¿Cuál es la proporción al método del promedio móvil

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El material contenido en este sitio web se proporciona únicamente con fines informativos y no constituye una oferta de venta, una solicitud de compra o una recomendación o respaldo para cualquier valor o estrategia, ni constituye una oferta para ofrecer servicios de asesoría de inversiones por Quantopian. Además, el material no ofrece ninguna opinión con respecto a la idoneidad de cualquier valor o inversión específica. Quantopian no garantiza la exactitud o integridad de las opiniones expresadas en el sitio web. Las opiniones están sujetas a cambios y pueden haberse vuelto poco fiables por diversas razones, incluyendo cambios en las condiciones del mercado o en circunstancias económicas. Todas las inversiones implican riesgo, incluyendo pérdida de capital. Usted debe consultar con un profesional de la inversión antes de tomar cualquier decisión de inversión. El material contenido en este sitio web se proporciona únicamente con fines informativos y no constituye una oferta de venta, una solicitud de compra o una recomendación o respaldo para cualquier valor o estrategia, ni constituye una oferta para ofrecer servicios de asesoría de inversiones por Quantopian. Además, el material no ofrece ninguna opinión con respecto a la idoneidad de cualquier valor o inversión específica. Quantopian no garantiza la exactitud o integridad de las opiniones expresadas en el sitio web. Las opiniones están sujetas a cambios y pueden haberse vuelto poco fiables por diversas razones, incluyendo cambios en las condiciones del mercado o en circunstancias económicas. Todas las inversiones implican riesgo, incluyendo pérdida de capital. Usted debe consultar con un profesional de la inversión antes de tomar cualquier decisión de inversión. Me alegro de oirlo. El algo se ve muy impresionante ahora. ¿Piensa usted dar un breve ejemplo de qué residuos de la quotposición se está refiriendo? Por ahora, me gustaría sugerir un peso objetivo para usar para cada seguridad (por ejemplo, cada vez que el SPY activa las condiciones, contendrá 30 de la cartera) Obteniendo la sensación de que usted podría tener el mismo problema que antes. El material contenido en este sitio web se proporciona únicamente con fines informativos y no constituye una oferta de venta, una solicitud de compra o una recomendación o respaldo para cualquier valor o estrategia, ni constituye una oferta para ofrecer servicios de asesoría de inversiones por Quantopian. Además, el material no ofrece ninguna opinión con respecto a la idoneidad de cualquier valor o inversión específica. Quantopian no garantiza la exactitud o integridad de las opiniones expresadas en el sitio web. Las opiniones están sujetas a cambios y pueden haberse vuelto poco fiables por diversas razones, incluyendo cambios en las condiciones del mercado o en circunstancias económicas. Todas las inversiones implican riesgo, incluyendo pérdida de capital. Usted debe consultar con un profesional de la inversión antes de tomar cualquier decisión de inversión. Hace unos meses tuve un post sobre el Momentum Echo (haga clic aquí para leer el post). Corrí a través de otra fuerza relativa (o impulso si lo prefiere) de papel que las pruebas de otro factor. En el papel de Seung-Chan Parks, The Moving Average Ratio y Momentum, analiza la relación entre una media móvil a corto y largo plazo del precio para clasificar los valores por la fuerza. Esto es diferente de la mayoría de la otra literatura académica. La mayoría de los otros estudios usan simples retornos de precio punto a punto para clasificar los valores. Los técnicos han utilizado medias móviles durante años para suavizar el movimiento de precios. La mayoría de las veces vemos a la gente usando el cruce de una media móvil como una señal para el comercio. Park utiliza un método diferente para sus señales. En vez de mirar cruces simples, él compara la proporción de una media móvil a otra. Una acción con el promedio móvil de 50 días significativamente por encima (por debajo) de la media móvil de 200 días tendrá una alta (baja) clasificación. Los valores con el promedio móvil de 50 días muy cercano a la media móvil de 200 días terminarán en el medio del pelotón. En el papel Park es parcial al promedio móvil de 200 días como el promedio móvil a más largo plazo, y prueba una variedad de promedios a corto plazo que van desde 1 a 50 días. Debe venir como ninguna sorpresa que trabajan todos de hecho, tienden para trabajar mejor que los factores basados ​​simple del precio-retorno. Eso no fue una gran sorpresa para nosotros, pero sólo porque hemos estado siguiendo un factor similar durante varios años que usa dos medias móviles. Lo que siempre me ha sorprendido es lo bien que ese factor se compara con otros métodos de cálculo a lo largo del tiempo. El factor que hemos estado siguiendo es el promedio móvil de una media móvil de 65 días a la media móvil de 150 días. No exactamente lo mismo que lo que Park probó, pero lo suficientemente similar. Extraje los datos que tenemos sobre este factor para ver cómo se compara con los factores de retorno de precio estándar de 6 y 12 meses. Para esta prueba, se utiliza el decil superior de las filas. Las carteras se forman mensualmente y se reequilibran / reconstituyen cada mes. Todo se ejecuta en nuestra base de datos, que es un universo muy similar al SP 500 SP 400. (click to enlarge) Nuestros datos muestran lo mismo que las pruebas de Parks. Usar una proporción de promedios móviles es significativamente mejor que usar simples factores de retorno de precio. Nuestras pruebas muestran que el promedio móvil agrega aproximadamente 200 bps al año, lo cual no es poca cosa. También es interesante notar que llegamos a la misma conclusión usando diferentes parámetros para el promedio móvil y un conjunto de datos completamente diferente. Sólo muestra cómo es robusto el concepto de fuerza relativa. Para