David Paul Forex Fabrik

ETMAThe Evolution beigetreten Apr 2011 Status: Schneiden Sie Ihre Verluste, fahren Sie Ihre Gewinner. 2.631 Beiträge Trading System Lab wird automatisch generieren Trading Systems auf jedem Markt in ein paar Minuten mit einem sehr fortgeschrittenen Computerprogramm als AIMGP bekannt (automatische Induktion von Maschinen-Code mit genetischer Programmierung). Erstellung eines Handelssystems im Trading System Lab erfolgt in 3 einfachen Schritten. Zunächst wird ein einfacher Präprozessor ausgeführt, der automatisch die notwendigen Daten aus dem Markt extrahiert und vorbehandelt, mit denen Sie arbeiten möchten. TSL akzeptiert CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, kostenlose Internetdaten, ASCII-, TXT-, CSV-, CompuTrac-, DowJones-, FutureSource-, TeleChart2000v3-, TechTools-, XML-, Binär - und Internet-Streaming-Daten. Zweitens wird der Trading System Generator (GP) für mehrere Minuten oder mehr laufen, um ein neues Handelssystem zu entwickeln. Sie können Ihre eigenen Daten, Muster, Indikatoren, Intermarket-Beziehungen oder fundamentale Daten innerhalb der TSL verwenden. Drittens ist das entwickelte Trading System formatiert, um neue Trading System Signale von TradeStation oder vielen anderen Handelsplattformen zu produzieren. TSL wird automatisch schreiben Sie eine einfache Sprache, Java, Assembler, C-Code, C-Code und WealthLab Script Language. Das Handelssystem kann dann manuell gehandelt, über einen Broker gehandelt oder automatisch gehandelt werden. Sie können das Handelssystem selbst erstellen, oder wir können es für Sie tun. Dann können Sie oder Ihr Broker das System entweder manuell oder automatisch handeln. Meister dein Setup, Meister dein Selbst. (NQoos) Joined Apr 2011 Status: Schneiden Sie Ihre Verluste, Ride Your Winners. 2.631 Beiträge Freitag, 28. Oktober 2016 Jerry Parker auf Volatilität Es ist schon eine Weile her, seit ich Michael Covels gelesen habe Der Komplette Turtle Trader - die Geschichte der berühmten Schildkröten Experiment mit Richard Dennis und William Eckhardt und ihre Band der Trendfolger in der Mitte der 1980er Jahre . Wenn Sie einen alten Liebling nach einer Weile lesen Sie neigen dazu, einige kleine Nugget, dass Sie zuvor übersehen haben neigen. Als Beispiel, stieß ich heute auf den folgenden Auszug mit Zitaten von Jerry Parker: quotJerry Parker festgestellt, dass seine besten Trends oft mit sehr geringer Volatilität bei den ersten Breakout-Einträgen beginnen. Er sagte, wenn die jüngste Volatilität sehr niedrig ist, nicht 5 in Gold, sondern 2,50 in Gold, dann würden wir in eine sehr große Position zu werfen. Die Parkers-Analyse zeigte, dass eine niedrige N-Messung zum Zeitpunkt des Eintritts eine gute Sache war. Er sagte, dass ich auf einer wirklich großen Position haben kann. Und wenn die Volatilität niedrig ist, bedeutet es in der Regel, dass der Markt für eine Weile tot war. Jeder hasst den Markt, hatte viele Verlierer in einer Reihe, enge Konsolidierung. Und dann, wie es Motoren durch diese Höhen, bekommen wir auf board. quotquot Nun, wie in diesem Beitrag beschrieben, lege ich Volatilität Kontraktion vor Eintritt als ein wichtiger Teil meiner eigenen Handel. Allerdings lernte ich dies aus der Lektüre von Thomas Stridsman, und auch das folgende Zitat aus Paul Tudor Jones Market Wizards Interview: "Die grundlegende Prämisse des Systems ist, dass die Märkte bewegen sich scharf, wenn sie sich bewegen. Wenn es eine plötzliche Streckenerweiterung in einem Markt gibt, der eng gehandelt hat, ist die menschliche Natur zu versuchen und verblassen, dass Preis bewegen. Wenn Sie eine Streckenerweiterung erhalten, sendet der Markt Ihnen ein sehr lautes, klares Signal, dass der Markt bereit ist, sich in Richtung dieser expansion. quot zu bewegen. Beim Betrachten von Volatilität Kontraktion war nicht Teil der ursprünglichen Schildkröte-Regeln, fand ich Es sehr interessant, dass Jerry Parker auf diese, und einige der anderen Schildkröten erkannte dies auch. Im ursprünglichen Schildkrötenregeldokument, das herum auf dem Internet schwimmt, gibt es an, daß quot. Wenn die Volatilität eines bestimmten Marktes niedriger war, würde jede bedeutende Tendenz zu einem beträchtlichen Gewinn führen, weil die Schildkröten mehr Verträge von dieser niedrigeren Volatilität commodity. quot gehalten hätten. In meinem eigenen Handel nahm Ive dieses grundlegende Konzept eine Stufe weiter. Weil ich sehr viel Wert auf die Volatilitätsmessung lege, wenn ich die aktuelle Preisaktion als zu volatil erachte, dann nehme ich den Handel nicht wahr, ja meine eigenen Scans enthalten nun dieses Element als eine der Bedingungen. Das ist etwas, worüber Larry Hite auch gesprochen hat. Das vierte, was Mint tut, um das Risiko zu bewältigen, ist die Spurvolatilität. Wenn die Volatilität eines Marktes so groß wird, dass er das erwartete Risiko / Rendite-Verhältnis nachteilig abschätzt, werden wir aufhören, diesen Markt zu beenden. Im Allgemeinen, da ich eine durchschnittliche True Range-Messung zur Bestimmung der anfänglichen Platzierung von Anlegern verwende, ist die Volatilität geringer , Desto größer die potenzielle Position Größe unter Berücksichtigung Ihrer monetären Risiko pro Handel. Das bedeutet auch, dass der Preis eine kürzere Distanz zu Ihren Gunsten zu bewegen, um jede Einheit des R Profit zu generieren. Oder anders ausgedrückt, je volatiler die Aktie oder das Instrument am Eintrittspunkt ist, der weitere Preis muss sich bewegen, um jede R-Rendite zu erzielen. Es ist allgemein anerkannt, dass der ideale Marktzustand für einen Trendfolger ein trendster (offensichtlich) ruhiger Zustand ist. Wenn Sie eine neue Position auf der Grundlage eines neuen hohen oder niedrigen Werts eintragen, können Sie nie wissen, ob sich ein Trend entwickeln wird. Durch die Suche nach ruhigen Setups bedeutet dies, dass die innere Ebene der Volatilität derzeit niedrig ist. Indem ich Märkte betrachte, die an der beabsichtigten Eintrittsstelle leise sind, Im, der hofft, die Quoten weiter zu meinen Gunsten zu verschieben, beim Vermeiden der choppy, flüchtigeren Einstellungen. Meister dein Setup, Meister dein Selbst. (NQoos) Joined Apr 2011 Status: Schneiden Sie Ihre Verluste, Ride Your Winners. 2.631 Beiträge Wenn es um Legenden in der Handelswelt kommt, kommt der Name Larry Williams oft auf. Larry ist der Schöpfer des ultimativen Oszillators und der Williams R Indicator. Darüber hinaus hat er viele populäre Bücher geschrieben. Sein Anspruch auf Ruhm ist, ein 10.000 Konto auf 1.100.000 während der 12-monatigen Wettbewerb bekannt als die WM-Meisterschaft der Futures. Interessanterweise seine Tochter, gewann Michelle Williams den gleichen Wettbewerb mit 17 Jahren. Ich wette, ein wenig Hilfe von Dad ging ein langer Weg mit, dass eine Während Larrys beeindruckende Geschichte ist bekannt, viele gibt es einen anderen Händler, der ebenso gut getan hat, wenn es kommt Auf ein kleines Konto zu großen Summen. Dieser Händler ist Sheldon Knight. Im Jahr 1986 Sheldon nahm ein 75.000 Trading-Konto und wuchs sie auf mehr als 1 Million in einem Jahr. Er würde später verdoppeln sein Konto im Jahr 1989. Sheldon war eigentlich ein Seminar-Student von Larry im Jahr 1985. Zurück in jenen Tagen Personal Computer Macht und Handelsplattformen waren nicht das, was wir heute haben. Sheldon arbeitete in der Luftfahrtindustrie bei der Entwicklung seiner Trading-Ideen. Er würde seine Arbeitscomputer benutzen, um seine Handelskonzepte und - modelle zu prüfen. Sheldon war ein systematischer Händler, der ein Computerprogramm verwendet, um seine Trading-Methoden-Performance zu quantifizieren. Offenbar war er weit vor den meisten Menschen auf dem Gebiet der quantifizierbaren Handel. Warum also bringe ich diese erstaunlichen Geschichten Es ist nicht nur für Inspiration. Stattdessen sind diese Geschichten eine Einführung, um den Trading-Stil sowohl Larry und Sheldon verwendet werden. Beide Händler verwendeten einen ähnlichen Stil, um eine kleine Samen-Konto in etwas viel größer in einem sehr kurzen Zeitraum zu nehmen. Meiner Meinung nach gibt es zwei wichtige Aspekte für diese Geschichten, die Auswirkungen auf Ihre eigenen Handel heute haben können. Die erste ist ihre Handelsmethode. Gut gehen über diese während des Artikels. Der zweite Aspekt ist die Position Sizing Algorithmen sie verwendet. Ich werde nicht über die Position Sizing in diesem Artikel gehen, aber es war entscheidend für ihren Erfolg. Für jetzt, können sehen, wie sie es getan haben, indem sie die Handelsmethode sowohl Larry und Sheldon verwendet. Wie sie es getan haben, um ein Konto von 10.000 bis über eine Million zu nehmen gibt es etwas Glück beteiligt. Noch wichtiger ist, müssen Sie eine Menge Risiko zu übernehmen. Sie müssen bereit sein, große Drawdowns zu ertragen. Vielleicht so viel wie 50 oder 60 mal. Das ist wirklich psychologisch schwer zu tun. Sie müssen völlig losgelöst von Ihrem Geld und bereit, das meiste davon zu verlieren. In der Tat müssen Sie bereit sein, es zu verlieren All ein solches Spiel ist nicht geistig in der Reichweite von jedem. Blowing 10.000 wäre nicht OK für die meisten Menschen. Aber können wir alle Informationen von Larry und Sheldon nehmen, um in unserem zurückhaltenderen oder konservativeren Ansatz zum Trading zu verwenden Natürlich. Was haben Larry und Sheldon als Basis für ihr Handelssystem verwendet? War es ein kompliziertes Handelssystem mit vielen Regeln und Filtern? Oder war es ein cleveres Handelssystem, das den Marktauftragsfluss analysierte und Prognosen in die Zukunft mit einem neuronalen Netz machte Vielleicht ein Komplex Kürzere Begriff Scalping System, das ihnen erlaubt, viele Trades über den ganzen Tag nehmen Nun, nein. Es war keines von diesen. Tatsächlich