이동 평균 거래 시스템 백 테스팅

세 가지 이동 평균 EA.

세 가지 이동 평균 EA.

세 가지 이동 평균 또는 삼중 이동 평균 (단순 또는 지수, 4-9-18, 5-15-30, 4-21-63,.), 이것은 아마도 세계에서 가장 인기있는 거래 시스템입니다.

세 가지 이동 평균 EA 거래 전략.

수동 거래 규칙?

주황색 MA = SMA15.

트레이딩 팁?

2. 이국적인 통화 쌍에도 EA를 사용할 수 있습니까?

3. 최적의 설정은 무엇입니까? 방금 기본 설정을 사용할 수 있습니까?

과거 성과가 미래의 결과를 보장하지 않는다는 사실을 잊지 마십시오.

저작권 및 사본; 2000 - 2017, Jelsoft Enterprises Ltd.

이동 평균 크로스 오버 전략.

이 페이지에서 두 개의 이동 평균 크로스 오버 시스템을 비교해보고자합니다. 하나는 2 개의 간단한 이동 평균 (sma 's)을 사용하고 다른 하나는 3 개의 sma를 사용합니다.

듀얼 이동 평균 시스템을 사용하여 거래 한 적이 있습니까?

이중 이동 평균 크로스 오버를 사용하여 거래를 시작하거나 종료 할 생각이라면 트리플 MA 시스템을 테스트하는 것도 고려해 볼 수 있습니다. 다른 주식이나 다른 거래 수단뿐만 아니라 다른 기간 또는 시간대에 나란히 비교하십시오. 다른 이동 평균 기간을 테스트하되, 최적화 또는 '곡선 맞춤'결과에 의존하지 않도록주의하십시오.

그러나 내 방문자 중 일부는 이것이 무엇인지 모르기 때문에 먼저 몇 가지 기본 사항을 검토하겠습니다.

이동 평균 크로스 오버 란 무엇입니까?

오른쪽 이미지는 구매 신호 (낙관적 크로스 오버)를 시작하는 이중 이동 평균 크로스 오버의 예입니다. 더 빠른 이동 평균 (8 sma - blue)은 더 느린 평균 (13 sma - yellow) 위에 교차합니다.

막대가 닫힐 때까지 신호가 확인되지 않습니다. 이것은 실제 거래 (실제 거래에서)가 다음 바의 어딘가에 있음을 의미합니다. 그 술집이 열리는 근처에있을 가능성이 높습니다.

아직 어떤 백 테스팅도하지 않았다면, 이런 종류의 간단한 시스템은 프로그래밍 기술이 거의 필요하지 않으므로 테스트 할 첫 번째 시스템 중 하나 일 것입니다. 어쨌든, 이 경로를 따라 가면 십자가 옆에있는 다음 막대의 시작 가격은 시뮬레이션에 기반한 소프트웨어를 백 테스팅 소프트웨어 (설정에 따라 다름)가 배치하는 곳입니다. 자동 거래 소프트웨어를 사용하여 실제로 거래했기 때문에 거래가 이루어지는 위치를 가깝게 추정 할 수 있기 때문에 합리적입니다.

전형적인 '스톱 & 리버스'시스템을 사용하면 파란색의 빠른 MA가 노란색의 더 느린 MA 아래로 넘어갈 때까지이 긴 입력을 종료하지 않을 것입니다. 이 MA 곰 같은 크로스 오버는 무역을 끝낼뿐만 아니라 반대 방향으로 짧은 무역을 시작합니다. 따라서 이중 이동 평균 크로스 오버 시스템을 사용하면 상인이 항상 길거나 짧게 거래됩니다.

하루 동안의 일일 예를 살펴 봅니다.

이중 이동 평균 크로스 오버.

첫 번째 예제에서는 Fast = (8 sma - 녹색) 및 Slow = (13 sma - yellow)의 두 가지 간단한 이동 평균을 사용하여 5 분짜리 SPY 차트를 사용합니다.

