Sqn Trading System

Van s Market Type Classification System. I 2008 og 2009 fant jeg ut at måten jeg definerte markedstyper ikke fungerte for meg så bra lenger. Jeg d baserte min definisjon på ideen om at hvis du legger kvartalsvis på markedet, en oksen og bjørnmarkedet burde være åpenbart, og at hvis du ikke kunne fortelle, var markedet sideveis. Problemet var at denne definisjonen ikke ga meg det jeg ønsket en måte å fastslå markedstype på en ukentlig og mekanisk basis. Derfor hadde jeg å revidere min definisjon Å veilede meg i dette arbeidet var tre viktige observasjoner.1 Tidsrammen for markedstypen gjør en stor forskjell i konklusjonen. En metode basert på en 13-ukers periode kan vise markedet som bullish, mens en metode basert på 200-dagers glidende gjennomsnitt kan vise markedet som bearish.2 Markedsføringstype er individualisert basert på hvordan du handler Daghandlere og svinghandlere vil ha en helt annen oppfatning av markedstype enn langsiktige handelsmenn eller investorer.3 Mindre forutsetninger i hvordan du beregner markedstype kan gjøre en stor forskjell i konklusjonene du gjør. Med disse ideene i tankene har jeg opprettet en ny måte å definere markedstyper med de samme to komponentene jeg har brukt i siste retning og volatilitet. La oss ta en titt på disse komponentene starter med retning. Retning eller trend kan måles på flere måter, og mange indikatorer hjelper handelsmenn gjør det, jeg oppdaget en måte som lar meg bruke min SQN for å måle kvaliteten på markedsbevegelsene. Et handelssystem s SQN score forteller deg hvor lett det vil være å bruke posisjonstørrelsesstrategier for å nå målene dine For å beregne det, må du ha et utvalg av R-flere resultater for et bestemt handelssystem. Å bruke metoden til å måle markedet er imidlertid ikke intuitiv du kan ikke bruke R-multipler eller beregne forventningene til markedet. I stedet finner jeg den daglige prosentvise endringen for SP 500 nær ved å lukke, som da blir inngangen til SQN-beregningen som vurderer ledelsen n av bevegelsen, graden av bevegelsen og effektiviteten jevnheten av bevegelsen jeg ser på Market SQN-poengene i 25-, 50-, 100- og 200-dagers perioder, men jeg bruker 100-dagers poengsum for å definere marked type. Her er intervaller for Market SQN-poengene jeg kom opp med for markedsretning. For å komme opp med disse områdene, så jeg på indeksdiagrammer, og jeg beregnet også frekvensfordeler for fire SQN, for gjennomsnittlig prosentendring i dager innenfor hver kategori og for gjennomsnittlig prosentendring for neste dag. For hver markedsgruppe i SQN-perioden, ble gjennomsnittlig prosentvis endring mindre eller mer negativ da vi gikk fra sterk oks til sterk bjørn. Det var klart at vi gjorde en ganske god jobb med å skille kategoriene Den prosentvise endringen for dagene etter hver markedsføringsdag så også bra bortsett fra 50-dagers SQN, endrer gjennomsnittprosent dagen etter gradvis redusert eller gikk negativ da vi flyttet fra sterkt bullish til bearish. Jeg fant også en annen interessant p Henomenon da markedet ble sterkt bearish, hadde vi de største prosentene endringene dagen etter. Faktisk, med unntak av 25-dagers Market SQN, syntes den største dag etter gjennomsnittlig daglig prosentendring å skje når markedstypen var sterkt med på over 0 5.Nå, la oss se på volatilitet. Vi måler volatilitet av ATR mot data fra i dag tilbake til midten av 1960-tallet For å beregne dette tar jeg 20-dagers ATR og deler det med sluttkurs for indeksen hver dag Dette holder sammenligningen for volatilitetsmålingens relativ, om indeksen er på 600 eller 1400. I tillegg brukte jeg data tilbake ca 50 år og fant ut at gjennomsnittlig ATR ikke endrer så mye fra tiår til tiår. Den generelle gjennomsnittlige ATR er 1 3, med en standardavvik på 0 72. Etter å ha sett på dataene bestemte jeg meg for å sortere markedstyper i fire volatilitetskategorier basert på statistikken for ATR. Normal Den gjennomsnittlige ATR pluss eller minus 0 5 standardavvik. Quiet Noe mindre enn en 0 5 standar d avvik mindre enn gjennomsnittet. Volatil mellom 0 5 standardavvik og 3 standardavvik over gjennomsnittet. Veldig flyktig Alt mer enn tre standardavvik over gjennomsnittet. Her er