귀하의 트레이딩 에지 (IYR) 정의의 중요성
거래 가장자리는 다른 시장 참가자들에 비해 현금 이점을 창출하는 기술, 관찰 또는 접근법입니다. 그것의 목적을 성취하기 위해 정교 할 필요는 없습니다. 방정식의이긴쪽에 몇 가지 포인트를 추가하는 것은 평생 지속되는 가장자리를 만듭니다. 대다수의 상인이 존재한다는 것을 알지 못하기 때문에 아직 그것을 발견하지 못했다면 좌절하지 마십시오. 그것은 소수의 책이 우수한 이익을 얻는 반면에 다른 모든 사람들은 약하거나 부정적인 수익으로 고투하는 주된 이유입니다.
트레이딩 에지를 구축하는 데는 여러 가지 방법이 있지만 이미 배운 기술 스킬을 활용하는 한 가지 방법에 중점을 둘 것입니다. 이는 확고한 전략을 취하고 잠재적 인 후보자 대부분을 걸러 낼 수있는 세부 규칙을 추가하여 가장 유망한 기회에주의를 집중시키는 간단한 과정입니다. 그런 다음 영업 관리부에 두 번째 규칙 집합을 도입하여 각 직급에서 가장 큰 수익을 얻습니다. (브러쉬 업하려면 4 가지 일반적인 액티브 트레이딩 전략을 읽으십시오).
빠른 현실 확인은 거래 전략에 명확한 경계가 있는지 알려줍니다. 새로운 기회, 진입 및 퇴출 위치를 찾고 위험을 관리하는 데 사용하는 가장 일반적인 방법을 나열하십시오. 그런 다음 책, 웹 사이트 또는 다른 상인 중 어디에서 특정 개념을 배웠는지 기억해보십시오. 마지막으로, 얼마나 많은 다른 시장 참여자들이 동일한 전략을 정확히 동일한 시간에 수행하는지 고려하십시오.
이러한 자기 반성을 통해 대부분의 거래자들은 대부분의 시장 참가자와 동일한 전략을 사용하여 레밍 (lemmings), 포지션 개시 및 리스크 관리를 신속하게 실현할 수 있습니다. 당신이이 군중의 일원 일 때 믿을 수있는 이익을 예약하는 것이 불가능한 2 가지의 이유가있다. 첫째, 당신은 같은 사람들의 모든 금괴와 경쟁하고 있습니다. 두 번째로, 군중은 유동성 풀을 알아 차리고 약한 손을 떨쳐 버리기위한 약탈 적 전략을 실행하는 다른 상인들로부터 원하지 않는 관심을 얻습니다.
같은 방식으로 행동하는 참여자의 수는 그 전략을 최우선으로 삼았던 장점을 제거합니다. 그렇다고해서 오랫동안 배우고 습득 한 무역 및 기술 분석 기술을 포기해야한다는 의미는 아닙니다. 실제로 책과 웹 사이트에서 널리 사용되는 에지 레스 (edgeless) 전략은 평생 동안 자신의 모서리를 유지할 수있는보다 강력한 기법을 구현하는 요소로 잘 작동합니다.
시장은 항상 변하고, 현재주기의 복잡성을 활용하는 거래의 가장자리를 만들고 파괴합니다. 이러한 일시적인 모서리의 트릭은 군중이 나타나기 전까지 공격적으로 작업 한 다음 다른 사람들이 잘못된 방향으로 기울고있을 때만 활용하는 것입니다. 밀레니엄의 전환기와 2008 년의 충돌 이후에 매우 인기가있는 "딥 (dip)"전략은보다 까다로운 시장 환경에서 비참하게 실패한 고전적인 시간적 모서리입니다. 특별한 규칙이 적용되지 않는 한.
규제와 기술은 또한 고주파 거래 (HFT)의 상승과 함께 시간적인 측면으로 나아 간다. 이전 세대는 총알 거래 및 레벨 II 스캘핑으로 비슷한 면모를 보였습니다. 시스템 트레이더는 이러한 고도로 기술적 인 전략을 가진 임의의 거래자보다 유리하지만 시장의 역 동성을 설명하지 못하는 역 테스트를 거친 결과에 대한 과도한 신뢰로 인해 그들의 우위를 파괴합니다.
