Counter Trend Trading Strategies

Mientras que la mayoría de los comerciantes reconocerán que el comercio en la dirección de la tendencia a largo plazo es la forma más probable de la negociación, hay algunos comerciantes que están buscando para intercambiar un par de divisas como se retrae o retrocede De su tendencia general. Es para estos comerciantes que esta pieza está escrita. Hablando en términos generales, después de que un par de divisas haya hecho un movimiento fuerte durante un período prolongado de tiempo en una dirección, es probable que se produzca un retroceso. Cuanto más fuerte y más largo sea el movimiento en la dirección de la tendencia, más fuerte será el retroceso. (Como es el caso con prácticamente todo en el comercio, no hay absolutamente ninguna garantía.) Letrsquos echar un vistazo a la tabla Diaria del par AUDJPY belowhellip En este gráfico tenemos tres ejemplos de ldquofading el moverdquo. La primera se basa en un movimiento de 5 días a la parte superior que continuó por 230 pips y el retroceso movido 110 pips en la dirección opuesta. El segundo es un movimiento alcista de 7 días de 380 pips con un retroceso de 220 pips. El último ejemplo es un movimiento alcista de 6 días de 360 ​​pips con un retroceso de aproximadamente 85 pips. Puede ver que después de cada movimiento fuerte en la dirección de la tendencia, hay un retroceso o consolidación. LdquoFading el moverdquo significa que un comerciante esperará el movimiento a la parte superior a la parada. Esta parada puede tener lugar a un nivel de Soporte o Resistencia o un nivel Fib por ejemplo. También puede ser identificado por los tipos de candelabros que se forman en el punto de la parada. Un comerciante estaría buscando dojis, mechas largas o patrones de velas de reversión alcista a lo largo del nivel de soporte que se está formando. Una vez que se produce la parada, el comerciante entonces ldquofaderdquo ese movimiento. En otras palabras, se abrirá un comercio en la dirección opuesta a la original movehellipthey sería la venta o el desvanecimiento de la AUDJPY en este caso. A menudo la estrategia ldquoFade the Moverdquo es empleada por los comerciantes fundamentales en un cuadro de tiempo más corto después de un anuncio de noticias mueve fuertemente un par de divisas en una dirección u otra. El proceso de pensamiento es que después de que el aumento inicial o pico en el precio, la retirada / retracement ocurrirá y pueden ldquo se desvanecen el moverdquo. Tenga en cuenta, sin embargo, que cuando el comercio contra la tendencia dominante, ya sea en un gráfico de más largo o corto plazo, un comerciante está asumiendo un riesgo adicional. Para demostrar este punto, otra cosa que se nota inmediatamente de nuestros ejemplos en el gráfico de AUDJPY, es que realmente no hay correlación entre la fuerza o la duración del movimiento y la cantidad del retroceso. Este es un gran desafío cuando se negocia contra la tendencia: la tendencia a largo plazo puede volver en cualquier momento. Por último, si un comerciante estaba utilizando esta estrategia en una tendencia a la baja, el comerciante espera a que el par se detenga en su movimiento a la baja y que luego se desvanecen el movimiento mediante la compra de la pareja. DailyFX proporciona noticias forex y análisis técnico sobre las tendencias que influyen en los mercados de divisas globales. Aprenda el comercio de divisas con una cuenta de práctica libre y gráficos comerciales de FXCM. ORBP Estrategia de negociación de la contra-tendencia (Filtro 038 Salir) I. Desarrollador de la estrategia de negociación: Toby Crabel (ORBP: Fuente: Crabel, T. (1990). Day Trading con Patrones de Precio a Corto Plazo y Apertura de Apertura. Greenville: Traders Press, Inc. Concepto: La expansión de la volatilidad con un sesgo de contra-tendencia. Objetivo de la investigación: Verificación del rendimiento del filtro de contra-tendencia y de la salida del tiempo. Especificación: Tabla 1. Resultados: Figura 1-2. Configuración comercial: N / A. Trade Entry: ORBP Counter-Trend: Un comercio se toma a una cantidad predeterminada por encima / por debajo de la apertura. La cantidad predeterminada se denomina estiramiento. Operaciones Largas: En un modo bajista (definido por la Tabla de Filtros 1), se coloca una parada de compra en el Tramo Abierto. Operaciones cortas: En un modo alcista, una parada de venta se coloca en el estiramiento abierto. Salidas comerciales: Cuadro 1. Cartera: 42 mercados de futuros de cuatro grandes sectores del mercado (materias primas, divisas, tasas de interés e índices de renta variable). Datos: 32 años desde 1980. Plataforma de Pruebas: MATLAB. II. Prueba de sensibilidad Todas las gráficas tridimensionales son seguidas por las gráficas de contorno en 2D para el factor de beneficio, la relación de Sharpe, el índice de desempeño de úlcera, el CAGR, la reducción máxima, el porcentaje de operaciones rentables y el promedio. Ganar / Promedio Índice de siniestralidad. La imagen final muestra la sensibilidad de la curva de equidad. Variables probadas: TrendIndex amp TimeIndex (Definiciones: Tabla 1): Gráfico 1 Rendimiento de la cartera (Entradas: Tabla 1 Com. Amp Slippage: 0). TrendIndex 2, 80, Paso 2 ORBP Counter-Trend: Un comercio se toma a una cantidad predeterminada por encima / por debajo del abierto. La cantidad predeterminada se denomina estiramiento (definido anteriormente). Largas operaciones: En un modo bajista (definido por el filtro), una parada de compra se coloca en el estiramiento abierto. Operaciones cortas: En un modo alcista, una parada de venta se coloca en el estiramiento abierto. Tiempo de salida: n día al cierre, n TimeIndex. Stop Loss Exit: ATR (ATRLength) es el rango promedio verdadero durante un período de ATRLength. ATRStop es un múltiplo de ATR (ATRLength). Operaciones largas: Una parada de venta se coloca en la entrada ATR (ATRLength) ATRStop. Operaciones cortas: Se coloca una parada de compra en la