intervaller for hver av disse kategoriene. Veldige volatile markeder er sjeldne, forekommer bare om lag 1 av de tidlige volatile markedene oppstår omkring 25 av tiden norske markeder oppstår nesten 40 av tiden og stille markeder oppstår rundt 35 av tiden. Disse volatilitetskategoriene ser ut til å fungere godt. Hovedformålet med mitt markedstypesystem er å fortelle meg hva markedet gjør nå og for å hjelpe meg med å finne ut hvilke handelssystemer som skal brukes Handelssystemer utviklet for en bestemt markedstype, fungerer best i forhold til handelssystemer som forsøker å fungere i flere eller mange markedstyper. Husk at dette klassifiseringssystemet for markedet er settet av all min tro på markeder, og det fungerer bra for meg akkurat nå Du kan eller ikke finner det nyttig Hvis du ikke finner det nyttig, se på din egen tro på marked og komme opp med din måte å definere markedstyper En daghandler s markeds type system vil være forskjellig fra en swing trader s eller en trend tilhenger s. What måte å se på markedet vil hjelpe deg å velge hvilke handelssystemer å bruke. Dette er svaret jeg mottok fra å kontakte Dr Tharp. Tusen takk for spørsmålet ditt fra forrige torsdag og for tålmodighet med svaret. Kan jeg svare på Dr Tharp, som er opptatt av å jobbe med en bok og forbereder seg til å gå for en kommende tur . Skjermbildeet hjalp meg med å forstå opprinnelsen til spørsmålet ditt, takk for å inkludere det Først vet jeg ikke om EA Analyzer-programvaren beregner SQN-verdien nøyaktig i henhold til Dr Tharp s-definition Uansett, en backtest eller prøve med et veldig stort tall av bransjer kan generere en svært høy SQN score. For disse forholdene anbefaler Dr Tharp å justere beregningen slik at poengsummen bedre reflekterer kvaliteten på systemet, i stedet for å ha det høye antallet transaksjoner dis tort score. For Dr Tharp er den primære bruken av SQN-poengsummen å avgjøre hvor lett et bestemt handelssystem vil tillate en næringsdrivende å bruke posisjoneringsstrategier for å nå sine mål. Det er anledninger hvor den raske SQN-beregningen har noen verdi, selv med en meget høy figur Dr Tharp skrev om disse emnene i sin Definitive Guide to Position Sizing Strategies bok som grundig forklarer SQNs ytelsesstatistikk, så vel som dens anvendelse. Ta gjerne email til meg hvis du har flere spørsmål og igjen, takk much.800-385-4486 eller 919-466-0043.geektrader 17. mai 2015. Det er ingen grense for 7 for SQN, det kan ha noen figur og kan forvrides av mange handler. Derfor er det SQN Score i noen SQN er beregnet riktig og ja, det kan vise verdier på 40 eller 100 eller til og med 1000.fiverr 17. mai 2015. Det er ingen grense for 7 for SQN, det kan ha noen figur og kan forvrenges av mange handler Det er SQN Score I alle fall SQN er beregnet riktig og ja, det kan vise verdier på 40 eller 100 eller til og med 1000. Takk for ditt svar Geektrader Kanskje håndboken må oppdateres som den står i dag. Standard tolkning av SQN er. Resultat 1 6 1 9 Under gjennomsnitt, men trade-able. Score 2 0 2 4 Average. Score 2 5 2 9 Good. Score 3 0 5 0 Excellent. Score 5 1 6 9 Superb. Score 7 0 - Hold dette opp, og du kan ha Holy Grail. SQN Score Systemkvalitet Antall score. For å være ærlig, vet jeg at jeg har et godt handelssystem, og jeg vil gjerne benchmark det mot andre, dvs. kontinuerlig forbedring. Siden SQN-poengsummen ikke er standardisert, antar jeg at jeg må gå tilbake til Sharpe og Calmar forholdene. Fra Tharp s SQN systemkvalitetsnummer. Fra Tharp s SQN systemkvalitetsnummer. SQN Squareroot N Gjennomsnitt av N Profit Loss Std dev av N Profit Loss. Takk for ditt bidrag til å hjelpe alle å optimalisere sine systemer for SQN I ma big fan av Tharp s arbeid også. Men jeg tror at formelen du postet ovenfor er feil, eller i det minste feil i en stor måte. Fra det jeg forstår, er Tharp-grunnlaget risikoen for hver handel, som han kaller R Han bruker R-flertallet av handler for å beregne SQN. Formelen du postet bruker ikke R på alt Siden du går etter hva noen andre postet, vil jeg be deg om å dobbeltsjekke dette. Vær så snill å se på følgende metode for hvordan jeg beregner SQN for min handler. Det er min tolkning av Tharps ord, men jeg kan også gå