I always thought that inspiration and experience are key factors in trading. But every time my chess computer beats me without any inspiration, just by brute force, I get my doubts. This article will be about a brute force approach in trading. The kNN algorithm. Continue reading
Autocorrelation is the correlation of the market with a delayed copy of itself. Usually calculated for a one day time-shift, it is a valuable indicator of the trendiness of the market.
If today is up and tomorrow is also up this would constitute a positive autocorrelation. If tomorrows market move is always in the opposite of today’s direction, the autocorrelation would be negative.
If autocorrelation is high it just means that yesterdays market direction is basically today’s market direction. And if the market has got the same direction every day we can call it a trend. The opposite would be true in a sideway market. Without an existing trend today’s direction will most probably not be tomorrows direction, thus we can speak about a sideway market.
But best to have a look at a chart. It shows a backward adjusted daily time series of German Power.
The indicator shows the close to close autocorrelation coefficient, calculated over 250 days. You will notice that it is always fluctuating around the zero line, never reaching +1 or -1, but let`s see if we can design a profitable trading strategy even with this little bit of autocorrelation.
Waiting for an autocorrelation of +1 would be useless. There will never be the perfect trend in real world data. My working hypothesis is, that a rising autocorrelation means that the market is getting trendy, thus a rising autocorrelation would be the perfect environment for a trend following strategy. But first we have to define the direction of the autocorrelation:
To define the direction of the autocorrelation I am using my digital stochastic indicator, calculated over half of the period I calculated the autocorrelation. Digital stochastic has the big advantage that it is a quite smooth indicator without a lot of lag, thus making it easy to define its direction. The definition of a trending environment would just be: Trending market if digital stochastic is above it`s yesterdays value.
The most simple trend following strategy I can think about is a moving average crossover strategy. It never works in reality, simply as markets are not trending all the time. But combined with the autocorrelation phase detection, it might have an edge.
Wooha! That`s pretty cool for such a simple strategy. It is trading (long/short) if the market is trending, but does nothing if the market is in a sideway phase. Exactly what I like when using a trend following strategy.
To compare it with the original moving average crossover strategy, the one without the autocorrelation phase detection, you will see the advantage of the autocorrelation phase filter immediately: The equity line is way more volatile than the filtered one and you got lots of drawdowns when the market is sideways.
German power has been a quite trendy market over the last years, that`s why even the unfiltered version of this simple trend following strategy shows a positive result, but let`s have a test on the period of the moving average.
Therefore I calculated the return on account of both strategies, the unfiltered and the autocorrelation filtered, for moving average lengths from 3 to 75 days.
Return on account (ROA) =100 if your max drawdown is as big as your return.
The left chart shows the autocorrelation filtered ROA, the right side the straight ahead moving average crossover strategy. You don`t have to be a genius to see the advantage of the autocorrelation filter. Whatever length of moving average you select, you will get a positive result. This stability of parameters can not be seen with the unfiltered strategy.
Trend following strategies are easy to trade, but only make sense when the market is trending. As shown with the tests above, autocorrelation seems to be a nice way to find out if the market is in the right phase to apply a trend following strategy.
There are a lot of statistics which can be used to describe algorithmic trading strategies returns. Risk reward ratio, profit factor, Sharpe ratio, standard deviation of returns… These are great statistics, but they miss an important factor: Are your returns statistically significant or just a collection of lucky noise. The EDGE statistic might me the answer to this question.
If the returns of your trading strategy are positive with in-sample and out-of-sample data this is a first sign that you are on the right path. The next step would be to have a look at the risk-reward ratio of your trading to get an impression if the strategy might be useful in a real world environment.
Assuming that your average yearly returns are about twice as big as the worst case historic draw down you can even be more confident that your strategy is useful. But there is still one thing to check before you can be sure that you are not just seeing a curve fit bullshit strategy. The standard deviation of the daily returns vs. your average daily return.
Assume your strategy made 250$ over the last year. This averages to about 1$ per day. This 1$ is a good or bad return, depending on the standard deviation of your equity line. If the standard deviation of your equity is 2$, then the 1$ average return strategy would be a bad strategy, as your average returns are way too small in respect to the volatility of your equity. If your volatility of your return curve would just be 50ct and you still make 1$ per day on average, your strategy would be ingenious.
Edge is the ratio of your average returns vs the volatility of your equity line. To be on the safe side, your average return should be about 5% above the 90% confidence interval of your equity line volatility.
The left chart is a strategy trading an one month RBOB time spread, the right chart shows the same strategy trading German power. Rbob has got an edge of 3%, German power has got an edge of 5%.
If I would have to select which market I want to trade with this sample strategy, I surely would select German power over the rbob time spread. Both curves have their up and downs, but rbob is heavily relying on a lucky trade in September. This lead to a high standard deviation of the equity line , giving you a low edge reading.
Observing the ration between your average daily returns vs. the volatility of your equity curve can give you some valuable insights in the quality of your strategy. If it just called a few lucky trades in history, it will also show a high volatility in returns. And this you most probably want to avoid when turning to algorithmic trading. It`s not just the absolute profit at the end of the year, it is also the path you took to get to this number. The smoother, the better!
ask.
When ranking a market analysts usually pick the percent performance since a given date as their key figure. If a stock has been at 100 last year and trades at 150 today, percent performance would show you a 50% gain (A). If another stock would only give a 30% gain (B), most people now would draw the conclusion that stock A would have been the better investment. But does this reflect reality?
