Fx significa estratégia de reversão

Uma introdução ao comércio de reversão média e os 4 maiores desafios.
Uma introdução ao comércio de reversão média e os 4 maiores desafios.
A negociação média de reversão é muitas vezes referida como negociação de contra-tendência ou de reversão, que descrevem, mais ou menos, o mesmo tipo de estilo de negociação. Um comerciante de reversão médio procura o preço que se afastou significativamente do seu preço médio (médio); O comerciante de reversão média procura tendências insustentáveis.
Embora a maioria das pessoas prefira a abordagem de tendência, nunca me sinto confortável com a mentalidade geral de negociação de tendências e comecei a procurar operações de reversão média muito cedo. Escusado será dizer que fiquei queimando algumas vezes no início, já que este estilo comercial não é adequado para iniciantes absolutos devido aos desafios emocionais e psicológicos que coloca no comerciante. No seguinte artigo, damos uma olhada no comércio de reversão médio, quais são os aspectos mais negligenciados e quais os desafios que um comerciante de reversão médio tem para lidar.
Negociação de reversão média - uma breve introdução.
Como dito acima, um comerciante de reversão médio está procurando oportunidades onde o preço se afastou significativamente de seu preço médio (ou médio). Normalmente, o preço médio é calculado usando uma média móvel e aplicando-a aos gráficos. Por exemplo, o gráfico abaixo mostra o gráfico diário EUR / USD e uma média móvel suavizada em 50 períodos.
Como você pode ver, o preço freqüentemente se afasta da média móvel azul e depois encaixa de volta. Se isso parecer muito bom para ser verdade, é. Claro, esses gráficos de retrospectiva com os traders perfeitos só contam a metade da história.
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A captura de tela abaixo mostra o mesmo cronograma diário EUR / USD com a mesma média móvel. Mas desta vez, marquei todos os pullbacks que não o fizeram até a média móvel. E, é claro, se olharmos mais de perto, haveria muitas mais vezes quando o preço tentou uma reversão, mas falhou. Portanto, a negociação média de reversão é mais do que apenas uma negociação de volta para a média móvel e requer uma gestão de entrada muito rígida, abordagem de gerenciamento de risco e um caráter emocionalmente estável para evitar coisas como revenda ou negociação.
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Os 4 principais desafios do comércio médio de reversão.
No que se segue, examinamos os aspectos mais comumente ignorados que tornam a negociação média mais difícil do que parece à primeira vista.
# 1 Como você determina a média?
Embora isso pareça muito óbvio, a maioria dos comerciantes nunca pensa nas implicações que sua escolha da média móvel tem em suas negociações. Vamos dar uma olhada no gráfico EUR / USD acima. Desta vez, aplicamos duas médias móveis diferentes: a média móvel 100 suavizada (SMA) em vermelho e 50 SMA em azul. As diferenças podem parecer insignificantes, mas para um comerciante de reversão médio, escolher a média móvel correta é uma das decisões mais importantes e também é muito pessoal e individual. Estas são as principais diferenças entre os dois tipos de médias móveis:
Como você pode ver, isso não é crítico e não há certo ou errado quando se trata de escolher uma média móvel para sua negociação. Em vez disso, quero destacar o fato de que a escolha da média móvel tem amplas conseqüências no seu estilo de negociação e deve ser feita com base em preferências pessoais e estilos de personagem.
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# 2 Às vezes, o preço não reverte, mas a média móvel alcança o preço.
O segundo aspecto mais negligenciado e subestimado é que às vezes a inversão acontece muito devagar e, enquanto isso, a média móvel se aproxima do preço e, assim, reduz a recompensa: a proporção do comércio.
A captura de tela abaixo ilustra o ponto. Embora, à primeira vista, parece que a estratégia de reversão média funciona como um charme e um preço sempre retorna à média móvel, é importante entender que, às vezes, a média móvel alcança o preço mais rápido e pode reduzir a recompensa inicial: taxa de risco e, conseqüentemente, a expectativa de tal estratégia de negociação. Um comerciante então tem que decidir se ele deixa sua ordem de lucro inicial sem mudança ou se ele move seu lucro com a média móvel.
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# 3 Reversão média contra captura de uma faca caindo.
Escolher tops e fundos pode ser uma coisa muito perigosa a fazer na negociação e os comerciantes amadores, especialmente, muitas vezes se envolvem em tal comportamento comercial, porque eles subestimam o fato de que o preço pode manter tendências muito mais do que eles pensam. Durante períodos de tendências duradouras e fortes, a reversão da média comercial pode muitas vezes levar a riscos significativos de perda sem tomar precauções. A captura de tela abaixo mostra o gráfico atual EUR / USD diário e levou preço cerca de 300 dias de negociação para finalmente se encontrar novamente com a média móvel.
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Um comerciante de reversão médio não está aguardando com ordens pendentes em níveis predeterminados, como ficando na frente de um trem que se aproxima, mas espera até que o trem tenha chegado a um suporte e ofereça indícios de que vai para o outro lado.
# 4 Estabilidade emocional e disciplina.
Embora isso seja verdade para todos os tipos de negociação, é especialmente importante para comerciantes de reversão média. Pode levar muito tempo até ocorrer um sinal de negociação e muitas vezes você não verá todos os seus critérios de entrada, mas o preço ainda se volta para a média móvel. Ficar longe de saltar no final e não tentar perseguir um comércio é muito importante. Outras vezes, todos os seus critérios se alinham, mas o preço ainda continua em frente a você. Não cortar sua perda e adicionar a um perdedor é o que significa que os comerciantes de reversão costumam fazer porque acreditam que a reversão está atrasada.
Dica: os osciladores, como o STOCHASTIC, muitas vezes fornecem as implicações erradas para os comerciantes de reversão média. Os cenários de sobrecompra e sobrevenda são freqüentemente usados ​​como razões para entrar em negociações de contra-tendência, enquanto os preços de sobrecompra geralmente apenas sinalizam uma tendência muito forte - e não uma inversão em atraso.
Todos esses pontos destacam a complexidade e os desafios para o comércio de reversão médio e torna-se óbvio por que esse estilo pode não ser adequado para comerciantes amadores ou comerciantes que ainda estão lutando com o aspecto mental da negociação. No entanto, nem todos os comerciantes se sentem confortáveis ​​com uma estratégia de tendência seguinte; Portanto, é importante que você se audite para encontrar seu ajuste perfeito.
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The Mean Reversion Trader - Qual estilo Forex combina com você?
