Eksponensiële Bewegende Gemiddelde Back Testing

Eenvoudige bewegende gemiddeldes - Trading backtests Wat bewegende gemiddelde parameters is die beste Hierdie webwerf het 'n oseaan van bewegende gemiddelde backtests wat ek gedoen vir die DAX, SP500 en ook USD / EU (Forex). Hierdie toetse is gedoen met behulp van verskillende sein strategieë: eenvoudige / eksponensiële en crossover variante en verskillende indekse vir 'n tydperk van 1000 handel dae. In teenstelling met ander webwerwe, ek getoets alle bewegende gemiddelde dag-venster waardes 1-1000 dae, vir die cross-over strategieë ook in kombinasie Hierdie data is ook unqiue as ek probeer om realistiese toetse uit te voer, simuleer die koop / verkoop verspreiding en belasting vir 'n vergelyking met 'n verwysing (houvas koop) strategie. 'N vinnige reaksie venster-waarde lyk goed in teorie en met 'n eenvoudige toets. Maar die verspreiding, fooie en belasting sal al prestasie in praktiese toepassing te vernietig. Dit is waarom hierdie realistiese toetse is so waardevol. Ek hoop hierdie webwerf kan jou help met jou ambagte, geniet dit IntroOverview: Hierdie gratis opvoedkundige webwerf is bedoel om jou toelaat om gewilde tegniese handel strategieë as wetenskaplik as moontlik te vergelyk deur back testing. In die algemeen, is dit baie moeilik om konsekwent te klop die mark en jy moet skepties oor enigiets wat jy anders vertel nie. Hierdie webwerf laat jou toe om 'n paar algemene tegniese strategieë backtest om te sien hoe hulle teen die mark sou verrig en kan jy bedekking vir die aandele wat aan jou handel kriteria. Strategieë wat backtest Wel, natuurlik, waarborg nie sukses in die toekoms, maar kan 'n hoër waarskynlikheid van goed presteer het. Back testing kan jy ook die marktoestande waarin 'n sekere strategie goed sal presteer sien. Byvoorbeeld, as jy vol vertroue dat die mark sal reeks gebind vorentoe wees, kan jy uitvind watter strategieë uit te voer beste in hierdie tipe mark. Dit word gedoen deur back testing oor historiese tydraamwerke wat verskeidenheid gebind en sien was wat strategieë is die beste. Back testing help ook om jou te sien watter strategie parameters is mees omvattende oor verskillende tydperke. Byvoorbeeld, doen 'n 10 keerverlies klop 'n 5 keerverlies 9 historiese tydperke uit 10 So, back testing kan waardevolle handel insigte selfs al is dit nie kan waarborg dat die toekoms. 'N paar interessante dinge wat jy kan ontdek: Die kombinasie van aktiewe handel en Opdrachten kan jy uit te wis, selfs as jy 'n goeie persentasie wen ambagte regtig stywe sleep tot stilstand kan ernstig beseer jou lang termyn winsgewendheid en moenie drawdown soveel nie verminder as wat jy kan verwag Kies die voorraad wat jy wil jou tegniese strategie op backtest: strategieë wat jy gedink het sou goed wat konsekwent onderpresteer die mark aanwysings (enkelaandeel-back testing) wees. Begin Capital: hoeveelheid geld wat jy begin met Stoploss: punt waar jy wil uit 'n posisie beweeg teen jou te kry. 'N Gereelde stop beteken dat jy sal uit jou posisie te kry indien die voorraad val 'n stel persentasie hieronder waar jy dit gekoop het. Sleep stop: Kom ons sê jy 'n voorraad te koop teen 10 en sit in 'n 10 volgkeerverlies. As die voorraad val 10 sonder om ooit hoër gaan, sal jy verkoop teen 9. Maar as die voorraad styg tot 15 dan 10 tot 13.5, sal jy by 13.5 en slot te verkoop in 'n paar van die wins. Doel: verkoop wanneer jou voorraad bereik 'n sekere persentasie wins (Kan afskakel deur die kies van Moenie Gebruik teiken) Begin Datum / Einddatum: Kies die historiese datums waartussen jy die strategie te toets. Seine: seine behels die kruisings of verhoudings tussen prys en tegniese aanwysers. Byvoorbeeld, die goue kruis, te koop wanneer die 50 dae eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) kruisies