entrada ATR (ATRLength) ATRStop. TimeIndex 1, 40, Paso 1 ATRLength 20 ATRStop 6 TrendIndex 2, 80, Paso 2 TimeIndex 1, 40, Paso 1 El toro sube por las escaleras y el oso salta por la ventana El toro sube por las escaleras y el oso salta por la ventana Aprenda cómo cortar existencias con nuestra estrategia de negociación de Counter Trend. Cuántas veces has visto una fuerte acumulación de existencias y te preguntas por qué no te metes en O incluso peor, decides perseguirlo y comprar demasiado alto. Lo he hecho yo mismo más veces de las que puedo contar. Lo que me di cuenta es que cuando te pierdas el spot de breakout tienes que esperar simplemente otra configuración. Así que cuando veo una acción de molienda y hacer nuevos máximos a menudo me pregunto dónde está la parte superior y cuando puedo corto esto. A menudo vemos la rampa de las existencias, luego bajar bruscamente, subir, bajar bruscamente. Me encanta estar en el mercado por el menor tiempo posible. Uno de los factores de Riesgo es nuestro tiempo de exposición en el mercado. Cuando debo un stock fuerte cerca de la parte superior de mi parada está siempre en lo alto y busco un rápido retorno a los promedios móviles. Esta estrategia sencilla funciona en los mercados de Bull y Bear, y nos permite intercambiar ambos lados de la tendencia. Mi estrategia de negociación de tendencias de contador proporciona más oportunidades que una estrategia de dirección única. Estrategia de inversión de comercio Además de las existencias de comercio de impulso a la alza, Im un gran fan de las inversiones comerciales. Una de las primeras cosas que me di cuenta como un nuevo operador fue que es imposible predecir cuándo una acción va a hacer un gran movimiento hacia arriba o hacia abajo, pero casi todos esos movimientos se traducirá en una inversión. En lugar de sentirme frustrado de que me perdí un gran motor, lo veo como una oportunidad para intercambiar la inversión reversa. El desafío es encontrar la inversión y no entrar en una acción que va la dirección equivocada demasiado pronto. Dado que el comercio contrarrevolucionario requiere adivinar el cambio en la tendencia, es naturalmente más difícil que el comercio de impulso. La gran ventaja de la inversión de comercio es que cuando usted compra una acción débil muy cerca de la parte inferior, tendrá una proporción de pérdida de ganancias increíble. El riesgo es casi siempre muy bajo en relación con el potencial de ganancias. Ya hemos aprendido que tener un 2: 1 ratio de pérdida de ganancias significa que puede ser un comerciante rentable con sólo 50 tasa de éxito. En las operaciones de reversión, a menudo obtengo 4: 1 ratios de pérdida de ganancias. Voy a tener una parada de 10 centavos a la baja del día y obtener 40-50 centavos de beneficio de la rebote. Estos tipos de ratios de pérdidas de ganancias significan que incluso si la tasa de exactitud es menor, puede darse el lujo de tomar más pérdidas ya que los ganadores superan con mucho a los perdedores. Una de las grandes preguntas que los estudiantes harán es cómo puedo determinar si una acción tiene el potencial de hacer un gran rebote. Respondo esto con un ejemplo. Piense en una banda de goma, cuando la banda de goma se extiende muy, saltará de nuevo con una tremenda fuerza. Aplicando ese concepto a la negociación, necesitamos buscar las existencias que se extienden extremadamente al upside o al downside. Los mayores errores que cometen los estudiantes es subestimar lo extremo que debe ser la extensión. Solamente las configuraciones de Inversión de Extremos de Intercambio tienen que estar en la parte alta del día o en la baja del día con al menos 3-5 velas consecutivas de cuerpo largo, aunque 5-10 es preferible. La vela final en la cadena de velas consecutivas debe ser una vela fuera de las bandas de bollinger. Una vela fuera de las bandas de bollinger es un indicador definitivo de un movimiento extremo. Además, busco el Índice de Fuerza Relativa para mostrar que la acción está por encima de 80 (sobrecompra) o por debajo de 20 (sobreventa). Requiero más confirmación para tomar una inversión, ya que la configuración es más difícil de tiempo adecuadamente. Registrarse con 361 Capital Ingresar a 361 Capital Un estudio ambiental: Contra-Trend Trading Observó el comportamiento de los modelos de contra-tendencia en diferentes tipos de mercados. Los modelos contrarios a las tendencias ofrecen un método sistemático para aprovechar las oscilaciones de los precios de los mercados financieros con el fin de capturar rendimientos con poca o ninguna correlación con los mercados tradicionales. Debido a que el ruido no es un concepto bien entendido, ya menudo se confunde con la volatilidad, esta guía trata de explicar las diferencias, así como proporcionar un análisis de las características de retorno y riesgo del comercio de contra-tendencia en diferentes entornos de mercado, con diferentes niveles de Volatilidad y ruido. El comercio a contracorriente a corto plazo se define Las estrategias de comercio de contra-tendencia se negocian con las recientes tendencias de compra de los niveles de sobreventa y los niveles de sobrecompra vendidos. Su principal objetivo es capitalizar los movimientos de precios que a menudo confunden otros sistemas comerciales. Las estrategias de contra-tendencia pueden operar en muchos marcos temporales, pero las estrategias a corto plazo suelen analizar plazos de un mes o menos y mantener una posición larga o corta por sólo unos días. Este marco de tiempo comprimido permite que las estrategias a corto plazo contra las tendencias reaccionen rápidamente a los puntos de inflexión del mercado y prosperen en los mercados con movimiento rápido y sin dirección. Una típica estrategia de contra-tendencia gana su ventaja al tener más operaciones ganadoras que perder operaciones (un alto ratio de éxito) y manteniendo sus operaciones ganadoras y perdiendo operaciones similares en tamaño. Estas