O comércio médio de reversão é construído em torno da idéia de que os preços altos e baixos são temporários e um preço tenderá a voltar para sua média ao longo do tempo.
Portanto, um comerciante de reversão médio estabelecerá uma média em que pensa que o preço reverterá, e os níveis negociarão quando o preço se desviar suficientemente. Isso é semelhante ao que os fabricantes de mercado fazem ao estabelecer um meio e estar pronto para comprar abaixo desse preço e vender acima dele.
Tradutor de reversão de média famosa:
Enquanto os mercados exibirem esse transtorno bipolar e passem de períodos de mania para períodos de depressão, a reversão média deve continuar a merecer o valor como estratégia de investimento.
O Connor e os Associados usaram esse mercado fazendo estilo de negociação para se tornar um dos maiores participantes nas trocas de opções dos EUA nos dez anos após sua fundação em 1977.
Sua experiência em preços de opções e gerenciamento de riscos levou a Swiss Bank Corporation a formar uma joint venture.
Tempo necessário para se tornar um dos maiores participantes nas trocas de opções dos EUA.
5 fatos sobre a negociação inversa média.
1) Análise Fundamental.
Os comerciantes de reversão média precisam ter uma sólida compreensão dos fundamentos econômicos, pois as taxas de câmbio podem divergir da média histórica por longos períodos devido a fatores como desequilíbrios comerciais prolongados, incerteza política, política econômica pobre e outros fatores macroeconômicos.
2) A Estratégia de Longo Prazo.
A estratégia de Reversão Média atende melhor ao comércio de longo prazo, pois há uma imagem mais clara de uma média em um período mais longo.
3) Observe os Riscos.
Um comerciante de reversão médio deve ter o cuidado de observar eventos potenciais que possam afetar negativamente o comércio cambial. Tais eventos têm o potencial de fazer com que a taxa de câmbio diverge da média por longos períodos e prejudique significativamente os níveis de capital.
O Arbitragem de Reversão Média é muitas vezes melhor implementado em taxas de câmbio cruzado, onde duas economias estão alinhadas de forma estreita, pois o desvio significativo da taxa da média pode rapidamente levar a um re-equilíbrio de recursos e um re-alinhamento de taxa de câmbio em relação à média.
Os indicadores técnicos podem ser uma adição útil ao comerciante de reversão médio para ajudá-los a identificar o ponto de viragem de uma tendência em que a taxa de câmbio se desviou significativamente da média histórica.
Negociação de reversão média no MahiFX.
Caracterize a natureza do movimento.
O primeiro passo é procurar qualquer notícia que possa estar recebendo preços.
Monitore a ação de preço do seu comércio a partir das tabelas do livro de área de negociação.
Você pode abrir os livros e ver gráficos mais detalhados da ação de preço em todos os pares e em diferentes horizontes. Observe que o gráfico de livros EUR / USD mostra períodos horários, enquanto o gráfico GBP / USD mostra períodos de 10 minutos.
Navegue até a seção de gráficos.
Um gráfico útil para a negociação média de reversão seria um com vários instrumentos comparando seus retornos ao longo de um período de amostra definido. O exemplo abaixo mostra o desempenho EUR / GBP, GBP / USD e EUR / USD nos últimos 9 meses.
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Fx estratégia de reversão média
Esta é uma estratégia de negociação simples que fornece algumas propriedades principais de reversão de média. Envolve o seguinte:
Se o preço atual for maior do que a banda superior de bollinger, venda o estoque.
As bandas bollinger são calculadas usando um desvio padrão médio + multiplicador *. A média neste caso, é calculada por uma curva de regressão linear porque uma média móvel simples geralmente é um indicador de atraso e se torna um grande problema com longos períodos de retrocesso.
Jogar com o período de look-back pode fornecer alguns resultados interessantes, experimente-o!
Pensamentos e sugestões são sempre bem-vindos.
Mais informações sobre a estratégia podem ser encontradas aqui.
Código atualizado para corrigir bandas altas e baixas de bollinger.
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Você pode reescrever isso para que possamos fazer o teste contra ações individuais, em vez de todo o mercado que seria apreciado!
Feito! Eu também reparei onde faltava a banda inferior de bollinger. Eu configurei apenas usando o S & amp; P500, mas você pode modificar o sid para você.
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Seong, este é um fascinante algo.
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Parece que na sua função handle_data você tem "context. days_traded + = 1". Esta função não é executada em todos os minuetos em um backtest completo? Não é possível que o cheque aconteça a cada 20 minutos em oposição a 20 dias?
Obrigado por mencionar isso, eu não pensei em como funcionaria em dados minuciosos, pois eu apenas o testei em dados diários, mas aqui também é uma maneira de testá-lo em dados minuciosos.
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Eu não estou acostumado a ler o código de Python, então eu posso estar faltando alguma coisa, mas onde está a "posição de saída" comando no seu código? Eu vejo você comprando 5000 ações quando você está abaixo do limite mais baixo e está vendendo quando você está acima da parte superior, mas eu não vejo você sair de qualquer lugar no meio. Pergunto porque, no cabeçalho, você diz que as posições são encerradas quando o preço cruza a média móvel.
Além disso, você está usando alavancagem aqui?
Outra pergunta: você diz que está usando a intercepção da curva de regressão linear, mas não o valor retornado segundo do linregress (indexado pelo número 1) corresponde à inclinação da linha de regressão? Novamente, novo para Python, então eu poderia estar muito errado.
Ao contrário do mercado de futuros, o lado longo dos mercados de ações funciona de forma bastante diferente do lado curto, pelo menos é o que eu vi. Provavelmente, porque nós humanos reagem de maneira diferente à ganância e ao medo. Os lados curtos são gotas rápidas e íngremes duráveis ​​por períodos curtos, enquanto o lado longo é mais gradual e dura mais. Com base nisso, as reversões médias precisam de parâmetros diferentes para trabalhar em lados curtos e longos. Eu adoro ver o intercâmbio de idéias e a generosidade dos codificadores capazes aqui.
Obrigado a todos por compartilhar.
A meu conhecimento, o linregress 1 retorna a intercepção da linha de linha onde [0] retornaria a inclinação, mais aqui.
E você está certo sobre a posição de saída, não há por agora, vai chegar em breve. E sim, há um pouco de alavancagem usada aqui, embora quanto a quanto dependeria do valor do pedido.
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Ah, sim, você está certo sobre o linregress. Do ponto de vista estatístico, essa é uma escolha muito estranha de sua parte.
