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Un primer intento de aplicar filtros de conjunto

Este post describirá un primer intento fallido de aplicar la metodología de filtro de conjuntos para tratar de llegar a un proceso de ponderación sobre SPY que teóricamente debería ser un proceso gradual para pasar de la convicción entre un mercado alcista y un mercado bajista. Este es un mensaje de seguimiento a esta entrada del blog.

Por lo tanto, mi pensamiento fue como esto: en un mercado alcista, como una transición de la capacidad de respuesta a la suavidad, los filtros de respuesta debe ser más alto que los filtros sin problemas, y viceversa, ya que generalmente es un intercambio entre los dos. De hecho, en mi formulación particular, la cantidad de la raíz cuadrada de la EMA de retornos cuadrados castiga cualquier desviación de una línea plana en conjunto (aunque inspirada en la medida de volatilidad de Basilea, que es la raíz cuadrada de los 18- Día EMA de retornos cuadrados), mientras que la cantidad de reactividad castiga cualquier desviación de la serie temporal de los precios realizados. Si estas son las dos mejores medidas de suavidad y capacidad de respuesta es un tema que sin duda aprecian la retroalimentación.

En cualquier caso, una idea que tenía en la parte superior de mi cabeza era que además de tener una manera de pesar múltiples filtros por su capacidad de respuesta (desviación de la acción del precio) y la suavidad (desviación de una línea plana), que al tomar las sumas Del signo de la diferencia entre un filtro y su vecino en la capacidad de respuesta al espectro de suavidad, siempre que suficientes filtros de conjunto (por ejemplo, 101, por lo que hay 100 diferencias), se obtendría una forma de pasar de la plena convicción de un mercado alcista, A un mercado bajista, a algo intermedio, y que este sea un proceso fluido que no tenga oscilaciones esquizofrénicas de convicción.

Aquí es el código para hacer esto en SPY desde el inicio hasta 2003:

Y aquí está el resultado muy abrumador:

Esencialmente, mientras esperaba ver cambios en la convicción de tal vez 20 como máximo, en cambio, mi indicador de la suma de las diferencias de signo hizo exactamente lo que esperaba que no sería, que es ser un tipo muy binario de mecánico. Mi intuición fue que entre un mercado toro obvio y # 8221; Y un mercado de oso obvio & # 8221; Que algunas diferencias serían positivas, algunas negativas, y que se saldrían unas a otras, y la convicción sería cero. Además, mientras que cualquier crossover individual es binario, todos los signos cien positivos o negativos serían un proceso más gradual. Aparentemente, este no era el caso. Para continuar este tren de pensamiento más tarde, una cosa para probar sería una diferencia de signos de todos los pares. Ciertamente, no tengo ganas de renunciar a esta idea en este momento, y, como siempre, la retroalimentación siempre será apreciada.

Gracias por leer.

NOTA: Actualmente estoy consultando en una capacidad analítica en el centro de Chicago. Sin embargo, también estoy buscando colaboradores que deseen perseguir ideas comerciales interesantes. Si sientes que mis habilidades pueden ayudarte, habla. Puedes enviarme un correo electrónico a ilya. kipnis@gmail. com, o encontrarme en mi LinkedIn aquí.

Revisión: Aplicación TRAIDE de Invoance

Esta revisión será sobre el sistema TRAIDE de Inovance Tech. Es una aplicación orientada a permitir que los inversores minoristas apliquen algoritmos de aprendizaje de máquinas patentados para ayudarles a crear estrategias de negociación sistemáticas. En la actualidad, mi revisión de una línea es que, aunque espero que los fundadores de la compañía tengan buenas intenciones, la aplicación todavía está en una etapa temprana, y por lo tanto, debe ser comprobado por potenciales usuarios / capitalistas de riesgo como algo con una prueba de potencial, Listo para el mercado de masas. Mientras que esto actúa como una revisión, es también mis pensamientos en cuanto a cómo Inovance Tech puede mejorar su producto.

Un poco de fondo: he hablado varias veces con algunos de los fundadores de la compañía, que sonan como individuos a mi nivel de edad (por lo que, compañeros millennials). En última instancia, el punto de venta es el siguiente:

El comercio sistemático es genial.

Aprendizaje automático es genial.

Por lo tanto, la aplicación de aprendizaje de la máquina para el comercio sistemático es impresionante! (Y una manera infalible de obtener ganancias, como lo ha demostrado Renaissance Technologies.)

Si bien esto puede sonar un poco snarky, es también, en cierto modo, cierto. Aprendizaje automático se ha convertido en la charla de la ciudad, de Watson de IBM (RenTec mismo contrató a un grupo de expertos en reconocimiento de voz de IBM un par de décadas atrás), a auto Stanford conducir automóvil (inventado por Sebastian Thrun, que ahora dirige Udacity), al premio Netflix, a Dios sabe lo que Andrew Ng está haciendo con un profundo aprendizaje en Baidu. Teniendo en cuenta lo bien que el aprendizaje de la máquina ha hecho en tareas mucho más complejas que crear un algoritmo de negociación sistemático medio-decente, no debería ser demasiado pedir este poderoso campo en la intersección de la informática y Las estadísticas para ayudar al inversor minorista pegado a las cartas que miran generan un rendimiento mucho más de sus inversiones que a través de la observación de gráfico discrecional y el comercio de ruido. Según mi comprensión de las conversaciones con los fundadores de Inovance Tech, esto es explícitamente su misión.

Sin embargo, no estoy seguro de que la aplicación TRAIDE de Inovance realice realmente esta misión en su estado actual.

Aquí funciona cómo funciona:

Los usuarios seleccionan un activo a la vez y seleccionan un intervalo de fechas (datos que se remontan al 31 de diciembre de 2009). Actualmente, los activos se limitan a pares de divisas altamente líquidos y pueden tener las siguientes configuraciones: 1 hora, 2 horas, 4 horas, 6 horas o los marcos de tiempo de barra diarios.