ist das Handelskonzept, das sie verwendete, ziemlich einfach und gut bekannt. Also, was war Larrys und Ritter großes Geheimnis Das Herz ihrer Trading-Methode war Opening Bereich / Volatility Breakouts. Es gibt viele Variationen über diese Art von Methode. Im Wesentlichen alle Konzepte versuchen, auf einem Niveau über dem Markt öffnen und verkaufen-kurz auf einem bestimmten Niveau unter dem Markt öffnen zu kaufen. Dieser vorgegebene Pegel wird als Breakout, Streckung oder Offset bezeichnet. Zum Beispiel, vielleicht auf den Märkten öffnen wir einen Kauf-Stop auf dem gestrigen Höhepunkt und Platz ein Stop-Sell-Short-Bestellung zu gestern niedrig. Dann warten wir nur auf unsere Bestellung, um gefüllt und verwalten den Handel. Wie Sie sich vorstellen können, gibt es viele Formeln für die Bestimmung eines Break-Level. Ein anderer berühmter Trader, über den wir noch nicht gesprochen haben, der weniger aggressiv war, sondern eine eigene Legende wurde, war Toby Crabel. Toby wurde ein Geld-Manager und verwaltet Milliarden von Dollar mit dieser Methode. Er schrieb auch eine Reihe von Artikeln in den späten 1980er Jahren auf Opening Breakout und dann ein Buch, Day Trading mit kurzfristigen Preis-Muster und Opening Range Breakout. Dieses Buch ist solch ein Kultklassiker, der, obwohl es seit fast 20 Jahren vergriffen ist, Kopien, die auf Amazon erscheinen, oft für so viel wie 1.000 verkauft werden. Sheldon, Larry und Toby haben ihre eigene Methode, diesen Offset zu berechnen. Schauen wir nun in jede dieser Methoden. Das Hauptkonzept jeder dieser Methoden ist es, einen Rauschpegel zu berechnen und das Breakout-Niveau gerade außerhalb davon zu verlassen. Der Crabel-Streckversatz errechnet sich wie folgt: BreakoutLevel Average (Minelliste (Open of data2 Low of data2, High von Daten2 Open of data2), 10) Es ist im Grunde genommen das Minimum, wie weit im Durchschnitt der Markt von den Offensiven auf einem bestimmten bewegt Tag. In der Formel der TradeStation gehen wir davon aus, dass Daten 2 Tagesdaten sind. Als nächstes war Sheldon Knights Offset ein wenig anders, weil er die Unterschiede zwischen den höchsten High und Lowest Low über eine bestimmte Anzahl von Tagen verwendet. BreakoutLevel Höchstwert (High data2, 10) Niedrigster Wert (Low data2, 10) Die Larrys-Methode verwendete einfach einen Prozentsatz des täglichen Durchschnittsbereichs oder des wahren Bereichs. RangMultAverage (TrueRange of Data2, Period) Der Zeitraum, der normalerweise verwendet wird, beträgt 3 Tage. Diese Systeme wurden als Muster mit Setups entwickelt, die durch Öffnungsbereichsausbrüche ausgelöst wurden. Sie hatten oft Ziel Gewinne, Haltestellen und Filter. Sie verwendeten auch verschiedene Breakout Ebenen abhängig, ob Sie in einem Stier oder Bärenmarkt waren. Eine Lizenz, Geld zu drucken Die guten alten Tage In den Jahren unserer berühmten Händler wurden massive Renditen mit ihren Eröffnungskurs Ausbruch Handelssysteme auf den Rohstoff-Futures-Märkten, die Ware Pits beherrscht. Rückblickend während dieser Zeit würden einige sagen, daß öffnung Strecke Ausbruch Systeme eine Lizenz waren, um Geld zu drucken. Natürlich innerhalb der breiteren Handelsgemeinschaft gab es einen Anstieg von vielen Handelssystemen, die irgendeine Art von Opening Breakout-Methode verwendet. Aber nichts dauert ewig. Mehr Menschen hatten Zugang zu Rechenleistung, die ihnen erlaubten, ihre eigene Marktanalyse durchzuführen. Dies ermöglichte mehr Backtesting auf verschiedenen Ideen einschließlich Opening Breakouts durchgeführt werden. Dies wiederum führte zu mehr Menschen in der Lage zu testen und zu implementieren Opening Breakout Trading-Methoden. Hinzu kam eine radikale Veränderung der Märkte. Das heißt, das Aufkommen des elektronischen Marktes. Der elektronische Markt tötete Open Range Breakouts Mit dem Anbruch der elektronischen Märkte und dem Tod der Gruben hat der traditionelle Markt offen seine Bedeutung verloren. Denken Sie daran, jeder der Futures-Märkte zu etwas anderen Zeiten geöffnet, von 7.30 Uhr bis 10.30 Uhr alle Rohstoffmärkte eröffnet, so gab es nicht nur ein Mal, dass Sinn, so dass, sobald die Grube geschlossen, gab es keine Öffnungszeit. Die Aktienindizes und Aktien hatten noch die 9:30 New York offen für Schlüssel ein, so dass sie nicht völlig brechen wie die Rohstoffe haben. In der Rohstoff-Welt wissen wir, wir hatten 24-Stunden-Märkte, die für 45 Minuten bis ein paar Stunden geschlossen blieb. Das zerstörte die Macht dieser Handelsmethode. Ein weiterer wahrscheinlicher Faktor in der verminderten Leistung dieses Handelsmodells ist, wie gut diese Strategie bekannt ist. Diese Handelstechnik ist nicht einzigartig oder unbekannt. In der Tat, seine weithin bekannt und verstanden. Zur Demonstration der Schwund dieser Strategie können Sie die veröffentlichten Informationen bei Crabel Capital Management zu finden. Dort finden Sie monatliche und jährliche Renditen, die bis in das Jahr 1998 zurückreichen. Ich habe ein einfaches Diagramm erstellt, das die jährlichen Renditen bis 1998 wiedergibt. Ich habe dann eine lineare Trendlinie durch die Daten (rote Linie) angewendet. Der Trend ist klar. Systemtradersuccess / wp-co. Ce-500x337.png Für eine grössere Darstellung klicken Sie auf das Bild. Für eine grössere Darstellung klicken Sie auf das Bild. Can We Fix Die Eröffnungsreihe Breakouts, um wieder zu arbeiten Können wir eine Drehung auf die Eröffnungsreihe Breakout zur Verbesserung der Ergebnisse anwenden Oder ist die Eröffnungsstrecke Ausbruch einfach in Vergessenheit zu verblassen In den nächsten Wochen Artikel Im Um ein kluges Stück Code hervorzuheben, das das öffnungsweite Ausbruchkonzept in die moderne Zeit des elektronischen Handelns holt. Diese Technik verwendet eine proprietäre Methode, um einen dynamischen Markt zu eröffnen, anstatt sich auf einen festen Markt zu verlassen, der auf einer statischen Zeit offen ist. Es kann Wunder in der Wiederbelebung dieser Öffnung Bereich Breakout-Systeme tun. Halten Sie ein Auge für die nächsten Wochen Artikel Master Your Setup, Master Your Self. (NQoos) Der ORB (Open Range Breakout). ORB-Handelssystem und Indikator-Set für TradeStation8482 Ein quantitativer analytischer Ansatz für Handelsbestände, ETFs und Futures. Ausgezeichnet bei Handelsinstrumenten, die die SampP 500 Index Works verfolgen mit vielen Märkten, einschließlich Aktien und ETFs Swing Trading System Alle Aufträge am Ende des Tages Die Möglichkeit, in vollautomatischen Modus laufen, so dass Sie nicht das System überprüfen jeden Tag Geschrieben in 100 Easy Language mit Alle Quellcode zur Verfügung gestellt Sie sucht hohen Nettogewinn mit komfortablen Gewinnfaktor Beinhaltet zwei Systeme Einfache Anpassung für verschiedene Märkte Einzigartige Features der ORB Trading System Verwendet quantitative Analyse, um Trading-Chancen zu ermitteln. Verwendet eine einzigartige Weise, Handelsgelegenheiten zu kennzeichnen. Einfach zu gebrauchen. Entdecken und platzieren Sie Geschäfte in Sekundenschnelle. Voller Quellcode und Offenlegung aller Handelsregeln. TradeStation Zeigt Indikator für die Suche nach ORB-Signalen und für die Verwendung mit RadarScreen an. TradeStation-Strategie, TradeStation-Indikator und TradeStation-Arbeitsbereich. We8217ve entwickelt und Leistung abgestimmt ORB gut laufen auf täglichen Zeitrahmen. Der ORB ist so parametriert, dass er vom Benutzer abgestimmt werden kann, um sein Verhalten zu ändern. Die Standardeinstellungen sind auf den täglichen Zeitrahmenhandel des SampP 500 Futures-Kontraktes (e-mini häufig das Tickersymbol ES) abgestimmt. Zusätzlich zu den Standardeinstellungen bieten wir drei weitere Stimmungen des ORB-Handelssystems an: 1. Eine hochverfügbare Version für die ES 2. Eine hochverdiente Version für die ES 3. Eine Aktienhandelsversion, die auf die hohe Volatilität der Aktien abgestimmt ist Wahrscheinlichkeitsversion des ORB-Systems erhöht den Gewinnfaktor durch die Beseitigung höherer Risiken. Dies ist die Eigenkapitalkurve für die Standardversion. Seit der ursprünglichen Veröffentlichung im Mai 2013 wurden keine Änderungen an dem System vorgenommen. Die folgenden Performance-Ergebnistabellen gelten für die Standard-ORB und die hochwahrscheinliche Version des E-Mini SampP 500 Futures-Kontrakts. Das System hat eine optionale zweite Eintragung und folglich ungefähr 50 der Geschäfte, die oben 2 Verträge in dieser Probe halten. Prognose von 5 pro plus 25 Schlupf pro Runde werden in diesen Ergebnissen berücksichtigt. AutomatischeTransportsignale. 2015.08.01.png Das ORB-Handelssystem kann auf jeden Markt einschließlich einzelner Aktien angewendet werden. Mit den im System enthaltenen Parametern zeigen wir Ihnen außerdem, wie Sie das ORB-System optimieren können, um mit der höheren Volatilität der Aktienmärkte gut zu funktionieren. Im Folgenden finden Sie einige Beispiel-Performance-Berichte erstellt mit dem ORB-Handelssystem für einzelne Bestände angewendet. Der Bericht enthält alle Geschäfte für jede Aktie zwischen 01/01/00 und 04/11/13. Beitritt April 2011 Status: Schneiden Sie Ihre Verluste, fahren Sie Ihre Gewinner. 