuros VIX e a VXX compra os dois primeiros meses da frente e, portanto, ambos são afetados por contango e atraso.
Contango simplesmente significa que os contratos de futuros que estão mais longe no tempo são mais caros do que o preço atual do índice e o atraso significa que os meses futuros são mais baratos do que os preços atuais.
Nos futuros VIX, a configuração típica é contango em que os meses mais longos são mais caros e isso impactará os investidores do VIX ETN de forma positiva ou negativa.
No gráfico acima, vemos um período de atraso de setembro a dezembro e, em seguida, um retorno ao contango, que é a configuração normal da estrutura do termo VIX.
Durante os períodos de atraso, NYSEARCA: VXX terá uma vantagem em vantagem, enquanto em tempos de contango, XIV terá uma borda construída.
Para os investidores em NYSEARCA: VXX, contango é uma coisa ruim, pois o ETN compra continuamente contratos que são mais caros para o futuro, que ao longo do tempo diminuem para o preço spot atual.
Efetivamente falando, NYSEARCA: VXX está comprando constantemente e vendendo baixas.
Do outro lado da questão, o NASDAQ: XIV está vendendo contratos de preços mais altos quando a VIX está em contango e depois os compra de volta a um preço mais baixo próximo do vencimento e, portanto, efetivamente compra baixo e vende alto em uma base diária.
Quando contango está em vigor, os contratos de futuros dos dois primeiros meses diminuirão em relação ao preço à vista, aumentando efetivamente o preço do NASDAQ: XIV e fazendo com que NYSEARCA: VXX declinasse.
Quando o retrocesso está em vigor, as forças opostas estão em jogo, apoiando os preços NYSEARCA: VXX e dificultando os preços NASDAQ: XIV.
Por que Contango e Backwardation Matter.
Como discutimos, contango é o estado normal dos assuntos nos mercados de futuros VIX. Cada mês do futuro futuro é mais caro e isso significa que os investidores da S & P esperam que a volatilidade diminua e o índice S & P 500 para escalar ao longo do tempo.
Alguns investidores e comerciantes usam contango e backwardation como indicador de tempo e TradingGods incorpora contango e atraso em nossas decisões comerciais.
Embora não seja perfeito ou preciso, quando o VIX estiver em contango, o S & amp; P 500 está tipicamente em configuração otimista e as posições de capital longo terão maior probabilidade de ter sucesso. Também para comerciantes de volatilidade, problemas de volatilidade inversa como NASDAQ: XIV seria mais apropriado.
Quando o retrocesso está em vigor, um enorme corpo de comerciantes espera que a volatilidade aumente e o índice S & amp; P 500 caia e, portanto, isso seria potencialmente descendente para o S & amp; P 500 e otimista para negociações VIX longas.
O VIX tende a uma média de cerca de 20 e, portanto, também pode fazer uma avaliação da condição do mercado em relação ao preço VIX em relação à sua média. O VIX acima de 20 indicaria um mercado volátil com propriedades baixas para o S & amp; P 500 enquanto abaixo de 20 indicaria condições normais de mercado e até complacência à medida que o índice se desloca para os adolescentes.
Para os produtos de volatilidade da VIX, o contango pode gerar ganhos automáticos para o NASDAQ: XIV, quando abre o contrato de futuros do segundo mês e cobre o contrato de futuros do mês da frente todos os dias. Isso fornece um vento de cauda automático para o NASDAQ: XIV, mesmo que o índice S & amp; P 500 ou VIX seja plano no dia. NYSEARCA: os comerciantes da VXX experimentam o efeito oposto como NYSEARCA: VXX compra os futuros do segundo mês, que são mais caros e vendem os futuros do mês da frente todos os dias.
Mas não se pode contar com atraso ou contango para garantir ganhos à medida que o VIX se moverá violentamente para cima ou para baixo em resposta aos movimentos no S & amp; P 500.

Capturando o atraso da mercadoria.
A última década viu um ressurgimento do interesse nos futuros de commodities como uma classe de investimento, particularmente de investidores institucionais. Suas alocações de commodities cresceram de forma dramática, com o total de ativos ligados a commodities sob administração, que aumentaram para US $ 257 bilhões em 2009 de US $ 18 bilhões em 2003, de acordo com a Barclays Capital.
A grande maioria desses investimentos está vinculada a índices de commodities de longo prazo, com fundos negociados em bolsa (ETF) e notas trocadas (ETN) com base em commodities únicas como o petróleo bruto, além de atrair um interesse considerável. Grande parte dessa popularidade foi alimentada pela noção de supercycle de commodities, como sugerido por Jim Rogers. O potencial de cobertura da inflação também tem sido um forte empate.
No entanto, as correlações com as classes de ativos tradicionais, como os índices de ações, estão aumentando, e as questões com a forma da curva de futuros significaram que os índices baseados em futuros, bem como em ETF de commodities simples, não conseguiram capturar aumentos nos preços à vista. Vários mercados, como o petróleo bruto, estiveram em contango, onde o contrato local é um desconto para ampliar os contratos. Isso atua como um arrasto nos retornos de um portfólio longo de commodities. Por exemplo, os proprietários de ações do USO petróleo bruto ETF perdeu 0,7% em 2010 por causa do contango persistente, embora o contrato de WTI no primeiro semestre tenha ganhado 15% ao longo deste período.
Embora a popularidade dos índices de longo tempo permaneça forte, há uma crescente conscientização de que as abordagens ativas do investimento em commodities podem ser melhores.
Podemos construir uma nova classe de estratégias dinâmicas ativas projetadas para capturar o retrocesso normal nos mercados de futuros de commodities. O atraso normal acontece quando o preço no local de futuros esperado é maior do que o preço à vista atual e, portanto, uma posição longa no contrato de futuros subjacente provavelmente gerará um retorno positivo.
A hipótese de pressão de cobertura original de Keynes (1930) era que os mercados futuros de commodities sempre estavam em atraso normal, pois eles atendiam uma função de seguro, permitindo que os produtores transferissem riscos de preço para os especuladores que, assim, ganhassem um prêmio de risco. A hipótese keynesiana de pressão de cobertura fornece a justificativa teórica para os índices de commodities de longo prazo e os ETF de commodities únicas. No entanto, a evidência empírica, tanto a longo prazo como a atual, sugere fortemente que os mercados não estão sempre em atraso e, portanto, a captura de fases de atraso é crucial para o investimento em futuros de commodities.
Nossas estratégias são estratégias retalhistas semanais longas e lisas, na medida em que, todas as semanas, fazem um longo contrato de futuros de commodities individuais ou não investem. Assumimos que a posição subjacente é totalmente garantida, mas considera o desempenho do aspecto temporal da estratégia e não incorpora o retorno devido ao investimento em contas do Tesouro. O retorno à estratégia, portanto, pode ser considerado como um excesso de retorno.