Los usuarios a continuación, seleccionan entre una variedad de indicadores, que van desde técnicas (medias móviles, osciladores, cálculos de volumen, etc.). En su mayoría un surtido de indicadores del siglo XX, aunque el promedio móvil adaptable ocasional ha logrado esconderse en KAMA & # 8211; Vea mi paquete DSTrading y MAMA, también conocido como Mesa Adaptive Moving Average, de John Ehlers) a otros más esotéricos como algunos indicadores de sentimiento. Aquí es donde las cosas comienzan a dirigir hacia el sur para mí, sin embargo. A saber, que si bien es fácil agregar tantos indicadores como un usuario desee, no hay básicamente ninguna documentación sobre ninguno de ellos, sin vínculos a la referencia, etc, por lo que los usuarios tendrán que soportar el peso de la comprensión real Lo que cada uno de los indicadores que seleccionan realmente lo hace, y si estos indicadores son útiles o no. La aplicación de TRAIDE no hace esfuerzo alguno (hasta ahora) para que los usuarios conozcan realmente el propósito de estos indicadores, cuál es su objetivo teórico (medir la convicción en una tendencia, detectar una tendencia, un indicador del tipo de oscilador, etc.)

Además, con respecto a las selecciones de indicadores, los usuarios también especifican un parámetro para cada indicador por estrategia. P. EJ. Si tuviera un crossover EMA, tendría que crear una nueva estrategia para un crossover 20/100, un crossover 21/100, en lugar de especificar algo como esto:

EMA corto: 20-60

EMA larga: 80-200

Quantstrat tiene esta funcionalidad, y aunque no recuerdo la verificación de la robustez / optimización de parámetros (en otras palabras, probar múltiples conjuntos de parámetros, si uno los usa para la optimización o la robustez depende del usuario, no de la funcionalidad ) En quantstrat en este blog específicamente, esta información existe en gran medida en lo que considero el manual oficial de quantstrat, encontrado aquí. En mi opinión, la opción de cubrir una gama de valores es obligatoria para demostrar que cualquier parametrización dada no es una casualidad aleatoria. Fuera de quantstrat, he demostrado esta metodología en mis puestos de desarrollo impulsado por hipótesis, y en venir para la selección de parámetros para el comercio de volatilidad.

Donde TRAIDE puede hacer algo interesante, sin embargo, es que después de que el usuario especifique sus indicadores y parámetros, su & # 8220; Los algoritmos (ADVERTENCIA: COMPLETAMENTE BLACK BOX) determinan para qué rango de valores de los indicadores en cuestión generan los mejores resultados dentro del backtest, y les asignan puntajes alcistas y bajistas. En otras palabras, al mirar hacia atrás, estos fueron los valores indicadores que mejoraron en el transcurso de la muestra & # 8221 ;. Aunque hay un valor definido para explorar las relaciones entre los indicadores y las rentabilidades futuras, creo que TRAIDE necesita hacer más en esta área, como reportar valores de P, convicción, etc.

Por ejemplo, si combina indicadores suficientes, su regla & # 8221; Es una orden de mercado que es simplemente la intersección de todos los rangos de sus indicadores. Por ejemplo, TRAIDE puede decirle a un usuario que la señal alcista más fuerte cuando la diferencia de las medias móviles está entre 1 y 2, el ADX está entre 20 y 25, el ATR está entre 0,5 y 1, y así sucesivamente. Cada ajuste que el usuario selecciona reduce adicionalmente el número de operaciones que realiza la simulación. En mi opinión, hay más maneras de explorar la interacción de los indicadores que simplemente una declaración AND gigante, tal como una OR & # 8221; Declaración, de algún tipo. (E. G. seleccionar todos los valores, poner en un comercio cuando 3 de cada 5 indicadores caen en el rango alcista seleccionado a fin de colocar más operaciones). Si bien es aconsejable filtrar operaciones a casos muy raros si se negocia una cantidad masiva de instrumentos, de tal manera que de varios miles de instrumentos posibles, solo varios están operando en un momento dado, con TRAIDE, un usuario selecciona solo * una * clase de activo (Actualmente, un par de divisas) a la vez, por lo que espero ver TRAIDE crear más funcionalidad en términos de lo que constituye una regla comercial.

Después de que el usuario selecciona tanto una regla larga como una corta (simplemente filtrando los rangos de indicadores que los algoritmos de aprendizaje de TRAIDE han dicho que son buenos), TRAIDE lo convierte en un backtest con una curva de equidad larga, curva de equidad corta, total Curva de equidad y estadísticas de comercio para los oficios agregados, largos y cortos. Por ejemplo, en quantstrat, sólo se reciben estadísticas de comercio agregadas. Ya sea largo o corto, todo lo que importa a quantstrat es si o no el comercio hecho o perdió dinero. Para usuarios sofisticados, es lo suficientemente trivial para activar o desactivar un conjunto de reglas, pero TRAIDE hace más para mantener la mano del usuario en ese sentido.

Por último, TRAIDE genera el código MetaTrader4 para que un usuario descargue.

Y ese es el proceso.

En mi opinión, mientras que lo que Inovance Tech se ha propuesto hacer con TRAIDE es interesante, no lo recomendaría en su estado actual. Para individuos sofisticados que saben cómo pasar por un proceso de investigación adecuado, TRAIDE es demasiado estricto en términos de configuración de parámetros (uno a la vez), indicadores pre-codificados (su público objetivo probablemente no puede programar demasiado bien), y Clases de activos (de nuevo, uno a la vez). Sin embargo, para los inversores minoristas, mi problema con TRAIDE es este:

Hay un surtido completo de indicadores indocumentados, que luego se mueven a los algoritmos de aprendizaje de máquina de caja negra. El resultado es que el usuario tiene muy poca comprensión de lo que realmente hacen los algoritmos subyacentes, y por qué la lógica con la que se presenta es la salida. Mientras TRAIDE hace trivialmente fácil generar cualquier sistema de comercio dado, como varios individuos han declarado de maneras ligeramente diferentes antes, escribir una estrategia es la parte fácil. Hacer el trabajo para entender si esa estrategia realmente tiene una ventaja es mucho más difícil. Es decir, comprobar su robustez, su poder predictivo, su sensibilidad a diversos regímenes, etc. Dado el historial de datos bastante corto de TRAIDE (2010 en adelante), y junto con la opacidad que el usuario opera bajo, mi analogía sería la siguiente:

Es como dar a un conductor sin experiencia las llaves de un coche deportivo en una niebla espesa en un camino sinuoso. Nadie discute que un coche deportivo es impresionante. Sin embargo, la verdadera carga del trabajo radica en asegurarse de que el usuario no termina de romper en un árbol.