Você é capaz de executar a estratégia sem alavancagem, para que possamos ter uma idéia do que os retornos seriam nessa situação. Eu pergunto porque eu joguei com estratégias semelhantes que não dão a nenhum lugar a mesma performance que a sua, mas eles não foram alavancados, então eu quero ter certeza de que eu faço uma comparação justa.
Ainda trabalhando na alavanca, mas eu incorporei as posições de saída para o algoritmo e os retornos são muito diferentes. Se você quiser saber mais sobre a alavancagem, também há um segmento de Quantopian aqui. A posição de saída atual é sempre que o preço cruza a média, e acho que seria uma posição de saída melhor do que isso especialmente com o período de 19 dias de referência. Se você tiver alguma sugestão sobre isso, não hesite em publicar.
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O último backtest que eu carreguei não usa alavancagem para que você possa usar isso como uma boa maneira de comparar seus testes com os meus.
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Aqui é uma maneira de adaptá-lo a dados minuciosos (o que funciona!), Usando um cheque para adicionar preços apenas uma vez por dia (no fechamento), você pode efetivamente armazenar preços próximos em uma matriz para executar a regressão linear método.
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Isso funciona melhor.
Marco, desculpe o novato aqui. mas o algoritmo que você postou é muito diferente do método / código de regressão linear de Seong Lee. Parece mais próximo de https: // quantopian / posts / simple-algo-that-tries-to-earn-money-on-spéulators. Você postou no tópico errado? Você pode descrever as novas mudanças que você fez? torna mais fácil ver as novas alterações de código.
Quando clonei e execute o seu algoritmo, recebi o seguinte aviso. então, há algum motivo pelo qual você usou o batch_transform aqui além do histórico? Você precisaria mais sobre como o batch_transform funciona aqui?
& quot; Aviso batch_transform está obsoleta, use o histórico em vez disso. & Quot;
Eu criei esse algoritmo antes do & # 39; history () & # 39; foi liberado. & Batch_transform & # 39; é muito desatualizado e não recomendamos que você use mais, por favor use o & # 39; history () & # 39; que permite que você consulte a quantidade X de dados históricos a partir da data de negociação atual do backtester.
Então, se você quisesse os últimos 20 dias de dados de negociação que você faria:
A última versão que eu tenho aqui usa o histórico para consultar dados anteriores, sinta-se livre para usar esse em vez disso.
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Bem, eu sinto que se, ao invés de comprar quando o preço próximo atravessar Bollinger mais baixo pela primeira vez, você deve comprá-lo uma vez que o preço de fechamento refira e iguala o Bollinger mais baixo (e similarmente para curtir também).
Você já ouviu falar de superação? O algoritmo não funciona bem em dados não treinados / invisíveis. Tente, por exemplo, para executar o algoritmo de 2018-2018. São necessários testes avançados, entre outras coisas! ;-)
A estratégia foi publicada em 2 de outubro de 2018!
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Alguém pode me ajudar a mudar este algo para algo menor? Toda vez que eu tento ajustá-lo para dizer 3.000, me dá um retorno de 29.000%. O que acontece com isso? BTW I & # 39; m noob total.
O problema aqui provavelmente está relacionado ao seu pedido, sendo muito grande. O que está acontecendo é que você está comprando e vendendo muitas 3000 ações, o que torna sua estratégia não razoável. Para obter um bom recurso sobre os tipos de pedidos, tente:
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Tutoriais.
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Xiaowei Yan.
Xiaowei é um Desenvolvedor Quantitativo da QuantConnect. Ele possui um mestrado em Finanças pela Universidade de Rochester e trabalhou anteriormente na gestão de investimentos no Galaxy Capital e William M. Mercer.
Artigos recentes.
Combinando Reversão Média e Momento no Mercado Forex.
Em Tutoriais de Estratégia, publicado em 16 de junho de 2017.
Neste tutorial, construímos uma estratégia combinando impulso e reversão média para os mercados de câmbio da pesquisa de Alina F. Serban [1] Alina F. Serban, combinando estratégias de negociação de impulso médio e de impulso nos mercados de câmbio on-line, baseada em pesquisas em o mercado de ações de Ronald J. Balvers e Yangru Wu [2] Ronald J. Balvers, Yangru Wu, Momentum e reversão média em todo o mercado nacional de ações Online Copy. O Serban cria um factor de impulso usando os retornos dos últimos 3 meses e um fator de reversão médio como desvio do preço médio. Usando esses fatores, usamos regressão para prever os retornos do próximo mês. Nós aplicamos a estratégia do artigo da Serban e atualizamos o fator de reversão médio para melhorar seu nível de significância.
Em teoria, ao negociar câmbio, o retorno esperado acumulado em cada moeda deve ser o mesmo quando ajustado pelas taxas de câmbio (parceria de juros descoberta, UIP [3] Investopedia, Parceria de taxa de juros não coberta. Cópia on-line). Isso sugere que os mercados devem ser predominantemente significativos reverter, no entanto, na prática, vemos as tendências momentâneas de curto prazo e a reversão média a longo prazo. Este foi o fenômeno notado pela primeira vez por Chiang e Jiang [4] Chiang, T., Jiang, C., 1995. O câmbio retorna em horizontes curtos e longos. Revista Internacional de Economia e Finanças 4, 267-282. Cópia Online.
Testamos a teoria sobre EURUSD, GBPUSD, USDCAD e USDJPY e re-balanceados mensalmente. O nível e os coeficientes de significância do modelo são próximos dos do papel, mas os retornos e os Razões Sharpe obtidos não são tão bons quanto o que o papel reivindicou. O algoritmo alcançou um retorno anual bastante estável de 11%, Razão 0,8 Sharpe e 11% de redução.
Introdução.
A estratégia é centrada na teoria da paridade de interesse descoberta (UIP). A UIP afirma que a mudança na taxa de câmbio deve incorporar quaisquer diferenciais de taxa de juros entre as duas moedas. Ao procurar padrões no desvio da UIP, podemos potencialmente gerar retornos anormais.
Condições de paridade de juros.
A UIP declara que um investidor que empresta dinheiro em seu país de origem e empresta-lo em outro país com uma taxa de juros mais elevada deve esperar um retorno zero devido às mudanças na taxa de câmbio. Em outras palavras:
Onde está a taxa de juros doméstica, é a taxa de juros estrangeira, é a taxa de câmbio à vista e é a taxa de juros. Também podemos substituir a taxa de avanço de F com taxa de spot esperada:
Tomando registros das duas equações acima, obtemos:
O desvio de UIP é denotado por y e definido da seguinte forma:
Estimativa de modelo e parâmetro.