Nossa medida de atraso baseia-se na posição de grandes hedgers e é estimada usando o Comitê de Negociação de Futuros de Mercadorias (CFTC) do Comércio de Comerciantes (COT). Consideramos dois tipos de backwardation & mdash; individual e agregado. O retrocesso individual é um "intrínseco" propriedade de uma mercadoria, que mostrou ser um determinante dos retornos futuros. O atraso agregado é um fenômeno mais recente e refere-se à crescente correlação entre diferentes commodities, o que pode ser o resultado da crescente "financiarização de commodities". & Quot; Nossas estratégias se esforçam para capturar esses dois fenômenos para decidir quando investir.

Qual é a melhor maneira de jogar atraso no mercado de futuros?
Backwardation é uma condição de mercado em que um contrato de futuros longe de sua data de entrega está sendo negociado a um preço menor do que um contrato mais próximo da data de entrega. Uma curva de futuros "normal" mostra preços crescentes à medida que o tempo avança porque o custo de transportar os bens aumenta com expirações de contratos longas (os comerciantes não querem lidar com os custos de transporte e armazenamento). No verso esta curva é invertida.
Os investidores olham o atraso dos futuros como um sinal de que a deflação do preço está no horizonte. O atraso é mais provável de ocorrer quando há uma falta de curto prazo de uma mercadoria particular, especificamente mercadorias "macias", como petróleo e gás, mas menos provável que ocorram em commodities monetárias, como ouro ou prata.
Como os investidores podem detectar commodities que podem ter curvas de futuros invertidas? Olhe para a notícia. O atraso é mais provável que ocorra a partir de fatores de curto prazo levando a medos de escassez: clima extremo, guerras, desastres naturais e eventos políticos. Exemplos de eventos incluem um furacão que ameaça eliminar a produção de petróleo, ou contagem de votos em disputa em uma eleição em um país que produz gás natural.
Uma maneira de identificar futuros que estão enfrentando atraso é olhar para o spread entre contratos de quase meses e contratos que estão mais fora. Se um contrato de futuros estiver negociando abaixo do preço à vista, ele aumentará eventualmente porque o preço deve eventualmente convergir com o preço à vista após a expiração do contrato. Os investidores que negociam contratos de futuros em commodities consideradas em retrocesso provavelmente irão manter uma posição longa.
Analisar os spreads de preços entre os contratos nem sempre dará aos investidores a visão mais precisa do que acontecerá com um contrato de futuros, mas em casos extremos, ele pode fornecer informações úteis que podem orientar pesquisas futuras. Os mercados podem mudar rapidamente e o estado do mercado quando um investidor ocupa uma posição de longo prazo para aproveitar o atraso pode mudar para tornar essa posição não lucrativa.

Contango, Backwardation e VXX.
Esta semana vamos discutir três conceitos de investimento que você provavelmente nunca ouviu falar. Se você os entendeu, eles podem apenas mudar seus retornos de investimento para o resto da sua vida. Certamente, valerá a pena ler sobre eles.
Contango, Backwardation e VXX.
Parece haver uma necessidade generalizada de uma definição de contango. Eu acho que cerca de 99% dos investidores não têm idéia do que são contango ou backwardation. Isso é uma vergonha, porque são conceitos importantes que podem ser medidos com precisão e influenciam fortemente se determinados instrumentos de investimento se moverão mais alto (ou menor). Compreender contango e backwardation pode seriamente melhorar suas chances de fazer investimentos lucrativos.
Contango parece que pode ser uma espécie de dança exótica que você faz contra (con) alguém, e talvez a definição de atraso seja o que seu parceiro faz, exatamente o oposto (de fato, é, mas estamos ficando um pouco à frente de nós mesmos porque ainda não definimos contango).
Se você tem uma idéia (antecipadamente) de que maneira um estoque ou outro instrumento de investimento se dirige, você tem uma vantagem real para decidir o que fazer. Contango pode dar-lhe essa vantagem.
Então, aqui está a definição de contango - é simplesmente que os preços dos futuros estão inclinados para cima ao longo do tempo (segundo mês mais caro do que o mês da frente, terceiro mês mais caro do que o segundo, etc.), geralmente, mais longe no futuro você Olhe, menos certeza de que você vai sobre o que vai acontecer, e quanto mais incertezas houver, maiores serão os preços de futuros. Por esse motivo, contango é o caso cerca de 75 a 90% do tempo.
Às vezes, quando ocorreu um acidente do mercado ou a Grécia parece estar à beira da implosão, a perspectiva de curto prazo é mais incerta do que a perspectiva de longo prazo (as pessoas esperam que as coisas se acalmarem eventualmente). Quando isso acontece, o atraso é o caso - uma curva inclinada para baixo ao longo do tempo.
Então, qual é o grande problema sobre a forma da curva de preços? Em si, isso não significa muito, mas quando se envolve na construção de alguns instrumentos de investimento, ele se torna um grande negócio.
Um dos momentos mais freqüentes que contango aparece na imprensa financeira é quando o VXX é discutido. O VXX é um ETN (Exchange Traded Note) que se troca muito com qualquer estoque. Você pode comprar (ou vender) ações nele, assim como você pode a IBM. Você também pode comprar ou vender opções usando o VXX como o subjacente (é por isso que é importante para as Dicas de Terry).
O VXX foi criado pela Barclay em 29 de janeiro de 2009 e será fechado com liquidação em dinheiro em 30 de janeiro de 2019 (então temos alguns anos para jogar com ele).
VXX é uma equidade que as pessoas compram como proteção contra um acidente de mercado. Baseia-se nos futuros de curto prazo da VIX, o chamado "índice de medo", que é uma medida da volatilidade implícita das opções na SPY, o estoque de rastreamento para o S & P 500. Quando o mercado cai, VIX geralmente soars, os futuros para VIX também se movem, aumentando o preço do VXX.
Em agosto de 2011, quando o mercado (SPY) caiu 10%, a VXX aumentou de US $ 21 para US $ 42, um ganho de 100%. O ajuste de atraso e o VXX permaneceram acima de US $ 40 por vários meses. VXX tinha funcionado exatamente como se destinava. Os Pundits argumentaram que um investimento de US $ 10.000 no VXX protege uma carteira de ações de US $ 100.000 contra perda em caso de falha no mercado. Não é de admirar que seja tão popular. Os investidores compram cerca de US $ 3 bilhões em VXX todos os meses como proteção contra choque contra seus outros investimentos em ações ou fundos mútuos.
Há apenas uma pequena coisa ruim sobre o VXX. A longo prazo, é apenas sobre o pior estoque que você pode comprar. Confira seu gráfico desde que foi criado pela primeira vez em janeiro de 2009.
Você já viu esse cachorro? (Talvez você tenha comprado estoque em um ou dois desses, mas eu suspeito, não importa o quão ruim eles eram, eles não podiam combinar o desempenho do VXX). Em duas ocasiões (9 de novembro de 2010 e 5 de outubro de 2012), eles tiveram que fazer 1 a 4 fracções reversas para que o estoque tenha um valor razoável. Ele nunca trocou em US $ 2000, como o gráfico sugere, mas duas fracções reversas vão fazer isso parecer assim.