책과 웹 사이트에서 발견되는 가장자리가없는 개념처럼 시간적 가장자리는보다 강력한 전략의 토대를 제공합니다. 이것이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해, 우리는 "dips buy"전략을 취하고 군중들이 우리와 함께 할 가능성이없는 입장 가격을 나타내는 특별 규칙을 적용 할 것입니다. 우리가 너무 일찍 들어선다면 흔들 리기 쉽습니다. 그래서 우리의 주요 임무는 역전 확률이 너무나 좁은 레벨을 확인하는 것입니다. 우리는 자신감을 가지고 긴장감을 활용할 수 있습니다. 그런 다음 다양한 시장에서 여러 증권에 걸쳐 결과를 복제 할 수 있다면 시간적 불이익을 극복하고 평생 지속될 수있는 거래 단점을 확인했습니다.
가능한 한 많은 기술적 이유를 찾고 보안이 좁은 가격 수준에서 이루어 지도록 교차 검증 개념을 "딥 (buy the dips)"시나리오에 적용 할 것입니다. 우리가 밝혀내는 교차 검증 포인트가 많을수록 감소가 멈추고 바운스가 발생하는 수준에서 의도 한대로 행동 할 확률이 높아집니다. 적어도 4 개의 교차 검증 지점을 찾을 수 없다면 기회를 놓치지 않을 것입니다. 마지막으로 기회 주의적 관리 규칙을 적용하여 가장 큰 수익을 기록합니다. 일반적으로 무리가 이탈하지 않고 마음을 사로 잡는 것을보고 이점을 활용하는 것을 의미합니다. (Fore 관련된 독서, 보십시오 : 끌어 오기 무역을 지배하기를위한 최고 전략).
iShares Dow Jones 미국 부동산 지수 펀드 ETF (IYR)는 11 월에 3 개월간의 컵 및 손익 구조에서 탈출하여 장기간의 브레이크 아웃을 완료했습니다. 이 집회는 78 년경 6 년 만에 최고치를 기록하고 새로운지지 위에 직사각형 패턴으로 정착했다. 이 기금은 거의 3 주 후 새 지원에 침투했지만 파기하지 않고 우리의 전략에 대한 첫 번째 검증 포인트를 제공했습니다. 11 월 21 일 브레이크 아웃 간격 (빨간색 원)이 채워져 50 일 EMA 지원에 대한 방문 가격에 두 번째 및 세 번째 교차 확인 포인트가 추가되었습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오 : 50 일 EMA의 전략 및 응용 프로그램). 이 수치는 또한 브레이크 아웃 스윙의 .786 반향을 표시하고 네 번째 포인트를 추가하는 반면 Stochastics은 심하게 과매도 수준에 빠져 75에서 75.50 사이의 회복이 시작된다는 다섯 번째 단서를 표시했습니다. (자세한 내용은 피보나치를 사용하여 수익성있는 거래를 지적하십시오).
마지막으로 상승 추세의 둔화에 대한 전형적인 전환점 인 60 분 200 바 EMA 근처에 하락세가 정착됩니다. (무역 관리가 200 일 EMA와 어떻게 작동하는지 배우십시오).
가격 구조와 계절성으로 인해 우리의 전문화 된 딥 트레이드에 대한 확률은 더욱 높아집니다. 브레이크 아웃을 놓친 군중은 직사각형 내에서 위치를 입력했는데, 이 위치는 나중에 분류에서 대상으로 지정되었지만 고통의 혜택을받는 전략을 실행하여 낮은 진입 가격을 제공합니다. 그리고 우리가 구매하는 동안 그들이 판매하고 있기 때문에, 우리가 포식자의 표적이 될 가능성이 적습니다. 계절적 요인은 옵션 만료시 파산이 발생하여 인기있는 75 파업으로 펀드를 떨어 뜨려 무방비 상태에 빠지게 만듭니다. (보십시오 : 무역 날에 계절성을 통합하십시오)
이제 우리는 결실을 맺는 출구를 찾는데 우리의 우위를 발휘했습니다. 두 개의 잠재적 인 출구 지점이 나타납니다. 이전의 최고점은 79 근처에 있고, 두 번째 지점은 80 근처의 최고가 추세선입니다. 이전의 최고점으로 빠져 나가면 판매자가 다른 반전을 유발할 수있는 위치이기 때문에 가장 안전한 경로를 제공합니다. 가격은 60 분짜리 강세로 8 시간 동안 지속됩니다 (60 분짜리 차트의 검은 색 직사각형).