In reality and as a trader I would never just buy and hold my position, I would always adjust my position size somehow related to the risk in it. I like instruments that rise smoothly, not the roller coaster ones which will only ruin my nerves. So ranking a market solely by percent performance is an useless statistic for me.
Lets continue with our example from above: if stock A, the one who made 50% has had a 10% volatility, and stock B, the 30% gainer, only had a 5% volatility, I surely would like to see stock B on top of my ranking list, and not the high vola but also high gain stock A.
Risking the same amount of money would have given me a bigger win with stock B.
To get stock B up in my ranking list I will have to combine the absolute gain with the market volatility in between. This can be done quite simple. Just add up the daily changes of the stock, normalized by market volatility.Have a look at the formula of this new indicator:
index(today)=index(yesterday)+(price(today)-price(yesterday))/(1.95*stdev(price(yesterday)-price(2 days ago),21))
In plain English: Today’s Vola Return Index equals yesterdays Vola Return Index plus the daily gain normalized by volatility
So if the index has been at 100, the volatility (as a 95% confidence interval over 21 days) is 1 and the stock made 2 points since yesterday, then today’s index would be 100 + 2/1 = 3
Lets have a look at a sample chart to compare the 2 ranking methods. I therefore picked the J.P.Morgan stock.
The upper indicator shows you a percent gain index. It sums up the daily percent gains of the stock movement, basically giving you an impression what you would have won when you would have kept your invested money constant.
The indicator on the bottom is the Vola Return Index. It represents your wins if you would have kept the risk invested into the stock constant. (=e.g. always invest 100$ on the 21 day 95%confidence interval of the daily returns)
Have a closer look at the differences of these two indicators up to October 2016. JPM is slightly up, and that`s why the percent change index is also in the positive area. During the same time the Vola Return Index just fluctuates around the zero line, as the volatility of JPM picked up during this period of time. To keep your risk invested constant over this period of time you would have downsized your position when JPMs volatility picked up, usually during a draw down. No good.
The same can be observed on the upper chart, showing the last months movements of the index. Right now, after the recent correction the percent change index is, like the JPM stock, up again. On the other side the Vola Return Index is still down, due to the rising volatility in JPM.
Lets put this to a test and rank the 30 Dow Jones industrial stocks according to the percent return index and using my Vola Return Index as a comparison, calculated since 01/01/2015.
The first three stocks are the same, they got the highest vola and highest percent return. But JPM and Visa would get a different sorting. Just see how low the JPM Vola Index is, it would not be the 4th best stock.
Percent returns says JPM and Visa are abou the same, only the Vola Return Index shows that VISA would have been the better investment vehicle compared to JPM. But see for yourself on the chart…
Make sure your indicators show what you actually can do on the market. There is no use in just showing the percent gains of a stock if you trade some kind of VAR adjusted trading style.
Keeping you risk under control is one of the most important things in trading, and using the Vola Return Index instead of just plotting the percent performance can give you some key insights and keep you away from bad investment vehicles. Also have a look at this stock picking portfolio based on similar ideas.
The Candlestick Scanner scans the Nasdaq 100 stocks for long term bullish or bearish reversal patterns.
The basic idea is to search for hammer and hanging man candlestick patterns. Usually these patterns work nicely on daily charts. My Candlestick Scanner searches for these two patterns on every time frame, from a 1 day per bar compression up to a 250 days per bar compression. This enables me to use a simple, well defined and documented pattern as a description of short to long term reversal setups.
But see for yourself which Nasdaq stocks seem to change the direction according to the long term Candlestick Scan. The list gives you the duration of the reversal formation (expect about the same time to either reach the target or get stopped out) The detected pattern becomes a valid entry signal if a new high (hammer) or low (hanging man) is established.
Bullish reversals on the left side, bearish reversals on the right side.
read more about how to detect your own chart pattern in this article
Working on your position sizing algorithm is an easy way to pimp an existing trading strategy. Today we have a look at an energy trading strategy and how the position sizing can influence the performance of the strategy.
The screenshot shows you the returns of the same trading strategy, trading the same markets, the same time frames and using the same parameters. The returns on the left side look nice, making money every year. The returns on the right side are somehow shaky, and you would have to love volatility of returns if you would think about trading this basket. The only difference between the basket on the right and on the left side is the position sizing.
The basket trades German power, base and peak (yearly, quarterly, monthly), coal, gas, emissions. All instruments are traded on a daily and weekly time frame chart, using the same parameters. If the daily trading uses a 10-period parameter, the weekly trading would use a 10-week parameter. This limits the degrees of freedom I have when doing the strategy-time frame-parameter merge, thus minimizing the curve fitting trap.
There is an apocryphal story about the famous american bank robber and jail breaker William Sutton being asked why he was robbing banks. His genius answer was “That`s where the money is”.
There is a second famous quote of William Sutton, asked why he used a machine gun for robbing a bank: “You can’t rob a bank on charm and personality,” Both quotes come up to my mind when I am asked about the key things in trading.
I am a trend follower, just because it is easier to do than picking tops or bottoms. Robbing a bank might not be a good idea, but going where the big money is, certainly is. Big money is invested over a long time, markets are just not liquid enough so that pension funds and other big players could switch their position every day, so once a trend, or call it bullish market environment, is established, chances are great that people come in, stay in and fuel the further movements. It becomes a self fulfilling prophecy. That`s where the money is, that`s where I can do my day-to-day small scale market robbery.