O VXX foi projetado para imitar um contrato de futuros de 30 dias no índice spot VIX (nota: o índice VIX & # 8220; spot & # 8221; não é negociável diretamente, então os futuros de curto prazo são o proxy mais próximo). Todos os dias, o Barclays VXX & # 8220; vende & # 8221; 1/30 de seus ativos em contratos de futuros VIX futuros e compra contratos de segundo mês que são quase sempre mais dispendiosos. É aqui que o contango torna-se importante.
É a velha história de "comprar alto" e "vender baixo" que muitos de nós fizeram com os investimentos em ações, mas o Barclays faz todos os dias (não sinta pena por eles - eles estão vendendo VXX, não comprando isso, e eles estão fazendo uma fortuna a cada mês).
Há outros dois motivos, além de contango, de que o VXX está destinado a se mover mais baixo ao longo do tempo. Primeiro, quando o valor de um instrumento é baseado em mudanças no valor de outra medida, uma falha matemática sempre ocorre. Quando o VIX é em 20 e aumenta em 10%, ele aumenta em 2, e o instrumento de rastreamento (VXX) provavelmente se moverá em torno dessa porcentagem na mesma direção. Se no dia seguinte, o VIX cai 10%, diminui em 2,20 (10% de 22). No final do período de dois dias, o VXX acabará com $ .20 inferior ao que começou.
Isso é o mesmo que acontece se você perder 50% do valor de um investimento em ações. O estoque tem que subir 100% para que você receba seu dinheiro de volta. No ajuste dia a dia do valor de VXX com base nas mudanças no VIX, o valor de VXX é empurrado para baixo por uma pequena quantidade todos os dias por causa do mecanismo de ajuste matemático.
Uma terceira razão pela qual o VXX fica mais baixo no longo prazo é que a Barclay cobra uma taxa de 0,89% por ano para manter o ETN.
Em resumo, por causa da condição predominante de contango, bem como a forma como o VXX é construído, é destinado a baixar consistentemente todos os meses. Em breve, vamos discutir estratégias de opções que possam prosperar a partir deste fenômeno.
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Estratégia de negociação de atraso
Ao invés de postar um novo tópico de cada vez, pode apenas publicar papéis e links aqui. Por favor, mantenha as idéias de estratégia concretas, quanto mais explícito melhor, e de preferência aqueles que poderiam ser implementados em Quantopian!
Boa ideia e bom papel.
A base de futuros de VIX: Evidências e Estratégias de Negociação devem ser capazes de implementar algo semelhante usando os futuros VIX a curto prazo versus ETFs de futuros de médio prazo e puxando os preços VIX com fetcher.
EDITAR: link corrigido, h / t Dennis C.
Eu nunca vi esse site Turnkey Alpha antes. O que é isso?
E você quer dizer a seção Academic Alpha? (o link requer o login)
Sim, eu fiz, meu erro. É um registro gratuito. Eles são a metade dos caras que escreveram Valor Quantitativo (a outra metade é Empiritrage), e eles regularmente escrevem pequenos artigos sobre o tipo de oportunidades exploráveis ​​que as pessoas aqui podem estar interessadas. Eu não sou afiliado com eles.
Não tenho certeza se você viu. se não:
Se você pesquisar o fórum da comunidade de Quantopian com a palavra-chave "OLMAR" Você encontrará vários tópicos com as implementações da quespian. Eu também tenho algum código que posso compartilhar.
O site do autor: cais. ntu. edu. sg/
Não é uma estratégia comercial, mas idéias interessantes sobre dimensionamento comercial.
Alguns links aleatórios.
Toneladas de estratégias aqui para experimentar.
Obrigado. você estaria disposto a fornecer algumas recomendações específicas da lista acima? Quais são os 3 melhores que recomendamos ler cuidadosamente, que poderiam ser codificados em Quantopian (sem um esforço heróico)?
Desculpe, eu não lito todos! O que quer que seja seu temperamento, eu acho!
Eu acho que o bom seguimento da velha tendência é sempre divertido. É muito prático. Caso não tenha verificado isso, notei que Claus Herther tem um ótimo ponto de partida. Eu gostaria de adicionar na medida da inclinação de uma tendência, impulso e Williams para ajudar a adicionar alguma "antecipação de tendência" em uma tendência padrão seguindo o sistema.
Apenas tropeçou com essa mina de centenas de papéis, a maioria com links de pdf, em uma variedade de tópicos:
Além disso, os tutoriais Kaggle / livros gratuitos merecem uma aparência:
Note-se que ele realmente não dá a fórmula para este indicador, então um teria que fazer algum trabalho para tentar descobrir o que ele está falando.
Oi a todos, é possível programar a abordagem do macarrão preto com o Quantopian? As dicas são bem vindas. Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
Deve ser possível, alguém escreveu um algoritmo de re-balanceamento da carteira de variância mínima há alguns meses atrás. Você precisa usar fetcher para obter seus pesos de índice para o seu anterior, certifique-se de buscá-los & quot; as-of & quot; A data em que você está no back-test. Então você "apenas" precisa fazer todas as manipulações da matriz bayesiana, juntamente com suas visualizações / sombras de mercado de entrada, apresentar os pesos alvo e, em seguida, enviar pedidos para passar do seu portfólio atual para o portfólio de destino.
Seria uma excelente demonstração e exemplo, talvez você possa fazer com que o povo quantopian o codifique!
Agradeça a Simon pelo seu comentário. Eu escrevi minha última tese sobre BL, então eu tenho o plano teórico. Mas, para ser sincero com você, não estou bem na programação. No entanto, tentarei e informarei a comunidade.
Cheers Grant. Você fez meu dia. Agradeceria mais artigos como esse.
Thomas Wiecki publicou o artigo primeiro em quantopian / posts / interesting-papers. Acabei de copiar o link aqui. Se você tiver comentários sobre o artigo, sugiro publicá-los para o Thomas & # 39; fio.
Mebane Faber tem alguns papéis interessantes no Cambria Investments & # 39; website cambriainvestments / research /, especialmente uma das estratégias de Relative Strength papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? abstract_id = 1585517.
Vários dos sistemas da Mebane foram implementados em quantopian seis a doze meses atrás, TAA global, valor relativo, valor relativo + TAA. Eu também escrevi algumas otimização de força bruta picloud + zipline do modelo TAA. Se você procurar Mebane, você deve encontrá-los. Eu não sei se eles ainda trabalham no backtester.
A essência: implementar uma estratégia de mercado neutro contra o baixo impulso, mas cortar os shorts à medida que o mercado cai. Isto, claro, adicionará um forte fator de reversão médio longo e tendencioso a longo prazo para o sistema.
Estar no campo quando o jogo ainda está em andamento. The Financial Press e Stock Markets em tempos de crise.
