تداول استراتيجيات زوج التداول

سر لإيجاد الربح في أزواج التداول.
"كوانتس" هو اسم وول ستريت لباحثي السوق الذين يستخدمون التحليل الكمي لتطوير استراتيجيات التداول المربحة. وباختصار، فإن أمشاط الكميات من خلال نسب الأسعار والعلاقات الرياضية بين الشركات أو المركبات التجارية من أجل فرص التداول الإلهي مربحة. خلال الثمانينيات، قامت مجموعة من العمال الذين يعملون لصالح مورغان ستانلي بضرب الذهب باستراتيجية تدعى تجارة الأزواج. وقد استخدم المستثمرون المؤسسيون والمكاتب التجارية الخاصة في البنوك الاستثمارية الكبرى هذه التقنية منذ ذلك الحين، وكثير منهم حققوا أرباحا مرتبة مع الاستراتيجية.
ونادرا ما يكون في مصلحة مصرفي الاستثمار ومديري صناديق الاستثمار المشترك لتبادل استراتيجيات التداول مربحة مع الجمهور، لذلك ظلت تجارة أزواج سرا من الايجابيات (وعدد قليل من الأفراد المخلصين) حتى ظهور الإنترنت. فتح التداول عبر الإنترنت الغطاء على المعلومات المالية في الوقت الحقيقي وأعطى وصول المبتدئ إلى جميع أنواع استراتيجيات الاستثمار. ولم تستغرق التجارة بين الزوجين وقتا طويلا لاجتذاب المستثمرين الفرديين والتجار ذوي الوقت الصغير الذين يتطلعون للتحوط من تعرضهم لمخاطر تحركات السوق الأوسع نطاقا.
والهدف من ذلك هو مطابقة سيارتين تجاريتين مرتبطتين ارتباطا وثيقا، وتجارة واحدة طويلة، والأخرى قصيرة عندما تنخفض نسبة سعر الزوج "x" من الانحرافات المعيارية - "x" هو الأمثل باستخدام البيانات التاريخية. إذا عاد الزوج إلى اتجاهه المتوسط، يتم تحقيق الربح على واحد أو كل من المواقف.
الخطوة الأولى في تصميم تجارة أزواج هي العثور على اثنين من الأسهم التي ترتبط ارتباطا وثيقا. وعادة ما يعني ذلك أن الشركات في نفس الصناعة أو القطاع الفرعي، ولكن ليس دائما. على سبيل المثال، يمكن أن توفر أسهم تتبع المؤشرات مثل كق (ناسداك 100) أو سبي (S & P 500) فرصا تجارية ممتازة للأزواج. والمؤشران اللذان يتداولان معا بشكل عام هما مؤشر S & أمب؛ P 500 ومتوسط ​​داو جونز للمرافق العامة. هذه المؤامرة السعرية البسيطة للمؤشرين اثنين تدل على ارتباطها:
على سبيل المثال، سوف ننظر في اثنين من الشركات التي ترتبط ارتباطا وثيقا: جنرال موتورز وفورد. وبما أن كلاهما مصنعي السيارات الأمريكيين، فإن أسهمهم تميل إلى التحرك معا.
فيما يلي رسم بياني أسبوعي لنسبة السعر بين فورد و جنرال موتورز (محسوبا بقسمة سعر سهم فورد على سعر سهم جنرال موتورز). وتسمى هذه النسبة أحيانا "الأداء النسبي" (لا ينبغي الخلط بينها وبين مؤشر القوة النسبية، وهو أمر مختلف تماما). ويمثل الخط الأبيض الوسطي متوسط ​​سعر السعر خلال العامين الماضيين. ويمثل الخطان الأصفر والأحمر انحرافا معياريا وانحرافين عن متوسط ​​النسبة، على التوالي.
في الرسم البياني أدناه، يمكن تحديد إمكانات الربح عندما تصل نسبة السعر إلى انحرافها الأول أو الثاني. عندما تحدث هذه الاختلافات مربحة فقد حان الوقت لاتخاذ موقف طويل في الأداء الضعيف وموقف قصير في أوفيراشيفر. الإيرادات من بيع قصيرة يمكن أن تساعد في تغطية تكلفة الموقف الطويل، مما يجعل تجارة أزواج غير مكلفة لوضع على. وينبغي أن يقابل حجم موقف الزوج بقيمة الدولار بدلا من عدد الأسهم؛ وبهذه الطريقة خطوة 5٪ في واحد يساوي تحرك 5٪ في الآخر. كما هو الحال مع جميع الاستثمارات، هناك خطر من أن الصفقات يمكن أن تتحرك إلى اللون الأحمر، لذلك من المهم تحديد نقاط وقف الخسارة الأمثل قبل تنفيذ التجارة أزواج.
مثال على عقود العقود الآجلة.
وقد تنطوي تجارة الأزواج في سوق العقود الآجلة على المراجحة بين العقود الآجلة والوضع النقدي لمؤشر معين. عندما يتقدم العقد الآجل قبل الوضع النقدي، قد يحاول المتداول الربح من خلال تقصير المستقبل والانتظار طويلا في مؤشر تتبع الأسهم، ويتوقع منها أن تأتي معا في مرحلة ما. وكثيرا ما تكون التحركات بين مؤشر أو سلعة وعقودها الآجلة ضيقة بحيث لا تترك الأرباح إلا لأسرع المتداولين - وغالبا ما يستخدمون أجهزة الكمبيوتر لتنفيذ مواقف هائلة تلقائيا في غمضة عين.
مثال استخدام خيارات.
دليل على الربحية.
المهتمين في تقنية التداول أزواج يمكن العثور على مزيد من المعلومات والتعليم في كتاب غاناباثي فيديامورثي في ​​أزواج التداول: الأساليب الكمية والتحليل، والتي يمكنك أن تجد هنا.

استراتيجيات تداول العملات الأجنبية.
واحدة من أقوى وسائل الفوز في التجارة هي محفظة استراتيجيات تداول العملات الأجنبية التي يطبقها التجار في حالات مختلفة. بعد نظام واحد في كل وقت لا يكفي لتجارة ناجحة. يجب على كل تاجر أن يعرف كيفية مواجهة جميع ظروف السوق، والتي، ومع ذلك، ليس من السهل جدا، ويتطلب دراسة عميقة وفهم الاقتصاد.
من أجل مساعدتك في تلبية الاحتياجات التعليمية الخاصة بك وإنشاء محفظة خاصة بك من استراتيجيات التداول، إفك ماركيتس يوفر لك على حد سواء مع موارد موثوقة على التداول ومعلومات كاملة عن جميع استراتيجيات تداول الفوركس شعبية وبسيطة تطبيقها من قبل التجار الناجحين.
استراتيجيات التداول التي نمثلها هي مناسبة لجميع التجار الذين المبتدئين في التجارة أو ترغب في تحسين مهاراتهم. جميع الاستراتيجيات المصنفة والموضحة أدناه هي لأغراض تعليمية ويمكن تطبيقها من قبل كل تاجر بطريقة مختلفة.
تويت استراتيجيات التداول استنادا إلى تحليل الفوركس.
ربما يستند الجزء الأكبر من استراتيجيات تداول العملات الأجنبية إلى الأنواع الرئيسية لتحليل سوق الفوركس المستخدمة لفهم حركة السوق. وتشمل طرق التحليل الرئيسية هذه التحليل الفني والتحليل الأساسي ومعتقدات السوق.
يتم استخدام كل من طرق التحليل المذكورة بطريقة معينة لتحديد اتجاه السوق وجعل التنبؤات معقولة على سلوك السوق في المستقبل. إذا كان التجار في التحليل الفني يتعاملون بشكل رئيسي مع الرسوم البيانية المختلفة والأدوات الفنية للكشف عن الماضي والحاضر والمستقبل أسعار العملات، في التحليل الأساسي أهمية للعوامل الاقتصادية الكلية والسياسية التي يمكن أن تؤثر بشكل مباشر على سوق الصرف الأجنبي. يتم توفير نهج مختلف تماما لاتجاه السوق من قبل معنويات السوق، والتي تقوم على موقف وآراء التجار. أدناه يمكنك أن تقرأ عن كل طريقة تحليل بالتفصيل.
تويت استراتيجيات التحليل الفني الفوركس.
التحليل الفني الفوركس هو دراسة عمل السوق في المقام الأول من خلال استخدام الرسوم البيانية لغرض التنبؤ اتجاهات الأسعار في المستقبل. يمكن للمتداولين في الفوركس تطوير استراتيجيات تقوم على مختلف أدوات التحليل الفني بما في ذلك اتجاه السوق، وحجم، ومجموعة، ومستويات الدعم والمقاومة، وأنماط الرسم البياني والمؤشرات، وكذلك إجراء تحليل الإطار الزمني متعددة باستخدام الرسوم البيانية الإطار الزمني مختلفة.
إن إستراتيجية التحليل الفني هي طريقة حاسمة لتقييم األصول استنادا إلى تحليل وإحصائيات إجراءات السوق السابقة، مثل األسعار السابقة والحجم السابق. والهدف الرئيسي للمحللين الفنيين ليس قياس القيمة الأساسية للأصول، بل يحاولون استخدام الرسوم البيانية أو غيرها من أدوات التحليل الفني لتحديد الأنماط التي من شأنها أن تساعد على التنبؤ بنشاط السوق في المستقبل. وتؤمن إيمانا راسخا بأن الأداء المستقبلي للأسواق يمكن الإشارة إليه بالأداء التاريخي.
تويت فوركس تريند استراتيجية التداول.
يمثل الاتجاه واحدة من أهم المفاهيم الأساسية في التحليل الفني. جميع أدوات التحليل الفني التي يستخدمها المحلل لها غرض واحد: المساعدة في تحديد اتجاه السوق. معنى اتجاه الفوركس لا يختلف كثيرا عن معناه العام - فهو ليس أكثر من الاتجاه الذي يتحرك فيه السوق. ولكن على نحو أدق، لا يتحرك سوق الصرف الأجنبي في خط مستقيم، وتتميز تحركاته بسلسلة من التعرجات التي تشبه الموجات المتعاقبة مع قمم واضحة وأحواض أو ارتفاعات وانخفاضات، كما يطلق عليها غالبا.
وكما ذكرنا أعلاه، فإن اتجاه الفوركس يتكون من سلسلة من الارتفاعات والهبوط، واعتمادا على حركة تلك القمم والقيعان يمكن للمرء أن يفهم نوع الاتجاه في السوق.
على الرغم من أن معظم الناس يعتقدون أن سوق الصرف الأجنبي يمكن أن يكون إما صعودا أو هبوطا، في الواقع لا توجد اثنين ولكن ثلاثة أنواع من الاتجاهات:
ويواجه التجار والمستثمرون ثلاثة أنواع من القرارات: تستغرق وقتا طويلا، أي أن تشتري، أو تقصر، أي أن تبيع أو تنحى جانبا، أي ألا تفعل شيئا. خلال أي نوع من الاتجاه يجب أن تضع استراتيجية محددة.
استراتيجية الشراء هي الأفضل عندما ترتفع السوق والعكس بالعكس ستكون استراتيجية البيع صحيحة عندما ينخفض ​​السوق. ولكن عندما يتحرك السوق جانبية الخيار الثالث - البقاء جانبا - سيكون القرار الأكثر حكمة.
تويت دعم ومقاومة استراتيجية التداول.
من أجل فهم كامل جوهر الدعم والمقاومة استراتيجية التداول يجب أن تعرف أولا ما هو المستوى الأفقي. في الواقع، هو مستوى السعر يشير إما إلى دعم أو مقاومة في السوق. الدعم والمقاومة في التحليل الفني هي شروط انخفاض الأسعار والارتفاع على التوالي. يشير مصطلح الدعم إلى المنطقة على الرسم البياني حيث تكون الفائدة الشرائية قوية بشكل كبير وتتجاوز ضغط البيع. وعادة ما تتميز بأحواض سابقة. مستوى المقاومة، خلافا لمستوى الدعم، يمثل منطقة على الرسم البياني حيث بيع الفائدة يتغلب على ضغط الشراء. وعادة ما يكون ملحوظا من قبل قمم السابقة.
من أجل تطوير استراتيجية الدعم والمقاومة يجب أن تكون على بينة جيدا كيف يتم تحديد هذا الاتجاه من خلال هذه المستويات الأفقية. وبالتالي، من أجل اتجاه صعودي، يجب أن يكون كل مستوى دعم متعاقب أعلى من المستوى السابق، ويجب أن يكون كل مستوى مقاومة متعاقبة أعلى من المستوى السابق له.
في حالة عدم حدوث ذلك، على سبيل المثال، إذا انخفض مستوى الدعم إلى الحوض السابق، فقد يشير إلى أن الاتجاه الصعودي يأتي إلى النهاية أو على الأقل يتحول إلى اتجاه جانبي. ومن المرجح أن يحدث عكس الاتجاه من أعلى إلى أسفل. ويحدث العكس في اتجاه هبوطي؛ فإن فشل كل مستوى دعم للتحرك أدنى من الحوض السابق قد يشير مرة أخرى إلى تغيرات في الاتجاه الحالي.
لا يزال المفهوم وراء دعم وتداول المقاومة هو نفسه - شراء الأمن عندما نتوقع أن تزيد في السعر وبيع عندما نتوقع سعره إلى النزول. وبالتالي، عندما ينخفض ​​السعر إلى مستوى الدعم، يقرر التجار شراء الطلب وخلق السعر. بنفس الطريقة، عندما يرتفع السعر إلى مستوى مقاومته، يقرر المتداولون البيع، مما يخلق ضغطا هبوطيا ويقود السعر إلى أسفل.
تويت الفوركس استراتيجية التداول المدى.
وترتبط استراتيجية التداول في المدى، والتي تسمى أيضا تداول القناة، عموما مع عدم وجود اتجاه السوق ويستخدم أثناء غياب الاتجاه. يحدد تداول المدى حركة سعر العملة في القنوات والمهمة الأولى لهذه الاستراتيجية هي العثور على النطاق. ويمكن تنفيذ هذه العملية من خلال ربط سلسلة من قمم وأدنى مستوى مع خط الاتجاه الأفقي. وبعبارة أخرى، يجب على التاجر أن يجد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية مع المنطقة بين المعروفة باسم "نطاق التداول".
في نطاق التداول فإنه من السهل جدا العثور على المناطق لتحقيق الربح. يمكنك شراء الدعم والبيع عند المقاومة طالما أن الأمن لم ينفصل عن القناة. وإلا، إذا كان الاتجاه الاختراق غير مواتية لموقفكم، قد تتعرض لخسائر فادحة.