2.631 Beiträge Ein systematischer Ansatz für den Aufbau und die Entwicklung eines Handelsmodells oder einer Strategie. Seine seit ein paar Jahren, da ich diese potenzielle Handel Idee einer Euro-Währung Futures-Scalping-Strategie überprüft. Über die Reihe der Artikel, die unten aufgeführt sind, Ive kämmen Filter, um zu demonstrieren, wie ich verschiedene Filter zu einem System hinzufügen, das auf Marktbedingungen basiert. Im Hinblick auf die Prüfung verschiedener Filter, youll bemerken, dass ich immer wieder auf das Basissystem gehen, wenn Sie einen neuen Filter testen, um zu helfen, über-Anpassung des Systems auf die historischen Daten zu reduzieren. Es ist auf dem Basissystem, wo es bestimmt, ob eine bestimmte Regel ist wert der Überlegung innerhalb des endgültigen Handelssystems. Zunächst gehen wir zurück zu unserem zweiten Artikel, wo wir entdeckten, dass unsere 1 Umschlag war weit von einem optimalen Wert und weit von einem Ausreißer - das ist gut. Wir entdeckten auch, dass, da wir die Größe unseres Umschlags erhöhten, jeder Handel mehr Gewinn pro Handel zu Lasten der Erzeugung weniger Trades generierte. Ive abgeschlossen, um unseren 1 Wert zu lassen, wie es ist, aber Im gehend, dieses als Eingangsparameter zur folgenden Version des Systems hinzuzufügen (verfügbar unten). Der Grund, warum Im dies zu tun ist, wenn ich TradeStations Walk Forward Optimizer die Straße hinunter, möchte ich diesen Parameter als einen der zu optimierenden Werte verwenden. Als nächstes fügten wir Timing Regeln, die die ruhigen Stunden, wie durch meine zentrale Zeitzone dramatisch verbesserte Ergebnisse gezeigt demonstriert. Schließlich im letzten Artikel, entschlossen wir, die Volatilität extreme verbesserte Leistung zu entfernen. Alle diese Filter machen einen logischen Sinn. Der Markt wird in den ruhigen Stunden eher abgehackt und vermeidet hohe Volatilitätszeiten reduziert verlieren Trades. Aber es scheint ein Problem zu sein, da keine Geschäfte getroffen zu werden scheinen. No Trades Being Taken Es wurde mir darauf hingewiesen, dass, wenn Sie die aktuelle Version der Euro Currency Futures Scalping Strategie und TradeStation WorkSpace keine Trades durchgeführt werden. Ich verkleinerte das Problem auf den Volatilitätsfilter. Kurz gesagt, unser Filter deaktiviert alle Trades, weil keiner in unserem gewünschten Volatilitätsbereich fiel. Diese Wut war 60 lt X lt240. Die Euro-Spanne variiert, gemessen an unserem Handelsmodell-Code, weit über denen. Oft Werte von 900, 1000 oder sogar 2.000. Im nicht gegenwärtig bewußt, warum die Skala anscheinend geändert aber, es tat. Das Endergebnis ist kein Handel getroffen wurden. Daher müssen wir den Volatilitätsfilter erneut testen. Testen von Umgebung und Baseline Bevor wir das tun, möchte ich nur die Umgebungseinstellungen und die Baselineergebnisse überprüfen. In-Stichprobenperiode 2000 2011. Startkontogröße von 10.000. 1 Vertrag pro Handel. Das PampL wird nicht zum Ausgangskapital akkumuliert. 17.50tiny abgezogen pro Rundreise für Provisionen und Rutschgefahr. Es gibt keine Haltestellen. Im Folgenden sind die Baseline-Ergebnisse beginnend mit der Equity-Kurve gefolgt von einem Leistungsbericht. Systemtradersuccess / wp-co. Ve-500x441.png Euro Skalp Baseline Equity Kurve Euro Skalp Baseline Leistung Jetzt können wir wieder auf die Prüfung der Volatilität Filter. Volatilitäts-Filter erneut testen Um unseren Volatilitätstest durchzuführen, muss ich zuerst die Volatilität auf dem Tages-Chart erfassen. Denken Sie daran, wir handeln auf einer 5-Minuten-Chart, wie wir dies tun Nun, in TradeStation gibt es integrierte EasyLanguage-Funktionen, die die täglichen Preis Elemente wie Open, High, Low und schließen aus dem täglichen Zeitrahmen greifen können. Jedoch Im gehend, eine Technik zu zeigen, die das Hinzufügen der täglichen Preisdaten in unser vorhandenes 5-minutiges Diagramm erfordert. Im dies zu tun, weil dies eine wertvolle Fähigkeit Einfügen von verschiedenen Zeitrahmen in einem einzigen Diagramm. Zu wissen, wie dies zu tun, können Sie bauen Handelssysteme, die Zugriff auf verschiedene Zeitrahmen in einem einzigen Diagramm. Dies ermöglicht es Ihnen, Signale auf einem Tages-Chart zu generieren und Handel auf einem 5-Minuten-Diagramm, zum Beispiel. Um zu lernen, wie man einen anderen Zeitrahmen in ein einzelnes Diagramm einsetzt, lesen Sie bitte den Artikel, Access Two Timeframes in EasyLanguage. Der folgende Code wird bei Ende der Euro-Sitzung ausgeführt. Sie berechnet einfach den Schlusstagebereich und berechnet dann den 12-Tage-Durchschnitt der Tagesbereiche. Dieser Durchschnittswert ist unser Volatilitätswert, der bestimmen wird, ob wir Geschäfte tätigen oder nicht. Wenn (Time SessionEndTime (1,1)) Dann beginnen ocRange (HighD (0) - lowD (0)) Preisecale ocRangeAvg Durchschnitt (ocRange, 12) volFilter ocRangeAvg gt ivol und ocRangeAvg lt ivol200 Ende Wir setzen dann eine boolesche Flagge, volFilter. Basierend auf einem spezifischen Volatilitätsbereich. Das heißt, wenn die Volatilität zwischen einem bestimmten Wertebereich liegt, setzen wir unser Flag auf OK (true), um Trades im aktuellen Marktumfeld zu nehmen. Mit TradeStations-Optimierungsfunktion Im gehend, das Handelssystem über die historischen Daten 20 Mal auszuführen. Für jede Iteration wird der Volatilitätsfilter geändert, um einen spezifischen 200 Punktbereich zu erzeugen, in dem Trades genommen werden. Die erste Iteration testet den Volatilitätsbereich zwischen 200-400, dann zwischen 400-600 und so weiter. Dies wird uns eine Idee geben, ob Volatilität eine Rolle im Erfolg des Handelsmodells spielt. Bitte beachten Sie, dass ich bei der Anwendung des Volatilitätsfilters auf das Basismodell nicht das Handelsmodell mit dem Zeitfilter anwendet. Ich möchte den Volatilitätsfilter unabhängig testen, um zu sehen, wie er alleine die Leistung beeinflusst. Zu diesem Zeitpunkt möchte ich nicht stapeln Filter übereinander. Nachfolgend die Ergebnisse der Volatilitätsstudie. Die X-Achse enthält den Volatilitätsbereich, wie durch unsere oben erläuterte Berechnung gemessen. Die y-Achse enthält den Reingewinn in Dollar. Systemtradersuccess / wp-co. Dy-500x374.png Dies ist ein bisschen abgehackt. Es gibt keine klare Siegreichweite. Im Großen und Ganzen sind die profitabelsten Bars alle innerhalb des Bereichs von 600-3000 noch, innerhalb dieses Bereichs gibt es drei der größten Verlieren Bars als gut. Ich ging voran und wählte diese Strecke und ließ die Strategie ausführen. Die Ergebnisse sind unten. Systemtradersuccess / wp-co. Ve-500x452.png systemtradersuccess / wp-co. Ly-500x529.png Am Ende scheint dies nicht viel von einer Änderung zu sein. Ich kann nicht rechtfertigen, diese zusätzlichen Filter. Weiterzumachen, merkte ich etwas Interessantes, wenn man die Länge der Zeit zwischen gewinnenden Trades und verlierenden Trades betrachtete. Time Based Exit Durch die Überprüfung der Performance-Bericht der Grundlinie bemerkte ich, dass viele der verlierenden Trades waren Trades, die lange Haltezeiten hatte. Gewinnende Geschäfte waren häufig innerhalb einiger Stäbe rentabel. Sie können das sehen, indem Sie den Leistungsbericht unten. Systemtradersuccess / wp-co. - Bar-Count. png Gewinnende Geschäfte benötigten das Halten für ungefähr fünf Stäbe im Durchschnitt. Auf der anderen Seite wurden verlierende Trades rund 24 Bar im Durchschnitt gehalten. Vielleicht können wir eine Zeitlimite für alle unsere offenen Trades hinzufügen. Da Gewinne Trades neigen dazu, haben eine viel kürzere Haltedauer vielleicht können wir einen Handel nach X Anzahl von Bars zu beenden. Dies könnte einige Gewinne reduzieren, kann aber auch verringern Drawdown. Es ist definitiv wert Tests. Ich habe eine neue Eingabe namens maxHoldTime, die die Anzahl der Bars, um einen offenen Handel zu halten, bevor Sie es schließen. Zum Beispiel, wenn maxHoldTime drei ist, bedeutet dies, sobald ein Trade geöffnet wird es nur für drei Bars gehalten werden (15-Minuten). Wenn seine noch ein offener Handel nach dieser Zeit, wird es geschlossen werden. Ich verwende TradeStations-Optimierungsfunktion, um zwischen 2-20 Balken zu iterieren. Unten sind die Ergebnisse. Die x-Achse stellt die maximalen Balken für den Handel dar, während die y-Achse den Nettogewinn in Dollar enthält. Systemtradersuccess / wp-co. It-500x370.png Nun, das scheint nicht zu helfen. Selbst bei der optimalen Haltezeit von 11 Bar machen wir weit weniger Gewinn und der durchschnittliche Profit pro Trade geht auf 8,16. Ich dachte wirklich, ich wäre auf etwas hier, aber es sieht aus wie eine andere Sackgasse. Zusammenfassung In der Abschlussphase stehen wir mit unserer Euro-Währung-Futures-Scalping-Strategie. Wir haben nur einen zeitbasierten Filter, nachdem wir festgestellt haben, dass der neu getestete Volatilitätsfilter die Baseline-Ergebnisse nicht verbessert. Wenn Sie sich erinnern, begrenzt der zeitbasierte Filter den Handel auf das, was ich die ruhigen Stunden nenne. Weitere Informationen zu diesem Filter finden Sie unterTesten einer Euro-Währungs-Futures-Skalpierungsstrategie, Teil 2. Nachstehend finden Sie die Ergebnisse unseres aktuellen Handelsmodells auf den In-Probe-Daten. Systemtradersuccess / wp-co. 2016-11-02.png systemtradersuccess / wp-co. 02-500x441.png Im nächsten Artikel Im gehend, fortfahren, dieses Handelsmodell anzugehen, um zu sehen, wenn ich die Resultate überhaupt verbessern kann. Danach seine Zeit, um dies auf die Out-of-Probe-Daten zu testen und sehen, wie es hält. Downloads Attached Images (zum Vergrößern anklicken) Joined Apr 2011 Status: Schneiden Sie Ihre Verluste, fahren Sie Ihre Gewinner. 