Este artigo analisa a relação entre notícias negativas e mercados de ações em tempos de crise global, como o período 2008/2009. Analisamos um ano de manchetes de títulos de três jornais financeiros, Wall Street Journal, Financial Times e Il Sole24ore para examinar a influência de más notícias tanto na volatilidade do mercado de ações quanto na correlação dinâmica. Nossos resultados mostram que a imprensa e os mercados influenciaram-se mutuamente na geração de volatilidade do mercado e, em particular, que o Wall Street Journal teve um efeito crucial tanto na volatilidade quanto na correlação entre os mercados norte-americano e externo. Também encontramos diferenças significativas entre os jornais em sua interpretação da crise, com o Financial Times significativamente pessimista, mesmo em fases de baixa volatilidade do mercado. Nossos resultados confirmam a natureza reflexiva dos mercados de ações. Quando a situação é incerta e imprevisível, o comportamento do mercado pode mesmo refletir informações qualitativas, grandes e subjetivas, como as flâmulas em um jornal, cujo valor econômico e informativo é questionável.
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Em resposta ao post de Simon de reversão de média rentável após grandes preços: uma história do dia e da noite nos índices S & P 500, 400 Mid Cap e 600 Small Cap, alguém codificou um algo que replica a estratégia delineada Neste artigo, eles não gostariam de compartilhar? Há uma queda clara e consistente, à medida que os anos avançam de 2000 para 2010, e eu tenho curiosidade para ver se essa tendência continuou nos três anos que se seguiram.
Eu notei que as muitas trocas de criptografia lá fora têm um spread significativo. A propagação entre o Monte. Gox e BTC-e, por exemplo, geralmente são $ 100, e podem ir ainda mais alto se Mt. Gox tem um aumento. Isso nem sequer está entrando nas oportunidades de negociação de arbitragem BTC para LTC (litecoin) e outras criptografia que seguem em grande parte as tendências do mercado BTC. Pessoalmente, estou fascinado por isso.
Eu encontrei esta visão geral do investimento de quant. Por Max Dama decal / file / 2945.
Na página 16, ele explica muito brevemente uma possível idéia comercial através da exploração do "primeiro conceito do dia do mês".
& quot; o primeiro dia do mês. É provavelmente o dia de negociação mais importante do mês, já que os influxos vêm de 401 (k) planos, IRAs, etc. e o fundo mútuo tem que sair e colocar esse novo dinheiro em ações. & Quot;
Trading idea one:
"Nos últimos 16 anos, comprar o fechamento no SPY (o S & amp; P 500 ETF) no último dia do mês e vender um dia depois resultaria em um comércio bem sucedido 63% do tempo com um retorno médio de 0,37 % (em oposição.
a 0,03% e uma taxa de sucesso de 50% a 50% se você comprar qualquer dia aleatório durante esse período). & quot;
Trading idea two:
"Várias condições ocorrem que melhoram significativamente este resultado. Por exemplo, uma vez eu estava visitando o escritório de Victors no primeiro dia de um mês e um de seus comerciantes me mostrou um sistema e disse: se você mostrar isso a alguém, teremos que matá-lo.
Basicamente, o sistema era: se a última metade do último dia do mês fosse negativa e a primeira metade do.
O primeiro dia do próximo mês foi negativo, compre às 11h. m. e aguarde o resto do dia. Esta é uma máquina ATM.
O comerciante me disse. Deixo para o leitor testar este sistema. & Quot; & quot;
Então, e. se no dia 31 de março às 12: am, o capital escolhido tenha um retorno negativo para o dia e no dia seguinte, ele tenha um retorno negativo até as 11:00.
então compre e segure até fechar.
Eu tentei isso usando o excel e os dados intradiários que recebi de um site russo que fornece preços históricos gratuitos para as 40 ações mais negociadas nos EUA, mas, obviamente.
A quantopia é uma maneira muito melhor de tentar essa estratégia simples.
Os poucos estoques que realmente apresentaram esse padrão de negativos negativos-> comprar-manter até perto mostraram um pequeno ganho positivo.
Eu não calculo a proporção de sharpe, mas acho que se a proporção de sharpe é alta e você faz isso 12 mths por ano e usa uma quantidade de alavancagem saudável.
Você pode fazer uma boa recompensa estatística.
Eu sou um novato para codificar, então não fiz uma tentativa de codificar isso, então, se alguém de vocês que são rápidos nisso, sinta-se livre para experimentá-lo e postar um backtest.
Aplicando Aprendizagem Profunda para Melhorar as Estratégias de Negociação Momentum em Stocks.
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Este parece particularmente fácil de implementar em Quantopian, uma vez que é basicamente apenas uma análise técnica.
Parece promissor, mas provavelmente requer um simulador de backtester / microestrutura de nível de tiquetaque.
Há um seguimento ou dois, e isso parece uma repetição, mas apenas no caso.
Vasta coleção de artigos acadêmicos relacionados à negociação quantitativa.
Os ETFs aumentam a volatilidade?
Nós estudamos se os fundos negociados em bolsa (ETFs) - um bem de importância crescente - influenciam a volatilidade de seus estoques subjacentes. Usando estratégias de identificação com base na variação mecânica na propriedade da ETF, apresentamos evidências de que os estoques de ETFs exibem volatilidade intradía e diária significativamente maior. Estimamos que um aumento de um desvio padrão na propriedade da ETF está associado a um aumento de 16% na volatilidade diária das ações. O canal de condução parece ser uma atividade de arbitragem entre ETFs e os estoques subjacentes. De acordo com este ponto de vista, os efeitos são mais fortes para as ações com taxas de spread e de empréstimo mais baixas. Finalmente, a evidência de que a participação da ETF aumenta a rotatividade de ações sugere que a arbitragem da ETF adiciona uma nova camada de negociação aos títulos subjacentes.
Parece ideal para uma assimetrização.
Uau excelente, eu não tinha visto este artigo. Clássico!
Achei isso muito interessante, parece relevante.
Eu não sei como esta página ainda não foi completada, a menos que eu perdi.
Estar dentro / fora do mercado em certas semanas de acordo com o calendário da reunião do FOMC. Parece promissor e simples para alguém implementar!
O homem é sempre difícil de encontrar este segmento sempre, a pesquisa não funciona bem. De qualquer forma, não é uma estratégia per se, mas um excelente papel no VIX ETPs:
EDIT: Eu estava errado, há uma estratégia de negociação no segundo semestre!
Existe alguma coisa neste tópico que seria particularmente interessante para codificar em Quantopian e backtest?
Acabei de encontrar isso, Critical Line Algorithm for Portfolio Optimization, que inclui uma implementação do Python. Eu verificaria quantpapers, lá centenas de papéis lá.
Grant, acho que é realmente uma questão pessoal, que tipo de estratégia de negociação quer alguém implantar e como ela se encaixa nas estratégias de negociação existentes? Por interesse puramente acadêmico, não tenho certeza de que estaria fazendo negociação de quant
Grant, Simon. Qualquer coisa que trate de Vix, estrutura de termos Vix, Vix etn's seria de grande interesse.