يعمل التداول في المدى الفعلي في سوق مع تقلب كاف بما فيه الكفاية حيث يمر السعر في التذبذب في القناة دون الخروج من النطاق. في حالة كسر مستوى الدعم أو المقاومة يجب عليك الخروج من المراكز القائمة على المدى. الطريقة الأكثر فعالية لإدارة المخاطر في التداول بالمجموعة هي استخدام أوامر وقف الخسارة كما يفعل معظم التجار. أنها تضع أوامر بيع الحد الأدنى من المقاومة عند بيع مجموعة وتعيين أخذ الربح أسفل الدعم القريب. عند شراء الدعم يضعون أوامر شراء الحد فوق الدعم ووضع أوامر أخذ الربح بالقرب من مستوى المقاومة المحددة سابقا. ويمكن إدارة المخاطر عن طريق وضع أوامر وقف الخسارة فوق مستوى المقاومة عند بيع منطقة المقاومة من نطاق، وأدنى من مستوى الدعم عند شراء الدعم.
تويت المؤشرات الفنية في استراتيجيات تداول الفوركس.
المؤشرات الفنية هي الحسابات التي تستند إلى سعر وحجم الضمان. وهي تستخدم على حد سواء لتأكيد الاتجاه ونوعية أنماط الرسم البياني، ومساعدة التجار تحديد إشارات البيع والشراء. يمكن تطبيق المؤشرات بشكل منفصل لتشكيل شراء وبيع إشارات، وكذلك يمكن استخدامها معا، جنبا إلى جنب مع أنماط الرسم البياني وحركة السعر.
ويمكن أن تشكل مؤشرات التحليل الفني إشارات شراء وبيع من خلال تحركات متوسطات الانتقال والانحراف. تنعكس عمليات الانتقال عندما يتحرك السعر عبر المتوسط ​​المتحرك أو عندما يتقاطع متوسطان متحركان مختلفان. ويحدث الاختلاف عندما يتحرك اتجاه الأسعار واتجاه المؤشر في اتجاهين متعاكسين مما يدل على اتجاه اتجاه الأسعار في الضعف.
ويمكن تطبيقها بشكل منفصل لتشكيل إشارات البيع والشراء، وكذلك يمكن استخدامها معا، جنبا إلى جنب مع السوق. ومع ذلك، ليست كلها تستخدم على نطاق واسع من قبل التجار. المؤشرات التالية المذكورة هي ذات أهمية قصوى للمحللين ويستخدم واحد منهم على الأقل من قبل كل تاجر لتطوير إستراتيجيته التجارية:
المتوسط ​​المتحرك مؤشر البولنجر مؤشر القوة النسبية مؤشر ستوكاستيك المتوسط ​​المتحرك التقارب / الاختلاف (ماسد) أدكس الزخم.
يمكنك بسهولة معرفة كيفية استخدام كل مؤشر وتطوير استراتيجيات التداول حسب المؤشرات.
تويت فوركس الرسوم البيانية استراتيجيات التداول.
في التحليل الفني للفوركس الرسم البياني هو تمثيل رسومي لتحركات الأسعار على مدى فترة زمنية معينة. يمكن أن تظهر حركة سعر الأمن على مدى شهر أو سنة. اعتمادا على ما يبحث عنه التجار المعلومات وما هي المهارات التي يتقنون، فإنها يمكن أن تستخدم أنواع معينة من الرسوم البيانية: الرسم البياني الشريطي، المخطط الخطي، الرسم البياني الشمعدان ونقطة الرسم البياني والنقطة.
كما أنها يمكن أن تضع استراتيجية محددة باستخدام أنماط الرسم البياني الفني التالية:
المثلثات أعلام بينانتس إسفين نمط مستطيل الرأس والكتفين نمط قمم مزدوجة وقيعان مزدوجة الثلاثي قمم والقيعان الثلاثي.
يمكنك بسهولة معرفة كيفية استخدام الرسوم البيانية وتطوير استراتيجيات التداول من خلال أنماط الرسم البياني.
تويت الفوركس استراتيجية التداول حجم.
ويبين حجم عدد الأوراق المالية التي يتم تداولها على مدى وقت معين. ارتفاع حجم يشير إلى درجة أعلى من كثافة أو الضغط. بالنسبة واحدة من أهم العوامل في التجارة يتم تحليلها دائما ويقدر من قبل المخططين. من أجل تحديد حركة صعودا أو هبوطا من حجم، فإنها تنظر في جيستوغرامز حجم التداول عادة ما تقدم في الجزء السفلي من الرسم البياني. أي حركة السعر هي ذات أهمية أكبر إذا كان مصحوبا حجم مرتفع نسبيا مما إذا كان مصحوبا حجم ضعيف.
من خلال عرض الاتجاه والحجم معا، الفنيين استخدام اثنين من أدوات مختلفة لقياس الضغط. إذا كانت الأسعار تتجه أعلى، يصبح من الواضح أن هناك المزيد من الشراء من بيع الضغط. إذا بدأ مستوى الصوت في الانخفاض خلال الاتجاه الصعودي، فإنه يشير إلى أن الاتجاه التصاعدي على وشك الانتهاء.
كما ذكر المحلل الفوركس هوزفا حامد "الحجم هو الغاز في الخزان من آلة التداول". على الرغم من أن معظم التجار يعطيون الأفضلية فقط للمخططات الفنية والمؤشرات لاتخاذ قرارات التداول، مطلوب حجم لتحريك السوق. ومع ذلك، ليس كل أنواع الحجم قد تؤثر على التجارة، انها حجم كميات كبيرة من المال التي يتم تداولها في نفس اليوم ويؤثر بشكل كبير على السوق.
تويت استراتيجية متعددة الإطار الزمني للتحليل.
وبما أن السعر الأمني ​​يتحرك في الوقت نفسه من خلال أطر زمنية متعددة فإنه من المفيد جدا للمتداولين تحليل مختلف الأطر الزمنية أثناء تحديد "دائرة التداول" للأمن. من خلال تحليل الإطار الزمني المتعدد (متفا) يمكنك تحديد الاتجاه سواء على نطاق أصغر وأكبر وتحديد الاتجاه العام للسوق. تبدأ العملية بأكملها من متفا مع تحديد دقيق للاتجاه السوق على أطر زمنية أعلى (طويلة، قصيرة أو وسيطة) وتحليلها من خلال الأطر الزمنية أقل بدءا من الرسم البياني لمدة 5 دقائق.
ويعتقد تاجر من ذوي الخبرة كوري روزنبلوم أنه في تحليل إطار زمني متعددة، يجب استخدام الرسوم البيانية الشهرية والأسبوعية واليومية لتقييم عندما الاتجاهات تتحرك في نفس الاتجاه. ومع ذلك، قد يسبب هذا مشاكل لأن الأطر الزمنية لا تتم محاذاة دائما ونوع مختلف من الاتجاهات تتم على أطر زمنية مختلفة. ووفقا له، فإن تحليل الأطر الزمنية المنخفضة يعطي المزيد من المعلومات.
تويت استراتيجية تداول الفوركس استنادا إلى التحليل الأساسي.
في حين أن التحليل الفني يركز على الدراسة والأداء السابق لعمل السوق، فإن التحليل الأساسي للفوركس يركز على الأسباب الأساسية التي تؤثر على اتجاه السوق.
إن فرضية تحليل الفوركس الأساسي هو أن مؤشرات الاقتصاد الكلي مثل معدلات النمو الاقتصادي ومعدلات الفائدة والبطالة والتضخم أو القضايا السياسية الهامة يمكن أن يكون لها تأثير على الأسواق المالية وبالتالي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات التداول.
الفنيين لا يجدون من الضروري معرفة أسباب التغيرات في السوق، ولكن الأصوليين في محاولة لاكتشاف "لماذا". ويحلل هذا الأخير بيانات الاقتصاد الكلي لبلد معين أو بلدان مختلفة للتنبؤ بسلوك العملة في البلد المعني في المستقبل القريب.
وبناء على أحداث أو حسابات معينة، قد يقررون شراء العملة على أمل أن يرتفع هذا الأخير من حيث القيمة وسيتمكنون من بيعه بسعر أعلى، أو أنهم سيبيعون العملة لشرائه لاحقا بسعر أقل السعر.
والسبب الذي يجعل المحللين الأساسيين يستخدمون إطارا زمنيا طويلا هو ما يلي: البيانات التي يدرسونها تتولد ببطء أكبر بكثير من بيانات الأسعار والحجم التي يستخدمها المحللون التقنيون.
تويت استراتيجية تداول الفوركس بناء على معنويات السوق.
يتم تحديد معنويات السوق من خلال موقف المستثمرين تجاه السوق المالية أو أمن معين. ما يشعر به الناس وكيف أن هذا يجعلهم يتصرفون في سوق الفوركس هو المفهوم وراء معنويات السوق.
لا يمكن التقليل من أهمية فهم آراء مجموعة من الناس حول موضوع معين. لكل تحليل معنويات الغرض يمكن أن تقدم البصيرة التي هي قيمة ويساعد على اتخاذ القرارات الصحيحة.
جميع التجار لديهم آراءهم حول حركة السوق، وأفكارهم وآراءهم التي تنعكس مباشرة في معاملاتهم تساعد على تشكيل الشعور العام للسوق.
إن السوق بحد ذاته شبكة معقدة جدا تتكون من عدد من الأفراد الذين تمثل مواقفهم في الواقع مشاعر السوق. ومع ذلك، أنت وحدك لا يمكن أن تجعل السوق تتحرك لصالحك. كالتاجر لديك رأيك والتوقعات من السوق ولكن إذا كنت تعتقد أن اليورو سوف ترتفع، والبعض الآخر لا أعتقد ذلك، لا يمكنك أن تفعل أي شيء حيال ذلك.
وهنا، تعتبر معنويات السوق صعودية إذا توقع المستثمرون تحركا صعوديا للأسعار، في حين إذا توقع المستثمرون أن ينخفض ​​السعر، فإن معنويات السوق قد تكون هبوطية. إن استراتيجية متابعة معنويات سوق الفوركس هي وسيلة جيدة للتنبؤ بحركة السوق وهي ذات أهمية كبيرة للمستثمرين المتناقضين الذين يهدفون إلى التداول في الاتجاه المعاكس لعنصر السوق. وبالتالي، إذا كان معنويات السوق السائدة صعودية (جميع التجار شراء)، فإن مستثمر مناقضة بيع.
تويت الفوركس استراتيجيات بناء على نمط التداول.
ويمكن تطوير استراتيجيات تداول العملات الأجنبية من خلال اتباع أنماط التداول الشعبية التي هي التداول اليومي، وحمل التجارة، وشراء وعقد استراتيجية، والتحوط، تداول المحفظة، وتداول التداول، تداول البديل، وتجارة النظام والتداول الخوارزمية.
استخدام وتطوير استراتيجيات التداول تعتمد في الغالب على فهم نقاط القوة والضعف لديك. من أجل أن تكون ناجحة في التجارة يجب أن تجد أفضل طريقة للتداول التي تناسب personality. There الخاص بك لا توجد طريقة "الحق" ثابتة من التداول. والطريقة الصحيحة للآخرين قد لا تعمل بالنسبة لك. أدناه يمكنك أن تقرأ عن كل نمط التداول وتحديد الخاصة بك.
تويت الفوركس استراتيجيات التداول يوم.
وتشمل استراتيجيات التداول يوم السلخ فروة الرأس، يتلاشى، المحاور اليومية وتداول الزخم. في حالة أداء التداول اليومي يمكنك تنفيذ العديد من الصفقات خلال يوم واحد ولكن يجب تصفية جميع مراكز التداول قبل إغلاق السوق.
عامل مهم أن نتذكر في التداول اليوم هو أنه كلما كنت تحمل المواقف، وارتفاع خطر من فقدان سيكون. اعتمادا على نمط التداول الذي تختاره، قد يتغير السعر المستهدف. أدناه يمكنك معرفة المزيد عن استراتيجيات التداول اليوم الأكثر استخداما.
تويت الفوركس استراتيجية سلخ فروة الرأس.
سلخ فروة الرأس الفوركس هو استراتيجية التداول اليوم الذي يقوم على المعاملات سريعة وقصيرة ويستخدم لتحقيق العديد من الأرباح على التغيرات الطفيفة في الأسعار. هذا النوع من التجار، ودعا باسم السماسرة، ويمكن تنفيذ ما يصل إلى 2 الصفقات في غضون يوم واحد يعتقد أن التحركات السعرية البسيطة هي أسهل بكثير لمتابعة من تلك الكبيرة.
والهدف الرئيسي من اتباع هذه الاستراتيجية هو شراء / بيع الكثير من الأوراق المالية بسعر العرض / الطلب وفي وقت قصير بيع / شرائها بسعر أعلى / أقل لتحقيق الربح.
هناك عوامل معينة ضرورية لكساد الفوركس. هذه هي السيولة، والتقلب، والإطار الزمني وإدارة المخاطر. سيولة السوق لها تأثير على كيفية أداء التجار سلخ فروة الرأس. بعضهم يفضلون التداول في سوق أكثر سيولة حتى يتمكنوا من التحرك بسهولة داخل وخارج المراكز الكبيرة، في حين أن البعض الآخر قد يفضلون التداول في سوق أقل سيولة لديها فروق أسعار طلب الشراء.
بقدر ما يشير إلى التقلبات، السماسرة مثل المنتجات مستقرة نوعا ما، بالنسبة لهم لا داعي للقلق حول التغيرات المفاجئة في الأسعار. إذا كان السعر الأمني ​​مستقرا، يمكن للسماسرة الربح حتى من خلال وضع أوامر على نفس العرض وتسأل، مما يجعل الآلاف من الصفقات. الإطار الزمني في استراتيجية سلخ فروة الرأس قصير بشكل كبير ويحاول التجار الاستفادة من هذه التحركات السوق الصغيرة التي يصعب حتى أن نرى على الرسم البياني دقيقة واحدة.
جنبا إلى جنب مع جعل مئات من الأرباح الصغيرة خلال يوم واحد، السماسرة في نفس الوقت يمكن أن تحافظ على مئات من الخسائر الصغيرة. ولذلك، ينبغي أن تضع إدارة صارمة للمخاطر لتجنب الخسائر غير المتوقعة.
تويت فادينغ ترادينغ ستراتيغي.
هنا، هذه الاستراتيجية يفترض بيع الأمن عندما يكون سعره في الارتفاع والشراء عندما يكون السعر في الانخفاض، أو كما يسمى "يتلاشى".
ويشار إلى أنها استراتيجية التداول مناقضة اليوم الذي يستخدم للتداول ضد الاتجاه السائد. وخلافا لأنواع التداول الأخرى التي يتمثل الهدف الرئيسي لها في اتباع الاتجاه السائد، يتطلب تداول الخبو اتخاذ موقف يتعارض مع الاتجاه الرئيسي.
وتتمثل الافتراضات الرئيسية التي تستند إليها استراتيجية الخبو فيما يلي:
الأوراق المالية هي ذروة الشراء المشترين المباشرين على استعداد لأخذ الأرباح المشترين الحاليين قد تظهر في خطر.
على الرغم من أن "يتلاشى السوق" يمكن أن تكون خطيرة جدا ويتطلب تحمل المخاطر العالية، يمكن أن تكون مربحة للغاية. لتنفيذ استراتيجية يتلاشى اثنين من أوامر الحد يمكن وضعها في الأسعار المحددة - يجب تعيين أمر حد الشراء أقل من السعر الحالي ويجب تعيين أمر حد بيع فوقه.
