Métodos de ratio to moving average

Eu criei uma versão longa da sua lógica acima (se eu entendi você corretamente), como um lugar para começar. Parece, a primeira vista, encontrar esse problema antigo de Keynes. O mercado pode permanecer irracional muito mais do que você pode permanecer solvente. Ou isso ou a minha codificação (eu estou cansado e fora da prática: P). Ótimo para ouvir. O algo parece muito impressionante agora. Você acha que você fornece um pequeno exemplo sobre o quociente de quotposição que você está se referindo. Por enquanto, eu gostaria de sugerir um peso alvo para cada segurança (por exemplo, toda vez que o SPY desencadeia as condições, ele deterá 30 do portfólio), mas eu sou Tenho a sensação de que você teria o mesmo problema que antes. O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. A Quantopian não oferece garantias quanto à exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis ​​por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. Você deve consultar um profissional de investimento antes de tomar decisões de investimento. Alguns meses atrás, eu tinha uma publicação sobre Momentum Echo (clique aqui para ler a publicação). Eu corri em outro papel relativo (ou impulso, se você preferir), que prova ainda outro fator. No papel de Seung-Chan Parks, The Moving Average Ratio and Momentum, ele analisa a relação entre uma média móvel de curto e longo prazo do preço, para classificar os valores mobiliários pela força. Isso é diferente da maioria da literatura acadêmica. A maioria dos outros estudos utiliza rendimentos simples de ponto a ponto para classificar os títulos. Os técnicos usaram médias móveis durante anos para suavizar o movimento de preços. Na maioria das vezes, vemos pessoas usando o cruzamento de uma média móvel como sinal de negociação. O Park usa um método diferente para seus sinais. Em vez de procurar cruzamentos simples, ele compara a proporção de uma média móvel com outra. Um estoque com a média móvel de 50 dias significativamente acima (abaixo) a média móvel de 200 dias terá um ranking alto (baixo). Os valores mobiliários com a média móvel de 50 dias, muito próximo da média móvel de 200 dias, serão encerrados no meio da embalagem. No papel, o parque é parcial à média móvel de 200 dias como a média móvel a mais longo prazo, e ele testa uma variedade de médias de curto prazo variando de 1 a 50 dias. Não deve ser uma surpresa que todos eles funcionem. Na verdade, eles tendem a funcionar melhor que os simples fatores baseados em preços e retorno. Isso não veio como uma grande surpresa para nós, mas apenas porque acompanhamos um fator similar por vários anos que usa duas médias móveis. O que sempre me surpreendeu é o quão bem esse fator é comparado a outros métodos de cálculo ao longo do tempo. O fator que acompanhamos é o índice médio móvel de uma média móvel de 65 dias para a média móvel de 150 dias. Não é exatamente o mesmo que o Parque Testado, mas o mesmo. Eu puxei os dados que temos sobre esse fator para ver como ele se compara aos fatores padrão de retorno de preços de 6 e 12 meses. Para este teste, o decile superior das fileiras é usado. As carteiras são formadas mensalmente e reequilibradas em cada mês. Tudo é executado em nosso banco de dados, que é um universo muito semelhante ao SP 500 SP 400. (clique para ampliar) Nossos dados mostram o mesmo que os testes de Parques. Usar uma proporção de médias móveis é significativamente melhor do que simplesmente usar fatores de retorno de preço simples. Nossos testes mostram a relação média móvel somando cerca de 200 bps por ano, o que não é um pequeno feito. Também é interessante notar que chegamos exatamente a mesma conclusão usando diferentes parâmetros para a média móvel e um conjunto de dados completamente diferente. Isso apenas mostra como o conceito de força relativa é robusto. Para aqueles leitores que leram nossos documentos (disponíveis aqui e aqui), você pode estar se perguntando como esse fator funciona usando nosso processo de teste de Monte Carlo. Não vou publicar esses resultados nesta publicação, mas posso dizer que esse fator médio móvel está consistentemente próximo ao topo dos fatores que rastreamos e tem um volume de negócios bastante razoável para os retornos que ele gera. Usar uma proporção média móvel é uma ótima maneira de classificar os valores mobiliários para uma estratégia de força relativa. Os dados históricos mostram que funciona melhor do que os simples fatores de retorno de preços ao longo do tempo. É também