나는이 특정한 날을 선택했다. 왜냐하면 나는 실제적으로 모든 이동 평균 크로스 오버 전략에 대해 전형적인 것을 설명하기를 원했기 때문이다. 오전 11 시가 넘은 최초의 장시간 무역은 매우 잘 진행되어 실제로 좋은 철수 항목을 잡습니다.

오후 12시 45 분경 출구는 수익이 있습니다.

하지만, 12 시부 터 3시 사이에 고르지 못한 가격 행동을 관찰하고 싶습니다. 이것은 이중 MA 시스템이 실제로 당신의 이익을 줄이는 곳입니다. 매사추세츠는 단지 세 번에 걸쳐 손실을 일으키며 앞뒤로 휘 저음으로써 첫 번째 거래에서 이익을 증발시킬 수 있습니다. 한 사람이 오늘이 방법을 거래했다면 다행스럽게도 2시 30 분에 한 번 더 훌륭한 거래를 보았을 것입니다.

이 시스템의 좋은 부분은 첫 번째 거래와 마지막 거래에 표시됩니다. 이동 평균 크로스 오버가 고르지 못한 가격 행동 동안 비참하게 실패하는 동안, 그들은 가격 움직임을 동향 동안 아주 잘 작동합니다.

이러한 단순 정지 및 역 시스템을 백 테스트하고 이익을내는 시스템을 검사하면 승률은 50 % 미만이지만 평균 승자는 평균 패자보다 클 것입니다.

이는 이동 평균 크로스 오버 시스템이 근본적으로 '트렌드 트레이딩'시스템이기 때문입니다. 그리고 트렌드 트레이딩 시스템은 거의 항상 우승자의 작은 비율과 좋은 ave. win의 특성을 가지고 있습니다.

아래의 차트에서 L = Long, S = Short 및 Ex = Exit입니다.

삼중 이동 평균 크로스 오버.

지금까지 논의는 stop & reverse type 시스템에 중점을 두어 출구 신호가 반대 방향으로 거래를 만들어 냈습니다. 그러나 시스템에 세 번째 이동 평균을 도입하면 중립성의 기간이 생길 수 있습니다. 다시 말해서, 어떤 거래도 일어나지 않습니다 - 당신은 현금입니다.

이 예에서는 3 분 차트와 3 개의 간단한 이동 평균을 사용합니다 : 4 sma, 10 sma 및 50 sma.

규칙은 매우 간단합니다. 느린 선 (50 sma)이 상승하고 빠른 선 (4 sma)이 중간 선 (10 sma)을 넘으면 구매 신호가 나옵니다. 출구 신호는 고속 선이 중간 선 아래로 교차 할 때옵니다.

규칙은 짧은 항목의 경우 반대입니다. 이 시스템은 거래를 더 높은 시간대의 추세에서 벗어나는 것과 유사합니다.

이 시스템의 대안은 빠른 이동 평균과 중간 이동 평균이 모두 느린 sma 이상일 때 긴 항목 만 취하는 것입니다.

위의 예 에서처럼 두 가지가 아닌 세 가지 자유도 (3 가지 변수)를 다룰 때 시스템이 더 복잡해 지므로 테스트 할 수있는 더 많은 조합을 만들 수 있다는 점에 유의하십시오.

물론 백 테스팅 소프트웨어를 사용하면이 작업을 신속하게 수행 할 수 있지만 필터 및 복잡성을 추가하는 것이 더 나은 시스템을 만드는 것은 아닙니다. 종종 간단한 시스템이 테스트를 통해 더 강력해질 수 있습니다.

이동 평균 크로스 오버 시스템 개선.