Sutton’s law #2 is my reason for being an algorithmic traders. The market basically is a fight of everybody against everybody, all weapons and tricks allowed (well, there have been some regulations introduced..) It would be suicide to risk your money on just your charm or personal beliefs. If there is big data available, use it. If you got an algorithmic trading software available, use it. If you lose, don`t blame the market, blame yourself for not being prepared.
Seasonality changes over time!
First have a look at a screenshot of one of my favorite website investopedia.com They have some nice articles about the seasonal performance of stocks and the effects in trading. But unfortunately the information is not precise, and therefore misleading.
The chart shown suggests that the average return for the S&P500 (index or stocks?) has been positive, except for September. Further down they speak about the January effect, suggesting an average positive performance of stocks in January.
When it comes to simple trading strategies, the day of the week is surely one of the best things to start with. That’s nothing new when it comes to equity markets. Everybody knows about the calendar effects, based on when the big funds get and invest their money. I do not know about any fundamental reason for the day-of-week effect in German power trading, but is seems to be a fruitful approach.
First of all I have to point out that it is not only the day of the week which is important. A strategy that just buys on Wednesdays and sells 1 or 2 days later would be doomed. But if you add a little filter which confirms the original idea, you will end up with a profitable trading strategy.
This filter will just be a confirmation of the expected move: If you suspect that Wednesday ignites a bullish movement, then wait until Thursday and only buy if the market exceeds Wednesdays high. Same for the short side, wait for a new low before you enter!
Have a look at the chart. The strategy shown buys on Thursdays if Wednesdays high is exceeded. The position is closed 2 days after the entry.
If you run a simple test which day of the week is the best to get ready for a long trade the day after then the next chart shows the return on account of the strategy using data from 2012 up to now: (exit one day after entry)
Bitcoin has come a long way but now it is time to say good bye.
Being a trend following trader on the long side, the chart right now suggest anything else but a trend following long strategy. It might all look completely different in a few weeks or months, but right now the bitcoin market is done. The ichimoku scanner indicator still shows 100% bullish, but have a look at the history and the formed indicator-market patterns: As marked on the chart we can see a nice bearish divergence. This is not a long entry signal!
Lower highs, lower lows; goodbye bitcoin, loved to trade you, but with a bearish behavior like now you are not my friend any more.
Bitcoin is not as bullish as it used to be. May it be due to fundamental reasons like transaction cost and slow speed, or maybe the herd found a new playground, whatever it might be, it is a good time to have a look how my bitcoin trading strategy performed.
The bitcoin trading strategy uses two moving averages for the trend detection, and, when the averages say bullish, the strategy will buy if the market moves above it`s old swing high.
The position is protected with an exit at the last swing low and a 3% trailing stop.
But have a look how this simple strategy performed over the last two years:
Trading on a daily timeframe and investing 10000€ with each entry, the strategy managed to get more than a 100% return over the last 2 years.
Usually we chart the market at it’s absolute level. But what, if we would just chart the net daily, weekly, monthly movement? Would this be an advantage? Would this show us new trading opportunities?
The short answer is: Yes! The trend is not everything, and it seems to be of some significance for further movements, if the market has moved more than x % from the beginning of the day, week or month.
But let’s have a look at some charts – and you will see how well it works:
The first chat is an intraday chart of EuroDollar, 8am-5pm CET. It shows you the daily net movement.
I am happy to announce that Trevor Neil will be presenting my “VIX Timing for SP500” at the next STA meeting in London.
I wrote the strategy for the IFTA conference in Tokyo and published it on this site It performed well, and now it is on Trevor to use it for educational purposes and spread the word about the advantages of algorithmic trading.
Lokale Hoch- und Tiefpunkte sind die Basis aller technischer Analyse Methoden. Durch die Abfolge dieser Punkte und deren Lage zueinander wird sowohl ein Trend als auch eine Seitwärtsphase definiert. Einzig die Bestimmung der Lokalen Hoch- und Tiefpunkte macht Probleme.
Um die Umkehrpunkte am Chart zu bestimmen können Sie z.B. den Zig-Zag Indikator einsetzten. Er ist in jeder besseren Chartsoftware enthalten. Auch könnten Sie die hier bereits mehrfach erwähnte Swing Punkt Definition verwenden.
Beide Vorgehensweisen haben jedoch auch Nachteile: Der Zig-Zag Indikator verfügt eine fixe % Einstellung für die Marktvolatilität. Deshalb muss der Indikator für jeden Markt und jede Zeitebene extra angepasst werden. Die Swing Punkt Definition verwendet zwar keine Parameter, dadurch dass sich das Swing Muster jedoch nur über 3 Bars erstreckt, eignet sich dieses Kursmuster eher zur Definition von sehr kurzfristigen Hoch- und Tiefpunkten.
Um den angesprochenen Schwachstellen vorhandener Indikatoren abzuhelfen habe ich einen Indikator entwickelt, der diese Schwachstellen beseitigt. Er passt sich automatisch an die Marktvolatilität an. So wird es möglich den Indikator in verschiedenen Märkten und Zeitebenen ohne Anpassungen zu verwenden.
Die vergangene Woche brachte, dank der EZB, auch im DAX Veränderungen mit sich. Die Ichimoku Scanner Bewertung hat sich von +5 auf +2 (3*bull, 1*bear) geändert.
