Trading System Design A Statistical Approach

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Los autores John Ehlers y Ric Way describen un procedimiento para el desarrollo de sistemas de negociación utilizando un enfoque estadístico. En el artículo, crean un conjunto de datos que analizan utilizando el software de hoja de cálculo de Microsoft Excel. Ellos han proporcionado TradeStation EasyLanguage código para un indicador para ayudar a crear los datos para el análisis, así como una estrategia de prueba simple para demostrar el proceso. Para descargar el código EasyLanguage, visite nuestro foro de soporte de TradeStation y EasyLanguage. El código para este artículo se puede encontrar aquí: www. tradestation / TASC-2015. Y también se muestra a continuación. El nombre de archivo ELD es ldquoTASCStatisticalApproach. ELD. rdquo Para obtener más información acerca de EasyLanguage en general, consulte www. tradestation / EL-FAQ. Un gráfico de muestra se muestra en la Figura 1. FIGURA 1: TRADESTATION. Aquí está un ejemplo de un sistema estocástico simple aplicado a un gráfico diario del emini SampP 500 (ES), basado en el artículo de John Ehlers Ric Wayrsquos en este número. Este artículo es para propósitos informativos. Ningún tipo de recomendación de negociación o de inversión, asesoramiento o estrategia se está realizando, dado o proporcionado de cualquier manera por TradeStation Securities o sus filiales. MdashDoug McCrary TradeStation Securities, Inc. www. TradeStation. com SIGNAL: MARZO 2015 Para este mesrsquos Tradersrsquo Tip, wersquore proporcionando la fórmula SimpleStocTrSystem. efs basado en la fórmula descrita en John Ehlers y Ric Wayrsquos artículo en este número, ldquoTrading System Design: A Statistical Approach. rdquo El estudio contiene parámetros de fórmulas que pueden configurarse a través de la ventana del gráfico de edición (haga clic con el botón derecho en el gráfico y seleccione ldquoedit chartrdquo). Un gráfico de muestra se muestra en la Figura 2. FIGURA 2: eSIGNAL. Aquí está un ejemplo del sistema estocástico simple en un diagrama del contrato de futuros del emini de SampP 500 (ES). Para discutir este estudio o descargar una copia completa del código de la fórmula, por favor visite el foro de la EFS Library Discussion Board bajo el enlace de los foros desde el menú de soporte en www. esignal o visite nuestra Knowledge Base de EFS en www. esignal. com/support/kb/efs/ . El script de fórmula eSignal (EFS) también está disponible a continuación. MdashEric Lippert eSignal, una empresa de datos interactivos 800 779-6555, www. eSignal WEALTH-LAB: MARZO 2015 En su artículo en este número, ldquoTrading System Design: A Statistical Approach, los autores John Ehlers y Ric Way describen un procedimiento estadísticamente válido para El desarrollo exitoso de los sistemas de comercio, proporcionando un banco de pruebas para evaluar si el precio aumentará o disminuirá más de n bares después de un evento. 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This NeuroShell Trader chart displays the simple stochastic trading system as well as a trading system based on Ehlersrsquo center of gravity indicator. AIQ: MARCH 2015 The AIQ code based on John Ehlers amp Ric Wayrsquos article in this issue, ldquoTrading System Design: A Statistical Approach, rdquo is provided at www. TradersEdgeSystems/traderstips. htm and is also shown here: Figure 5 shows the EDS backtest summary for trading the NASDAQ 100 list of stocks using the authorsrsquo stochastic system over the period 2009 through 1/13/2015. FIGURE 5: AIQ. Here is the strategyrsquos EDS backtest summary for trading the NASDAQ 100 list of stocks over the period from 2009 through 1/13/2015. TRADERSSTUDIO: MARCH 2015 The TradersStudio code for John Ehlers amp Ric Wayrsquos article in this issue, ldquoTrading System Design: A Statistical Approachrdquo can be found at: The following code file is provided in the download: System: EHLERSSYSTEMS: A long-only system that uses daily data and the stochastic indicator for entries. Figure 6 shows an equity curve for this stochastic system trading one contract per trade of the SampP 500 full-sized futures contract from 1982 to 2014 using data from Pinnacle Data Corp. Slippage amp commission of 100 per round-turn trade were subtracted from each trade. FIGURE 6: TRADERSSTUDIO. Here is a sample equity curve trading the stochastic system one contract per trade of the SampP 500 full-sized futures contract from 1982 to 2014. NINJATRADER: MARCH 2015 The SimpleStochastic strategy presented in John Ehlers amp Ric Wayrsquos article in this issue, ldquoTrading System Design: A Statistical