Prueba De Media Móvil

BackTesting Promedios móviles Por qué moverse los promedios Como comerciante o inversionista, la única razón para investigar los promedios móviles es obtener conocimiento para aumentar los beneficios. Al igual que muchos otros indicadores técnicos, los promedios móviles están destinados a ayudarnos a determinar objetivamente el estado del mercado en un momento dado. Esto nos ayuda a ver a través de las emociones del día y tomar decisiones racionales, que se nos dice que llevará a mayores beneficios y / o menos pérdidas a largo plazo. Los promedios móviles (MAs) suavizan la serie de precios de una acción. Los MAs se utilizan con mayor frecuencia para identificar la tendencia de la dirección del mercado, y se clasifican como un indicador de tendencia siguiente. Esto doesn8217t significa que las AM sólo son para inversores a largo plazo 8211 los comerciantes a corto plazo los utilizan también. Los promedios móviles pueden usarse para detectar acciones de buenos candidatos, señalar oportunidades de compra y ofrecer señales de venta. ¿Por qué Backtest 8211 una historia El objetivo de backtesting es averiguar si los promedios móviles realmente conducen a mejores resultados y cuáles son las maneras más prometedoras para aplicar MAs. Déjame contarte un cuento. Mientras yo estaba reuniendo los resultados de uno de los problemas del Informe de BackTesting medio móvil, pasé a visitar a un amigo. En su casa, me encontré con un material de lectura de un corredor de bolsa de descuento bien anunciado. En él era un artículo que aconsejaba a sus clientes a utilizar una determinada longitud promedio móvil aplicado de una manera determinada para obtener los mejores resultados. Tenía mis pruebas completas justo en frente de mí y puedo decirle que el método de broker8217s no obtuvo los mejores resultados, aunque sí mencionaron una longitud de MA que es útil de otras maneras. Tenía en mis resultados de prueba de la mano que demostraron que la manera que el corredor aplicó la media móvil tenía una tarifa del triunfo peor que la línea de base cuando probó en 7147 poblaciones sobre 14 años de datos de la bolsa. Claramente el corredor no estaba corriendo ese tipo de pruebas. It8217s hasta los clientes 8211 nosotros 8211 para defenderse para nosotros mismos y descubrir qué trabaja contra qué doesn8217t. Cómo calcular las MAs Cuando se realiza un backtesting de los promedios móviles, la primera decisión es cómo calcular el promedio móvil. ¿Quieres un promedio móvil simple (SMA) o algo diseñado para seguir mejor el precio, como un promedio móvil exponencial (EMA)? Puede considerar un experimento para comparar las tasas de ganancia de los dos promedios diferentes. Lo hice hace un par de años, y aunque no tengo los resultados para publicar, me fui con la noción de que no hizo una gran diferencia si elegí SMA o EMA 8212 sólo elegir uno y utilizarlo de manera coherente. Así que para este proyecto, elijo usar promedios móviles simples porque los veo mencionados en el comentario con mayor frecuencia. Para realmente hacer el cálculo, confié en la función incorporada que vino con TradeStation. (La elección del motor de backtesting es otra decisión que es lo suficientemente general como para escribir en otro post.) Cómo usar MAs A continuación, debe especificar exactamente cómo desea aplicar las medias móviles. ¿Cómo interpretará la relación entre el precio y el promedio móvil ¿Qué reglas usará para decidir cuándo comprar y vender? No tiene que leer mucho acerca de las acciones antes de encontrar una referencia alcista a una cotización bursátil por encima de su promedio móvil de 200 días o su Media móvil de 50 días, o incluso la MA de 10 ó 20 días. O consejos sobre la compra de acciones a medida que atraviesan su media móvil de 50 días o 200 días. Estas son reglas importantes para probar en el motor de backtesting. Y entonces el crossover del promedio móvil 8211 es un método clásico de análisis técnico. Esto hace tres maneras