판매 압력의 부족은 우리에게 더 높은 출구를 위해 놀아 나게합니다. 그것은 3 가지 이점이 있습니다. 먼저 만료 동안 자연스러운 관심 대상 인 80을 기록합니다. 두 번째로 볼링 밴드 (Bollinger Band)를 밀어 내고 공통의 매도 신호를 시작합니다. 셋째, 작은 규모의 브레이크 아웃이 새로운 군중이 위험을 감수하도록 유도 한 후에는 저항에이를 것입니다. 우리는 그들의 탐욕을 마법의 숫자로 끌어 들이며, 포식자가 새롭게 황소를 먹이로 먹이를 줄 때 상당한 이익을 취합니다.
경쟁 우위는 경쟁이 치열한 시장 환경에서 기술 또는 전략적 이점을 정의합니다. 거래자는 인기있는 전략으로 시작하여 정서적으로 군중에 갇힐 위험을 낮추기 위해 규칙을 사용자 정의하여 여러면을 설정할 수 있습니다.
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무작위 포트폴리오로 거래 전략 평가.
지난 몇 달 동안 활성 자산 관리가 공격 받고 있습니다. 헤지 펀드는 가격이 비싸고 실적이 저조한 것으로 분류되어 좌우로 셧다운되어 있으며 저비용 수동 뮤추얼 펀드와 ETF에 대한 자본을 잃고 있습니다. 액티브 뮤추얼 펀드는 수동적 인 상대방에게도 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 워렌 버핏 (Warren Buffet)은 행운의 원숭이 선지자로 연속해서 좋은 기록을 갖고있는 헤지 펀드 매니저를 지칭하기까지했다.
전략 개발에서 임의 포트폴리오 관리자를 돕는 직접 경험을 가진 대부분의 퀀트 실무자는 뷔페가 어디에서오고 있는가에 대한 감각을 가지고 있습니다. 장기간 포트폴리오 매니저와 함께 하루 일과 종일 근무한 후에는 필연적으로 그가 중요하다고 생각하는 시장 요인, 위험 / 보상 상충 관계의 균형, 궁극적으로 어떻게 거래 의사 결정을 내릴지에 대한 이해가 필연적으로 발전 할 것입니다. 경력을 쌓으면 수십 명의 포트폴리오 관리자와 일할 수있는 기회가 생길 수 있으며 진정한 알파 소스를 찾고 진정한 기술을 보유하고 있음을 납득시킬만한 것들이 있습니다.
불행히도 이들 포트폴리오 관리자 모두에게 아홉 명의 다른 사람들이 있습니다. 다른 녀석, 내가 무슨 뜻인지 아나? 그는 하루에 16 시간 일하는 상인이고, 상사와의 얼굴없는 시간을 놓치지 않으며, 주위의 모든 사람들을 지배하고, 트럼프 대통령을 수치스럽게 만들고, 준비가되어있는 것처럼 옷을 입는 자신의 거래 능력에 자신감을 갖습니다. 캐주얼 워크를 천천히 내려다 보며 전통적인 계층 구조의 기업 작업장 구조를 즐기며 자신의 직함이 비즈니스 및 국제 CEO 파트너의 글로벌 MD 책임자임을 상기시키는 데 열을 올립니다. 그는 20 년 이상 이것을 해왔다. 당신은 타입을 알고 그것을 & # 8230; 이 녀석은 나쁜 모습을 좋아 보이게 만듭니다. 그러나 수개월로 뒤바뀐 수 개월간의 격렬한 노력으로 그와 나란히 일한 후에는 옳지 않은 것이 있음을 알게 될 수밖에 없습니다. 모든 광란에도 불구하고, 이 사람은 정말로 그가 무엇을하고 있는지 전혀 모른다. 그는 어떤 증권을 매매할지 결정하기 위해 한 쌍의 주사위를 굴릴 수도 있습니다.
그러한 상인과 합법적 인 알파 생성자를 어떻게 구별 할 수 있습니까? 실제로이 작업을 수행하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 벤치마킹이나 동료와 비교하여 자신의 실적을 측정하는 것입니다. 그러나 이것은 종종 비교의 오렌지 스타일로 사과로 연결됩니다. 위험에 의해 머물기 위해 요구되는 것과 동일한 제약 조건을 갖고 있지만 무작위로 거래 규칙을 작성한 전략과 비교할 때 그가 얼마나 잘 수행 하는지를 이해하는 하나의 대안. 다시 말해 Warren Buffet의 원숭이 그룹을 모아 우리가 상인에게주는 것과 동일한 규칙으로 게임을하도록 요청하면 상인과 비교했을 때 상인이 얼마나 잘 수행 할 수 있습니까?
