주식 추세 거래 전략

트렌드 트레이딩의 4 가지 가장 일반적인 지표.

트렌드 트레이더들은 동향으로부터 이익을 추출하고 추출하려고 시도합니다. 이를 수행하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 거래가 위험 관리 및 트레이딩 심리와 같은 다른 요소를 포함하기 때문에 단일 지표로 시장을 풍성하게 만들 수 없습니다. 그러나 어떤 지표들은 시간의 테스트를 지키고 트렌드 트레이더들 사이에서 인기가 있습니다. 여기서 우리는 일반적인 지침과 예상되는 전략을 제공합니다. 이들을 사용하거나 자신의 개인 전략을 수립하기 위해 조정할 수 있습니다. (더 자세한 정보는 "기술 지표가있는 휘발성 주식 거래"를 참조하십시오.)

[추세 거래는 차트 패턴과 기술 지표를 포함한 기술적 분석을 광범위하게 사용합니다. 기술 분석에 익숙하지 않거나 기술을 익히고 자하는 경우, Investopedia Academy의 기술 분석 과정에서는 성공적인 트렌드 트레이더가되기 위해 필요한 기술적 개념에 대한 간략한 개요를 제공합니다.]

이동 평균.

이동은 단일 흐름 라인을 작성하여 "원활한"가격 데이터의 평균을 산출합니다. 선은 일정 기간 동안의 평균 가격을 나타냅니다. 거래자가 사용하기로 결정한 이동 평균은 거래하는 시간 프레임에 따라 결정됩니다. 투자자 및 장기 추세 추종자에게는 200 일, 100 일 및 50 일 간단한 이동 평균이 널리 사용됩니다.

이동 평균을 활용하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 이동 평균의 각도를 보는 것입니다. 장시간 동안 거의 수평으로 움직인다면, 가격은 추세가 아니며, 범위를 벗어났습니다. 그것이 위로 기울이면, 상승 추세가 진행 중입니다. 이동 평균은 예측하지 못합니다. 그들은 단순히 일정 기간 동안 가격이 평균 한 것을 보여줍니다.

크로스 오버는 이동 평균을 이용하는 또 다른 방법입니다. 차트에 200 일 이동 평균과 50 일 이동 평균을 모두 표시하면 구매 신호는 50 일이 200 일을 초과 할 때 발생합니다. 판매 신호는 50 일이 200 일 이하로 떨어지면 발생합니다. 시간 프레임은 개별 거래 시간 프레임에 맞게 변경할 수 있습니다.

가격이 이동 평균을 초과하면 구매 신호로 사용할 수도 있고 가격이 이동 평균보다 낮 으면 판매 신호로 사용할 수 있습니다. 가격은 이동 평균보다 변동성이 크기 때문에 위의 차트에서 볼 수 있듯이이 방법은 잘못된 신호를 내기 쉽습니다.

이동 평균은 또한 가격에 대한지지 또는 저항을 제공 할 수 있습니다. 아래 차트는 100 일간의 이동 평균을지지하는 것으로 나타났습니다 (가격은 그로부터 벗어났습니다).

MACD (이동 평균 컨버전스 발산)

MACD는 제로 위아래로 변동하는 진동 지시기입니다. 이는 추세 추종 및 모멘텀 지표입니다.

하나의 기본 MACD 전략은 MACD 라인이 0 인 쪽을 확인하는 것입니다. 지속 기간 동안 0 이상으로 추세가 올 가능성이 있습니다. 지속 기간 동안 0 이하로 떨어지면 추세가 낮아질 수 있습니다. MACD가 0 이상으로 움직일 때 잠재 구매 신호가 발생하고 잠재적 인 매도 신호는 0 아래로 올라갈 때 발생합니다.

신호 라인 크로스 오버는 추가 구매 및 판매 신호를 제공합니다. MACD에는 고속 라인과 저속 라인의 두 라인이 있습니다. 구매 신호는 빠른 선이 느린 선을 통과 할 때 발생합니다. 판매 신호는 빠른 선이 느린 선을 통과 할 때 발생합니다.

[MACD는 다른 지표와 함께 사용하면 더욱 강력해질 수있는 유명한 기술 지표입니다. 패턴을 실행 가능한 거래 계획으로 전환하는 방법뿐만 아니라 이것에 대해 더 자세히 알고 싶다면, Investopedia Academy의 기술 분석 과정이 가장 좋습니다. ]

RSI (상대 강도 지수)

RSI는 또 다른 발진기이지만 움직임이 0과 100 사이에 있기 때문에 MACD와는 다른 정보를 제공합니다.

RSI를 해석하는 한 가지 방법은 표시 가격이 "과매 수"로 표시되는 것입니다. - 표시기가 70 이상일 때, 그리고 가격이 과매도 인 경우 - 표시기가 30 미만일 때 바운스로 인해 표시됩니다. 강한 상승세를 보일 경우, 가격은 종종 70 이상을 지속하고, 하락세는 30 년 이하로 오랫동안 유지 될 수 있습니다. 일반적으로 과매 수 및 과매 수 준이 때로는 정확할 수 있지만 트렌드 거래자에게 가장 적절한시기 적절한 신호를 제공하지 못할 수 있습니다.

대안은 트렌드가 상승 할 때 과매도 조건을 구매하고, 하락 추세에서 과매 수 조건 근처에서 단기 거래를하는 것입니다.

주식의 장기 추세가 상승하고 있다고 가정 해보십시오. 구매 신호는 RSI가 50 미만으로 이동 한 후 RSI가 다시 올라갈 때 발생합니다. 본질적으로 이것은 가격 하락이 발생했음을 의미하며 pullback이 끝난 것처럼 보이고 (RSI에 따라) 트렌드가 다시 시작되면 상인은 매수하고 있음을 의미합니다. 잠재적 반전이 진행 중이 아니면 RSI가 상승 추세에서 30에 도달하지 않기 때문에 50이 사용됩니다.

짧은 트레이드 시그널은 트렌드가 떨어지고 RSI가 50 이상으로 이동 한 후 다시 상승 할 때 발생합니다.

추세선 또는 이동 평균은 트렌드 방향을 결정하는 데 도움이되며 무역 신호를 사용하는 방향을 결정하는 데 도움이됩니다.

잔액 볼륨 (OBV)

볼륨 자체는 가치있는 지표이며 OBV는 많은 볼륨 정보를 취하여이를 신호 한 줄 표시기로 컴파일합니다. 표시기는 판매량을 증가 일수에 더하고 손실 일수를 빼서 누적 된 매수 / 매도 압력을 측정합니다.

이상적으로 볼륨은 트렌드를 확인해야합니다. 상승하는 가격에는 상승하는 OBV가 수반되어야합니다. 하락하는 가격은 하락하는 OBV를 동반해야한다.

아래 그림은 캘리포니아 로스 앤젤레스 기반의 Netflix Inc (Nasdaq : NFLX)가 OBV와 함께 상승 추세에있는 주식을 보여줍니다. OBV가 그것의 추세선의 밑에 떨어지지 않았기 때문에, 가격이 철수 후에 더 높게 높 경향 것을 계속할 것 같은 좋은 표시이었다.

OBV가 상승하고 가격이 그렇지 않다면, 가격은 OBV를 따르고 상승하기 시작할 것입니다. 가격이 오르고 OBV가 편평한 경우 또는 떨어지는 경우 가격이 최고점 부근에있을 수 있습니다.

가격이 떨어지고 OBV가 편평한 경우 또는 상승하는 경우 가격이 바닥에 근접 할 수 있습니다.

지표는 가격 정보를 단순화 할뿐만 아니라 추세 거래 신호를 제공하거나 취소에 대한 경고를 제공 할 수 있습니다. 지표는 모든 기간에 사용할 수 있으며 각 거래자의 특정 선호도에 맞게 조정할 수있는 변수가 있습니다. 지표 전략을 결합하거나 자신의 가이드 라인을 제시하므로 거래에 대한 진입 및 퇴출 기준이 명확하게 설정됩니다. 각 지시기는 외곽선이 아닌 다른 방법으로 사용될 수 있습니다. 당신이 지표를 좋아한다면, 그것을 더 연구하고, 무엇보다도 그것을 실제적으로 사용하기 전에 개인적으로 테스트 해보십시오.

기술 거래 전략.

주간 거래에는 다양한 기술 거래 전략이 수반됩니다. 시간이 지남에 따라 매일 거래자는 자신에게 가장 적합한 주식 거래 전략을 찾습니다. 모든 주식에는 평균 일일 거래량 또는 주식 거래 일별 평균 거래 횟수가 있습니다. 평균 일일 거래량 (ADV)이 올라가면 상인들이 관심을 갖게됩니다. ADV가 떨어지면 일반적으로 과도한 지출이 발생합니다. 대량 거래는 위 또는 아래의 시장에서 날카로운 움직임을 유발합니다.

기술 & amp; 기본 분석.

하루 상인으로서, 당신은 주식 투자 구매를 실행하기 전에 상인이 주식을 분석하는 데 사용하는 상위 2 가지 방법을 알고 있거나 최소한 알고 있어야합니다. 한편으로 기술적 인 분석이 가능하지만 근본적인 분석이 필요합니다. 이 두 가지 거래 방법은 그 자체로 중요하며 일 거래가 발생할 때 두 가지 거래 방법 모두 고려해야합니다. 그것은 당신의 이해 수준과 더 큰 이익을위한 당신의 기회를 증가시킬 것입니다. 주식 분석의 기초에 대해 기술 및 근본에 대해 자세히 알아보십시오.

단순 이동 평균.

단순 이동 평균 (SMA)을 사용한 주식 거래는 실제로 고도의 기술 차트를 필요로하지 않습니다. 사실 계산기로 주식의 SMA를 알아낼 수 있습니다. 그러나 거래자가 차트에서 SMA를 보게되면 SMA의 추세가 즉시 명확 해집니다. 기술 거래 전략에는 무수한 수의 SMA가 포함되지만 가장 일반적인 전략은 특정 기간을 중심으로 진행됩니다. SMA를 사용하는 주간 거래 전략은 수 일 또는 수 주일에 의존하지 않고 몇 시간 또는 몇 분 만에 의존합니다. SMA는 모두 트렌드와 SMA 신호에서 위 또는 아래로 움직이는 보안에 관한 것입니다.

탈주율 추세.

주식은 모든 종류의 뉴스 나 회사 사건에서 돌발하며, 거래자는 반드시 적극적으로 행동해야합니다. 소규모 주식 거래는 빠른 조치가 필요합니다. 모든 주가는 저항과지지 수준을 가지고 있으며, 전자는 주식이 도달하지 않는 가격을 나타내며, 후자는 주식이 하락하지 않는 수준을 나타냅니다. 저항 포인트가 깨지면 대량 거래가 계속됩니다. 트레이더들은 헤드 및 어깨와 같은 특정 패턴을 검색하고 상승 추세 및 브레이크 아웃을 기다리는 기술 차트를 작성합니다. 출구 포인트를 아는 것은이 거래 전략의 중요한 부분입니다.

트렌드 전략을 이용한 주식 거래.

트렌드 전략을 사용한 주식 거래는 가장 단순한 기술 중 하나이지만 수많은 지표를 사용해야합니다. 추세 거래는 분석과 보안이 위 또는 아래로 향하고 있는지 여부에 관한 것입니다. 방향에 따라 상인은 긴 포지션을 취하거나 주식을 단락시킵니다. SMA는 체중 측정 및 상대 강도 지표와 마찬가지로 추세 거래에 필요한 도구입니다. 확률 론적 발진기는 주식의지지 및 저항 수준에 대한 통찰력을 제공합니다. 트렌드 거래 성공을 위해 상인은 이러한 모든 도구에 액세스해야합니다.