estrategias no tratan de extraer ganancias al soportar pequeñas operaciones perdedoras mientras esperan un gran comercio ganador, lo que podría tardar meses o incluso años en materializarse. Las estrategias de contra-tendencia tienden a ser una de las estrategias de negociación más consistentes debido a sus altas tasas de éxito, pero pueden ser psicológicamente dolorosas para el comercio ya que sus ratios de alto impacto pueden acallar uno en la espera de cada comercio para ser un ganador. En realidad, estas estrategias pueden experimentar cadenas de perder operaciones sólo debido a la variación natural 1. Adicionalmente, las operaciones largas se introducen después de sellos agudos, en los puntos de pesimismo extremo y los oficios cortos se introducen después de las run-ups, cuando el mercado parece estar a punto de moverse más alto aún. La entrada de un comercio en estos puntos está actuando directamente en contra del consenso actual del mercado. Por último, las operaciones de corto plazo a contracorriente siguen una trayectoria intracomercial predecible que puede aumentar la incomodidad que el mercado a menudo se mueve contra la posición antes de invertir la dirección, y la posición sólo se sale después de alguna forma de reversión. Este camino requiere que la mayoría de las estrategias de contra-tendencia se negocien sin el uso de una pérdida de stop. La incomodidad psicológica parece ser una de las compensaciones para el borde estadístico expuesto por las estrategias de contra-tendencia. Afortunadamente, gran parte de esto puede ser contrarrestado por una sólida comprensión de las fuerzas del mercado que influyen en el corto plazo a la inversa de las tendencias de los resultados comerciales. La volatilidad del mercado y el ruido tienen un impacto importante en estas estrategias y pueden guiarnos en el establecimiento de expectativas de desempeño y riesgo. Volatilidad v. Ruido La volatilidad se ha convertido en un término que parece encontrar su camino en casi todas las conversaciones sobre el movimiento de los mercados financieros. El término se utiliza en muchos contextos diferentes, pero en su mayor parte la volatilidad parece haberse convertido en sinónimo de incertidumbre. Por otro lado, no parece haber consenso en cuanto a la definición del ruido. De hecho, la volatilidad y el ruido se consideran a menudo como la misma cosa, aunque miden dos características diferentes del mercado. La figura 1 muestra dos series de precios con diferentes volatilidades y niveles de ruido. Figura 1: Visualización de la volatilidad y el ruido A primera vista, parece cierto que la Serie 2 tiene más volatilidad, a excepción de un gran movimiento hacia arriba, la Serie 1 está compuesta por una serie de pequeños retornos que empujan suavemente la Serie hacia arriba. Serie 2, por otro lado, es muy agitado, ganando poco terreno durante los 20 días. Por ahora, la naturaleza cargada de la pregunta es obvia la Serie 1 tiene una volatilidad anualizada de 21, mientras que la volatilidad de la Serie 2 es sólo 16. La Serie 2 parece ser la serie más volátil porque es extremadamente ruidosa. La dicotomía de estas dos series ejemplifica la diferencia entre la volatilidad y el ruido. La volatilidad es una medida de la incertidumbre en la magnitud de los retornos. Para la Serie 1, el gran rendimiento del día 1 aumenta nuestra incertidumbre sobre lo que la serie podría hacer en el día 21, podría ser mucho más, un poco, bajar un poco, bajar un poco, o en algún punto intermedio. La Serie 2, con su menor volatilidad, tiene un rango menor de resultados potenciales y por lo tanto tenemos menos incertidumbre sobre la magnitud de su 21a vuelta. Incluso si asumimos que la Serie 1 sólo puede tener retornos positivos, el diferencial entre su mayor rendimiento potencial y su menor retorno potencial es aún mayor que el diferencial de la Serie 2. El ruido mide la incertidumbre en la dirección del mercado. Específicamente, el ruido es un movimiento caótico de precios causado por numerosos participantes en el mercado que compran y venden por diferentes razones y en diferentes horizontes horarios. 2 Volviendo a la Figura 1, la Serie 2 es principalmente ruido debido a sus movimientos de precio de ida y vuelta y la falta de una tendencia definible. La Serie 1, por otra parte, no tiene movimientos hacia adelante y hacia atrás, una tendencia claramente definible, y por lo tanto, sin ruido. Desafortunadamente, el ruido a menudo se parece a la volatilidad porque en un ambiente de alto ruido el mercado está cambiando las direcciones de forma errática. Es importante tener en cuenta que la volatilidad refleja la magnitud de los cambios de precios y el ruido refleja el choppiness de la trayectoria de precios. Una manera de cuantificar el ruido es midiendo la suavidad de una trayectoria de series de precios. Esto se hace examinando la relación entre el movimiento de los precios netos en un período de tiempo y el movimiento total ascendente y descendente. Esta relación cuantifica el porcentaje de movimientos de activos que eran congruentes con su tendencia subyacente, o el porcentaje de movimiento direccional neto. Cuanto mayor sea el porcentaje de movimiento direccional neto al movimiento total, más suave será la serie de precios, y menor será el ruido. A la inversa, cuanto menor es el movimiento direccional neto respecto al movimiento total, más chocante es la serie. Basándose en esta definición de ruido, el ruido puede variar entre 0 (sin ruido) y 100 (ruido completo). Para este trabajo vamos a medir el ruido en períodos de un mes. En este contexto, la estadística de ruido casi nunca alcanza niveles extremadamente bajos (por ejemplo, 0) en su lugar, pasa la mayor parte de su tiempo por encima de 50. La siguiente sección examinará los rendimientos mensuales de SampP 500 por sus características de ruido y volatilidad. Volatilidad histórica y ruido del amplificador Cuánto tiempo gasta el mercado