um fator muito robusto porque várias formulações funcionam e funciona em vários conjuntos de dados. Esta entrada foi postada na quinta-feira, 26 de agosto de 2018 às 1:39 da manhã e está arquivada em Relative Strength Research. Você pode acompanhar as respostas a esta entrada através do feed RSS 2.0. Você pode deixar uma resposta. Ou rastreamento de seu próprio site. 9 Respostas à relação média móvel e impulso Outra alternativa baseada em média móvel para usar momentum ponto-a-ponto é tomar a média móvel do impulso 8230 Por exemplo, se você verificar rankings de impulso simples diariamente, it8217s é muito ruidoso, a solução principal foi , 8220don8217t verificar diariamente, 8221, ou seja, verificar mensalmente ou trimestralmente e rerank e reequilibrar as participações. No entanto, você pode verificar diariamente, e potencialmente reequilibrar diariamente, com muito menos ruído se, ao invés de usar um impulso de 12 meses, você usa a média móvel de 21 dias de momentum de 252 dias. Isso também é equivalente, BTW, à proporção da média móvel de hoje de 8217s de 21 dias para a média móvel de 21 dias. A vantagem de usar a média de momentum é que você tem mais capacidade de resposta às mudanças de impulso do que você faz se você verificar o universo oncemonth ou quarterly. Certamente, é muito mais gerenciável usar a técnica MA se você tiver um universo menor para aplicá-lo, pois uso um grupo de ETFs como meu universo, ele funciona bem para mim. Dado que você está trabalhando em um universo de 900 ações e divulgando participações em um formato de fundo, pode não ser aplicável a você, mas pensei que você poderia achar interessante. Isso também é equivalente, BTW, à proporção da média móvel de 21 dias de hoje para a média móvel de 21 dias DE 252 DIAS AGO 8211 EDIT. John Lewis diz: também rastreamos fatores que levam uma média móvel de um cálculo ou pontuação momentânea. O antigo truque de técnicos de usar um MA para suavizar o ruído funciona com força relativa, como acontece com o preço bruto. A freqüência de reequilíbrio geralmente determina o tipo de modelo que você pode usar. Nós executamos estratégias que só podem ser reequilibradas uma vez por trimestre, e temos que usar modelos diferentes para aqueles que fazemos para estratégias que observamos diariamente ou semanalmente. Ambos os métodos funcionam se você usa o fator apropriado, e não descobrimos que o aumento da freqüência de reequilíbrio aumenta automaticamente o retorno. Às vezes, tira do retorno. Depende totalmente do fator e da forma como o implementa (pelo menos na minha experiência). Com os universos e parâmetros que eu testei, não notei o que eu chamaria de melhorias estatísticas significativas 8221 ao retornar ao mudar de rebaixos mensais para técnicas de média móvel que permitem rebatências diárias (potencialmente, pelo menos). O que I8217ve observou foi, em sua maior parte, o que I8217d chamava de retornos equivalentes nos dados do backtest. Eu notei particularmente que o número médio de negociações de ida e volta é apenas muito ligeiramente maior com o potencial de mudança diária, ou seja, há alguns whipsaws, mas apenas alguns. O que eu pessoalmente gosto sobre o potencial de mudanças diárias é, se hipoteticamente, uma das questões I8217m em falhas e queimaduras, a técnica MA seria sair mais rapidamente (e substituir por outra segurança). Obviamente, isso não aconteceu o suficiente no decorrer dos backtests para gerar uma diferença significativa no resultado, mas fornece um bom sabor à minha psique. Suponho que quando I8217m se aposentou e executando meu programa de alguma praia em algum lugar, eu preferiria ter que fazer o check-in mensalmente, no entanto. Aconteceu mais tarde. Por enquanto, enquanto I8217m no computador diariamente de qualquer maneira, também poderia executar meus exames, Paul Montgomery diz: 8220 Não vou publicar esses resultados nesta publicação, mas posso dizer que esse fator médio móvel está consistentemente próximo ao topo dos fatores que seguimos E tem um volume de negócios bastante razoável para os retornos que ele gera8221 O grande post 8211 gostaria de ver mais sobre este John Postagem interessante de fato, eu tenho lido muitos artigos sobre isso e pesquisando sua eficácia8230. A única coisa que não consigo compreender é como é que um fundo Como a AQR, que propõe outra forma de investimento dinâmico, está tão mal. Os seus retornos teóricos são cerca de 13 por ano, mas o fundo real ainda está em menos. Pergunto se viver investindo com essa idéia sua