2.631 Beiträge Der ewige Trend Folgende Frage: Sollte ich früh mit Gewinn oder Follow the Trend, fahren meine Gewinne und dann verlassen, nach einer Umkehr und geben zurück einige Gewinne in einigen Fällen erlebt von mir bis zu 50 Exits so wichtig wie Einstiegspunkte Ein kritischer Iss Quote Ich machte mein Vermögen durch den Verkauf zu earlyquot, ein Zitat von Baron Rothschild für ein Investmentspiel von John Hussman verwendet. John Hussman hat ein Spiel namens quotBaron Rothschildquot als Lehrmittel erfunden, das auf einem einfachen Prozess der Zeichnung Rückkehr aus einem Satz von Karten basiert Die Reihenfolge der Karten kann eine Performance-Datensatz zu generieren. Denken Sie an diese als eine Form der Monet-Carlo-Simulation aus einer Renditeverteilung. Der Spieler kann aufhören, nachdem eine beliebige Anzahl von Picks oder er kann weiterhin zu ziehen Karten zurückzukehren, um seine Leistung zusammenzusetzen. Hussman findet, dass eine begrenzte Anzahl von Picks besser als das Zeichnen mehr Karten, um die Renditen laufen. Es gibt einige interessante Mathematik hier auf optimale Haltezeiten und ob alle oder einen Teil des Geldes investiert wird, aber wir werden das für eine weitere Diskussion verlassen. Siehe Spencer Jakabs Heads I Win, Schwänze I Win für die Referenz und weitere Beschreibung des Spiels. Dieses Spiel und die Hussmann-Schlussfolgerung führen zu einem der altersbedingten Probleme mit Trendfolgen und Investition im Allgemeinen. Sollten Sie früh aus dem Gewinnen Trades Im Trendfolgen, ist die Idee, dass Sie halten Ihre Long-Positionen in einem Trend, solange der Markt steigt. Sie können eine schleppende Haltestelle haben, aber Sie sollten bereit sein, die Rückkehr auf eine kurzfristige Umkehr aufzugeben, um in einer Position zu bleiben. Weil Sie nicht wissen, wann die obere oder die Unterseite des Marktes auftreten wird, halten Sie einfach auf Positionen, auch wenn es bedeutet, zurück geben einige Gewinne. Die allgemeinere Anlageberatung ist einfach, hängt an Ihre Gewinner und verkaufen Ihre Verlierer. Hussman ist bereit zu sagen, dass zu Fuß zu Fuß früh vor Tops oder Böden ist immer besser, dass das Warten auf den Gipfel oder Trog und dann geben zurück einige Gewinne. Diese Frage ist von grundlegender Bedeutung für alle Anlagestrategien, aber es gab nur begrenzte Arbeit und eine klare Antwort. Offensichtlich legt die Impulsrisikoprämienfaktorforschung nahe, dass das vergangene Verhalten mit Haltepositionen bis zum Aufschwung eine erfolgreiche Strategie war. Dennoch gibt es auch Arbeiten, die zeigen, dass die Impulsstrategie einem Crash-Risiko oder einer großen Umkehr unterliegt. Einige haben argumentiert, dass die Risikoprämie erhalten wird, weil es Absturzrisiken mit Impulsstrategien gibt. Höhere Renditen kommen mit höherem Risiko. Unser einfaches Diagramm versucht, das Schlüsselproblem zu lösen. Sollten Sie weiterhin das Spiel zu spielen und halten eine Position, wenn Sie nicht wissen, wann es eine Umkehrung kann ich argumentieren, dass diese Frage der Gewinn-oder Exit-Management und Risikomanagement ist wichtiger als die Frage, wie Sie einen Trend zu identifizieren . Attached Image (Zum Vergrößern anklicken) Trend Folgende Zauberer Oktober 29th, 2016 Die Zauberer waren im letzten Monat gut, und zwei Monate vor Ende des Jahres war auch die YTD-Leistung negativ. Eine weitere Nachricht vom letzten Monat war die Schließung eines Turtle Trader Fonds Saxon Investment, wie auf ihrer Website erwähnt. Saxon Investment wurde von Howard Seidler, ein Teil des Schildkröte-Handel Experimentes eingerichtet. Hier sind die vollständigen Ergebnisse ab Ende Oktober 2016: Attached Image (zum Vergrößern anklicken) Joined Apr 2011 Status: Schneiden Sie Ihre Verluste, Ride Your Winners. 2.631 Beiträge Eine starke Kauf alle wichtigen USD-Währungen Revealing langfristige Stärke, von Gabriel Grammatidis Ungeduld oder sogar Euphorie sind zwei Emotionen am meisten schädlich für den Erfolg des Handels. Die Fähigkeit zu wissen, wann zu bleiben aus dem Markt ist eine der Vans Top Aufgaben des Handels (siehe Kritische Handelsgewohnheiten erforderlich). In diesem letzten Artikel schrieb ich über die anhaltende, aber gesunde Seitwärtskonsolidierung im EURUSD. Es dauerte über ein Jahr, nachdem der Euro gegenüber dem USD im Jahr zuvor so stark gefallen war. Mit dieser typischen Tendenz folgend Konsolidierung ungefähr zu vervollständigen, zeigt der USD starke Bullishness jetzt brauchte sie gerade etwas Zeitüberschreitung, um Stärke auf seinem weiteren Weg zurückzugewinnen. Der USD wächst stärker in Bezug auf das, was im Allgemeinen stärker in Bezug auf viele Währungen und speziell in Bezug auf den Euro. EURUSD setzt seinen langfristigen Abwärtstrend fort Der Bruch des kritischen Niveaus 1.0910 im EURUSD-Paar (siehe violette Linie im Chart) hat in den letzten Wochen einen starken Impuls in den unteren Bereich der Seitenkonsolidierung gebracht (vgl - Indizierung dieser kritischen Ebene). Die Pause von 1.0910 hat auch das Preisziel von 0,8000 eingesperrt. Bitte beachten Sie, dass dieses Ziel mehr als 2000 Pips (oder 25) niedriger ist als der aktuelle Preis, der Investoren und Händlern ausgezeichnete Handelschancen bietet (von der wöchentlichen Tabelle bis hin zur 5min-Tabelle). In jedem Fall sollte der Preis nicht über die Höhe der roten Ablehnungsleiste (3. Bar von rechts) schließen. Dieses sehr wichtige Niveau wurde geschaffen, als die Märkte von den Präsidentschaftswahlen der USA erfahren haben. Viele Marktteilnehmer wurden auf dem falschen Fuß gefangen und dieser Preis stellt einen idealen Platz dar, um einen Halt für eine langfristige Position zu setzen, um einen EURUSD-Kurzschluß zu seinem Zielniveau zu reiten. Kurzfristig gibt es zwei mögliche Kursbewegungen: Der Preis findet die Resistenz höchstwahrscheinlich bei der Konsolidierung niedrig und wird sich auf das kritische Niveau zurückziehen. Dies wäre eine gesunde Pullback oder Preis könnte durch die Konsolidierung sofort zu brechen und erhöhen ihre Abwärtsdynamik. Ein Zurückbleiben von dieser starken Konsolidierung niedrig wäre in der Tat ein Zeichen für einen sehr starken USD. Mehrere EURUSD-Trades im November Diese letzten 2-3 Wochen boten hervorragende Handelschancen für alle drei Systeme, die ich traf (und die ich im Forex Trading Workshop unterrichte). Betrachten Sie die zahlreichen Handelsaufstellungen, die durch Systemnummer auf dem 60min Diagramm unten beschriftet werden. Die grauen Kästchen zeigen jeden einzelnen Handel an und geben Eintritts - und Anfangsstopplevel an. On an hourly basis, more than 10R were available within a few weeks in just this one pair. This shows the power of trading with the trend in the higher timeframe. Once a higher timeframe gives you a clear directional edge you can easily scale-in building a position-trade or grow a day-trade into a large R swing-trade. Can you see the weekly consolidation low (the horizontal gray line at 1.0546) representing strong support The failure of the last S1 pattern to deliver a winning trade at that exact level is a good counter-trend long signal indicating the beginning of an overall pullback (described earlier). Due to the fractal nature of the markets, patterns like this appear regularly in several timeframes with good trends like this. In these kind of conditions, you should definitely trade systems that help you stay in the markets. I am always interested to hear all of the reasons that people use to explain why certain price moves happened (Trump won the election, etc.). I have a strong belief that news does not make price move but that price moves from one level to the next one because of the inherent dynamics of the chart. This is why reading price chart patterns is so important charts really do tell you what is going on in the markets. What is the USD Index Doing Now The USD Index is an index calculated as the weighted average of 6 important currencies against the USD (being EUR, JPY, GBP, CAD, SEK and CHF). The USD Index has been calculated since 1973 and is listed as a currency future on the ICE futures exchange. You can also trade the USD Index through the ETF called UUP (Powershares) that tracks the index very well. The Index is said to be a leading indicator reflecting the market dynamics of the Forex market. It just sent out a signal that the Forex market overall is in strongly trending mode again For most of the time since 2008, the USD Index has been in a sideways range (see monthly chart below). The up move in early 2015 which broke prior highs was a first sign of a developing uptrend. A one-leg move, however, does not yet make an uptrend. The consolidation that followed formed a long-term setup signal in a classic Busted Breakout pattern (System S1). The entry and stop levels for this long-term trade are indicated in the chart. That trade is currently running for other peoples stops above the prior high (see orange line) and the trade is break-even now as a worst case. If a Busted pattern occurs in a beginning trend, it gives you good early signal of a strong trend developing. Target 1 at the 115 level is the projected target coming out of the S1 entry signal. Target 2 above 130 is the more aggressive target that clusters with the high of the USD Index in 2002. These levels act like magnets pulling the price higher. Now that the USD Index made a higher high, it is technically in early uptrend mode with a lot of room to go to meet its target levels. As an early indication to the Forex market as a whole, this S1 Busted pattern gives traders a high probability that other FX pairs are going into trend mode soon. Get prepared now to trade the multiple Forex trends in the coming months and years. This monthly US Index chart can be a guide to you revealing the trendiness of the FX markets (read more about the many advantages Forex trading offers Ten Reasons to Trade Forex ). Heres another currency pair with a high likelihood to start trending again shortly. EURCHF About to Resume Downtrend EURCHF has been in refresher mode for quite some time. If you have been following my articles, you might remember that I outlined the likely scenario after the unpeg occurred about 1 year ago (see Starting Signal for Extended Currency Trends ). The unpeg created a huge move down of the EURCHF in trend direction. That pronounced move, similar in scope to the EURUSD, required price to pause and regain strength again. By now prices have pulled back nicely to the Big number of 1.1000 as well as rejoined with the 21EMA (see monthly chart below). Actually you can clearly see how the monthly bars have found support and resistance at the 8EMA respecting the 21EMA and how the price bars have become very tight. These signs indicate that the very healthy pullback is nearing its end. The rounded consolidation is showing the first signs of ending with the breaking lower of the last small red bar (see red line). This triggered a short entry based on System 3 (3TMA). Being able to set a tight stop protected by the 21EMA above as well as the Big number (1.1000) represents two edges already helping this trade. This pair and the other CHF pairs are back on my list of very promising long-term trends. Over the coming weeks and months, many excellent short, medium and long-term trading opportunities for low risk Forex trades will present themselves. Now is the time to put together your game plan with multiple edges to profit from these trending currency pairs. Now is the time to more actively stalk the markets for easy to identify low-risk setup patterns. Most of the CAD, JPY and AUD pairs have already been trending nicely for quite some time. Now the USD and CHF pairs are about to join the other pairs in major trend moves. You can see these long-term trends beginning in the charts above. Whether you want to open investment positions (using the weekly or daily chart), swing trade the 4-hour chart, or day trade the 5 minute charts, the opportunities are going to be plentiful. With these nascent trends, the leverage, the liquidity, and the 24-hour-trading the Forex market offers, you have to ask yourself: why arent you trading currencies yet (Note: Even if you are not set up to trade Forex yet, you could still trade these trends using currency ETFs. You could short the EURUSD through EUFX or the double leveraged EUO. Likewise, you could simply go long the USD with the ETF symbol UUP. For the EURCHF trade mentioned above, Europeans could short a 5x leveraged EURCHF ETF - though that offering may not be available in other geographies.) For more information on how to scale-into a trade pyramid (position-trade) or transfer a day-trade into a swing-trade please click here to view my Trade of the Week video. Good trading, Gabriel Grammatidis Attached Images (click to enlarge) Inside a Moneymaking Machine Like No Other The Medallion Fund, an employees-only offering for the quants at Renaissance Technologies, is the blackest box in all of finance. by Katherine Burton - November 21, 2016 Sixty miles east of Wall Street, a spit of land shaped like a whales tail separates Long Island Sound and Conscience Bay. The mansions here, with their long, gated driveways and million-dollar views, are part of a hamlet called Old Field. Locals have another name for these moneyed lanes: the Renaissance Riviera. Thats because the areas wealthiest residents, scientists all, work for the quantitative hedge fund Renaissance Technologies, based in nearby East Setauket. They are the creators and overseers of the Medallion Fundperhaps the worlds greatest moneymaking machine. Medallion is open only to Renaissances roughly 300 employees, about 90 of whom are Ph. D.s, as well as a select few individuals with deep-rooted connections to the firm. The fabled fund, known for its intense secrecy, has produced about 55 billion in profit over the last 28 years, according to data compiled by Bloomberg, making it about 10 billion more profitable than funds run by billionaires Ray Dalio and George Soros. Whats more, it did so in a shorter time and with fewer assets under management. The fund almost never loses money. Its biggest drawdown in one five-year period was half a percent. Renaissance is the commercial version of the Manhattan Project, says Andrew Lo, a finance professor at MITs Sloan School of Management and chairman of AlphaSimplex, a quant research firm. Lo credits Jim Simons, the 78-year-old mathematician who founded Renaissance in 1982, for bringing so many scientists together. They are the pinnacle of quant investing. No one else is even close. Few firms are the subject of so much fascination, rumor, or speculation. Everyone has heard of Renaissance almost no one knows what goes on inside. (The company alsooperates three hedge funds. open to outside investors, that together oversee about 26 billion, although their performance is less spectacular than Medallions.) Apart from Simons, who retired in 2009 to focus on philanthropic causes, relatively little has been known about this small group of scientistswhose vast wealth is greater than the gross domestic product of many countries and increasingly influences U. S. politics 1 until now. Renaissances owners and executives declined to comment for this story through the companys spokesman, Jonathan Gasthalter. What follows is the product of extensive research and more than two dozen interviews with people who know them, have worked with them, or have competed against them. assets. bwbx. io/images/users/. /-999x-999.gif This story appears in the December 2016 / January 2017 issue of Bloomberg Markets . Renaissance is unique, even among hedge funds, for the geniusand eccentricitiesof its people. Peter Brown, who co-heads the firm, usually sleeps on a Murphy bed in his office. His counterpart, Robert Mercer, rarely speaks youre more likely to catch him whistling Yankee Doodle Dandy in meetings than to hear his voice. 2 Screaming battles seem to help a pair of identical twins, both of them Ph. D. string theorists, produce some of their best work. Employees arent above turf wars, either: A power grab may have once lifted a Russian scientist into a larger role within the highly profitable equity business in a new guard vs. old guard struggle. For outsiders, the mystery of mysteries is how Medallion has managed to pump out annualized returns of almost 80 percent a year, before fees. Even after all these years theyve managed to fend off copycats, says Philippe Bonnefoy, a former Medallion investor who later co-founded Eleuthera Capital, a Switzerland-based quantitative macro firm. Competitors have identified some likely reasons for the funds success, though. Renaissances computers are some of the worlds most powerful, for one. Its employees have moreand betterdata. Theyve found more signals on which to base their predictions and have better models for allocating capital. They also pay close attention to the cost of trades and to how their own trading moves the markets. But as computing power becomes ever cheaper and competitors sharpen their skills, will Medallion continue to mint money Quants seem like saviors to investors disappointed with how mere mortals have managed their money of late. In 2016 clients plugged 21 billion into quant hedge funds, while pulling 60 billion from those that do everything else. One noteworthy quant shop, Two Sigma, managed just 5 billion during the financial crisis and has seen assets jump to 37 billion. Even old-fashioned traders such as Paul Tudor Jones and Steve Cohen are adding to their computer scientist ranks in hopes of boosting returns. Renaissances success, of course, ultimately lies with the people who built, improved upon, and maintain Medallions models, many of whom met at IBM in the 1980s, where they used statistical analysis to tackle daunting linguistic challenges. This is their story. imons is already well-known: math genius, professor at MIT and Harvard, recipient of the Oswald Veblen Prize in Geometry, and co-creator of the Chern-Simons theory. He was also a code breaker for the Institute for Defense Analyses, where he worked finding messages amid the noise. The goal of quant trading is similar: to build models that find signals hidden in the noise of the markets. Often theyre just whispers, yet theyll help predict how the price of a stock or a bond or a barrel of oil might move. The problem is complex. Price movements depend on fundamentals and flows and the sometimes irrational behavior of people who are doing the buying and selling. Although Simons lost the IDA job after denouncing the Vietnam War in a letter to the New York Times. the connections he made through his work in cryptography helped create Renaissance and, a few years later, Medallion. Over the next decade, while chairing the math department at Stony Brook University, Simons dabbled in trading commodity futures. In 1977 he left academia for good to try his hand at managing money. 