إن استراتيجية التلاشي محفوفة بمخاطر كبيرة حيث أنها تعني التداول مقابل اتجاه السوق السائد. ومع ذلك، يمكن أن يكون من المفيد أيضا - يمكن للتجار تتلاشى تحقيق الربح من أي انعكاس السعر لأنه بعد ارتفاع حاد أو انخفاض العملة ومن المتوقع أن تظهر بعض الانتكاسات. وبالتالي، إذا استخدمت بشكل صحيح، يمكن أن تكون استراتيجية يتلاشى طريقة مربحة جدا من التداول. ويعتقد أن أتباعه هم الذين يتحملون المخاطر الذين يتبعون قواعد إدارة المخاطر ومحاولة الخروج من كل تجارة مع الربح.
تويت استراتيجية التداول اليومية المحورية.
وتهدف "بيفوت ترادينغ" إلى تحقيق ربح من التقلب اليومي للعملة. بمعنىها الأساسي يتم تعريف النقطة المحورية بأنها نقطة تحول. وهو يعتبر مؤشرا فنيا مستمدا من خلال حساب المتوسط ​​العددي للأسعار المرتفعة والمنخفضة والختامية لأزواج العملات.
والمفهوم الرئيسي لهذه الاستراتيجية هو شراء بأقل سعر اليوم والبيع على أعلى سعر اليوم.
وفي منتصف التسعينيات، نشر تاجر ومحلل متخصص في مجال المحاسبة، توماس أسبراي، مستويات محورية أسبوعية و يومية لأسواق الفوركس النقدية لعملائه من المؤسسات. وكما يذكر، لم تكن المستويات الأسبوعية المحورية في ذلك الوقت متوفرة في برامج التحليل الفني ولم تستخدم الصيغة على نطاق واسع أيضا.
ولكن في عام 2004 كشف كتاب جون بيرسون، "الدليل الكامل للتكتيكات التجارية التقنية: كيفية الربح عن طريق النقاط المحورية، الشمعدانات وغيرها من المؤشرات" أن النقاط المحورية كانت قيد الاستخدام لأكثر من 20 عاما حتى ذلك الوقت. في السنوات الأخيرة كان أكثر إثارة للدهشة أن توماس لاكتشاف سر تحليل نقطة المحورية الفصلية، مرة أخرى بسبب جون شخص.
حاليا الصيغ الأساسية لحساب النقاط المحورية متاحة وتستخدم على نطاق واسع من قبل التجار. وعلاوة على ذلك، نقطة محورية حاسبة يمكن العثور عليها بسهولة على شبكة الإنترنت.
بالنسبة لجلسة التداول الحالية يتم حساب النقطة المحورية على النحو التالي:
نقطة المحورية = (السابق مرتفع + سابق منخفض + إغلاق سابق) / 3.
أساس المحاور اليومية هو تحديد مستويات الدعم والمقاومة على الرسم البياني وتحديد نقاط الدخول والخروج. ويمكن القيام بذلك من خلال الصيغ التالية:
R2 = P + (H - L) = P + (R1 - S1)
S2 = P - (H - L) = P - (R1 - S1)
L - السابق لو.
H - السابق مرتفع.
R1 - مستوى المقاومة 1.
S1 - مستوى الدعم 1.
R2 - مستوى المقاومة 2.
S2 - مستوى الدعم 2.
تويت استراتيجية تداول الزخم.
يستخدم تجار الزخم مؤشرات فنية مختلفة، مثل مؤشر الماكد، مؤشر القوة النسبية، مذبذب الزخم لتحديد حركة سعر العملة واتخاذ قرار بشأن الموقف الذي يجب اتخاذه. كما أنها تنظر في الأخبار وحجم كبير لاتخاذ قرارات التداول الصحيحة. يتطلب تداول الزخم الاشتراك في خدمات الأخبار ومراقبة تنبيهات الأسعار لمواصلة تحقيق الربح.
ووفقا لمحلل مالي معروف لاري لايت، يمكن أن تساعد استراتيجيات الزخم المستثمرين على التغلب على السوق وتجنب الحوادث، عندما يقترن بالاتجاه التالي، الذي يركز فقط على الأسهم التي تكتسب.
تويت كاري استراتيجية التجارة.
المستثمرون الذين يتبعون هذه الاستراتيجية اقتراض المال بسعر فائدة منخفض للاستثمار في الأمن الذي من المتوقع أن توفر عوائد أعلى.
يسمح تجارة كاري لتحقيق أرباح من السوق غير المتقلبة والمستقرة، لأنه هنا هو بالأحرى الفرق بين أسعار الفائدة من العملات. وارتفاع الفرق، وزيادة الربح. في حين تقرر ما هي العملات للتجارة من خلال هذه الاستراتيجية يجب أن تنظر في التغييرات المتوقعة في أسعار الفائدة لعملات معينة.
والمبدأ بسيط - شراء العملة التي من المتوقع أن يرتفع سعر الفائدة وبيع العملة التي من المتوقع أن ينخفض ​​سعر الفائدة.
ومع ذلك، هذا لا يعني أن التغيرات السعرية بين العملات غير مهمة على الاطلاق. وبالتالي، يمكنك الاستثمار في العملة بسبب ارتفاع سعر الفائدة، ولكن إذا انخفض سعر العملة وأنت إغلاق التجارة، قد تجد أنه على الرغم من أنك قد استفادت من سعر الفائدة كنت قد فقدت أيضا من التجارة بسبب الفرق في سعر الشراء / البيع. لذلك، تحمل التجارة هي في معظمها مناسبة للسوق عديم الاتجاه أو جانبية، عندما من المتوقع أن تبقى حركة السعر نفسه لبعض الوقت.
تويت فوركس استراتيجية التحوط.
ويفهم التحوط بشكل عام على أنه استراتيجية تحمي المستثمرين من وقوع الأحداث التي يمكن أن تسبب خسائر معينة.
والفكرة الكامنة وراء تحوط العملة هي شراء عملة وبيع آخر على أمل أن تقابل الخسائر في إحدى الصفقات الأرباح المحققة على تجارة أخرى. وتعمل هذه االستراتيجية بأكبر قدر من الكفاءة عندما ترتبط العمالت سلبا.
وبالتالي، يجب عليك شراء الأمن الثاني جانبا من واحد كنت تملك بالفعل من أجل تحوطه بمجرد أن تتحرك في اتجاه غير متوقع. هذه الاستراتيجية، خلافا لمعظم استراتيجيات التداول التي نوقشت بالفعل، لا تستخدم لتحقيق الربح؛ بل يهدف إلى الحد من المخاطر وعدم اليقين.
ويعتبر هذا النوع من االستراتيجيات نوعا من االستراتيجية التي يتمثل هدفها الوحيد في التخفيف من المخاطر وتعزيز اإلمكانات الفائزة.
على سبيل المثال يمكننا أن نأخذ بعض أزواج العملات ومحاولة إنشاء التحوط. لنفترض أنه في إطار زمني محدد يكون الدولار الأمريكي قويا، وتظهر بعض أزواج العملات بما في ذلك الدولار الأمريكي قيم مختلفة. مثل، غبب / أوسد انخفض بنسبة 0.60٪، ينخفض ​​زوج الين الياباني / دولار بنسبة 0.75٪، وانخفض زوج اليورو / دولار بنسبة 0.30٪. كتجارة اتجاهية كان لدينا أفضل اتخاذ زوج ور / أوسد الذي هو أدنى على الأقل، وبالتالي يدل على أنه إذا تغير اتجاه السوق، وسوف تذهب أعلى من غيرها من أزواج.
بعد شراء زوج ور / أوسد نحن بحاجة إلى اختيار زوج العملات التي يمكن أن تكون بمثابة التحوط. مرة أخرى يجب أن ننظر إلى قيم العملة واختيار واحد الذي يظهر الضعف الأكثر مقارنة. في مثالنا كان الين الياباني، و ور / جبي سيكون خيارا جيدا. وبالتالي، يمكننا التحوط لدينا شراء التجارة ور / أوسد وبيع ور / جبي.
ما هو أكثر أهمية أن نلاحظ في تحوط العملة هو أن الحد من المخاطر يعني دائما خفض الأرباح، وهنا، استراتيجية التحوط لا يضمن أرباحا ضخمة، بل يمكن أن تحوط الاستثمار الخاص بك وتساعدك على الهروب من الخسائر أو على الأقل الحد من مدى. ومع ذلك، إذا تم تطويرها بشكل صحيح، يمكن أن تؤدي استراتيجية تحوط العملة إلى أرباح لكلا الحرفين.
تويت محفظة / سلة استراتيجية التداول.
ويستند تداول المحفظة، والذي يمكن أن يسمى أيضا تداول سلة، على مزيج من الأصول المختلفة التي تنتمي إلى أسواق مالية مختلفة (الفوركس، الأسهم، العقود الآجلة، الخ).
والمفهوم وراء تداول الحافظة هو التنويع، وهو أحد أكثر الوسائل شيوعا للحد من المخاطر. من قبل التجار تخصيص الأصول الذكية حماية أنفسهم من تقلبات السوق، والحد من المخاطر وابقاء رصيد الربح.
من المهم جدا إنشاء محفظة متنوعة للوصول إلى هدف التداول الخاص بك. وإلا، فإن هذا النوع من الاستراتيجية سيكون بلا هدف.
يجب عليك تجميع محفظتك مع هذه الأوراق المالية (العملات والأسهم والسلع والمؤشرات) التي لا ترتبط بشكل صارم، وهذا يعني أن عائداتهم لا تتحرك صعودا وهبوطا في انسجام تام. من خلال خلط الأصول المختلفة في محفظتك التي هي في علاقة سلبية، مع سعر واحد الأمن صعودا والأخرى نزولا يمكنك الحفاظ على رصيد المحفظة، وبالتالي الحفاظ على الربح الخاص بك والحد من المخاطر.
توفر شركة إفك ماركيتس حاليا تقنية إنشاء وتداول الصك الشخصي الشخصي (يسي) استنادا إلى طريقة جيوركو، مما يجعل من الأسهل بكثير القيام بتداول المحفظة. تسمح هذه التقنية بإنشاء محافظ تبدأ من أصلين فقط وتشمل ما يصل إلى عشرات من الأدوات المالية المختلفة، وفتح كل من المراكز الطويلة والقصيرة داخل محفظة، عرض تاريخ الأصول الأصول تمتد إلى 40 عاما، إنشاء يسي الخاصة بك، واستخدام مجموعة واسعة من أدوات تحليل السوق، وتطبيق استراتيجيات التداول المختلفة وتحسين باستمرار وإعادة التوازن محفظة الاستثمار الخاصة بك. وبعبارة أخرى، جيوركو الطريقة هو الحل الذي يتيح لك تطوير وتطبيق الاستراتيجيات التي تناسب أفضل تفضيلاتك.
تويت شراء واستراتيجية عقد.
إن المتداول الذي يستخدم شراء واستراتيجية الاستثمار ليس مهتما بتحركات الأسعار والمؤشرات الفنية على المدى القصير. في الواقع، يتم استخدام هذه الاستراتيجية في الغالب من قبل تجار الأسهم؛ ولكن بعض المتداولين في الفوركس يستخدمونها أيضا، مشيرا إلى أنها طريقة معينة للاستثمار السلبي. وهي تعتمد عادة على التحليل الأساسي بدلا من الرسوم البيانية والمؤشرات الفنية. This already depends on the type of investor to decide how to apply this strategy.
A passive investor would watch the fundamental factors, like inflation and unemployment rates of the country whose currency he has invested in, or would rely on the analysis of the company whose stock he owns, considering that company’s growth strategy, the quality of its products, etc.
For an active investor it would be more effective to apply technical analysis or other mathematical measures to decide whether to buy or sell.
Tweet Spread / Pair Trading Strategy.
By this strategy traders meanwhile open two equal and directly opposite positions which can compensate each other keeping the trading balance.
Spread trading can be of two types: intra-market and inter-commodity spreads. In the first case traders can open long and short positions on the same underlying asset trading in different forms (e. g. in spot and futures markets) and on different exchanges, while in the second case they open long and short positions on different assets which are related to each other, like gold and silver.
In spread trading it’s important to see how related the securities are and not to predict the market movement. It is important to find related trading instruments with a noticeable price gap to keep the positive balance between risk and reward.
Tweet Swing Trading Strategy.
Swing trading is the strategy by which traders hold the asset within one to several days waiting to make a profit from price changes or so called “swings”.
A swing trading position is actually held longer than a day trading position and shorter than a buy-and-hold trading position, which can be hold even for years.
Swing traders use a set of mathematically based rules to eliminate the emotional aspect of trading and make an intensive analysis. They can create a trading system using both technical and fundamental analyses to determine the buy and sell points. If in some strategies market trend is not of primary importance, in swing trade it’s the first factor to consider.
The followers of this strategy trade with the primary trend of the chart and believe in the “Trend is your friend” concept. If the currency is in an uptrend swing traders go long, that is, buy it. But if the currency is in a downtrend, they go short - sell the currency. Often the trend is not clear-cut, it is sideways-neither bullish, nor bearish. In such cases the currency price moves in a predictable pattern between support and resistance levels. The swing trading opportunity here will be the opening of a long position near the support level and opening a short position near the resistance level.
Tweet Forex Strategies Based on Trading Order Types.
Order trading helps traders to enter or exit a position at the most suitable moment by using different orders including market orders, pending orders, limit orders, stop orders, stop loss orders and OCO orders.
Currently, advanced trading platforms provide various types of orders in trading which are not simply ''buy button'' and ''sell button''. Each type of trading order can represent a specific strategy. It's important to know when and how to trade and which order to use in a given situation in order to develop the right order strategy.
The most popular Forex orders that a trader can apply in his trade are:
Market orders - a market order is placed to instruct the trader to buy or to sell at the best price available. The entry interfaces of market order usually have only ''buy'' and ''sell'' options which make it quick and easy to use. Pending Orders – pending orders which are usually available in six types allow traders to buy or sell securities at a previously specified price. The pending orders-buy limit, sell limit, buy stop, sell stop, buy stop limit and sell stop limit - are placed to execute a trade once the price reaches the specified level. Limit Orders - a limit order instructs the trader to buy or sell the asset at a specified price. This means that first of all the trader should specify the desired buy and sell prices. The buy limit order instructs him to buy at the specified price or lower. And the sell limit order instructs to sell at the specified price or even higher. Once the price reaches the specified price, the limit order will be filled. Stop orders-a sell stop order or buy stop order is executed after the stop level, the specified price level, has been reached. The buy stop order is placed above the market and the sell stop order is set below the market. Stop loss orders - a stop loss order is set to limit the risk of trade. It is placed at the specified price level beyond which a trader doesn't want or is not ready to risk his money. For a long position you should set the stop loss order below the entry point which will protect you against market drops. Whereas, for a short position place the order above the trade entry to be protected against market rises. OCO – OCO (one-cancels-the-other) represents a combination of two pending orders which are placed to open a position at prices different from the current market price. If one of them is executed the other will automatically be canceled.