galt Hva tror du. 1 Beregn R, hvor mye du risikerer per handel. Hvis du for eksempel risikerer 2 av kontoen din på hver handel, og du har en 10k-konto, vil R være 200.2 Beregn R-multiplummet for hver handel. For eksempel , hvis R er 200 og en gitt handel hadde en netto fortjeneste på 400, så var handel s R-multiple 2 Hvis den mistet 200, så er R-multiplanen for den handelen -1,3 Beregn E, forventningen til systemet I tolk dette for å være gjennomsnittlig R-multipel av alle handler Hvis systemet har en positiv forventning, bør dette være større enn null.4 Calc ulat SQN, forholdet E til standardavviket til R-multipeldatasettet i trinn 2.Regarding SQN maxprofit du delte For mange år siden brukte jeg et lignende scoring system, men det vektet også basert på handelsfrekvens så vel som lang versus kort jeg Jeg har problemer med å finne min gamle Optimizer Type-kode, så trodde jeg ville spørre om du ville kode dette, siden jeg er så rusten med NT. Ideen er å utvide på din SQN maxprofit, adding.1 Høyere poengsum for flere handler per dag jeg verdi dette fordi jeg tror at hvis et system har en ekte kant, så kan større frekvens vise denne kanten ved å slå ut slippe og provisjoner og bekjempe kurvepassing.2 Vektpoeng basert på Long vs Short performance For eksempel, hvis Long s står for 80 av fortjeneste, da ville dette skåre dårlig Optimal ville være 50 50.Takk deg vennlig, hvis du kunne gjøre dette for meg. Vær med tidsbegrensninger, vennligst ikke PM meg hvis spørsmålet ditt kan løses eller besvares på forumet. Få hjelp 1 Stopp endring av ting Ingen nye indikatorer, diagrammer eller metoder Forhold med hva som står foran deg først 2 Start en journal og skriv daglig til deg med handlingene du har laget for å vise dine sterke og svake sider. 3 Sett mål for deg selv for å nå daglig. Gjør dem om hvordan du handler, ikke hvor mye penger du gjør 4 Godta ansvaret for dine handlinger Stopp med å se andre steder for å forklare bort dårlig ytelse 5 Hvor skal du starte som handelsmann Se dette webinaret og les denne tråden for hundrevis av spørsmål og svar 6 Hjelp ved hjelp av forumet Se denne videoen for å lære generelle tips om bruk av området. Hvis du vil støtte vårt fellesskap, bli et Elite-medlem. Ved å regne med SQN maxprofit du delte for mange år siden, brukte jeg et lignende scoring system, men det vektet også basert på handelsfrekvens så vel som lang vs kort. Jeg har problemer med å finne min gamle Optimizer Type-kode, så trodde jeg ville spørre om du ville kode dette, siden jeg er så rusten med NT. Ideen er å utvide på din SQN maxprofit, adding.1 Høyere poengsum for flere handler per dag Jeg verdsetter dette fordi jeg tro om et system har en ekte kant, så kan større frekvens vise denne kanten ved å slå ut slippe og provisjoner og bekjempe kurvepassing.2 Vektpoeng basert på Long vs Short performance For eksempel, hvis Long s står for 80 profitt, da dette ville skape dårlig Optimal ville være 50 50. Takk, vennligst, hvis du kunne gjøre dette for meg. Som jeg er enig med din innsats for sunnhet, må du sjekke systemet og sørge for at det ikke er lenge eller kort partisk, men hvordan regner du med for datasettet bias. If du skulle ta et datasett for CL fra høyene i 2008 til i dag, med et trend trading system, åpenbart vil du generere mer fortjeneste på kort side bare fordi hele markedet var kort en god avtale makro fra da til nå. Jeg antar jeg foretrekker å bruke de lange korte forholdene som en sunnhetssjekk eller etteranalyse screening kriteriene i stedet for en evalueringskriterier avhengig av systemets tilnærming. Jeg gjør det samme for profittfordeling. Sjelden hvis noensinne er et system i stand til å treffe høye poeng på alle kriteriene drawdown forventning handel prøve størrelse etc og jeg finner at noen systemer, jeg i stor grad avvist bare fordi det tjente for høy av fortjeneste i et par måneder i løpet av prøven. Åpenbart, vi alle elsker en konsistent fortjenestefordeling hvor hver måned er lik. Men i virkeligheten kan markedene ikke gi oss den måten, og det er vanskelig å massere et system for å variere avhengig av markedsforholdene noen ganger. Så nå ser jeg på fordelingene og så lenge alt fortjenesten er ikke i