Rsi Trading System Metastock

Ein einfaches RSI Pullback Trading System Von: Donald Pendergast System-Händler können diese Methodik, die auf einem leicht zu folgen RSI-Pullback und generiert sehr gute Ergebnisse in einer langwierigen Backtest-Studie, die sowohl Stier und Bär Märkte überspannt, Möchten Sie sich die Mühe, sich für die perfekte Aktienhandelssystem zu retten. Sind Sie auf der Suche nach einem einfachen, zeit - und stress-getesteten Weg, um stetige Gewinne zu erzielen, einfach durch Klicken auf ein paar Buttons in Ihrer Handelsplattform oder Online-Brokerage-Konto Obwohl es keine perfekte Handelssysteme oder Methoden, und obwohl der Strom von Dubiose Aktien-Beratungs-Newsletter nicht immer aufhören, in Ihrem Postfach, gibt es wirklich Handelssysteme zur Verfügung, die einfach zu bedienen sind und die wahrscheinlich stabile Gewinne über lange Zeiträume liefern. Nein, es ist nicht so einfach wie das Stanzen eines Knopfes oder zwei, und ja, müssen Sie die psychologische Stärke haben, um solche Methoden treu (wenn Sie folgen können ein paar einfache Regeln die ganze Zeit, keine Ausnahmen), wenn Sie hoffen, zu ernten Die Gewinne durch den Handel einer strukturierten, disziplinierten, systematischen Ansatz für den Handel der Börse möglich. Heres einen kurzen Blick auf einen Weg, dies zu erreichen. Mit einer grundlegenden MetastockTradeSim-Erforschung lief ich ein einfaches relatives Stärkenindex (RSI) Pullback-System, das nur lange Trades in Anspruch nimmt und versucht, von einer Snap-Back-Bewegung höher in einem bestimmten Bestand zu profitieren. Im nahezu 20-jährigen Backtest wurden einhundert Großkapseln eingesetzt, wobei sämtliche Bestände seit dem 1. Januar 1991 aufgeführt waren. Heres den Code für die RSI-Pullback-Exploration in Metastock. Wenn Sie nicht verwenden, Metastock, bedeutet dies nicht viel zu Ihnen, aber Sie sollten in der Lage, eine ähnliche Studie in Ihrer Handelsplattform der Wahl zu tun. Spalte A-Name: SCHLIESSEN Spalte A-Code: SCHLIESSEN Spalte B-Name: Lange Spalte B-Code: (Kreuz (RSI (5), 18) UND CMF (89) gt (0)) Spalte C-Name: (75, RSI (5))) In einfachen Worten, alle diese Exploration sucht sind Aktien mit starken langfristigen Geldfluss (in diesem Fall auf einer 89-tägigen Chaikin Geldfluss Indikator), die einen Rückzug gemacht haben einem gewissen Grad. Metastock-Benutzer können einfach kopieren und fügen Sie den Code in Metastock Explorer Benutzer anderer Chartingsystem-Entwicklungspakete sollten in der Lage, leicht anpassen den Code für ihre eigene Situation, wie gebraucht. Beginnend mit einem hypothetischen Startkonto-Saldo von 20.000, habe ich 100 Großkapitale ab dem 1. Januar 1991 mit dieser Basisstrategie getestet und zusätzlich einen 6 festen Stop-Loss für jeden Trade hinzugefügt. Zusätzlich richtete ich den Backtest ein, um die maximale Anzahl der Positionen auf acht zu begrenzen und erlaubte nicht mehr als zwei neue Handelspositionen an einem beliebigen Handelstag, egal wie viele Handelssignale erzeugt wurden. Ferner wurde eine feste Zuteilung von 12,5 des Kontoguthabens pro neue Position (8 Positionen x 12,5 gleich 100) festgelegt. Schließlich wurde auch eine Provision von 0,01 pro Aktie in den Mix einbezogen, was ähnlich wie bei den Aktienpreisen bei Interactive Brokers und TradeStation ist. Also, wie hat die RSI 5x5-System während dieser fast 20-jährigen Back-Test, jedenfalls NEXT: Sehen Sie dieses System Eindrucksvolle Backtest-Ergebnisse Kommentar veröffentlichen Ähnliche Videos über STRATEGIES Bevorstehende Konferenzen Kontaktieren