Approach, rdquo has been made available for download at www. ninjatrader/SC/March2015SC. zip . Once it has been downloaded, from within the NinjaTrader Control Center window, select the menu File rarr Utilities rarr Import NinjaScript and select the downloaded file. This file is for NinjaTrader version 7 or greater. You can review the strategy source code by selecting the menu Tools rarr Edit NinjaScript rarr Strategy from within the NinjaTrader Control Center window and selecting the SimpleStochastic file. NinjaScript uses compiled DLLs that run native, not interpreted, which provides you with the highest performance possible. A sample chart implementing the strategy is shown in Figure 7. FIGURE 7: NINJATRADER. This screenshot shows the SimpleStochastic strategy applied to a daily emini SampP futures continuous chart in NinjaTrader. DETAIL FROM FIGURE 7. mdashRaymond Deux and Dave Ingram NinjaTrader, LLC www. ninjatrader UPDATA: MARCH 2015 Our Tradersrsquo Tip for this month is based on the article by John Ehlers amp Ric Way in this issue, ldquoTrading System Design: A Statistical Approach. rdquo In it, the authors develop a statistical methodology for the predictability of an eventmdashin this case, the crossing of a stochastic threshold level. By offsetting entry times and measuring the effect this has on overall profitability in the intervening period, a probability distribution function can be created. The Updata code based on the article is in the Updata Library and may be downloaded by clicking the custom menu and system library . Those who cannot access the library due to firewall issues may paste the code shown here into the Updata custom editor and save it. A sample chart implemention is shown in Figure 8. FIGURE 8: UPDATA. Here is an example chart of the simple stochastic entry system as applied to the cash SampP 500 index. AMIBROKER: MARCH 2015 In ldquoTrading System Design: A Statistical Approachrdquo in this issue, authors John Ehlers amp Ric Way present a way to find out whether signals generated by a given indicator have a statistical edge. Listing 1 presents AmiBroker Formula Language (AFL) code that produces a profitability distribution chart for a simple statistic crossover system. One can replace the event variable with any other system to test its statistical edge. When code is used in AmiBrokerrsquos exploration mode, it produces an extra tab(s) with a profitability distribution chart for each symbol separately. To use the formula, type the code into the formula editor and press send to analysis to perform an exploration. As you can see from Figure 9, using more data (in this case, hourly) produces a smoother chart than what was presented in the article. FIGURE 9: AMIBROKER. Here is an AmiBroker exploration chart showing a sample profitability distribution for the stochastic indicator crossing under 0.2 using hourly SPY data. (Note that hourly data and a significantly larger dataset produces a distribution that more closely resembles a classic bell curve than the chart that was shown in Ehlers amp Wayrsquos article. MICROSOFT EXCEL: MARCH 2015 In their article in this issue, ldquoTrading System Design: A Statistical Approach, rdquo authors John Ehlers amp Ric Way show us a statistical approach to determine if an event we can define to a computer has any value as a future price predictor. Once we have determined the size and shape of such an event, we can build trading rules around the event and construct a system to follow those rules. In the article, the authors use a simple stochastic crossunder as the event and look ahead a number of bars to determine a percentage change after the event. Run this logic against 10 or more years of historical data, accumulate the events you find as well as the percent change values associated with the events, and you can then use a center of gravity (weighted average) calculation to assess the predictive power of the event. The premise here is that the more positive the CG value, the better your event is likely to be for trading long positions. Figure 10 shows the specification for one such stochastic event definition on the left under the heading ldquopredictive event testing controls. rdquo The corresponding ldquoevent count by price gainsrdquo chart with a marker for the calculated center of gravity is shown under the price chart. FIGURE 10: EXCEL, Event testing controls and trading controls. This shows the specification for one stochastic event definition on the left under the heading ldquopredictive event testing controls. rdquo Controls specifying a slightly different size and shape of our event to be used