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귀하의 거래 시스템을 향상시키는 21 가지 유용한 방법.
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트레이딩 시스템은 금융 시장에서 돈을 벌 수있을뿐만 아니라 학습에도 매우 유용합니다. 불행히도 거래 시스템은 종종 두 번의 백 테스트 결과가 지나치면 폐기됩니다.
때로는 완전히 새로운 시스템으로 새로 시작하는 것보다 작업이 필요한 기존 모델을 개선하는 것이 더 나을 때가 있습니다. 이 기사에서는 기존 거래 시스템을 개선 할 수있는 21 가지 방법을 살펴 봅니다.
1. 살아라.
거래 시스템을 개선하는 가장 좋은 방법 중 하나는 그것을 교환하는 것입니다. 너무 많은 상인들이 역사적인 데이터에 대해 시스템을 조정하고 최적화하는 데 시간을 허비하는 백 테스트 루프에 갇히게됩니다. 그러나 백 테스트는 현재까지 사용할 수있는 과거 데이터로 항상 제한되기 때문에 지금까지만 사용할 수 있습니다. 너는 또한 과다한 위험을 감수해야한다.
반대로 라이브 시스템에 시스템을 배치하면 백 테스트 단계에서보다 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 특정 조건에서 시스템이 수행되는 방식, 다른 주문 유형이 결과에 미치는 영향 및 뉴스 이벤트가 시스템 성능에 미치는 영향과 같은 미묘한 차이를 발견하게됩니다. 그런 다음이 데이터를 사용하여 시스템에 피드백을 제공하고이를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
그것은 당신이 안으로 들어가서 실제 돈으로 미완성 거래 시스템을 거래해야한다고 말하지는 않습니다. 그러나 데모 거래를 통해 거래 시스템에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다. 그것이 충분히 유망하다면 소량의 자본을 할당 할 수 있습니다.
2. 그것과 경쟁하십시오.
라이브 또는 데모 중 하나 인 시장에 거래 시스템이 있으면 경쟁 할 수있는 방법을 찾으십시오.
더 일찍 또는 더 자주 또는 더 자주 거래하여 자신의 모델을 이길 수 있습니까? 시스템이 특정 조건 또는 시간대에 성능이 좋지 않을 수도 있습니다. 거래에서 얻은 데이터는 오류를 찾는 데 도움이됩니다.
위험한 시나리오를 건너 뛸 수 있다면 시스템보다 더 잘 수행 할 수 있습니다. 가까운 시스템 거래를하는 경우 가까운 거래 전에 더 나은 거래를 할 수 있습니다. 아니면 더 나은 진입과 퇴출을 위해 차트 읽기 기술을 활용할 수도 있습니다. 당신이 당신의 모델을 밟을 수 있습니까?
3. 다른 시장을 시도하십시오.
거래 시스템을 개선하는 분명한 방법은 다른 시장에서 시도하는 것입니다.
선진 시장은 신흥 시장보다 유동적이고 효율적입니다. S & amp; P 100 주식은 마이크로 캡 주식보다 더 액체적이고 효율적이다. 상품 시장은 통화 및 주식 시장보다 더 자주 추세입니다.
모든 시장이 다르게 행동하기 때문에 다른 유형의 시스템을 사용해 보는 것이 좋습니다.
4. 다른 시간대를 시도하십시오.
또 다른 확실한 선택은 서로 다른 시간대에 거래 시스템을 구현하는 것입니다. 5 분 또는 30 분과 같은 짧은 시간대는 매일 또는 매주 같은 더 긴 시간대보다 잡음이 많습니다. 일일 시간대는 더 나은 경향을 나타내지 만 기회가 줄어들게됩니다. 거래 시스템에 가장 적합한 균형이있을 수 있습니다.
멀티 타임 프레임을 사용하는 것도 좋은 생각 일 수 있습니다. 예를 들어 시간별, 일별 및 주간 차트가 모두 동시에 나열되는 경우에만 거래 할 수 있습니다.
