Connorsrsi Pullback Strategie

StrataSearch Heres ist ein System, das für eine Anzahl von StrataSearch-Benutzern von Interesse sein könnte. Es heißt das quotConnorsRSI Pullback Strategyquot und wird von Laurence Connors von Connors Research, LLC erstellt. Eine komplette Anleitung zu diesem System finden Sie hier: Ive auch verpackt den Code für StrataSearch Benutzer hier: ConnorsRSI. zip (17.52 KiB) Heruntergeladen 358 Mal Nach der Verwendung der Datei gt Import Database Menü, um die oben genannten Datei zu importieren (nicht entpacken zuerst ), Haben Sie Zugang zu einer Strategie namens quotConnorsRSI Pullback Strategyquot, komplett mit benutzerdefinierten Formeln, Ein-und Ausfahrt Regeln und Variablen, die alle spezifisch gemäß der Anleitung. Der Autor hat das System gegen alle Aktien von Januar 2001 bis September 2012 getestet. Kurz gesagt, tritt das System in Positionen mit stark überverkauften Situationen ein, gibt mit Limit Order ein und hält die Positionen für sehr kurze Zeiträume (3-10 Tage oder so). Historisch gesehen war das System sehr gut, mit einem Siegertausch bei 75 oder höher, durchschnittliche Renditen pro Handel von über 2 nach Ausbreitung und Schlupf, hohe Monte Carlo Renditen und konsequent hohe Gewinne die meisten Jahre zurück bis 1990. Allerdings Ive auch festgestellt, dass dies System hat ein paar wichtige Fragen: 1) Das System stützt sich stark auf Entry Limit Orders, von denen nur ein kleiner Prozentsatz getroffen werden. In einem von mir untersuchten Szenario gab es an einem Tag mehr als 20 Buy Signals (alle mit Limit Order), und nur 2 von ihnen gingen an ihre Grenzen und wurden am nächsten Tag Positionen. Da die meisten Broker nicht zulassen, dass Sie Dutzende von Limit-Bestellungen mit der Hoffnung, nur die Eingabe der ersten 2, die getroffen zu geben geben, wird ein System wie dieses intraday Verarbeitung benötigen, die dem Markt folgen und auslösen Handel Einträge, wenn angemessen. Dies kann sicherlich getan werden, und ich weiß, wir haben eine Reihe von StrataSearch Benutzer, die dies tun, aber seine eine Frage lohnt sich bewusst sein. 2) Obwohl die Strategie mit ihren Variablen eine Vielzahl von Parametersätzen erzeugen kann, war ein gemeinsames Thema, das ich sah, dass die Leistung begann, nach 2010 zu sinken, mit 2012 Ergebnisse im Grunde flach. Interessanterweise waren die Ergebnisse von Monte Carlo für das Jahr 2012 noch recht hoch in meinen Tests, so kann es eine Lösung für dieses Problem. Ich schaute nicht genau hin, um festzustellen, warum dies der Fall sein könnte, aber auch hier ist es ein Thema, das es wert ist, sich dessen bewusst zu sein. Am Ende kann ich nicht sagen, ob die ConnorsRSI die Grundlage für ein gutes System sein kann oder nicht. Eine eindeutige Umsetzung der Limit Orders hätte einige Herausforderungen, und es könnte sein, dass Änderungen an dem System selbst erforderlich sein könnten, um die 2010 Degranation zu überwinden. Aber für diejenigen, die genießen tweaking genießen und spielen mit Strategien, ich auf jeden Fall denke, dies ist ein Blick wert. Es kann Stücke oder Ideen hier geben, die sich als sehr hilfreich erweisen könnten. Vielen Dank an den Benutzer Drew für die Weitergabe aller notwendigen Informationen über dieses System. Tolle Arbeit, Pete. Ich würde versuchen, dies selbst zu kodieren. Was ich am interessantesten fand, ist, dass das grundlegende Setup ohne den proprietären Indikator sehr schön funktioniert, mehr als das Ausgleichen im Handel Frequenz, was Sie verlieren könnte in Gewinn und durchschnittliche Handelsrendite. Ich habe eine Abänderung von diesem auf dem Stockfetcher Foren veröffentlicht, und hier ist die gleiche System-Code für SS: Alle auswählen (close-low) (high-low) lt 0,2 und ref (niedrig, 1) lt schließen 0,94 und niedrig Lt ref (schließen, -1) 0.94 und adx (5) gt 40 und schließen gt 5 und mov (Volumen, 21, einfach) gt 