Tweet Algorithmic Trading Strategies.
This kind of computer program works by a set of signals derived from technical analysis. Traders program their trade by instructing the software what signals to search for and how to interpret them.
High-grade platforms include complementary platforms which give an opportunity of algorithmic trading. Such advanced platforms through which traders can perform algorithmic trading are NetTradeX and MetaTrader 4.
NetTradeX trading platform besides its main functions, provides automated trading by NetTradeX Advisors. The latter is a secondary platform which contributes to automated trading and enhances the main platform’s functionality by the NTL+ (NetTradeX Language). This secondary platform also allows to perform basic trading operations in a "manual" mode, like opening and closing positions, placing orders and using technical analysis tools.
MetaTrader 4 trading platform also gives a possibility to execute algorithmic trading through an integrated program language MQL4. On this platform traders can create automatic trading robots, calledAdvisors, and their own indicators. All the functions of creating advisors, including debugging, testing, optimization and program compilation are performed and activated in MT4 Meta-Editor.
The Forex trading strategy by robots and programs is developed mainly to avoid the emotional component of trade, as it is thought that the psychological aspect prevents to trade reasonably and mostly has a negative impact on trade.
الترخيص والتصريح والتنظيم:
© إفماركيتس. كورب. 2006-2017 شركة إفك ماركيتس هي وسيط رائد في الأسواق المالية العالمية التي تقدم خدمات تداول العملات الأجنبية عبر الإنترنت، فضلا عن العقود مقابل الفروقات المستقبلية والمؤشرات والأسهم والسلع. وتعمل الشركة بشكل مطرد منذ عام 2006 لخدمة عملائها في 18 لغة من 60 بلدا في جميع أنحاء العالم، بما يتفق تماما مع المعايير الدولية لخدمات الوساطة.
تحذير المخاطر: تداول الفوركس والعقود مقابل الفروقات في السوق خارج البورصة ينطوي على مخاطر وخسائر كبيرة يمكن أن تتجاوز الاستثمار الخاص.
لا تقدم إفك ماركيتس خدمات لسكان الولايات المتحدة واليابان.
تحذير المخاطر: العقود مقابل الفروقات هي منتجات رافعة ويمكن أن يؤدي إلى فقدان كل رأس المال المستثمر. يرجى النظر في إشعار الإفصاح عن المخاطر.

Trading strategies pair trading

Pairs trading is a form of mean reversion that has a distinct advantage of always being hedged against market movements. It is generally a high alpha strategy when backed up by some rigorous statistics. This notebook runs through the following concepts.
The notebook is intended to be an introduction to the concept, and whereas this notebook only features one pair, you would probably want your algorithm to consider many pairs at once.
The notebook was originally created for a presentation at Harvard’s Applied CS department and has since been used at Stanford, Cornell, and several other venues. If you’re interested in learning more about how Quantopian is being used as a teaching tool at top universities, please contact me at [email protected]
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Here’s a very simple algorithm based on the approach presented in the notebook.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Here’s a more sophisticated algorithm written by Ernie Chan. This algorithm computes a hedge ratio rather than just holding equal amounts of each security.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Very useful stuff.
What makes it lose systematically for nearly 3 months? Does Cointegration fail in that period?
Basically yes, they turned out not to be cointegrated in that time frame, but returned to being conitegrated in the long term.
I think the drawdown you point out is a strong case for why you would actually want many pairs trading at the same time. Pairs can be cointegrated over different time scales, and any given one will not always be in a tradable state (big spread, small spread). By increasing your sample size, you can make it far more likely that at least one pair will be strongly tradable state at a given time, and smooth out the weird bumps you see here.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
شكرا على هذا. Very useful indeed. I noticed you used Augmented-Dickey Fuller test for the cointegration test. Do you have similar implementation using Johansen test? I'm not able to find the johansen test with python.
It appears that whereas there have been some attempts to add the Johansen test to the statsmodels library, currently there is no built-in implementation. Here, for instance, is a 3rd party implementation. I'm not sure when it will get added to the Python libraries, is there a way you can work around not having it?
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
شكر. I did see that link. Pretty complicated to implement and to write it all in the IDE. In fact, Satya B attempted it here quantopian/posts/trading-baskets-co-integrated-with-spy.
The beauty of Johansen test is that it generates eigenvectors, which I think you can use other methods to calculate though I can't recall at the moment, for up to 12 assets and many other things, which can be used to create a basket. I was looking at one of the index arb strategy of Ernie and attempting to replicate it on Q's platform to assess the performance after fees/comm etc. I noticed fees seemed to chew up a lot of the performance. The ABGB & FSLR pair above has an sharpe ratio of 0.75 but ended with sharpe ratio of -0.29. A lot of seeming profitable pairs turned out to be non profitable after bid/ask spread, fees, commission etc. Hence, I am looking at 3 or more stocks pair trading, and index arb. johansen test will make this easier to implement.
I shall keep trying.
The notebook is an excellent statistical introduction to pairs trading, I recommend anyone interested in the topic also look into some of the financial research. Anatomy of Pairs Trading is a good start, and the references are helpful as well. Two more general papers on risk arbitrage strategies are Characteristics of Risk and Return in Risk Arbitrage and Limited Arbitrage in Equity Markets . There are some expensive lessons people have learned about running these kinds of strategies, and it's worth knowing the lessons in advance. Forewarned is forearmed.
Anthony, good to see you here! I have been looking for a good implementation of the Johansen test for a while but couldn't find one. There is a pretty long (but stale) discussion and pull request on github about including it in statsmodels: github/statsmodels/statsmodels/issues/448 and github/josef-pkt/statsmodels/commit/bf79e8ecb12d946f1113213692db6dac5df2b6e9 It's really too bad as definitely in quant finance this is pretty widely used.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
@Aaron. Thank you for the heads up. Appreciate it coming from your. I shall spend some time with those papers.
@Thomas. Thanks for the link. As you said, it is a bit old. Better than naught I suppose.
Here is a python implementation for vector error correction models. You can also use it to find cointegration weights. econ. schreiberlin. de/software/vecmclass. py.
Here is a version of Ernie Chan's algorithm modified to trade multiple pairs. This is a good way to obtain multiple uncorrelated return streams and reduce the beta of the overall strategy.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
@Delany, Are there methods available to screen for pairs using stat tests? Or are those usually too computationally expensive?
We are working on a way to make the notebooks clone-able into one's own research environment. In the meantime those interested in playing around with the notebook from the original post can download it here. After downloading upload it into your research account. If you do not yet have a research account, enter an algorithm into the contest to receive access.
@good trader, The method provided in the notebook will screen a given list of securities for cointegration, the underlying condition necessary for pairs trading. The problem is not as much the computational complexity as it is the loss of statistical power. The more comparisons you do, the less weight you must put on significant p-values. This phenomenon is described here. To be statistically rigorous, you must apply a Bonferroni correction to p-values obtained from a pairwise cointegration script. The reason being that the more p-values you generate, the more likely you are to encounter significant p-values which are spurious and do not reflect actual cointegration behavior in the underlying securities. Since the number of comparisons done when looking for pairwise cointegration in n securities grows at a rate of O(n^2), even looking at 20 securities would render most statistical tests useless. A better approach is to come up with a small set of candidate securities using analysis of the underlying economic links. A small number of statistical tests can then be done to determine which, if any, pairs are cointegrated. Let me know if this is what you meant.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
I disagree somewhat about the problem with too many comparisons. The Bonferroni correction is appropriate when you are looking for truth. For example, if you have a questionnaire with 1,000 items and you give it to people with and without cancer, you'll find on average 50 items that correlate with cancer at the 5% level of statistical significance, even if nothing on the questionnaire is related to cancer. If you consider combinations of two or more items, you can generate as many correlates are you like.
But when designing automated trading strategies, coincidental relations don't hurt you much. They add random noise and trading costs to your results. Since few results are 100% meaningless, most relations have at least some small degree of persistence, it's not critical to filter your strategy down to rigorously validated ones. Profits matter, not truth. Bonferroni and similar metrics push you to the most statistically reliable relations, which are not generally the most economically useful ones.
If by "analysis of the underlying economic links" you mean starting with natural pairs like two similar companies in the same industry, I have not found that useful. Basically people notice the obvious stuff. If you mean thinking about less obvious relations, especially things that are invisible in the usual data people use, then I agree. Ideally you want a validatable economic story for the pair relation, which explains both why it exists and why it is not arbitraged away. Not only does that guard against data mining, but it means you can measure whether the effect continues to work (without that, the only way you know the strategy isn't working is when you lose money).
عمل جيد. I haven't read through your notebook line-by-line, but I can tell that it will be a great addition to the Quantopian example library. And following up with shared algos--good move.
You might have a look at the notebook I posted, quantopian/posts/analysis-of-minute-bar-trading-volumes-of-the-etfs-spy-and-sh. To visualize how a given pair goes in and out of cointegration, you could make a similar plot. Applying the statistical test 390 times per trading day over many years would require some patience, though.
@Aaron Am I correct in reading your argument generally as follows?
- In the real world Bonferroni is too restrictive and the number of profitable pairs you lose via the correction outweighs the statistical certainty you gain.
I think we agree as to the final point you make. I think that many of the economic link analysis folks do are simplistic and ignore the potentially interesting relations that are more likely to contain non-arbitraged alpha.
@Grant Thank you. We're actually planning to expand the example library to a full quant finance curriculum taught with notebooks and companion algorithms. We're going to have a series of summer lectures as we develop more topics, so keep an eye out for those. Your notebook is very cool and I do wonder how stable the cointegration scores are even for strongly cointegrated pairs. Unfortunately, I don't think I'll have time to look into that in the near future what with the production of our other curriculum notebooks. We are looking for guest contributors, however. If you have any notebooks you would like to be featured in our curriculum with full credit to the author(s), send them my way and I'll see if they would fit into our current content.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
In the real world Bonferroni is too restrictive and the number of profitable pairs you lose via the correction outweighs the statistical certainty you gain.
Not precisely. Yes, Bonferroni is too restrictive in the sense that it gives you too few pairs, but Bonferroni also directs you to the wrong pairs.
In the example of a questionnaire with 1,000 items given to cancer patients and non-cancer patients, it's likely that most of the items have no effect on cancer, or at least such weak and complex effects that it's not worth using them for medical advice. So if you want 5% significance, you test each item at the 0.005% level (that is you want 3.9 standard deviations, not just 1.6). You don't mind that, because any real effect strong enough to matter will likely show up with strong significance. If you didn't do Bonferroni, you'd end up with 50 recommendations even when none of the items mattered, and a lot of useless advice.
Incidentally, Bonferroni is a very conservative correction, and there are more sophisticated ones that allow more items.
But if you have 1,000 pairs to test, it's likely that many of them have some degree of cointegral predictability. Even if there is no predictability, including the extra pair only adds a little noise to your strategy, which is not terrible. Also you don't believe that any of them have predictability so strong that anyone would have noticed it and arbitraged it away. So it's reasonable to consider all the pairs with 5% significance or less, and filter them out using economic or other criteria unrelated to the data. Selecting only the strongest statistical relations is not wise.
You can set this up in a Bayesian framework if you like consistency and precision; or you can just use ad hoc rules of thumb.
Just for the il-pair-literated who want to learn. must there be a story behind the pair? Should there be a logical explanation? I played around with pairs and found for example that MorganStanley and Expedia work. but why? Or doesn't one want to know why.
must there be a story behind the pair?
This is actually a semantic question rather than a financial one. If you adopted a pure statistical approach with no consideration of the actual pairs, you would end up with hundreds or thousands of pairs, including some overlapping ones. Then we wouldn't call it a pairs-trading strategy but a long-short equity strategy.
The idea of pairs trading is you can get additional insight by considering specific reasons for the dependence between the stocks; and that insight can result in more accurate positioning, and also avoidance of big losses when the relation breaks.
Obvious relations, like two large-cap stocks in the same industry, tend not to be useful. That's confusing sometimes, because some of the famous early pairs trades involved such pairs, and they're still used for examples in most texts. But too many people are watching those spreads too closely to get the high Sharpe ratios you need for undiversified strategies like pairs trading. Leave those marginal Sharpes to the long-short equity people who have a lot more positions.
Also, when we talk about a reason for the pairs relation, we're talking about both a positive--why is it hard to imagine a world in which the values of these companies diverge from their historical proportions--and a negative--why do these stocks respond to different economic news? So for two near-identical companies the first question is easy, but the second is hard. For two seemingly unrelated companies like MS and EXPE it's the reverse. You might say something like, "In a good economy Morgan Stanley gets a lot of business and people travel a lot," but that's basically true of almost any two companies.
The classic pairs reason was two companies that responded to the same basic economic factors, say oil prices or interest rates or US dollar strength, but at different points in the supply chain, say crude oil prices versus gas station revenues. A single link is not good enough, virtually all companies respond to these factors. But you can find pairs that are matched on narrower factors, say fracking activity in the Northeast US or precipitation in central California, or that match direction on a number of broad factors. Or you can find two companies that are actually in similar businesses today, but that for historical reasons are listed in different sectors. Another common situation is two companies involved at different points of the lifecycle of durable assets; homebuilders and furniture stores with similar geography for example.
Anyway, when you have a reason, you have things to monitor to fine-tune your position; and to alert you if a big dislocation is a great trading opportunity or a sign than the historical relation has broken. If you don't have a reason, you'd better have a lot of diversification, meaning you can't afford the specific analysis work for each pair.
Wouldn't you admit though that if a pair has a story then that story is known and therefore unprofitable by the likes of slow to trade retail traders? And if one could mine the data and discover, through the data, stories that were unexpected that one could at least compete in the pairs trading space? I see your point on maintaining a large pool of pairs if the stories that connect the participants are weak or unexplored, but still, if we underlings wish to participate why wouldn't we use such a technique? Or do you maintain that retail traders can capture and profit from anomalous pair spreads of well known couples?
Wouldn't you admit though that if a pair has a story then that story is known and therefore unprofitable by the likes of slow to trade retail traders?
No, I wouldn't agree with that view. Pairs trading tends to be low capacity, especially in lower-cap stocks, and takes a lot of work. It's not attractive for asset managers because the investment amounts and risk characteristics are erratic. It's mostly pursued by individual full-time professional traders, who might follow a dozen pairs in addition to a few dozen other strategies, and semi-pro traders who are willing to take what the market gives them and stay in cash when none of their strategies are attractive. There are more good pairs than there are competent traders chasing them.
In principle, you could find good pairs using a clever automated filter, or by reading and thinking. My general feeling is the first is harder, and if you're going to do it, you'll want to do it to identify large numbers of pretty good pairs rather than two or three great pairs. In that case, I'd say just switch to long-short equity and forget pairs. The good thing about reading and thinking is most good quants are lazy, and would rather let the computer do the work. So you're competing with non-quants, some of whom are pretty good at reading and thinking, but are at a huge disadvantage to someone with a computer who knows a little math.