Hier die Sicht auf den DAX Index, Tageschart mit Ichimoku Indikator und der automatischen
Zur Erinnerung: Der Indikator zeigt die in einer Zahl zusammengefasste Bewertung des Ichimoku Indikators. Um auf die +2 zu kommen werden folgende Punkte Vergeben:
Die geglättete Version dieses Indikators hat ins negative gedreht:
Die slow stochastic ist ein alter Begleiter für alle Trader. Zuverlässig zeigt dieser Indikator die Überkauft und Überverkauft Bereiche an. Doch leider hat der Indikator einen entscheidenden Nachteil – er hat einen sehr unruhigen Kurvenverlauf.
Die Digitale Stochastic glättet die normale Stochastic nicht nur, sie sorgt mit einer digitalisierung auch für einen ansprechenden Kurvenverlauf.
Hier ein Beispiel für den DAX Future im Stundenchart.
Unter der digitalen Stochastic sehen Sie die altbekannte slow Stochastic mit der selben Parametereinstellung. Der Chart ist grün gefärbt wenn die digitale Stochastic steigt, ansonsten ist der Chart rot hinterlegt.
Der Ichimoku Kinko Hyo ist in Japan einer der beliebtesten Indikatoren. Es ist ein Indikator der Informationen über Trendrichtung und Trendstärke kombiniert.
Zudem gibt er schon heute seinen zukünftigen Wert an. Damit ist er ein Unikum unter den Chart Indikatoren.
Wie dieser großartige Indikator interpretiert wird, habe ich hier aus der gestrigen DAX Tagesanalyse von Karin Rollers Webseite fit4trading.de kopiert. Sie definiert im Wesentlichen 5 Kriterien nach denen der Ichimoku Indikator zu bewerten ist.
Anhand dieser 5 Kriterien habe ich einen Oszillator entwickelt, der ihnen auf einen Blick zeigt, wie der Ichimoku Indikator aktuell zu interpretieren ist.
Dreht man die Logik dieser 5 Ichimoku Kriterien um, erhält man einen Oszillator der immer zwischen -5 und +5 pendelt. (Den Tradesignal Code dazu finden Sie am Ende des Artikels)
Neben dem absoluten Wert des Indikators ist natürlich auch seine Richtung von Interesse. Sehen Sie am nächsten Bild, wie selbsterklärend die Interpretation dieses Ichimoku Oszillator ist.
Aktuell steht der Oszillator, wie auch Karin Rollers Ichimoku Analyse, auf plus 5 – alles bullish.
Der EUR/USD kannte seit September nur eine Richtung: nach unten. Doch dies könnte sich jetzt ändern.
Der John Ehlers Corona Cycle Indikator, hier als Tradesignal Indikator verfügbar, deutet auf ein baldiges Ende des Abwärtstrends hin. ( Achtung Wochenchart!)
Dieser Indikator gibt einerseits die Länge des dominanten Marktzyklus an: Im aktuellen Fall beträgt dieser 20 Wochen.
Der Indikator darunter gibt die Position innerhalb des Zyklus an. In Trendphasen wird diese Zyklus Komponente des Marktes zwar durch den Trend überdeckt und ist nicht so klar zu sehen, fällt der trend jedoch weg und der Markt befindet sich in einer Seitwärtsphase, dann kommt die Stärke dieses Zyklus Indikators voll zum tragen.
Wie sieht es aktuell im EUR/USD aus?
Einerseits nähert sich der EUR/USD seinem bisherigen Tief bei 1.04$, was an sich schon als starker Widerstand gewertet werden kann.
Zudem nähert sich der Zyklus des EUR/USD seinem Tief. Für Anfang Dezember sagen die Ehlers Indikatoren das Zyklustief des EUR/USD voraus;
Und nun müsste sich der EUR/USD schon ganz gegen alle Chartgesetze verhalten damit sein Widerstand bei 1.04$ nicht zumindest kurzfristig hält. Aber als Spekulant setze ich lieber auf das wahrscheinliche Ereignis…
Handelsempfehlung an alle Shorties: Position absichern, bei 1.05$ Teilausstieg mit Gewinnmitnahme.
EUR/USD John Ehlers Corona Chart Cycle Analysis – weekly timeframe
Die Cryprowährung Bitcoin ist zurück!
Sie erlebte ihren Hype vor 2014, doch ging es seitdem fast nur noch bergab. Nach den Hochs um 1000$ für einen Bitcoin Ende 2013 verfiel der Preis bis auf 150$. Doch diese Zeiten scheinen vorbei zu sein, bitcoin is back!
Der Chart zeigt den Bitcoin / USD Verlauf der vergangenen 3 Jahre. Es spring sofort ins Auge, dass die lanfristige fallende Trendlinie im Juni 2015 gebrochen wurde. Seitdem ist neben den Kursen auch das gehandelte Volumen stark am Steigen. (Kurs- und Volumsdaten von bitstamp.net)
Noch immer ist die Volatilität des Marktes extrem hoch, Bitcoin ist ein reines Spekulationsobjekt, beliebt bei Leuten mit Hang zur Weltverschwörung. Dies sind die besten Voraussetzungen dafür, dass eine automatisches Bitcoin Handelssystem funktionieren kann. Die hohe Volatilität ermöglicht zudem mit geringem Kapitaleinsatz ansprechende Gewinne.
ich bin nicht an die Börse gegangen um mir den ganzen Tag Gedanken über Trendlinien zu machen, ein automatischen Handelssystem für Bitcoin ist da schon eher mein Ding.