En general, me gusta la misión de la aplicación TRAIDE, y creo que puede tener potencial como algo para los inversores minoristas que no quieren aprender los ins-and-outs de la codificación de un sistema comercial en R (a pesar de Demostrando muchas veces cómo poner estos sistemas juntos). Sólo creo que hay que hacer más trabajo para asegurarse de que los resultados que un usuario vea son indicativos de una ventaja, en lugar de abrir la posibilidad de algoritmos de aprendizaje de máquina altamente flexible persiguiendo fantasmas en uno de los conjuntos de datos más ruidosos y más dinámicos Uno posiblemente puede encontrar.

Mis recomendaciones son las siguientes:

1) Clases de activos múltiples

2) Permitir rangos de parámetro, y tapar el número de ensayos en cualquier punto dado (E. G. 4 indicadores con diez configuraciones cada = 10.000 posibles sistemas comerciales = explotar los servidores). Para reducir el número de pruebas, utilice técnicas de diseño experimental para llegar a combinaciones decentes. (¡Ojalá me acordara de mis técnicas de metodología de superficies de respuesta de mi grado de maestría sobre ahora!)

3) Permitir modificaciones del tamaño de los pedidos (E. G. volatilidad de orientación, detener las pérdidas), como escribí en mis puestos de desarrollo impulsado por la hipótesis.

4) Proporcionar * algunos * tipo de documentación para los indicadores, incluso si es tan simple como un enlace a investitopedia (preferiblemente mucho más).

5) Mucho más salida es necesaria, especialmente para los usuarios que don ¡¯ t programa. Es decir, para distinguir si hay o no un borde legítimo, o si hay muy pocas observaciones para rechazar la hipótesis nula de ruido aleatorio.

6) Historias de datos mucho más largas. 2010 en adelante sólo parece demasiado corto de un período de tiempo para estar seguro de la eficacia de una estrategia, al menos en los datos diarios (puede no ser cierto para cada hora).

7) Factor en los costos de transacción. La negociación en un marco horario significará mucho menos P & amp; L por intercambio que en una resolución diaria. Si MT4 cobra un precio fijo del boleto, los usuarios necesitan saber cómo esto influye en su estrategia.

8) Por último, dogfooding. Cuando hablé la última vez con los fundadores de Inovance Tech, afirmaron que estaban usando sus propios algoritmos para crear una estrategia de divisas, que estaba haciendo bien en el comercio en vivo. Para el momento en que se implementen más de estas sugerencias, será interesante ver si tienen un historial como fondo, además de como proveedor de software.

Si todas estas cosas son contabilizadas y automatizadas, el producto esperamos cumplir con su misión de traer el comercio sistemático y el aprendizaje de la máquina a más personas. Creo que TRAIDE tiene potencial, y espero que su personal se dé cuenta de ese potencial.

Gracias por leer.

NOTA: Actualmente estoy contratando en el centro de Chicago, y siempre estoy interesado en la creación de redes con profesionales en el comercio sistemático y sistemática de gestión de activos / espacios de asignación. Encuentre mi LinkedIn aquí.

EDIT: Hoy en mi correo electrónico (3 de diciembre de 2015), recibí un aviso de que Inovance estaba haciendo TRAIDE completamente gratis. Tal vez quieren un montón de comentarios sobre él?

Un método de selección de filtros inspirado en las estadísticas

Este post demostrará un método para crear un filtro de conjunto basado en un equilibrio entre suavidad y capacidad de respuesta, dos propiedades buscadas en un filtro. Un filtro ideal sería a la vez sensible a la acción del precio para no mantener posiciones incorrectas, mientras que también sería suave, para no incurrir en señales falsas y costos de transacción innecesarios.

Por lo tanto, desde mi estrategia de negociación de volatilidad, el uso de tres filtros muy ingenuo (todos los SMA) perdió por completo un mes del 27% en XIV. He decidido tratar de mejorar las maneras de crear mejores indicadores en la tendencia siguiente. Ahora, bajo la comprensión de que potencialmente puede haber toneladas de filtros complejos en existencia, decidí enfocarse en una manera de crear filtros conjuntos, usando una analogía de estadísticas / aprendizaje de máquina.

En el análisis de datos estáticos, para una tarea de regresión o clasificación, existe un trade-off entre el sesgo y la varianza. En pocas palabras, la varianza es malo debido a la posibilidad de superponerse a unas pocas observaciones irregulares, y el sesgo es malo debido a la posibilidad de subestimar datos legítimos. Del mismo modo, con las series de tiempo de filtrado, hay preocupaciones similares, excepto que el sesgo se denomina retraso, y la varianza puede considerarse como un "whipsawing". indicador. Esencialmente, un indicador ideal se movería rápidamente con los datos, mientras que, al mismo tiempo, no poseen una miríada de pequeñas protuberancias y reversos a lo largo del camino, que pueden enviar señales falsas a una estrategia comercial.

Así que, aquí funciona mi algoritmo simple:

Las entradas a la función son las siguientes:

A) La serie temporal de los datos que está tratando de filtrar

B) Una colección de filtros candidatos

C) Período durante el cual se mide la suavidad y la capacidad de respuesta, definida como la raíz cuadrada de la convención EMA de n días (2 / (n + 1)) de lo siguiente:

A) Respuesta: la cantidad al cuadrado de precio / filtro & # 8211; 1

B) Suavidad: la cantidad al cuadrado del filtro (t) / filtro (t-1) & # 8211; 1 (también conocido como R & # 8217; s return. calculate) function

D) Un factor de convicción, a que potencia los errores se elevarán. Esto probablemente debería estar entre 0,5 y 3

E) Un vector que define el énfasis en la suavidad (frente al énfasis en la capacidad de respuesta), que debe oscilar entre 0 y 1.

Aquí está el código:

Esto obtiene datos de SPY y crea dos funciones de utilidad, xtsApply, que es simplemente una aplicación basada en columnas que reemplaza al índice original que utiliza un descarte de columnas y sumIsNa, que utilizo más tarde para contar los números de NAs En una fila determinada. También crea mis filtros candidatos, que, para mantener las cosas simples, son sólo SMA 2-250.

