So bestimmen Sie den besten Zeitpunkt für eine Börsentransaktion: Trendfolge-Algorithmen



    Seit vielen Jahren versuchen Börsenteilnehmer, Wege zu entwickeln, um zukünftige Kursbewegungen vorherzusagen. Hierzu werden spezielle Algorithmen und Software , maschinelles Lernen oder sogar externe Dienste wie Google Trends verwendet . Bisher gibt es keine Prognosetechnik, die zu 100% effektiv ist.

    Forscher der Universität von Macau haben vor einigen Jahren einen Artikel veröffentlicht , der sich mit der Analyse der Wirksamkeit von Trendfolge-Algorithmen befasst, die nicht versuchen, Preisänderungen vorherzusagen, sondern genau auf ihre Änderungen in Echtzeit reagieren. Wir machen Sie auf die Hauptgedanken dieser Studie aufmerksam.

    Einführung


    Im Allgemeinen gibt es zwei Hauptansätze, um die Wahrscheinlichkeit solcher Prognosen zu bewerten. Die Anhänger des ersten von ihnen glauben, dass der Markt durch Analyse von Preisverhaltensmustern vorhergesagt werden kann, und die Genauigkeit der Prognose hängt von der richtigen Methode zur Erkennung dieser Muster sowie von der Verwendung des richtigen Parametersatzes ab. Der zweite Ansatz geht davon aus, dass der Aktienmarkt völlig zufällig ist und es unmöglich ist, ihn mithilfe mathematischer Formeln vorherzusagen (es gibt auch mathematische Beweise dafür, dass dies nicht der Fall ist).

    An der Kreuzung dieser beiden "Schulen" wurde die Methode geboren, dem Trend zu folgen. Er schlägt vor, dass Markttrends einige Zufallsvariablen sind. Dementsprechend ist es nicht erforderlich, Prognosen zu erstellen, sondern lediglich Kauf- und Verkaufssignale durch langfristige Analyse der Preisbewegungen zu generieren. Diese Methode ist an den Finanzmärkten weit verbreitet, wo Händler sie verwenden, um zu bestimmen, wann Positionen in Währungspaaren eröffnet oder geschlossen werden sollen, aber an der Börse ist sie nicht so weit verbreitet.

    Im heutigen Artikel konzentrieren wir uns auf zwei Arten von Trendfolge-Algorithmen. Die Forscher wollten die Wirksamkeit der Anwendung dieser Algorithmen analysieren.

    Zwei Möglichkeiten, den Markt zu analysieren



    Es gibt zwei Methoden zur Prognose der Aktienkurse:

    • Fundamentalanalyse - In diesem Fall bewerten Analysten Informationen, die sich mehr auf das Unternehmen beziehen, dessen Aktien an der Börse gehandelt werden, als auf die Aktien selbst. Entscheidungen über bestimmte Maßnahmen auf dem Markt werden auf der Grundlage einer Analyse der früheren Aktivitäten des Unternehmens, Prognosen von Umsatz und Gewinn usw. getroffen.
    • Technische Analyse - In diesem Fall wird das Verhalten des Aktienkurses untersucht und seine verschiedenen Muster aufgedeckt (Analyse der Zeitreihen wird verwendet).

    Viele der zuvor diskutierten Methoden zur Prognose der Börsenkurse beziehen sich speziell auf den Bereich der technischen Analyse. Finanziers und Wissenschaftler diskutieren heftig darüber, ob es möglich ist, ihre zukünftige Bewegung durch Analyse der vergangenen Preise vorherzusagen.

    Die Methode, dem Trend hier zu folgen, ist eine Alternative - sie impliziert nicht die Erstellung von Prognosen und reagiert nur auf Ereignisse, die kürzlich stattgefunden haben oder gerade stattfinden, ohne an die Zukunft zu denken. Darüber hinaus unterliegt der Handel bestimmten statistischen Regeln - und deren Hauptaufgabe besteht darin, diese zu formulieren.

    Dem Trend folgen: Grundprinzipien


    Der Erfolg oder Misserfolg des Trendfolge-Algorithmus hängt davon ab, welche Annahmen ihm zugrunde liegen. Zu dieser Annahme gehört zunächst die Regelmäßigkeit des Auftretens von Preisentwicklungen, die auf viele Faktoren zurückzuführen sind. Der zweite wichtige Punkt ist die Fähigkeit des Algorithmus, von Preisbewegungen zu profitieren, die Trends prägen.

    Alle Trader sind bestrebt, „Verluste zu begrenzen“ und „Gewinne zu maximieren“ - Sie können am meisten verdienen, indem Sie sich mit einem starken Trend synchronisieren. Und um dies zu tun, muss der Trader den emotionalen Teil des Trades („Intuition“) beiseite legen - die Methode, dem Trend zu folgen, bedeutet nicht, zu raten, wann er abgeschlossen sein wird. Im Gegenteil, es ist notwendig, unmittelbar nach dem Einsetzen dieses Moments zu handeln.