Bem, deixe-me colocar a questão de outra forma. Alguma das idéias listadas neste tópico foi lançada como papel / algos de comércio ao vivo no IB? Em caso afirmativo, qual foi o resultado? --Conceder.
Darell: volatilitymadesimple / segue uma dúzia de estratégias VIX ETP, e suas próprias, claro.
Grant: desculpe, eu não fiz nenhum trabalho em Quantopian por cerca de um ano. Não podemos falar pelos outros.
Olá a todos, alguém pode apontar-me na direção de um sistema de fim de dia / swing para S & amp; P ou Dow ou Nasdaq? Algo com uma boa proporção de perda de vitória seria ideal.
Eu adoraria isso.
Alguém sabe se você pode importar dados futuros?
Da volatilidade Made Simple.
"comparando os futuros VIX do primeiro e segundo mês. Os comerciantes costumam usar essa abordagem simples para determinar se a estrutura de termo futuro do VIX está em contango (favorecendo XIV) ou retrocesso (favorecendo VXX) & quot;
Principalmente, se podemos importar futuros VIX de frente e para trás para iniciar posições em XIV e VXX, respectivamente?
Sam, não sei sobre como tornar os dados de volatilidade simplificados, mas você pode usar Quandl para importar os dados ou obtê-lo diretamente do CBOE.
Atualização: Você também pode obter a composição diária das participações do mês da frente / volta dos ETNs do ipath em seu site, que pode ajudá-lo a refinar sua estratégia um pouco mais também. Eu acredito que eles também têm as participações históricas. Este link é para VXX, os outros também estão disponíveis. ipathetn / US / 16 / pt / details. app? instrumentId = 259118.
O conceito de "Dual Momemtum" é muito intrigante. Além disso, estendendo-a da maneira que é descrita aqui:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
O site da Campbell Harvey também é um site útil para glossários financeiros e documentos sobre risco. people. duke. edu/
Não é claro se esta é uma estratégia de reversão média nesta cesta cointegrada, ou se é um portfólio de investimento estático de alguma forma otimizado para baixa variação.
Simon - você olhou através do & quot; premium? ofertas da Quantpedia? Estou curioso se eles valem a pena ou não.
Eu não, não, eu estava pensando em passar por suas coisas grátis para ver o que as anomalias e os papéis parecem interessantes e adequados.
Eu realmente adoro os papéis de Tony Cooper, tão claros e legíveis.
Identifying small mean reverting portfolios:
A Simple Way to Estimate Bid-Ask Spreads from Daily High and Low Prices.
Great piece with lots of implementable ideas on co-integration, High frequency implementation etc.
Some ideas about improving pairs trading.
Obrigado pelo artigo! It's a good read.
Both by Jonathan Kinlay.
Not sure where else to put this. I won't classify this as strategy but it's good to know the bid/ask spread % of companies. Useful for HF algo development.
Jonathan Kinlay writes some of the best stuff out there, thanks!
Totally agree with you Simon on Jonathan Kinlay.
Videos and PDFs are available.
Amazing overview of the mathematics available to design quantitative strategies.
Matthieu, that looks like a great resource indeed. The link seems to have changed, here is an updated one:
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Folks, whilst all these seem to be great resources, they need a certain amount of knowledge in Statistics. What is the base amount of statistical knowledge from where one can kick on? Any books or resources for the uninitiated?
Preliminiaries are (I think) basic single and multivariable analysis (maybe some real analysis and intermediate combinatorics), linear algebra then get into basic probability theory and after that statistical inference, stochastic processes (and simulation) and econometrics and after that look at financial mathematics and optimization theory and stochastic partial differential equations. Just Google or go to Amazon etc to find books (with solutions).
I pretty much agree with the order of Patrick.
You can grab the basics on probabilities and statistics on statlect.
Then you can follow the good introduction machine learning class from Andrew Ng on Coursera.
If you want to move to more advanced understanding of learning algorithms you may want to have a look at The Elements of Statistical Learning.
After that (and maybe some stochastic calculus and time series analysis) you should be able to understand most of the articles you are interest in or at least know what to Google to fill the gap.
Market neutral portfolio construction with excel implementation.
Expected skewness and momentum portfolios. Some bonkers-good results in there.
Portfolio Optimization for strategies using sort information on expected returns.
Edit: Subbed to this twitter feed a long time ago and rediscovered it today. They post quant papers from SSRN.
Check this out! Most of the papers have been mentioned by you guys above.
A couple of good tutorial style resources I found recently:
* "AHL explains", a couple of videos going over key concepts like momentum trading: man/DE/ahl-explains Would be cool to implement them in Quantopian (although we don't have futures yet).
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
There are lot of papers and detailed litratures in this link.
I ust came across this 130 30 stretagy thought it would be good place to.
Interesting article about ETF liquidity and the liquidity of underlying securities:
Haven't read the paper yet, but seems to have promising applications to trading.
Not sure if this article is really a strategy, but I found it interesting.
This is a paper by Michael Gayed, CFA and Charlie Bilello, CMT that visits the idea of beta rotation.
The paper was a 2014 Dow Award Winner.
A bunch of articles/papers written by Cliff Asness of AQR. Pretty interesting.
There's already some posts about end of the month stock behavior above, but here's a detailed paper about it:
From the intro: "we find that since July 1926, one could have held the US value-weighted stock index (CRSP) for only seven.
days a month and pocketed the entire market excess return with nearly fifty percent lower volatility.
compared to a buy and hold strategy."
The equity curve graph on page 22 of the paper is eye opening.
A form "risk parity" using Differential Evolution to optimize portfolio contributions to risk.
Another D'Aspremont paper.
Another pair trading algorithm using 2-stage correlation and co-integration based approach on 15 minute OHLC intra-day data on oil sector stocks. They claim monthly 2.67 Sharpe ratio and an annual 9.25 Sharpe ratio for the period between 2012-13. Will be interesting to see if this can be replicated in Quantopian.
Claims that acceleration (difference of returns) has more explanatory power than simple momentum.
Not a 'trading strategy' per se, but an interesting site with some python related code, and some clear thinking.
Hey all. I'm at academic finance conferences quite often these days as part of our academic outreach. I see a lot of interesting papers and would be happy to make some best-of lists the next time I'm at a conference. Would people be interested in lists like this for potential ideas?
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That sounds great Delaney, I'd definitely be interested.
Yup, I read about 5-10 papers a week, always need more!
Great, I'm at FMA in Orlando next week. I'll start up a forum thread and post live once I'm there.
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I hope I'm not being presumptuous but I think everyone following this thread is interested.
Another statistical arbitrage paper but using step-wise regression and variance ratio tests to identify co-integrated baskets. Paper claims a sharpe of 7+ with 50 basis points transaction costs. Quite old paper though.
I've read it (Mean reversion after price drops) multiple times because I'm testing some Josef Rudy's research for my thesis to see if his findings hold water.