Aquí está el código real de la función, con comentarios en el propio código para explicar mejor el proceso desde un nivel técnico (para aquellos que aún no están familiarizados con R, busque los hashtags):

La gran mayoría del tiempo computacional tiene lugar en las dos llamadas xtsApply. En 249 diferentes promedios móviles simples, el proceso tarda unos 30 segundos.

Aquí la salida, usando un factor de convicción de 2:

Y aquí está un ejemplo, mirando a SPY de 2007 a 2011.

En este caso, opté por ir de azul a verde, naranja, marrón, marrón, morado y finalmente rojo para el énfasis de suavidad de 0, 5%, 25%, 50%, 75%, 95% y 1, respectivamente.

Observe que la línea azul es muy ondulada, mientras que la línea roja a veces apenas se mueve, como durante la caída 2011.

Una cosa que me di cuenta en el curso de la puesta en marcha de este proceso es algo que me eludió antes, es decir, que las estrategias ingenuas de seguimiento de tendencias que son totalmente largo o totalmente corto basado en una señal de cruce puede perder dinero rápidamente en los mercados laterales .

Sin embargo, teóricamente, al variar finamente los saltos entre el 0% al 100% de énfasis en suavidad, ya sea en pasos de 1% o más finos, se puede tener una especie de & # 8220; Convicción, simplemente sumando los signos de diferencias entre varios filtros de conjunto. En una tendencia alcista & # 8221 ;, la diferencia a medida que uno se mueve desde el filtro más sensible al más suave debe ser constantemente positiva, y viceversa.

En aras de la brevedad, este puesto no tiene ni siquiera una estrategia de comercio adjunta a ella. Sin embargo, una estrategia de comercio implícita puede ser ser largo o corto el SPY dependiendo de la suma de los signos de las diferencias en los filtros a medida que pasan de la capacidad de respuesta a la suavidad. Por supuesto, como los filtros candidatos son todos SMAs, probablemente wouldn 't ser particularmente espectacular. Sin embargo, para aquellos que utilizan filtros más complejos, esto puede ser una forma de crear conjuntos de varios filtros candidatos y crear filtros aún mejores. Además, espero que dado suficientes filtros de candidatos y una manera objetiva de seleccionarlos, sería posible reducir las probabilidades de crear un sistema de trading overfit. Sin embargo, cualquier cosa con parámetros puede potencialmente ser overfit, por lo que puede ser una ilusión.

Con todo, esto sigue siendo una idea nueva para mí. Por ejemplo, el filtro para calcular los términos de error probablemente puede mejorarse. La inspiración para una EMA 20 procede esencialmente de cómo Basilea calcula la volatilidad (si recuerdo correctamente, utiliza la raíz cuadrada de una EMA de 18 días de retornos cuadrados), y el hecho de que yo use una EMA puede mejorarse ( Por qué un EMA en lugar de algún otro filtro más complejo). De hecho, siempre estoy abierto a cómo puedo mejorar este concepto (y otros) de los lectores.

Gracias por leer.

NOTA: Actualmente estoy contratando en Chicago en una capacidad analítica. Si alguien quiere reunirse, hágamelo saber. Puede enviarme un correo electrónico a ilya. kipnis@gmail. com, o póngase en contacto conmigo a través de mi LinkedIn aquí.

¿Qué tan bien puede escalar su estrategia?

Este post se ocupará de un rápido, dedo en el aire de ver qué tan bien una estrategia de escalas, es decir, lo sensible que es a la latencia entre la señal y la ejecución, utilizando una simple estrategia de volatilidad comercial como un ejemplo. La señal será la relación de VIX / VXV que negocia VXX y XIV, una idea que conseguí del blog asombroso de Volatility Made Simple. Particularmente este post. Las tres señales comparadas serán el pensamiento mágico & # 8221; (Observe el cierre, compre el cierre, nombre del ajuste ruleOrderProc en quantstrat), compre el próximo día abierto y compre el cierre del día siguiente.

Comencemos.

Así que aquí es el proceso. Además de la estrategia de pensamiento mágico (observar el cierre, comprar ese mismo cierre), he probado otras tres variantes, una variante que realiza la siguiente abierta, una variante que realiza el próximo cierre, y el promedio de los dos. Efectivamente, siento que estos tres podrían dar una sensación de un rendimiento de la estrategia en condiciones más realistas, es decir, qué tan bien la estrategia de realizar si se realiza a lo largo del día, suponiendo que usted está manejando una suma de Dinero demasiado grande para arar justo en el mercado en los minutos finales (y si usted espera conseguir rico apagado de negociar, usted tendrá una suma más grande del dinero que la cantidad que usted puede aplicar pensamiento mágico a). Lo ideal es que use los precios de VWAP, pero como no está disponible de forma gratuita en cualquier lugar que conozco, eso significa que los lectores no pueden replicarlo incluso si tuviera esos datos.

En cualquier caso, aquí están los resultados.

Curvas de patrimonio:

Escala del registro (para el Sr. Tony Cooper y otros):

¿Mi reacción? La ejecución en la próxima actuación del día siguiente es muy inferior a las otras configuraciones (y que el deterioro que ocurre en los últimos años) esencialmente significa que los rellenos tendrán que venir bastante rápido al comienzo del día. Si bien la estrategia parece algo escalable a través de la lente de este dedo en el aire técnica, en mi opinión, si el primer día completo de posible ejecución después de la recepción de la señal tanque una estrategia de 1,44 Calmar a 0,92, 8217; es una caída masiva, después de mantener todo lo demás constante. En mi opinión, creo que esta es una pregunta bastante válida para cualquier persona que simplemente vende señales, en contraposición a la gestión de activos. A saber, ¿cuán sensibles son las señales de ejecución al día siguiente? Después de todo, a menos que esas señales lleguen a las 3:55 PM, es muy probable que uno se llene al día siguiente.

Ahora, mientras que esta estrategia es un poco de un tomate puede en términos de cómo buenas estrategias de negociación de la volatilidad puede conseguir (pueden conseguir un * mucho * mejor en mi opinión), pienso que hizo para una demostración simple de esta técnica. Una vez más, un enorme gracias al Sr. Helmuth Vollmeier por tan amablemente mantener su dropbox todo este tiempo para los datos de volatilidad!

Gracias por leer.