distintas de usar promedios móviles para probar. Más profundamente, algunos textos comerciales hablan de la pendiente de un promedio móvil. Si vuelves al álgebra y consideras la MA como una línea, para encontrar su pendiente, escogerás dos puntos en la recta y aplicarás la fórmula usual ((x2-x1) / (y2-y1)). Esto trae a colación la cuestión de cuán lejos están los dos puntos que pueden marcar la diferencia en los resultados. Realmente, ya que el MA está siendo utilizado para identificar la tendencia, sólo queremos saber si se está inclinando hacia arriba o hacia abajo. Entonces podemos simplificar todo el cálculo al notar que si el precio está por encima de la media móvil, debe estar tirando de la media, y un precio por debajo de la MA lo tira hacia abajo. Por lo tanto, otra razón para probar la eficacia del precio por encima de la media móvil. Configuración de parámetros Una vez que decida cómo utilizar las MA, debe seleccionar una selección de varias longitudes para probar. Tenga cuidado con la sobre-optimización. En algún lugar por ahí hay un tipo con resultados de backtesting mostrando ganancia de 3895 o lo que sea usando el promedio móvil correcto. Lástima que no sepa qué MA producirá esos resultados en el futuro. Dicho esto, usted necesita probar más de una longitud para asegurarse de que sus resultados son una casualidad. Stick con los valores predeterminados o los que se oye más en los medios de comunicación. Encontrar el ajuste perfecto de un parámetro no lo hará rico. Encontrar un grupo de configuraciones buenas y robustas podría ser muy útil. Como un asunto práctico cuando los backtesting permiten suficiente retraso de datos antes de la medición. Todas las pruebas deben comenzar a medir en el mismo lugar para la comparación de manzanas a manzanas entre diferentes longitudes de MA. Por ejemplo, si usted está probando una media móvil de 200 días, se necesitarán los primeros 200 días de datos para calcular el primer punto de esa media móvil. Eso significa que el primer día en el que podría tener una señal es de 200 días en el conjunto de datos. Para hacer una comparación justa con, por ejemplo, la media móvil de 10 días, debe asegurarse de no contar ninguna señal de la media móvil de 10 días antes de que los 200 días estén listos. Afortunadamente TradeStation tiene una manera de establecer el número 8220Maximum de barras de estudio reference8221 en 8220Properties para All8221 estrategias que obliga al motor backtesting a esperar tanto tiempo antes de tabular los datos. Mayor beneficio de la compra o venta Las reglas de media móvil y, en particular, las reglas de cruce de media móvil se discuten a menudo como un sistema de inversión. Esto significa que una señal, por ejemplo, las MAs que cruzan hacia arriba es una señal de compra y luego su opuesto, por ejemplo las líneas de MA que cruzan hacia abajo, no es sólo una señal de venta sino también el gatillo para ir a corto. Teóricamente, that8217s muy bien, pero muchas personas no están interesados ​​en el cortocircuito del mercado. Están buscando técnicas para ayudarles a comprar y vender. Incluso una persona que regularmente vende y vende corto puede utilizar diferentes técnicas para la compra y venta. Por estas razones, es aconsejable probar las señales de compra separadamente de las señales de venta. Esto plantea un dilema porque es difícil evaluar una señal de compra aisladamente. Una forma de hacerlo es usar salidas temporizadas 8211, es decir, salir del comercio o vender el stock después de que transcurra cierto tiempo. He elegido para ejecutar cada backtest tres veces con tres veces diferentes salidas porque diferentes personas tienen diferentes estilos y necesidades diferentes. Para producir resultados de backtesting útiles para los comerciantes swing, salgo después de 2 días. Para modelar a los comerciantes de posición, 20 días. Para satisfacer las necesidades de los inversores activos, backtesting mantiene cada posición por 200 días. Esto da una manera