Not implementable in Quantopian yet, but perhaps soon. ? :)
Parece interessante! Thank you, Simon.
Delaney that would be fantastic. I've been working on converting the ideas from this paper into Python code.
I'll be adding papers over the next few days.
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Simple idea - buy negative EV stocks and hold for a year! In the microcap segment, it allegedly has mean returns of 60% per trade over the holding period (one year). Probably a wicked drawdown though.
Stocks on Thursdays and Bonds on Fridays.
A simple learning system. Good for learning about market behavior and over-fitting.
The idea is to simulate the composition logic of any ETF/Index stock picks and invest in stcock to be added/deleted from it. Keeping it from the announcement date till 14 days later (when the actual action is done) will result positive retunrs for going long on added stocks and short on deleted ones. The idea is that once stock is announced to be added/deleted to an index , then the index must buy/sell it around 14 days after and the market reacts. buying it before, and sell it at the end of the 14 days announcement.
There are plenty of ETF's so lots of arbitrage is available.
This is the S&P composition logic as example.
if someone did something or wants to work on it together.
This paper has a collection of strategies that may be helpful. Looking through the list and although some are simple there are several that look interesting.
From the Abstract:
We present explicit formulas - that are also computer code - for 101 real-life quantitative trading alphas. Their average holding period approximately ranges 0.6-6.4 days. The average pair-wise correlation of these alphas is low, 15.9%. The returns are strongly correlated with volatility, but have no significant dependence on turnover, directly confirming an earlier result by two of us based on a more indirect empirical analysis. We further find empirically that turnover has poor explanatory power for alpha correlations.
great thread, thanks for this!
Could you please tell me what does 'alpha' significar?
For example, there is simple mean-reversion alpha −ln(today􏰑s open / yesterday􏰑s close)
How to trade it??
Or it is just useful signal (=feature) for learning algorithm?
Alpha is a commonly used metric of how much new information is contained in another signal. It is found by performing a linear regression between the return stream generated by the new signal, and existing factors such as the market. The equation might look like this.
R_new = alpha + beta * R_market + beta * R_oil + .
By seeing how much of your returns are historically explained by each of the other factors, you can make an estimate for how much of your returns are coming from new information, which is what is left over in the alpha. For more info on this see lectures 4, 13, and 14 in the Quantopian Lecture Series.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Not a new one but have been digging in to short-related data lately and found this interesting.
Not really a paper but this is an excellent quandl post on the general process to test trading ideas:
important -!Read the comments.
Forecasting forex using entropy encoding.
Entropy theory of mind. Numerically derives the link between Entropy in physics and finance. Also builds a quantitative model framework that blends entropy, value of judgement/bias, trading decisions and volume. The only paper I've read that models market volume in a somewhat intuitive way.
The link to the PDF is in the first paragraph. Written by Jonathan Kinlay, he lays out the framework for the ARFIMA-GARCH method of volatility estimation and comes to the conclusion that traditional Option Pricing by Black-Scholes is inefficient and proves it by testing a simple options strategy based on the results of his volatility forecasts.
A few studies of mine these models actually traded real money for a long time like 20 years, not hypothetically.
Here is the link to Li-Xin Wang latest paper Modeling Stock Price Dynamics with Fuzzy Opinion Networks. pdf.
Built to illustrate the idea of trading standard deviation, here is the link to a simple Crude Oil strategy with a z of 1.5.
Built to illustrate the ideas of trading relationships, fundamentals, yesterday and seasonals, here is the link to a second simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.2.
Built to illustrate the ideas of trading a seasonal, trading volatility, and trading yesterday, here is the link to a third simple Crude Oil strategy. This one has a z of 2.3.
Built to illustrate the ideas of trading the tails of a candlestick and trading volatility, here is the link to a fourth simple Crude Oil strategy. This one has a z of 3.0.
Built to illustrate the ideas of portfolios of systems and reusing systems, here is the link to the portfolio of the four previously described Crude Oil strategies. The portfolio has an annual return of 13.6%, a max drawdown of 9.2% and a Sharpe of 1.4 from years 2006 thru February 2016.
Built to show the idea of trading the tail of a candlestick instead of the body when volatility leaves a big tail after the natural gas supply report on Wednesday, here is the link to the first simple Natural Gas strategy. This strategy has a z of 2.8.
Built to illustrate the ideas of trading other traders and trading a fundamental, this Natural Gas system trades the positioning prior to the Wednesday supply report. Aqui está o link. This strategy has a z of 1.8.
does this site have a vocabulary section. like what is a z score.
A z-score is a statistics term, it measures how many standard deviations a value is from the mean of a set of values. Z = 0 means same as the mean, Z = 1 means the value is 1 standard deviation above the mean, etc.
I promise I'm not trying to be snarky, but you can learn that yourself in about 3 seconds by searching "z score" in Google. That will probably be true for most of the finance and statistics terms you see here. Some of them will be complex (like how a GARCH process works) but most will not.
It's normally just the (innovation - mean) / standard deviation, but I think Henry has made up his own definition, I am not sure what he is referring to.
z score is the statistical significance of the test/system. Greater than 1.6 means roughly 95% chance results aren't random.
Thank you both. i conclude that the z score is a way of quantifying the quality of a back test so you can know if you do the same thing by flipping a coin (or not). Sorry i have to reduce everything to some oversimplified format.
I used to trade a a local on the NYFE and now live in Colombia S America. Medellin to be exact. I own a coffee farm called Finca Milena and will put you up if you come down here and get me caught up on quants, algos, thoery etc etc. By the way Mat I did google z score and it came up as a theory for quantifying a company´s future chances of filing for bankruptcy and no offense taken. I wonder what the z score is for that algo.
Fair point - a guy named Edward Altman didn't really do anyone any favors when he also named his bankruptcy prediction model the "z score".
William, Here is a simple example of zscore of an asset, others will comment if its wrong in any way.
i assume from this that you would want to see a z score of 1 or better to conclude that the system is better than just any random approach. i. e. coin toss.
You should change.
zscore = (series - mean) / std.
Backtest of Darrell's z-score algo w/ z = (series-mean)/std dev.
This third Natural Gas system illustrates the ideas of trading relationships, trading change and trading rate of change between Natural Gas and Crude Oil. This strategy has a z of 2.2. Rules and results are Here.
It's not clear how dependent this strategy is on the recent regime.
We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
We've actually already done a bunch of work implementing the paper you posted, Pravin. Figured linking to it might be useful to some folks.
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Can't be traded with Quantopian, but looks legit.
Looking forward to the actual talk, to find out what the method is! :) (Marcos Lopez de Prado of Guggenheim Partners at Global Derivatives 2016)
Thanks for sharing, Simon.
Dr. Lopez del Prado's website is here.