5. 그것을 단순화하십시오.
흔히 거래 시스템이 실사 될 때 실패하는 이유는 지나치게 복잡하다는 것입니다. 너무 많은 움직이는 부분은 백 테스트 단계에서 커브 피팅으로 이어질 수 있습니다. 따라서 거래 시스템을 개선하는 가장 좋은 방법은이를 단순화하는 것입니다. 그것을 가장 중요한 요소로 되 돌리고 성능에 실제 영향이 있는지 확인하십시오.
6. 더 나은 데이터를 사용하십시오.
때때로 거래 시스템이 나쁘게 수행하는 이유는 시스템 자체와 관련이 없지만 시스템을 구축하는 데 사용 된 데이터와 관련이 없습니다. 데이터에 편향이 있거나 구멍이 있으면 편향된 시스템으로 끝납니다. 그래서 고품질의 데이터 서비스를 사용하는 것이 중요합니다.
7. Walk-forward 분석을 사용하십시오.
백 테스트의 전체적인 포인트는 라이브 거래 환경을 최대한 가깝게 시뮬레이션하여 지속적이고 수익성있는 이점을 찾을 수 있도록하는 것입니다. 문제는 금융 데이터가 정지되어 있지 않다는 것입니다. 자체 테스트만으로 끊임없이 변화하는 시장 특성을 모방하는 훌륭한 작업을 수행하지는 않습니다.
보다 나은 솔루션은 작은 데이터 세그먼트에서 시스템을 실행 한 다음 샘플 밖의 데이터 세그먼트로 반복적으로 이동하는 워크 포워드 분석을 사용하는 것입니다. 이것은 백 테스팅에서 실제 거래로 옮겨가는 실제 프로세스를 모방합니다.
앞으로 나아가는 분석 사례. Amibroker 덕분에 그래픽.
8. 귀하의 거래 비용을 줄입니다.
금융 시장은 매우 효율적이기 때문에 거래 시스템의 성공은 매우 가깝습니다. 고주파 거래 모델은 느린 모델보다 거래 비용이 적습니다. 따라서 거래 비용을 줄이는 방법을 찾으십시오. 예를 들어, 다른 브로커를 사용하거나 다른 주문 유형을 사용하거나 다른 시간에 거래합니다.
또 다른 질문은 귀하의 백 테스트에서 거래 비용을 정확하게 모델링하는지 여부입니다. 더 정확한 값으로 거래 시스템을 개선 할 수 있습니다.
9. 자동화하십시오.
때로는 거래 시스템이 평범하지 않고 올바르게 실행되지 않기 때문에 실패합니다. 이것은 실행과 관련된 어려움 때문일 수 있습니다.
거래 시스템을 자동화함으로써 인적 오류를 제거하고 거래를 훨씬 정확하게 실행할 수 있습니다. 이 기사에서는 Excel에서 거래 시스템을 자동화하는 단계를 보여줍니다.
10. 최적화를 사용하십시오.
거래 시스템을 너무 많이 최적화하면 커브 피팅이 매우 빠르게 진행될 수 있으므로 위험 할 수 있습니다. 성배 시스템에 대한 수백 가지 거래 매개 변수를 검색하는 경우에 해당됩니다.
그러나 최적화는 거래 매개 변수의 견고성을 관찰하는 데 매우 중요합니다. 견고성을 테스트하려면 이웃 매개 변수의 시스템 성능을 조사하기 만하면됩니다.
예를 들어, 거래 시스템이 20 일 이동 평균으로 잘 작동하는 경우, 18, 19, 21, 22 기간 이동 평균으로도 잘 수행되어야합니다. 따라서 최적화는 거래 시스템에 대한보다 강력한 설정을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
11. 그것을 결합하십시오.