Meine Bitcoin Handelsstrategie basiert auf klassischem Swing Trading. Die Strategie selbst wurde auf von mir auf der IFTA Konferenz in Tokyo vorgestellt, IFTA Mitglieder können den vollständigen Systemcode auf der Webseite http://www.ntaa.or.jp/ laden.
Die Basis des System sind die Swing Punkte.
Eine programmierte Definition dieser Punkte finden Sie im Swing Point Stop
Kombiniert man diese Swing Punkte mit einer einfachen Trenderkennung, ergibt sich ein hoch profitables Bitcoin Handelssystem.
Charlie Hebdo cover: They have weapons. Fuck them. We have champagne. pic.twitter.com/iqJ4A7pp29
— Mathieu von Rohr (@mathieuvonrohr) November 17, 2015
Offener Brief an den selbsternannten IS Kalifen al-Baghdadi:
Kurzfassung
Das Opening Range Breakout System wurde im Magazin “Technical Analysis of Stocks&Commodities” im Juli 1994 besprochen, und wie es scheint, funktioniert es, zumindest ohne slippage uns Speasen, noch immer.
Es wurde im Magazin “Technical Analysis of Stocks&Commodities” im Juli 1994 besprochen, und wie es scheint, funktioniert es noch immer. (ohne slippage) Auch Tony Crabel schrieb zu diesem Opening Breakout System im selben Magazin
Das System wartet die erste Handelsstunde ab und geht dann bei Erreichen eines neuen Hochs oder Tiefs long oder short. Die Einstiegs Order (Stop Buy / Stop Sell) wird nicht exakt auf das Hoch / Tief gelegt, sondern ein paar Punkte darüber /darunter. (hier 20 Ticks)
Durch das laden von drei Zeitreihen, 10min, Stunden- und Tagesdaten gestaltet sich die Programmierung sehr einfach. Dies schränkt jedoch die Flexibilität deutlich ein.
Prinzipiell ist die Strategie der Afternoon Trader Strategie sehr ähnlich, sie weist auch mehr Flexibilität in der Programmierung auf. Auch der Artikel über Range Breaks im intraday Markt basiert auf einer ähnlichen Idee.
Da die hier vorgestellte Systemversion ursprünglich für dieTradestation 2000i in Easy Language geschrieben wurde, ist das Laden von 3 Zeitreihen ein wenig kompliziert gelöst. Aber es funktioniert.
Bald ist es wieder so weit und der DAX steigt über seine 200 Tage Linie. Das wäre an und für sich nichts Besonderes, steigt oder fällt der DAX doch jeden Tag über irgendeinen gleitenden Durchschnitt, doch ist die 200 Tage Linie etwas besonders an sich: Sie ist ein selbst erfüllender Indikator!
Wenn jemand eigentlich nichts über technische Analyse weiß, die 200 Tage Linie kennt er. Jeder Bankberater versucht damit seine Aktien zu verkaufen; Wenn der Markt über der 200 Tage Linie liegt soll das ein bullishes Signal sein.
Und in der Tat, da jeder diesen Indikator kennt, ist es tatsächlich ein bullishes Signal wenn der Markt über seiner 200 Tage Linie liegt, schlussendlich trauen sich dann alle die fast nix von technischer Analyse wissen in den Markt.
Um zu sehen ob so ein Schnitt des DAX über die 200 Tage Linie auch signifikant oder nur ein Strohfeuer ist, kann man die Marktbreite des Index untersuchen.
Marktbreite=Wie viel % der Aktien eines Index liegen über der 200 Tage Linie
Diesen Indikator sehen Sie unter dem DAX Chart abgebildet.
Allgemein gilt für die Interpretation, dass wenn der DAX über der 200 Tage Linie liegt und mehr als 50% der Aktien des DAX ebenfalls über der 200 Tage Linie liegen, man trendfolgend vorgehen kann. Wenn dann einmal 100% der Aktien über der 200 Tage Linie liegen ist die Blase meist zu Ende und man sollte die Position mit einem engen Stop absichern.
Ein jeder kennt die klassischen Indikatoren wie RSI oder Stochastic. Und ein jeder kennt die dazugehörigen Handelsanweisungen: Long, wenn überverkauft, Short wenn überkauft. Und zumindest im Lehrbuch funktioniert das auch. Aber wie sieht das ganze am realen Chart aus? Würden Sie dem Lehrbuch vertrauen und Ihren Kunden auch einen baldigen Kauf empfehlen wenn der RSI unter 20 liegt?
Schön, wenn ein Indikator im Lehrbuch funktioniert, doch will ich hier ein Verfahren darstellen, bei dem der Indikator selbst angibt ob, wann und wie gut er funktioniert! Dazu habe ich mir für diesen Beitrag den RSI Indikator vorgenommen.
Zunächst wird der Wert des Indikators betrachtet, sowie, ob er steigt oder fällt. Mit diesen beiden Kriterien lässt sich der RSI einfach klassifizieren.
Dann erfolgt der eigentliche Backtest: Innerhalb der letzten 1000 Bars wird nun geschaut, wie sich der Markt bei einem gleichen Indikatorstand (zwischen 90 und 100) und Richtung (über Triggerlinie) verhalten hat.