Fama e French e Summers [5] Fama, E., 1984. Taxas de câmbio a prazo e à vista. Journal of Monetary Economics Online Copy 14, 319-338. construiu um modelo simples para o preço das ações que é a soma de uma caminhada aleatória e um componente estacionário - eles representam o log natural do preço das ações com x. O componente estacionário representa os balanços temporários no preço das ações (caracterizado pelo coeficiente), o parâmetro captura o componente de deriva da caminhada aleatória e um coeficiente explica o efeito de momentum. Balvers e Wu constroem o log de preços das ações como:
Usando a equação acima Serban adapta-se para encontrar o retorno anormal no mercado forex. O que representa a velocidade da reversão média e pode variar de país, enquanto que representa a força do impulso e pode variar de país e por atraso. O parâmetro também varia de acordo com o país. Contabilizar essas mudanças:
Estratégia de negociação.
A estratégia de negociação do papel permite mudar por país, enquanto deixa e permanece fixa. Ao aplicar a regressão do Mínimo Esquema Ordinário (OLS), o modelo estima o retorno y para cada moeda. Construímos o portfólio tomando uma posição longa na moeda com o maior retorno esperado e assumindo uma posição curta na moeda com o menor retorno esperado. Nós mantemos essas posições por um mês, e repita o processo por mês. Existem duas exceções a esta estratégia: se todos os retornos esperados forem positivos, nós tomamos apenas uma posição longa e vice-versa.
Para limitar o número de parâmetros que precisamos estimar e encontrar uma solução com facilidade, só permitimos a mudança por país. De acordo com o artigo, se deixamos ρ ficar fixo e J = 3, podemos obter o maior retorno para esta estratégia. Em caso afirmativo, a equação pode ser simplificada como:
Ao aplicar a equação acima, descobrimos que a escala da reversão média para cada moeda é muito diferente, e essa diferença de escala é grande o suficiente para afetar a precisão de nossa classificação. Realizamos um ajuste para padronizar a reversão média. Ao calcular (a média dos preços do registro), também calculamos o desvio padrão σ. Neste tutorial, substituímos por. Isso captura o fator de reversão médio melhor do que a técnica do autor.
Descrição de dados.
O papel usou dados da taxa de câmbio mensal para o Dólar canadense / USD, Marca / Euro alemã, Libra do Reino Unido / USD e ienes japoneses / USD, de 1978 a 2008. Devido à disponibilidade de dados, usamos Euro / USD em vez de Marca / Euro alemão , e os primeiros dados disponíveis começam a partir de 2004. Cada vez que lançamos a estratégia, usamos todos os dados históricos disponíveis antes da data de início para construir o modelo OLS e usamos esse modelo para todo o backtest. O artigo usou 1/3 de seus dados como o conjunto de dados de treinamento e o resto do conjunto de testes. Nós testamos diretamente nosso modelo no backtesting, porque a QuantConnect facilita isso.
Para aplicar o modelo, precisamos primeiro puxar os dados do histórico para construí-lo. O projeto pode ser dividido brevemente em quatro partes: a solicitação de dados históricos, treinamento de modelo, previsão e execução.
Etapa 1: Solicitar dados históricos.
A primeira função leva dois argumentos: símbolo e número de pontos de dados diários solicitados. Esta função solicita Citações históricas e o constrói em um DataFrame de pandas. Para mais informações sobre pandas DataFrame, consulte a documentação de ajuda DataFrame. A função calcular_reter toma um DataFrame como um argumento para calcular a média e o desvio padrão dos preços do registro e crie novas colunas para o DataFrame (retorno, fator de inversão e momentum) - ele prepara o DataFrame para regressão linear múltipla.
Passo 2: Construa o Modelo Predictivo.
A função concat solicita histórico e junta os resultados em um único DataFrame. Como varia de país, então nós atribuímos a média e desvio padrão ao símbolo para cada moeda para uso futuro. A função OLS leva o DataFrame resultante para realizar uma regressão OLS. Nós o escrevemos em uma função porque é mais fácil mudar a fórmula aqui se precisarmos.
Passo 3: Aplicar modelo preditivo.
A função de previsão usa o histórico nos últimos 3 meses, mescla-o em um DataFrame e, em seguida, calcula os fatores atualizados. Usando esses fatores atualizados (juntamente com o modelo que construímos), calculamos o retorno esperado.
Há alguns pontos de nota:
Precisamos de históricos TradeBars nos últimos três meses. Para fazer isso, solicitamos 99 barras e usamos um DataFrame de pandas para extrair um ponto de dados para o final de cada mês. Usamos o cronograma de eventos para executar a estratégia no primeiro dia de negociação, no entanto, às vezes o primeiro dia do mês pode ser no 2º caso a 1ª cai em um fim de semana. Para corrigir isso, removemos os dados do mês atual, deixando apenas os últimos 3 meses de dados. Começamos a partir do segundo elemento de res (res [1:]) porque res e params são comprimentos diferentes. Isso foi difícil de detectar porque o Python não lançava erro ao executar [a * b para a, b em zip (res, params)], mesmo que o comprimento das duas listas seja diferente. Esta função também usou extensivamente os métodos de dados do pandas DataFrame. Para mais informações, consulte pandas.
Etapa 4: inicializando o modelo.
Na função Inicializar, preparamos os dados e conduzimos uma regressão linear. A propriedade de classe 'self. formula' é o resultado da regressão OLS. Usaremos esse objeto cada vez que reequilibremos o portfólio.
Etapa 5: Realizar o Reequilíbrio Mensal.
Todos os meses, reequilibramos o portfólio usando o método de Agendador de Evento. Os retornos previstos são adicionados à matriz de classificação e, em seguida, ordenados por retorno. O primeiro elemento da lista é o melhor retorno emparelhado com o símbolo associado. Quando todos os retornos esperados na matriz de classificação são positivos, apenas passamos o par com o maior retorno esperado. Quando todos os retornos são negativos, apenas ficamos curtos com o menor retorno esperado.