3 Initially he bought and sold commodities, making his bets based on fundamentals such as supply and demand. He found the experience gut wrenching, so he turned to his network of cryptographers and mathematicians for help looking at patterns: Elwyn Berlekamp and Leonard Baum, former colleagues from IDA, and Stony Brook professors Henry Laufer and James Ax. Maybe there were some ways to predict prices statistically, Simons said in a 2015 interview with Numberphile. Gradually we built models. At their core, such models usually fall into one of two camps, trend-following or mean-reversion. Renaissances system had a foot in both. Its results were mixed at first: up 8.8 percent in 1988, its first year, and down 4.1 percent in 1989. But in 1990, after focusing exclusively on shorter-term trading, Medallion chalked up a 56 percent return, net of fees. I was confident that the models would work better, says Berlekamp, who returned to academia in 1991 and is now a professor emeritus at the University of California at Berkeley. I didnt think they would be as good as they were. Eventually the scientists went so far as to develop an in-house programming language for their models. Today, Medallion uses dozens of strategies that run together as one system. The code powering the fund includes several million lines, according to people familiar with the company. Various teams are responsible for specific areas of research, but in practice everybody can work on everything. Theres a meeting every Tuesday to hash out ideas. In the early 1990s, big annual returns became the norm at Renaissance: 39.4 percent, 34 percent, 39.1 percent. Prospective investors clamored to get into Medallion, but the company didnt pay them much heedor coddle clients for that matter. Bonnefoy recalls dialing a Manhattan phone number to hear a recording of the monthly returns Renaissances legal department doubled as unhelpful customer service representatives. (To this day the companys website, rentec. looks like it dates from the Netscape era.) In 1993, Renaissance stopped accepting new money from outsiders. Fees were also ratcheted upfrom 5 percent of assets and 20 percent of profits, to 5 percent and 44 percent. They raised their fees to exorbitant levels and were still head and shoulders above everyone else, says Bonnefoy, who, along with every other outsider, was finally booted from Medallion in 2005. Encouraged by Medallions success, Simons by the mid-90s was looking for more researchers. A rsum with Wall Street experience or even a finance background was a firm pass. We hire people who have done good science, Simons once said. The next surge of talentmuch of which remains the core of the company todaycame from a team of mathematicians at the IBM Thomas J. Watson Research Center in Yorktown Heights, N. Y. who were wrestling with speech recognition and machine translation. In the early days of tackling these problems, computer scientists teamed with linguists and tried to code grammar. At IBM, a group including Mercer and Brown reasoned that the problems would be better solved using statistics and probabilities. (Their boss, Frederick Jelinek, liked to say, Whenever I fire a linguist, the system gets better.) According to scientists who worked at the research center then, the team fed reams of data into its computers. Documents from the Canadian Parliament, for instance, were available in both English and French, which none of the scientists spoke. (Mercer once disappeared for several months to type French verb conjugations into a computer, according to a source.) The data allowed them to write an algorithm that found the most likely match for the phrase Le chien est battu par Jean was John does beat the dog. A similar approach applied to speech recognition: Given auditory signal x. the speaker probably said the word y . Speech recognition and translation are the intersection of math and computer science, says Ernie Chan, who worked at the research center in the mid-1990s and now runs quant firm QTS Capital Management. The scientists werent just working on academic problems they were also developing theories and writing software to implement the solutions, he says. The groups work eventually paved the way for Google Translate and Apples Siri. Mercer and Brown went to IBMs management in 1993 with a bold proposition, says a person who knows the two: Let them build models to manage a portion of the colossal companys then-28 billion pension fund. IBM balked, questioning what computational linguists would know about overseeing investments. But the duos fascination with financial markets was just beginning. assets. bwbx. io/images/users/. 0/v0/-1x-1.png That same year, Nick Patterson. a former code breaker for British and U. S. intelligence agencies, joined Renaissance and approached acquaintances Brown and Mercer. IBM was in serious trouble, and morale was poor, so it was something of a recruiting opportunity, says Patterson, who worked at Renaissance until 2001 and is now a senior computational biologist researching genetics at the Broad Institute of MIT and Harvard. The two decided to join, drawn by the 50 percent pay raise. They roomed in an attic apartment in Setauket and often dined together. When the bill came, they would pull out a special calculator that could generate random numbers. Whoever produced the higher number picked up the tab. Renaissance was started by a couple of mathematicians, Brown said in a 2013 conference for computational linguists. They had no idea how to program. Theyre people who learned how to program by reading computer manuals, and thats not a particularly good way of learning. He and Mercer had learned how to build large systemswith many people working on them simultaneouslywhich was a skill set they used to Renaissances advantage. Not that their new field was without challenges. Its all noise in finance, he said. More IBM veterans joined them on Long Island, including Stephen and Vincent Della Pietra. the string-theorist twins Lalit Bahl. who had created algorithms to recognize human speech Mukund Padmanabhan, whose specialty was digital-signal processingDavid Magerman. a programmer and Glen Whitney. who wrote software as a summer intern. The takeaway from IBM was that the whole is greater than the sum of its parts, says Chan. They all worked together. The atmosphere at Renaissance was different than what theyd left behind. We quickly learned that the financial world is different from IBM, Brown said at the conference. Its ruthless. Either your models work better than the other guys, and you make money, or they dont, and you go broke. That kind of pressure really focuses ones attention. Renaissance also spent heavily collecting, sorting, and cleaning data, as well as making it accessible to its researchers. If you have an idea, you want to test it quickly. And if you have to get the data in shape, it slows down the process tremendously, says Patterson. Cerebral challenges werent the only incentive for Renaissances data-hungry scientists. They also enjoyed something more intangible: a sense of family. assets. bwbx. io/images/users/. Y/v0/-1x-1.jpg James Simons, Renaissance Technologies Corp, chairman and president Photographer: Jin Lee/Bloomberg Simons was the benevolent father figure. No other Renaissance senior executive has possessed his people skills, those who know him and the company say, and he inspired the supernerds to stick together. Its an open atmosphere, Simons said in a speech at MIT in 2010. We make sure everyone knows what everyone else is doing, the sooner the better. Thats what stimulates people. When the IBM crew arrived at Renaissance, Medallion was already producing annual returns, after fees, of at least 30 percent almost exclusively from futures trading. In the early days, anomalies were easy to spot and exploit. A Renaissance scientist noted that Standard amp Poors options and futures closing times were 15 minutes apart, a detail he turned into a profit engine for a time, one former investor says. The system was full of such aberrations, he says, and the scientists researched each of them to death. Adding them all up produced serious moneymillions at first, and before long, billions. But as financial sophistication grew and more quants plied their craft at decoding markets, the inefficiencies began disappearing. When Mercer and Brown joined they were assigned to different research areas, but it soon became apparent they were better together than apart. They fed off each other: Brown was the optimist, and Mercer the skeptic. Peter is very creative with a lot of ideas, and Bob says, I think we need to think hard about that,8201 says Patterson. They took charge of the equities group, which people say was losing money. It took them four years to get the system working, says Patterson. Jim was very patient. The investment paid off. Today the equities group accounts for the majority of Medallions profits, primarily using derivatives and leverage of four to five times its capital, according to documents filed with the U. S. Department of Labor. 4 assets. bwbx. io/images/users/. w/v0/-1x-1.png You need to build a system that is layered and layered, Simons said in a 2000 interview with Institutional Investor. explaining some of the philosophy behind the firm and the Medallion model. And with each new idea, you have to determine: Is this really new, or is this somehow embedded in what weve done already Once thats determined, the team would figure out how much weighting to give it. Signals may eventually go cold over time but will usually be kept around because they can sometimes reemergeor have unintended consequences if removed. A source says positions are held anywhere from seconds to seasons. At the 2013 conference, Brown referenced an example they once shared with outside Medallion investors: By studying cloud cover data, they found a correlation between sunny days and rising markets from New York to Tokyo. It turns out that when its cloudy in Paris, the French market is less likely to go up than when its sunny in Paris, he said. It wasnt a big moneymaker, though, because it was true only slightly more than 50 percent of the time. Brown continued: The point is that, if there were signals that made a lot of sense that were very strong, they would have long ago been traded out.8201. What we do is look for lots and lots, and we have, I dont know, like 90 Ph. D.s in math and physics, who just sit there looking for these signals all day long. We have 10,000 processors in there that are constantly grinding away looking for signals. In addition to language specialists, astrophysicists have historically had an outsize impact on the systems success, according to people familiar with the firm. These scientists excel at screening noisy data. String theorists have also had a major role, and the Della Pietra brotherswho reunited with their former IBM bosses to work on equitieswere the first of many with