en entornos de alta volatilidad? Cuánto tiempo gasta en entornos de alto ruido Para responder a estas preguntas examinamos los datos de devolución para el SampP 500 del 1/1/1997 al 31/12/2013 Y se clasifican cada mes en base a su volatilidad y características de ruido. Estos cambios, entre otros, llevaron a un aumento en la liquidez y la actividad de negociación en los mercados de renta variable que continúa persistiendo. Una amplia liquidez implica que hay muchos participantes activos en el mercado, todos los cuales tienen diferentes objetivos de inversión, plazos, tolerancias de riesgo y opiniones sobre los mercados de renta variable. Es esta abundancia de diferencia que crea ambientes de alto ruido. De 1928 a 1996 el ruido mensual promedio de la SampP 500 fue de 73,63 (véase la Figura 2). De 1997 a 2013 el ruido mensual promedio subió a 78.62. Un aumento de 5 en este promedio puede no parecer mucho, pero teniendo en cuenta que el ruido mensual gasta dos tercios del tiempo entre 60 y 90 esto es un cambio estadísticamente impactante 3. Creemos que estos cambios estructurales causaron este cambio hacia arriba en ruido y por lo tanto Hemos restringido nuestro análisis a los datos dentro de este paradigma de alto ruido. Todos nuestros análisis y conclusiones extraídos de esta guía dependen de que el ruido se mantenga a un nivel elevado. Ciertamente, el ruido podría volver a niveles más bajos, pero esto probablemente requeriría un nuevo conjunto de cambios estructurales que cambien la forma en que se negocian los mercados financieros. Es extremadamente difícil pronosticar cambios estructurales significativos, pero el flujo cada vez mayor de noticias financieras, así como el continuo aumento en la popularidad de los vehículos de comercio líquido como ETFs, sugiere que el ruido aumentado persistirá en el futuro previsible. Distribución del ruido mensual para el SampP 500 del 1/1/1997 al 31/12/2013 Distribución del ruido mensual El gráfico de barras de la Figura 2 muestra la distribución del ruido mensual para el SampP 500 desde 1/1/1997 Al 31/12/2013. Como se mencionó anteriormente, la mayoría de los meses (95 de ellos) tienen un nivel de ruido de al menos 50. El ruido cae por debajo de 50 de vez en cuando, cuando el mercado está en una tendencia muy fuerte compuesto de una larga cadena de consecutivos hacia arriba o hacia abajo días. Incluso cuando el ruido del mercado es de alrededor de 60 a 70 todavía hay una tendencia bien definida 4. Entre 1997 y 2013 el mercado pasó 52,45 de meses por encima de 80 niveles de ruido donde la tendencia subyacente se vuelve difícil de identificar y las series de precios parecen agitados y erráticos. Para analizar la volatilidad y la firma de ruido del SampP 500 del 1/1/1997 al 31/12/2013, clasificamos cada mes, utilizando los datos de retorno diarios, en uno de los cuatro cuadrantes del entorno del mercado: Cuadrante 1 Cuadrante 4: Amplificador de alta volatilidad y alto ruido (Q4: HVHN) Cuadrante 3: Amplificador de baja volatilidad y ruido alto (Q3: LVHN) Cuadrante 2: Amplificador de alta volatilidad Ruido bajo (Q2: HVLN) Si el ruido para el mes fue mayor o igual a 80, 5 entonces el mes fue clasificado como un mes de alto ruido. Si estaba por debajo de 80, entonces era un mes de bajo ruido. Si la volatilidad anual de meses fue mayor o igual a 20,6, entonces el mes fue clasificado como mes de alta volatilidad y si su volatilidad fue inferior a 20, entonces se clasificó como un mes de baja volatilidad. Cuadro 1: Cuadrantes de volatilidad y ruido Cuadro 2: Porcentaje de meses clasificados en cada cuadrante desde el 1/1/1928 al 31/12/1996 Cuadro 3: Porcentaje de meses clasificados en cada cuadrante del 1/1/1997 al 12/31 / 2013 El cuadro 3 muestra que del 1/1/1997 al 31/12/2013, el SampP 500 pasó aproximadamente tres cuartas partes del tiempo en un entorno de baja volatilidad. Por el contrario, pasó la mitad del tiempo en un entorno de alto ruido y la otra mitad en un entorno de bajo ruido. Al comparar la Tabla 2 con la Tabla 3 se puede observar el cambio en los entornos de mercado que ocurrieron entre los dos períodos de tiempo. La mayoría de los cambios ocurrieron en los Cuadrantes 1 y 4. Después de 1996, se clasificaron menos meses en el Cuadrante 1 (37.75 v. 48.43), mientras que más meses fueron clasificados en el Cuadrante 4 (16.18 v. Este es, en nuestra opinión, un resultado directo del cambio estructural hacia un paradigma de ruido más alto. La Figura 3 detalla la cantidad de tiempo que el SampP 500 gastó en cada ambiente por cada año en el período de análisis. Por ejemplo, en 2008 el SampP 500 gastó 16,67 de los tiempos (2 meses) en el Cuadrante 1, 8,33 del tiempo en el Cuadrante 2, 8,33 del tiempo en el Cuadrante 3 y 66,67 del Cuadrante 4. Inversamente, en 2013 El SampP 500 pasó los 12 meses en un entorno de baja volatilidad (66,67 en el Cuadrante 1 y 33,33 en el Cuadrante 3). Figura 3: Desglose medioambiental año por año del SampP 500 del 1/1/1997 al 31/12/2013 Estadísticas del Cuadrante SampP 500 La Tabla 4 enumera el comportamiento del SampP 500 en cada uno de los cuatro cuadrantes del entorno. El Cuadrante 1 fue el mejor ambiente de retorno para el SampP 500. La volatilidad anualizada promedio de 12.88, junto con el ruido medio bajo del Cuadrante 1, es estereotipada de los mercados de tendencias de tendencia constante. El Cuadrante 3 también fue un ambiente de retorno positivo para el SampP 500, pero significativamente menos debido al alto nivel de ruido medio (90.12). Los entornos de alta volatilidad, Cuadrante 2 y Cuadrante 4, fueron ambos ambientes de retorno negativo para el SampP 500. Tabla 4: Estadísticas del cuadrante SampP 500 del 1/1/1997 al 31/12/2013 Figura 4: Probabilidad del ejemplo de transición Referencia a la probabilidad De la sección de transición en la Tabla 4 y el ejemplo de la Figura 4, podemos ver cómo el mercado pasó de un entorno a otro en base mes a mes. Por ejemplo, cuando