O resultado de regressão a seguir é obtido por backtesting do período de junho de 2018 a junho de 2018. Podemos ver que os resultados estão bastante próximos daqueles do papel-fonte com um valor R-squared de 3,1% em comparação com os 3,89% do papel. Nosso coeficiente de momentum, ρ, é 0,0344 comparado ao 0,042 do papel. Obtivemos 0,9955 coeficiente de reversão médio (1 - 0,0045), e o papel obteve 0,9859.
A partir desses resultados, podemos dizer que o tamanho de amostra limitado não prejudica a viabilidade desse modelo. As estatísticas t dos coeficientes são -4,074 e 1,417 para o fator de reversão e o fator momentum, respectivamente. O p-valor do factor de reversão é muito pequeno, o que significa que este fator tem um nível de significância muito alto.
Resultados da sensibilidade Backtest.
Realizamos algumas análises de sensibilidade do período em diferentes períodos de tempo e resumimos os resultados como a seguinte tabela:
Conclusão.
O documento demonstra que há ineficiências na UIP que podem ser exploradas com um impulso híbrido e uma estratégia de reversão média. Embora o tamanho da amostra do papel seja muito maior do que o nosso, o parâmetro e o nível de significância dos dois modelos são muito próximos. As estratégias que discutimos acima mantêm-se fixas e só permitem a mudança por país. Se permitimos a mudança por atraso, o nível de significância do modelo pode aumentar, mas isso poderia tornar a modelagem mais difícil ao introduzir a multicolinearidade. Para testar isso, nós escrevemos essa implementação no algoritmo e comentamos as linhas. Se você estiver interessado em explorar esta extensão para o modelo, pode alterar essas linhas para testar sua estratégia.
Colaboradores.
Referências.
Você poderia elaborar mais sobre o nexo relacional entre o modelo específico usado para prever os retornos e a rejeição da teoria UIP? Tudo o resto é claro para mim, pelo menos até agora 🙂
Obrigado por sua pergunta. O uso da rejeição da teoria da UIP é demonstrar que existem fenômenos de reversão média e momentum no mercado FX. O autor usou os desvios cumulativos da UIP para cada moeda ao longo dos últimos 6 meses para classificar as moedas. A moeda com o maior retorno cumulativo classifica como o & # 8216; vencedor & # 8217; e aquele com o menor retorno é o perdedor & # 8216; # 8217 ;. No papel, podemos ver padrões evidentes de impulso e reversão do vencedor e do perdedor (na página 4, figura 1 do documento).
Em uma palavra, o autor mencionou a UIP com a finalidade de demonstrar que os fenômenos de reversão e ímpeto da média realmente existem e de apoiar o modelo de forma teórica.
Obrigado pela sua boa pergunta. Se isso não fosse suficientemente claro, não hesite em solicitar mais detalhes.
Oi Xiaowei, trabalho interessante como sempre.
Clonei seu código, no entanto, estou obtendo um erro de sintaxe na linha 25:
Você poderia explicar o que está criando o problema e como corrigi-lo?
Você pode atualizar isso para funcionar na versão mais recente? Obrigado.
Artigo interessante, você deve mencionar na seção Condições de Paridade de Interesse que você está tomando a primeira ordem de aproximação de Taylor de logar nos lados esquerdos das equações. Eu estava tentando seguir matemática e demorou um pouco para descobrir o que estava fazendo, eu imagino que explicar isso pode salvar outros por algum tempo.

Idéias simples para uma estratégia de reversão média com bons resultados.
Um leitor me enviou algumas regras de negociação que ele recebeu de um boletim de notícias da Nick Radge. Ele queria saber se essas regras realmente faziam, assim como publicadas na newsletter. Eles pareciam muito simples de produzir bons resultados. A estratégia como apresentada foi longa e curta e foi na margem, mas ele queria saber como isso fazia o tempo só desde que ele não era curto. Depois de entrar em contato com Nick Radge no The Chartist, confirmei com ele que estava certo publicar essas regras.
As Regras Originais.
Testado de 1/1/1995 a 31/05/2018. Máximo de 20 posições em 10% do capital próprio cada. Isso significa que a estratégia pode ser investida em 200%. Raramente obteve 200% investidos de acordo com Nick Radge.
Reduzir a média móvel de mais de 100 dias. Feche menos do que a média móvel de 5 dias 3 mínimos baixos. (Não é mais baixo, falei este erro na primeira vez que escrevi o código) Membro do Russell 1000.
Defina um limite de compra para o próximo dia, se o preço cair outra .5 vezes a faixa média real de 10 dias.
O fechamento é maior do que o dia anterior fechar Vender no próximo aberto.
Comentários sobre as Regras.
Não há regras extravagantes aqui. É uma estratégia padrão de reversão média. Às vezes, a estratégia produzirá mais sinais do que os slots abertos. Para negociar isso, é preciso estar assistindo os mercados durante o dia e tomar os sinais como eles acontecem. Isso não é realista para a maioria das pessoas, uma vez que não são comerciantes em tempo integral sentados na frente de seus computadores. Pode-se automatizar isso, mas essa não é uma tarefa simples.
Você pode ter tomado uma pausa na regra de saída muito simples de 'up up'. Essa regra traz memórias enquanto eu trabalhava para a Connors Research. A primeira vez que ouvi sobre esta regra e testei. Eu pensei que não havia como essa regra pudesse funcionar. Achei que isso iria destruir uma estratégia perfeitamente boa. Fiquei maravilhado por ter funcionado e produzido bons resultados. É por isso que digo que alguém deve testar idéias antes de jogá-las fora. Você nunca sabe o que funcionará.
As Regras Testadas.
Eu fiz as seguintes alterações nas regras originais.
Testado de 1/1/2004 a 30/06/2018 Permite um máximo de 10 posições a 10% cada. Sem margem. Adicionado regras de liquidez de: média móvel de 21 dias de volume-dólar acima de US $ 10 milhões Preço como comércio superior a 1.
Quando há mais sinais do que posições abertas, o código escolheria aleatoriamente quais ações entrar. Eu então corri 500 execuções para cada teste.
Resultados Russell 1000.
O CAR médio do 500 Monte Carlo é de 22,35% com um DD máximo de 21,02%. Surpreendentemente bons resultados de regras tão simples. O desvio padrão para CAR e MDD é muito menor do que o esperado.
S & amp; P 500 Resultados.
Os resultados não são tão bons quanto o uso do Russell 1000, mas ainda é bom. Provavelmente por causa do universo menor que leva a uma menor exposição.
Russell 3000 Resultados.
Ter um universo maior, nos dá mais exposição que dá maior CAR.
Planilha.