다른 기사에서 자세히 설명했듯이 거래 시스템을 결합하는 것은 단일 거래 시스템을 개선하는 가장 쉽고 최선의 방법 중 하나입니다. 두 거래 시스템이 서로 관련되지 않은 경우이를 결합하면 대개 축소가 줄어들고 위험 조정 수익이 향상됩니다.
12. 더 다이나믹하게 만듭니다.
거래 시스템에 문제가있을 수 있습니다 그것은 너무 정적입니다. 재무 데이터는 역동적이고 끊임없이 변화하므로 최고의 시스템은 시장과 균형을 유지하는 시스템입니다. 앞으로 진행되는 분석, 최적화 및 기계 학습은 시스템을 현재 시장 상황에 맞게 재조정하는 방법입니다. 시스템의 반응을 좋게 할 수있는 다른 방법이 있습니까?
13. 더 나은 돈 관리를 사용하십시오.
모든 거래에 너무 많은 돈을 걸면 수익성있는 거래 시스템조차도 폭발합니다. 반대로, 당신이 너무 적은 돈을 버는 경우, 당신은 가치있는 돈을 벌 수 없을 것입니다. 이전 기사에서 썼 듯이, Kelly 수식은 최상의 거래 규모를 계산하는 데 수학적 답변을 제공합니다.
14. 필터를 도입하십시오.
필터는 일반적으로 불필요하거나 불필요한 구성 요소를 제거하도록 설계된 메커니즘입니다. 이것은 트레이딩 시스템 디자인에도 적용될 수 있지만 커브 피팅 또는 데이터 마이닝 편차를 유발하지 않도록주의해서 수행해야합니다.
필터의 예로는 시장 간 거래 또는 주식 시장 또는 변동성 단계와 같은 특정 시장 조건에서만 거래하는 등의 시장 간 분석 또는 정권 필터가 있습니다.
필터에는 인플레이션이나 실업과 같은 경제 조치 또는 여러 가지 요인 또는 지표가 결합 된 복합 지표가 포함될 수 있습니다.
15. 기초를 소개하십시오.
유사한 행과 함께 거래 시스템은 기본 데이터를 도입함으로써 향상 될 수 있습니다. 주식의 경우 기본 데이터에는 PE 비율, 주당 순이익, 무료 현금 흐름 또는 내부자 거래가 포함될 수 있습니다. 이러한 방식으로 기본 데이터를 이용하는 투자 모델의 경우 Marwood Value Model을 참조하십시오.
16. 더 정교한 아이디어를 사용하십시오.
Occam의 면도칼 개념은 복잡한 거래 시스템보다 단순한 거래 전략이 선호되어야한다고 제안합니다 (유사한 결과를 얻는 경우). 그러나 시대가 지나치게 단순한 규칙이 거래 시스템이 작동을 멈추게하는 이유 일 수 있습니다.
따라서 대부분의 일반 투자자의 영역을 넘어선 정교한 아이디어가 수익성있는 우위를 찾기위한 해답이 될 수 있습니다.
17. 긴 꼬리 움직임을 포착 해보십시오.
거래 시스템이 수익 목표를 사용하는 경우 긴 꼬리 또는 검은 색 백조 유형의 이벤트 중에 잠재적으로 큰 지불금을 놓칠 수 있습니다. 따라서 귀하의 이익 목표는 귀하의 전략의 잠재적 인 잠재력을 감소시킬 수 있습니다. 그들이 가치를 제공하지 않으면 이익 목표가 다른 유형의 출구로 더 잘 전환 될 수 있습니다.
18. 포기한 '금융 점성술'
Quantitative Technical Analysis 책 Howard Bandy 박사는 금융 점성술을 포기해야한다고 조언합니다. 거래 시스템이 달, 피보나치, 파동 이론 또는 다른 모호한 계획의 단계에 의존하는 경우이를 포기하는 것이 거래 시스템을 개선하기위한 최선의 단계 일 수 있습니다.