스윙 전략과 주식 거래.

스윙 전략을 사용한 주식 거래는 추세 식별에서 시작됩니다. 하루 거래 전략이 많이 있지만 스윙 거래는 그 중 하나가 아닙니다. 그것은 확실히 장기간, 일반적으로 1 ~ 2 주 동안의 주식 거래 전략입니다. 이러한 이유로 스윙 무역 유가 증권은 하루 거래자가 가장 자주 사용하는 것과 다릅니다. 상인이 동향 파악을하면, 인내심을 얻을 때가됩니다. 스윙 트레이딩은 기본적인 전략이므로 새로운 트레이더에게는 가장 좋아하는 전략입니다. 성공적인 스윙 거래에는 추세 결정을위한 촛대 차트 작성이 포함됩니다.

범위 전략을 이용한 거래.

범위 전략을 사용하여 거래하는 경우 상인은 보안 지원 및 저항 수준을 식별합니다. 그런 다음 그는 최저, 과매 수 준에서 주식을 구매하고 더 높은 저항 수준에 가까워 질 때 판매합니다. 범위 거래는 단기 및 장기 전략으로 모두 작동 할 수 있습니다. 추구 할 거래 전략을 결정하는 것은 상인에게 달려 있습니다. 범위 트레이더는 주식의 낮은 범위와 높은 범위를 결정하기 위해 다양한 오실레이터를 사용합니다.

높은 볼륨 거래 트리거.

대용량 거래는 일반적으로 거래 당 하루에 적어도 한 번 (일반적으로 더 자주) 발생합니다. 대량 거래가 시작되면서 증권 판매가 훨씬 더 빠른 속도로 매매됩니다. 이 흥미 진진한 작업은 기술 지표 및 차트에주의를 기울여야하며 필요한 조치를 즉각적으로 취해야합니다. SureTrader는 거래량이 많은 거래 추세를 파악하는 데 도움이되는 최고 거래 도구, 기술 문자 등을 제공합니다.

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거래 시스템 규칙.

추세 추세를 수행 할 수있는 많은 다른 방법은 없습니다. 사소한 비틀기는 긍정적 인 결과를 가져올 수 있지만 효과는 대개 매우 미약합니다. 사소한 변형 규칙을 살펴 보는 데 너무 많은 시간을 소비하는 경우 중요한 부분을 놓칠 위험이 있습니다. 사실은 시스템 규칙을 따르는 대부분의 추세가 똑같은 것을한다는 것입니다. 그들은 똑같은 것을 성취하려고 시도하기 때문에 매우 유사한 결과를 보여줍니다. 꼭 세부 규칙을 가지고 놀아 라. 기본 전략을 시도한 후에 그렇게해야합니다. 처음부터 가치가있는 곳을 이해하고 진입 규칙이 실제로 얼마나 작은지를 깨닫게됩니다.

전문적인 경향 추종 전략의 가치는 다양 화에서 비롯됩니다. 여기에 제시된 규정은 선물 헤지 펀드 이후의 큰 추세와 동등한 성과를 달성하기에 충분합니다. 규칙을 좀 더 복잡하게 만드는 것은 성과에 도움이되지 않습니다. 가장 일반적인 아마추어 실수는 입 / 퇴장 규칙을 조정하고 포지션 사이징 및 투자 세계를 분석하는 데 충분하지 않은 시간을 보내는 것입니다.

여기에 제시된 간단한 규칙은 높은 정확도와 상관 관계가있는 헤지 펀드를 따르는 많은 대형 이름 추세의 성능을 재현하기에 충분합니다. 나의 책에서 나는 이것이 더욱 향상되고 개선 될 수있는 몇 가지 방법을 상술한다. 생각하지 마라. 거래 시스템 규칙은 거래 전략에 따라 추세에서 가장 중요한 요소입니다.

일부 시장은 본질적으로 다른 시장보다 휘발성이 있습니다. 각각의 포지션에게 수익에 영향을 줄 수있는 동등한 기회를주기 위해서, 변동성이 적은 시장 일수록 포지션이 더 커야합니다. 이것은 많은 다른 방법으로 달성 될 수 있습니다. 내 핵심 전략은이 목적을 위해 ATR (Average True Range)을 사용합니다. ATR은 시장의 평균 일일 가격 움직임을 측정합니다. 이것은 변동성을위한 프록시 역할을 할 수 있습니다. 위치별로 목표로 원하는 일일 영향을 설정하십시오. 그런 다음 ATR을 기준으로 달성하기 위해 거래해야하는 계약 수를 계산하십시오. 이것은 자연스럽게 변동성이 거의 동일하다고 가정합니다. 항상 그런 것은 아닙니다. 그것은 근사치이며 그런 식으로 일을합니다.

이 웹 사이트의 핵심 전략에 대해 나는 20 베이시스 포인트의 원하는 일일 영향을 사용합니다.

50 일 이동 평균이 100 일 이동 평균보다 크거나 그 반대 인 경우에만 긴 위치가 열릴 수 있습니다. 이것은 우리가 지배적 인 경향에 거래를하지 않도록하기위한 것입니다. 그것은 거래의 수를 줄이고 whipsaw 시장에서 잡힐 위험을 줄입니다.

새로운 50 일 최고가로 긴 포지션을 입력하십시오. 반바지에 대한 반대로. 브레이크 아웃과 함께 가고 트렌드를 타십시오. 다른 건 없어. 신호는 다음날 공개 된 일일 마감 데이터 및 거래에서 생성됩니다. 물론 슬리피는 거래 비용뿐만 아니라 거래 비용으로도 계산됩니다.

3 개의 평균 진실한 범위에 그것의 첨단 독서에서 위치 향하여 나가십시오. 따라서 우리는 이론적으로 60 베이시스 포인트의 손실을 입었습니다. 일일 정류장은 사용되지 않으므로 다음날 그 정류장이 멈추도록 3 대의 ATR 유닛을 초과하여 가까이 있어야합니다.

단일 시장 또는 몇 가지 다른 시장에서 추세 추적 시스템을 거래하는 것은 자살 행위입니다. 주어진 시장이나 자산 클래스에 단순히 추세가없는 장기간 또는 심지어 수 년이있을 수 있습니다. 핵심 아이디어는 모든 자산 클래스를 포괄하는 많은 시장을 동시에 거래하는 것입니다. 그렇게하지 않으면이 전략이 효과가 없을 것입니다.

당신이 선택한 투자 세계는 구매 및 판매 규칙을 조정하는 것보다 훨씬 큰 영향을 미칠 것입니다. 따라서 현명하게 선택하십시오. 광범위한 시장을 선택하고 단일 분야에서 너무 높은 집중을 피하십시오. 장기적으로 모든 주요 시장 분야 간의 균형이 최적의 결과를 가져옵니다.

Charts와 Analytics로 매일 업데이트되는 Trends of the World 페이지에서 광범위한 시장을 연구 할 수 있습니다.

27 개의 댓글.

공유해 주셔서 감사합니다.

책에 묘사 된 것처럼 ATR에 100 일의 기간을 사용하고 계신지 모르겠습니다. 이 기사에서 정확한 ATR 설정을 찾지 못했습니다. 나는 ATR에 대한 더 긴 기간의 개념을 좋아한다. 그것은 14 일 또는 21 일 같은 더 짧은 ATR보다 더 부드러운 결과를 준다. 명확히하기 위해 미리 감사드립니다. PK.

나는 100 일을 사용했다고 생각합니다. 지수 평활화. 그것은 그다지 중요하지 않습니다.

또한 일반적인 위치 재조정 논리를 살펴볼 수도 있습니다. 그것은 내가 추가 된 복잡성을 피하기 위해 책에서 빠뜨린 주요 요점입니다.

나는 당신이 사용하고있는 거래 플랫폼 / 소프트웨어를 알고 싶습니다. 나는 많은 수의 플랫폼을 시험해 보았고 전문적인 솔루션을 찾지 못했습니다. 어떤 플랫폼을 좋아합니까? 당신은 또한 당신이 사용하고있는 알맞은 중개업을 언급 할 수 있습니다.

미리 아이디어를 주셔서 감사합니다!

RightEdge는 최고의 플랫폼 중 하나입니다. 싸구려가 더럽지도 않다는 사실은 그다지 상처를주지는 않지만 내 주요한 이유는 아닙니다. 트렌드 / 2014 / 05 / why-i-prefer-right-for-strategy-modeling /

우리는 몇 가지 대규모 투자 은행의 주요 중개 플랫폼을 사용합니다. 나는 보통 용의자 인 GS, JPM, NE 등을 시험해 보았습니다. 두 스위스 투자 은행에 너무 만족하지는 않았지만 그들 사이의 큰 차이점은 없었습니다. 중개인의 선택은 당신이 누구이고 무엇을하고 싶은지에 달려 있습니다. 분명히, 수 천명의 사기꾼들이 브로커리지를 운영하고있는 것을 피하십시오. 사업. 특히 FX 공간에서 소매 시장을 겨냥한 제품이 많이 있습니다. 신뢰할 수있는 국가에서 실제 은행 라이센스를 보유한 실제 브로커를 사용하십시오.

더 쉽게 접근 할 수있는 분야에서 저는 Saxo Switzerland를 좋아합니다.

이 책에서는 별도의 전략으로 보았으므로 확장 / 축소에 대해 논의하지 않았습니다. 스케일링 인 / 아웃 (scaling in / out) 또는 위험 요소를 유지함과 동시에 포지션에서의 위험 요인 증가 또는 포지션 크기 증가와 함께 핵심 전략에 대해 어디서든 글을 작성 했습니까?

간단히 말해서, 나는 이러한 도식화 방법의 대부분이 도박 사고와 수학에 대한 이해 부족이라는 것을 발견했습니다. 최근의 성공 또는 실패를 기반으로 위험을 변경하는 것은 의미가 없습니다. 다음주에 원유가 상승 할 확률은 당신이 이익을 창출하는지 여부에 달려 있지 않습니다.

사업에 종사하는 대부분의 사람들은 정기적으로 특정 vola 및 rebalance를 목표로합니다.

피라미드와 같은 것들은 엄격히 아마추어입니다.

감사합니다 앤드류. 나는 피라미드에 대한 귀하의 생각을 이해합니다. 비록 다른 빛에서의 스케일링, 위험을 줄이거 나 관리하는 대신 확대하는 대신에 볼 수 있습니다. 가격이 일정하지 않고 시장이 추세를 보일 경우 추세의 방향으로 추가하는 것은 손실을 줄이고, 채권을 관리하고, 거래에서 이익을 창출하는 합리적인 방법으로 보입니다. Dennis와 Eckhardt는 여전히 변동성을 목표로하면서 자신의 지위에 맞춰졌으며, 동시대의 많은 사람들과 파생 된 사람들이 똑같이하고 있다고 생각했을 것입니다. 그래서 나는 책에서 다루지 않는다는 것에 놀랐다. 내가 잘못 했니?

내 책에서 Dennis, Eckhardt 또는 거북이를 일부러 언급하지 않은 이유가 있습니다. 나는 전체 영웅 숭배 문화가 매우 비이성적이고 철저히 위험하다는 것을 알게됩니다.

모방하는 사람들은 비판적 사고를 줄이는 역할을합니다. 이 사람들과 많은 사람들이 그것을 만들었다는 점이 좋습니다. 그러나 70 년대 펜과 종이로 개발 한 전략을 복사하고 배포하는 것은 매우 나쁜 생각입니다.