de aislar las señales de compra y averiguar qué tan útil es el promedio móvil a los compradores de valores de diversos temperamentos. Necesidad de definir la bondad Una cosa más muy importante a considerar si usted está backtesting moviendo promedios para descubrir cómo es bueno lo hacen en el mercado de acción: ¿Cómo usted sabrá cuál es bueno usted necesita criterios objetivos para el éxito. Esto significa identificar las estadísticas clave como la tasa de ganancias, la esperanza, las ganancias hipotéticas de equidad, etc. También significa establecer estándares para un desempeño aceptable en cada una de estas áreas. Un ejemplo ilustra por qué esto es importante y por qué no es tan fácil como aparece por primera vez. Digamos que sus pruebas muestran una tasa de victorias de 55 para un indicador en particular. Eso puede no ser tan bueno si, digamos, 62 de todas las acciones subieron durante el mismo período de tiempo. O si sólo 25 de las acciones subieron durante ese período de tiempo, su tasa de 55 victorias sería espectacular. Lo que es bueno depende de cómo se compara con el desempeño del mercado base en las mismas condiciones. Puede descargar una copia gratuita del informe BackTesting Report Baseline haciendo clic aquí. Conjunto de pruebas Para obtener un backtest significativo, necesita tener suficientes datos para hacer una comparación válida desde el punto de vista estadístico. Como mínimo, eso significa 30 operaciones. Incluso si usted está negociando sólo un instrumento 8211 sólo un stock o sólo un par de divisas 8211 Creo que it8217s importante para probar su estrategia comercial en muchos instrumentos diferentes para demostrar su solidez. Fui sobre la tapa con un sistema de prueba extremadamente grande 8212 7147 acciones sobre 14 años 8212 para cerciorarse de mis resultados aplicaría en una amplia variedad de condiciones de mercado. Usted puede obtener su copia de mis informes de backtesting en señales de compra de media móvil haciendo clic aquí .50 Día Media móvil Estrategia poner a prueba en Stocks En este artículo miro una estrategia simple de 50 días de media móvil y utilizar el simulador de Amibroker para probar La estrategia en el mercado de valores. Cuando se trata de análisis técnico y seguimiento de la tendencia no hay escasez de opositores. A los académicos les gusta decir que los mercados son perfectamente eficientes y que los movimientos a corto plazo no son más que aleatorios. Pero si ese es el caso, ¿cómo pueden tantas acciones de montar en alto un minuto, a continuación, reducir el siguiente Otros creen que la macro-economía impulsar los precios y desestimar la tendencia de la mano. El hecho es, sin embargo, la tendencia después de las estrategias de trabajo y que han estado trabajando por algún tiempo. Una tendencia muy básica pero popular después de la estrategia se basa en el promedio móvil de 50 días. En este artículo miro si esta estrategia simple puede trabajar en los mercados de hoy. Estrategia de 50 días de media móvil Para probar la estrategia de media móvil de 50 días, abrí la plataforma de operaciones de Amibroker y escribí algunos códigos básicos. En esta primera prueba, el sistema compra una acción cuando la media móvil de 50 días cruza sobre la media móvil de 200 días. Se vende cuando el promedio móvil de 50 días cruza de nuevo bajo. (Este es un sistema de cartera que tiene un máximo de 10 acciones en un momento. El riesgo se divide en 10 posiciones iguales y las comisiones se establecen en 12 por comercio. Esto se puso a prueba en las poblaciones en el SampP 1500 stock de Estados Unidos entre agosto 2000 y agosto 2010. Trades se ingresan al día siguiente abierto.) Prueba 1: Comprar 50 días MA (cerrar precio) cruza más de 200 días MA. Vender 50 días MA (cerrar precio) cruza por debajo de 200 días MA. CAR: 16.94 Max Drawdown: -54 Como se puede ver, sobre las existencias en el SampP 1500 entre 2000 y 2010, esta sencilla estrategia de media móvil de 50 días realmente lo hizo