el SampP 500 estaba en el Cuadrante 1, tenía una probabilidad de 42.11 de permanecer en el Cuadrante 1 al mes siguiente y una posibilidad de 57.89 de transición a uno de los otros tres ambientes. Los niveles de volatilidad fueron bastante persistentes en el período de análisis, con ambientes de baja volatilidad que tienden a transición a ambientes de baja volatilidad, y ambientes de alta volatilidad que tienden a transición a ambientes de alta volatilidad que tienden a transición a entornos de alta volatilidad (autocorrelación mensual de 74). Sin embargo, no hubo una persistencia significativa en el nivel de ruido de mes a mes. Si nos centramos en el Cuadrante 1, el SampP 500 tenía una probabilidad de 44.74 de permanecer en un entorno de bajo ruido para el mes siguiente (Cuadrante 1 a 42.11 Cuadrante 2 a 2.63) y una probabilidad de 55.26 de transición a un entorno de alto ruido. La naturaleza transitoria del ruido (autocorrelación mensual de -15) 11 indica que es difícil predecir el entorno del próximo mes. Estrategia de Contra-Tendencia a Corto Plazo amperio Rendimiento por Entorno En qué ambientes de mercado el comercio a corto plazo de la contra-tendencia funciona bien y en qué ambientes se retrasa Cuándo es el riesgo de una reducción más grande para esta estrategia y cuándo su desempeño complementa la SampP 500s Para responder a estas preguntas construimos tres estrategias de contra-tendencias a corto plazo simplistas, basadas en reglas y analizamos su desempeño en el SampP 500 del 1/1/1997 al 31/12/2013. La mecánica de cada una de las estrategias es diferente, pero las tres tenían una firma estadística similar: una proporción de aciertos por comercio de 65 a 70, y una ganancia comercial promedio a la cotización promedio de las pérdidas comerciales ligeramente inferior a 1. Para detalles exactos de Las tres estrategias, consulte el Apéndice. Para cada mes en el período de análisis promediaron el desempeño de las tres estrategias juntas para eliminar las idiosincrasias específicas de la estrategia y llegar a una medida relativamente pura del desempeño a contracorriente a corto plazo. Todo nuestro análisis se realizó sobre este promedio de tres modelos, que se denominará Estrategia de Contra-Tendencia a Corto Plazo (STCTS). Estadísticas a corto plazo del cuadrante de la contra-tendencia Las estrategias a corto plazo del comercio de la contra-tendencia intentan capturar el ruido en los mercados, prosperando cuando hay una abundancia de movimientos erráticos del precio y luchando cuando no lo hay. Con referencia a la Tabla 5, podemos ver que el STCTS tuvo su mejor desempeño en los cuadrantes de alto ruido. En estos entornos el STCTS tenía alrededor de 75 posibilidades de realizar un mes positivo, en comparación con una probabilidad de 50 en los cuadrantes de bajo ruido. Entre los dos cuadrantes de alto ruido todavía había una brecha de retorno importante el rendimiento mensual promedio de los STCTS era más del doble en el Cuadrante 4 comparado con el Cuadrante 3. Esta diferencia fue causada casi completamente por la mayor volatilidad del Cuadrante 4 porque la El nivel de ruido promedio de los dos cuadrantes era casi idéntico (89.99 v. 90.12). Esto pone de manifiesto que el ruido del mercado es el motor de la eficacia de los STCTS, y el nivel de volatilidad del mercado escala la expectativa de retorno de la estrategia. Tabla 5: Estadísticas del cuadrante STCTS del 1/1/1997 al 31/12/2013 A partir de la Tabla 5 es evidente que hubo una gran diferencia en el rendimiento entre el SampP 500 y el STCTS en un cuadrante por cuadrante base. El cuadrante 1 era el mejor cuadrante para el SampP 500, pero era un ambiente mediocre para el STCTS. Por el contrario, el Cuadrante 4 fue el peor cuadrante para el SampP 500, pero tuvo el retorno mensual promedio más alto para el STCTS. La baja volatilidad y el alto ruido del Cuadrante 3 produjeron un rendimiento positivo y una baja desviación estándar de retorno mensual (1,48) para los STCTS, mientras que el SampP 500 tuvo dificultades en este entorno, con un promedio de sólo 0,25 por mes. Excepto para el Cuadrante 2, que históricamente ha ocurrido menos de 10 veces, el STCTS parece ser un buen complemento al SampP 500 en los diferentes entornos de mercado. Las disposiciones son una medida común de riesgo utilizada para evaluar el potencial de pérdida de una estrategia de inversión o de negociación. Sin embargo, debido a que las extracciones históricas son dependientes de la trayectoria 12, no son una medida ideal de riesgo. La reordenación de una serie de devoluciones a través de los métodos de Monte Carlo 13 puede remediar esto proporcionando una probabilidad de incurrir en un tamaño específico de reducción en una cantidad de tiempo especificada. Por ejemplo, la Tabla 6a muestra las probabilidades de reducción para el SampP 500 cuando estaba en el Cuadrante 1. Cada fila representa la probabilidad de incurrir en una reducción de al menos X en varios intervalos de tiempo. En la tabla 6a, la primera fila representa la probabilidad de incurrir en una reducción de al menos 5 en un mes, un trimestre, dos trimestres y un año. Por lo tanto, si el SampP 500 pasara 12 meses consecutivos en un entorno de baja volatilidad y bajo nivel de ruido, tendría una probabilidad de 91,60 de incurrir en una reducción de al menos 5. La reducción podría ser mayor a 5, pero la probabilidad implica que había Sólo una probabilidad de 8,40 que el mercado no soportaría una reducción de 5 o más. Las Tablas 6 a 9 muestran las probabilidades de reducción tanto para el SampP 500 como para el STCTS para cada cuadrante ambiental. Las probabilidades se basan en simulaciones de Monte Carlo a partir de los datos del período de análisis. Tabla 6A: Probabilidad de reducción para la SampP 500 en el Cuadrante 1: Baja Volatilidad y Baja Ruido Tabla 6B: Probabilidad de reducción para el STCTS en el Cuadrante 1: Bajo Volatilidad y bajo ruido (LVLN) El