부유 한 거래자 Y가 그것을 사용하기 때문에 & # 8216; 방법 X와 같은 인수는 좋을 것입니다. 유효하지 않습니다. 그것은 문제에 접근하는 잘못된 방법입니다. 상인 Y가 아침에 30 분 동안 요풀을 보내면 어떨까요? 아마 그의 성공의 핵심은?

원래 거북이 규칙은 일종의 이상한 종교가되었습니다. 그들은 현대 CTA 산업과 거의 같은 것이 없다. 연구가 진행되고 비즈니스가 변화하고 있습니다. 또한 사람들이 눈에 잘 띄지는 않는다는 것을 기억하십시오. 내가 알고있는 최고의 CTA 헤지 펀드 매니저 중 일부는 경영진 밑에서 수십억 달러를 들여 맥주를 피할 때까지 거북이에 대해 들어 본 적이 없다.

특정 상인을 숭배하는 모든 문화는 매우 소매적인 것입니다. 풍성한 꿈을 키우는 사람들에게 좋은 일이지만, 연구를 향상 시키려면 많은 도움이됩니다.

거북이 전략을 모델링하십시오. 쉽습니다. Curtis는 오래 전에 규칙을 공개했으며 무료로 다운로드 할 수 있습니다. 트렌드 / mdocs-posts / original-turtle-rules /

지난 수십 년 동안이 모델에 대한 백 테스트를 실행하십시오. 얼마나 많은 시간 동안 돈을 잃어 버렸는 지 확인하십시오. 모델링하고 학습하는 재미있는 개념으로, 실패한 이유와 이유에 대해 최소한 배우는 것이 아닙니다.

이 사람들이 70 년대와 80 년대에 연구를 이끌어 낸 점이 좋습니다. 그것은 오래 전 이었지만 지금은 훨씬 더 연구가 이루어졌습니다.

내 조언은 당신이 모든 종류의 출처에서 온 아이디어를 경청하지만 아무도 믿지 않는다는 것입니다. 내 것도 포함됩니다. 그렇다면 당신은 당신 자신의 연구를합니다. 당신이들은 아이디어를 모델링하십시오. 그들을 테스트하십시오. 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 파악하십시오.

Btw, Dennis 및 Eckhardt는 예전에 모든 종류의 vola 타겟팅을 수행하지 않았습니다. 측량기 vola를 기반으로 한 위치 조정은 vola 타겟팅이 아닙니다. 후자는 포트폴리오 기반으로 매년 std. dev를 목표로 삼고 실현 된 vola와 목표 vola를 일정하게 비교하고 매우 자주 rebalancing해야합니다. 그 당시에는 전혀 다른 것을 들었습니다.

포트폴리오 변동성 타겟팅에 대한 설명에 감사 드리며 뉘앙스를 높이 평가하지 못했습니다. Dennis / Eckhardt에 대한 당신의 누락은 이제 명백해 보이며, 나는 그 때 그것을 눈치 채지 못했습니다. 그들이 수행 한 직책에 대한 규모 조정이하자 (즉, 수익률 저하 또는 수익률 저하) 또는 시스템의 쓸모 없거나 불필요한 부분이라고 말할 수 있습니까?

나는 오늘날 누군가가 거북 규칙을 교환 할 수있는 좋은 아이디어라고 믿지 않지만, 동시에 나의 비판에주의하고 싶다. 라이트 형제가 진절머리 나는 비행기를 가지고 있다고 오늘은 쉽게 말할 수 있습니다. 분명 그들은 제트 엔진을 잊어 버렸습니다.

이 사람들과 덜 알려진 다른 사람들은 기초 작업을했습니다. 그것을 배우고 그것으로부터 배웁니다. 그러나 Wright Flyer II에서 절벽에서 뛰어 내리지는 마십시오.

원래 거북이 시스템은 극도의 위험을 감수합니다. 당신이 돈을 많이 벌거나 빠를 가능성이 큰 make or break 시스템. 이 시스템이 정말 잘 작동했을 때 거래되었습니다.

그 당시의 핵심 아이디어 중 상당 부분은 오늘날 사용되지만 매우 다른 방식으로 사용됩니다. 라이트 형제의 아이디어가 항공기에 통합 된 것처럼 말입니다. 비즈니스는 진화하고 성숙했습니다.

책의 시뮬레이션과 그 결과는 (50 & amp; 100) EMA 또는 SMA를 트렌드 필터로 사용합니까?

나는 EMA를 사용했지만 책에서 언급하는 것을 잊어 버렸다. 그것은 정말로 중요하지 않습니다. 지표는 결코 중요하지 않습니다.

이 책에서 보여준 단순화 된 모델은 훨씬 더 간단하게 만들 수 있습니다. 간단한 X 개월 모멘텀 모델을 사용해보십시오. 예를 들어, 가격이 X 개월 전일 경우에는 오래 갈 수 있습니다. 놀랍게도 간단하지만 성능에 뒤 따르는 경향의 대부분을 포착합니다.

우선, 고마워요. 귀하의 웹 사이트에있는 자료에 깊은 인상을받으며 귀하의 도서를 구입할 계획이며 귀하가 공유 한 정보에 대해 매우 감사드립니다.

나는 자신감과 규율을 지킬 수있는 기계적 일일 거래 시스템을 찾고있다.

몇 년 동안 임의 재량 거래 경험이 있지만 일관된 이익은 없습니다.

나는 여기서 설명하는 시스템을 Amibroker와 함께 후퇴 시켰습니다.

내가 사용한 시장 : 구리, 금, 옥수수, Natgas, 기름, 쌀, 콩, 밀, AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, NZDUSD, USDCAD, USDJPY, S & P500, TNOTES10, Bund.

2000 년 1 월부터 2015 년 7 월까지 위의 모든 시장에 대한 최종 내역 데이터를 테스트했습니다.

연구 결과를 발표하고 싶습니다. 3 가지 질문에 기꺼이 답변 해 주셨으면합니다.

요컨대 시스템이 돈을 벌었습니다.

그러나 최적화를 기반으로하면 EMA 150 및 EMA 350과 120 일 또는 그 이하의 항목에 대한 선택이 더 나은 것으로 보입니다. (각각 50, 150 및 50 대신). 3 가지 ATR이 가장 좋습니다.

내 & 더 나은 & # 8221; 매개 변수는 수익을 증가시키지 않았지만 수익을 절반으로 줄였습니다!

1. 나의 개선에도 불구하고 내 백 테스트를위한 CAR / MDD는 0.50입니다.

복합 연 환환 8 %, 최대 인출 16 %.

이것은 100k 계정에서 거래 당 2k 달러의 휘발성을 기준으로 한 포지션 크기입니다.

나는 상당히 보수적 인 확산과 소송을 예상했다.

이것으로 충분합니까?

그것은 당신에게 받아 들일만한 결과처럼 보입니까?

내가 물을 수있는 경우, 귀하의 백 테스트에서이 시스템에 대한 CAR / MDD 측정치는 무엇입니까?

2. 지분 변동 곡선은 2009 년에서 2014 년까지 약 5 년의 긴 하락 기간을 가졌습니다.

나는 이것이 어떤 추세 추종 시스템을위한 최고의 시간이 아니었다는 것을 안다. 그러나 나는이 시스템에 붙는 것이 매우 어려울 것으로 예상한다.

이 5 년간의 인출은 모두 받아 들일 수 있다고 생각합니까?

다음은 주식형 스크린 샷이 포함 된 나의 백 테스팅 보고서에 대한 링크입니다. EQUITY CURVE 차트를보십시오.

3. 일반적인 규칙을 사용하여 모든 시장을 교환해야합니까?

나는 각 시장에 맞는 EMA와 채널 및 ATR을 곡선 화해서는 안된다는 것을 알고 있습니다. 나도 알아. & # 8230; 그러나 주식 지수와 금리에 대한 별도의 규칙을 가지고 상품과 외환을 분리하는 것이 타당한가?

이 시스템은 나의 백 테스트에 따라 S & amp; P, TNOTEs, DAX 및 Bunds에서 돈을 잃고있었습니다.

그래서 나는이 시장을 포트폴리오에서 제외했다. (S & amp; P에서 돈을 벌려면 7 개의 ATR과 같이 더 짧은 EMA 및 더 넓은 스톱이 필요하지만 상품 및 외환에서 적은 돈을 버는 것).

내 패러미터와 상품 및 외환 거래를해야합니까? (및 S & amp; P, DAX, TNOTE 및 BUND 건너 뛰기)

아니면 모든 시장에서 돈을 벌 수있는 시스템을 계속 찾아야합니까?

당신의 백 테스터의 모든 시장에서 돈을 벌었습니까?

나는 당신에게서 귀 기울여 들음을 기쁘게 생각합니다.

많은 감사드립니다!

추신. 내가 공유 한 파일에 대한 댓글을 사용하도록 설정 했으므로 검토 할 때 댓글을 달 수 있습니다. 고맙습니다!

& # 8230; 2015 년 중반까지이 핵심 동향 추종 시스템의 시뮬레이션 된 형량 곡선을 제시합니다.

& # 8230; 그의 주식 곡선은 나의 버전과 매우 비슷하게 보입니다 (내가 접근 할 수있는 시장과 최적화 후 더 긴 EMA). 그러나이 유사성은 두 가지 함의를 가지고 있습니다. , 2. 5 년간의 약세가 실질적이었다.

코멘트? 고마워. 위의 내 의견에 링크 된 문서에도 링크를 붙여 넣었습니다. 다른 사람들에게도 통찰력이 있기를 바랍니다. & # 8230; 나는 의견을 기다리고 있습니다.

오래 지연되어서 죄송합니다.

실제로 모델을 올바르게 평가할 시간이 없습니다. 내가 설명한 모델은 CTA 업계가 지난 수십 년 동안 해왔 던 것을 대략적으로 보여주는 데모 모델입니다. 그것은 어떤 종류의 추천 수퍼 모델로도 의미가 없습니다. 그것을 개선하는 것은 아주 쉽지만, 간단하고 중도 적으로 한 발을 내 디디고 싶었습니다. 사실, 저의 유일한 후회는이 책의 모델을 더 단순하게 만들어주는 것이 아닙니다. 좋은 12 개월의 모멘텀 모델을 사용했다면 아마도 그 점이 더 분명했을 것입니다.

5 년 삭감은 허용되지 않습니다. 그러나 그것은 여전히 ​​일어날 수 있습니다. 물로 5 년을 보냈다면 고객을 계속 지킬 수 있습니다. 그것은 절대적으로 당신의 사업을 죽일 수는 있지만 절대 불가능한 모델을 만드는 것은 거의 불가능합니다.

나는 동일한 규칙으로 모든 시장을 거래하는 것이 좋습니다. 물론, 용어 구조, 변동성, 추세 등에 맞춰 규칙을 만들지 못하게합니다. & # 8216; 옥수수에 대한 매개 변수를 교환하십시오. & # 8217; 나쁜 생각입니다. 시장 특성에 적응하는 규칙을 만드는 것이 합리적 일 수 있습니다.

또한, 모든 시장에서 돈을 벌 수는 없습니다. 그러나 당신은 할 필요가 없습니다. 모든 개별 시장이나 직위는 부적합합니다. 중요한 것은 최종 결과뿐입니다. 어떤 시장이 어떤 시장에서 성과를 거둘 것이며 어떤 시장에서는 그렇지 않을지 알지 못하기 때문에 이들 모두를 거래해야합니다.