muy bien. Ahora vamos a ver cómo lo hace cuando la MA se sustituye por una EMA (media móvil exponencial) Prueba 2: Comprar 50 días EMA cruces más de 200 días EMA. Venta de 50 días EMA cruces en 200 días EMA. CAR: 3.58 Max Drawdown: -69 Sorprendentemente, la estrategia de la EMA es muy pobre en comparación con la MA simple y ofrece una reducción mucho mayor. A continuación, let8217s ver cómo las mismas 2 estrategias de trabajo sobre los datos semanales en lugar de datos diarios: Prueba 3: Comprar 50 semanas MA cruces más de 200 semanas MA. Venta de 50 semanas MA cruces por debajo de 200 semanas MA. COCHE: 11.63 Drawdown máximo: -67 Prueba 4: Compre 50 semanas EMA cruces más de 200 semana EMA. Vender 50 semanas EMA cruces en 200 EMA semana. CAR: 8.50 Max Drawdown: -63 A partir de estas pruebas muy ásperas y sencillas podemos decir que la Prueba 1 es la más prometedora. Produce la mayor rentabilidad anual (CAR) y la reducción más pequeña. Prueba 5 (fuera de la muestra): Ahora es importante ver cómo funciona la prueba en los datos de la muestra, para ver si esta estrategia de media móvil de 50 días podría funcionar de verdad. Por lo tanto, movido la prueba hacia adelante y funcionó el sistema entre 1/1/2010 a 1/1/2014. Los resultados son los que se muestran a continuación: CAR: 11.42 Max Drawdown: -26 Estos resultados de la muestra resultan prometedores. El rendimiento anual es alto y baja. No son tan buenos como el insample (Prueba 1) y eso se espera. Prueba 6: Para esta prueba final quería ver si comprar una acción cuando se mueve por encima de su media móvil de 50 días podría ser una estrategia que vale la pena. Esta es una estrategia que he leído en el pasado. Se compra cuando el precio de apertura se mueve por encima de la semana 50 MA y se vende cuando el precio abierto se mueve por debajo de la semana 50 MA. Comprar Abra cruces de precios más de 50 semanas MA Vender Cruces de precios abiertos menos de 50 semanas MA Como puede ver en la tabla, este sistema doesn8217t funcionan bien en absoluto. Entra en muchos oficios y sufre de demasiados whipsaws. Esta estrategia hizo tan mal al usar EMA en lugar de MA y en datos diarios en lugar de datos semanales. Conclusión Es imposible decir de estas pruebas si alguna de estas estrategias funcionará en el futuro, (aunque podemos eliminar la prueba 6 ya que produce demasiados oficios para ser rentable). Es necesario realizar más pruebas para verificar estas pruebas en diferentes conjuntos de datos y es importante incluir también las existencias descatalogadas. Sin embargo, la sencilla estrategia de media móvil de 50 días muestra suficiente promesa aquí para un análisis más profundo. La adición de reglas y filtros puede ser capaz de convertir esto en una tendencia que vale la pena seguir la estrategia. Ver más publicaciones como esta One 29 Rules for Trend A continuación, las acciones Stock Market Timing Estrategia: La media móvil Crossover 20 Sistemas de comercio cuantitativo Sistemas de comercio que funcionan: Stress Testing Trading System 20 Comercio de acciones con Google Tendencias 8211 parte 1 Tendencia Seguir actualización del sistema 08.20.15 5 mejor stock picks para la próxima semana Es por eso que el comercio de divisas no es fácil (sistemas de comercio simple desacreditado) 20 Supertrends Mundial y las acciones para comprar ahora Cómo examinar 038 Mejorar un sistema de comercio 8- Trabajo JB MarwoodWhich es el mejor promedio móvil Resultados de la prueba revelar la verdad En este post probar nueve diferentes promedios móviles con el fin de ver cuál es el mejor promedio móvil para el comercio. Se prueban dos estrategias y mercados diferentes. Los resultados pueden sorprenderle. ¿Qué son los promedios móviles? Los promedios móviles representan el precio promedio de un título en un número determinado de períodos o días y son una herramienta extremadamente popular utilizada por los comerciantes para determinar la tendencia general. Los promedios móviles promedian datos