that background. The identical twins, now 56, have never strayed far from each other: They took an honors science program at Columbia University as high school students attended Princeton as undergraduates, studying physics and received doctorates from Harvard in 1986. They always sat next to each other, says Steven Strogatz, a math professor at Cornell University who remembers them as Princeton freshmen in a junior-year-level abstract algebra class. Their talking involved a lot of arguing. It was passionate mathematical discussion, and they were always correcting the teacher or explaining something to each other. Chan, who worked with them at IBM, remembers them screaming at each otherbut never at anyone else, to whom they were kind and humble. Their twinship added another dimension, too. They are almost telepathic, he says. At Renaissance, the Della Pietras have shared adjacent offices separated by an internal window to facilitate discussion. They are creative people and very competitive with each other, says Patterson, to whom they reported for a time. The IBM crew focused on improving the systems performance and efficiency. Since Renaissances models were short-term oriented, they spent time looking at execution costs and researching how their trades moved the marketsa particularly difficult problem to crack, according to other quants. They also ensured that the trades and profits matched what the system had intended, since a bad price or other glitch could throw off the whole operation. assets. bwbx. io/images/users/. U/v0/-1x-1.png Return sources: Labor Department, More Money Than God by Sebastian Mallaby, Investing in the Modern Age by Rachel and William Ziemba, Internal company documents, Bloomberg reporting How much money an employee has in Medallion depends on his overall contribution to the firmand collaboration is key to getting a bigger piece of the pie. Employees are awarded an allocation of shares they can buy. In addition, a quarter of ones pay is deferred and invested in Medallion, where it stays for four years. Employees must also pay fees of as much as 5 and 44. Simons determined, almost from the beginning, that the funds overall size can affect performance: Too much money destroys returns. Renaissance currently caps Medallions assets between 9 billion and 10 billion, about twice what it was a decade ago. Profits get distributed every six months. Thanks to Medallion, Simonswho still owns as much as 50 percent of the firmhas a net worth of 15.5 billion, according to estimates by the Bloomberg Billionaires Index. Laufer, who owns the next-largest stake (possibly as much as 25 percent), Brown, and Mercer are among other employees worth hundreds of millions of dollars. In some ways, money, not unlike the companys familial feel, even binds the place together. With the exception of the scientists who depart for academia or to pursue philanthropy, folks dont leave Renaissance. Why would they The problems are complex, the colleagues first-rate, and the paychecks huge. As everyone became rich off Medallion, lifestyles changed. Trains to Manhattan gave way to helicopter commutes. Scientists swapped Hondas for Porsches. Fancy hobbies became normal. Simonss cousin, Robert Lourie. who heads futures research, built an equestrian arena for his daughter, with arches so large that a bridge into New York City had to be shut down at night to facilitate their journey. Yachts also became a thing. Mercer has commissioned a succession of them, each called Sea Owl. For his part, Simonss 222-foot Archimedes has a wood-burning fireplace. Both vessels have a propulsion system so novel that they dont require an anchor. Always the merry ringleader, Simons planned company tripsto Bermuda, the Dominican Republic, Florida, Vermontand encouraged employees to bring their families. Company lore is that on one of the firms ski trips, Simons, a longtime smoker, bought an insurance policy for a restaurant so he wouldnt have to forgo his beloved Merits. Money has also threatened to destroy the family atmosphere. In 2001, Renaissance hired a Russian scientist who, like many of his peers, came west after the collapse of the Soviet Union: Alexander Belopolsky. Patterson was against bringing him aboard, he says, because he had recently worked on Wall Street, where he had job-hopped. His fears proved prescient. In 2003 he and another Russian, Pavel Volfbeyn, announced they were leaving for hedge fund Millennium Partners, where theyd negotiated healthy bonuses and the right to keep a large part of their own profits. Renaissance sued them and Millennium, worried the researchers would take the firms secrets with them. All parties later settled out of court. Around that time another of Renaissances Russian-born researchers, Alexey Kononenko, who received his Ph. D. from Penn State in 1997 and had also done a brief stint on Wall Street, was promoted within the equities group. Senior staffers ended up discussing Kononenkos advancement during one of their regular dinners at Simonss house. One person familiar with the situation says the scientists were just questioning why he had moved ahead of colleagues who had been there much longer, much the way an academic might complain about a younger colleague getting tenure. Other people with knowledge of the firm say Kononenkos promotion was a significant event in Renaissances history and that the Russian had actually executed a power play. Whatever the reasons for Kononenkos advancement, the outcome has safeguarded the well from which Renaissances wealth flows: Medallion has averaged more than a 40 percent return, after fees, since the dinner. When rivals and former investors are asked how Renaissance can continue to make such mind-blowing returns, the response is unanimous: They run faster than anyone else. Yet all that running hasnt always kept them on their feet when everyone else stumbled. In August 2007, rising mortgage defaults sent several of the largest quant hedge funds, including a 30 billion giant run by Goldman Sachs, into a tailspin. Managers at these firms were forced to cut positions, worsening the carnage. Insiders say the rout cost Medallion almost 1 billionaround one-fifth of the fundin a matter of days. Renaissance executives, wary that continued chaos would wipe out their own fund, braced to turn down their own risk dial and begin selling positions. They were on the verge of capitulating when the market rebounded over the remainder of the year, Medallion made up the losses and more, ending 2007 with an 85.9 percent gain. The Renaissance executives had learned an important lesson: Dont mess with the models. Another lesson may one day prove even more important: Beware of the damage others can cause. In a letter that same month to investors in his public institutional equities fund, Simons wrote: While we believe we have an excellent set of predictive signals, some of these are undoubtedly shared by a number of long/short hedge funds. No system lasts forever, say quants. They ask how long Medallions magic can continue. But seven years after Simonss retirement, the funds money-printing ways persist. Even in the first half of 2016, while many hedge funds struggled, it made more than 20 percent. Wealth and influence at Renaissance have grown apace. The most important business stories of the day. Get Bloombergs daily newsletter. Sign Up Yet as successful as Renaissance has been under Brown and Mercerwho are 61 and 70, respectivelyindustry insiders wonder how the firm will handle its next succession. They also reserve their reverence. Take, for instance, the anecdote from an invite-only conference earlier this year. An audience member asked a panel of quant managers, Who would be your dream hire After a bit of nervous laughter, one of them gave his honest answer: Jim Simons. Attached Image (click to enlarge) Joined Apr 2011 Status: Cut Your Losses, Ride Your Winners. 2,631 Posts Saturday, December 03, 2016 The breakout stop comes to the rescue (again) Posted by Trader Steve In the second half of 2011, and in particular the last quarter, I was experiencing a frustrating time. The markets were volatile, and I suffered a number of trades where price initially broke out in my favour, only to sharply reverse and end up generating losses around a full -1R. This was because those trades had not been open a sufficient length of time for my trailing stop to start moving from its initial price level. The trade that really stung was a long position in a small UK stock in November 2011. After initiating the trade, my open profits reached about 5R after only three days, yet my initial stop had not moved, based on the rules I used at the time. Then, price did a sharp about-turn, and three sessions later, I was stopped out for a full -1R loss. After this happened, I retreated to cash and took a break to think. The subsequent change to my own method resulted from reading David Ryans interview in Market Wizards . Lets look at what he had to say: quotI want to buy it as soon as it goes to new highs. quot quotStocks should be at a profit the first day you buy them. In fact, having a profit on the first day is one of the best indicators that you are going to make money on that trade. quot So that tallied with my own beliefs as a trend follower. Jack Schwager asked him the following question: If you buy a stock at new highs and then it pulls back into the range, at what point do you decide it was a false breakout Ryans response was quotIf it reenters its base, I have a rule to cut at least 50 percent of the position. quot quotIn some cases, it will break out and come back to the top of the base, but not reenter. Thats fine, and I