I don't want to come across as dogmatic, anyone who does what other people tell them is not likely to find great success in any sort of trading. If you think you can design an algorithm to identify good pairs, there's no harm in trying. It just doesn't strike me as the most promising approach.
. takes a lot of work.
Yeah. The easy pairs trade money was made long ago. Lucrative stories in lower-cap stocks though exposes a pair to the aberrations of smaller company volatility no? "Whoops, that solar stock just lost its major contract. Or, wow, that driller just got a windfall state contract." And then the story gets rewritten, or thee or four pages get torn out. One might catch such preludes to story changes if one only watches a dozen or so stories. But here, where we're looking to avoid story watching -- going fully automated, we would get nailed by such narrative breakdowns in just a few pair relationships.
When you say switch to long/short equities you would seem to advocate abandoning the statistical search for obscure (perhaps whimsical) stories in lieu of broader mean reversion -- is this true? But, if one has the tools, why not create dozens and dozens of strange storied pair trades. Sure the stories may not actually exist. But then again, maybe you discover 10 or 20 that are unique. And through a process of eliminating the poorly paired partners, you end up with a manageable set that are capable of dancing with the stars? This site is nothing if not a massive experiment in data mining no?
Again, I'm not trying to law down laws here, but the two straightforward approaches are (a) try to find a few pairs you can understand or (b) forget about pairs and just try to build a large portfolio of longs and shorts without worrying about pairing up stocks or doing unautomated research. In other words (a) niche clever research or (b) massive data mining.
Trying to split the difference by finding dozens of pairs but not doing the tailored research necessary to understand each one seems suboptimal.
try to find a few pairs you can understand.
If I'm reading things correctly, by "understand" you mean that there should be some underlying intuitive story behind the relationship, I suppose so that there is less risk that the relationship will suddenly disappear? Are you talking about a kind of narrative, "The reason we think this is happening, but can't really explain with a model, is. ومثل. or an explanatory quantitative model that provides the story behind the relationship? Say I find a pairs trade based on the idea that when consumers buy lots of eggs, bacon sales drop off, and vice versa. I could make up a story that people can only eat so much for breakfast, and leave it at that. I have a warm, fuzzy feeling, and if I'm a professional trader, hopefully my management will feel warm and fuzzy, too. But is the risk really any different without the story? Unless I actually find a relevant study on breakfast eating, or conduct one myself, then I could just be deluded. And if the underlying cause can't be coded into a set of rules, then it is not really automated quantitative trading, right? As a Quantopian user who doesn't do this sort of thing for a living, I need to get an algo in the Quantopian hedge fund, let it run, and collect a check. No time for doing lots of offline analyses.
There are more good pairs than there are competent traders chasing them.
sounds like the land of milk and honey for us inhabitants of Quantopia. This would say that the Quantopian team should think about churning out candidate pairs for their 35,000+ users to examine like a bunch of ants, trying to come up with stories for a subset of them ("I'll take XYZ & PDQ, do some research, and see if I can find a 'story' to support the relationship.").
I'm just trying to sort out if any of this can be reduced to practice for Joe Schmo Quantopian user, or if it is a hopeless endeavor. Is there a path for Quantopian to get hundreds of lucrative, scalable pairs trading algos for their $10B hedge fund (keep in mind that by my estimation, they need several thousand distinct algos in the fund)? Or is this all a bunch of blah, blah, blah?
I've tried the automated searching of pairs/baskets, using the public knowledge techniques, and though I haven't gone through them all with my tick-level back-tester, the few that I did examine personally were largely worthless; the supposed spread mean-reversion that my grid search turned up was just spurious or due to bid-ask bounce.
However, I do know for a fact that people run decently profitable automated pairs trading portfolios. I take that to mean that it is possible, but the way that I approached it was naive. Perhaps the legwork method is the way to go, coming up with theses about drivers and then looking for portfolios that would express the theses, with the actual hedge ratio construction done "rigorously" using Kalman filters or whatever.
My take is that chatting about pairs trading is wonderful, but there should be a focus on reducing it to practice, with some sort of approachable workflow, so that a Quantopian user can sit down in his pajamas with a cup of coffee on a rainy day and actually come up with a halfway decent algo that would have a shot at getting into the crowd-sourced Q fund. For example, we have:
. try to find a few pairs you can understand.
Perhaps the legwork method is the way to go, coming up with theses about drivers.
حسنا. So what's the workflow for your typical Q user? Keep in mind, this needs to be scalable. it won't do Q any good if only users with an advanced degree and 20 years of industry experience can be successful. If the answer is, "Well, there is no workflow. you just need to know" then pairs trading won't be approachable on Q. We have Aaron's "reading and thinking" recommendation above, but read what?
Also, I'd seen somewhere that there are techniques for synthesizing trading pairs, from baskets of securities. Does this work? Or does one effectively end up with the long-short equity portfolio referred to by Aaron Brown above?
The kind of warm-and-fuzzy story you mention is worthless for investing, although as you say it can reassure investors and regulators. What you're looking for is covariates to refine your strategy and, most important, warn you when it's not going to work. The quant trap is that when your relation breaks it simply looks more attractive to your model, and you spiral to doom.
The eggs-and-bacon story is actually the reverse of what you want. That says there is a fixed total consumption, so the total amount consumed of both products is fixed, meaning they are negatively cointegrated. If they were positively correlated, say because investors bid up or down all breakfast foods as a group, you would do anti-pairs trading. You're looking for things that have to be in some kind of long-term balance, but move is opposite directions in the short-term. A warm-and-fuzzy story might be residential construction and furniture sales, in the short run if people are saving for down payments they're not buying furniture, and newly house poor families are making due with old furniture and underfurnishing. But in the long run, houses will get furnished. This would never be a pairs trading story because it's relating entire sectors. To exploit this, you'd build a model tracing the full life cycle, and likely involving other factors like interest rates and family demographics and migration patterns, and trade large numbers of stocks.
To keep this practical, here is a Pairs Trading for Dummies recipe (I mean that respectfully, I'm a big fan for For Dummies books).
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
Clearly this is for someone who has quant skills, but also general research skills and business judgment.
Run some kind of statistical screen to identify promising pairs trading targets. Don't look for extreme statistical significance, just some moderate level to screen out the noise like 5% or 1%. It can help to limit one member of each pair to companies or regions you know something about.
it sounds like it could be productive for Quantopian to open-source some efficient tools for the screening (and maybe up their game in terms of computing resources). Let's say I'm an expert on company XYZ and maybe I could narrow down my field of candidate securities for comparison to NASDAQ-listed stocks, of which there are about 3,000. So, it is an O(N) computing problem, not O(N^2) as Delaney mentions above for the general screening problem. But, I'd like to compute the statistics on a rolling basis, every trading minute over 2 years. I'd have:
(3000 comparisons/minute)(390 minutes/day)(252 days/year)(2 years) = 589,680,000 comparisons.
Is something like this at all feasible on the Quantopian research platform? If not, how would I scale it back to something that would actually run in a reasonable amount of time (a few days at most) but still provide useful results?
I'm playing around with the algorithm by Ernie Chan that you posted.
Surprisingly, it fails entirely when I swap the pair, see the attached backtest (I've only changed the order).
Also, how to treat the negative hedge (beta from OLS). With the current implementation we go long (short) on both positions when the sign of the hedge is the same as the sign of the z-score, which you don't expect from pair trading. What economic reason can lead to such cointegrations?
Not sure exactly why it's failing when you swap the order. Seems like the math may not be robust to an 'upside-down' زوج. The hedge ratio comes from the formal definition of cointegration, which is that for some b and u_t = y_t - b * x_t, u_t is stationary (the mean stays the same). Therefore we try to estimate the b parameter in each trade so that we can correctly produce a stationary drift between the two securities. It can be the case that the two are negatively cointegrated, whether there's a strong economic reason for this I'm not sure. You might try putting in place restrictions to not trade when you have double long or double short positions, or employing a better estimation method for b (more data points for example).
All of the issues you bring up are very sophisticated improvements, and making these improvements to the algorithm could result in something very good. I don't have cut and dried solutions for you, as you are now dancing around the edge of what is known about algorithmic trading. A lot of it comes down to rigorously testing different signal processing methods to see which yield the best out of sample performance. Also, like you said it's important to let the economic reasoning drive the creation of your model.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Thank you for your quick reply.
This is actually a very valuable response, as I was afraid I might have missed something obvious.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Here is a temp website which has similarity of movement information, which is about the same idea as pairs. StockA is the stock you are comparing to, row is how this pair ranks to all pairs, (its row count). It only contains information for the top 5000 or so pairs.
The data is pulled from the period of Aug 2017 to Feb 2018 and is an average of each day.
(Change IYR to symbol wanted)
The idea behind the algorithm is not actually for pairs trading, but is for similarity of how a pair moves. I will leave this test site up for a few weeks.
Thanks Delaney. It's a great starting step for pair trading technique.
I am working on the missing piece of this strategy which is how to use Quantopian Research environment to find statistical cointegration stock/ETF pairs from entire universe or from the same sectors. After I construct good pairs, then I can use the Notebook you provided for further analysis and backtest.
Does anyone have any suggestion for me?
I have a question for those trading pairs.
How do you deal with the large processing requirements?
I coded some tests for co-integration and results per combination take roughly 1 second.
I can get this down with parallel processing and by storing data locally but a universe of 2000 stocks will still have 4000000 potential combinations.
Perhaps pointing out the obvious, but .
A pre-screening tool, or pre-screening done for you for a fee .
When I was researching this sort of thing a couple of years ago, the baskets of 3 and 4 of only a few hundred ETFs took months on my MacBook. And they were all mostly garbage, though I never actually went through them all. I probably should.
If I remember correctly, that was 1.6T combinations, or something like that.
The formula is R to the Sterling S, divided by S!
so, for 4000 stocks, it would be.
(4000 x3999)/2! or, about 8 million pairs made from the 4000 typical stocks. for 3 stocks considered together, there would be 4000 x 3999 x 3998 /3!
You can prune the possible tree pretty easily though. I believe most stocks behave as if they really were ETFs (at the market neutral way of looking at it only) and can be represented by a group of other stocks, that move with their same fundamentals. You only have to know what sectors they move with, and then check for pairs against this.
So, for example, with HLF, it moves with consumer, several currencies, emerging markets, and a few others. It is hard to separate out exactly as emerging markets also move with currency, so which is which becomes the question.
For two typical tech stocks that appear to be very similar, it may well be the case that their main difference is which currencies they move with. So, for most of the time, they may appear co-integrated, but then, when there is a difference in currencies that affects one a lot, and not so much the other, they then move apart.
I was working on an algorithm to determine the underlying components, (so to speak) that collectively make each stock behave with the same logic as if it was a multi-sector ETF. (where the underlying stocks are a mystery to be solved) I have most of it done, and I believe I have enough done to prove it does work this way, but I lost my real time quote stream a few months ago, and so stopped working on it.
since my algorithm would need to consider up to 15 underlying components to solve this problem, it would be 4000 x 3999 x3998 . 3985/15! So, I have to trim it. The link I posted a few messages above shows some of the results of this work, where I first determine the possible stocks to consider, for each symbol.
It is my belief that the market is essentially swamped out with pairs trading, and this is why it works so mathematically perfect for each stock to behave as if it is an ETF.
There is certainly a high computational cost to looking at all possible pairs. However, there is a tradeoff to this approach, as you put yourself at a high risk for multiple comparisons bias. Please see earlier in this thread for a fairly complete discussion of this issue. Regardless of which method you use to select pairs, you'll want to do some additional validation using the notebook and then use the algorithms in this thread to try backtesting a strategy.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Indeed, Aaron Brown's advice is gold.
What is "multiple comparisons bias"? I'm lazy and don't feel like sifting through this rather extensive discussion thread.
I find it hard to believe that pairs trading would work as a scalable hedge fund strategy (be able to pour $10's of millions into a single pair). Is there any evidence? In other words, why is Quantopian promoting this?
This is one of the best threads on the site.
It scales; you can trade hundreds of pairs.
Multiple comparisons is a core problem in all of statistics, right up there with overfitting. The general idea is that if you run 100 statistical tests on random data, you should still expect to get 5 below a 5% cutoff and 1 below a 1% cutoff based on random chance. This is true when testing various iterations of a model, or many pairs. Because the number of pairs is O(n^2) you should expect to get a lot of spurious p-values when looking for pairs. A naive strategy of just looping through pairs won't work, you need to be a bit more sophisticated.
And yes you trade many pairs with low exposure to each. That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
There is more electricity used in the state of New Jersey doing calculations on the market than there is electricity used in that state for manufacturing. Pairs strategy likely accounts for at least 50% of this usage as even HFT likely often uses some version of deviation from the mean. It is my opinion that the market is so saturated with pairs trading that given the price of any ten tickers that had no big news, one could deduce the price of the rest of the market and be within 0.7% of the actual price, 90% of the time for the top traded 4000 stocks. (and it could probably be done with less than ten tickers. ) So, for a 30 dollar stock, the margin of error would be about a quarter. This is how precisely, compared to each other, I think they move. Until there is news.
It sounds like a corollary to the reciprocal of the law of large numbers; given enough samples you will always find something to fit.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them. Those groups were essentially social graphs of securities. You can search here for DAG, but briefly, you can use the concept of pair trading, that is, fade and favor the divergences, but with a correlated group. And such a group is assembled, dynamically, from a list of pairs that are "friends of friends". It's a pairs strategy, essentially, but with lower risk and less work managing hundreds of separate strategies.
That said, I think that long-short equity strategies may be a better first bet to get into the fund at this point, just based on robustness and capacity.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
I would reintroduce the concept I proposed in an article in S&C last spring ; the directed acyclic graph or DAG. Using thousands of correlated or cointegrated pairs I built groups from them.
رائع. Yeah, pretty similar. The DAG though was used specifically to find the networked graph. Those trees might embody the same thing, not sure. But I'd guess the idea is approximate.
Why would anyone want to pairs trade when trading a Minimum Spanning Tree or correlated network graph of stocks is so much safer and easier? I've built dozens of pairs strategies and the directionality of the pair always broke the model. And all pairs I ever tested all went directional at some point -- beyond the account's ability to Martingale down.
Have people been coming up with good ones? If so, what proportion are using the new data sets? If not, why not, do you think that is?
I can't release any specific data on this. I can say that there's a lag between when we update product features/try to educate people about algorithm writing techniques (larger universe size, shorting), and when new strategies start appearing. We'd love more large universe strategies right now and I'm trying to figure out ways to make it easier for folks to develop large universe long-short strategies using pipeline.
I haven't been focusing on them at all, mostly because there's a problem of opportunity cost; if I spend all my time looking for equity long-short algos, not only is there a chance I don't find anything, but if I do, there's still a chance that Quantopian doesn't select it, and since I cannot trade them myself, that time is wasted (unless I pitch it to other funds I suppose). If I look for algos that I personally can trade, and I find some, then I trade them.