NOTA: Actualmente estoy contratando una capacidad de ciencia de datos en Chicago. Puedes enviarme un correo electrónico a ilya. kipnis@gmail. com, o encontrarme en mi LinkedIn aquí. Siempre estoy abierto a las cervezas después del trabajo si estás en el área de Chicago.

NOTA 2: Hoy, el 21 de octubre de 2015, si usted está en Chicago, hay una conferencia del Grupo de Usuarios de Chicago R en Jaks Tap a las 6:00 PM. Pizza gratis, networking, y R, organizado por Paul Teetor, que es un tipo de finanzas. Espero verte allí.

Volatilidad Stat-Arb Shenanigans

Este post trata de una estrategia de arbitraje estadístico imposible de implementar usando VXX y XIV. La estrategia es simple: si el promedio diario de retorno de VXX y XIV fue positivo, corto ambos en el cierre. Esta estrategia hace dos suposiciones de dudosa diversidad: que se puede observar el cierre y actuar en el cierre, y que se puede corto VXX y XIV.

Así que, recientemente, decidí jugar con los dos instrumentos favoritos de cada uno en este blog VXX y XIV, con la idea de que estos dos instrumentos son diametralmente opuestos, así que no debería ser así. ¿Hay un comercio de stat-arb aquí? & # 8221;

Por lo tanto, con el fin de hacer una lick-finger-en-el aire de visualización, he implementado Mike Harris 's momersion indicador.

En otras palabras, esta propagación es sin duda media revertir en casi todos los tiempos.

Y aquí está el código para los resultados a partir de 2011, a partir de cuando el XIV y VXX comenzó a operar.

Aquí están las curvas de equidad:

Largo corto:

Sólo largo:

Sólo corto:

Con las siguientes estadísticas:

NOTA: Actualmente estoy contratando y estoy buscando a la red en el área de Chicago. Puedes encontrar mi LinkedIn aquí.

Una revisión de DIY Financial Advisor, por Gray, Vogel y Foulke

Este post revisará el libro de DIY Financial Advisor, que pensé que era una lectura muy sólida, y especialmente pertinente para aquellos que son más principiantes en invertir (especialmente la inversión sistemática). Si bien no es exactamente perfecta, es tan excelente como una cartilla sobre cómo invertir como uno encontrará que es accesible para el laico, en mi opinión.

Bueno, por lo tanto, anuncio oficial: Estoy empezando una nueva sección de publicaciones llamada & # 8220; Reviews & # 8221 ;, que recibí de ser invitada a revisar este libro. En esencia, creo que cualquier persona que intenta crear un buen producto que ayude a mis lectores se merece un punto de mira, y yo mismo me gustaría saber qué productos y servicios financieros frescos e innovadores están surgiendo. Para aquellos que gustan de la exposición en este sitio, si usted está ofreciendo un producto asequible e innovador o servicio que puede ser de utilidad para una audiencia como la mía, llegar a mí.

De todos modos, este fin de semana pasado, mientras me trasladaba a Chicago, tuve el placer de leer el libro de Alpha Architect (Gray, Vogel, Foulke) "asesor financiero de bricolaje", esencialmente haciendo un caso de por qué un inversor minorista debería ser capaz de superar al experto Asesores financieros que cobran varios puntos porcentuales al año para administrar la propia riqueza.

The book starts off by citing various famous studies showing how many subtle subconscious biases and fallacies human beings are susceptible to (there are plenty), such as falling for complexity, overconfidence, and so on—none of which emotionless computerized systems and models suffer from. Furthermore, it also goes on to provide several anecdotal examples of experts gone bust, such as Victor Niederhoffer, who blew up not once, but twice (and rumor has it he blew up a third time), and studies showing that systematic data analysis has shown to beat expert recommendations time and again—including when experts were armed with the outputs of the models themselves. Throw in some quotes from Jim Simons (CEO of the best hedge fund in the world, Renaissance Technologies), and the first part of the book can be summed up like this:

1) Your rank and file human beings are susceptible to many subconscious biases.

2) Don’t trust the recommendations of experts. Even simpler models have systematically outperformed said “experts”. Some experts have even blown up, multiple times even (E. G. Victor Niederhoffer).

3) Building an emotionless system will keep these human fallacies from wrecking your investment portfolio.

4) Sticking to a well thought-out system is a good idea, even when it’s uncomfortable—such as when a marine has to wear a Kevlar helmet, hold extra ammo, and extra water in a 126 degree Iraq desert (just ask Dr./Captain Gray!).

This is all well and good—essentially making a very strong case for why you should build a system, and let the system do the investment allocation heavy lifting for you.

Next, the book goes into the FACTS acronym of different manager selection—fees, access, complexity, taxes, and search. Fees: how much does it cost to have someone manage your investments? Pretty self-explanatory here. Access: how often can you pull your capital (EG a hedge fund that locks you up for a year especially when it loses money should be run from, and fast). Complexity: do you understand how the investments are managed? Taxes: long-term capital gains, or shorter-term? Generally, very few decent systems will be holding for a year or more, so in my opinion, expect to pay short-term taxes. Search: that is, how hard is it to find a good candidate? Given the sea of hedge funds (especially those with short-term track records, or only track records managing tiny amounts of money), how hard is it to find a manager who’ll beat the benchmark after fees? Answer: very difficult. In short, all the glitzy sophisticated managers you hear about? Far from a terrific deal, assuming you can even find one.

Continuing, the book goes into two separate anomalies that should form the foundation for any equity investment strategy – value, and momentum. The value system essentially goes long the top decile of the EBIT/TEV metric for the top 60% of market-cap companies traded on the NYSE every year. In my opinion, this is a system that is difficult to implement for the average investor in terms of managing the data process for this system, along with having the proper capital to allocate to all the various companies. That is, if you have a small amount of capital to invest, you might not be able to get that equal weight allocation across a hundred separate companies. However, I believe that with the QVAL and IVAL etfs (from Alpha Architect, and full disclosure, I have some of my IRA invested there), I think that the systematic value component can be readily accessed through these two funds.