도움이 되길 바랍니다 & # 8230;

Andreas, 안녕하세요. 두 권의 책을 모두 읽고 구입하셨습니다. 나는 생각하기 시작하면서 다음과 같이 오해 한 것으로 생각합니다. : 20 일 동안 원하는 일일 영향력을 기록 할 때 & # 8221; , 3atr 정류장에 대한 포지션당 총계가 0,6 % 인 atr 당 자기 자본의 0.2 %를 위험하다고 말하고 있습니까? 그것이 내가 지금까지 생각한 것이지만 나는 생각하지 않는다.

또한 포지션별로 위험을 이야기 할 때 계정의 현금 금액만을 기반으로해야한다고 생각합니까? 작은 손실이 현금을 먹어 치우는 동안 약간 큰 이윤을 얻는 경우가 많아서 작고 작은 위치 크기를 남겨 둡니다.

위험은 정지 거리와 관련이 없습니다. 그것은 금융에 대해 정말로 이해하지 못하는 사람들이 쓴 거래 서적에서 오랫동안 계속 오해 된 것입니다.

20 베이시스 포인트는 일일 평균 포트폴리오 기여입니다. 문제의 금융 상품이 현재의 변동성 (거대한 가정)을 유지한다면, 평균적으로 매일 0.2 %의 전체 포트폴리오에 영향을 줄 것입니다. 위 또는 아래.

위험은 절대적으로 포트폴리오 수준에서 측정해야합니다. 사용 가능한 현금 금액은 그러한 계산과 관련이 없습니다.

고마워, 커티스 페이스 북 책 (좋은데, 그건 그렇고)을 읽었고, 당신이 비슷한 것을 의미한다고 생각했다. 더 읽을 거리를 권해 주시겠습니까?

커티스 알아. 그는 정직한 사람입니다. 그는 좀 이상하지만 나는 평범한 사기꾼보다 정직한 이상한 사람을 언제든지 데려 간다. 물론 커티스 (Curtis)는 25 년 전 23 세 전후로 거래를 중단했다는 사실을 명심하십시오.

트릭은 그들이 말하는 것에 대해 누가 알고 있는지를 식별하고, 그가 따라갈 때 누가 그것을 만드는가입니다. 책 표지에는보기가 어려울 수 있지만 저자 설명에 의해 종종 생략됩니다. XX는 20 년 간 거래에 대한 열정을 가지고 있었지만 비즈니스에 실제 배경이 없다는 것을 의미합니다. & # 8220; 20 년 동안 거래 시스템을 개발하고 독점 자본을 관리했습니다. & # 8221; 또한 사람이 현장에서 일한 적이 없다는 것을 의미합니다. 저자가 실제 배경이 완전히 부족하다는 것을 설명하는 이러한 일반적인 방법은 많습니다. 또한 항상 사용하는 용어를 보여줍니다. Dead giveaways는 그들이 위험을 정의하는 방법을 포함하는데, 이는 일반적으로 단어가 의미하는 바를 완전히 추측합니다. 예를 들어, 가격이 제 정지 지점으로 떨어지면 잃을 돈은 얼마입니까? 위험 분석가로서 취업 인터뷰를하고 출구로 나가는 중에 좋은 웃음을 얻으라고 제안하십시오.

더 큰 그림을 얻으려면 Meb Faber, Katy Kaminski, Ernie Chan 등의 책을 읽으십시오. 대부분의 소매 수준의 무역 도서는 그림을 혼란스럽게합니다.

시간을내어 주셔서 감사합니다. 저는 엔지니어링, 제품 개발 및 무역 분야에서 25 년의 경력을 쌓았으며 제 직업은 공통점이 있습니다. 나는 어느 곳에서도 아무것도 얻지 못합니다! 모서리를 자르거나 무식한 지 여부에 관계없이 항상 내게 달려 들며 어쩌면 이것이 내가 아주 기본적인 수준에서 거래하는 것을 좋아하는 이유입니다. 나는 시장을 어지럽히고 사실을 지배 할 수 있으며 그것이 가장 정직한 환경을 만듭니다 나는 경험 한 적이있다.

이러한 규칙 / 추세 시스템은 작은 시간 프레임에서도 작동합니까? 매시간 일정은?

안녕 Andreas. 그것은 기사의 시계입니다. 고맙습니다.

나는 초보자 였고 실수로 배우는 데 많은 시간을 할애했다. (내 계좌의 50 %를 지불하고 수업료는 내가 쓴다.) 지표와 끔찍한 여러 시간 프레임 분석에 의존하여 때때로 위험 관리가 부족합니다. 당신의 이름을 말하면 나는 그 실수를 저질렀습니다.

이제는 EMA와 같은 다른 합류 요인을 사용하여 가격 조치 및 추세를 조심합니다. 간단하지만 효과적입니다.

나가기도 전에 더 단단한 정지를 두는가? 때때로 나는 지배적 인 동향에서 retracements로 중단되기 때문에. 현재 1 : 1에서 1, 2 사이의 보상 비율에 대한 위험을 개선하고 싶습니다. 때로는 더 큰 시간 프레임에서의 이전 스윙 최저는 너무 커서 작아 진 시간 프레임에서 노이즈처럼 보일 수 있습니까?

안녕 Andreas. 이 estrategy는 또한 주간 단위로 작동한다고 생각하십니까? 또는 일주일에 한 번 거래합니까? 고맙습니다.

이 책을 사랑하니, 나는 현재 데이터에 대해 Norgate / Premium Data 선물을 사용하여 Amibroker에서 전략을 코딩했습니다. 나는 선물 옵션에서 위험 패리티 가중치에 맞는 위치 크기 조정에 어려움을 겪고 있는데, 이것에 대한 도움을 얻을 수있는 올바른 방향으로 나를 안내 할 수 있습니까?

나는 너의 일을 한동안보고 있었다. 정말 좋은 물건.

3 ATR 규칙에 의해 중단 된 거래를 어떻게 관리합니까? 하지만 거의 즉시 반등하고 원래의 방향으로 나아 갔고 큰 추세를 보였습니까?

주요 추세를 놓치지 않으므로이 전략에 중요하므로 재진입 규칙을 사용합니까?

다음 추세는 주식에 적용되지 않습니다.

유행에 뒤 따르는 추세와 유사한 모델을 적용하는 대부분의 전문가가 모멘텀 모델이라고 부르는 이유는 충분합니다. 그것은 영리한 브랜드 변경뿐만 아니라 정말 다른 게임입니다. 맹목적으로 종교로 추종하는 경향에 집착하는 것은 현실 세계의 모든 증거를 무시하고 유행을 따르는 추세와 다른 아이디어를 제시하는 사람들을 공격하는 것은 비전문가 일뿐만 아니라 매우 위험합니다.

나는이 기사의 제목에 대해 궁금해합니다. 결국, 나는 비즈니스에서 매우 큰 규모로 단일 주식에 대한 추세를 기반으로 한 계량 모델을 사용합니다. 몇 년 동안 사용해 왔던 일부 모델은 단일 주식에 대한 매우 매력적인 수익을 창출합니다. 그런데 왜 나는 도발적인 제목을 쓰고 있는가? 클릭 만하면되는 것은 아닙니다 (효과가 있었지만 효과가 없었습니다). 어떤 사람들은 그런 표제 후에 독서를 멈추고 나머지를 읽거나 이해하는 것을 괴롭 히지 않고 단순히 모든 역습에 나섭니다. 글쎄, 나는 더 이상 읽고 있지 않다는 것을 알기 때문에 실제 거래를하도록하겠습니다.

주식에 대한 모델을 따르는 표준 추세를 적용하면 손실됩니다.

여기서 작동하는 단어는 '표준'입니다. 미래에 대한 추세는 비교하기 쉽습니다. 주식에 대한 전략을 모델링하는 것이 훨씬 더 복잡합니다. 대부분의 사람들은 어려운 부분을 무시하고 최선의 희망을 품습니다. 그것은 바람직한 행동 방침이 아닙니다. 주식에 대한 적절한 전략 모델링을 수행하는 것은 대부분의 소매 상인의 예산 및 기술 능력 밖에있을 수 있습니다.

모델을 올바르게 만들더라도 선물과 같이 주식을 다룰 수는 없습니다. 몇 가지 중요한 차이점이 있는데, 이는 당신이 당신의 기대와 접근을 조정할 것을 요구합니다.

주식은 현금 도구이며 자금이 필요합니다. 얼마나 많은 노출을 할 수 있는지에 대한 명확한 제한이 있습니다. 당신은 govvies에 배치 될 현금의 수영장을 더 이상 가지고 있지 않습니다. 고객이 자신의 관리 계정에 20 %의 자금을 투자 할 수 없으며 200,000,000만의 명목으로 20 만 개를 투자합니다.

주식은 매우 균질 한 그룹입니다. 내부 상관 관계는 엄청납니다. 그들은 모두 작은 변화로 동시에 위 아래로 올 것입니다. 강세장에서 그들은 모두 올라갑니다. 곰 시장에서 그들은 모두 내려갑니다. 다각화는 훨씬 덜 중요해진다. 당신은 결국 결국 베타 거래를 끝내게됩니다. 그래도 괜찮을지 만, 황소 시장에서 높은 베타 주식을 구입할 수있는 훌륭한 주식 선택기라는 망상에 사로 잡히면 황소가 들.

주식은 곰 시장에서 빠르게 성장할 수 있습니다. 귀하의 깔끔하게 계산 된 위험 측정 값은 실제 창 밖으로 곧바로 사라집니다. 갑자기 그렇게 잘하고있는 주식은 모두 동시에 어려움을 겪습니다.

당신이 새로운 최저점에 반바지를 입력 시작으로, 주식은 거대한, 비록 임시이지만, 점프하는 경향이 있습니다. 포트폴리오를 부 풀리지 않도록 포지션을 폐쇄해야하는 상황이 발생하면 포기합니다. 싱글 에퀴티 게임의 짧은면은 표준 추세 모델에 대한 진정한 악몽입니다.

주식에 대한 모델링 전략은 총 수익률 시리즈와 배당 세부 정보가 필요합니다. 총 수익률 시리즈를 분석하고, 가격 시리즈를 교환하며, 배당금이 들어올 때 배당금을 처리하는 방법에 대한 논리가 필요합니다.

단일 주식 전략에서 생존자 편견의 잠재력은 엄청납니다. S & amp; P 500 주식에 대해 10 년 동안 전략을 실행하면 현재의 S & amp; P500 구성 요소를 기반으로 매우 왜곡 된 그림을 얻게됩니다. 그 주식의 대부분은 엄청난 가격 인상이 있었기 때문에 색인에 포함되어 있습니다. 그들은 전에 없었습니다. 그들이 돌아올 때 그들은 당신의 레이더에 없었을 것입니다. 데이터를 확인하십시오.

단일 주식에 대한 모델 추종 표준 트렌드 적용은 바보입니다. 이탈 채널, 이동 평균 또는 기타 지표를 사용하는지 여부는 중요하지 않습니다. 매개 변수를 위아래로 움직이면 도움을 얻을 수 없습니다. 주식에 대한 표준 트렌드 모델을 적용해야한다고 말하는 사람들은 전문 거래 또는 퀀트 모델링에 대한 경험이 부족한 사람들이지만 경향이없는 거래 시스템을 수천에 이르는 소매업 자에게 판매하지 못하게하는 경향이 있습니다 팝스타.