I realize there's an unfortunate schism wherein I am using your platform but not contributing to your business model, so if you have any ideas how I can help without wasting my time writing algos that only work high account levels, please let me know. Pairs trading/statistical arbitrage might be one solution, but I've found them very difficult to implement; anything that looks promising in Quantopian fails the backtest when using dividend-adjusted bid-ask tick data, so I might shift my focus back to building my own lower latency infrastructure for a while.
Totally reasonable. We don't release our product with the expectation that everybody will use it to develop strategies for the fund, we also want to support your use case of personal trading. We also understand there's a conflict between pushing people to write high capacity market neutral long-short strategies, when those will never work on their own money. What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline. I'm working on sharing a pipeline algorithm with the community and attaching it to the lectures page in an effort to get more cloning and tweaking going on.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
I share Simon's sentiment. I've continued to participate in the contests, but the idea of spending tens (hundreds?) of hours trying to come up with an uber algo that will compete with the big dogs sounds like a lot of work, with a very uncertain pay-off (it's not even clear that you are still working on the hedge fund. any substantive news?). The pipeline thingy has a bit of a learning curve, so I haven't taken that on yet (the fact that lots of obscure modules need to be imported is a red flag). That said, if there were good working examples that could be tweaked, I might give it a go.
What I'm trying to figure out is ways to make the workflow of producing and evaluating factors easier, because once you have a factor-based ranking system, it's pretty easy to slot that into an existing long-short algorithm using pipeline.
Why don't you get all of the Q eggheads together for 1 week and see if you can come up with a long-short algo that would be Q hedge-fundable, and publish it (and better yet, actually fund it). Not only would this provide an existence proof, but you should also gain some insight into the workflow and the person-hours to accomplish the task.
Here is a pipeline algorithm that I just published as the goto example of a long-short equity strategy. I'm sure it will go through many improvements as the public eye turns to it, but it should at least be a start. It's tricky because we do want to publish algorithms that are 95% of the way done, so that users can take the last 5% and improve the strategies in many different uncorrelated ways. With long-short equity most of the work is in choosing good factors and factor ranking techniques. Unfortunately those are the type of signals that will disappear when shared publicly, but the actual machinery to trade within the algorithm should stay pretty consistent. If you're maybe looking to learn pipeline a bit, I would recommend going through Lectures 17 and 18, then looking at the algorithm.
I can say for certain we are working on the hedge fund. Even if you have strategies that aren't consistently winning the contest, we may be interested in an algorithm that can consistently do ok. Ultimately, my job as the one overseeing the lectures is to keep trying to make it easier so people don't have to spend as much time working on algorithms that may never pay off for them, and so we get more algorithms that do pay off in the long run.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
I start to implement pair trading backtesting in research environment instead of IDE. The main reason is to automatic run multiple pairs performance analysis before I jump into IDE for full backtest. Another reason for this work is to do further analysis for returns from many pairs.
I am wondering where I can find the example of backtesting in research environment to start with. Any comment is very appreciated.
In your research environment there should be a 'Tutorials and Documentation' folder. Inside the folder should be a notebook with the title 'Tutorial (Advanced) - Backtesting with Zipline'. Make a copy of that and let me know if that's enough to get you started.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
May 28 algo falls below benchmark if extended to date and -43% PvR with default slippage and commissions, tanking thru 2018.
Hope it can be rescued b/c it shows good potential.
The example strategies cheat and run on the same timeframe over which we did research and found the securities to be cointegrated. In a real strategy you'd want to find pairs that were cointegrated into the future and not just historically cointegrated. The template should stay largely the same, so it's an issue of swapping in new securities that you have statistical evidence will stay cointegrated.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Could you post a tutorial on calibrating an Ornstein Uhlenbeck process for mean reverting series residuals?
We've added a lecture on this to our queue. No idea when we might currently get to it, but it's on there.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Ages ago I posted, perhaps as anonymole, that a "pair" needn't be made of only two securities. In fact, the whole "we only allow low beta strats" mantra is pretty much an argument that all strategies should be a variation of a pairs strat. That is, over all, a market neutral position is best.
Taking this further however, and applying a more formal model to the pairs strategy (that the security set have a "story" attached to it) I wonder if the two halves of the pair would do better as independent baskets of securities. That if one approached a pairs strategy with the mind to match up two behaviorally opposed baskets of securities that instead of trying to search all pair combinations looking for all the super-great-marvelous attributes a pair should have, that instead, one determine the two sides of the pair coin and fill each side with the most appropriately identified securities -- for each side.
A simplistic model might be described thusly:
Equities which cycle up in the spring/summer and down in the fall/winter would be bundled together and set against equities which cycle oppositely (down in the summer, up in the winter).
No doubt there are more interesting or undiscovered cycles that exist. My point is that rather than identify securities that yin and yang, one discover technical, or macro, or fundamental classifications which zig when the other zags. Then find securities which fit each of those baskets of behavior.
This is a very interesting idea and definitely something that professional quants do. At the core we just want two assets on either side of a pair, and a portfolio of assets will do just as well as a single equity. There are probably pros and cons of each method, but the idea of using a basket of things rather than a single thing can greatly reduce your position concentration risk and lead to a better algorithm. I'd say it's worth research. You'd still likely want a few different pairs of baskets as each would smooth out the return curve of the other and produce a lower volatility algorithm.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
I have to run an errand, so I only have five minutes, but hopefully I can be clear in that time.
To demonstrate the chops of an AI system, I created an algorithm that can represent the small changes in stocks price, as the sum of a set of ETFs. For example, with MSFT one might have XLK, XLY, FXE, FXI, and some others.
I can show that the typical price movements during a day can be represented in this way. However, when there is specific news, then it is no longer true, if the news is strong.
What I believe this shows is that instead of things "returning to the mean" they are in fact not moving arbitrarily and so, if they return to the mean, it is because one of the underlying components in fact moved. (Of all the underlying components, usually only one or two have news, and the rest are balancing each other out, once the price has adjusted.)
How might one design a trading platform for this as even if you do know it is the sum of other waveforms that are causing one waveform, one still doesn't know what causes them to move until after the fact.
(the reduction in influence is 1/1.6 when looking at the components, so after a couple of feedback loops, the influence is not measurable. Thanks, and sorry for the hurried note,
Have you read Algorithmic Trading written by Ernie Chan? For sure you read it, I have a question: in fact I am not good in programming and working with Matlab, I am really interested in Currency cross rate part of the book and I want to implement the positions in live trading but I don't know how to do that in fact I can't understand what the numbers as positions mean! If somebody can guide me I'm really appreciated.
Not entirely sure I'm understanding your thesis but it seems that you've created an expression that models the returns of a specific stock from it's sector exposures. This is actually a common risk modeling tactic, check out my notebook here. To build a trading strategy off of this I would take your hypothesis about changing news and use that to alter the coefficients of your model. A cool place to start would be to check out the lectures on factor modeling and then maybe look at some news/sentiment data sets to see if you can find any anomalies.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
That is close. It models the returns to within a few cents usually, at any moment in time, depending on the stock and its volatility as a sum of its sectors. (except when it has specific news.) What I envision behind it is a large set of funds using NLP to invest by sector based on news. Because they are so large, then they tend to swamp out the market during normal times.
I can also show that stock prices changes are directly proportional to the sum of the underlying sectors information, for most time periods. For example, the price changes for three months show this and also for three weeks, which is a bit chaos like, as it would seem they wouldnt be so perfectly in tune. Anyway, with this I can sort stocks by their overall market efficiency (the more efficient you are, the more you sync with the relationship stated above).
I also believe that there are huge funds that are interested in doing nothing more than treading water (as one possible explanation) and they move their money around the world, just trying to stay even, and so the result is that at any given time, the sum of everything stays near zero. (when one thing goes up somewhere, something else somewhere else goes down.)
These relationships also break down during periods of very high volatility such as fall 2018.
There are other things I am able to quantify, but again have no idea how to use. When information about a specific stock or sector hits the market, it is my observation that the more objective the information, the faster the market responds, and the more subjective it is, the slower the market responds.
For example, when Ackman says that HLF is a pyramid scheme, then it can sometimes be hours, and sometimes even days before that news is no longer affecting the price of the stock, but when an analyst upgrades or downgrades a stock, that is more objective and the entire price adjustment is over in fifteen minutes. (If you subtract out market movements then an analysts announcement looks like a log curve, with most of the action in the beginning and a bit of a ringing at the last.)
Again, this all happens too fast to be of use, and it is after the fact that I can say, "That was subjective."
I don't think I am able to alter the coefficients as you suggest. I am using a hard coded take on a system of recursive polynomials for my modeling, so there are billions of coefficients.
Hi, I have a quick and possibly dumb question. Why did you use the ratio instead of the difference between S1 and S2 in the Quantopain pairs trading lecture? In the co-integration lecture, you use the difference instead. In other sources, they use the difference as well.
There's an updated notebook, algorithm, and video available on the lecture series page.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
And as a response to pandasaurus' question, which I unfortunately just saw, we have removed the ratio as it was a typo in the lecture.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Greetings Quantopian Community,
I was at the NYC Event on Pairs Trading, and the current example algorithm is deprecated, such that one cannot deploy it in live trading. With this fix, users can now deploy the algorithm in live trading. The fix is hosted as a pull request on github--thanks.
شكرا جزيلا. Could you please submit your PR to the following repo? It's where we store lectures and examples. Doesn't quite fit in the current form of zipline.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Thanks, Delaney. I submitted the PR to the specified branch.
شكر! Delaney. I am finishing my graduation thesis these days, Your work may help me a lot.
That's great to hear, Dzi. Hope it goes well!
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
I have question in regards to high frequency pairs trading using bid/ask price. One thing that I noticed is during an entry signal if I'm supposed to go long in one and short the other, the Long position that I enter would be using the ask price and this ask price normally is higher than the bid price, so when my exit signals to exit, my bid price that I close my position at will often cause me to loose than make money. What are some of the ways to prevent this from happening or what are some strategies that goes hand in hand with trading high frequently with pairs strategy. Further, how are limit orders used with the bid/ask price.
If you need to make the spread in order for the strategy to be profitable, then you are squarely competing with high-frequency market makers, and it's a whole different ball game. You are unlikely to win. If you have control over the specific order types you send, you could attempt to use mid-point pegs or something, but as soon as you admit any sort of limit orders where execution is not immediate, you now need to be concerned about being exposed unhedged, which is something that you'll need to backtest. (not easy either). What some people do is try and rest or peg an order for the less liquid leg, and attempt to save some of the cost of the wider spread (though again, these days, you'll probably just get adversely selected for no net gain), and then as soon as that fills, you aggressively execute the hedge leg across the narrower spread.
How does one use both bid and ask z score in high frequency trading? For simplicity, I can understand using z score, but when it comes to using both bid and ask price z score, I have trouble picturing how it is used.
Simon's right, mid-frequency strategies generally should be fairly robust to bid-ask spreads. If they're not the edge is probably too small to be consistently profitable. For high frequency trading you do have to consider the bid and ask in many different ways, as your trading will be very sensitive to movements in both. How exactly you use the data would depend on your model.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
You can imagine that the spread is a synthetic asset. For instance, X = 1L -1S so a single unit of X is long one unit of L and short one unit of S. If you need to buy one unit of X immediately, you will buy at the ask of L and sell at the bid of S. If you need to sell one unit of X, you will sell at the bid of L and buy at the ask of S.
You can then easily calculate the bid and ask for X, you have just two "z-scores" to deal with. Then, if you like, you can delay buying until the X_ask_zscore < threshold, and delay selling until the X_bid_zscore > exit_threshold.
أتمنى أن يساعدك هذا.
I had a chance to see this notebook before and I would recommend it to everyone here. Lots of amazing info can be found inside.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
Hey Simon. thanks for that last post. I've been thinking through the logic behind that, but I do have some questions. Hope you don't mind explaining or expanding on it a little. 1) If I understood you correctly you mean X being the spread between a pair? in other words one unit of X immediately to be traded immediately, I would think that you will buy at the ask of X rather than L to be immediate wouldn't you? One problem that I would encounter by buying one unit of X at the ask price of L would be that the ask price of L may not be the lowest ask price of X and therefore may cause me to still queue to purchase the unit of X or not even fill. Can you say a little more in regards to this?
2) Further, there is one concept that I'm having a hard time to understand. Let's say that my Z score > entry threshold of +2. I would short L by one unit by selling one unit of L at the bid price of L and go long one unit of Y at the ask price of Y. Assuming hedge ratio is 1 and all. When my Z score < exit threshold of say 0.2. I would then exit my short and long position of the pair. The issue that I would encounter assuming no fees and all is that I would loose money during these trades. I'm having a hard time understanding why that would be if my Z score returned to or close to mean. Is the reason behind this due to the fact that the volatility of the bid/ask price may not be high enough to allow the difference in the entry and exit bid/ask spread price at the start and end of the transaction to pull far enough to earn money?
Please take a look at the last part of the page for this link that shows the true correlations, which are arrived at by saying "from the point of view of a pairs trader, how correlated are these tickers."
If you know how to subtract out the part of the market that floats all boats, to be left only with the information pertaining to neutral, there are extreme correlations. XLK is the ticker used in the example, but there are a thousand I could have used. When you know how to subtract out all but the neutral information, the market becomes completely different in how it appears.
Scroll to the very bottom of the article and look at the two tables with correlation information. These numbers are this way because there is so much interest in pairs trading that it tends to swamp things out. It is even more pronounced in Europe.
1) I think you are getting a bit confused; X is not a real thing, it's a synthetic asset formed by the basket of L and S. X has a price to buy and a price to sell which you calculate from the bids and asks of the components. If you cross the spread, generally, you trade immediately in small enough size. You only have uncertainty about fills if you try to earn the spread. That gets much more difficult.
2) Maybe. If your trades are not making money, I mean, that's a big problem. I can't answer why they are not making money. It could be transaction costs like the bid/ask spreads, you should analyze the volatility of your baskets as a function of the bid/ask spreads you have to pay. If you have to cross four 5-cent spreads to try and capture a spread mean-reversion of 2 cents, well yeah you are going to have problems. A bigger problem I found was that mean reversion happens one of two ways; either the asset reverts to the mean, or the mean converges with the asset (assuming you are constantly recomputing the mean, which seems to be common practice). In both cases your z-score goes back to zero, but only in the first case do you make any money.
@daniel I read your article, the correlations at the end, are those of prices, or returns ?
Thanks for clearing that up for me. The idea of using synthetic assets is relatively new to me. I went and researched it a little and noticed that it is often used to capture streams of cash flow. I'm currently trying to perform residual pairs trading with Chinese Future Contracts. As I research it for the use of Futures, I don’t really find much articles or explanations. Is it applicable to Futures?