    Auf dieser Grundlage wurde das Performance Probability Score (PPS) -Modell entwickelt, das die Analyse des Preisverhaltens kombiniert, um eine Risikobewertung und einen möglichen Gewinn zu erstellen. Der Kern des Modells bildet eine binäre Trennung des Preisverhaltens in negativ und positiv. Die Grundregel beim Handel mit dieser Methode klingt so, als würde man ein positives oder negatives Rating bis zu dem Moment halten, an dem eine bestimmte Änderung eintritt - wiederum keine Vorhersagen, nur eine Reaktion auf Änderungen.



    Trendstrompreisverteilung

    So bestimmen Sie den richtigen Zeitpunkt für einen Deal


    Kursänderungen an der Börse bieten die Möglichkeit, den Gewinn aus der Transaktion zu steigern oder den Verlust im Falle eines Versagens der Umstände zu verringern. Wenn eine Preisänderung festgestellt wird, die einem bestehenden Trend widerspricht, besteht die Wahl zwischen dem sofortigen Schließen einer Position oder dem Warten auf die Bestätigung einer Änderung des aktuellen Trends und dem erneuten Eingeben der Position gemäß dem neuen Trend. Um den Prozess der Entscheidungsfindung zu automatisieren, müssen mehrere wichtige Aspekte berücksichtigt werden.

    • Transaktionsmanagement - Die Entscheidung darüber, wie viel finanzielle Vermögenswerte gekauft oder verkauft werden sollen, sollte auf der Grundlage bestimmter Regeln getroffen werden. Um beispielsweise Risiken zu minimieren, kann das Transaktionsvolumen während einer Zeit hoher Volatilität oder eines Marktrückgangs abnehmen. Das Ziel ist einfach: Verluste in schlechten Zeiten in Erwartung positiverer Trends zu reduzieren.
    • Marktpreis - Das System kann nur den Marktpreis als Eingabe verwenden. Einige Daten können aus der Handelshistorie entnommen werden, sie können jedoch nicht zur Vorhersage der Richtung von Preisänderungen verwendet werden. Um ein Handelssystem mit dem Trendfolge-Algorithmus zu erstellen, müssen Sie nur so viele Daten wie möglich abrufen. Zeit und Preis sind die Hauptelemente.
    • Regeln - Wie oben angegeben, müssen Sie Verluste begrenzen und Gewinne maximieren. Hierzu werden im Rahmen eines Trendfolgesystems Regeln benötigt, die grundlegende Indikatoren nicht berücksichtigen. Sie sollten den Handel nur automatisieren, indem sie Entscheidungen über den Zeitpunkt des Markteintritts, den Zeitpunkt des Haltens der Position und den Zeitpunkt des Ausstiegs aus der Position treffen, wenn sie nicht mehr rentabel ist.

    Basierend auf dem PPS-Modell haben Forscher einen neuen Ansatz zur Implementierung eines solchen Handelssystems entwickelt. Es arbeitet auf der Grundlage von zwei Signalen, die aus der Preisentwicklung extrahiert wurden. Basierend auf diesen Informationen werden Entscheidungen über Eröffnungs- und Schlusspositionen getroffen.

    Regeln P und Q.


    Die oben beschriebenen Regeln zur Verlustbegrenzung und Gewinnmaximierung basieren in diesem Fall auf zwei Variablen - P und Q. Die erste wird verwendet, um den Zeitpunkt zu bestimmen, zu dem Sie eine Position eröffnen müssen, und die zweite, um sie zu verlassen. Wenn wir den Markttrend als T bezeichnen, ist dies eine Funktion der Zeit t - Preis (t).

    In diesem Fall könnte das System eine Position eröffnen, wenn sich herausstellt, dass der aktuelle Preispreis über dem P-Punkt des Trends liegt, und im Gegenteil, wenn er unter das Q-Niveau fällt, wird die Position geschlossen:



    Im wirklichen Leben entwickeln sich Trends jedoch nicht so klar, sie sind viel volatiler und der Preis kann kurzzeitig unter die allgemeine Trendlinie steigen und fallen. Daher können die Regeln P und Q nicht direkt auf den Trend T angewendet werden - häufige Preisschwankungen führen zu einer Vielzahl von Handelssignalen für Kauf und Verkauf. Um dies zu vermeiden, wird ein exponentieller gleitender Durchschnitt (Exponential Moving Average, EMA) verwendet, der nach folgender Formel berechnet wird:



    Wenn Preis (t) der aktuelle Preis zum Zeitpunkt t ist, ist n die Anzahl der Perioden in Minuten für den Intraday-Handel oder in Tagen für den nicht täglichen Handel, und t ist der Zeitpunkt auf dem Markt. Die Logik zur Verwendung der P- und Q- und EMA-Regeln wird durch den folgenden Pseudocode beschrieben:



    In diesem Fall werden die Werte von P und Q basierend auf historischen Daten berechnet. Es gibt verschiedene Methoden für ihre endgültige Bestimmung. Die erste davon ist die Brute-Force-Methode, bei der viele Kombinationen von P und Q getestet werden. Eine alternative Methode ist die Verwendung neuronaler Netze.