19. 인간 요소를 도입하십시오.
양적 투자와 거래에있어 기술 향상은 경기장을 상당히 평준화했습니다. 이제는 누구나 백 테스트를 실행하고 특정 시나리오가 있었 더라면 어떤 일이 벌어 졌는지 알 수 있습니다. 동일한 방법을 사용하는 많은 상인들과 함께 잠재적 인 수익성있는 거래가 동시에 arbitraged 될 가능성이 있습니다.
그러나 컴퓨터 - 인간 팀이 체스와 다른 게임에서 고급 컴퓨터를 능가 할 수있는 것처럼 인간 시스템을 거래 시스템 설정에 도입하는 것에 대한 강력한 주장이 있습니다.
인간은 컴퓨터보다 한 가지 중요한 점이 있습니다. & # 8211; 다른 인간의 행동을 판단합니다. 그렇기 때문에 임의의 거래자는 여전히 성공할 수 있습니다. 그러나 인간은 여전히 ​​인간 마음의 많은 한계와 편견을 배울 필요가 있습니다. 정신 모델에 대한이 과정은 가장 중요한 것들을 통과합니다.
20. 뉴스 이벤트의 영향 살펴보기.
특히 주식 시장은 수익 보고서와 같은 뉴스 이벤트에 매우 취약합니다. 이러한 이벤트는 일반적으로 발생시기를 모르기 때문에 백 테스트 단계에서 관리하기가 어렵습니다.
수익 보고서에서 변동이없는 거래 시스템은 그 기간 동안 투자 한 증권 거래 시스템보다 좋을 수 있습니다. 이는 데모 거래를 통해 평가할 수있는 또 다른 요소입니다.
21. 시간을주십시오.
때로는 거래 시스템이 단순히 성배 시스템을 찾고 비현실적인 수익을 추구하는 대신 그것이 무엇인지에 대해 받아 들여질 필요가 있습니다.
시스템의 수익성이 높으면 가치가 있습니다. 레버리지, 거래 빈도 또는 다른 거래 시스템과의 결합을 통해 추가로 잠금을 해제 할 수있는 가치. 따라서 성공에 필요한 시간과 공간을 제공함으로써 거래 시스템을 향상시킬 수 있습니다.
읽어 주셔서 감사합니다!
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4 의견.
JB Marwood 나는이 게시물을 매우 좋아했습니다. G +에서 나를 팔로우했습니다. 인도 시장의 시장 프로필 및 주문 흐름 분석을 살펴 보는 웹 사이트도 운영합니다. 시간이 될 때마다 그것을 확인하고 귀중한 피드백을주십시오.
안녕, 딘, 귀하의 사이트를 신속하게 살펴 봤는데 좋은데, 좋은 일을 계속해라! 댓글 주셔서 감사합니다.
2017 년 9 월 22 일
좋은 아이디어 같은 상관없는 거래 시스템을 결합하고 있습니까? 즉, 실적을 개별적으로 모니터링하고 시장과 동기화되지 않은 거래를 중단하는 것이 더 낫지 않습니까?
2017 년 9 월 24 일
상관 관계가 있다고해서 반드시 실적이 좋지 않다는 의미는 아닙니다. 비 상관 시스템을 결합하는 것은 삭감을 부드럽게하고 더 나은 샤프 비율을 얻는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 모니터링 시스템과 시장과의 동기화 여부를 아는 것은 매우 어렵습니다.
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수색.
JB Marwood.
독립적 인 상인, 분석가 및 작가.
JB Marwood는 기계 거래 시스템을 전문으로하는 독립적 인 상인이자 작가입니다. 그는 FTSE 100 및 German Bund를 런던에서 거래소로 거래하면서 경력을 쌓기 시작했으며 이제는 자신의 회사를 통해 일합니다. 그는 또한 Seeking Alpha와 다른 금융 출판물을 위해 글을 쓴다. Google+
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