bo die 200 dag SMA en verkoop wanneer die 50 dag kruisies onder die 200 dae (die dood kruis). Die volgende skakels verduidelik 'n paar gewilde tegniese aanwysers: Kry Trades / Grafiek: Kry ambagte sal letterlik wys jou die ambagte sal julle gesluit het, as jy terug in die tyd met 'n opsomming van prestasie het ingesluit. Die statistiese toetse: Toets om te sien of die gemiddelde daaglikse opbrengs van die strategie is dieselfde as die gemiddelde daaglikse opbrengs van die SampP 500 of dieselfde as die gemiddelde daaglikse opbrengs van koop en hou oor die tydperk. Ons wil weet hoe vol vertroue dat ons kan wees om te verwerp wat die twee opbrengste is dieselfde. Hoe hoër die vertroue van die meer seker jy kan wees dat jou strategie is eintlik beter / swakker as die SampP 500 of koop en te hou. Die grafiek plotte die waarde van die portefeulje met verloop van tyd met 'n ingeslote opsomming van die prestasie. Rigtings (PortTester Beta): Dit is vir back testing 'n strategie wat jy sal toepas om jou portefeulje as aandele bereik jou tegniese koop en verkoop seine. In die eerste teksboks tik die filmpjes vir die mandjie aandele wat jy wil jou tegniese strategie backtest op. Gee elke ENKELE 'n spasie geskei. Voorrade wat tans beskikbaar is, sluit die 30 Dow aandele, AA AXP BA BAC RTT CSCO CVX DD DIS GA HD HPQ IBM INTC JNJ JPM KFT KO MCD MMM Mrk MSFT PFE PG T BRV UTX VZ WMT XOM. Al 30 in die backtest sluit, net tik DJIA wat is die standaard. Teiken nommer van Vacatures: Dit is die aantal aandele wat jy wil om 'n posisie in en nie meer hê nie. Byvoorbeeld, Kom ons sê jy wil teiken 2 oop posisies. Wanneer die backtester n koopsein vind in een van die aandele wat jy in die mandjie, sê GA, sal dit aanvaar GA gekoop. Dit sal nou kyk vir 1 meer voorraad te koop wanneer daar 'n koopsein, sê BAC. Jy het nou 'n portefeulje van 2 oop posisies (GA en BAC) en die backtester sal nie meer te koop totdat 'n sell sein verkoop een van die aandele. 'N Gediversifiseerde portefeulje moet waarskynlik 10 of meer aandele, maar dit neem 'n baie rekenkracht om backtest. Dus, sal 'n klein portefeulje soos die standaard van 5 oop posisies genoeg om 'n gevoel van 'n strategys prestasie te kry. Van kennis, vir beleggers met 'n klein hoeveelheid van die hoofstad sê 10.000, dit is duur om 'n groot aantal posisies handel met 20 kommissies vir ronde trip ambagte. ETF's is 'n goedkoop manier om ontslae te diversifiseer. Begin Capital: hoeveelheid geld wat jy begin met Trading Commission: Bedrag betaal jy TDAmeritrade, Sogo, ScottTrade, ens vir 'n stuk Posisie Sizing handel: Dit is hoe jy besluit om 'n sekere bedrag geld aan elke voorraad pleeg in jou portefeulje. Tans is daar net een opsie (Gelyke Kontant Toekenning) is beskikbaar. Dit beteken as ek 10,000 en ek wil 2 posisies te betree, sal ek 5000 in elke minder kommissies sit. Met ander woorde, sal kontant beskikbaar gelykop verdeel word na nuwe posisies totdat ek my teiken N aantal oop posisies te bereik. Ander opsies te kom sal gelyke aantal aandele, en wisselvalligheid gebaseer posisie sizing reëls wees. Stoploss: punt waar jy wil uit 'n posisie beweeg teen jou te kry. Kom ons sê jy 'n voorraad te koop teen 10 en sit in 'n 10 volgkeerverlies. As die voorraad val 10 sonder om ooit hoër gaan, sal jy verkoop teen 9. Maar as die voorraad styg tot 15 dan 10 tot 13.5, sal jy by 13.5 en slot te verkoop in 'n paar van die wins. Begin Datum / Einddatum: Kies die historiese datums waartussen jy die strategie te toets. Die backtester sal begin by die begin datum in historiese data en sal soek deur die blok wat jy gekies het, totdat dit boetes n koopsein. Indien geen koop seine word op die eerste dag, die backtester beweeg na die volgende dag en soek deur al die aandele in die mandjie totdat 'n koopsein is gevind waar die voorraad is veronderstel