in the simplified trading system appear under the heading ldquotrading system controls. rdquo A summary of the trading results for this control set can be found in the lower-left corner. Calculations for predictive event testing and center of gravity determination can be found in the columns to the right of the price chart, as shown in Figure 11. FIGURE 11: EXCEL, Predictive Event Computations. Calculations for predictive event testing and center of gravity determination can be found in the columns to the right of the price chart. Figure 12 shows the calculations for the trading system. These are located in columns yet farther to the right of those shown in Figure 11. FIGURE 12: EXCEL, Trading decisions. This shows the calculations for the trading system. As described in the article, selecting the correct combination of specifications for our predictive event can be a trial amp error process. In the spreadsheet I am providing, I have included a rudimentary mechanism to assist with the tedious business of evaluating an array of event parameter choices to find the combination that generates the most promising center of gravity value. Figure 13 shows this mechanism on the PredictiveEventScenarioTester tab of the workbook. Filling in the values in blue defines the envelope of events we want to look at. In this case, we are set up to look at all stochastic lookback lengths from eight to 18 bars use threshold values from 0.1 to 0.35 in steps of 0.05 and try look-ahead periods from five to 18 bars, inclusive. FIGURE 13: EXCEL, Finding a ldquoGoodrdquo Set of Event Parameters. On the PredictiveEventScenarioTester tab of the workbook, I have included a rudimentary mechanism to assist with evaluating an array of event parameter choices to find the combination that generates the most promising center of gravity value. When you click the run button, the VBA code behind the button cycles through all possible combinations of these values one at a time. The results area keeps track of the looping process. The results are sorted from highest to lowest on the center of gravity value, and the three control values for this ldquobestrdquo setting are used to set the CalculationsAndCharts (Figure 10) predictive event controls. The TradingSystem-Evaluator tab shown in Figure 14 serves the same purpose for evaluating sets of trading system controls. Control values from the best equity value row are used to set the CalculationsAndCharts trading system controls. FIGURE 14: EXCEL, Finding a ldquoGoodrdquo Set of Event Parameters (Contrsquod.). The TradingSystemEvaluator tab serves the same purpose for evaluating sets of trading system controls. Here, control values from the best equity value row are used to set the CalculationsAndCharts trading system controls. Trading results for a given scenario can be seen on the transaction summary tab shown in Figure 15. FIGURE 15: EXCEL, Trade Details. Trading results for a given scenario can be seen on the transaction summary tab. You will find that the automated event evaluator and the trading evaluator usually come up with different event specifications as being their best choice. I think one of the reasons for this difference can be found in the trading summary in the bottom left of Figure 10: Not every event/entry signal participates in a trade. Many are ignored because a trade is already in progress. So while each of these ldquoignoredrdquo events contributed to a center of gravity computation, they do not contribute independently to the equity value. Moreover, stop-loss processing of a trade may prevent an event entry from reaching the potential contribution that was recognized in the event evaluator CG calculation. The spreadsheet file for this Tradersrsquo Tip (EventPredictabilityTester. xlsm) can be downloaded here. To successfully download it, follow these steps: Right-click on the Excel file link. then Select ldquosave asrdquo (or ldquosave target asrdquo) to place a copy of the spreadsheet file on your hard drive. Originally published in the March 2015 issue of Technical Analysis of STOCKS amp COMMODITIES magazine. Todos los derechos reservados. copy Copyright 2015, Technical Analysis, Inc. Approach/System Introduction. Brief reflections on trading systems and my goals. 1. I do not claim, that I found the Holy Grail, since I do not believe such exist. 2. I have just designed good trading systems and following trading strategies which are always above average. 3. In short term, I am not aiming at hundred percent profits. 