단순한 이동 평균 크로스 오버 시스템을 살펴보고 개선 할 수 있는지 알아 보겠습니다. 특히 두려운 범위의 시장에서 휩쓰의 수를 줄임으로써 이동 평균 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니까? Whipsaws는 시장이 동향 모드에서 통합 모드로 이동할 때 발생합니다. 이 통합 모드에서는 시스템이 길어 지거나 짧아지면서 거래를 잃어 버리게됩니다. 긴 거래는 갑자기 멈추게됩니다. 마찬가지로 짧은 거래. 이 '거짓 신호들'& # 8217; 귀하의 주식 곡선을 파괴 할 수 있습니다. 이 기사에서는 단순 이동 평균 크로스 오버 시스템을 향상시키는 두 가지 간단한 방법을 제시하려고합니다. 이러한 아이디어는 거래 시스템에 쉽게 구현 될 수 있으며 추세 추적 시스템을위한 훌륭한 출발점을 제공 할 수 있습니다.

기준선 시스템.

우리의 기본 시스템은 유로 선물의 일일 차트에서 실행되는 두 가지 간단한 이동 평균 (SMA)으로 구성됩니다. 나는 유로화를 선호하는 경향이있는 주식 지수 시장과 달리 견조한 동향 특성을 보여주기 때문에 유로화를 선택했다. 더 빠른 이동 평균 (트리거 SMA 또는 트리거 선)이 느린 이동 평균 (느린 SMA 또는 느린 선)을 교차 할 때 신호가 생성됩니다.

느린 SMA 50 기간.

SMA 3 기간을 트리거하십시오.

방아쇠가 저속 SMA 위를 교차하면 길게 이동하십시오.

슬로우 SMA에서 트리거가 교차 할 때 짧게 이동하십시오.

테스트 날짜 : 2001 년 5 월 & # 8211; 2013 년 9 월 30 일

커미션 & amp; 슬리피 : 무역 당 30 달러가 공제됩니다.

계약 수 : 1.

TradeStation을 사용하는 경우 Baseline System은 TradeStation에서 제공 한 두 가지 전략을 차트에 삽입하여 만들어졌습니다. 아래는 두 가지 전략입니다. 첫 번째 규칙은 긴 항목 (LE) 규칙을 제어하고 두 번째 규칙은 짧은 항목 (SE) 규칙을 제어합니다. 이동 평균에 대한 두 개의 다른 기간에 대해 입력 필드에 3과 50이 포함되어 있음을 볼 수 있습니다. 이러한 전략을 사용하여 구매하면 코딩 기술없이 초 단위로 이동 평균 크로스 오버 전략을 수립 할 수 있습니다.

베이스 라인 시스템 주식 곡선.

이 두 가지 간단한 규칙은 실제로 장기적으로 수익성이있는 거래 시스템을 만듭니다. 이것은 유로 선물 시장의 추세 특성에 대한 시사입니다. 그러나 새로운 지분 최고치가 생성되지 않는 장기간의 대규모 인하와 장기간의 기간이 있습니다. 실제 돈으로 실제로 거래 할 사람은 없을 것입니다. 아래 이미지는 2011 년 6 월에서 8 월까지의 여름 기간에 유로화가 통합 단계에 진입 한 최근 기간을 보여줍니다. 이 기간 동안 우리의베이스 라인 시스템은 연속 8 개의 패배를 일으켰습니다.

Whipsaw 2011 년 여름.

개선 1 : 지연된 입력.

이 입력 방법을 사용하면 트리거 선이 느린 SMA를 지나간 후 ​​시장 진출을 지연시킬 수 있습니다. 따라서 트리거 선이 느린 SMA를 통과 할 때 우리는 즉시 우리의 입장을 열지 않습니다. 우리는 몇 마디 지연. 십자가가 발생한 후 15 개의 막대를 기다립니다. 신호 후 10 번째 막대에서 가격이 여전히 느린 SMA (긴 입력)보다 높고 11 일에 열리는 지 확인합니다. 가격이 우리의 느린 SMA보다 낮 으면 새로운 지위를 열지 않습니다. 이렇게함으로써 우리는 원래의 SMA 십자가보다 나중에 거래에 들어가는 희생을 치루면서 약간의 whipsaw를 제거합니다. 이 방법의 배경은 새로운 강세장이 시작되면 곧 가격이 느린 SMA보다 낮아지지 않아야한다는 것입니다. 즉, 다음 시장 단계에서 유죄 판결 금액을 측정하는 또 다른 방법입니다. 그러나 우리는 출구를 똑같이 유지할 것입니다. EMA 교차가 발생하면 우리는 항상 열린 자세를 취합니다. 새로운 직책을 열 때만 지연을 적용합니다.