Am Bild kam dies innerhalb der letzten 100 bars 36 mal vor. Dabei war die durchschnittliche Bewegung innerhalb der darauffolgenden 5 min DAX Futures Kerze -0.03%. Der RSI hat beim aktuellen Stand also eine negative Kurs Prognose.
Dass es auch nach dem nächsten bar statistisch nach unten geht, sieht man an den 5 Prognose Punkten am Chart. Sie zeigen, wie sich der Markt statistisch innerhalb der nächsten 5 Bars verhalten hat, unter der Bedingung, dass der RSI den aktuellen Stand und Richtung hatte.
Der obige Screenshot zeigt den Indikator und die Prognose für den kommenden bar (sowie die 4 darauf folgenden). Er zeigt jedoch nicht, wie sich diese Prognosen in der Vergangenheit verhalten haben, in welchen Bereichen der Indikator in der Vergangenheit seine höchste Aussagekraft hatte. Dies ist am nächsten Chart dargestellt.
Am Bild ist unter dem eigentlichen RSI seine aktuelle prognose für den nächsten Bar dargestellt. Um diese prognose ist ein Bollingerband gelegt, um so die Bereiche zu definieren, an welchen der RSI seine höchste Aussagekraft hat (= die stärkste Bewegung vorhersagt)
Papier ist geduldig, darum ist es oft besser wenn man selbst testet bevor man ein veröffentlichtes Handelssystem mit seinem Geld ausprobiert. Heute geht es hier um einen Handelssystem out of sample Test
Ein schönes Beispiel dafür ist eine Strategie aus Robert Colbys Buch “The Encyclopedia of Technical Market Indicators“, 2nd edition, 2003, page 791ff.
Darin wird ein einfaches moving average crossover Systeme vorgestellt, welches anscheinend seit beinahe 100 Jahren phänomenale Gewinne verspricht.
Hier eine Kopie aus dem Buch:
Der RSI – Relative Strength Indikator – ist ein Klassiker, Zeit für ein wenig Erneuerung.
Der RSI ist ein Linienindikator, basierend auf dem Schlusskurs der Kerze. So wird z.B. der 14 Tage RSI auf Basis der letzten 14 Tages Schlusskurse berechnet. Dies hat den großen Nachteil, dass der RSI im Lauf des Tages seinen Wert verändert. Für den aktuellen Wert am live Chart wird anstatt des (noch nicht bekannten) Schlusskurses des Tages der aktuelle Wert des Marktes verwendet.
Mein RSI Candlestick Indikator bildet diesen Intradayverlauf des Tages ab. Dazu verwende ich einen Kerzenchart. Die Eröffnung der Kerze ist der Stand des RSI am Anfang der Kerze (des Tages…)
Hoch und Tief der Kerze geben die Höchst und Tiefstwerte des RSI im Verlauf der aktuellen Kerze an. Der Close der Kerze entspricht dem klassischen RSI auf Schlusskursbasis.
Minasan konnichiwa!
Vom 2.-4. Oktober 2015 findet die diesjährige IFTA* Konferenz in Tokyo statt. Und ich habe die Ehre am 3. Okt. einen Vortrag zum Thema Algo Trading zu halten:
Mehr zum Vortrag und der Konferenz unter http://www.ntaa.or.jp/IFTA2015/contents/agenda3E.htm
http://www.ntaa.or.jp/IFTA2015/speakers/kahlerE.htm
Pre-program workshopHow to develop, back-test, and optimize algorithmic trading strategies based on the broad spectrum of Technical Analysis means and methodsIn order to be a successful technical analyst and systematic trader it is necessary to be honest to yourself and measure your performance. The basis for performance measurement is a set of clearly defined rules like when to buy or sell, when to increase or decrease the size of an open position and how to handle risk. At the end of this workshop, you should be able to develop your own multi-market trading strategy respectively your own portfolio of (non-correlated) trading strategies. |
In this pre-program workshop you will learn, how to EasyLanguage is a trademark of TradeStation Technologies, Inc. |
Big in Japan!
*International Federation of Technical Analysts www.ifta.org
Die Märkte waren kurz in Panik, und was sagen die hier vorgestellten Modelle dazu?
Die VIX S&P500 Strategie steht auf Kauf. Der VIX Volaindex ist über seinem täglichen und wöchentlichen Band, die Strategie würde dementsprechend beim Überschreiten des Vortags Hoch kaufen.
Der vergangene Woche vorgestellte Candlestick Scanner war das richtige Werkzeug für die aktuellen Märkte. Nahezu alle vergangene Woche erkannten bearishen Hanging Man Formationen führten zu einem Gewinntrade. Die wenigen der bullishen Hammer Funktionen wurden jedoch kaum ausgelöst.
wenn es immer so einfach wäre…
Candlesticks eignen sich sehr gut um eine Top oder Boden Formation allgemein und einfach zu beschreiben. Hier stelle ich einen Indikator vor, der die Hammer / Hanging Man Formation nutzt, um damit auf einfache Weise Umkehrformationen am Chart zu erkennen.
Die Hanging Man Formation ist eines der einfachsten Candlestick Muster. Es zeigt das Ende einer bullishen Bewegung an.
Ein Trade wird eingegangen, sobald das Tief der Formation unterschritten wird.
Streng nach der Literatur ist eine Hammer / Hanging Man eine auf einen Bar beschränkte Formation. Das kann ein Stunden, Tages oder Wochenbar sein. Ich habe das Konzept für diesen multiple timeframe Indikator ein wenig erweitert.