우리는 간단한 예제와 관련하여 무작위 포트폴리오 기반 성능 메트릭을 설계하는 방법에 대한 데모를 제공합니다. 아래 그림을 생성하는 후속 섹션에서 설명한 Monte Carlo 시뮬레이션을 실행하는 Python 코드는 Github에서 사용할 수 있으며 이러한 아이디어를 보여주기 위해 사용하는 S & amp; P100 인덱스의 주식 데이터입니다.
올스타 주식 거래자?
2010 년 1 월 1 일이고 헤지 펀드를 운영하고 새로운 올스타 거래자를 고용했다고 가정합니다. 그는 자신의 전문 기술이 다년간의 대규모 캡 주식 매입에 불과하며 헤지 또는 시장 중립적 인 전략을 믿지 않는다고 주장한다. 이 정보가 주어지면 S & P 100에서 선택한 10 개의 주식 중 모든 자본을 오늘 배포 할 것을 요청합니다. 그러면 그는 다음 6 년 동안 구매 / 보관 전략을 따라야하며 위험 팀이 위험을 모니터링합니다 프로필 및 그의 책의 성능을 매일.
그런 다음 1 년 후에는 11 %를 반환하고, 3 번째의 14.5 %는 연간 계산 한 후 6 년 후 12 %의 연간 수익률로 수준을 조정합니다. 트레이더가 정기적으로 당신의 신용, FX 및 스왑 팀을 분쇄하고 회사를 소지하고 있으며 현재 AUM을 두 배로 늘려야한다고 상상합니다. 자본 확충 여부를 결정하기 전에이 PM의 성과를 어떻게 평가할 수 있습니까?
그를 포트폴리오에서 주식을 선택한 광범위한 S & amp; P100 시장의 실적과 비교할 수는 있지만 좀 더 맞춤화 된 것을 시도 할 것입니다. 이를 염두에두고 우리는 그가 인덱스 구성 요소에서 주식을 무작위로 선택하여 건설 한 매수 / 유지 거래 전략과 비교하는 방법을 결정합니다.
무작위 포트폴리오 몬테카를로 시뮬레이션.
먼저 인덱스에서 10 개의 주식의 무작위 부분 집합을 선택하고 구성 요소가 i. i.d 인 정규화 된 가중치 벡터를 생성합니다. 표준 균일 분포를 사용합니다. 그런 다음 각 주식의 간단한 수익률을 계산하고 가중치를 적용하여 포트폴리오의 일일 수익률을 찾습니다. 이를 바탕으로 252 일간의 전환 확인 기간을 사용하여 연간 수익률, 변동성 및 Sharpe 비율을 추정하고 결과 Sharpe 비율 시계열을 저장합니다. 그런 다음이 과정을 10,000 번 반복합니다. 마지막으로, 우리는 6 년의 유지 기간에서 각 날과 관련된 10,000 점 세트의 평균 및 표준 편차를 계산하고 아래 그림의 평균 시리즈를 파란색으로 표시하고 평균의 양쪽에 2 표준 편차 시리즈를 회색으로 표시합니다 .
우리가 주목하는 첫 번째 사실은 우리의 무작위 포트폴리오가 아주 잘되었음을 들었을 때입니다. 거래 기간의 절반 이상 동안 Sharpe Ratio가 1보다 높았으며 전년 동기 대비 반감이 거의 없었습니다. 그러나, 상부 및 하부 회색 오차 곡선 사이의 거리는 아주 작다는 것을 또한 주목한다. 거의 제로에서 샤프 비율 약 0.5까지이며 평균 값은 약 0.2입니다. 즉, 10 개 종목으로 구성된 모든 매수 / 유지 거래 전략의 95 %가 언제든지 평균 전략의 Sharpe 비율의 0.1 이내의 평균 수익률을가집니다. 이것은 모든 거래 전략이 서로 밀접하게 관련되어있는 것으로 보이는 것처럼 상인이 자신을 구별하는 것을 어렵게 만듭니다.