om te koop aan die einde prys aangepas vir split en dividende. Sodra 'n voorraad gekoop, sal die backtester soek na daardie voorraad te verkoop wanneer 'n sell sein kom. Dit gaan ook voort om te kyk na aandele te koop totdat die teiken nommer van oop posisies bereik. Terselfdertyd, sal dit 'n bestaande posisies te verkoop as 'n sell sein kom. Die waarde van die portefeulje bereken alledaagse tot aan die einde datum. Seine: seine behels die kruisings of verhoudings tussen prys en tegniese aanwysers. Byvoorbeeld, die goue kruis, te koop wanneer die 50 dae eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) kruisies bo die 200 dag SMA en verkoop wanneer die 50 dag kruisies onder die 200 dae (die dood kruis). Kry Trades / Grafiek: Kry ambagte sal letterlik wys jou die ambagte sal julle gesluit het, as jy terug in die tyd met 'n opsomming van prestasie het ingesluit. Die grafiek plotte die waarde van die portefeulje met verloop van tyd met 'n ingeslote opsomming van die prestasie. Disclaimer: stockbacktest nie eens of beveel enige van die strategieë of sekuriteite op hierdie site. Die inhoud van hierdie webwerf is vir inligting doeleindes en is nie geneem moet word as 'n belegging advies. stockbacktest is nie aanspreeklik wees vir enige foute op hierdie webtuiste of aksies gehou geneem op grond van hierdie terreine nou content. So ons kyk na die SampP500 in 'n backtest met behulp van die eksponensiële gemiddelde indeks crossover stelsel vir 3750 dae van grafiek geskiedenis en timwindows van een tot duisend. In figuur 1 sien ons die vergelyking van alle opbrengste, die groen lyn toon die koop amp hou opbrengs van 6.5 p. a. ABB. 1: Eksponensiële gemiddelde prestasie Vergelyking vir die SampP500 Abb. 2: EMA Performance vs Koop amp Hou So sien ons weer daar is nie baie eksponensiële gemiddeldes wat selfs die maatstaf kan slaag, maar ten minste is daar meer as in die DAX backtest. Die hoogste een is die EMA 334 met 8 p. a. die gebied rondom die lyk na die beste in hierdie backtest wees. In figuur twee sien jy die EMA 334 prestasie in vergelyking met die indeks prestasie. ABB. 3: Alle EMO prestasie kaarte Abb. 4: All EMO prestasie kaarte (bovenaan zicht) In figuur 3 jy sien al prestasie kurwes van die timewindows een tot duisend. Soos in die DAX backtest, die beste finale opbrengs is met die middel EMA. Die kort eksponensiële bewegende gemiddeldes het egter verrig goeie terug in die dae wat 2750, toe begin hulle om fail. Value-at-Risk Skatting en back testing Hierdie voorbeeld toon hoe om die waarde-op-risiko (bul) met behulp van drie metodes skat, en hoe om 'n VaR back testing analise uit te voer. Die drie metodes is: Normale verspreiding Historiese simulasie Eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) Waarde-op-risiko is 'n statistiese metode wat die risiko vlak wat verband hou met 'n portefeulje kwantifiseer. Var meet die maksimum bedrag van die verlies oor 'n spesifieke tyd horison en op 'n gegewe vlak van vertroue. Back testing meet die akkuraatheid var berekeninge. Die gebruik van VaR metodes, is die verlies voorspelling bereken en dan in vergelyking met die werklike verliese aan die einde van die volgende dag. Die mate van verskil tussen die voorspelde en werklike verliese aandui of die var-model is onderskat of oorskat die risiko. As sodanig, back testing lyk terugwerkend op data en help om die var-model te evalueer. Die drie skatting metodes wat in hierdie voorbeeld skat var op 95 en 99 vertrouensvlakke. Inhoud Laai die data en definieer die venster Toets laai die data. Die wat in hierdie voorbeeld data is van 'n tydreeks van opbrengs op die SampP indeks tussen 1993 en 2003 die skatting venster as 250 handelsdae definieer. Die venster toets begin op die eerste dag in 1996 en loop deur die einde van die monster. Vir 'n VaR vertroue