    Bereiche von P- und Q-Werten, die mithilfe heuristischer Messungen erhalten wurden.



    Sie können verschiedene Werte von P und Q auswählen, um positive Ergebnisse zu erzielen.

    Adaptive Regeln P und Q.


    Im vorherigen Abschnitt wurden die Werte von P und Q erhalten, indem die Werte analysiert wurden, die in einem relativ langen Zeitintervall die besten Ergebnisse liefern. Es ist jedoch offensichtlich, dass Regeln, die in einem bestimmten Abschnitt des Trends gut funktionierten, in einem anderen möglicherweise nicht so gut sind. Dies bedeutet, dass der Prozess der Auswahl von P und Q geändert werden muss, damit sie dynamisch ausgewählt werden können.

    Die neuen Regeln heißen P 'und Q' - ihre Werte können sich dynamisch ändern, bleiben aber nicht wie zuvor unverändert. In diesem Fall können einige technische Analysewerkzeuge wie der Relative Strength Index (RSI) verwendet werden, um die Momente des Ein- und Ausstiegs aus einer Position zu bestimmen . Es wird nach folgender Formel berechnet:



    Wenn AU die durchschnittliche Preiserhöhung für n Perioden ist, ist AD die durchschnittliche Preisabnahme für n Perioden, n die Anzahl der RSI-Perioden (normalerweise auf 14 festgelegt).

    Ein einfacher Anwendungsfall. In der folgenden Abbildung hat RSI einen Bereich von 0 bis 100. Ein Vermögenswert wird über Stufe 70 als „überkauft“ betrachtet. Dies bedeutet, dass er neu bewertet werden kann und ein guter Kandidat für einen Preisverfall ist. Wenn der RSI Level 30 erreicht, ist dies ein sicheres Zeichen für die Unterbewertung des Vermögenswerts.



    Infolgedessen können wir mithilfe von RSI und der adaptiven P & Q-Strategie die folgenden Regeln für das Öffnen von Positionen formulieren:

    So eröffnen Sie eine Long-Position in P ':

    1. Der Preis steigt
    2. RSI (t) ist größer als EMA (RSI (t))
    3. EMA (RSI (t)) unter 40 oder über 60

    Für eine kurze Position zu Q ':

    1. Der Preis ist gesunken
    2. RSI (t) ist kleiner als EMA (RSI (t))
    3. EMA (RSI (t)) i weniger als 40 oder höher 60

    Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für die Eröffnung einer Long-Position: Um 10:35 Uhr wurde sie geöffnet, nachdem die entsprechenden Bedingungen erfüllt waren. Um 13:36 Uhr funktionierten die Kriterien für die Eröffnung einer Short-Position, und die Long-Position wurde geschlossen.



    Die Werte von P 'und Q' ändern sich adaptiv und dynamisch gemäß dem RSI. Während des Handels bewertet die Strategie Trendschwankungen und generiert entsprechend Kauf- oder Verkaufssignale.

    Der Pseudocode für eine solche Strategie lautet wie folgt:



    Simulation und Ergebnisse


    In einem Experiment zur Bestätigung oder Widerlegung der Leistung der vorgeschlagenen Strategie starteten die Forscher eine Simulation zur Analyse des Terminkontrakts an der Hong Kong Stock Exchange (Hang Seng). Analysierte historische Daten für 2008, nur 355 Tage. Die Aufgabe bestand darin, den ROI (Return on Investment) für den Handel mit bestimmten Aktien zu berechnen.

    Die folgende Abbildung zeigt die Leistung der statischen und dynamischen P & Q-Strategie:



    Gemäß den erhaltenen Daten zeigt die adaptive Strategie die besten Ergebnisse - während der Simulation betrug der durchschnittliche monatliche ROI in diesem Fall 75,63% und für die statische Strategie 67,67%.



    Darüber hinaus wollten die Forscher wissen, wie Verluste im Falle ihres Auftretens minimiert werden können. Dem Experiment zufolge steigt die Wahrscheinlichkeit von Verlusten bei der Verwendung von Strategien zur Verfolgung des Trends mit hoher Marktvolatilität. Um diese Hypothese zu bestätigen, wurde eine Simulation des Auftretens zufälliger Marktschwankungen organisiert.

    Den Ergebnissen zufolge begannen automatisierte Trendfolgestrategien mit Verlust zu arbeiten, als das Schwankungsniveau 45% erreichte. Dies bedeutet, dass es möglich ist, die Wahrscheinlichkeit von Verlusten zu verringern, indem eine bestimmte Schwelle von Schwankungen im System programmiert wird, sobald der Handel gestoppt werden muss.

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