løpet av en eller to måneder, og det er lite eller ingen negative måneder, så det er ok, jeg kaller det fiskesentriske systemer, som venter tålmodig på de få tidsperioder som virkelig dreper det, så i de andre tidsperioder de enten holde flatt eller miste en veldig liten mengde. Selvfølgelig det s spør mye for en handelsmann å sitte og fiske i måneder venter på whopper måneder, men det er akkurat det mange grunnleggende handelsmenn gjør Det er mange grunnleggende handelsmenn som vil gjørehele året basert på et par gode måneder Som virkelig kapitaliserer seg på konseptet med store vinnere og små tapere. En dum mann lærer aldri En smart mann lærer av sin egen fiasko og suksess Men en vis mann lærer av andres svikt og suksess. Mike, jeg er enig med dine anstrengelser for sunnhet, kontroller systemet og sørg for at det ikke er lenge eller kort forspent, men hvordan tar du hensyn til datasettet bias. Yes absolutt, skriver jeg i utgangspunktet to typer strategier, liten tidsramme og stor tid ramme For det lille tidsrammesystemet tror jeg at 50 50-splitt er realistisk fordi tiden i markedet er minimal per handel, det påvirkes ikke tungt av større trender. Jeg skulle ønske jeg kunne finne min gamle kode, jeg brukte en stor hvor lenge jeg utviklet den optimaliserings typen akkurat slik jeg ønsket den. Det er i en backup-fil et sted. Jeg kan ikke huske alle reserveordene med NT, så har jeg problemer med å huske hvordan jeg hadde min satt opp. Hvis det er 100 handler totalt, 50 lang, 50 kort, men 50 longs står for 80 av fortjenesten, jeg vil at dette skal score dårlig. Min strategi er ikke skrevet bra hvis det tar 50 korte handler som bare står for 20 av fortjenesten sammenlignet med lange handler. Jeg hadde mye kode i optimaliseringsoppsettet til forhindre kurvepassing Jeg foretrekker også å optimalisere mot store datasett, flerårig kryssdata, med tusenvis av handler per år. Jeg skal fortsette å grave for det. Vær til tidsbegrensninger, vennligst ikke PM meg hvis spørsmålet ditt kan løses eller besvart på forumet. Nå hjelp 1 Stopp å skifte ting Ingen nye indikatorer, diagrammer eller metoder Hold deg konsekvent med hva som står foran deg først 2 Start en journal og skriv til den daglig med handlingene du har laget for å vise dine sterke og svake sider 3 Angi mål for deg selv å nå daglig Gjør dem om hvordan du handler, ikke hvor mye penger du lager 4 Godtar ansvaret for dine handlinger Stopp med å se andre steder for å forklare bort dårlig ytelse 5 Hvor skal du starte som handelsmann Se dette webinaret og les denne tråden for hundrevis av questi ons og svar 6 Hjelp til å bruke forumet Se på denne videoen for å lære generelle tips om bruk av nettstedet. Hvis du vil støtte vårt fellesskap, bli et Elite-medlem. Å regne med SQN maxprofit du delte for mange år siden, brukte jeg et lignende scoring system, men det Også vektet basert på handelsfrekvens så vel som lang vs kort. Jeg har problemer med å finne min gamle Optimizer Type-kode, så trodde jeg ville spørre om du ville kode dette, siden jeg er så rusten med NT. Ideen er å utvide på SQN maxprofit, adding.1 Høyere poengsum for flere handler per dag Jeg verdsetter dette fordi jeg tror at hvis et system har en ekte kant, så kan større frekvens vise denne kanten ved å slå ut glid og provisjoner og bekjempe kurvefitting.2 Vektpoeng basert på Lang vs Kort ytelse For eksempel, hvis Long s står for 80 av profitt, så ville dette skåre dårlig. Optimal ville være 50 50. Takk så godt, hvis du kunne gjøre dette for meg. Jeg skal ta et detaljert utseende i kveld 2 bør ikke Vær vanskelig, med 1 må jeg finne ut ho w for å få en riktig dag count. The følgende bruker sier takk til luger for denne post. kommende webinarer og hendelser 4 30 PM ET med mindre notert. Register å delta. Register å delta. Sykologi og Money Management. August 15th, 2016 11 57 AM. Sykologi og Money Management. January 22nd, 2015 11 55 AM. Psychology and Money Management. July 8th, 2011 10 37 AM. July 21st 2010 08 09 AM. Psychology and Money Management. November 12th, 2009 08 47 AM. All times er GMT -4 Klokken er nå 08:30 AM. Page generert 2017-03-15 på 0 17 sekunder med 20 spørringer på phoenix via din IP 78 109 24 111.