Se você estiver interessado em uma planilha dos dados usados ​​para gerar essas tabelas, insira suas informações abaixo e envio-lhe um link para a planilha. A planilha inclui os dados completos de execução de Monte Carlo. Na planilha são detalhes sobre como obter o código AmiBroker que usei para esta publicação.
Pensamentos finais.
O que eu gosto dessa estratégia é o quão simples é, mas produz bons resultados. Apenas 3 regras de configuração. Uma regra de saída realmente simples que alguém pensaria não funcionaria. O maior problema com a estratégia é que a maioria das pessoas não pode trocá-lo porque exige estar na frente do mercado durante todo o dia. Em uma publicação futura, analisaremos as mudanças nas regras para torná-la mais comercializável para a pessoa comum.
Plataforma Backtesting usada: AmiBroker. Provedor de dados: Norgate Data.
Adicionado em 20/8/2018: no tópico do comentário abaixo, algumas pessoas questionaram os resultados. Eu tinha um pesquisador amigo de meu código até as regras, conforme indicado nesta publicação. Seus resultados correspondem exatamente aos meus. Isso me dá total confiança de que os resultados estão corretos.
Good Quant Trading,
Preencha gratuitamente uma planilha eletrônica:
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Adorei seu trabalho em TradingMarkets. É por causa de vocês que eu comecei a procurar estratégias de reversão média para ações.
Com a questão de muitos sinais e assistindo a tela, Interactive Brokers possui uma facilidade de Basket Trader que permite que um comerciante entre em muitos pedidos de mercado. Assim, ele / ela não precisaria se sentar na frente da tela o dia todo, pois o IB enviará automaticamente o pedido quando a condição de preço for atendida. A posição máxima que pode ser aberta durante o dia dependerá da permissão de financiamento que o comerciante tenha.
Uma pergunta rápida se você não se importar. Estou usando o Amibroker também para executar a simulação de Monte Carlo. No entanto, não consigo produzir as estatísticas ANA dos retornos (média, min, max, mediana) da Amibroker. Isso é um backtester personalizado? Ou você correu manualmente para cada ano?
Obrigado pela sua resposta.
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Estou muito familiarizado com os pedidos de cesta. A questão é se alguém tem uma conta de margem, mas não quer na margem, como fazer isso?
Eu usei o CBT para produzir o retorno anual para cada execução. Então eu peguei todas as corridas coladas em Excel. A partir daí, gerei as estatísticas.
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Estou surpreso que esta estratégia tenha retorno positivo mesmo em 2008.
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2008 tende a ser um bom ano para estratégias de reversão média.
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Eu concordei com César, 2008 foi um ano fantástico para uma reversão média.
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Obrigado pelo excelente trabalho!
Atualmente, estou seguindo outra das estratégias de Nick Radge # do seu livro Unholy Grails. Esta é uma estratégia de breakout / trendfollowing. Eu acho que complementar isso com uma estratégia de reversão média seria uma boa idéia.
O que você está descrevendo aqui parece ser tentadoramente bom. Presumo que você não inclua a comissão / derrapagem nos testes? Se você está negociando na Austrália, este é um problema, infelizmente.
Se eu entendo corretamente, você entraria suas ordens EOD, então não há realmente nenhuma razão para monitorar o mercado durante o dia, ou estou faltando alguma coisa?
Mantenha o bom trabalho!
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Sim, eu incluo $ .01 / share para comissão / derrapagem. Veja as minhas perguntas freqüentes, alvarezquanttrading / faq /, para obter mais detalhes sobre como faço meus testes. A questão é que você pode ter 40 ações que configuraram a noite anterior e você não sabe o que irá desencadear. Em 30 desses gatilhos, você só quer entrar nos primeiros 10 que o fazem.
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Algumas perguntas simples:
1) E quanto ao volume de negócios da estratégia? Você usa algum custo e derrapagem?
2) O viés de sobrevivência pode ter um impacto muito grande no desempenho, provavelmente mais do que podemos imaginar. Você considera isso?
3) Qual software você usa para backtest?
4) você conhece uma solução (software + provedor de dados) que fez backtesting simples com ações descartadas (eliminar viés de sobrevivência)?
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Veja as minhas perguntas freqüentes, alvarezquanttrading / faq /, para obter mais detalhes sobre como faço meus testes. Isso responde todas as suas perguntas e depois algumas.
1 & # 8211; O volume de negócios é alto devido à saída rápida. Eu uso $ .01 / share para comissão / derrapagem.
2 & # 8211; Sem viés de sobrevivência desde que os meus dados retiraram ações.
3 & # 8211; Eu uso AmiBroker.
4 & # 8211; Eu uso AmiBroker e Premimum Data para meus testes.
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Os dados de exibição de PLs para NASDAQ-100 e S & amp; P 100. Tenho a impressão de que seu estudo envolve um viés de seleção, ou seja, você apenas mostra os bons resultados. Eu posso estar errado, mas é isso que minha análise diz.
Além disso, inclua dados de 31/05/2018 até onde o Russel 2000 sofreu muito.
Mais importante, este é um sistema simples, mas tem 6 parâmetros, então, do PoV de ajuste de curva, isso não é muito simples.
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Talvez em uma publicação de seguimento incluirei o SP100 & # 038; Dasdaq-100. Acho que eles não vão fazer também devido à falta de exposição. A execução de uma corrida de Monte Carlo leva tempo. Se eu fizer um acompanhamento, também incluirei o R2000.
Duas das regras são regras de liquidez que a regra original não possuía. Não é realista testar esses estoques de menor volume. O meu palpite é se eu remova estas regras, os resultados melhorariam porque essa foi minha experiência.
Eu discordo que essas regras constituem um ajuste de curva. Somente algumas regras, parâmetros simples e cada regra faz sentido. A questão com a qual uma estratégia passou de ser não ajustada em curva para ajustada à curva é que existe uma grande área cinza entre as quais as pessoas têm desentendimentos quando o ajuste da curva aconteceu. A parte boa é que se alguém pensa que o encaixe da curva aconteceu, pode-se ignorar a pesquisa e não o comércio.