will stay with the stock. But if the top of the base was 20 and it breaks back to 19 3/4, I want to sell at least half of the position because the stock didnt keep on moving. Frequently, when a stock drops back into its base, it goes all the way back down to the lower end of the base. In the example, if it goes down from 21 down to 19 3/4, it will often go all the way back down to 16. Therefore, you want to cut your losses quickly. quot As Ed Seykota would say, reading that was an quotA-haquot moment, and I implemented what I refer to as the breakout stop into my own method. The only difference is that I am more aggressive than David Ryan in cutting the losses - I fully close the position if price falls back below the breakout level. Using this type of stop does have its own frustrations - if price oscillates around the breakout level, you can get whipsawed around. But I can live with that. Immediately, the average size of my losing trades began to drop. Since adopting the rule in the summer of 2012, the average loss suffered has reduced to -0.41R. In addition, my losing positions generally are cut very quickly - normally within 24 hours of opening the trade. This means that I do not have equity tied up for long in a non-performing position. When you are adopting a trend following method, where the typical win ratio is less than 50, this aggressive cutting of losses will have a major positive impact on your equity when compounded over a period of time. My latest losing trade demonstrates a breakout failure very well. Here is the chart: You can see how price was starting to form a pattern of higher highs and higher lows from the early October price low. Throughout November, price started consolidating, and volatility started contracting. This gave me a potential setup. As soon as price broke out, I entered on an intra-day basis. As we can clearly see, this attempted price move was immediately repelled, and price fell back below the breakout level, triggering an exit the next morning. In this case, the loss suffered was -0.25R. We can also see what happened next with price, which again mirrored Ryans own observations. As of yesterdays close, price had fallen well below where my initial stop would have been placed (which, without the breakout stop, would have created a bigger loss), and price is now threatening to breakout in the opposite direction I have seen far too many charts, and suffered far too many losses, where the use of my own version of the breakout stop has helped save me money, far outstripping the losses suffered due to any whipsawing. This type of stop matches my own beliefs about trading and breakouts in particular, and was therefore easy to adopt from a psychological point of view. I am a breakout trader, and if price breaks out, then at worst price will re-test the breakout level, but will not fall back within the previous price range. If it does, I bail out and move on - the breakout has failed, and the reason or rationale for entering the trade no longer exists. As a result, the vast majority of my losing trades can be viewed simply as a cost of business. Meister dein Setup, Meister dein Selbst. (NQoos)Economic Calendar: Today Premier forex trading news site Founded in 2008, ForexLive is the premier forex trading news site offering interesting commentary, opinion and analysis for true FX trading professionals. Holen Sie sich die neuesten Börsenhandel Börsenmeldungen und aktuelle Updates von aktiven Händlern täglich. ForexLive Blog Beiträge Feature führenden technischen Analyse Charting-Tipps, Forex-Analyse und Währung Paar Handel Tutorials. Finden Sie heraus, wie die Vorteile von Swings in globalen Devisenmärkten zu nutzen und sehen Sie unsere Echtzeit-Forex-Nachrichten Analyse und Reaktionen auf Zentralbank Nachrichten, Wirtschaftsindikatoren und Weltveranstaltungen. 2016 - Live Analytics Inc v.0.8.2659 HIGH RISK WARNUNG: Der Devisenhandel hat ein hohes Risiko, das möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet ist. Leverage schafft zusätzliche Risiken für Risiken und Verluste. Bevor Sie sich entscheiden, Devisenhandel, sorgfältig überlegen Sie Ihre Anlageziele, Erfahrung Ebene und Risikobereitschaft. Sie könnten einige oder alle Ihre anfänglichen Investitionen verlieren nicht Geld investieren, die Sie nicht leisten können, zu verlieren. Erziehen Sie sich auf die mit dem Devisenhandel verbundenen Risiken und suchen Sie Ratschläge von einem unabhängigen Finanz - oder Steuerberater, wenn Sie Fragen haben. BERATUNG WARNHINWEIS: FOREXLIVE bietet Referenzen und Links zu ausgewählten Blogs und anderen Quellen von Wirtschafts - und Marktinformationen als Bildungsdienst für ihre Kunden und Interessenten und unterstützt nicht die Meinungen oder Empfehlungen der Blogs oder anderer Informationsquellen. Kunden und Interessenten werden empfohlen, die Meinungen und Analysen, die in den Blogs oder anderen Informationsquellen im Kontext des Klienten angeboten werden, sorgfältig zu prüfen und individuelle Analysen und Entscheidungen zu treffen. Keiner der Blogs oder anderen Informationsquellen ist als eine Erfolgsbilanz zu betrachten. Die bisherige Wertentwicklung ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse und FOREXLIVE empfiehlt insbesondere Kunden und Interessenten, alle Ansprüche und Darstellungen von Beratern, Bloggern, Geldmanagern und Systemanbietern sorgfältig zu überprüfen, bevor sie Geld investieren oder ein Konto bei einem Devisenhändler eröffnen. Alle in dieser Website enthaltenen Nachrichten, Meinungen, Recherchen, Daten oder sonstigen Informationen werden als allgemeine Marktkommentare zur Verfügung gestellt und stellen keine Anlage - oder Handelsberatung dar. FOREXLIVE lehnt ausdrücklich jegliche Haftung für entgangenen Gewinn oder Gewinn ohne Einschränkung ab, der sich direkt oder indirekt aus der Nutzung oder dem Vertrauen auf diese Informationen ergeben kann. Wie bei allen solchen Beratungsleistungen sind auch die bisherigen Ergebnisse keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Viewing Touch / Click anywhere to closeLive Trading Classes As a registered member of TradeMentors, you will be invited to all of our live trading classes, training webinars, training sessions, boot camps, and much, much more. Join a community of traders, and let the learning and trading begin Recorded Video 38 Audio Trading Training Once you8217re a registered member of TradeMentors, you will have access to a library of trading training videos for your review. These are educational insights that other mentors charge thousands of dollars for, which are included for absolutely free with your registration. Stocks, Futures 38 Forex Lessons At TradeMentors, we have experts in each field, Stocks, Futures 38 Forex. Dr. Scott Brown, who holds a PhD in Finance, David Duty, who has probably been trading since you were just a child, and Lan Turner, who has been featured on the Chicago Board of Trade event. Learn Advanced Trading Strategies Additional Membership Privileges Learn to trade from veteran traders. Whether you8217re just a beginner or looking for more advanced training, TradeMentors has something for every level of trader. You have provided the best education and content I have ever seen. It has been a game changer for me. Your recommendation to the TNT education material has added even more to the overall package. Lan Turner is clearly a leader in his field. --- Cliff, Oxford Club Chairman Circle Member, Canada There is the risk of loss in trading. This video is not a recommendation to buy or sell any specific Stock, Futures, Forex or Option. We Love Trading Stocks, Futures 38 Forex Check out the software used during the demonstration by clicking on the icons below Join Our Free Club 38 Receive 8220Charting Secrets Cheat Sheet8221 FREE Which is the better bet AAPL is now run by a Fortune 500 yes-man. It has been down - trending for two years with little recent volume. Facebook looks horrible after its big dump, but it has stellar earnings and high volume. Sign up today to receive these current market video notifications sent right to your email. All information is for educational use only and is not investment advice. Trading financial instruments, including Stocks, Futures, Forex or Options on margin, carries a high level of risk and is not suitable for all investors. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Before deciding to invest in any of these financial instruments you should carefully consider your investment objectives, level of experience, and risk appetite. Es sollte nur das Risikokapital für den Handel verwendet werden und nur diejenigen mit ausreichendem Risikokapital sollten den Handel berücksichtigen. The possibility exists that you could sustain losses exceeding your initial investment. You should be aware of all the risks associated with trading and seek advice from an independent financial advisor if you have any doubts. Past performance, whether actual or hypothetical, is not necessarily indicative of future results. All depictions of trades whether by video or image are for illustrative purposes only and not a recommendation to buy or sell any particular financial instrument and do not factor in trading costs in trading examples due to varying commission and fees among traders. The impact on market prices due to seasonal, market cycles or news events may already be reflected in the price. See full risk disclosure. See full risk disclosure Copyright 169 TradeMentors, All Rights Reserved. Join our club, we8217re just a couple of nice guys trading the markets, showing you how and what we8217re doing. How often Whenever we see something important we think you should know about.