주식에 대한 모델을 따르는 표준 추세를 적용하는 가장 일반적인 논거는 일화적인 증거와 고전적인 오류를 기반으로합니다. 첫 번째 종류는 일부 헤지 펀드가 주식에 대한 모델을 어떻게 적용했는지에 대해 아는 것없이 좋은 결과를 보여 주거나 누군가의 사촌이 부자가되고 있다는 것을 지적하지 않고 있다는 것을 지적하는 것입니다 . 헤지 펀드는 단일 트레이드 모델을 표준 트렌드 모델로 사용하지 않지만 트렌드 또는 모멘텀 전략으로 마케팅 피치를 단순화하는 경우가 많습니다. 나는 진짜 헤지 펀드가 조금 더 정교하고 주식의 특별한 상황을 완전히 인식하고 있음을 확신 할 수 있습니다. 사촌에 관해서는, 음, 일화적인 증거로가는 것은 가능합니다. 명백하게 금융 점성술에 거래하는 gazillions도 만든 사람들이 있습니다.

이 오류는 일반적으로 수천 퍼센트 가량 증가한 주식에 대해 언급하고 있으며 추세에 뒤 따르는 모델이이를 어떻게 파악했는지를 설명합니다. 물론 그것이 작은 모자 였을 때 그 주식을 다룰 확률을 무시하면, 그 길을 따라 여러 번 흔들 리게 될 것입니다. 이 주식에 대한 배분은 덜 잘한 많은 사람들과 비교됩니다. 현실 세계. 이 주장은 직위에 중점을두고 있으며 프로 측면에서는 포트폴리오 수준의 결과에만 관심이 있습니다.

다음 추세는 실제로 주식에서 작동하지 않습니까?

당신이 당신의 모델을 기꺼이 받아들이고 기세 거래에 더 가까운 것을하고자한다면, 당신은 잘 할 것입니다. 그러나 기대 수익률은 선물 선물의 기대 수익률과 같을 수 없습니다. 필연적으로 그 점은 낮지 만, 요점은 아닙니다. 하지만 주식 시장의 전반적인 상태에 훨씬 더 의존하게 될 것입니다. 당신은 아마 모든 주식을 줄 였기 때문에 2008 년에 살인을 할 것으로 예상 할 수는 없습니다. 현실 세계가 그렇게 잘 작동한다면 좋을 것입니다.

표준 추세 다음이 주식에서 작동하지 않는다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 다양 화와 레버리지의 이점을 상실한 상식에 대한 논쟁 외에도 실제적이고 경험적인 증거가 꽤 많습니다. 나는 이것을 위해 살아야한다. 경험과 연구를 토대로하지 않는 한, 무언가가 작동하거나 작동하지 않는다고 말할 이유가 없습니다. 세계의 모든 주요 지수에 대한 모델을 따라 수천 번의 경향 반복을 모델링했습니다. 나는 작동하지 않는 모델과 모델을 찾지 못했다. 표준 트렌드 모델은 없습니다.

그렇다면 주식에 대한 추세를 따르기 위해 무엇을 할 수 있을까요?

1. 돈이 부족합니다. 전략의 짧은 부분을 죽여라. 짧은 색인 오버레이로 교체하십시오.

2. 전체 시장의 상태를 고려하십시오. 당신은 곰 시장에서 오랫동안 계속 될 수없고 얻을 것으로 기대합니다.

3. 최고의 주식을 선택하는 순위 방법론을 구축하십시오. 뉴스에서 읽거나 친구로부터 소식을 들었던 주식을 거래하지 마십시오. 자동으로 많은 수의 주식을 분석하고 최상의 주식을 선택하십시오.

4. Single stock vola는 시간이 지남에 따라 극적으로 변할 수 있습니다. 위치 크기의 균형을 조정하십시오.

5. 포지션이 더 많은 주식을 더 적게 거래하십시오. 그렇습니다. & # 8217; 직관적이지 않은 카운터가 있습니까? 20 개가 아닌 50 개 주식을 통해 더 많은 다양 화가 이루어지고 있다고 생각하게해서는 안됩니다. 베타 베팅이 모두 이루어 지므로 개별 이벤트 위험을 합리적인 수준으로 낮추면됩니다. 그 이상으로, 다각화는 결과를 악화시킬 것입니다. 나 믿지 마라? 모델을 몇 백 회 반복하고 찾은 것을 말해주십시오.

황소 시장에서 큰 수익을 기대하고, 곰 시장에서 가능한 한 적게 전략을 잃어 버리도록하십시오.

거래 방법론에 대한 종교적 교리는 시스템 세일즈맨을 제외하고는 누구에게도 도움이되지 못합니다. 자신을 트렌드 추종자로 보는 것은 위험합니다. 훨씬 실용적인 방법은 자신을 체계적인 상인으로 보는 것입니다. 작동 원리와 작동 원리를 조사하십시오. 추세는 큰 개념이지만 그 한계를 잘 알고 있어야합니다. 현실에 맞게 규칙을 적용하고 필요할 경우 위성 전략을 오버레이합니다. 노력, 양적 모델링, 연구 및 실용주의로 목표를 달성 할 수 있습니다.

관련 기사.

할당과 위치 분리.

왜 내가 편안한 관리 경력을 남겼는지.

파이썬 모델링 시작하기 & # 8211; 주식 모멘텀 모델 만들기.

2017 년 1 월 29 일

매우 다른 종류의 경향 모델.

2016 년 11 월 28 일

RightEdge 검토를위한 Norgate 데이터.

모든 침팬을 이길 수는 없습니다.

82 개의 댓글.

내가 그것을 읽었을 때 나는 마지막 부분을 읽을 때까지 쓰여진 것에 동의하지 못했다. 내 자신의 테스트에서, 나는 주식에 종사하기 위해 추세에 따라 나열한 6 가지 일을해야한다는 것을 알게되었습니다. (나는 # 4를 시도하지 않았다는 것을 제외하고, 그것을 나의 시스템에 추가 할 것이다)

고마워요, 아지시! 그리고 끝까지 읽어 주셔서 감사합니다. 🙂

물론 철학적 인 질문은 모든 요점을 구현하는 전략이 추세를 따르는 지 아니면 장기적인 전략인지 여부입니다. 시맨틱 스, & # 8230;

너는 이것에 대해 논평 할 수 있는가, 나는 거의 두려워하고있다. I started picking stocks based on two things, money flow (increasing) with only best performing sector stocks (right now healthcare/electronics) between $2 and $25 and spreading money across 25 stocks. I look for best opportunities with new uptrends and MACD crossovers, but the bottom line is increasing money flow. It must > and climbing new movements past 0.00. I made 25% in the past 3 weeks and that huge drop a week ago didn’t phase my strategy. Where is my Achilles heal?

Meant to add. My target on any stock is 35%. My exist loss on any stock is 30% or a issue that just doesn’t perform for 3-4 weeks. Then I exit that position.

It’s tough to comment on a strategy without properly testing it. You should model and test how your strategy would have worked in the past to better understand the dynamics. Without testing, it’s all guess work.

A couple of brief comments though:

In my view, the share price itself is absolutely irrelevant. Who cares if it’s traded at $2 or $25? That’s a non-factor. If you care about that, a split would impact your trading, which makes no sense. You may want to look at market cap instead.

A universe of 25 stocks seems very limited. I normally hold more stocks like that at any given time in a portfolio.

Targets and stops expressed in percent is usually not optimal. I know, may people like them, but the problem is that this method fails to account for vola. If you only trade stocks with very similar vola, this may be fine. But some stocks can have normal daily swings of 3% while others average a 0.5% move per day. The same percentage target becomes an arbitrary number.

Hi there Andreas,

I really appreciate you writing this article. Everything you said confirmed my findings when I backtested the trend following system (all long positions) on the 500 stocks of S&P since 1998 upto 2013. In terms of portfolio management, the number of positions I have is based on a “fixed %” based on total stocks monitored. In this case, I used 18% of 500 = 90 stocks. Same case that when I monitor 100 stocks from the S&P, I’ll hold 18 positions. My results were as follows. Appreciate if you could share your opinion on these.

(Figures are in Net ROI)

Mean per trade 5.9%

Sum of Win 715.7%

Sum of Loss -189.1%

Count of Win 75.

Count of Loss 42.

Compounded Annual Growth Rate 12.9%

When I read your post again, it seems that my system uses the standard trend following method. I’m interested in purchasing your book and curious if momentum strategy would really outperform the standard TF. Does it include all the entry/ exit signals for stocks? 감사. Looking forward to backtest and use your system.

It’s hard to evaluate trading models based on a few summary statistics. To really assess the validity of an approach, you need to dig much deeper than the summary screen.

My latest book, just like the previous one, shows all details and all rules. I think it would be dishonest if I showed results from a trading model without properly explaining the rules. All details are in the book, allowing anyone to replicate and verify my research.

Thanks for replying.

Entry: 1) Close above M-day SMA.

2) Positive Territory using N-day Donchian Channels.

Exit: 1) If Close crosses below Trailing Stop Loss (function of stock’s X-day volatility)

I used this in PH stock market and results were great (market was mostly trending from 2001 to 2015). But when I tried using all S&P 500 individual stocks, results reduced to 13% average annual.

I’m still interested in your book. Please let me know how I can get a copy. 다시 한번 감사드립니다. I’m trading in the PH by the way.

Thank you so much for this post of yours. My results improved with less drawdowns when I incorporated #2 in my TF system. Again thank you, thank you! =)

I can’t thank you enough for enlightening me with this post. Do let me know me if you’d like to get in touch probably through so I can share and discuss in details my results/equity curve using S&P stocks and the portfolio/risk management and position sizing that I use. You can verify them and I hope it may be of use to you too.

Very interesting, thanks Andreas.

I’m currently testing TF on US and Canadian stocks, using simple breakout/SMA with ATR for sizing.

Long only, weekly rebalanced, free access on my website, if interested, no pressure.

Even though the 2 portfolios are fairly new (+3 months) I see the correlation effect that you mention so I’m not sold with TF on stocks either. The US portfolio is underperforming the SP500 while the Canadian outperforming (thank you miners.)

I intend to maintain these 2 models for one year, as an experiment.

So far I get better returns with relative strength on index ETFs (stocks, commodities, REIT, …)

AQR is using a 12-momentum strategy with AMOMX fund.

400 stocks though…

Looks interesting. You can get good results out of momentum style approaches to single equities. Just make sur your model takes the vital points into account. Stocks are not futures and you can’t treat them the same, nor can you expect the same return profile.

You’re on the right path here. Just watch the two really tricky points when it comes to single stock strategies. Dividends and survivorship bias. Solving them are expensive and painful. It’s easy to skip over them, but you’ll find that they have a massive impact on results. You’ll need historical dividends data, total return series, historical index joiners/leavers etc, and integrate all of that into your simulations.

Would be interesting to see results of your backtests concerning position size. Obviously correlation is common, but at least since I’ve started tracking various portfolios and strategies,

I read a paper recently that showed even if all you did for a system was buy a stock at an all time high, sell at a trailing stop, you would outperform the market over multiple timeframes going back quite far.

I read that paper too. The drawdowns were soul-crushing as compared to the returns.

Did not finish my first sentence, got distracted. Was going to say I’ve seen striking difference in performances between methods, and I’ve seen divergences between indices that while it might seem like variations in beta, I think it’s an oversimplification.

How can it be that simple rules will kill the index like you demonstrated last month but trend following on stocks is such a disaster? I’m missing something – what’s the difference?

That article was a long only momentum model, in it’s simplest form. And as you see, it differs significantly from standard trend following models, both in types of rules and in results. It’s a relative model highly dependent on the state of the equity markets and it lacks meaningful diversification. That model is an interesting demo, but I wouldn’t trade like that.