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No período avaliado há cerca de 2.375 barras de bit, você tem 7.183 negócios para o Russell 1000. Divida que por 10 e multiplique pelo período médio de espera e você recebe 2.571 bares. Isso significa que muitas posições se sobrepõem e, mesmo que você abra 10 posições no momento em que você segura muitos mais abertos. É por isso que o seu CAR é exagerado. Se você ajustar isso e você adicionar uma derrapagem razoável, nem sequer faça isso perto de comprar e manter com dividendos reinvestidos. Seu CAR elevado é uma bandeira vermelha. Qualquer CAR acima de 15% é uma bandeira vermelha. Aparentemente, seus backtests baseiam-se no uso do capital aberto para comprar mais ações. Você não pode fazer isso na vida real. Você deve adicionar dinheiro à conta. Quando você faz isso e também conta corretamente para derrapagens, o método é um perdedor.
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Há 10,5 anos no teste com 252 bares por ano. Isso dá 2646 barras no teste não 2375. A retenção média é de 3,58 barras, mas é preciso entender como AmiBroker calcula o número de barras mantidas para uma posição. Se eu entrar em uma posição hoje na abertura e sair amanhã à tona, o AmiBroker calcula isso como uma barra de 2 barragens. Na realidade, é apenas 1 bar do tempo. Deve-se subtrair um do & # 8216; Avg Bards Held & # 8217; que AmiBroker oferece.
Se tomarmos (((7183 negociações) / (10 posições)) * (3,58-1 barras)) / (2646 barras totais em teste) * 100 = 70%, o que é muito próximo da & # 8216; Exposição% & # 8217; no relatório AmiBroker de 69,67%. Por esses cálculos, tudo é bom.
Por causa de suas preocupações, verifiquei o meu código novamente para ter certeza de que não estava inserindo mais de 10 posições ou usando margem. Estou sempre consciente de que posso (e eu faço) cometer erros. Depois de verificar o meu código, não vejo problemas.
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Na verdade, é mais complicado do que isso e o cálculo da exposição está errado porque você está fazendo um sistema de longo tempo e você deve procurar apenas em períodos em que as condições são atendidas. Dado que, o sistema provavelmente está ocupando muitas outras posições do que 10 em um determinado momento. Observe que a maioria dos retalhistas de varejo calcula o CAR com base no patrimônio inicial e inicial e não contabiliza a margem. A única maneira de resolver isso é que você forneça um relatório completo de comércio por comércio aqui para que todos possam estar convencidos de que você não está usando margem nos cálculos do seu CAR. Eu pensei que isso era o que estava incluído na planilha, mas eu só encontrei um link para comprar o código Amibroker por US $ 50. Se esse sistema fosse um verdadeiro vencedor, não tenho sentido vendê-lo por US $ 50, é o que a teoria do comportamento racional diz.
Não estou convencido de que seus resultados estejam corretos ou que seu código esteja correto. A única maneira de você me convencer é fornecer resultados completos ou código para que seus leitores possam reproduzi-los.
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Aqui está o código que me impede de ter investido mais de 100%.
Aqui está o código que me limita a não ter mais de 10 posições ou ter mais de 100% investido. A menos que AmiBroker, de repente quebrou, essas linhas devem me impedir de investir mais de 100%.
Se você ainda acredita que o código está errado, sugiro que você codifique a estratégia e publique seus resultados. Eu lhe dei as regras completas. Não escondo nada. Ainda pode haver um erro no código que não encontrei, mas neste momento deixo para você codificar e publicar resultados que contradigam meus resultados.
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Eu só estou tentando ajudar a ouvir, mas não será aceita nenhuma reversão do ônus da prova. Qual versão do AMI você usa?
Tente adicionar isso.
Repito novamente que o alto retorno deveria ter desencadeado imediatamente uma bandeira vermelha. Qualquer pessoa com experiência de backtesting de mais de 3 meses sabe disso.
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Estou fazendo isso. Aqui está essa linha de código.
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Por causa de suas preocupações contínuas e que eu quero certificar-me de que o código está correto (como já disse antes que seja possível que eu tenha um bug que não encontrei), perguntei um favor de alguém que conheço que é um pesquisador profissional com habilidades AmiBroker muito fortes, para programar a estratégia como as regras como dadas nesta publicação. Quando trabalhei para a Connors Research, a forma como verificamos uma estratégia foi dando as regras em inglês (como nesta publicação) a outra pesquisa para codificar. Comparamos os resultados.
Os resultados do pesquisador para esta estratégia correspondem à mina de forma idêntica. Neste ponto, considero a estratégia verificada e correta. A menos que você queira dizer que as regras mencionadas na publicação estão erradas.
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Gostaria de uma cópia da planilha. Obrigado.
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Além disso, no que diz respeito às regras. O fechamento abaixo do mês de 5 dias tem que acontecer primeiro e, em seguida, os 3 mínimos baixos depois disso? Ou os 3 mínimos mais baixos podem começar acima do MA e então o fechamento abaixo do MA 5 dias acontece no 3º dia?
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Para obter uma cópia da planilha. Preencha o formulário na parte inferior da postagem.
No dia da configuração, o fechamento está abaixo do MA5 e esse dia é pelo menos o terceiro dia em uma linha de 3 mínimos baixos.
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Em vez de negociar ações individuais, como seus resultados seriam diferentes para a negociação ETF SPY, Long, Short ou Money mkt, e somente no EOD? Obrigado por compartilhar seu trabalho. Saudações, Jim.
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One would have to make big changes in the strategy because of lack of trades, the exposure would be very low and thus low CAGR.
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Thank you Cesar. That was my suspicion as well, …that there would be very few trades if one were trading SPY. Is there a favorite strategy (of yours, or that you recommend) for trading SPY at EOD only? Obrigado.
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I currently do not trade the SPYs. I am researching a possible SPY option trading strategy. But that is in the early stages of investigation.
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Hello, what AFL statement are you using to limit open positions to 10. As someone already pointed out it appears you system takes more than 10 positions and exceeds cash equity. I remember AFL has a command to limit the opening of new positions to 10 but i do not recall it having one to limit new positions based on already open ones. As already noted the CAGR is unrealistic and this is possibly due to overestimation.
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As I have pointed out, I believe the code is correct. Not to say that it could still be wrong. I have checked it several times. Why do you think the code is wrong?
Here is the code that limits me to not having more than 10 positions or having more than 100% invested. Unless AmiBroker, has suddenly broken, these lines should prevent me from having more than 100% invested.
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One more line of code.
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Thanks for the awesome, interesting site & blog.
With regards to the exit of this system: “Close is greater than the previous day’s close”, how do you exit if this condition never actually occurs? That is, the exit requires a close price greater than the previous day’s close price, so what if the price just kept falling, as an example. Wouldnt you hold it all the way down? Or if the price kept oscillating in a range such that this condition never came true. The stock might be held forever?