The momentum strategy, however, is much simpler. There’s a momentum component, and a moving average component. There’s some math that shows that these two signals are related (a momentum signal is actually proportional to a difference of a moving average and its last value), and the ROBUST system that this book proposes is a combination of a momentum signal and an SMA signal. This is how it works. Assume you have $100,000 and 5 assets to invest in, for the sake of math. Divide the portfolio into a $50,000 momentum component and a $50,000 moving average component. Every month, allocate $10,000 to each of the five assets with a positive 12-month momentum, or stay in cash for that asset. Next, allocate another $10,000 to each of the five assets with a price above a 12-month simple moving average. It’s that simple, and given the recommended ETFs (commodities, bonds, foreign stocks, domestic stocks, real estate), it’s a system that most investors can rather easily implement, especially if they’ve been following my blog.

For those interested in more market anomalies (especially value anomalies), there’s a chapter which contains a large selection of academic papers that go back and forth on the efficacies of various anomalies and how well they can predict returns. So, for those interested, it’s there.

The book concludes with some potential pitfalls which a DIY investor should be aware of when running his or her own investments, which is essentially another psychology chapter.

Overall, in my opinion, this book is fairly solid in terms of reasons why a retail investor should take the plunge and manage his or her own investments in a systematic fashion. Namely, that flesh and blood advisers are prone to human error, and on top of that, usually charge an unjustifiably high fee, and then deliver lackluster performance. The book recommends a couple of simple systems, one of which I think anyone who can copy and paste some rudimentary R can follow (the ROBUST momentum system), and another which I think most stay-at-home investors should shy away from (the value system, simply because of the difficulty of dealing with all that data), and defer to either or both of Alpha Architect’s 2 ETFs.

In terms of momentum, there are the ALFA, GMOM, and MTUM tickers (do your homework, I’m long ALFA) for various differing exposures to this anomaly, for those that don’t want to pay the constant transaction costs/incur short-term taxes of running their own momentum strategy.

In terms of where this book comes up short, here are my two cents:

Tested over nearly a century, the risk-reward tradeoffs of these systems can still be frightening at times. That is, for a system that delivers a CAGR of around 15%, are you still willing to risk a 50% drawdown? Losing half of everything on the cusp of retirement sounds very scary, no matter the long-term upside.

Furthermore, this book keeps things simple, with an intended audience of mom and pop investors (who have historically underperformed the S&P 500!). While I think it accomplishes this, I think there could have been value added, even for such individuals, by outlining some ETFs or simple ETF/ETN trading systems that can diversify a portfolio. For instance, while volatility trading sounds very scary, in the context of providing diversification, it may be worth looking into. For instance, 2008 was a banner year for most volatility trading strategies that managed to go long and stay long volatility through the crisis. I myself still have very little knowledge of all of the various exotic ETFs that are popping up left and right, and I would look very favorably on a reputable source that can provide a tour of some that can provide respectable return diversification to a basic equities/fixed-income/real asset ETF-based portfolio, as outlined in one of the chapters in this book, and other books, such as Meb Faber’s Global Asset Allocation (a very cheap ebook) .

One last thing that I’d like to touch on—this book is written in a very accessible style, and even the math (yes, math!) is understandable for someone that’s passed basic algebra. It’s something that can be read in one or two sittings, and I’d recommend it to anyone that’s a beginner in investing or systematic investing.

Overall, I give this book a solid 4/5 stars. It’s simple, easily understood, and brings systematic investing to the masses in a way that many people can replicate at home. However, I would have liked to see some beyond-the-basics content as well given the plethora of different ETFs.

Thanks for reading.

Hypothesis-Driven Development Part V: Stop-Loss, Deflating Sharpes, and Out-of-Sample

This post will demonstrate a stop-loss rule inspired by Andrew Lo’s paper “when do stop-loss rules stop losses”. Furthermore, it will demonstrate how to deflate a Sharpe ratio to account for the total number of trials conducted, which is presented in a paper written by David H. Bailey and Marcos Lopez De Prado. Lastly, the strategy will be tested on the out-of-sample ETFs, rather than the mutual funds that have been used up until now (which actually cannot be traded more than once every two months, but have been used simply for the purpose of demonstration).

First, however, I’d like to fix some code from the last post and append some results.

A reader asked about displaying the max drawdown for each of the previous rule-testing variants based off of volatility control, and Brian Peterson also recommended displaying max leverage, which this post will provide.

Here’s the updated rule backtest code:

Here are the two new plots.

Drawdowns:

Here are the results presented as a hypothesis test–a linear regression of drawdowns and leverage against momentum formation period and volatility calculation period:

Easy interpretation here–the shorter-term volatility estimates are unstable due to the one-asset rotation nature of the system. Particularly silly is using the one-month volatility estimate. Imagine the system just switched from the lowest-volatility instrument to the highest. It would then take excessive leverage and get blown up that month for no particularly good reason. A longer-term volatility estimate seems to do much better for this system. So, while the Sharpe is generally improved, the results become far more palatable when using a more stable calculation for volatility, which sets maximum leverage to about 2 when targeting an annualized volatility of 10%. Also, to note, the period to compute volatility matters far more than the momentum formation period when addressing volatility targeting, which lends credence (at least in this case) to so many people that say “the individual signal rules matter far less than the position-sizing rules!”. According to some, position sizing is often a way for people to mask only marginally effective (read: bad) strategies with a separate layer to create a better result. I’m not sure which side of the debate (even assuming there is one) I fall upon, but for what it’s worth, there it is.

Moving on, I want to test out one more rule, which is inspired by Andrew Lo’s stop-loss rule. Essentially, the way it works is this (to my interpretation): it evaluates a running standard deviation, and if the drawdown exceeds some threshold of the running standard deviation, to sit out for some fixed period of time, and then re-enter. According to Andrew Lo, stop-losses help momentum strategies, so it seems as good a rule to test as any.

However, rather than test different permutations of the stop rule on all 144 prior combinations of volatility-adjusted configurations, I’m going to take an ensemble strategy, inspired by a conversation I had with Adam Butler, the CEO of ReSolve Asset Management. who stated that “we know momentum exists, but we don’t know the perfect way to measure it”, from the section I just finished up and use an equal weight of all 12 of the momentum formation periods with a 252-day rolling annualized volatility calculation, and equal weight them every month.

Here are the base case results from that trial (bringing our total to 169).