4. I am focusing on: Good payoffs in every single time interval, as well as in the long run. Universal applicability of approach and applied methodology 8211 whichever asset classes would be considered. I. Approach, assumptions. Model: LSE (London Stock Exchange)-Portfolio. 1. Quotation of every financial instrument is a process. Independently from what time interval is analyzed: month, week, day or just a few minutes. 2. For every process, a certain amount of factors are involved, which can exert influence on the process, or can be helpful in its prediction. These factors independent variables can be measured on adequate scales. I am focusing on the following matters: In fact, do the arbitrarily selected independent variables influence the quotation of dependent variable (which is in our case rate of return on an analyzed instrument) Can we effectively estimate the return using these independent variables Is there any statistically significant relation between selected independent variables and the dependent variable Last but not least what combinations of these independent variables determine most profitable rate of return on an analyzed instrument Precisely, how profitable of a return What is the probability of occurrence of such estimated return To answer the above questions, it is extremely effective to use the methods and techniques of Design of Experiments (DOE) and Data Mining (DM) . 3. Like the immanent feature of chaos is tending to structuralize, like in the vast majority of big data existing more or less significant rules/patterns. That data can be efficiently explored by applying sophisticated statistical methodology and consequently, inside existing relations/patterns/rules can be discovered. On the basis of large amounts of quantitative data and above mentioned methods, I worked out a trading system called T-1 System . 4. Rules/patterns reigning between statistically relevant independent variables should be as strong as possible. II. Main components of the approach. 1. Selecting the method of optimization/classification. Goal maximizing rate of return on the investment portfolio, in details: Selecting the dependent variable, which is the rate of return on the investment portfolio. Selecting independent variables (presumed to be influential towards dependent variable). Determining the categories of all variables, based on their distribution. Determining relations between categories of independent variables and their influences on dependent variable ( rate of return ). Methods 8211 numerous DOE and DM techniques are applied. 2. Optimization estimating such combination of categories of independent variables which determine highest values of dependent variable. Consequently the trading algorithms maximizing the return are being obtained. The algorithms are tested on the long time series of analyzed instrument/ historical data . The final test then runs on current market data. The goal is to obtain independence from time interval and universal algorithms as well as avoiding curve overfitting - fitting results to selected (period of) data. 3. Results of implementation of trading system T-1 System. High efficiency of obtained algorithms on average 75 (Figure 1). Figure 1. ROR on LSE (London Stock Exchange) 8211 Portfolio vs. benchmark: FTSE All-Share Index. High regularity of generated profits - algorithms deliver surplus in every time interval (Figure 2, N Figure 3, Percent). Figure 2. Distribution of daily returns on LSE (London Stock Exchange) 8211 Portfolio in every investment month. High frequency and regularity of open position signals generated by the algorithms (Figure 1,2,3). Figure 3. Monthly ROR on LSE (London Stock Exchange) 8211 Portfolio. 4. Main advantages of the approach. Implemented methods of optimization/classification enable quick estimation of categories of independent variables (practically ranges of values) which generate best possible rate of return on dependent variable. Methodology allows also to estimate what will be the return when every possible combination of values of all independent variables occurs, and what its probability is. Independence of rate of return from short, middle and long term situation in the market trend does not determine the dependent variable, no seasonality (Figure 2, N). Relative width of categories of independent variables immune rate of return on dependent variables from market volatility (Figure 1). 5 . Implementation possibilities. Unlimited spectrum of financial instruments . Approach is comparably effective applied to various asset classes . equities . futures . commodities , currency pairs, etc. Menu copy Copyright 2016 blackswanresearch 8211 Quantitative Research Data Mining Big Data Trading Systems. Wszelkie prawa zastrzeone.