지연된 진입과 함께 나타나는 주식 곡선은 실제로 전체 주식 곡선을 제로 선 위로 움직입니다. 거래 감소 및 총 순이익 감소. 또한 손익분기 점은 조금 더 들쭉날쭉 해 보이며 약간 더 부드럽게 올라가는 것을 의미합니다. 아래는 2011 년 여름 추운 겨울을 보여주는 이미지입니다. Whipsaws 수를 8에서 0으로 줄였습니다.

Whipsaw 2011 년 여름.

개선 2 : 무역 밴드.

트리거 라인이 느린 SMA를 지나쳐야 만하는 표준 이동 평균 크로스 오버와 달리, 트리거 라인은 이제 느린 SMA를 넘어서서 확신을 입증해야합니다. 예를 들어, 저속 SMA 위의 다른 대역을 저속 SMA 위의 1 ATR 인 것으로 묘사하십시오. 새로운 긴 위치를 열려면 트리거 라인이 저속 라인 위의 ATR 밴드를 통과해야합니다. 이제 SMA 아래에 하나의 ATR 인 다른 밴드를 그립니다. 이 밴드는 우리가 짧은 자리를 열 때 우리의 짧은 방아쇠를 나타냅니다. 우리는 우리의 진입을 지연시키고 시장이 우리에게 어떤 힘을 보일 것을 강요함으로써 일부 휘파람을 제거하기를 희망합니다.

여러분 중 일부는 이미 우리가 가진 것이 Keltner 채널이라는 사실에 주목했을 것입니다. Keltner 채널은 저속 SMA 위와 아래에서 상위 밴드 X 수의 ATR이있는 이동 평균 (저속 SMA)에 불과합니다. 상부 및 하부 밴드는 긴 위치 또는 짧은 위치로 들어가기위한 방아쇠 역할을한다. 밴드는 새로운 포지션을 시작하기 위해 더 많은 가격 유죄를 요구하는 확대되는 변동성에 적응합니다. 마찬가지로, 이러한 밴드는보다 낮은 변동성 시간 동안 계약을 맺습니다. 따라서 진입 및 퇴출 규칙은 단순한 이동 평균 크로스 오버보다 변화하는 시장에 더 역동적입니다.

형평성 그래프는 우리의 기준선 시스템과 크게 다르지 않습니다. 전체 주식 곡선은 제로 라인 근처에서 더 적은 시간을 소비하며 거래가 적습니다. 아래는 Band System이 잘못된 신호의 수를 8 개에서 2 개로 줄였다는 것을 보여주는 동일한 기간입니다. 이는베이스 라인 시스템보다 큰 개선입니다.

두 가지 방법 각각은 원래 기본 시스템의 결과를 향상 시켰습니다. 아래 표를 보면 수익 요인, 승자 비율 및 평균 거래 순이익과 같은 실적 통계가 모두 증가한 것을 볼 수 있습니다. Keltner는 최고의 전반적인 통계를 산출했습니다. 우리는 진짜 돈으로 거래 할 수있는 거래 시스템을 갖고 있지는 않지만, 우리의 사명을 완수했습니다. 우리는 Delayed Entry System과 Band Entry System으로 Whipsaws 수를 줄였습니다. 각 시스템에서 수행 한 거래 수와 거래에서 차지하는 비율을 보면 알 수 있습니다.

더 많은 아이디어.

이 연구는 모든 유형의 방향으로 진행될 수 있습니다. 여기에 두 가지 아이디어가 더 있습니다.