vlak van 95 en 99, het die aanvulling van die var-vlak. Hierdie waardes beteken dat daar by die meeste 'n 5 en 1 waarskynlikheid, onderskeidelik, wat die verlies van meer as die maksimum drumpel sal wees (dit is, groter is as die bul). Bereken die var-gebruik van die normaalverdeling Metode Vir die normale verspreiding metode, aanvaar dat die wins en verlies van die portefeulje gewoonlik versprei. Die gebruik van hierdie aanname, bereken die var-deur te vermenigvuldig die Z - score, by elke vlak van vertroue deur die standaardafwyking van die opbrengs. Omdat VaR back testing lyk terugwerkend op data, is die var-vandag bereken op grond van waardes van die opbrengste in die verlede N 250 dae wat gelei het tot 'n nie-insluitende, vandag. Die normaalverspreiding metode staan ​​ook bekend as parametriese VaR omdat sy skatting behels die berekening van 'n parameter vir die standaardafwyking van die opbrengs. Die voordeel van die normaalverdeling metode is sy eenvoud. Maar die swakheid van die normaalverdeling metode is die aanname dat opbrengste gewoonlik versprei. 'N Ander naam vir die normaalverdeling metode is die variansie-kovariansie benadering. Bereken die var-gebruik van die historiese Simulasie Metode In teenstelling met die normale verspreiding metode, die historiese simulasie (HS) is 'n nie-parametriese metode. Dit maak nie aanvaar 'n bepaalde verdeling van die bate opgawes. Historiese simulasie voorspellings risiko deur te aanvaar dat afgelope winste en verliese kan gebruik word as die verspreiding van winste en verliese vir die volgende tydperk van opgawes. Var vandag word bereken as die p ste-kwantielverhouding van die laaste N voor vandag terug. Die voorafgaande figuur toon dat die historiese simulasie kurwe het 'n stuksgewys konstante profiel. Die rede hiervoor is dat Quantiles nie verander vir 'n paar dae tot uiterste gebeure plaasvind. So, die historiese simulasie metode is stadig om te reageer op veranderinge in wisselvalligheid. Bereken die var-gebruik van die eksponensiële Geweegde Moving gemiddelde metode (EWMA) Die eerste twee VaR metodes aanneem dat al die afgelope opbrengste dra dieselfde gewig. Die eksponensiële metode geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) ken nonequal gewigte, veral eksponensieel afneem gewigte. Die mees onlangse opbrengste hoër gewigte omdat hulle beïnvloed vandag terugkeer swaarder as opbrengste verder in die verlede. Die formule vir die EWMA variansie oor 'n skatting venster grootte is: Vir gerief, neem ons 'n oneindig groot skatting venster om die variansie benader: 'n Waarde van die verval faktor wat dikwels gebruik word in die praktyk is 0.94. Dit is die waarde wat in hierdie voorbeeld. Vir meer inligting, sien Verwysings. Inisieer die EWMA behulp van 'n warm-up fase op te rig die standaardafwyking. Gebruik die EWMA in die toets venster na die var-skat. In die voorafgaande figuur, die EWMA reageer baie vinnig om tydperke van groot (of klein) opbrengste. VaR back testing In die eerste deel van hierdie voorbeeld, Var is na raming meer as die toets venster met drie verskillende metodes en by twee verskillende vertroue VaR vlakke. Die doel van VaR back testing is om die prestasie van VAR-modelle te evalueer. A VaR skatting op 95 vertroue is slegs sowat 5 van die tyd oortree, en VaR mislukkings nie cluster. Groepering van VaR mislukkings dui die gebrek aan onafhanklikheid oor tyd as gevolg van die VAR-modelle is stadig om te reageer op veranderende marktoestande. 'N Algemene eerste stap in VaR back testing analise is om die opbrengs te stip en die var-skat saam. Plot al drie metodes by die 95 vertrouensvlak en dit vergelyk met die opbrengs. Om te wys hoe die verskillende benaderings reageer verskillend op veranderende marktoestande, kan jy zoom in op die tydreeks waar daar 'n groot en skielike verandering in die waarde van opgawes. Byvoorbeeld, rondom Augustus 1998: 'n VaR mislukking of skending gebeur wanneer die opbrengste 'n negatiewe var. 