de precios pasados ​​para que los operadores puedan ver más objetivamente la tendencia reciente. Filtrar el ruido que hace que sea mucho más fácil ver qué dirección de un mercado se dirige. Movimiento de crossovers promedio La forma más común de usar las medias móviles es buscar crossovers promedio móvil y esta técnica ha sido utilizada por muchos seguidores de tendencia con éxito. Cuando un promedio de movimiento rápido (como una MA de 5 días) cruza sobre una media móvil lenta (tal como un MA de 20 días) indica que se está produciendo una nueva tendencia alcista y es una señal alcista para un seguidor de tendencia, diciéndoles Comprar el mercado. Cuando el promedio de movimiento rápido cruza hacia atrás bajo el promedio de movimiento lento, indica que la tendencia alcista ha llegado a su fin y una nueva tendencia bajista está en su lugar. Esta es una señal bajista para un seguidor de tendencia, diciéndoles que cerrar su comercio largo o ir corto el mercado. El mayor problema con los promedios móviles El mayor problema con los promedios móviles (como todos los indicadores técnicos) es que son indicadores rezagados. Dado que hacen un cálculo basado en datos de precios anteriores, sólo pueden decirle lo que ha sucedido en el pasado y no en el futuro. Cuanto más largo sea el retroceso (o el número de días / períodos utilizados en el cálculo), más retrasado será el indicador. Por ejemplo, una media móvil de 5 días será mucho más sensible a movimientos de precios recientes que a 200 días. Sin embargo, debido a esto, una media móvil de 5 días también tendrá mucho más ruido, negando el efecto de la media móvil en primer lugar. Por lo tanto, todas las medias móviles son un equilibrio entre el ruido y el retraso. Más rápido MA8217s responder a las nuevas tendencias rápidamente, pero muestran más ruido y conducir a más whipsaws. MA8217s más lentos son mejores al alisar el ruido pero pueden llegar tarde a encontrar nuevas tendencias. Diferentes tipos de promedios móviles Debido a este equilibrio entre el ruido y el retraso, una serie de comerciantes han intentado mejorar el cálculo de la media móvil simple. El simple promedio móvil es bastante fácil de calcular y por lo que el indicador es llevado por casi todas las plataformas de negociación. Hoy en día, todo lo que necesita hacer es hacer clic en un botón y la media móvil se puede trazar en su tabla de precios. Sin embargo, al hacer el cálculo más complejo, muchos desarrolladores han intentado llegar a versiones más rápidas y más suaves, diseñadas para seguir mejor las tendencias. En el resto de este artículo, pasaré por nueve diferentes tipos de promedios móviles y luego los pondremos a prueba en datos históricos del mercado de valores para ver cuál es el mejor. Muestra los primeros 8 promedios móviles trazados juntos Promedio móvil exponencial (EMA) Ya hemos visto cómo se calcula el promedio móvil simple para que el siguiente promedio móvil más popular se conozca como el promedio móvil exponencial (EMA). El promedio móvil exponencial funciona de la misma manera que la media móvil simple, pero da mayor peso a los movimientos de precios más recientes. (Los datos de precios más recientes se ponderan de forma exponencial). Por lo tanto, es capaz de reaccionar más rápido a las nuevas tendencias, pero podría por lo tanto conducir a más whipsaws. La EMA también es muy popular y está disponible en casi todas las plataformas comerciales y de análisis técnico. Media móvil exponencial doble (DEMA) Como su nombre indica, la media móvil exponencial doble (DEMA) es una versión más rápida de la media móvil exponencial. Aunque el cálculo se basa realmente en una simple MA y una EMA doble. El indicador fue desarrollado por primera vez por Patrick Mulloy en un artículo de febrero de 1994 de la revista Traders. Lo más importante a destacar es que se trata de un promedio móvil que reacciona rápidamente a los nuevos movimientos de precios. Promedio móvil exponencial triple (TEMA) Al igual