250000 Code: Alle markieren Limit bei quotclose0.94quot Code: 1) Das Backtesting gegen eine Reihe von Marktbedingungen zeigt eine ungewöhnlich starke Performance, vor allem in den Rezessionszeiten 2000-2003 und 2007-2009. Ich habe auch festgestellt, eine Abflachung der Leistung in den letzten zwei Jahren, aber ich habe dies für eine Vielzahl von verschiedenen Systemen bemerkt und bin davon ausgegangen, dass es irgendwie inhärent auf dem Markt ist. Vielen Dank für Ihre Version. Sehr interessant zu sehen, dass das Ersetzen von ConnorsRSI mit WLR produziert fast gleiche Ergebnisse. Es geht zu zeigen, dass viele technische Analyse Indikatoren sind wirklich verschiedene Sätze von Code, die letztlich das gleiche tun. By the way, können Sie wahrscheinlich diese Zeile in der Entry String zu beseitigen: ref (low, 1) lt schließen 0,94 und die oben ist eigentlich redundant mit dem Limit Order Eintrag, den Sie verwenden, und das Entfernen es ermöglicht das System ordnungsgemäß zu arbeiten Die Daily Signals Verarbeitung, da es nicht eine zukunftsgerichtete Referenz haben. Alle Auswirkungen auf die Ergebnisse sollten vernachlässigbar sein. Vereinbart. Diese Zeile ist rein für Backtesting. Kann man zusätzliche Informationen in den täglichen Signalen erzeugen In diesem Fall möchte ich ggf. eine weitere Spalte mit der Limit Order (close0.94) und der Anzahl der zu erwerbenden Aktien (20000 (close0.94)) haben Es ist nicht möglich, Spalten im Daily Signals Listing hinzuzufügen oder zu entfernen, aber die Order Type (Limit oder Stop) wird in der Spalte OrderType zusammen mit dem Limit - oder Stop-Preis angezeigt Die für den nächsten Tag verwendet werden sollten. Bei der Anzahl der Aktien müssen Sie die Registerkarte Portfolio Manager, die alle Ihre Investitionen Details wie Ihr Kontostand, Portfolio-Größe verfolgt, und ob Sie die Gewinne reinvestieren möchten Können Sie dann klicken Sie auf die Schaltfläche "Aktien" auf dieser Registerkarte zu identifizieren, wie viele Aktien für jeden Handel gekauft werden sollen. Kevin, Interessante Skript. Ich erinnere mich an eine Studie lesen viele, vor vielen Jahren auf dem FastTrack Board über Redundanz in der technischen Analyse Ist zu sagen: viele Skripte mangle Preis anders, nur um mit dem gleichen Ergebnis kommen (Petes Punkt). Allerdings habe ich eine Frage oder zwei in Bezug auf Ihr Skript. 1. Ich bemerke, dass Sie ADX (5) gt30 anstelle des empfohlenen ADX (10) gt30 verwenden. Wie kamst du zu der unteren Metrik 2. Gleiche Frage für WilliamsR. Wie kommen Sie zu diesem Haben Sie irgendwelche zurück getesteten Ergebnisse, die Sie teilen möchtenLearning von der ersten Pullback-Strategie Vor ein paar Monaten das Forschungsteam arbeitete an einer Strategie, die wir genannt First Pullback. Wie so oft bei unseren Untersuchungen, führte die Strategie mäßig gut in unseren Back-Tests, ohne wirklich zu unterscheiden sich im Vergleich zu anderen Strategien, die wir veröffentlicht haben. Der heutige Artikel wird die Regeln für die First Pullback-Strategie vorstellen. In seiner derzeitigen Form ist es unwahrscheinlich, dass das neue Herzstück Ihrer gesamten Handelsstrategie werden. Es könnte jedoch eine gute Grundlage für weitere Verbesserungen sein, und noch wichtiger ist es, dass es auch einige interessante Beobachtungen über den SampP 500 bietet. Wenn Sie lernen möchten, wie der ConnorsRSI-Momentum-Oszillator verwendet wird, um kurzfristig überverkaufte SampP 500-Aktien zu handeln Klicken Sie bitte hier . Das grundlegende Ziel der First Pullback-Strategie ist es, einen sehr starken Bestand zu finden, der sein erstes Anzeichen von Schwäche zeigt und dann diesen Bestand an einem weiteren Kursrückgang intraday kauft. Hier sind die Regeln: Ein Setup tritt auf, wenn alle der folgenden Bedingungen erfüllt sind: Durchschnittliches tägliches Volumen für die letzten 21 Tage ist größer