With the following result:

Of course, also worth nothing is that the annualized standard deviation is indeed very close to 10%, even with the ensemble. And it’s nice that there is a Sharpe past 1. Of course, given that these are mutual funds being backtested, these results are optimistic due to the unrealistic execution assumptions (can’t trade sooner than once every *two* months).

Anyway, let’s introduce our stop-loss rule, inspired by Andrew Lo’s paper .

Essentially, the way it works is like this: the function computes all the drawdowns for a return series, along with its running standard deviation (non-annualized–if you want to annualize it, change the sdScaling parameter to something like sqrt(12) for monthly or sqrt(252) for daily data). Next, it looks for when the drawdown crossed a critical threshold, then cuts off that portion of returns and standard deviation history, and moves ahead in history by the cooldown period specified, and repeats. Most of the code is simply dealing with corner cases (is there even a time to use the stop rule? What about iterating when there isn’t enough data left?), and then putting the results back together again.

In any case, for the sake of simplicity, this function doesn’t use two different time scales (IE compute volatility using daily data, make decisions monthly), so I’m sticking with using a 12-month rolling volatility, as opposed to 252 day rolling volatility multiplied by the square root of 21.

Finally, here are another 54 runs to see if Andrew Lo’s stop-loss rule works here. Essentially, the intuition behind this is that if the strategy breaks down, it’ll continue to break down, so it would be prudent to just turn it off for a little while.

Here are the trial runs:

And a plot of the results.

Result: at this level, and at this frequency (retaining the monthly decision-making process), the stop-loss rule basically does nothing in order to improve the risk-reward trade-off in the best case scenarios, and in most scenarios, simply hurts. 54 trials down the drain, bringing us up to 223 trials. So, what does the final result look like?

Here’s the final in-sample equity curve–and the first one featured in this entire series. This is, of course, a *feature* of hypothesis-driven development. Playing whack-a-mole with equity curve bumps is what is a textbook case of overfitting. So, without further ado:

And now we can see why stop-loss rules generally didn’t add any value to this strategy. Simply, it had very few periods of sustained losses at the monthly frequency, and thus, very little opportunity for a stop-loss rule to add value. Sure, the occasional negative month crept in, but there was no period of sustained losses. Furthermore, Yahoo Finance may not have perfect fidelity on dividends on mutual funds from the late 90s to early 2000s, so the initial flat performance may also be a rather conservative estimate on the strategy’s performance (then again, as I stated before, using mutual funds themselves is optimistic given the unrealistic execution assumptions, so maybe it cancels out). Now, if this equity curve were to be presented without any context, one may easily question whether or not it was curve-fit. To an extent, one can argue that the volatility computation period may be optimized, though I’d hardly call a 252-day (one-year) rolling volatility estimate a curve-fit.

Next, I’d like to introduce another concept on this blog that I’ve seen colloquially addressed in other parts of the quantitative blogging space, particularly by Mike Harris of Price Action Lab. namely that of multiple hypothesis testing, and about the need to correct for that.

Luckily for that, Drs. David H. Bailey and Marcos Lopez De Prado wrote a paper to address just that. Also, I’d like to note one very cool thing about this paper: it actually has a worked-out numerical example! In my opinion, there are very few things as helpful as showing a simple result that transforms a collection of mathematical symbols into a result to demonstrate what those symbols actually mean in the span of one page. Oh, and it also includes *code* in the appendix (albeit Python — even though, you know, R is far more developed. If someone can get Marcos Lopez De Prado to switch to R–aka the better research language, that’d be a godsend!).

In any case, here’s the formula for the deflated Sharpe ratio, implemented straight from the paper.

The inputs are the strategy’s Sharpe ratio, the number of backtest runs, the variance of the sharpe ratios of those backtest runs, the skewness of the candidate strategy, its non-excess kurtosis, the number of periods in the backtest, and the number of periods in a year. Unlike the De Prado paper, I choose to return the p-value (EG 1-.

Let’s collect all our Sharpe ratios now.

And now, let’s plug and chug!

And the result!

Success! At least at the 5% level…and a rejection at the 1% level, and any level beyond that.

So, one last thing! Out-of-sample testing on ETFs (and mutual funds during the ETF burn-in period)!

And the results:

And one more equity curve (only the second!).

In other words, the out-of-sample statistics compare to the in-sample statistics. The Sharpe ratio is higher, the Calmar slightly lower. But on a whole, the performance has kept up. Unfortunately, the strategy is currently in a drawdown, but that’s the breaks.

So, whew. That concludes my first go at hypothesis-driven development, and has hopefully at least demonstrated the process to a satisfactory degree. What started off as a toy strategy instead turned from a rejection to a not rejection to demonstrating ideas from three separate papers, and having out-of-sample statistics that largely matched if not outperformed the in-sample statistics. For those thinking about investing in this strategy (again, here is the strategy: take 12 different portfolios, each selecting the asset with the highest momentum over months 1-12, target an annualized volatility of 10%, with volatility defined as the rolling annualized 252-day standard deviation, and equal-weight them every month), what I didn’t cover was turnover and taxes (this is a bond ETF strategy, so dividends will play a large role).

Now, one other request–many of the ideas for this blog come from my readers. I am especially interested in things to think about from readers with line-management responsibilities, as I think many of the questions from those individuals are likely the most universally interesting ones. If you’re one such individual, I’d appreciate an introduction, and knowing who more of the individuals in my reader base are.

Thanks for reading.

NOTE: while I am currently consulting, I am always open to networking, meeting up, consulting arrangements, and job discussions. Contact me through my email at ilya. kipnis@gmail. com, or through my LinkedIn, found here.

Hypothesis Driven Development Part IV: Testing The Barroso/Santa Clara Rule

This post will deal with applying the constant-volatility procedure written about by Barroso and Santa Clara in their paper “Momentum Has Its Moments”.

The last two posts dealt with evaluating the intelligence of the signal-generation process. While the strategy showed itself to be marginally better than randomly tossing darts against a dartboard and I was ready to reject it for want of moving onto better topics that are slightly less of a toy in terms of examples than a little rotation strategy, Brian Peterson told me to see this strategy through to the end, including testing out rule processes.

First off, to make a distinction, rules are not signals. Rules are essentially a way to quantify what exactly to do assuming one acts upon a signal. Things such as position sizing, stop-loss processes, and so on, all fall under rule processes.