que el DEMA, el promedio móvil exponencial triple (TEMA) también fue desarrollado por Patrick Mulloy. Se forma a partir del compuesto de un EMA, un DEMA y un EMA triple. Como tal, reduce significativamente el retraso y reacciona rápidamente a los nuevos movimientos de precios. El TEMA puede ser tan rápido que también puede superar el mercado, lo que significa que a veces va demasiado lejos y se mueve más allá de la reciente acción de precios. Este es otro inconveniente de usar MA rápido. Media móvil de Wilders (WILDERS) La media móvil de Wilders fue desarrollada por J. Welles Wilder en su libro de 1978: Nuevos conceptos en sistemas técnicos del comercio. El indicador se calcula modificando la fórmula del promedio móvil exponencial original. En lugar de utilizar la fórmula original EMA 2 / (n1), donde n es el número de días, Wilders utiliza un cálculo ligeramente diferente con una EMA de 1/14. El resultado de esto es que el promedio móvil de Wilders es ligeramente más lento que el EMA pero más rápido que el SMA. Con esta fórmula, un WMA de 27 días es equivalente a un EMA de 14 días. Promedio móvil ponderado (WMA) El promedio móvil ponderado (WMA) está diseñado para encontrar tendencias más rápidas pero sin whipsaws. Se calcula multiplicando cada punto de datos por una proporción diferente y luego toma la suma de todos esos productos. Esto lo hace más rápido que el típico EMA. El cálculo es bastante complejo, usando la fórmula n / d, donde n es el numerador del día y d es un número triangular. Puedes ver cómo funciona aquí. Promedio móvil de mínimos cuadrados (regresión lineal) El promedio móvil de mínimos cuadrados se denomina a veces una media móvil de punto final y se basa en una regresión lineal. En esencia, la línea de regresión lineal se proyecta hacia adelante indicando lo que sucedería si la regresión continuaba adelante. Usted puede ver el cálculo de it8217s aquí. Promedio móvil del casco (HMA) El promedio móvil del casco (HMA) fue desarrollado por Alan Hull en un intento por crear un promedio móvil que fuera rápido, sensible y con menor rezago. De acuerdo con Hull, el HMA 8220 elimina casi completamente el retraso y logra mejorar el suavizado al mismo tiempo.8221 El HMA es bastante complejo de calcular para que pueda leer más sobre el método aquí. Se trata de un promedio móvil que rara vez se encuentra en las plataformas de comercio popular, pero es considerado por algunos como un muy buen indicador. Promedio móvil múltiple de Guppy (GMMA) El promedio móvil múltiple de Guppy (GMMA) es diferente de los otros MA discutidos aquí porque es una combinación de varios promedios móviles exponenciales a la vez. Dado que puede interesar a los lectores, probaré el método GMMA también, pero de manera diferente a los demás. Así que voy a ir mucho tiempo cuando el cierre cruza el GMMA. Para la prueba, usaré los siguientes parámetros EMA: 3, 5, 7, 10, 12, 15 y 30, 35, 40, 45, 50, 60. Como se muestra en la tabla a continuación: Promedio móvil múltiple de Guppy. Cuál es el mejor promedio móvil Muestra los primeros 8 promedios móviles trazados juntos Ahora que hemos discutido los diferentes promedios móviles, podemos comenzar a ponerlos a prueba para ver qué promedios móviles son más efectivos en la búsqueda y las tendencias comerciales. Cabe señalar en este punto que las pruebas no están diseñados para encontrar los ajustes perfectos, sino para obtener una idea aproximada de qué medias móviles funcionan mejor. Se realizarán dos pruebas diferentes, una comparación de crossover de promedio móvil solo largo, en el índice SampP 500, y una prueba de portafolio. 