What am I missing?
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Yes in theory the stock could close down every day until it hit zero. In all my testing this has never happened. If the price oscillates, then we will get out because in order to oscillate the stock must close up and then we would get out. I agree with you it is a strange exit.
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What would be the inverse version of this strategy? (i. e what are the inputs if you wanted to trade short?)
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First, I have not tested the short version of this. The inverse rules changes are.
Setup changes would be.
Trigger is Previous close + .5 * ATR10.
Sell on first down close.
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Cesar: ” I asked a favor from someone I know who is a professional researcher with very strong AmiBroker skills, to program the strategy as the rules as given in this post.”
I find it interesting that this person was able to program this strategy, generate the results and test them in less than half a day. Originally, when you gave the rules the option I gave you was not included. This is what you gave:
And this one I suggested.
was not included. Your post that this must be included has a time stamp at least 3 hours after my post. I do not see a reason for omitting it in the first place because it deals with exactly the issues raised.
Therefore, one way for you to prove that your results are correct is to post an excel file of the Amibroker trade-by-trade output for the first case of Russell 1000. I don’t think you should have any objections to that. Then the issue will be settled either way. You may have something here but the odds are against you and you possibly either have optimized the system to fit past data or you have a bug that overstates CAGR. If this system worked and actually produces a CAGR that high it does not make any sense to sell the code for $50. Please do not tell me you are a good Samaritan and you want to make your blog visitors rich for a $50 down.
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The reason for the omission is I missed that one line of code when I copied over what I wanted to show. Since you have had someone code it up, you can verify for yourself if the results are correct or not. As far as I am concerned, these results are correct as I stated I had a another person code them up and get exactly the same results. I appreciate you bringing up your concerns that the code was wrong but I have proved to myself there are no issues. I will only spend more time and energy on this topic, if someone brings proof that the results are wrong.
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This strategy is in fact an intraday strategy, not interday. You might have many stocks that meets the criteria on given day. In real life however, you would only buy these stock, that will go down earlier. Having EOD data you do not really know, which one you will buy. That is why you need to use MonteCarlo.
Lets suppose, that on given fay 5 stocks meet criteria and goes down by at least 5 percent. After few days 4 of them reverses (“goog stocks”) and one goes further down (“bad stock”). MonteCarlo assumes that the distribution of probability is uniform. Other words, you will buy good stocks in 4 cases and the bad one in 1 case.
And what if bad stock almost always goes down quicker that good stock? That will mean, that the distribution of probability is not uniform. And the test results are not reliable. My question is: why could you assume that the first stock that will go down is a good stock. How do you know, that the stock that will first go down to limit on given day is not “bad stock”. I am asking the question, because I created similar mean reversion strategy, but this question worries me.
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I did do a Monte Carlo simulation on these results. We do not know which stocks trigger first. You are correct that we do not know if bad stocks tends to trigger first or not, thus the distribution is not uniform.
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what does the code look like for the following buy rule?:
“Set a limit buy order for the next day if price falls another .5 times 10-day average true range.”
I ask becuase it seems every time I attempt to code a limit order in amibroker I get a Holy Grail outcome!
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The reason you end up with a Holy Grail system is that there may be 100 signals and your system like this one, takes those that signal. In most peoples real trading they are not sitting in front of the computer to see which ones trigger first and then entering those. The more likely case is that one places limit orders for the first 10 ranked stocks. But then these may or may not get filled. Thus you end up with a much lower exposure and lower CAGR.
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If you have many signals on one day. instead of placing first say 10, you might place One-Cancel-All. That way you will always buy the stock, that first triggers on the limit. However, you will buy a maximum one stock daily, On the other hand, if you have 100 stocks with signal and if you place orders for 10 of them, you might buy nothing.
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Also, thanks for sharing this very hard work you have done. It seems no good deed goes unpunished.
Thanks for the great info!
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Results improve considerably when the requirement that the price be above its 100 day moving average is removed.
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Obrigado. I have had several people email about suggestions on how to improve the strategy or make it easier to trade. I will likely do a post on that in the future. I will remember to test by removing the MA100 rule.
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Good work but needs some checking. Would it be possible to provide the Ami backtest report for the S&P 500 case? Obrigado.
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I ran the data as per your adjustments back to 1995 using delisted and historical constiuents to alleviate survivorship bias (this also offrs some out-of-sample data as your test started 2004). I then ran the same removing the 100-day moving average as per Howard’s suggestion: Results as follows (Original vs Adjusted):
CAGR: 26.6% vs 41.9%
# Trades: 7359 vs 10755.
maxDD: -14.6% vs -32.8%
Certainly a significant outperformance, but coming with greater downside. I highly doubt the average trader could handle a 32% drawdown – regardless of the upside. My experience suggests anything over 20% is a struggle.
FWIW, I personally trade a more advanced mean reversion system on and end-of-day basis meaning I don’t need to sit in front of a screen. Pode ser feito.
Thanks for the write-up.
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Interesting to see these results. I don’t like running test back into the late 90’s because those years tend to have some amazing outsized results. I agree that most people cannot handle drawdowns past 20%. I find even 10% to be tough for a lot of people. I agree it can be done. It just requires some experience on order placement from the user.
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Based on Nick’s stats, performance increase of 15.3 % is coming at a cost of 18.2 % increase in draw-down. Therefore I would personally not remove the 100 day MAV.
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I feel I am missing the point, but if you start your tests on a given date, why must you run 500 separate tests? Is this because the random parameter leads to different results each time?
Also, how do you run these multiple tests using Amibroker?
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I use these two lines:
Leave a reply:
[…] Simple Ideas for a Mean Reversion Strategy with Good Results post generated lots of comments and emails about other ideas to try. This post will cover three of […]
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I backtested this strategy myself, I can comfirm the results above. It seems there is no survivership bias involved as there are good results on random portfolios as well. You can increase the return even more with a same-day-exit on close, althoug that rule makes it even less tradable manually. This strategy needs automatic execute anyway…
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i could not find any information in your describtion neither in the comments regarding initial stopp loss.
What value did you use for that?
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There is no stop loss.
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Thanks for all this great and interesting materials. I am quite new to Amibroker and I just wanted to know what you meant by “3 lower lows. (Not lower closes, I made this mistake the first time I wrote the code)”. Is it 3 LLV in a row? Is it 3 LLV over a certain period? If not on a close, then on what?
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In AmiBroker the code would be “L.
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