Cuadrante 1 fue un entorno de bajo riesgo para ambos El SampP 500 y el STCTS porque sin volatilidad sustancial, es muy difícil incurrir en una reducción considerable. Curiosamente, en períodos más cortos (3 meses), los STCTS tuvieron menos riesgo de incurrir en una reducción de 5 a 10 que el SampP 500, a pesar de que el Cuadrante 1 era un entorno de mejor desempeño para el SampP 500. Esto se debe al hecho de que la contra - Las estrategias de tendencia esperan para entrar en una posición larga hasta que el mercado se ha retirado y ha alcanzado un nivel de sobreventa. Esto hace que estas estrategias suelen perderse la primera parte de una reducción de 5-10 en el mercado. Sin embargo, debido a que el Cuadrante 1 no era un entorno ideal para los STCTS, cuanto más tiempo pasa la estrategia en este entorno, mayor es el riesgo de reducción. En el período de un año, el SampP 500 sólo tenía una posibilidad de 27.50 de incurrir en un mínimo de 10 de reducción en comparación con el STCTS con una probabilidad de 49,20. Debido a que el ambiente de ruido a menudo cambia de mes a mes, hay una probabilidad muy baja 15 de que el mercado permanecería en un entorno de baja volatilidad y bajo nivel de ruido durante 12 meses consecutivos. Sin embargo, pueden producirse rayas ambientales, y es importante entender el perfil de riesgo de una estrategia cuando el mercado está en una racha ambiental. Tabla 7B: Probabilidad de reducción para el STCTS en Cuadrante 2: Alta Volatilidad y bajo ruido (HVLN) El Cuadrante 2 fue el entorno de mayor riesgo Para los STCTS debido a la confluencia de bajo ruido y alta volatilidad. Si el mercado pasó tres o más meses consecutivos en este entorno, la probabilidad de que la estrategia incurriera en una reducción de al menos 5 fue muy alta. Aun así, la mayor volatilidad del Cuadrante 2 dio lugar a que el SampP 500 tuviera una probabilidad considerablemente mayor de incurrir en una reducción en este entorno. Por ejemplo, el SampP 500 fue 3,44 veces más probable 16 que el STCTS para tener una reducción de por lo menos 15 dentro de un trimestre (45,00 v. 19,20). La baja volatilidad y el alto ruido del Cuadrante 3 redujeron significativamente la probabilidad de una reducción para los STCTS. El SampP 500 tenía probabilidades notablemente mayores de incurrir en una reducción en el cuadrante 3 en comparación con el cuadrante 1, a pesar de que los niveles de volatilidad de los dos cuadrantes eran similares (13,89 v. 12,88). Esto indica que el mayor ruido del Cuadrante 3 (90.12 v. 64.56) fue el principal impulsor de un aumento en el riesgo de reducción para el SampP 500. La gran diferencia entre el SampP 500 y el STCTS en este entorno es ejemplificado por el SampP 500 que tiene Tuvo una probabilidad de 46.00 de experimentar por lo menos una reducción de 10 más de medio año en comparación con el STCTS tener sólo una oportunidad de 2,30. Tabla 9A: Probabilidad de reducción para el SampP 500 en el Cuadrante 4: Alta Volatilidad y Alto Ruido (HVHN) El Cuadrante 4 fue el entorno de mayor riesgo para el SampP 500 debido a la presencia de alta volatilidad y alto ruido. Incluso durante un período de tiempo de un mes, el SampP 500 tenía una probabilidad de 35.30 de sufrir al menos una reducción de 10. El STCTS fue 6 veces menos probabilidades de experimentar por lo menos una reducción de 10 durante ese período de tiempo. El Cuadrante 4 presentó el mejor rendimiento mensual medio para los STCTS, pero la volatilidad del entorno también hizo que el riesgo de una reducción fuera marcadamente mayor. Como se mencionó anteriormente, el aumento del retorno promedio mensual en este entorno fue el resultado directo de un aumento en la volatilidad. Con cambios de precios más grandes, sólo unas pocas transacciones perdedoras podrían colocar el STCTS en una reducción significativa. La inversión a corto plazo contra la tendencia parece ser un buen complemento a las acciones, tanto desde el punto de vista del rendimiento como del riesgo, pero cómo se desempeñan otras clases de activos y estrategias de inversión alternativas en estos diferentes entornos de mercado Cuadro 10 muestra que los mercados de renta variable, el índice de materias primas y el HFRX Equity Hedge Index presentaron un desempeño similar en los cuatro mercados SampP 500, con fuertes retornos positivos en el Cuadrante 1, retornos negativos en los Cuadrantes 2 y 4 y retornos positivos menos significativos en el Cuadrante 3. El índice de bonos agregados de Barclays tuvo un desempeño positivo en todos los entornos, pero esto es de esperarse dado el mercado alcista sin obstáculos en los bonos durante este período de tiempo. Sorprendentemente, las dos estrategias de inversión alternativas que tuvieron las correlaciones mensuales más bajas con el SampP 500, el HFRX Macro / CTA y el HFRX Equity Market Neutral, tuvieron un desempeño bastante similar a las acciones y el índice de materias primas en cada uno de los cuatro ambientes. El índice HFRX Macro / CTA tuvo sus mejores rendimientos en el Cuadrante 1, sus peores resultados en el Cuadrante 4 y un desempeño mediocre en el Cuadrante 3 igual que las acciones y el índice de materias primas. El índice HFRX Equity Market Neutral tuvo un buen desempeño cuando las acciones tuvieron un buen desempeño y lucharon cuando las acciones lucharon, aunque se piensa que el mercado neutral es una estrategia que puede producir retornos positivos independientemente del ambiente del mercado. La mayor ventaja de la Tabla 10 es que todas las clases y estrategias de activos tuvieron ambientes favorables y desfavorables como se define por la volatilidad y el ruido, a excepción de quizás bonos. Quadrant 4 was by far the worst environment for every asset class and strategy, except for bonds and STCTS. Furthermore, the STCTSs second best environment, Quadrant 3, was a lackluster environment for most of the other asset classes and strategies. Overall, market noise was a return