1. Prueba de crossover SampP 500 Las reglas de esta prueba son simples. Vamos a comprar el SampP 500 cada vez que el promedio más rápido de movimiento cruza la media móvil más lento, lo que indica una tendencia al alza. Vamos a vender nuestra posición cuando el promedio de movimiento rápido cruza atrás bajo. Para cada tipo de media móvil, se probarán dos crossovers diferentes, el crossover de 5 días / 20 días y un crossover más largo, de 50 días / 200 días (también conocido como cruz de oro). En el caso del promedio móvil múltiple de Guppy, compraremos el SampP 500 cuando el cierre cruce sobre cada línea del promedio móvil y venda cuando el cierre cruza detrás debajo de cada línea. El capital inicial se fijará en 10.000 y las comisiones serán 0.01 por acción. El tamaño de posición será 100 sin apalancamiento. El ticker utilizado será SPX de Norgate Premium Data y la prueba se ejecutará del 1/1/2000 al 1/1/2015. Todas las medias móviles se calcularán utilizando el precio de cierre y las entradas / salidas se realizarán al día siguiente abierto (después de que se produzca un cruce). Esperemos que esto conduzca a algunos resultados interesantes. Resultados de cruce de SampP 500 Como se puede ver en la tabla, el mejor promedio móvil para un crossover de 5/20 días pasó a ser el promedio móvil de Wilders. El Wilders MA produjo un rendimiento anualizado compuesto de 2,11 con una reducción máxima de -33 dando una relación CAR / MDD de 0,06. El peor desempeño promedio fue, de hecho, el promedio móvil Hull. En cuanto al crossover de 50/200 días, el mejor promedio móvil fue el promedio móvil exponencial (EMA), que dio un rendimiento anualizado de 5.96 con una reducción máxima de -17. La media móvil con peor desempeño fue ligada entre el promedio móvil de Hull y el promedio móvil de mínimos cuadrados. 2. Prueba de cartera SampP 100 Esta prueba será la misma que la anterior, excepto que estaremos ejecutando un sistema de cartera de sólo 10 posiciones y nuestra lista de vigilancia será el universo de existencias SampP 100 (que incluye componentes históricos). Siempre que la MA rápida cruza la MA lenta en una acción en el universo, la compraremos y la añadiremos a la cartera. Cada vez que cruza hacia atrás bajo, vamos a vender el stock y que va a dejar la cartera. Las entradas / salidas se realizarán al día siguiente y las señales duplicadas se clasificarán según el indicador RSI (14) (las acciones más fuertes se prefieren primero). Además, las acciones deben tener un precio superior a 2. Las comisiones se fijarán en 0,01 por acción y nuestro capital inicial se dividirá por igual entre cada posición (cartera ponderada igual). Resultados de las pruebas de cartera de SampP 100: Como se puede ver en la tabla, el mejor promedio móvil para un crossover de 5/20 días fue el promedio móvil exponencial (EMA), que dio un retorno anualizado compuesto de 3,6 y una reducción máxima de -34, resultando En un CAR / MDD de 0,11. La media móvil con peor desempeño fue la de mínimos cuadrados. En cuanto al crossover 50/200, el mejor promedio móvil fue el promedio exponencial doble (DEMA) con una relación CAR / MDD de 0.29 y un retorno anualizado de 9.89. El peor desempeño fue la estrategia GMMA. Conclusiones Al mirar la gama de resultados, es evidente que podemos llegar a dos conclusiones. En primer lugar, los crossovers de media móvil a largo plazo funcionan mejor que los crossovers a corto plazo. Esto es probable porque producen menos whipsaws. En segundo lugar, los promedios móviles más nuevos y más complejos parecen no ser mejores en encontrar tendencias que los promedios móviles más tradicionales. Sin duda, los desarrolladores de indicadores insistirán en que sus parámetros se modifiquen, para reflejar mejor cómo se pretende utilizar su producto. Puede haber algo de verdad en eso. Indicadores tales como GMMA y mínimos cuadrados no están necesariamente destinados a ser utilizados de esta manera. Sin embargo, la alteración de los parámetros de tal manera podría interpretarse como ajuste de curvas y conduciría a un análisis no fiable. Personalmente, las conclusiones confirman lo que pensé todo el tiempo. Los promedios móviles simples funcionan tan bien como los complejos en la búsqueda de tendencias, y el promedio móvil exponencial de confianza es el mejor. Gracias por leer. También te puede interesar: JB Marwood