aquellos lectores que han leído nuestros white papers (disponibles aquí y aquí), quizá se pregunten cómo funciona este factor con nuestro proceso de pruebas de Monte Carlo. Im que no va a publicar esos resultados en este poste, pero puedo decirle que este factor de la media móvil es constantemente cerca de la tapa de los factores que seguimos y tiene la facturación muy razonable para las vueltas que genera. El uso de una relación de media móvil es una muy buena manera de clasificar los valores para una estrategia de fuerza relativa. Los datos históricos muestran que funciona mejor que los simples factores de retorno de precios a lo largo del tiempo. También es un factor muy robusto porque las formulaciones múltiples funcionan, y funciona en múltiples conjuntos de datos. Esta entrada se publicó, el jueves, 26 de agosto de 2010 a las 1:39 pm y está guardada bajo Investigación de Fuerza Relativa. Puedes seguir cualquier respuesta a esta entrada a través del feed RSS 2.0. Puedes dejar una respuesta. O trackback desde su propio sitio. 9 Respuestas a la relación media móvil y Momentum Otra alternativa de media móvil basada en el uso de punto a punto momentum es tomar el promedio móvil de momentum 8230 Por ejemplo, si se comprueba rangos de impulso simple diariamente, it8217s muy ruidosa la solución primaria ha sido , 8220don8217t cheque diariamente, 8221 es decir cheque mensual o trimestralmente y vuelva a registrar y reequilibre las tenencias. Sin embargo, puede comprobar diariamente, y potencialmente reequilibrar diariamente, con mucho menos ruido si, en lugar de utilizar el impulso de 12 meses, se utiliza el promedio móvil de 21 días de impulso de 252 días. Esto también es equivalente, BTW, a la proporción de today8217s media móvil de 21 días a la media móvil de 21 días. La ventaja de usar el momento medio es que usted tiene más capacidad de respuesta a los cambios de impulso que si se comprueba el universo una vez al mes o una vez por trimestre. Ciertamente es mucho más manejable usar la técnica MA si tienes un universo más pequeño para aplicarlo ya que uso un grupo de ETFs como mi universo, funciona bien para mí. Dado que usted está trabajando en un universo de 900 acciones y revelando las tenencias en un formato de fondo, puede no ser aplicable a usted, pero pensé que podría encontrarlo interesante. Esto también es equivalente, BTW, a la relación de la media móvil de 21 días de hoy a la media móvil de 21 días DESDE 252 DIAS AGO 8211 EDIT. John Lewis dice: También seguimos los factores que toman una media móvil de un cálculo de momento o puntuación. Los viejos técnicos8217 truco de usar una MA para suavizar el ruido funciona en relativa fuerza al igual que lo hace en precio bruto. La frecuencia de reequilibrio a menudo determina qué tipo de modelo se puede utilizar. Llevamos a cabo estrategias que sólo se pueden reequilibrar una vez por trimestre, y tenemos que utilizar diferentes modelos para ellos que para estrategias que observamos diariamente o semanalmente. Ambos métodos funcionan si se utiliza el factor apropiado, y no hemos encontrado que el aumento de la frecuencia de reequilibrio aumenta automáticamente el retorno. A veces toma lejos de la vuelta. Depende totalmente del factor y cómo lo implementas (al menos en mi experiencia). Con los universos y parámetros que probé, no he notado lo que llamaría 8220más significativas8221 mejoras a cambio al cambiar de rebals mensuales a técnicas de media móvil que permiten (potencialmente, al menos) rebotes diarios. Lo que he observado ha sido en su mayor parte lo que I8217d llama retornos equivalentes en los datos del backtest. He observado en particular que el número medio de rutas comerciales / año es sólo muy ligeramente superior con el potencial de cambio diario, es decir, hay algunos whipsaws, pero sólo unos pocos. Lo que personalmente me gusta sobre el potencial de los cambios diarios es, si hipotéticamente uno de los problemas en accidentes y quemaduras, la técnica MA salir más rápidamente (y reemplazar con otra seguridad). Obviamente, eso no ocurrió lo suficiente en el transcurso de los backtests para conducir una diferencia significativa en el resultado, pero sí proporciona un buen bálsamo a mi psique. Supongo que cuando me retiré y corriendo mi programa de alguna playa en algún lugar, preferiría tener que hacer el check-in cada mes. Eso es más tarde. Por ahora, mientras I8217m en la computadora diaria de todos modos, también podría ejecutar mis escaneos Paul Montgomery dice: 8220No voy a publicar los resultados en este post, pero puedo decir que este factor de media móvil es consistentemente cerca de la parte superior de los factores que seguimos Y tiene un volumen de negocios muy razonable para los retornos que genera8221 Gran puesto 8211 me encantaría ver más sobre este John Interesante puesto de hecho 8211 he estado leyendo un montón de artículos sobre esto y la investigación de su eficacia8230 Lo único que no puedo comprender es cómo un fondo Tales como AQR que propone otra forma de inversión de impulso hace tan mal. Sus rendimientos teóricos son alrededor de 13 al año, pero el fondo real todavía está en menos. Se preguntan si la inversión en vivo con esta idea tuya producirá resultados cercanos a los montos probados8230 Cuando se calcula una media móvil corriente, colocar el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior calculamos el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y lo colocamos Al lado del período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio del intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado del período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para incluso períodos de tiempo. Entonces, ¿dónde colocaríamos el primer promedio móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizar las MA con M 2. Así, suavizar los valores suavizados Si la media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.
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