Der Indikator versucht eine Hammer / Hanging Man Formation am Chart zu erkennen, und das unabhängig davon, wie viele Bars zur Ausbildung derselben verwendet wurden.
In diesem Beispiel wurde vor 4 Tagen eine bullishe Hammer Formation gefunden, welche sich über 40 Tage erstreckt.
Der VIX Index stellt die implizite Volatität der S&P500 Aktienoptionen dar. Damit ist er ein sehr gutes Mass für das aktuelle Paniklevel des Marktes. Und Sie kennen sicher die Börsenweisheit “Kaufe, wenn die Kanonen donnern”. Diese beiden Dinge werden die Ausgangsbasis des hier vorgestellten Handelssystems für den S&P500 Index sein.
Sehen Sie sich zunächst den VIX und den S&P500 Index an.
VIX Index vs S&P500 Index
Schnell erkennt man, wie der VIX die Panik des S&P darstellt. In Phasen in denen alle glauben dass alles ist in Ordnung ist, ist das Paniklevel niedrig. 2003-1006, ab 2012 bis heute. In Zeiten in denen alle an das Ende von Allem glauben, ist der VIX hoch. 2001, 2008, 2011…
Sieht man sich dies mit weniger Kompression an, sieht man, wie sich der VIX zum timing von Kaufentscheidungen im S&P500 nutzen lässt.
Ich habe hierzu das in der traders tool box veröffentlichte multiple timeframe Bollingerband auf den VIX angewandt. Es stellt ein 20-Perioden Bollingeband mit 2 Standardabweichungen auf täglichen und wöchentlichen Daten berechnet dar. An den markierten Tagen liegt nun der Close des VIX über den täglichen und wöchentlichen Bollingerband. Wie man schnell sieht, scheinen dies gute Einstiegspunkte zu sein. Kaufe, wenn die Kanonen donnern und alle die Panik haben…
Nicht in das fallende Messer zu greifen ist jedoch ebenfalls eine nicht zu vernachlässigende Börsenweisheit, und so kauft das System nicht sofort, wenn der VIX über den Bollingerbändern liegt, sondern wartet noch, bis auch der S&P500 über das gestrige Hoch steigt.
Im Anschluss wird die Position mit einem trailing stop von 2-5% oder einem profit target von 5-15% geschlossen.
“Sell in may and go away” Wer kennt nicht diese alte Börsenregel, aber ist sie auch wirklich sinnvoll? Mit dem hier vorgestellten Indikator sind saisonale Muster leicht aufzuspüren und auf ihre Profitabilität zu überprüfen.
Warum saisonale Muster erscheinen, dafür gibt es viele Erklärungen. Weizen ist zur Erntezeit einfach billiger zu haben als in den Monaten davor, der Gasverbrauch ist im Sommer niedriger als im Winter, gegen Ende des Jahres wird noch Geld veranlagt, am Anfang des Jahres abgezogen, all dies hat Auswirkungen auf den durchschnittlichen Preis in diesen Monaten.
Am ersten Chart sehen Sie die meinen seasonal Indikator. Er zeigt die durchschnittliche Monats Performance des DAX (seit 1987) in Prozenten. Jeder Balken stellt einen Monat dar. Die beiden negativen Balken sind der August und September, der hohe rote Balken ist der April.
Sell in may and go away scheint im Dax also nicht so falsch zu sein, nach der guten Performance im April, ist der Mai durchschnittlich deutlich schlechter.
In aktuellen Märkten, ohne dominanten Trend, ist der kurzfristige dominante Marktzyklus oft der einzige Anhaltspunkt für gutes Timing. Und um die Länge des aktuellen Zyklus zu bestimmen hat man mit dem “corona cycle length” Indikator von John Ehlers das richtige Werkzeug.
Ich will nicht den Originalartikl von John Ehlers zu diesem Indikator replizieren, sie finden das pdf unter diesem link zum download: http://goo.gl/PR96Nf
Hier finden sie den Tradesignal Indikator Code zum copy&paste download.
Der EuroDollar, nachdem der Abwärtstrend gebrochen war und der Aufwärtstrend noch auf sich warten lässt, wurde zur idealen Spielwiese für die Zyklus Analyse.
Der John Ehlers Zyklus Indikator zeigt aktuell eine Zykluslänge von 28 bars an (daily chart). Dies hat vom Tief Mitte April bis zum Tief Mitte Mai perfekt funktioniert, das nächste Tief ist dann für den kommenden Montag indiziert.
zum Tradesignal Equilla Code Passwort “code”
Als Spekulant ist man immer auf der Suche nach Chancen, Punkten an denen der Markt ein klein wenig vorhersehbar agiert. Und wenn diese “Vorhersehbarkeit” auch noch in zwei Zeitebenen gleichzeitig auftritt, dann hat man fast schon gewonnen.
Das Bollingerband ist für mich vor allem dann interessant, wenn es eng ist und waagrecht verläuft. In diesem Fall steht ein Ausbruch meist kurz bevor; man geht in Richtung dieses Ausbruchs in Position, mit dem worst-case Stop auf der anderen Seite des Bollingerbandes.