This rule deals with using leverage in order to target a constant volatility.

So here’s the idea: in their paper, Pedro Barroso and Pedro Santa Clara took the Fama-French momentum data, and found that the classic WML strategy certainly outperforms the market, but it has a critical downside, namely that of momentum crashes, in which being on the wrong side of a momentum trade will needlessly expose a portfolio to catastrophically large drawdowns. While this strategy is a long-only strategy (and with fixed-income ETFs, no less), and so would seem to be more robust against such massive drawdowns, there’s no reason to leave money on the table. To note, not only have Barroso and Santa Clara covered this phenomena, but so have others, such as Tony Cooper in his paper “Alpha Generation and Risk Smoothing Using Volatility of Volatility”.

In any case, the setup here is simple: take the previous portfolios, consisting of 1-12 month momentum formation periods, and every month, compute the annualized standard deviation, using a 21-252 (by 21) formation period, for a total of 12 x 12 = 144 trials. (So this will put the total trials run so far at 24 + 144 = 168…bonus points if you know where this tidbit is going to go).

Here’s the code (again, following on from the last post. which follows from the second post. which follows from the first post in this series).

Again, there’s no parallel code since this is a relatively small example, and I don’t know which OS any given instance of R runs on (windows/linux have different parallelization infrastructure).

So the idea here is to simply compare the Sharpe ratios with different volatility lookback periods against the baseline signal-process-only portfolios. The reason I use Sharpe ratios, and not say, CAGR, volatility, or drawdown is that Sharpe ratios are scale-invariant. In this case, I’m targeting an annualized volatility of 10%, but with a higher targeted volatility, one can obtain higher returns at the cost of higher drawdowns, or be more conservative. But the Sharpe ratio should stay relatively consistent within reasonable bounds.

So here are the results:

Sharpe improvements:

In this case, the diagram shows that on a whole, once the volatility estimation period becomes long enough, the results are generally positive. Namely, that if one uses a very short estimation period, that volatility estimate is more dependent on the last month’s choice of instrument, as opposed to the longer-term volatility of the system itself, which can create poor forecasts. Also to note is that the one-month momentum formation period doesn’t seem overly amenable to the constant volatility targeting scheme (there’s basically little improvement if not a slight drag on risk-adjusted performance). This is interesting in that the baseline Sharpe ratio for the one-period formation is among the best of the baseline performances. However, on a whole, the volatility targeting actually does improve risk-adjusted performance of the system, even one as simple as throwing all your money into one asset every month based on a single momentum signal.

Absolute Sharpe ratios:

In this case, the absolute Sharpe ratios look fairly solid for such a simple system. The 3, 7, and 9 month variants are slightly lower, but once the volatility estimation period reaches between 126 and 252 days, the results are fairly robust. The Barroso and Santa Clara paper uses a period of 126 days to estimate annualized volatility, which looks solid across the entire momentum formation period spectrum.

In any case, it seems the verdict is that a constant volatility target improves results.

Thanks for reading.

NOTE: while I am currently consulting, I am always open to networking, meeting up (Philadelphia and New York City both work), consulting arrangements, and job discussions. Contact me through my email at ilya. kipnis@gmail. com, or through my LinkedIn, found here .

Hypothesis Driven Development Part III: Monte Carlo In Asset Allocation Tests

This post will show how to use Monte Carlo to test for signal intelligence.

Although I had rejected this strategy in the last post. I was asked to do a monte-carlo analysis of a thousand random portfolios to see how the various signal processes performed against said distribution. Essentially, the process is quite simple: as I’m selecting one asset each month to hold, I simply generate a random number between 1 and the amount of assets (5 in this case), and hold it for the month. Repeat this process for the number of months, and then repeat this process a thousand times, and see where the signal processes fall across that distribution.

I didn’t use parallel processing here since Windows and Linux-based R have different parallel libraries, and in the interest of having the code work across all machines, I decided to leave it off.

Here’s the code:

And here are the results:

In short, compared to monkeys throwing darts, to use some phrasing from the Price Action Lab blog. these signal processes are only marginally intelligent, if at all, depending on the variation one chooses. Still, I was recommended to see this process through the end, and evaluate rules, so next time, I’ll evaluate one easy-to-implement rule.

Thanks for reading.

Hypothesis-Driven Development Part II

This post will evaluate signals based on the rank regression hypotheses covered in the last post.

The last time around, we saw that rank regression had a very statistically significant result. Therefore, the next step would be to evaluate the basic signals — whether or not there is statistical significance in the actual evaluation of the signal–namely, since the strategy from SeekingAlpha simply selects the top-ranked ETF every month, this is a very easy signal to evaluate.

Simply, using the 1-24 month formation periods for cumulative sum of monthly returns, select the highest-ranked ETF and hold it for one month.

Here’s the code to evaluate the signal (continued from the last post), given the returns, a month parameter, and an EW portfolio to compare with the signal.

Okay, so what’s going on here is that I compare the signal against the equal weight portfolio, and take means and z scores of both the signal values in general, and against the equal weight portfolio. I plot these values, along with boxplots of the distributions of both the signal process, and the difference between the signal process and the equal weight portfolio.

Here are the results:

To note, the percents are already multiplied by 100, so in the best cases, the rank strategy outperforms the equal weight strategy by about 30 basis points per month. However, these results are…not even in the same parking lot as statistical significance, let alone in the same ballpark.

Now, at this point, in case some people haven’t yet read Brian Peterson’s paper on strategy development. the point of hypothesis-driven development is to *reject* hypothetical strategies ASAP before looking at any sort of equity curve and trying to do away with periods of underperformance. So, at this point, I would like to reject this entire strategy because there’s no statistical evidence to actually continue. Furthermore, because August 2015 was a rather interesting month, especially in terms of volatility dispersion, I want to return to volatility trading strategies, now backed by hypothesis-driven development.

If anyone wants to see me continue to rule testing with this process, let me know. If not, I have more ideas on the way.

Thanks for reading.

F.2E Reconciliation of Intercompany AR & AP

Hi Leonard,

There is a new tool for that FB2E. It is much better ad more powerful than

the old one (F.2E).

The customizing is in SPRO just below the one you did for F.2E.

Forex alto baudo

Tuesday 14 November 2017

2e Sistema De Comercio

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