Try applying a classic long/short trend model on stocks and watch your portfolio wither and die. It doesn’t matter much if you apply the old turtle model or some more modern variation. It’s just a bad idea.

Thank you, Andreas. I knew something wasn’t quite right when I studied the turtle stuff, but reading your book and your thoughts here on your blog may have saved me from a disaster. I appreciate your patient replies to such basic questions as mine. All best to you with much admiration.

Great post Andreas. Re: #5, number of stocks still needs to be large enough to offset single stock risk. Let’s say you have 10 stocks, one of them suddenly gets busted for fraudulent accounting. The ticker is suspended, you can’t get out of it. One recent example is China Metal Recycling (HK:0773). That position effectively becomes written off to zero. Not sure how the rules work for US listed stocks. In HK at least, stocks are routinely suspended pending important announcements/releases.

#3 is quite difficult to do for retail guys. The investable universe is massive. You’ll need a lot of reliable data and an efficient way to rank and sort the “best” tickers to trade.

Yes, right way of thinking about the problem. For S&P x00 stocks, the probabilities of seeing zero values before you can exit is low enough to take, in my view. You always have to look at two factors, as with all risks in live. What’s the damage if it happens, and multiply that by the probability of it happening. You’d need more stocks in the portfolio if you’re trading more dangerous stocks or markets.

The dinosaurs of course didn’t expect a big rock to hit them all in the head either.

#3 is quite difficult. The largest hurdle for retail I’d say is the lack of total return series / dividends data. Ignoring that will have a massive impact. Survivorship bias is also massive, such as assuming that the stocks in the index today are the same ones that you would have traded five years ago. Historical joiner/leaver data is important, but often out of reach for retail.

In the end, most retail traders simply fly blind and hope for the best. Quantitative stock strategies are very difficult and very expensive to properly simulate. Much more so than futures.

Excellent article, Andreas, some really important points made. And congratulations also on having written probably the best book ever on Trend Following (and I think I’ve read nearly all of them.)

After lots of system testing, plus many years of trial & error, I’ve come to similar conclusions. As a result I trade futures using standard trend-following rules, but for stocks I apply only the trend-following ‘concept’.

Typically I will wait for what I hope is a long-term general index breakout (e. g. July 2009), and then begin buying stocks with promising trends. Unlike most futures trends, the bull market will then often last many years and I aim to hold on to many of the stocks I buy at the beginning of the bull until the very end of the long-term trend, riding out all the large corrections in between.

The drawdowns while sitting through medium-term down-trends are of course very large, but because they come after big upswings I find them tolerable. I do not attempt the same forbearance with futures market corrections – my stops are far tighter – but isn’t that the beauty of the equity markets for trend followers? That they tend to exhibit these vast sweeping bull trends?

I also agree with you that shorting stocks, even in a powerful bear market, is much more difficult to pull off.

so you are saying trend following doesnt work at the stock level but does work at the index level? (ie applying trend following at eg sp500 level just not on individual.

stks within the Sp500?)

Professional trend following is very much based on diversification. Without it, the concept fails. Running TF models on any too homogeneous group will cause a major problem. On single stocks you have the additional problem of the extreme behavior in bear markets.

Equity index futures have their place in a diversified trend following portfolio, along with commodities, rates and currencies. Running a TF model on only a group of equity indexes would not be advisable, and on a single index even worse.

In my experience, equity indexes is the worst performing sector for trend following strategies over time. It still makes sense to include them for diversification and they do have a positive expectancy over enough time.

Trend following is about throwing a slightly flawed die. It has a slight advantage, but very minor. To throw the die once is pure gambling. Throw it a thousand times, and you’ll be able to take advantage of that tiny flaw and win the game.

The problem is that many people don’t have the patience for that. They put all the chips on the table and throw once or twice before blowing up.

Great point. It is amazing how often the above is ignored. There is a barrier of entry into trading business and this barrier seems to be moving upwards over time as markets become more efficient (need for diversification over groups, methods, time frames, etc.).

I’d seccond on Glen’s comment on your book, it is one of the most valuable, most complete books on this I’ve ever read. Great works, great effort writing it, I liked reading it (and took some valuable informations to improve my own bottom line).

I’d like to see one quote from you in every book written about trading:

“Religious dogma about a trading methodology is not helping anyone but system salesmen. It’s dangerous to view yourself as a trend follower (replace this with whatever methodology you like). A much more pragmatic way would be to look at yourself as a systematic trader. Investigate what works and how it works. Trend following is a great concept but be very aware of its limitations. Adapt your rules to reality and overlay satellite strategies where needed. Hard work, quantitative modelling, research and pragmatism will get you to your goal.”

Thanks, Martin! Appreciate your comments. Oh, and I’m going to make a killing on the royalties for that quote… 🙂

As they say in English, it’s an “eye opener”. 🙂

>It’s dangerous to view yourself as a trend follower. A much more pragmatic way would be to look at yourself as a systematic trader.

…For the pupil might lose his “presence of heart”…

You have great points. I did a simple test on US stocks with a naive trend system. Hold N stocks at or near all time high; rebalance every month; drop any stock that lose money;hold winner forever. The test starts from 1/2000 to 12/2013. The results are very strong. It turn out I did not set the Factset screen correctly to remove the survivor bias. Still there are some valid points. You can have 90% of your stocks getting stopped out losing money. But a few stocks (i. e Green Mountain Coffee which goes up 30 folders during the test) can have such a huge gain that you still end up doing quite well. Positive expectancy works the same way as in trend trading futures. Except you need to have a very long time frame and shorting does not add any value. It seems to me the game of stcoks is not about trading but filtering out good growth companies.

By the way love your book.

I’m glad you raised this issue, I have been struggling with the concept momentum trading versus trend trading, many traders/authors use them synonymously, in your mind what is the difference. In my mind momentum trading, is when share is selected on previous months return performance.

I view it as fundamentally different approaches. Still, the semantics are of less importance and there are no formal definitions here. My main concern is with misguided blind faith in trend following as a trading methodology. Trend following models are traditionally very simplistic, designed to capture medium to long term trends in a broad set of cross asset futures markets.

The simplicity of this approach has attracted a large number of scam artists, selling trading systems, coaching and other nonsense for inflated prices to the unsuspecting. These scam artists are in almost all cases people who have never traded in a professional environment, lack any sort of quant background and are generally quite clueless. Their common mantra is that Trend Following Works On Everything (if you just buy my trading system)!

That assertion is as dangerous as it is stupid. A professional wouldn’t say something so silly. Still, it sounds cool enough if you put the right spin on it and you can make money pushing that agenda.

The point I was hoping to make in this article was that the real world is a little more complex. To settle on a trading methodology as if it was a religion or a foot ball team, and stick to it no matter what the real world tells you, amounts to financial suicide.

Single stock trading is different. Apply standard trend following models to them at your own peril. I’ll return in futures posts with more specifics on what can be done with single stocks.

Just finished the book – cover to cover in 6 hrs. Great read.

Going live with a newbie systematic fund ( £1m ) next month.

Bit tight for this game I know, but we think we can make it work.

Broadly similar approach, with a smattering of Machine Learning for the counter-trend.

If you’re interested, will keep you posted on progress.

Congratulations on going live, Dave. Please copy me on your monthly.

Going live with a million quid sounds difficult. Not only due to the difficulty of taking positions sizes in the futures world, but also due to the run-away cost for starting funds these days. Compliance is getting very, very expensive.

How do you think about trend following on major stock indices? Does CTA on indices perform better or worse than on commodities? Thanks,

My experience is that equity indexes, while profitable, is the toughest sector over time. I would include it in a trend following universe, but applying TF only to that sector can be risky. If you would ask me to pick only one sector, I’d go with agricultural commodities.

Mr. Clenow, why is this number 2?

2. Take the state of the overall markets into account. You can’t keep going long in a bear market and expect to gain.

This makes me think you have a different definition of trend following than most trend followers, even though many of your concepts make sense to me. Why would any trend follower keep buying in a bear, this is the opposite of trend following. One should short in a bear.

This was a great article.

Even though the index is in a bear market, you might get buy signals on individual stocks. Most bear markets have strong interim rallies where this can happen. If you don’t use a long term trend filter on the index, you risk getting buy signals in individual stocks during these rallies. Such signals have a very low success rate and my point was just that you’re better off not taking them.

Short trend following on stocks in a bear market is also a bit of a problem. Even in 2008 it was extremely difficult to make money from short trend following. The trend following business had great results that year, but that most mostly due to long bonds, long metals and long energies. Shorting is a very difficult game.

Excellent (dearly needed) article.

I’ve read your book cover to cover a few times in 2013. Like all that you publish its brutally honest (emphasis on honest). I seldom comment on blogs but wished to chime in. One a sidenote, very glad this article comes first in google. fr/#q=%22trend+following%22+%22stocks%22 .

In no specific order, on the myth of “trend following on stocks for retail joe/jane” :

* Simple is not the same as Easy.

Vendors/Authors often either make “trend following” seem easy, or don’t tell the gullible (talking from past experience here) retail trader who’s a large part of their target audience that its do-able, only omitting to tell her/him that the futures market is for the well capitalized and that vanilla R. Dennis trend following sortof assumes you don’t pick instruments except for liquidity concerns.

* Can I Haz simple then ? Welcome to Stock Selection.

On stocks on the other hand, retail Jane obviously cannot trade all of them. If trading a basket, what basket and why said basket ? All retail systems I know of which call themselves “Trend following on stocks” (from books, seminars, and not implying their are not good or bad) are derivatives of O’Neil and/or Darvas’ approach, so the assembling of the basket is “rules based discretionary. Then the retail trader slowly comes to realize that the picking (or pure filtering if managed to be done systematically) is the truly difficult/hazardous part.

If the Wilcox/Crittenden 2005 report (page 7), or Meb. Faber’s “Total Lifetime Returns for individual U. S. stocks” (theivyportfolio/wp-content/uploads/2008/12/thecapitalismdistribution. pdf) show something, its that there’s a serious fat tail in the stock market’s returns distribution. Wilcox & Crittenden also state, for obvious reasons, that ” The mechanics behind our portfolio management system are not disclosed (…)”. Bingo. 선택.

* Data & stock market specifics.

As there’s no systematic without some degree of backtesting, one has to obtain data. Either go with free data and play backtest roulette, or buy data (retail trader likely had rather buy stocks than buy data). So : Dow stocks ? S&P500 stocks ? Russel3000 stocks ? How about Euronext… If Joe only trades US stocks, good for him ; if not, welcome to a world of pain.

But as you also point out, for retail Joe/Jane, the fun only starts here. Splits, spinoff, cash or stock dividends, delisting, rights offerings and other weird corporate actions…

And not even talking about the fact that Joe/Jane won’t backtest such a complex universe in a drag and drop retail trading software. Learn some C#, python, R at the very least. Easy is long forgotten, and simple begins to take a mythical coloration.

So basically “vanilla trend following on stocks” is hard to even evaluate. Not talking, again, about the larger category of “buy high & sell higher” trend trading methodologies (Darvas, O Neil, …), which I use, and which have a strong discretionary component and are not per say “trend following”.

Ah and there’s Bear markets. What’s plan B say for japaneese folks in the past 20 years, because if most of the stocks traders in the Market wizards series shamelessly confess shunning shorting stocks like the plague *even* in a bear market, retail-trend-following-Joe/Jane better think twice 😉

Obviously neither simple nor easy.

Spot on, Suvarow. There’s so much unrealistic nonsense being peddled to retail. Too much money being made by selling romantic dreams of easy cash.

Stock strategies are much more complex than futures. Still, it’s also easier to peddle to the unsuspecting by people who either don’t know better or who don’t care.