Der Indikator zeigt Ihnen am Tradesignal Tageschart das Tages- und Wochen- Bollingerband. Hierzu ein paar aktuelle Beispiele:
Der deutsche Strompreis ist ein schönes Beispiel für einen “technischen Markt”. Beinahe jede Einschnürung des täglichen Bollingerbandes führte zu einer handelbaren Bewegung, die grenzen des wöchentlichen Bollingerbandes stellten ebenso wichtige Chart Levels dar.
Nichts ist für ein Handelssystem so wichtig wie der Exit. Erst wenn der Trade geschlossen ist, ist der Gewinn (oder Verlust) garantiert.
Wenn i9ch ein neues Handelssystem entwickle, dann teste ich gerne verschiedene Standard Exits per drag&drop. In der Handelssystem Entwicklung Toolbox finden Sie die Tradesignal Codes einer ganzen Reihe von solchen Exits.
Ich habe zwei 3 neue Exits zur Scriptsammlung der Handelssystem ToolBox hinzugefügt:
Der Timed Entryprice Stop beendet den trade wenn die Position nicht nach einer einstellbaren Zeit im Plus ist. Dies reduziert das allgemenine Marktrisiko
Der Swing Point Exit setzt den Stop auf lokale Hochs/Tiefs. So wird Charttechnik in der Handelssystementwicklung verwendet.
Der Panik Exit ist ein Pattern-based Stop das wird aktiv wenn Euphorie in Panik umschlägt. Ein 2-bar Candlestick Muster gibt hier den richtigen Wert für den Stop an.
Wie schön wäre ein profitables Handelssystem für das man nur am Nachmittags ins Büro müsste…
Und solch ein System gibt es, es ist ein Klassiker der Spekulation mit System: Opening Range Breakout.
Das Handelssystem macht nichts anderes, als dass es bis zu einem bestimmten Zeitpunkt wartet, und wenn es danach ein neues Hoch oder Tief gibt, geht das System Long oder Short. Während der Wartezeit wird die Range definiert, bei einem Breakout aus der Range wird gehandelt.
Hier ein Beispiel für den Euro:
Das System wartet bis 13:00 und geht dann intraday long da das Vormittagshoch überschritten wurde. Am Ende des Tages wird die Position geschlossen. Overnight ist das System nicht positioniert.
opening range breakout euro detail
Das sieht nicht nur bei diesem Einzeltrade, sondern auch im Backtest interessant aus:
opening range breakout euro
Solch ein Standardtrick der Handelssystementwicklung funktioniert natürlich nicht nur beim Euro und nicht nur um 13:00, sondern in vielen Märkten.
Ein Beispiel für den Gas Henry-hub Future an der NYMEX und den Tradesignal Handelssystem Code zum System finden Sie auf der Opening Range Breakout Seite.
Die digitale Währung Bitcoin scheint nicht mehr aufzuhalten. Immer stärker wird die Verzahnung mit der Realwirtschaft, immer mehr Händler nehmen Bitcoin als Zahlungsmittel, immer mehr institutionelle Anleger können diesen Markt nicht mehr ignorieren.
Ich verbrachte die letzten 2 Tage mit Davide Capoti, Emanuele Colacchi und Matteo Maggioni in Rom. Die 3 sind institutionelle Commodity Händler für einen der größten italienischen Marktteilnehmer. Und als professionelle Händler schrieben Sie eines der professionellsten Bücher zu diesem Thema, derzeit leider nur auf italienisch erhältlich.
Das Buch Bitcoin Revolution ist in 3 große Abschnitte geteilt.
On my site you will not find a lot of information in English, so better learn German, but as this might take some time I prepared all my Traders Magazine Articles in English for download.
These Articles will give you some insights on how to design and develop a sound algorithmic trading strategy.
Get a handle on Trading System Risk
A classic indicator in a new suit: Digital Stochastic
All Time High stock trading strategy
Wide Range Days intraday trading strategy
Red White Red pattern trading :-)
Visual Development of Trading Strategies 1
Visual Development of Trading Strategies 2
2005 veröffentlichte ich einen längeren Artikel zu Einführung in die Handelssystementwicklung. Lange genug, um 10 Jahre später zu sehen wie sich das damals vorgestellte Handelssystem in der Praxis bewährt hat.
Die gute Nachricht: Das System machte Gewinne! Sie hätten mit dem 2005 vorgestelltem Systembasket gutes Geld mit niedriger Volatilität verdient, ganz so wie im Backtest vorhergesagt.
Für all jene, welche mehr als nur ein paar Zeilen zum Thema Handelssystementwicklung lesen wollen, habe ich eine Downloadseite mit meinen Vortragsunterlagen und in Zeitschriften und im Netz publizierten Artikeln online gestellt.
Sie finden Artikel aus dem Traders Magazin, Vorträge auf der Tradersworld und aktuelle Publikationen auf Intalus.com.
Bei der Geldanlage mit System sind die Computer uns Menschen sicherlich überlegen, wie David Harding in diesem lesenswerten Interview bei der Frankfurter Allgemeinen bestätigt.
Auf Sicht von einigen Monaten ist der EuroDollar wieder am Weg nach oben.
Der weekly Point&Figure Chart hat die bearishen Kursziele unter 1.00 nicht erreicht, und wenn auch noch immer klar unter der fallenden Trendlinie, so sind seit einigen Monaten steigende Kurse zu beobachten und es werden erste bullishe Kursziele berechnet. Interessant sind die nächsten Ziele um 1.20.
Euro weekly Point&Figure Kursziele