'N Nadere ondersoek teen Augustus 27-31 Augustus toon 'n beduidende duik in die opbrengste. Op die datums vanaf 27 Augustus af, die EWMA volg die tendens van die opbrengste nou en meer akkuraat. Gevolglik EWMA minder VaR oortredings (twee) in vergelyking met die normale verspreiding benadering (sewe oortredings) of die historiese simulasie metode (agt oortredings). Behalwe visuele gereedskap, kan jy statistiese toetse vir VaR back testing gebruik. In Risikobestuur Gereedskap, 'n varbacktest voorwerp word ondersteun deur verskeie statistiese toetse vir VaR back testing ontleding. In hierdie voorbeeld, begin deur dit te vergelyk die verskillende toetsuitslae vir die normaalverdeling benadering by die 95 en 99 VaR vlakke. Die opsomming verslag toon dat die waargeneem is naby genoeg aan die gedefinieerde VaR vlak. Die 95 en 99 VaR vlakke by die meeste (1-VaRlevel) x n verwagte mislukkings, waar n die aantal waarnemings. Die mislukking verhouding dui aan dat die Normal95 VaR is binne die omvang, terwyl die Normal99 VaR Vlak is vaag en onder-voorspellings die risiko. Om alle toetse ondersteun in varbacktest hardloop. gebruik runtests. Die 95 VaR verby die frekwensie toetse, soos verkeerslig, binomiaal en deel van mislukkings toetse (TL. Bin. En POF kolomme. Die 99 VaR nie dieselfde toetse slaag, soos aangedui deur die geel en verwerp resultate. Beide vertrouensvlakke het verwerp in die voorwaardelike dekking onafhanklikheid, en die tyd tussen mislukkings onafhanklikheid (CCI en TBFI kolomme. Hierdie resultaat dui daarop dat die var-oortredings is nie onafhanklik, en daar is waarskynlik tydperke met verskeie mislukkings in 'n kort span. ook, kan 'n mislukking te maak meer waarskynlik dat ander mislukkings sal volg in die daaropvolgende dae vir meer inligting oor die toetse metodologieë en die interpretasie van resultate, sien DocId:.. riskug. bvaa3t4 en die individuele toetse die gebruik van 'n varbacktest voorwerp, hardloop dieselfde toetse op die portefeulje vir die drie benaderings op beide VaR vertroue vlakke. die resultate is soortgelyk aan die vorige resultate, en op die vlak 95, die frekwensie resultate is oor die algemeen aanvaarbaar is. Maar die frekwensie resultate op die vlak 99 is oor die algemeen afgekeur is. Met betrekking tot onafhanklikheid, die meeste toetse slaag die voorwaardelike dekking onafhanklikheid toets (docid: riskug. bvabiyt-1), wat toetse vir onafhanklikheid op agtereenvolgende dae. Let daarop dat alle toetse misluk die tyd tussen mislukkings onafhanklikheid toets (docid: riskug. bvabi29-1), wat rekening hou met die tye tussen al mislukkings. Hierdie resultaat dui daarop dat alle metodes het probleme met die onafhanklikheid aanname. Om beter te verstaan ​​hoe hierdie resultate verander gegee marktoestande, kyk na die jaar 2000 en 2002 vir die 95 VaR vertroue vlak. Vir die jaar 2000, al drie metodes in al die toetse. Maar vir die jaar 2002, die toetsuitslae is meestal verwerpings vir alle metodes. Die EWMA metode blyk om beter te presteer in 2002, nog al die metodes misluk die toetse vir onafhanklikheid. Om meer insig in die toetse vir onafhanklikheid te kry, kyk na die voorwaardelike dekking onafhanklikheid (docid: riskug. bvabiyt-1) en die tyd tussen mislukkings onafhanklikheid (docid: riskug. bvabi29-1) toets besonderhede vir die jaar 2002. Om toegang tot die toets besonderhede vir alle toetse, hardloop die individuele toets funksies. In die CCI toets, is die waarskynlikheid p 01 van 'n mislukking op tydstip t. wetende dat daar geen mislukking op tydstip t -1 word gegee deur die waarskynlikheid p 11 van 'n mislukking op tydstip t. wetende dat daar 'n mislukking