dampener for all asset classes and strategies except for the STCTS. The environment quadrants presented in this paper allowed us to gain a deeper understanding of short-term counter-trend performance by segmenting out the effects of volatility and noise. From 1/1/1997 to 12/31/2013, the SampP 500 spent almost 75 of the time in a low volatility environment. People associate low volatility environments with strong equity performance, but the level of market noise has a substantial impact on the returns of equities and the effectiveness of short-term counter-trend strategies. In the low volatility and low noise of Quadrant 1, the SampP 500 had a strong average monthly return and a mild risk of drawdown. Short-term counter-trend strategies had lackluster performance in Quadrant 1, but an equally mild risk of drawdown. In Quadrant 3 the short-term counter-trend strategies had robust positive returns with minimal risk of drawdown, while the higher noise of this environment caused the SampP 500s monthly return to drop to just above 0 and its potential for a drawdown to rise. The market has tended to transition back and forth between Quadrant 1 and Quadrant 3 on a month by month basis. It is difficult to forecast this transition because the slightly negative autocorrelation of monthly noise makes the market as likely to transition from high to low noise as it is to stay in high noise, or vice versa. The dichotomy of performance for the SampP 500 and short-term counter-trend strategies in these two environments, combined with the difficulty of forecasting the next months noise level, made short-term counter-trend strategies a good complement to equities in low volatility environments. Over the analysis period, the SampP 500 spent about 25 of the time in high volatility environments. In these environments, the SampP 500 had a negative return and a substantial risk of incurring a sizable drawdown. The drawdown risk for short-term counter-trend strategies was also highest in these high volatility environments. However, in high volatility and high noise environments, when equities are under extreme stress, short-term counter-trend strategies have typically had their highest returns. Short-term counter-trend strategies take advantage of noise in the financial markets. Noise is often confused with volatility but, as we have shown, volatility and noise are measures of two different market attributes. Volatility measures the uncertainty in the magnitude of market returns, while noise measures the smoothness of a price path. For counter-trend strategies, noise drives the effectiveness of their trades while volatility acts as a return multiplier. Appendix Description of Simple Short-term Counter-Trend Models Three simple short-term counter-trend models were used to create the Short-Term Counter-Trend Strategy (STCTS). The three models were: 1. 10d Hi/Lo: If the market made a new 10 day low the model went long and held the position until the next trading days close. If the market made a new 10 day high the model went short and held the position until the next trading days close. 2. 5 Day x 10 Day Simple Moving Average Crossover: If the markets price was below its 5 day simple moving average (SMA) and its 5 day SMA was below its 10 day SMA the model went long and held the position until the next trading days close. If the markets price was above its 5 day SMA and its 5 day SMA was above its 10 day SMA the model went short and held the position until the next trading days close. 3. 20 Day Bollinger Band: If the markets price was 1 standard deviation below its 20 day SMA the model went long and held the position until the next trading days close. If the markets price was 1 standard deviation above its 20 day SMA the model went short and held the position until the next trading days close. The standard deviation was calculated as the standard deviation of prices over the last 20 trading days. Probability of Environment Quadrant Streaks If the market is currently in a low volatility, low noise environment (Quadrant 1), what is the probability that it will remain in a low volatility, low noise environment for the next 11 months To answer this question we can look at the Probability of transition table and calculate the probability of transitioning from Q1 to Q1 eleven times in a row. The probability of a 12 month streak given you are in Quadrant 1 42.1111 0.01. Thus, it is highly unlikely that any consecutive 12 months will all be classified as Quadrant 1. However, over 17 years there are 193 rolling 12 month blocks. Considering all 193 rolling 12 month blocks, the probability that at least one of those blocks has all 12 months classified as Quadrant 1 is 1.41. Table A1: Probability of transition Table A2: Probability of observing an environment streak Table A3: Probability of observing at least one environment streak in a 17 year timeframe 1 If a strategy has a 70 hit ratio we would still expect to see a series of trades where the hit ratio was significantly higher or lower than 70. While 70 represents our long term expectation for the hit ratio, we will undoubtedly observe variation around this average over the short-term. 2 Open Dialogue with Perry Kaufman Market Noise Asian Financial Forum, January 18, 2011. 3 A two sample t-test comparing the 1997 8211 2013 average noise to the 1928 8211 1996 average noise yielded a t-statistic of 3.54 which is significant at the 99.96 confidence level. 4 If we consider a hypothetical 10 day price series where every price change is either 1 or -1, then a mix of 7 positive price changes and 3 negative price changes would yield a noise level of 60. Noise (1 7 -3 / 10). 5 Average noise of 78.62 rounded up. 6 Although the 20 threshold is slightly arbitrary, the CBOE Market Volatility Index (VIX) averaged 21.95 and had a median of 21.18 from 1/1/1997 to 12/31/2013. The VIX measures investors expectation for market volatility. If realized volatility measures less than this expectation (rounded to 20), it seems reasonable to classify that period as a low volatility (below expectation) period. 