이 거래 전략에 대한 몇 가지 자세한 통계 및 성과 측정 방법을 살펴 보겠습니다. 그러나 이제는 6 년 전체 시간대를 고려하고 상인이 보유 할 수있는 유가 증권 수를 변경하십시오. 첫째, 각 무작위 포트폴리오의 누적 수익률 시리즈의 마지막 포인트를 가져 와서 연간 화합니다. 그런 다음 히스토그램을 플롯하고 히스토그램 상단에 커널 밀도 추정치를 오버레이하는 seaborn의 dist_plot 함수를 사용하여 2, 5, 20, 50 및 95 증권 포트폴리오에 대해 동일한 실험을 반복하고 결과를 아래 그림에 플로팅하십시오.
유가 증권의 수를 늘리면 예상 연간 수익률 분포의 분산이 어떻게 감소하는지 주목하십시오. 이것은 우리가 포트폴리오에 보유해야하는 증권이 많아 질수록 수익률이 20 % 이상 높아지기가 더 어려워진다는 것을 보여줍니다. 우리의 올스타 트레이더의 12 % 수익률은 그가 주장하는 것만 큼 인상적이지 않습니다. 특히 그는 10,000 마리의 원숭이 군대의 결과와 비교했을 때 대략 20-30 % 정도입니다.
그런 다음 이러한 전략의 연간 변동성이 어떻게 분산되는지 살펴 봅니다. 특히, 우리는 롤링 윈도우에서 각 무작위 포트폴리오의 수익률의 표준 편차를 계산 한 다음 계수를 곱하여 연간로 변환 한 다음 다양한 수의 증권에 대해 반복하고 아래 결과를 표시합니다.
배포판이 오른쪽으로 비뚤어져 있습니다. 14 % 이하의 저축을 달성하는 것은 매우 어렵고, 대부분의 전략은 15-16.5 %의 변동성을 보이며, 22 % 이상의 고액 증권을 보유한 전략은 몇 가지 있습니다. 선택한 주식의 수가 증가함에 따라 이러한 분포가 어떻게 현지화되는지에 주목하십시오. 이는 더 큰 포트폴리오의 다양 화 이점에 대한 시연을 제공합니다.
위의 두 예제의 각각에 대한 변동성으로 연간 수익률을 나눠서 각 시뮬레이션에 대한 Sharpe 비율 분포를 플로팅합니다.
아주 적은 전략은 14 %보다 낮은 vol를 가지며 vol가 2+ Sharpe 비율이 높은 전략을 허용 할 수있을만큼 작지 않도록합니다. 또한, vol 분포의 오른쪽 비대칭은 Sharpe Ratio 분포에서 왼쪽 절반의 비뚤어 짐을 만듭니다. 이 플롯에서 볼 때 우리는 모델의 제약 조건 내에서 성능이 좋지 않은 전략을 구성하는 것이 처음부터 그렇게하더라도 그렇게 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 특히 샤프 비율의 대다수는 0.8 ~ 1.0의 상당한 범위 내에 있습니다.
마지막으로 시뮬레이션 된 각 전략의 피크 - 트로프 (peak-to-trough) 드롭 다운을 계산하고 아래 결과를 그립니다.
결과는 일반적으로 최대 삭감이 15-20 % 범위에있는 것처럼 좋지 않습니다. 참지 못하는 상황이 존재하지 않는다면 전략은 오히려 최대 하락폭이 5 %를 넘기 시작하면 매점에서 중단되는 경향이 있습니다.
제한, 확장 및 결론.
위의 내용은 실제로 구현하기에는 합리적이지 않은 간단한 예입니다. 특히 헤지 펀드에서 실행되는 대부분의 주식 전략은 포트폴리오 매니저가 시장 또는 개별 섹터에 대해 방향성을 갖는 베팅을하지 못하게하는 엄격한 베타 한도의 길고 짧은 시장 중립적입니다. 또한 다양한 주파수에서 활성 거래가 구매 / 보류 전략보다 현실적입니다. 그러나, 포트폴리오 매니저가 거래하는 증권 집합, 그의 전략에 대한 위험 제약 및 그의 거래 행태의 거친 모델을 고려할 때, 거래 스타일을 최대한 가깝게 잡으려고하는 랜덤 포트폴리오의 관련 몬테카를로 시뮬레이션을 구성 할 수 있습니다 또한 거래 비용 및 시장 영향과 같은 추가 기능을 설명합니다. 이를 통해 전략의 성능을 평가할 수있는 추가 성능 메트릭을 구성 할 수 있습니다.
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steve98654에 의해 게시 됨.
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