op tydstip t -1 gegee word deur Van die N00. N10. N01. N11 kolomme in die toetsuitslae, die waarde van p 01 is op ongeveer 5 vir die drie metodes, maar die waardes van p 11 is bo 20. Omdat daar is 'n bewys dat 'n mislukking is gevolg deur 'n ander mislukking veel meer dikwels as 5 van die tyd, hierdie CCI toets druip. In die tyd tussen mislukkings onafhanklikheid toets, kyk na die minimum, maksimum, andquartiles van die verspreiding van die tye tussen mislukkings in die kolomme TBFMin. TBFQ1. TBFQ2. TBFQ3. TBFMax. Vir 'n VaR vlak van 95, 'n gemiddelde tyd tussen mislukkings van 20 dae, of een mislukking elke 20 dae van jou verwag. Maar die mediaan van die tyd tussen mislukkings vir die jaar 2002 bereik tussen 5 en 7.5 vir die drie metodes. Hierdie resultaat dui daarop dat die helfte van die tyd, twee opeenvolgende mislukkings binne 5 tot 7 dae, baie meer dikwels as die 20 verwag dae. Gevolglik meer toets mislukkings voorkom. Vir die normale metode, die eerste kwartiel is 1, wat beteken dat 25 van die foute voorkom op agtereenvolgende dae. Verwysings Nieppola, O. back testing Waarde-op-Risiko Models. Helsinki School of Economics. 2009. Danielsson, J. Finansiële Risikobestuur vooruitskatting: die teorie en Practive van vooruitskatting Markrisiko met Implementering in R en MATLAB. Wiley Finansies, 2012 MATLAB en Simulink is geregistreerde handelsmerke van The MathWorks, Inc. Sien www. mathworks / handelsmerke vir 'n lys van ander handelsmerke in besit van die MathWorks, Inc. Ander produk of handelsmerk name is handelsmerke of geregistreerde handelsmerke van hul onderskeie eienaars. Kies jou CountryThe SampP 500 gesluit September met 'n maandelikse verlies van 0,12, toevallig sy tweede agtereenvolgende verlies van 0,12. Al drie SampP 500 MA is sein belê en al vyf Ivy Portefeulje ETF MA is sein belê. In die tabel word maandeliks toemaak wat binne 2 van 'n sein geel gemerk. Die tabel hierbo toon die huidige 10-maande eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) sein vir elk van die vyf ETF featured in die Ivy Portefeulje. Weve het ook 'n tafel van 12 maande SMAs vir dieselfde ETF vir hierdie gewilde alternatiewe strategie. Vir 'n fascinerende ontleding van die Ivy Portefeulje strategie, kyk hierdie artikel deur Adam Butler, Mike Philbrick en Rodrigo Gordillo: back testing Bewegende Gemiddeldes Oor die afgelope paar jaar weve gebruik Excel om die prestasie van verskillende bewegende gemiddelde tydsberekening strategieë op te spoor. Maar nou moet ons net die back testing gereedskap wat beskikbaar is op die ETFReplay webwerf. Enigiemand wat belangstel in die mark tydsberekening met ETF's moet 'n blik op hierdie webwerf. Hier is die twee gereedskap wat ons die meeste gebruik: Agtergrond oor die beweging van gemiddeldes koop en verkoop van grond op 'n bewegende gemiddelde maandelikse toemaak kan 'n effektiewe strategie vir die bestuur van die risiko van ernstige verlies van groot beermarkte wees. In wese is, wanneer die maandelikse sluiting van die indeks is bo die bewegende gemiddelde waarde, jy die indeks te hou. Wanneer die indeks hieronder sluit, jy beweeg na kontant. Die nadeel is dat dit nooit kry jy uit by die top of terug in aan die onderkant. Ook, kan dit die geleentheid geheel verslaan (kort termyn koop of te verkoop sein) produseer, soos weve Soms ervaar het die afgelope jaar. Nietemin, 'n grafiek van die SampP 500 maandelikse SLUIT sedert 1995 toon dat 'n 10 of 12 maande eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) strategie deelname sou verseker in die meeste van die onderstebo prys beweging terwyl verliese dramaties verminder. Hier is die 12-maande-variant: Die 10-maande eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) is 'n effense variasie op die eenvoudige bewegende gemiddelde. Hierdie weergawe wiskundig verhoog die gewig van nuwe data in die 10 maande ry. Sedert 1995 is dit minder whipsaws as die ekwivalent eenvoudige bewegende gemiddelde opgelewer het, maar dit was 'n maand stadiger 'n sell na hierdie twee markte tops sein. 