Knowing de Prado's stuff, which is very good, he'll be making the point that mean variance analysis doesn't work in practice any more. It's easy to overfit it to some historical period by naively optimizing, but will have little correlation to out of sample performance. This is similar to Thomas Wiecki's recent paper on how sharpe ratio also has no correlation between in and out of sample performance.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
I am curious what his suggestion/replacement is. Bootstrapping works great for avoiding overfitting, but you end up with pretty average portfolios.
I suspect just not using mean-variance and using other more sophisticated portfolio selection techniques. Correlation reduction filters, sector neutrality filters, etc.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
The book, Systematic Trading , by Robert Carver, was recommended to me by Simon, and I just finished an entire chapter dedicated to over-fitting. There is a quantitative discussion of relevant backtest time scales to distinguish one approach from another. And approaches to avoiding fitting to a single historical period. Etc. Flipping ahead in the book, bootstrapping is covered, as well. The author seems to be very sober and realistic and is not promoting particular strategies, per se (althoug he does distinguish styles of trading). The focus is on the process and the pitfalls. It is very approachable from a technical standpoint. No fancy math/statistics. It might be a good starting point for many Quantopian users who are aspiring quants.
Agree with you on that book Grant. Must say there are parts that I have difficulty getting my head around. A practitioner's book. His blog is excellent as well.
Vladimir, I was trying to understand how the z-score can be applied to the simple XLP+TLT portfolio algo you posted elsewhere. Would you be able to add the z-score code to it and repost here?
Also, if we are looking for a z-score of >1.6, what are we looking for? That the z-score curve stays above 1.6 most of the time? Or something different? Thanks in advance..
rb rb, z-score is really just a measurement of how "rare" an event is in terms of it's distribution. So if you have a z-score >1.6 it would mean that it has a roughly 5% chance of occurring, so a relatively "rare" event indeed (for those who are not old enough to have used this in math class #throwback, the z-table is a great way to illustrate a z-score for normal distribution. In this case, this is a positive table so one would do 0.50 - p(z = 1.6) = 0.50 - 0.4452 = 0.0548 access-excel. tips/wp-content/uploads/2015/09/z-score-02.png).
Applied to any trading strategy, z-scores are a common way to assign a statistical probability value of something occurring, which can act as a "confidence" interval. Using Henry Casten's quick z-score example from above, the attached is an algorithm that shorts SPY when the z-score > 1.6 and long when z-score < -1.6, and closes out positions when -1.4<zscore<1.4, based on the assumption that it is "rare" event and SPY will revert to it's mean price over time.
Z scores can only be interpreted as a measure of event rarity when the underlying distribution of data is known. In most cases distributions in finance are not normally behaved, so assuming normality will not be a good estimator of the rarity of an event. It is better often to think of a z score as a measure of extremity, and only convert to actual rarity when you know more about the data generating process.
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Yes thats right. Pardon my oversimplification :)
No problem, it's a super common and easy to miss mistake that shows up a lot in professional finance practice. Can lead to nasty surprises when you get hit with way more extreme events than you expect.
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One of my favourite papers that had a huge impact on my FX trading, unfortunately quantopian doesn't have FX (or FX futures) yet as this doesn't apply to equities.
Stop-Loss Orders and Price Cascades in Currency Markets.
I also found this paper quite interesting.
I'm also not sure if this has been posted here.
Grant, nice paper - no surprise that downside returns are followed by positive returns - buy and hold an its simplest and best (if not buy and hold, then long bias "algos" are affected by the general market to such extent that they end up resembling buy and hold, less transaction costs)! The more subtle issue is that upside returns contain no information about future returns, which means that they 1. are not skilled at taking profit, or 2. taking profits results in subsequent poor decision making. both of which make sense.
Here's a strategy idea/exploration called Ebb and Flow. It trades ES and Bonds when both are at extremes and is Interesting because it goes long stocks and bonds.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-aT.
101 Trading Ideas.
I am thinking about implementing a macro trading strategy that will produce trading signals based on changes in measures such as: risk premium, interest rates, margin requirements and haircuts of pledged collateral.
At the moment for the universe of stocks to trade that I have in mind is (can be expanded): shadow banking ETFs, safe asset bond ETFs, clearing houses, financial institutions in the repo business, derivatives trading hedge funds and other heavily OTC involved companies.
I am not sure where to find data on haircuts and margin requirements, but I've seen an announcement from IB that they will be offering OTC data:
The idea comes from my master thesis which is titled: "The Decline of Safe Assets and Shortage of Collateral". I've been heavily engaged with this topic for years now and I think that it explains the modern macro world pretty well, so a trading strategy based on it should be profitable.
I am looking for comments, suggestions or questions from other Quantopian traders. This is still just an idea, there are some questions still to be answered like: whats going to be the universe of stocks, where will I find data, how will signals be interpreted etc. but I think that there's a lot of potential and I haven't seen many macro strategies on Quantopian.
Here's a strategy idea called Silver and Gold and trades Gold based on momentum, pullbacks and Silver. It might be really interesting to adapt to silver and gold equities.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b5][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Corn Predator-Prey that trades corn based on the agriculture ecosystem viewed as a predator-prey model. Wheat and soybeans are the prey and the dollar is the predator.
The idea, rules and results are here (henrycarstens): [wp. me/p6O8fA-b8][1]
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Effectiveness that trades the dollar based on its relative ease of movement vs bonds.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bh.
101 Trading Ideas.
Here's another dollar strategy that tries to find the beginning of a trend in the dollar.
The idea, fully disclosed rules and results are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bn.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea called Econ101 based on the Krebs Cycle idea from 101 Trading Ideas. Econ101 uses the employment report and the dollar to trade bonds. Strategy idea with rules.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on camoflage: How does the market camouflage it's moves? When crude oil and natural gas move in opposite directions is it a signal or camouflage?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-bv.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea based on trading tomorrow: How does gold react when bonds go the opposite direction?
Idea, rules and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-c5.
101 Trading Ideas.
Here's a strategy idea for gold based on fear: How does gold react to fear?
Idea, rules, and notes are here (henrycarstens): wp. me/p6O8fA-cn.
101 Trading Ideas.
Everything you need to know about trading ideas:
How to measure when you need new trading ideas,
Ways to create trading ideas,
Ways to measure the effectiveness of trading idea creation,
Ways to measure the effectiveness of trading ideas.
101 Trading Ideas.
arxiv/pdf/1212.2129v2.pdf Mostly posting this so I don't forget about it lol.
I had posted this in the public forum, but here might be more beneficial.
I just been introduced to Robinhood and caught wind of the Quantopian intergration.
I do not know Python at all, but I am an options trader that uses the MACD using the values of 9, 20, 6 for my entries and an 11 MA as my exit position.
I would like to take this strategy and turn it into an algorithm and have it running in Robinhood.
The strategy would work like this:
A entry uses 20% of available buying power (if a robinhood instant account, PDT counter should be no greater than 1 for safety purposes)
A buy order is triggered when MACD has a crossover and stock price is above 11MA.
And when stock price falls below 11 MA, liquidates position.
If MACD signals buy, but stock price is below 11MA it's ignored.