At the same time, I'm relatively new at this and trying to go through the lectures and stuff to learn. When you say I should analyze the volatility of my baskets as a function of the bid/ask spreads. Do you know where I can find a lecture that discuss this further? Sorry to ask some fundamental questions. One thing I notice in my data is that the bid/ask spread is really small and by small the it is just a spread of one tick of the futures contract; while the Volume for that tick is also small just around 80 or less contracts for either bid or ask.
The correlations are about prices, but just a subset.
(I have edited this down, as compared to what you probably have in email. Please don't copy anything from the email onto the board.)
James - maybe? You need pairs/baskets with enough variance to profitably trade the mean reversion. There tends to be a spectrum; structurally correlated assets (like ETF vs their component baskets) are perfect to trade, so perfect, that everyone does it and therefore the deviations are probably less than the spread. Then there's really shitty pairs which you find doing brute force analysis of the stock market. These have lots of variance, but they probably don't converge, and/or the relationship is totally spurious. Read closely Aaron Brown's posts on this thread. You want something in the middle.
Danial - I am not sure how useful correlations of prices of any kind are ? They are bound to be super high.
By itself I don't believe there is any one thing that is useful for a neutral strategy.
My approach is to look at the market as being represented by several hundred core waveform, and similar to the idea of Fourier Transform, you can use these fundamental waveform to create the 4000 heaviest played stocks. So, basically everything I believe about the market is based on the idea of correlations, as this is what I used as one of the first steps to find those wave forms. (which are not easy to find.)
Consider if you have Tickers AAA and BBB, and they are two similar stocks.
AAA might have as its composite the waves A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, and BBB may have D, E, F, G, H, I, J, K, L.
During the times that there is little to no activity in the components A, B, C, K, L then the two tickers would be nearly perfectly correlated. But if suddenly component A had news (for example), then the perfect correlations would no longer hold, since stock BBB does not have an A component waveform..
If you apply the above to the idea of mean reversion, then you can see what I believe the mean reversion strategy is actually about.
In my opinion the best way to play a neutral strategy would be to devise a portfolio that is about the underlying fundamental wave components..
And in the interest of completeness, I will mention that in the above examples, waves A, B, C, etc are also made of composite waves, (and those composites . ) as the market is self referencing. The several hundred are at the bottom of the self referencing, and are something that exists in theory, that I believe I could "easily" find, but have not spent the time and energy to do so as of this date.
I also believe that if I had data for all the major markets of the world and was able to deduce the underlying component waves for those instruments that are heavily played by the collectively speaking, multi-trillion dollar funds, that the sum of these waves would (except for inflation) most of these times sum to be zero.
Some researchers generate the log price series of two equities with the daily close. Then the spread series is estimated using regression analysis based on log price series data. For equities X and Y, they run linear regression over the log price series and get the coefficient β.
Any reason they use log price series instead?
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا لبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.

استراتيجيات تداول العملات الأجنبية.
One of the most powerful means of winning a trade is the portfolio of Forex trading strategies applied by traders in different situations. Following a single system all the time is not enough for a successful trade. Each trader should know how to face up to all market conditions, which, however, is not so easy, and requires a deep study and understanding of economics.
In order to help you meet your educational needs and create your own portfolio of trading strategies, IFC Markets provides you both with reliable resources on trading and complete information on all the popular and simple forex trading strategies applied by successful traders.
The trading strategies we represent are suitable for all traders who are novice in trade or want to improve their skills. All the strategies classified and explained below are for educational purposes and can be applied by each trader in a different way.
Tweet Trading Strategies Based on Forex Analysis.
Perhaps the major part of Forex trading strategies is based on the main types of Forex market analysis used to understand the market movement. These main analysis methods include technical analysis, fundamental analysis and market sentiment.
Each of the mentioned analysis methods is used in a certain way to identify the market trend and make reasonable predictions on future market behaviour. If in technical analysis traders mainly deal with different charts and technical tools to reveal the past, present and future state of currency prices, in fundamental analysis the importance is given to the macroeconomic and political factors which can directly influence the foreign exchange market. Quite a different approach to the market trend is provided by market sentiment, which is based on the attitude and opinions of traders. Below you can read about each analysis method in detail.
Tweet Forex Technical Analysis Strategies.
Forex technical analysis is the study of market action primarily through the use of charts for the purpose of forecasting future price trends. Forex traders can develop strategies based on various technical analysis tools including market trend, volume, range, support and resistance levels, chart patterns and indicators, as well as conduct a Multiple Time Frame Analysis using different time-frame charts.
Technical analysis strategy is a crucial method of evaluating assets based on the analysis and statistics of past market action, such as past prices and past volume. The main goal of technical analysts is not the measuring of asset’s underlying value, they attempt to use charts or other tools of technical analysis to determine patterns that will help to forecast future market activity. Their firm belief is that the future performance of markets can be indicated by the historical performance.
Tweet Forex Trend Trading Strategy.
Trend represents one of the most essential concepts in technical analysis. All the technical analysis tools that an analyst uses have a single purpose: help to identify the market trend. The meaning of Forex trend is not so much different from its general meaning - it is nothing more than the direction in which the market moves. But more precisely, foreign exchange market does not move in a straight line, its moves are characterized by a series of zigzags which resemble successive waves with clear peaks and troughs or highs and lows, as they are often called.
As we mentioned above, forex trend is comprised of a series of highs and lows, and depending on the movement of those peaks and troughs one can understand the trend’s type on the market.
Though most people think that foreign exchange market can be either upward or downward, actually there exist not two but three types of trends:
Traders and investors confront three types of decisions: go long, i. e. to buy, go short, i. e. to sell, or stay aside, i. e. to do nothing. During any type of trend they should develop a specific strategy.
The buying strategy is preferable when the market goes up and conversely the selling strategy would be right when the market goes down. But when the market moves sideways the third option – to stay aside - will be the wisest decision.
Tweet Support and Resistance Trading Strategy.
In order to completely understand the essence of support and resistance trading strategy you should firstly know what a horizontal level is. Actually, it is a price level indicating either a support or resistance in the market. The support and resistance in technical analysis are the terms for price lows and highs respectively. The term support indicates the area on the chart where the buying interest is significantly strong and surpasses the selling pressure. It is usually marked by previous troughs. Resistance level, contrary to the support level, represents an area on the chart where selling interest overcomes buying pressure. It is usually marked by previous peaks.
In order to develop a support and resistance strategy you should be well aware of how the trend is identified through these horizontal levels. Thus, for an uptrend to go on, each successive support level should be higher than the previous one, and each successive resistance level should be higher than the one preceding it.
In case this is not so, for instance, if the support level comes down to the previous trough, it may signify that the uptrend is coming to the end or at least it is turning into a sideways trend. It is likely that trend reversal from up to down will occur. The opposite situation takes place in a downtrend; the failure of each support level to move lower than the previous trough may again signal changes in the existing trend.
The concept behind support and resistance trading is still the same - buying a security when we expect it to increase in price and sell when expecting its price to go down. Thus, when the price falls to the support level, traders decide to buy creating demand and driving the price up. In the same way, when the price rises to a resistance level, traders decide to sell, creating a downward pressure and driving the price down.
Tweet Forex Range Trading Strategy.
Range trading strategy, which is also called channel trading, is generally associated with the lack of market direction and it is used during the absence of a trend. Range trading identifies currency price movement in channels and the first task of this strategy is to find the range. This process can be carried out by connecting a series of highs and lows with a horizontal trendline. In other words, the trader should find the major support and resistance levels with the area in between known as “trading range”.
In range trading it’s quite easy to find the areas to take profit. You can buy at support and sell at resistance as long as the security hasn’t broken out of the channel. Otherwise, if the breakout direction is not favorable for your position, you may undergo huge losses.
Range trading actually works in a market with just enough volatility due to which the price goes on wiggling in the channel without breaking out of the range. In the case the level of support or resistance breaks you should exit range-based positions. The most efficient way of managing risks in range trading is the use of stop loss orders as most traders do. They place sell limit orders below resistance when selling the range and set the take profit down near support. When buying support they place buy limit orders above support and place take profit orders near the previously identified resistance level. And risks can be managed by placing stop loss orders above the resistance level when selling the resistance zone of a range, and below the support level when buying support.
Tweet Technical Indicators in Forex Trading Strategies.
Technical indicators are calculations which are based on the price and volume of a security. They are used both to confirm the trend and the quality of chart patterns, and to help traders determine the buy and sell signals. The indicators can be applied separately to form buy and sell signals, as well as can be used together, in conjunction with chart patterns and price movement.
Technical analysis indicators can form buy and sell signals through moving average crossovers and divergence. Crossovers are reflected when price moves through the moving average or when two different moving averages cross each other. Divergence happens when the price trend and the indicator trend move in opposite directions indicating that the direction of price trend is weakening.
They can be applied separately to form buy and sell signals, as well as can be used together, in conjunction with the market. However, not all of them are used widely by traders. The following indicators mentioned below are of utmost importance for analysts and at least one of them is used by each trader to develop his trading strategy:
Moving Average Bollinger Bands Relative Strength Index (RSI) Stochastic Oscillator Moving Average Convergence/Divergence (MACD) ADX Momentum.
You can easily learn how to use each indicator and develop trading strategies by indicators.
Tweet Forex Charts Trading Strategies.
In Forex technical analysis a chart is a graphical representation of price movements over a certain time frame. It can show security’s price movement over a month or a year period. Depending on what information traders search for and what skills they master, they can use certain types of charts: the bar chart, the line chart, the candlestick chart and the point and figure chart.
Also they can develop a specific strategy using the following popular technical chart patterns:
Triangles Flags Pennants The Wedge The Rectangle Pattern The Head and Shoulders Pattern Double Tops and Double Bottoms Triple Tops and Triple Bottoms.
You can easily learn how to use charts and develop trading strategies by chart patterns.
Tweet Forex Volume Trading Strategy.
Volume shows the number of securities that are traded over a particular time. Higher volume indicates higher degree of intensity or pressure. Being one of the most important factors in trade it is always analyzed and estimated by chartists. In order to determine the upward or downward movement of the volume, they look at the trading volume gistograms usually presented at the bottom of the chart. Any price movement is of more significance if accompanied by a relatively high volume than if accompanied by a weak volume.
By viewing the trend and volume together, technicians use two different tools to measure the pressure. If prices are trending higher, it becomes obvious that there is more buying than selling pressure. If the volume starts to decrease during an uptrend, it signals that the upward trend is about to end.
As mentioned by Forex analyst Huzefa Hamid "volume is the gas in the tank of the trading machine". Though most traders give preference only to technical charts and indicators to make trading decisions, volume is required to move the market. However, not all volume types may influence the trade, it’s the volume of large amounts of money that is traded within the same day and greatly affects the market.
Tweet Multiple Time Frame Analysis Strategy.
Since a security price meanwhile moves through multiple time frames it’s very useful for traders to analyze various time frames while determining the “trading circle” of the security. Through the Multiple Time Frame Analysis (MTFA) you can determine the trend both on smaller and bigger scales and identify the overall market trend. The whole process of MTFA starts with the exact identification of the market direction on higher time frames (long, short or intermediary) and analyzing it through lower time frames starting from a 5-minute chart.
Experienced trader Corey Rosenbloom believes that in multiple time frame analysis, monthly, weekly and daily charts should be used to assess when the trends are moving in the same direction. However, this may cause problems because time frames don’t always align and different kind of trends take place on different time frames. According to him, the analysis of lower time frames gives more information.
Tweet Forex Trading Strategy Based on Fundamental Analysis.
While technical analysis is focused on the study and past performance of market action, Forex fundamental analysis concentrates on the fundamental reasons that make an impact on the market direction.
The premise of Forex fundamental analysis is that macroeconomic indicators like economic growth rates, interest and unemployment rates, inflation, or important political issues can have an impact on financial markets and, therefore, can be used for making trading decisions.
Technicians do not find it necessary to know the reasons of market changes, but fundamentalists try to discover “why”. The latter analyze macroeconomic data of a specific country or different countries to forecast the given country’s currency behaviour in the nearest future.
Based on certain events or calculations, they may decide to buy the currency in the hope that the latter will rise in value and they will be able to sell it at a higher price, or they will sell the currency to buy it later at a lower price.
The reason why fundamental analysts use so long timeframe is the following: the data they study are generated much more slowly than the price and volume data used by technical analysts.
Tweet Forex Trading Strategy Based on Market Sentiment.
Market sentiment is defined by investors’ attitude towards the financial market or a particular security. What people feel and how this makes them behave in Forex market is the concept behind market sentiment.
The importance of understanding the opinions of a group of people on a specific topic cannot be underestimated. For each purpose sentiment analysis can offer insight that is valuable and helps to make right decisions.
All traders have their own opinions about the market movement, and their thoughts and opinions which are directly reflected in their transactions help to form the overall sentiment of the market.
The market by itself is a very complex network made up of a number of individuals whose positions actually represent the sentiment of the market. However, you alone cannot make the market move to your favor; as a trader you have your opinion and expectations from the market but if you think that Euro will go up, and others do not think so, you cannot do anything about it.
Herein, the market sentiment is considered bullish if investors anticipate an upward price movement, while if investors expect the price to go down, the market sentiment is said to be bearish. The strategy of following Forex market sentiment serves as a good means of predicting the market movement and is of high importance for contrarian investors, who aim to trade in the opposite direction of the market sentiment. Thus, if the prevailing market sentiment is bullish (all the traders buy), a contrarian investor would sell.
Tweet Forex Strategies Based on Trading Style.
Forex trading strategies can be developed by following popular trading styles which are day trading, carry trade, buy and hold strategy, hedging, portfolio trading, spread trading, swing trading, order trading and algorithmic trading.
Using and developing trading strategies mostly depends on understanding your strengths and weaknesses. In order to be successful in trade you should find the best way of trading that suits your personality. There is no fixed “right” way of trading; the right way for others may not work for you. Below you can read about each trading style and define your own.
Tweet Forex Day Trading Strategies.
Day trading strategies include scalping, fading, daily pivots and momentum trading. In case of performing day trading you can carry out several trades within a day but should liquidate all the trading positions before the market closure.
An important factor to remember in day trading is that the longer you hold the positions, the higher your risk of losing will be. Depending on the trading style you choose, the price target may change. Below you can learn about the most widely used day trading strategies.
Tweet Forex Scalping Strategy.
Forex scalping is a day trading strategy which is based on quick and short transactions and is used to make many profits on minor price changes. This type of traders, called as scalpers, can implement up to 2 hundreds trades within a day believing that minor price moves are much easier to follow than large ones.
The main objective of following this strategy is to buy /sell a lot of securities at the bid /ask price and in a short time sell/buy them at a higher/lower price to make a profit.
There are particular factors essential for Forex scalping. These are liquidity, volatility, time frame and risk management. Market liquidity has an influence on how traders perform scalping. Some of them prefer trading on a more liquid market so that they can easily move in and out of large positions, while others may prefer trading in a less liquid market that has larger bid-ask spreads.
As far as it refers to volatility, scalpers like rather stable products, for them not to worry about sudden price changes. If a security price is stable, scalpers can profit even by setting orders on the same bid and ask, making thousands of trades. The time frame in scalping strategy is significantly short and traders try to profit from such small market moves that are even difficult to see on a one minute chart.