시간이 지체되면서 지연됨 & # 8211; 우리 모두가 알고 있듯이 시장은 동향과 비 동향 사이를 전환합니다. 큰 우승 트레이드가 끝난 직후에 움직이는 평균 크로스 오버 시스템에서 종종 휩쓰기를 볼 수 있습니다. 시장은 현재 범위 제한 시장으로 변모하고 있으며 언젠가는이를 수행 할 것입니다. 그러나, 탈주의 가능성에 대한 착용 일 또는 주로서 아마 증가합니다. 따라서 시간이 지남에 따라 지연 량을 줄일 수 있습니다. 성공적인 거래가 끝나면 기본 X 표시 줄 지연으로 다음 교차를 찾습니다. 시장은 범위 제한을 유지하고 몇 주 동안 여러 가지 잘못된 신호를 생산하지만 시스템은 새로운 신호를 내지 않습니다. 이 잘못된 신호 중에 지연 카운터가 재설정되지만 항상 X로 재설정되지는 않습니다. 매일 또는 매주 우리는 X 일 지연을 1 줄입니다. 우리는 시간이 지날수록 탈주가 일어날 가능성이 높아짐에 따라 우리가 믿기 때문에 이것을합니다. 그러나 우리는 X를 0 이하로 줄이는 일은 결코하지 않습니다. 사실, 우리는 결코 5보다 훨씬 낮게 가고 싶지 않을 것입니다.

트렌드 필터 & # 8211; 이전 기사에서는 rsRank 또는 200 기간 SMA를 추세 지표로 사용하여 유로화에 대한 더 큰 그림을 결정했습니다. 다른 말로하면, 우리는 완고한 시장이나 곰 같은 시장 안에 있습니까? 아마도 황소 시장에서 오랜 거래를하거나 곰 시장에서 짧은 거래를하는 것만으로 결과가 개선 될 것입니다. 이것은 수행하기에 흥미롭고 간단한 테스트 일 것입니다. 나는 당신의 결과를 듣고 싶습니다.

아래에 의견을 남기십시오. 나 자신의 테스트에서 어떤 아이디어 나 결과를 듣고 싶습니다!

베이스 라인과 Keltner 채널 시스템 모두 생성이 간단하여 여기에 포함되지 않습니다. 그러나 지연된 엔트리 기반 시스템은 코드 작성에 약간의 어려움이 있으므로 여기에서 시스템을 다운로드 할 수 있습니다.

지연과 함께 MA 크로스 오버 TradeStation (ELD)

저자 Jeff Swanson에 대하여.

Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명

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2014 년 1 월 21 일 Michael Halls-Moore 작성

이전 기사에서 파이썬에서의 백 테스팅 환경에서 팬더와 함께 우리는 객체 지향 연구 기반 백 테스팅 환경을 생성하고 무작위 예측 전략에 대해 테스트했습니다. 이 기사에서는 실제 전략, 즉 AAPL의 이동 평균 크로스 오버에 대한 연구를 수행하기 위해 도입 한 기계류를 활용합니다.

이동 평균 크로스 오버 전략.

Moving Average Crossover 기법은 매우 잘 알려진 단순한 운동량 전략입니다. 그것은 종종 "Hello World"양적 거래의 예라고 여겨집니다.

여기서 설명한 전략은 오래 전부터 있습니다. 특정 시계열의 룩백 기간이 달라지는 두 개의 개별 이동 평균 필터가 만들어집니다. 더 짧은 룩백 이동 평균이 더 긴 룩백 이동 평균을 초과하면 자산 구매 신호가 발생합니다. 더 긴 평균값이 이후에 더 짧은 평균값을 초과하면 자산은 매각됩니다. 이 전략은 시계열이 강한 추세에 진입 한 후 천천히 추세를 뒤집을 때 잘 작동합니다.

이 예에서는 100 일의 짧은 룩백과 400 일의 긴 전환 시점을 가진 Apple, Inc. (AAPL)을 시계열로 선택했습니다. 이것은 zipline 알고리즘 거래 라이브러리에서 제공하는 예제입니다. 따라서 우리 자신의 백 테스터 (backtester)를 구현하고자한다면, 검증의 기본 수단으로 zipline의 결과와 일치하는지 확인해야합니다.