I have attached a photo, for a visual description - imgur/a/nI6X6.
So stocks that are high liquidity, high momentum like FB, AAPL, NFLX, GOOG/GOOGL, BABA, PCLN, AMZN, TSLA, etc, waits to meet criteria, rinse and repeat.
The reason for the 9, 20, 6 is this triggers on the first candle, and the 11 MA minimizes the potential loss incurred.
Qualquer ajuda seria muito apreciada. Obrigado.
This thread has gotten a bit off-topic; can we please keep it to simple links to actual papers detailing a trading strategy, rather than links to personal/promotional websites, requests for help, or other clutter.
EDIT: not to be rude, but there is an entire forum wherein one can post such things. I created this thread to be a focused place to find academic & practitioner research.
Sorry, I thought this would fall under a strategy idea.
If managers use non-public information or misvaluation to time a.
firm’s corporate actions, it is likely that equity issues will precede.
bad earnings while buyback announcements will precede good earnings.
Consistent with this expectation, we find evidence of earnings.
predictability: the market reaction to earnings following buyback.
announcements is higher by 4.56% than the reaction to earnings.
following equity issuance over a 25-trading day window (-10, 15). O.
difference in market reactions to earnings is smaller at 1.85% when a.
5-day window (0, 5) is considered. Short-term stock returns reported.
in this paper are more meaningful and sidestep the sensitivity of.
long-term returns to benchmarking concerns documented in the.
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An implementation of an idea triggered by the Clustering Illusion from List of Biases using crude oil etf's.
101 Trading Ideas.
An intraday trading model based on Artificial Immune Systems.
it looks promising.
Do you have a PDF source for this paper? I can't find it via my usual sources? It looks interesting and I may implement it, but like to keep original sources around for reference.
Steven Shack sorry i don't have.
i was wondering how to implement the futures based ideas. is it possible in quantopian? i know theyve been talking about futures for a while. are there other resources similar to quantopian that have some sort of backtesting like quantopian, that allows for algo-trading futures? or options?
OPTIMAL EXECUTION HORIZON.
by Easley, López de Prado, and O'Hara.
This approach may be a strong complement to any short-term trading strategy.
The authors do a good job of laying out their intent:
"Execution traders know that market impact greatly depends on whether.
their orders lean with or against the market. We introduce the OEH.
model, which incorporates this fact when determining the optimal.
trading horizon for an order, an input required by many sophisticated.
and apparent result:
"Our empirical study shows that OEH allows traders to achieve greater.
profits on their information, as compared to VWAP. If the trader’s.
information is right, OEH will allow her to capture greater profits on.
that trade. If her information is inaccurate, OEH will deliver smaller.
losses than VWAP. OEH is not an investment strategy on its own, but.
delivers substantial “execution alpha” by boosting the performance of.
Authors: Eric C. So of MIT and Sean Wang of UNC.
This study documents a six-fold increase in short-term return.
reversals during earnings announcements relative to non-announcement.
períodos. Following prior research, we use reversals as a proxy for.
expected returns market makers demand for providing liquidity. Nosso.
findings highlight significant time-series variation in the magnitude.
of short-term return reversals and suggest that market makers demand.
higher expected returns prior to earnings announcements because of.
increased inventory risks that stem from holding net positions through.
the release of anticipated earnings news. Collectively, our findings.
suggest that uncertainty regarding anticipated information events.
elicits predictable increases in expected returns to liquidity.
provision and that these increases significantly affect the dynamics.
and information content of market prices.
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Just wanted to let you know that we've been putting together a curated list of trading strategy and research ideas from the community. At the moment, it's research that folks from Quantopian have published, but we're hoping to feature some from you. Send suggestions to [email protected]
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NONLINEAR MARKET DYNAMICS BETWEEN STOCK RETURNS AND TRADING VOLUME: EMPIRICAL EVIDENCES FROM ASIAN STOCK MARKETS.
Can Google predict the stock market?
Deviations from Put-Call Parity and Stock Return Predictability.
"Using the difference in implied volatility between pairs of call and put options to measure these deviations we find that stocks with relatively expensive calls outperform stocks with relatively expensive puts by 51 basis points per week"
Upon first-glance, appears particularly germane to the Q program of long-short algos:
"Extending Rules-Based Factor Portfolios to a Long-Short Framework"
Note the section "The Costs and the Risks of Shorting" which is not captured yet (as I understand) in the Q backtester.
Has anyone tried a long/short using estimize's new weekly top10 long/shorts?
Not necessarily a strategy but a paper on decomposition of risk into various factors that can be used for hedging. Anyone volunteers to port this octave code to Python?
Aqua interesting paper on decomposition of risk. The code is copyrighted; it has a disclaimer but does not state the protections. Can it really be ported to Python AND shared? Not a lawyer here .
Does anyone know any new (or alternative) trading strategy for forex currency market ?
The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail (Presentation Slides)
45 Pages Posted: 6 Sep 2017.
Marcos Lopez de Prado.
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; Harvard University - RCC.
Date Written: September 2, 2017.
The rate of failure in quantitative finance is high, and particularly so in financial machine learning. The few managers who succeed amass a large amount of assets, and deliver consistently exceptional performance to their investors. However, that is a rare outcome, for reasons that will become apparent in this presentation. Over the past two decades, I have seen many faces come and go, firms started and shut down. In my experience, there are 7 critical mistakes underlying most of those failures.
Nice/devastating article Grant. Has anyone here used familiar fractional differentiation when looking at price changes?
Ahead of Print: 2 October 2017.
Estimating Time-Varying Factor Exposures by Andrew Ang, Ananth Madhavan, and Aleksander Sobczyk.
Does anyone try to backtest candle engulfing pattern on forex (or crude oil future) ? I tested using engulfing pattern by pulling historical data from IB but the result is not that good. I am just wondering how to make a better guess on engulfing pattern.
Not a trading paper, but would seem to be relevant in pairs searching and perhaps factor analyses:
Maximal information coefficient (MIC) is an indicator to explore the correlation between pairwise variables in large data sets, and the accuracy of MIC has an impact on the measure of dependence for each pair. To improve the equitability in an acceptable run-time, in this paper, an intelligent MIC (iMIC) is proposed for optimizing the partition on the y-axis to approximate the MIC with good accuracy. It is an iterative algorithm on quadratic optimization to generate a better characteristic matrix. During the process, the iMIC can quickly find out the local optimal value while using a lower number of iterations. It produces results that are close to the true MIC values by searching just.
times, rather than computations required for the previous method. In the compared experiments of 169 indexes about 202 countries from World Health Organization (WHO) data set, the proposed algorithm offers a better solution coupled with a reasonable run-time for MIC, and good performance search for the extreme values in fewer iterations. The iMIC develops the equitability keeping the satisfied accuracy with fast computational speed, potentially benefitting the relationship exploration in big data.
Any good strategy database for crypto trading? or any link where I can study a bit more about it. Muito obrigado.
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