7 Geometric average of the monthly returns. 8 Annual return expectation based on geometric average if the environment were to persist for 12 consecutive months. 9 Maximum monthly return of the S038P 500 per quadrant observed during the analysis period. The max and min values can give you an idea of the range of monthly returns you could expect to see, but should not be used as your future expectation for the max and min returns because the fluctuations could be much larger or smaller than the historical max and min. 10 Volatility clustering (the autocorrelation of volatility) is a widely known phenomenon dating back to Benoit Mandelbrots work in 1963. Per our calculations, the autocorrelation of monthly volatility levels for the S038P 500 from 1/1/1928 to 12/31/1996 was 73.50 and from 1/1/1997 to 12/31/2013 the autocorrelation was 73.55. 11 Per our calculations, the autocorrelation of monthly noise levels for the S038P 500 from 1/1/1928 to 12/31/1996 was -11.11 and from 1/1/1997 to 12/31/2013 the autocorrelation was -14.69. 12 Consider a trading strategy that had the following 5 days of returns: -1 2 -1 2 -1. The maximum drawdown incurred by this strategy over these 5 days was -1. Now imagine if two of the -1 days occurred one after the other: -1 -1 2 2 -1. In that case, the strategys maximum drawdown would have been -2. The return and volatility of both 5 day series are exactly the same, but the drawdowns are different. 13 Monte Carlo methods utilize random resampling to create alternate simulations from a fixed data series. These alternate simulations can then be used to construct probability distributions for a statistic of interest. 14 Risk is a broad term, but here it is meant specifically in reference to the risk of a drawdown. 15 If the market is in a low volatility, low noise environment this month, the probability of it staying in a low volatility, low noise environment for another 11 consecutive months is only 0.01. See the Appendix for details. 16 Odds ratio of 3.44. Odds Ratio (p1/(1 p1))/ (p2/(1 p2)) (0.45 / (1 0.45)) / (0.192 / (1 0.192)) 17 All HFRX Indices did not have data until January 1998, except for HFRX Macro: Multi-Strategy which did not start until January 2005. The opinions are those of the 361 Capital Investment Team as of September 2014 and are subject to change at any time due to changes in market or economic conditions. The comments should not be construed as a recommendation of individual holdings or market sectors, but as an illustration of broader themes. 361 Capital makes no representation as to whether any illustration/example mentioned in this document is now or was ever held in any products advised by 361 Capital. Los resultados anteriores no son indicativos de resultados futuros. Illustrations are only for the limited purpose of analyzing general market or economic conditions and demonstrating 361 Capitals research process. In preparing this document, 361 Capital has relied upon and assumed, without independent verification, the accuracy and completeness of all information available from public sources. Trade Plan - Counter Trend Extention Counter Trend Extention BPT Management 2016-02-05T17:18:2000:00 Trade Plan Counter Trend Extension. Over the years we have seen a lot of traders that just simply can not resist the counter trend trade. When we see this, typically these types of traders are generally losers. However that is not to say that a counter trade Trade Plan can not work consistently though not for the novice trader. Here is such a Trade Plan. We call this one the Counter Trend Extention Trade Plan. Description and set-up: The chart set up is using the 4 hour and 15 minute chart times series together with a 50 moving period average (MA) on the 4 hour chart. Follow along the narrative in the thumbnail pictorial overview (we describe the bull case but obviously the opposite is true for the bear case). Trigger: The trigger set-up is in two parts. First on the 4 hour chart, identify what we call a short zone. A zone where price could stray far away from the mean as defined by the 50MA on the 4 hour chart, whereby a possible counter trend trade could be triggered. This will very from instrument to instrument, but typically would be the amount of the daily extreme price movement over the 50MA (of the 4 hour chart) over the past week. In the case of the EURUSD it is generally about 100 to 150 Pips we shall stay safe and say 150 Pips. Once the price is in the short zone, look for a 15 minute candle stick reversal pattern click here for examples. Remember these candlestick reversal patterns alone do not necessarily make a good win/loss ratio by themselves but combining them with the short zone, it could give a good win/loss ratio. Do not just blindly short . just because you think price is at an extreme point over the mean be patient and lose a few opportunity Pips and wait for the 15 minute chart candle stick reversal pattern. Stop: The high point of the 15 minute chart candle reversal pattern. Profit Target: The same tick amount as the stop tick amount. Filter: If there is a major news announcement such as a major economic report or a central bank announcement do not use this Trade Plan. Order management: In this example we use a simple 1 to 1 profit to stop ratio, however more sophisticated order management techniques could be considered to augment the Trade Plans performance. I will leave this for you to investigate further. Again this Trade Plan should only be used by skilled traders. But remember if you are counter trend trading when the trend is against you and you are not in the short zone as described in the trigger, you have no business counter trend trading. Watch the Counter Trend Extention Trade Plan explained in the video below