이행.

backtester의 초기 객체 계층 구조가 어떻게 구성되는지를 설명하는 이전 튜토리얼을 따르십시오. 그렇지 않으면 아래 코드가 작동하지 않습니다. 이 특정 구현을 위해 다음 라이브러리를 사용했습니다.

ma_cross. py를 구현하려면 이전 자습서의 backtest. py가 필요합니다. 첫 번째 단계는 필요한 모듈과 객체를 가져 오는 것입니다.

이전 튜토리얼에서와 마찬가지로 전략 추상 기본 클래스를 하위 클래스로 분류하여 AAPL의 이동 평균이 서로 교차 할 때 신호를 생성하는 방법에 대한 모든 세부 정보가 포함 된 MovingAverageCrossStrategy를 생성합니다.

객체에는 작동 할 short_window와 long_window가 필요합니다. 값은 각각 100 일 및 400 일의 기본값으로 설정되었으며, 이는 zipline의 주요 예에서 사용 된 것과 동일한 매개 변수입니다.

이동 평균은 AAPL 주식의 종가 [ '마감'] 종가에 pandas rolling_mean 함수를 사용하여 생성됩니다. 개별 이동 평균이 구성되면 짧은 이동 평균이 긴 이동 평균보다 클 경우에는 열을 1.0으로 설정하고 다른 경우에는 0.0을 설정하여 신호 계열을 생성합니다. 이 위치 주문은 거래 신호를 나타 내기 위해 생성 될 수 있습니다.

MarketOnClosePortfolio는 backtest. py에있는 Portfolio의 하위 클래스입니다. 이전의 자습서에서 설명한 구현과 거의 동일합니다. 단, 거래는 이제 Open-to-Open 방식이 아닌 Close-to-Close 방식으로 수행됩니다. Portfolio 객체가 정의되는 방법에 대한 자세한 내용은 이전 자습서를 참조하십시오. 완전성을 위해 코드를 남겨두고이 자습서를 자체 포함하도록 유지했습니다.

이제 MovingAverageCrossStrategy 및 MarketOnClosePortfolio 클래스가 정의되었으므로 __main__ 함수가 호출되어 모든 기능을 하나로 묶습니다. 또한 전략의 성과는 주식 곡선의 플롯을 통해 조사 될 것입니다.

pandas DataReader 개체는 1990 년 1 월 1 일부터 2002 년 1 월 1 일까지 AAPL 주식의 OHLCV 가격을 다운로드합니다. 이 지점에서 Long-Only 신호를 생성하기 위해 DataFrame 신호가 만들어집니다. 이후 포트폴리오는 100,000 달러의 초기 자본금으로 생성되며 수익률은 주식 곡선에 따라 계산됩니다.

마지막 단계는 matplotlib을 사용하여 AAPL 가격, 이동 평균 및 구매 / 판매 신호 오버레이 및 동일한 매수 / 매도 신호가있는 주식 곡선의 두 자리 그림을 플로팅하는 것입니다. 플롯 팅 코드는 zipline 구현 예제에서 가져오고 수정됩니다.

코드의 그래픽 출력은 다음과 같습니다. IPython % paste 명령을 사용하여 Ubuntu에서 IPython 콘솔에 직접 넣으므로 그래픽 출력이보기에 유지됩니다. 핑크색의 상승은 주식 매수를 나타내는 반면, 검은 하락은 다시 매도를 의미한다.

AAPL 이동 평균 크로스 오버 성능은 1990-01-01에서 2002-01-01까지입니다.

볼 수 있듯이이 전략은 5 회의 왕복 거래로이 기간 동안 돈을 잃습니다. 이는 AAPL의 움직임이 약간의 하락 추세를 보이고 1998 년부터 급격히 증가한 것을 보면 놀랄 일이 아닙니다. 이동 평균 신호의 되돌림 기간이 다소 길어 최종 거래 이익에 영향을 미쳤습니다 그렇지 않으면 전략을 수익성있게 만들 수 있습니다.

다음 기사에서는 성능을 분석하는보다 정교한 방법과 개별 이동 평균 신호의 되돌림 기간을 최적화하는 방법을 설명합니다.

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