Let’s see, if I find the time, I’ll write a book about systematic equity strategies.

I couldn’t agree more with all you have stated above. i have got a few general questions in regards to trend-following .

Over the last 10-15 years trend following funds are having an increasingly more difficult time extracting profits from price velocity/acceleration strategies that trend-following encompasses. AUM employed in some of these funds have grown exponentially, and if they are all doing the same thing wouldn’t that be a concern? Is trend-following popularity the beginning of its own demise? and has it fallen victim to ever changing cycles Neiderhoffer (I know he is very biased against trend-following) speaks off? How does one who uses such strategies protect himself? ( Serial correlation of various indexes and commodities has been shown to be negative! Although its gone through cycles of positive and negative periods.)

On another note, while backtesting trendfollowing strategies its become evident that longer term holding periods have faired much better than short term, wouldn’t you agree? 왜 그렇게 생각하니? (Central bank manipulation ?)

Through some basic backtesting I have found equities and currencies to be much noisier and have yielded unfavourable results in my tests, even on longer holding time periods.

A little while back i remember reading about Ed Thorp and his interest in starting a trend following fund, which didnt happen. None the less he speaks of employing other data filters to his price based entries and exits. Those included term (backwardation and contango) , inventory levels, etc. There is very little about such ideas in the public domain for simpletons like myself to read and digest. Employing volume analysis, COT data, Sentiment, and fundamentals to various commodity markets could create for more interesting trend following models? I have to say that what drew me to exploring trend following is the simple logical concept of limiting your losses and having no limit on your wins.

What a rant! I hope you answer a few questions I have stated above.

Trend following has been tough for a while. I’d say that the main reason has been the single factor regime we saw for a couple of years. At any given time, there was just one factor that mattered. It could be a potential Greek default, a potential US default, a potential Italian default, or a few other previously unimaginable scenarios that almost happened recently. Everything, all asset classes, depended on a single short term factor and therefore diversification just didn’t exist.

The other factor is of course the ‘manipulation’. That is, central banks deliberately killed volatility, and trend followers need vola to survive. Yes, the evil FED did it and for once, at least in a tiny detail, I’ll side with the conspiracy nutcases who hate the FED.

Many players were knocked out lately, that’s for sure. But there was far too many johnny-come-lately after 2008. That usually happens after something had a great success. Everyone jumps on the bandwagon, and most will fail. That’s business as usual.

Remember the key point: This is not a democracy. It’s not one person, one vote. It’s one dollar, one vote. It takes tens of thousands of small CTA startups to make a dent in Winton’s or even Transtrend’s impact. There’s a group of billion dollar trend followers who make all the rest into a rounding error.

Many also failed to adapt. 시장 변화. Running a ‘turtle’ strategy from 1985 today is simply dumb. It’s not the strategy’s fault. It was developed in a different era. Things are very different now.

One of my best performing trading models is based on taking advantage of the flaws in standard trend models. Whether this model works because too many people use standard models or not, I can never know. All I know is that it works.

Taking term structure into account is critical. The other factors are very optional.

Thanks for such a quick reply. I applaud you for your effort and ability to adapt to changing regimens. One strategy I am currently investigating is the exploitation of market structures and obvious stop placements. One only needs to look at a few years of data to determine the amount of times previous swing highs and lows have been breached only to force liquidation of weak hands and a resumption of over trend. Limit buy order below obvious swing lows are some of the best places to be a buyer and very counter intuitive to classic technical analysis! Its a tricky game!

Also if I may add, one would be a lot better off investing in stats/programming/ math and econ books to become a better trader than the mumbo jumbo published today!

PS link to the Ed Thorp interview about trend following.

I read through your excellent book.

I tried to use a basket of 40 futures, for which I had access to data. I can not seem to get the return you get in your trend following strategies. In fact I am getting about an order of magnitude less. Being a newbie in this area, I must have got a fundamental mistake in my understanding of the position sizing or how futures work.

May be I can pose a queston for you. Taking your position sizing rule of using 0.2% of capital:

units = Capital * 0.002/(atr * point value).

Now let us say for a whole year, I traded 30 contracts and all of them had an atr=0.01 i. e., 1%. The max my strategy can appreciate if all 30 contracts had a 10% price gain is:

number of contracts * units * (point value * delta(price)) = 30 * Capital * 0.002/0.01 * 0.1 = 0.6 * Capital.

나는. a max capital gain of 60% only. 그게 맞는 것 같니?

Your calculation is technically correct, though more importantly, it implies highly unrealistic assumptions.

* Position bought before year start and held the whole year. No trades for a whole year.

* Exactly the same vola for all 30 markets.

* 10% gain on all positions.

These assumptions are very wrong and very important.

With your assumptions, let’s assume for the sake of calculation that we’ve got 30 markets, all with an ATR of 1%, showing a yearly gain of 10% and they all have a point value of 100 and a price of 1,000. Our total capital is 10 million and we’re working with a risk factor of 0.2%.

Target daily variation would then be (0.002 * 10M) 20,000. One contract would have an average daily variation of (0.01 * 100 * 1,000) 1000. We would therefore buy 20 contracts.

The notional exposure of that position is (20 * 100 * 1,000) 2,000,000. If those contracts move up by 10%, we make a gain of (0.1 * 2,000,000) 200,000.

If we now had 30 identical positions, that would mean a gain of 6,000,000. Your total notional exposure, at the start of the year, would be 600%. Yearly return lands at 60%.

Of course, if the vola of the markets were even similar, we wouldn’t need to go through all of these steps to begin with. Try with different asset classes and shorter holding periods and you’ll see how things change. Compare a bond future with a metal future for instance.

andreas, you live in swiss, can you talk french? thks sébastien fourne.

Je suis désolé, Sébastien, mais mon français ne est pas très bon. Je habitais cinq années à Genève, mais ce était il ya longtemps.

I moved from Geneva almost ten years ago, and my French wasn’t very good even then. Odd city really. Where else can you live for five years without meeting any local people? I speak better German, but my native language was Swedish.

My book’s coming out in French next year though. Hopefully translated by someone with French skills beyond my rusty school book level…

Thinking outside the box, and trying to do what others haven’t in the past, I wanted to ask you if you have ran trend following strategies or simulations on non time based charts?

I have been collecting tick data and am currently experimenting on running trend strategies on stocks using bars constructed based on % of float….. One could also use % of shares outstanding or for futures average OI in n-period look back (4months for ES for example). In order to incorporate $ volume one can construct bars based on % of n-period $volume( # of contracts x price at which trade was executed).This seems to produce much clearer looking charts with fewer overlapping bars. I thought this to be a novel idea, and wanted to see what your thought is on this? I cant see the point of looking at trend following through the same lens as everybody else. My only limitations in exploring this on portfolio level backtests is my coding ability. Thinking of using R or Matlab for it.

In addition I also wanted to ask you about the method you use in order to determine favourable trending or non trending environments, in other words how do you rank favourable stocks or quantify trendiness?

I never tried it. Never know until you try. Build and see what you get.

R or MatLab should be fine. I mostly build in RightEdge, but nothing wrong with your choices.

I won’t reveal my ranking criteria at this time. I’m considering writing a new book based on my methodology for that, and I wouldn’t want to give it away too early…

Nice site and posts. I discovered your work after listening to a podcast from Kathryn Kaminski on Top Traders Unplugged.

I agree with your ideas about trend following on stocks, and that a ‘momentum’ style seems to work better. I agree with the things you note above about what can be done, too. I noticed another post by you, about the Tetsudo fund, where you listed a few things similar to the above. However, could you please clarify what you mean about the following two points, please:

1. Risk allocation, and re-allocation, is critical.

2. Adapting to market regime makes a world of difference.

Is number 1 relating to stock volatility? Is number 2 relating to taking into account bull and bear markets, eg going to cash in a bear market?

Nice of Katy and Niels to mention me. I’ll return the favor and say that her new book is essential reading for serious CTA quants.

Risk allocation: Allocate risk, not capital. Notional amounts is not a good measurement. Allocate based on proper risk measurements, whether simple vola analysis, VaR or similar.

Re-allocation: In retrospect, it would have been more clear if I had used the word ‘rebalance’. Point being that markets are not static. If you allocate a certain risk today, you won’t have the same risk on in a month. To maintain a desired risk level, you need regular rebalancing.

Market regime: You can’t trade the same way in bull markets, bear markets and sideways markets. Equity based models need to adapt to the current environment. Going into cash in bear markets is certainly a valid course of action. There are other ways to adapt as well, but the critical point is to be aware of the market regime and behave accordingly. For instance, buying momentum stocks in a bear market is a horrible idea.

When you say trend following, do you also mean technical analysis?

Thanks for the earlier reply, Andreas.

As I mentioned in my first post, I agree with your general premise that general unmodified trend following strats (taken from futures) wont work well on stocks, but I think they do work well when modified. Which is what I believe you infer in your post here, and suggest that it is more semantics – trend following versus momentum. Anyway, I wanted to get your opinion on the following two studies. I think they support what you say – modified strats work, regardless of what we name them.

The pdf located at this url:

You’re right that the semantics is up for debate, Shawn. I prefer to use different terminology, because I see it as a very different type of strategy. Trend following strategies need to be changed so much for stocks that a different name is warranted.

On the Blackstar/Longboard papers: It’s good work, but highly over simplified. Perhaps they’ve done this on purpose to make it more accessible.

I find it a little odd that professionals like these guys use hobby trader type terminology at times. For instance, they define risk as distance to stops. Try explaining that to an actual risk manager or risk controller and you’ll get a good laugh out of them. “Don’t worry about the VaR, stress testing, vola measurements, covariance matrices etc, just look at my stop distance”… Well, these guys may have deliberately chosen to use hobby level terminology to make the papers more accessible, I don’t know.

On their strategy: The universe definition is a little fussy for my own taste. They start by considering all stocks, then filter for stock price level and liquidity. The assumption that high stock price means big and solid company is extremely US-centric and barely holds up even there. In my view, notional stock price is irrelevant. Also this method will end up in a universe that’s likely far wider than you’d realistically trade. It’s more realistic to consider only members of a selected index on any given historical date. That’s a realistic method to select the stocks going forward, and a solid method of testing it historically.

Entering on all time high doesn’t seem like a very good criterion. Again, they have have chosen this deliberately to simplify things. Such an odd criterion can results in many unwanted scenarios. A stock that took a 90% hit in the 2000 crash and trended up every since may still not be back to where it started. It may still be a very strong stock.

This entry method doesn’t care about the stock’s volatility at all. If a stock just made a 50% jump on a takeover offer, this simplistic method would just go and buy it. That’s not a momentum situation. There’s lots of these situations where ‘buy all time high’ is a bad idea.

I’m very skeptic about the use of ATR based stops for this purpose. In particular such a wide stop as 10ATR. You’d really have to question whether a stop so wide makes any sense to have in the first place. It also has many unwanted implications, one of which can be seen on page 4. If a stock loses momentum and goes sideways, it can go on forever without being kicked out. It will take up space in the portfolio for years without performing. There may be much better stocks out there, but you can’t buy them because you’re stuck until ATR stop hits. No, I’d throw out that ATR stop completely and replace for a required momentum rank compared to peers.

Their methodology lacks any sort of ranking. It just randomly buys whatever stock happens to make an ATH first and holds it until it hits - ATR10. Doesn’t make any sense to me. Your stock selection is random and you keep holding stocks that may not be the best candidates.