Together with making hundreds of small profits during a day, scalpers at the same time can sustain hundreds of small losses. Therefore, they should develop a strict risk management to avoid unexpected losses.
Tweet Fading Trading Strategy.
Herein, this strategy supposes selling the security when its price is rising and buying when the price is falling, or as called “fading”.
It is referred as a contrarian day trading strategy which is used to trade against the prevailing trend. Unlike other types of trading which main target is to follow the prevailing trend, fading trading requires to take a position that goes counter to the primary trend.
The main assumptions on which fading strategy is based are:
Securities are overbought Early buyers are ready to take profits Current buyers may appear at risk.
Although “Fading the market” can be very risky and requires high risk tolerance, it can be extremely profitable. To carry out Fading strategy two limit orders can be placed at the specified prices - a buy limit order should be set below the current price and a sell limit order should be set above it.
Fading strategy is extremely risky since it means trading against the prevailing market trend. However, it can be advantageous as well - fade traders can make profit from any price reversal because after a sharp rise or decline the currency it is expected to show some reversals. Thus, if used properly, fading strategy can be a very profitable way of trading. Its followers are believed to be risk takers who follow risk management rules and try to get out of each trade with profit.
Tweet Daily Pivot Trading Strategy.
Pivot Trading aims to gain a profit from the currency’s daily volatility. In its basic sense the pivot point is defined as a turning point. It is considered a technical indicator derived by calculating the numerical average of the high, low and closing prices of currency pairs.
The main concept of this strategy is to buy at the lowest price of the day and sell at the highest price of the day.
In mid-1990s a professional trader and analyst Thomas Aspray published weekly and daily pivot levels for the cash forex markets to his institutional clients. As he mentions, at that time the pivot weekly levels were not available in technical analysis programs and the formula was not widely used either.
But in 2004 the book by John Person, “Complete Guide to Technical Trading Tactics: How to Profit Using Pivot Points, Candlesticks & Other Indicators” revealed that pivot points had been in use for over 20 years till that time. In the last years it was even more surprising for Thomas to discover the secret of quarterly pivot point analysis, again due to John Person.
Currently the basic formulae of calculating pivot points are available and are widely used by traders. Moreover, pivot points calculator can be easily found on the Internet.
For the current trading session the pivot point is calculated as:
Pivot Point = (Previous High + Previous Low + Previous Close) / 3.
The basis of daily pivots is to determine the support and resistance levels on the chart and identify the entry and exit points. This can be done by the following formulae:
R2 = P + (H - L) = P + (R1 - S1)
S2 = P - (H - L) = P - (R1 - S1)
L - Previous Low.
H - Previous High.
R1 - Resistance Level 1.
S1 - Support Level 1.
R2 - Resistance Level 2.
S2 - Support Level 2.
Tweet Momentum Trading Strategy.
Momentum traders use different technical indicators, like MACD, RSI, momentum oscillator to determine the currency price movement and decide what position to take. They also consider news and heavy volume to make right trading decisions. Momentum trading requires subscribing to news services and monitoring price alerts to continue making profit.
According to a well known financial analyst Larry Light, momentum strategies can help investors beat the market and avoid crashes, when coupled with trend-following, which focuses only on stocks that are gaining.
Tweet Carry Trade Strategy.
Investors who follow this strategy borrow money at a low interest rate to invest in a security that is expected to provide higher return.
Carry trade allows to make a profit from the non-volatile and stable market, since here it rather matters the difference between the interest rates of currencies; the higher the difference, the greater the profit. While deciding what currencies to trade by this strategy you should consider the expected changes in the interest rates of particular currencies.
The principle is simple - buy a currency whose interest rate is expected to go up and sell the currency whose interest rate is expected to go down.
However, this does not mean that the price changes between the currencies are absolutely unimportant. Thus, you can invest in a currency because of its high interest rate, but if the currency price drops and you close the trade, you may find that even though you have profited from the interest rate you have also lost from the trade because of the difference in the buy/sell price. Therefore, carry trade is mostly suitable for trendless or sideways market, when the price movement is expected to remain the same for some time.
Tweet Forex Hedging Strategy.
Hedging is generally understood as a strategy which protects investors from occurrence of events which can cause certain losses.
The idea behind currency hedging is to buy a currency and sell another in the hope that the losses on one trade will be offset by the profits made on another trade. This strategy works most efficiently when the currencies are negatively correlated.
Thus, you should buy a second security aside from the one you already own in order to hedge it once it moves in an unexpected direction. This strategy, unlike most trading strategies already discussed, is not used to make a profit; it rather aims to reduce the risk and uncertainty.
It is considered a certain type of strategy whose sole purpose is to mitigate the risk and enhance the winning possibilities.
As an example we can take some currency pairs and try to create a hedge. Let’s say that at a specific time frame the US dollar is strong, and some currency pairs including USD show different values. Like, GBP/USD is down by 0.60%, JPY/USD is down by 0.75% and EUR/USD is down by 0.30% . As a directional trade we had better take the EUR/USD pair which is down the least and therefore shows that if the market direction changes, it will go higher more than the other pairs.
After buying the EUR/USD pair we need to choose a currency pair that can serve as a hedge. Again we should look at the currency values and choose the one which shows the most comparative weakness. In our example it was JPY, and EUR/JPY would be a good choice. Thus, we can hedge our trade buying EUR/USD and selling EUR/JPY.
What is more important to note in currency hedging is that risk reduction always means profit reduction, herein, hedging strategy does not guarantee huge profits, rather it can hedge your investment and help you escape losses or at least reduce its extent. However, if developed properly, currency hedging strategy can result in profits for both trades.
Tweet Portfolio / Basket Trading Strategy.
Portfolio trading, which can also be called basket trading, is based on the combination of different assets belonging to different financial markets (Forex, stock, futures, etc.).
The concept behind portfolio trading is diversification, one of the most popular means of risk reduction. By a smart asset allocation traders protect themselves from market volatility, reduce the risk extent and keep the profit balance.
It’s very important to create a diversified portfolio to reach your trading goal. Otherwise, this kind of strategy will be aimless.
You should compile your portfolio with such securities (currencies, stocks, commodities, indices) which are not strictly correlated, meaning that their returns do not move up and down in a perfect unison. By mixing up different assets in your portfolio which are in negative correlation, with one security’s price going up and the other’s going down you can keep the portfolio’s balance, hence preserving your profit and reducing the risk.
Currently IFC Markets provides Personal Composite Instrument (PCI) creation and trading technology based on GeWorko Method, which makes it even much easier to perform portfolio trading. The technology allows to create portfolios starting with only two assets and include up to tens of different financial instruments, open both long and short positions within a portfolio, view the assets’ price history stretching up to 40 years, create your own PCIs, use a wide variety of market analysis tools, apply different trading strategies and constantly optimize and rebalance your investment portfolio. In other words, GeWorko Method is a solution that lets you develop and apply strategies which suit best your preferences.
Tweet Buy and Hold Strategy.
A trader who employs buy and hold investment strategy is not interested in short-term price movements and technical indicators. Actually, this strategy is mostly used by stock traders; however some Forex traders also use it, referring to it as a particular method of passive investment. They commonly rely on fundamental analysis rather than technical charts and indicators. This already depends on the type of investor to decide how to apply this strategy.
A passive investor would watch the fundamental factors, like inflation and unemployment rates of the country whose currency he has invested in, or would rely on the analysis of the company whose stock he owns, considering that company’s growth strategy, the quality of its products, etc.
For an active investor it would be more effective to apply technical analysis or other mathematical measures to decide whether to buy or sell.
Tweet Spread / Pair Trading Strategy.
By this strategy traders meanwhile open two equal and directly opposite positions which can compensate each other keeping the trading balance.
Spread trading can be of two types: intra-market and inter-commodity spreads. In the first case traders can open long and short positions on the same underlying asset trading in different forms (e. g. in spot and futures markets) and on different exchanges, while in the second case they open long and short positions on different assets which are related to each other, like gold and silver.
In spread trading it’s important to see how related the securities are and not to predict the market movement. It is important to find related trading instruments with a noticeable price gap to keep the positive balance between risk and reward.
Tweet Swing Trading Strategy.
Swing trading is the strategy by which traders hold the asset within one to several days waiting to make a profit from price changes or so called “swings”.
A swing trading position is actually held longer than a day trading position and shorter than a buy-and-hold trading position, which can be hold even for years.
Swing traders use a set of mathematically based rules to eliminate the emotional aspect of trading and make an intensive analysis. They can create a trading system using both technical and fundamental analyses to determine the buy and sell points. If in some strategies market trend is not of primary importance, in swing trade it’s the first factor to consider.
The followers of this strategy trade with the primary trend of the chart and believe in the “Trend is your friend” concept. If the currency is in an uptrend swing traders go long, that is, buy it. But if the currency is in a downtrend, they go short - sell the currency. Often the trend is not clear-cut, it is sideways-neither bullish, nor bearish. In such cases the currency price moves in a predictable pattern between support and resistance levels. The swing trading opportunity here will be the opening of a long position near the support level and opening a short position near the resistance level.
Tweet Forex Strategies Based on Trading Order Types.
Order trading helps traders to enter or exit a position at the most suitable moment by using different orders including market orders, pending orders, limit orders, stop orders, stop loss orders and OCO orders.
Currently, advanced trading platforms provide various types of orders in trading which are not simply ''buy button'' and ''sell button''. Each type of trading order can represent a specific strategy. It's important to know when and how to trade and which order to use in a given situation in order to develop the right order strategy.
The most popular Forex orders that a trader can apply in his trade are:
Market orders - a market order is placed to instruct the trader to buy or to sell at the best price available. The entry interfaces of market order usually have only ''buy'' and ''sell'' options which make it quick and easy to use. Pending Orders – pending orders which are usually available in six types allow traders to buy or sell securities at a previously specified price. The pending orders-buy limit, sell limit, buy stop, sell stop, buy stop limit and sell stop limit - are placed to execute a trade once the price reaches the specified level. Limit Orders - a limit order instructs the trader to buy or sell the asset at a specified price. This means that first of all the trader should specify the desired buy and sell prices. The buy limit order instructs him to buy at the specified price or lower. And the sell limit order instructs to sell at the specified price or even higher. Once the price reaches the specified price, the limit order will be filled. Stop orders-a sell stop order or buy stop order is executed after the stop level, the specified price level, has been reached. The buy stop order is placed above the market and the sell stop order is set below the market. Stop loss orders - a stop loss order is set to limit the risk of trade. It is placed at the specified price level beyond which a trader doesn't want or is not ready to risk his money. For a long position you should set the stop loss order below the entry point which will protect you against market drops. Whereas, for a short position place the order above the trade entry to be protected against market rises. OCO – OCO (one-cancels-the-other) represents a combination of two pending orders which are placed to open a position at prices different from the current market price. If one of them is executed the other will automatically be canceled.
Tweet Algorithmic Trading Strategies.
This kind of computer program works by a set of signals derived from technical analysis. Traders program their trade by instructing the software what signals to search for and how to interpret them.
High-grade platforms include complementary platforms which give an opportunity of algorithmic trading. Such advanced platforms through which traders can perform algorithmic trading are NetTradeX and MetaTrader 4.
NetTradeX trading platform besides its main functions, provides automated trading by NetTradeX Advisors. The latter is a secondary platform which contributes to automated trading and enhances the main platform’s functionality by the NTL+ (NetTradeX Language). This secondary platform also allows to perform basic trading operations in a "manual" mode, like opening and closing positions, placing orders and using technical analysis tools.
MetaTrader 4 trading platform also gives a possibility to execute algorithmic trading through an integrated program language MQL4. On this platform traders can create automatic trading robots, calledAdvisors, and their own indicators. All the functions of creating advisors, including debugging, testing, optimization and program compilation are performed and activated in MT4 Meta-Editor.
The Forex trading strategy by robots and programs is developed mainly to avoid the emotional component of trade, as it is thought that the psychological aspect prevents to trade reasonably and mostly has a negative impact on trade.
الترخيص والتصريح والتنظيم:
© إفماركيتس. كورب. 2006-2017 شركة إفك ماركيتس هي وسيط رائد في الأسواق المالية العالمية التي تقدم خدمات تداول العملات الأجنبية عبر الإنترنت، فضلا عن العقود مقابل الفروقات المستقبلية والمؤشرات والأسهم والسلع. وتعمل الشركة بشكل مطرد منذ عام 2006 لخدمة عملائها في 18 لغة من 60 بلدا في جميع أنحاء العالم، بما يتفق تماما مع المعايير الدولية لخدمات الوساطة.
تحذير المخاطر: تداول الفوركس والعقود مقابل الفروقات في السوق خارج البورصة ينطوي على مخاطر وخسائر كبيرة يمكن أن تتجاوز الاستثمار الخاص.
لا تقدم إفك ماركيتس خدمات لسكان الولايات المتحدة واليابان.
تحذير المخاطر: العقود مقابل الفروقات هي منتجات رافعة ويمكن أن يؤدي إلى فقدان كل رأس المال المستثمر. يرجى النظر في إشعار الإفصاح عن المخاطر.

Pair Trading Strategies with Options.
Pair Trading Strategies with Options.
O ptions pair trading strategy, COMBO of Five best trading strategies as pair trades with options such as – equity cash with options, futures with options, options with options plus the sharing of main strategies of trading on Renko charts, Haikin Ashi charts and combination of Renko & Haikin Ashi charts to catch the trades near the bottom.
Salient features in brief.
Basic triggers based on Renko & Haikin Ashi technical indicators. Strategies developed to ensure safety of your capital with high profits and very high success rate. Can be used in any time frame and in all segments such as equity cash, futures, commodities, currency and options.
إذا كانت مهتمة لمعرفة استراتيجية وكسب المال من سوق الأسهم، سجل هنا لندوة / الويبينار.
Four sessions of two and half hours each.
Available on classroom and on line webinar basis.
Every Saturday & Sunday from 2.30pm to 5.00 pm.
For one time down payment – روبية. 36000/- + 18% GST.
For installments basis – روبية. 1000/- registration fee and balance in five monthly installments of Rs. 9000/- each subject to t& c applicable.
مواقع التدريب القادمة.
For one time down payment – روبية. 36000/- + 18% GST.
لا رسوم في الخارج - دفع كما تعلمون.
[ For installments basis – روبية. 1000/- registration fee and balance in five monthly installments of Rs. 9000/- each subject to t& c applicable ]
خدمات التعليم.
بلدي ترادينغستاتيون.
روابط مهمة.
اشترك في نشرتنا الإخبارية.
© 2018 ترادينغستاتيون. كل الحقوق محفوظة. | الشروط والأحكام | سياسة الخصوصية | إخلاء المسؤولية | خريطة الموقع | سيبي ريجن No. INA100000135.
ندوة تحليل تقني مجاني / ندوة على الويب يتم إجراؤها كل يوم السبت من الساعة 9 صباحا إلى 11 صباحا.