produzirá resultados próximos dos montantes testados8230Home gtgt Inventário Contabilidade Tópicos Método de inventário médio em movimento Método de inventário médio em movimento No método de estoque médio móvel, o custo médio de cada item de inventário em estoque é recalculado Após cada compra de inventário. Este método tende a renderizar as avaliações de inventário e o custo dos produtos vendidos, os quais são intermediários entre os derivados do primeiro método de entrada, primeira saída (FIFO) e o método do último em primeiro término (LIFO). Esta abordagem de média é considerada uma abordagem segura e conservadora para reportar resultados financeiros. O cálculo é o custo total dos itens comprados divididos pelo número de itens em estoque. O custo do inventário final e o custo dos produtos vendidos são então definidos a este custo médio. Nenhuma camada de custo é necessária, como é exigido para os métodos FIFO e LIFO. Uma vez que o custo médio móvel muda sempre que há uma nova compra, o método só pode ser usado com um sistema de rastreamento de estoque perpétuo, de modo que um sistema mantém registros atualizados dos saldos de inventário. Você não pode usar o método de inventário médio móvel se você estiver usando apenas um sistema de inventário periódico. Uma vez que esse sistema apenas acumula informações no final de cada período contábil e não mantém registros no nível da unidade individual. Além disso, quando as avaliações de estoque são derivadas usando um sistema de computador, o computador torna relativamente fácil ajustar continuamente avaliações de inventário com este método. Por outro lado, pode ser bastante difícil usar o método da média móvel quando os registros de inventário são mantidos manualmente, pois o pessoal do escritório ficaria sobrecarregado com o volume de cálculos necessários. Exemplo de método de inventário médio em movimento Exemplo 1. A ABC International possui 1.000 widgets verdes em estoque no início de abril, com um custo por unidade de 5. Assim, o saldo de inventário inicial de widgets verdes em abril é de 5.000. A ABC então compra 250 greeen widgets adicionais em 10 de abril para 6 cada (compra total de 1.500), e outros 750 widgets verdes em 20 de abril por 7 cada (compra total de 5.250). Na ausência de qualquer venda, isso significa que o custo médio móvel por unidade no final de abril seria de 5,88, que é calculado como um custo total de 11,750 (5,000 pontos de partida 1.500 compras 5,250 compras), dividido pelo total de on - Contagem de unidade de mão de 2.000 widgets verdes (1.000 saldo inicial 250 unidades compradas 750 unidades compradas). Assim, o custo médio móvel dos widgets verdes foi de 5 por unidade no início do mês e de 5,88 no final do mês. Vamos repetir o exemplo, mas agora incluem várias vendas. Lembre-se de que recalculamos a média móvel após cada transação. Exemplo 2. A ABC International possui 1.000 widgets verdes em estoque no início de abril, a um custo por unidade de 5. Ele vende 250 dessas unidades em 5 de abril e registra uma carga no custo de mercadorias vendidas de 1.250, o que É calculado como 250 unidades x 5 por unidade. Isso significa que agora existem 750 unidades em estoque, a um custo por unidade de 5 e um custo total de 3.750. A ABC então compra 250 widgets verdes adicionais em 10 de abril por 6 cada (compra total de 1.500). O custo médio móvel é agora de 5,25, que é calculado como um custo total de 5 250, dividido pelas 1.000 unidades ainda disponíveis. A ABC vende 200 unidades no dia 12 de abril e registra uma cobrança do custo dos bens vendidos de 1.050, que é calculado como 200 unidades x 5,25 por unidade. Isso significa que existem agora 800 unidades restantes em estoque, a um custo por unidade de 5,25 e um custo total de 4,200. Finalmente, a ABC compra mais 750 widgets verdes em 20 de abril por 7 cada (compra total de 5.250). No final do mês, o custo médio móvel por unidade é de 6,10, que é calculado como custos totais de 4200 5 250, dividido pelo total de unidades remanescentes de 800 750. Assim, no segundo exemplo, a ABC International começa o mês com 5.000 Saldo inicial de widgets verdes a um custo de 5 cada, vende 250 unidades ao custo de 5 em 5 de abril, revisa seu custo unitário para 5,25 após uma compra no dia 10 de abril, vende 200 unidades ao custo de 5,25 em 12 de abril e Finalmente, revisa seu custo unitário para 6.10 após uma compra em 20 de abril. Você pode ver que o custo por unidade muda após uma compra de estoque, mas não após uma venda de estoque.