They are very fussy about their position sizing. Their terminology implies that they’re using professional methodology, but I didn’t find any details that could be tested. “Multifactor utility function” for instance, that could mean anything. They do imply that they use risk parity sizing with a rebalancing mechanism though, which a what I’d recommend as well.

I’m puzzled by odd statements like ‘limiting portfolio risk to 30%’. Given that industry professionals wrote it, I would have assumed they’re talking about annualized portfolio volatility, but they seem to mean ‘the amount of money we lose if all positions fall down to their stops at once’, which has very little to risk management.

I also wonder how they prioritize trades. If there’s a large move up in the market, and 50 stocks make an ATH on the same day, what do they do? Buy in alphabetical order?

My impression is that they have deliberately oversimplified the ideas to make the research paper more accessible. I couldn’t imagine that they actually trade like this, and I wouldn’t recommend anyone to try it.

I believe that they just want to make a statement about the momentum effect in the equity markets, and as such it’s good work.

Thanks for the quick, very comprehensive, and thoroughly awesome reply! Much kudos to you!

I dont really have anything to add, but that I understand and agree with you. I, too, dont believe they would trade in this manner, but as a simple illustration it works to show momentum trading in equities.

Trend following does work on a stock index:

Note that the above is an out-of-sample test, not an optimized back test.

I’m reading it now, and I’m actually struggling to understand what this approach is about. That’s not a criticism of the approach. I don’t understand enough to have any opinions about it.

Is the strategy trading the SP futures, the SPY ETF or the constituent stocks? How is an entry triggered? How is the position sized? How is the position exited? Any rebalancing logic incorporated? What does it mean to dynamically construct a trend line and how is that done? What is such a trend line based on, and how is it used for the trading rules? What about the short side, how is it handled?

Don’t get me wrong, Frank. I don’t want to criticize your work. What I’m saying is just that from the description, there’s not enough to comment on.

Hello Mr. Clenow,

Thanks for the critique. I guess that I’ve been thinking in this way for so long that it never occurred to me to be more specific than I was in the article. So here are the answers:

Is the strategy trading the SP futures, the SPY ETF or the constituent stocks?

*** The article reports the gains/losses that are obtained trading the Russell 2000 index. Thus the ETF IWM (and its inverse for shorting) can be used, or Russell 2000 futures can be used. However, the method uses no leverage, so I would not recommend trading futures contracts with a greater face value than one has funds.

How is an entry triggered?

*** Only weekly close values are used, which filters out a lot of the “noise” of the daily swings. For a simple example, assume the market is declining and you know that, as always happens, sooner or later it will reverse to the upside. Keep track of the weekly closes, noting the lowest value. When the market turns up, there will be a weekly close that is some percent above the low, and one purchases at that point. The reverse strategy applies when the market is rising; keep track of the highest weekly closing value and sell when there is a weekly close below some percent below the high. Ned Davis used 4% for both thresholds and got fairly good results. My back testing uses different percentages to find the best performance; something other than 4% usually is selected but not too far from it. Whatever the back test selects is used for the next trade. The back test results are not recorded; only the forward test results using the back test parameter values are recorded. For selling, I add the requirement of penetration of the trend line as described below. Davis did not use a trend line.

How is the position sized?

*** Leverage is not used. Long positions are either 50% or 100% of all funds invested (usually the latter). Short positions are always 50%. Thus compounding results.

How is the position exited?

*** Described above, plus the trend line as described below. See also the answer regarding shorting below.

Any rebalancing logic incorporated?

*** Not explicitly, but I guess maybe it does occur implicitly as time goes on and compounding occurs. Maybe you could call the selection of a 50% or 100% sell rebalancing. I don’t think in terms of rebalancing, but maybe you can decide whether it happens based on my description of how the method works.

What does it mean to dynamically construct a trend line and how is that done? What is such a trend line based on, and how is it used for the trading rules?

*** The trend line is used only on long positions. It is drawn forward from the lowest weekly point reached before the buy signal occurs, and has a certain slope based on highs reached after the buy. The slope is one of the parameters used in the back test. If the market is still above the trend line when the required percentage weekly drop occurs, the sell will not be taken. Instead, the method waits until the trend line is penetrated to the downside.

What about the short side, how is it handled?

*** A sell has to occur as described above, plus there has to be a divergence in breadth as given by the cumulative advance-decline line on the NYSE. The trigger is higher price values in the index accompanied by lower values in the cum a-d line. If there is no divergence when the sell signal occurs, only half of the position will be sold. Since the market has declined to a sell, a low point has been established (new lows may be established in subsequent weeks) setting up the possibility of buying again at the buy percent threshold when the market reverses. At this point (weekly close above the buy threshold) a purchase is made using all available cash, thus returning to a 100% invested position. Note that at times the method will be 50% invested with no possibility of further selling. I have not been able to find a way to sell the other 50% that improves results. To me this solidly demonstrates.

the value of paying attention to cumulative breadth. In fact, in the current bull market, my method did no shorting between July 2009 and July 2014.

If you are interested in more detail, send me your address and I will send you actual trade results. Many test variations are possible. For example, the best parameters were selected by the back test from 1960 through June, 2008. Trading the method forward from July, 2008 to the present using these parameters resulted in an average annual gain of 14.5% with a maximum drawdown on closed positions of less than 10%. You could see exactly what it did around the 1987 crash or the huge 1982-83 bull market, etc. Or, what would have happened if the Russell 2000 had been traded forward from its inception in 1979 using only the parameters selected from the Value Line back test through 1978.

Just another 2 cents’ worth… Davis’s initial algorithm was “Buy on any 4% or greater increase in the weekly close, sell and short on any 4% or greater drop in the weekly close.”

I agree with you that simple rules work just fine, and this is about as simple as you can get. I just found that values other than 4% work a little better, and that the trend line eliminates a lot of false sell signals. Limiting shorts to periods of breadth divergence increases the probability that a short will be profitable. Shorting at the 50% level is easier on the nerves.

I formulated the trend line in 2008. I did not short but sold everything in September. By March 2009 I was back on the long side and since have more than doubled my accounts.

In spite of all of my words, this is a very simple system. You’ve got a great site here and it reinforces my convictions about markets. So thanks for that. If you haven’t seen this, you might get a kick out of it:

Best wishes, Frank.

A few thoughts on your approach:

Most importantly: Always test on things that can be traded. An index is by definition not tradable, so it doesn’t make sense to run tests on it. Index futures, index ETFs and similar securities based on the index are of course completely valid to use. But testing on an index itself is not advisable as it’s not something you can trade in reality. The results may differ more than one might think.

If I understand correctly, you’re considering using inverse ETFs for trading the short side. I’d very, very strongly advise against that. Short ETFs are rebalanced daily, which means that you’re trading gamma and not delta as the names might imply. The returns are extremely different from inverse index returns. The short ETFs are structured products with primarily gamma exposure. Don’t trade short ETFs unless you have a full understanding of derivatives math.

It still seems to me like the rules are a little difficult to quantify. That’s not to say that it’s a bad approach, just that it’s hard to properly test it.

당신의 생각에 감사드립니다.

I mentioned inverse ETFs only for illustration. I short using only Russell 2k futures. I often check IWM against RUT. Over time they track very closely. I admit that one will get different results when using vehicles that are merely “based” on an index and not the index itself, but this method does not trade very often and my actual results over many years are close enough to the method’s results for me. There is a lot of “noise” in trading with real money no matter what one does. Precision is impossible.

My command of English is not adequate to explain precisely how my programs work, and I consider some of this proprietary so am leaving out some details. I have spent much time working and reworking this code and testing it so I know that it is doing precisely what I want it to do. And in fact it is far simpler than the writing of all these words implies. I code everything in C; I use no canned software other than the compiler.

다시 한번 감사드립니다. If the performance of your new fund is reported here we’ll be able to see how the 2 compare in the future.

thank you for your very interesting article and thank you for all the comments. I carefully followed your 6 steps indicated above. But i find difficulties implementing #4 (position size) and i am seeking your expert advice.

I believe i have a solid ranking system (relative strength) for stocks but my results are highly dependant on how much money i allocate on each new position (when some stocks go out and others come in).

what would be your advice on how to proceed to solve my problem?

I am looking for a simple solution as the concept would suggest but, as you said, the most difficult thing is to implement it.

Two words: Risk Parity.

A large part of momentum returns come from risk parity sizing.

I think i ve got good results, would be happy to share with you.

I just discovered your site yesterday. I think it is great. I am confused about your term TF does not work for stocks. I am a simple person. I think it is just terminology / definition of TF. There are stocks with great trends, both up and down. To me trend following just means that one discovers a trend, jumps on it and rides it. Obviously there is a vast difference between Stocks and Futures. Jump on signals for futures are easily programmed. Entry signals for stocks are not. I use “eyeballing” after initial screens for high performance stocks, which end up in my watchlists, refreshed every month.

But to me, both are trend following, wether one follows a trend of a stock or a future. Though entry decisions are vastly different. But I guess you have a stricter definition of a trend following system?

I am still very new to the world of algorithmic training and have only recently discovered your site recently. I must say I greatly enjoy your to-the-point, intelligent, humorous style and of course the excellent, inspiring content.

I was wandering if one of the reasons that momentum or trend following with equities is so difficult might be the fact that it is actually not easy to reliably evaluate the trend of a stock, or even a stock index, in the first place.

There are of course many ways of doing so, but the specifics of the estimate should not really change much the information contained in it. If if take the average of a series of log returns as a measure of a trend (since this is in line with the definition of the geometrical random walk process — GRW), we have to be aware that such an assessment of the drift parameter (usually denoted by mu) carries an uncertainty, which is proportional to the standard deviation of the sample (denoted usually by sigma, which is a the same the time the volatility or random component of the stock movement in the GRW process), and inversely proportional to the square root of the size of the sample (N, also “duration” of a series). Suppose we sample with daily frequency and take a years’ worth of data (N = 252). The volatility of a typical stock (or even an index) is unfortunately so great, and the drift usually so small, that the resulting standard error of the mean (the uncertainty of the mu parameter) is about ten times as large as its value! That means that our measure of a stock’s trend has a signal-to-noise ratio of only 0.1. Not very useful, even if we trade a large basket of stocks based on such a criterion.

Do I have a point here? Or is it complete nonsense what I am peddling?

Many thanks in advance for any comments!

Sorry, it’s me again,

Just to summarize the idea of my last post before this one: in whatever way one estimates the trend, one should make sure, I think, that the estimate is statistically significantly larger (or smaller, for shorting) than zero.

I have only ever “worked” with equities (Quantopian). Is the statistical significance (large signal-to-noise ratio) easier to achieve with options? What are the typical S/N values?

Timeo Danaos et dona ferentes.

It was probably not entirely clear, but in my last two posts I was referring to your article entitled “Trend following does not work on stocks”.

Andreas, I have been moving through your material and find it quite insightful. I am new to system type trading and have been working on developing 2 systems. I have been having a problem getting results on individual stocks. I have been having much better luck with ETF’s. I have also had some luck with stocks that are tied directly to a commodity. Do you feel these two categories can work with trend following strategies or do you disagree. Thank you for any feedback. Your information is helping a new system trader learn.

Broad ETFs can be easier, given their generally lower volatility. Commodity stocks can be highly volatile though, so I’m so sure those are typically easier.

I read the entire article, the first paragraph threw me off and second paragraph caught me. However, I dont really agree with any of what I’ve read. As an amateur trend following always works within it’s limitations. Meaning it’s just price action, there’s no guarantee a trend will hold or continue. To me it’s more of a guideline to use, something to find and plot, to follow, to trade within, to hold a position in. It helps with entries and exits and the confidence to act.