'N blik op die 10 en 12-maande bewegende gemiddeldes in die Dow tydens die ineenstorting van 1929 en Groot Depressie toon die doeltreffendheid van hierdie strategieë in daardie gevaarlike tye. Die sielkunde van Momentum Seine Tydsberekening werk as gevolg van 'n basiese menslike eienskap. Mense boots suksesvolle gedrag. Toe hulle hoor van ander om geld te maak in die mark, hulle koop in. Uiteindelik het die tendens omkeer. Dit mag wees net die normale uitbreidings en sametrekkings van die sakesiklus. Soms is die oorsaak is meer dramaties mdash 'n bate borrel, 'n groot oorlog, 'n pandemie, of 'n onverwagte finansiële skok. Wanneer die tendens omkeer, suksesvolle beleggers verkoop vroeg. Die nabootsing van sukses draai geleidelik die vorige aankope momentum in die verkoop van momentum. Implementering van die strategie Ons illustrasies uit die SampP 500 is net dat mdash illustrasies. Ons gebruik die SampP as gevolg van die uitgebreide historiese data dis geredelik beskikbaar. Daar moet egter volgelinge van 'n bewegende gemiddelde strategie koop / verkoop besluite te neem oor die seine vir die elke spesifieke belegging, nie 'n breë indeks. Selfs as jy belê in 'n fonds wat die SampP 500 (bv Vanguards VFINX of die SPY ETF) volg die bewegende gemiddelde seine vir die fondse sal van tyd tot tyd verskil van die onderliggende indeks as gevolg van dividend herbelegging. Die SampP 500 nommers in ons illustrasies sluit dividende. Die strategie is die mees doeltreffende in 'n belasting-bevoordeelde rekening met 'n lae-koste makelaars diens. Jy wil die winste vir jouself, nie jou makelaar of jou Uncle Sam. Let. Vir almal wat wil die 10- en 12-maande eenvoudige bewegende gemiddeldes in die SampP 500 en die posisies aandele-versus-kontant sien sedert 1950, Heres 'n Excel-lêer (xls formaat) van die data. Ons bron vir die maandelikse toemaak (Kolom B) is Yahoo Finansies. Kolomme D en F toon die posisies te kenne gegee deur die einde van die maand sluit vir die twee SMA strategieë. In die verlede aanbeveel weve Mebane Fabers deurdagte artikel 'n kwantitatiewe benadering tot taktiese batetoewysing. Die artikel is nou opgedateer en uitgebrei as deel: Die aktiewe bestuur sy boek The Ivy Portefeulje. coauthored met Eric Richardson. Dit is 'n moet lees vir enigiemand oorweeg die gebruik van 'n tydsberekening sein vir beleggingsbesluite. Die boek ontleed die toepassing van bewegende gemiddeldes die SampP 500 en vier addisionele bateklasse: die Morgan Stanley Capital International EAFE indeks (MSCI EAFE), Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), die Nasionale Vereniging van Real Estate Investment Trusts indeks (NAREIT), en Verenigde State van Amerika regering Tesourie-effekte van 10 jaar. As 'n gereelde kenmerk van hierdie webwerf, ons probeer om die seine aan die einde van elke maand by te werk. Vir meer insigte uit Mebane Faber, besoek gerus sy webwerf, Mebane Faber Navorsing. Voetnoot op die berekening van maandelikse bewegende gemiddeldes: As julle die maak van jou eie berekeninge van bewegende gemiddeldes vir dividend betaal voorrade of ETF, sal jy soms kry verskillende resultate as jy dit nie pas vir dividende. Byvoorbeeld, in 2012 VNQ bly belê teen die einde van November gebaseer op aangepaste maandelikse sluit, maar daar was 'n sell sein as jy dividend aanpassings geïgnoreer. Omdat die data vir vorige maande sal verander wanneer dividende betaal, moet jy die data vir al die maande in die berekening te werk as 'n dividend sedert die vorige maandelikse naby betaal. Dit sal die geval wees vir enige dividend betaal voorrade of fondse wees.