als 1.000.000 Schlusskurs ist größer als 5 Der Schlusskurs ist größer als der 200-Tage gleitende Durchschnitt oder MA ( 200) Schlusskurs ist größer als MA (100) Schlusskurs ist größer als MA (50) Schlusskurs ist größer als MA (20) Schlusskurs ist kleiner als MA (5) Kaufen Sie den Bestand an einem X-Limit unterhalb der vorherigen Tage Innerhalb von Y Tagen nach dem Setup auftreten. Wir haben Grenzwerte von X 2, 4, 6, 8, 10 und 12 und Y-Werten von 1, 2, 3, 4 und 5 Tagen getestet. Verkaufen Sie den Bestand mit einer der folgenden Methoden: Schließen gt MA (5) ConnorsRSI gt 50 ConnorsRSI gt 70 In unserem Test haben wir den Handel mit einer simulierten Marktordnung am Tag nach dem Verkauf des Verkaufssignals unter Verwendung des Durchschnitts der offenen geschlossen , Hoch, niedrig und schließen als unsere Ausfahrt Preis. Allerdings können Sie auch am Ende zu schließen, wenn Sie es vorziehen. Die Strategievariationen mit den höchsten Limit Orders (10 und 12) generierten den höchsten durchschnittlichen Gewinn pro Trade, aber auch die wenigsten simulierten Trades über die 12-jährige Testperiode von 2001 bis 2012. Die Top 10 Performer hatten durchschnittliche Gewinne Von 2,09 bis 2,74 je Handel, basierend auf etwa 700 bis 1800 historischen Handelssignalen. Andere Variationen hatten signifikant niedrigere Gewinne pro Handel, aber generiert über 70.000 Handelssignale. Als Nächstes fügten wir der Strategie eine einfache Regel hinzu: am Tag des Aufbaus muss der Bestand ein aktuelles Mitglied des SampP 500-Index sein. Offensichtlich verringert dies die Zahl der simulierten Trades deutlich, da das vorherige Universum viel größer als 500 Aktien war. In der Tat, die Top-10-Variationen erzeugt überall von 97 bis 319 Handel Signale. Was war ein bisschen mehr überraschend war die Veränderung der durchschnittlichen Gewinn pro Handel, die von 3,00 bis 4,16 bei der Verwendung der SampP 500 als unser Trading-Universum reichten. Das mag zwar nicht ganz auf absolute Art und Weise aussehen, es entspricht aber rund 50 Verbesserungen gegenüber den bisherigen Ergebnissen. Darüber hinaus waren die Handelsdauern kürzer und die Gewinnrate (der Prozentsatz der gewinnbringenden Geschäfte) höher als bei der Prüfung gegen den SampP 500. Warum ist dies signifikant, weil es erneut die Qualität der Unternehmen, die Mitglieder des SampP 500 sind, betont. Viele dieser Unternehmen sind Haus - haltsnamen, deren Aktien primär von institutionellen Anlegern gehalten werden. Wenn professionelle Geldmanager sehen Preisrückzieher in renommierten Unternehmen, sind sie wahrscheinlich zu treten und kaufen mehr Aktien zu reduzierten Preisen, was wiederum macht es weniger wahrscheinlich, dass die Preise zu weit fallen wird. Das Verständnis dieses Verhaltens auf dem Markt und sehen es mit quantifizierten Testergebnissen unterstützt wird Ihnen helfen, bessere Entscheidungen über Ihre eigenen Trading-Strategien. Klicken Sie hier, um zu erfahren, wie Sie diese Aktien am effektivsten mit dem ConnorsRSI-Indikator handeln. Über Matt Radtke Matt Radtke ist Senior Researcher für Connors Research. Herr Radtke absolvierte magna cum laude von der Michigan State University mit einem Abschluss in Informatik. Er hat 25 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung in großen und kleinen Unternehmen, darunter Hewlett-Packard und Bell Northern Research. Herr Radtke betreibt seit 2008 aktiv Aktien, ETFs und Optionen. In den vergangenen Jahren hat er sich zunehmend mit der Firmengruppe der Connors Group beschäftigt, zunächst als Student, dann als Mitglied des Chairmans Club und schließlich als Ein Berater, Forscher und Autor. Matt hat co-authored mehrere quantifizierte Strategie-Führer einschließlich ETF-Handel mit Bollinger Bands. Optionen Handel mit ConnorsRSI. Trading Leveraged ETFs mit ConnorsRSI. Und ETF Scale-In Trading. Aktuelle Artikel auf TradingMarkets