Sie unsMetaStock Relative Stärke Index-Funktion Der Relative Strength Index (RSI) ist Ein sehr beliebter Oszillator und ist weit verbreitet. Der RSI misst die innere Stärke einer Sicherheit, anstatt die Stärke einer Sicherheit relativ zu etwas anderem zu messen, wie der Name andeuten würde. Es tatsächlich vergleicht die Größe eines Sicherheiten jüngsten Gewinne mit dem Ausmaß seiner jüngsten Verluste. Es wird häufig verwendet, um Schwachstellen in bestehenden Trends zu erkennen und kann Frühwarnung für einen Trendwechsel bereitstellen. Die Formel für den RSI ist In der obigen Formel: U Durchschnitt der Aufwärtspreisänderung D Der Durchschnitt der Abwärtspreisänderung Der RSI bewegt sich zwischen 0 und 100 mit 70 und 30, die üblicherweise als Overboughtoversold-Level verwendet werden. SYNTAX RSI (Data Array, Periods) Data Array Dieses Datenfeld dient zur Bestimmung der relativen Stärke. Perioden Hier legen Sie fest, wie viele Perioden verwendet werden, um die durchschnittlichen Aufwärts - und Abwärtsbewegungen zu bestimmen. Hinweis: RSI (Perioden) kann auch verwendet werden, da Metastock das Schlusspreisdatenfeld als Standard auswählt. Hier ein Beispiel mit dem RSI: Im obigen Beispiel könnte eine sinnvollere Anwendung dieses Beispiels sein: Diese Formel gibt an, dass Muss der RSI über 30 liegen, der als gemeinsame Referenzlinie zusammen mit 70 verwendet wird. Eine grundlegende Strategie mit dem RSI ist, lang zu gehen, wenn der RSI über 30 kreuzt und zu kurz geht, wenn er unter 70 überschreitet. Betrachtet man die Abbildung 3.31, Können wir den RSI-Indikator an der Basis des Diagramms sehen. Abbildung 3.31 RSI-Indikator Konstruktiver Formeln für die folgenden: 1. Der RSI (mit 15 Perioden) kreuzt die 30 Referenzlinie: 2. Der RSI (mit 15 Perioden) hat in den letzten 3 Perioden zugenommen: Dieser Artikel ist ein Snippet aus dem MetaStock Programmierung Study Guide. Entdecken Sie das einfache Geheimnis, um Metastock Easy amp Identifizieren profitable Tradesquot Klicken Sie hier, um mehr über die MetaStock Programming Study GuideDie folgende Fallstudie ist nur für pädagogische Zwecke und ist keine Bestätigung eines der Konzepte in diesem Artikel beschrieben. Die Ergebnisse, die in dieser Fallstudie zur Verfügung gestellt wurden, sind nicht indikativ und haben keine Auswirkungen auf die Ergebnisse, die im tatsächlichen Handel erreicht werden können. Die Ergebnisse der vergangenen Performance stellen keine Garantie für die zukünftige Wertentwicklung dar. Es sollte nicht davon ausgegangen werden, dass Sie Ergebnisse erzielen würden, die mit denen vergleichbar sind, die durch die in diesem Artikel beschriebenen Ergebnisse widergespiegelt werden. Es besteht keine Zusicherung, dass Ihnen keine erheblichen Verluste entstehen, und Compuvision Australia Pty Ltd haftet nicht, wenn Verluste entstanden sind. Die meisten Händler sehen den Heiligen Gral der Handelssysteme als eine, die rentable Geschäfte 100 Prozent der Zeit produziert. Allerdings ist ein Handelssystem, das profitable Geschäfte produziert 100 Prozent ist in der Lage, die zukünftigen Bewegungen des Marktes vorherzusagen. Da dies auf keinen Fall praktisch ist, führt dies zu der folgenden Aussage, die immer hervorgehoben werden sollte: - Nichts und niemand kann die zukünftigen Bewegungen der Märkte vorhersagen.148 Wenn jemand etwas anderes sagt, dann versuchen sie, Sie in die Irre zu führen. Viele Menschen mit technischen Analyse oft denken, dass es ein Ersatz für Kristallkugel blickt. Einige Händler gehen auf große Anstrengungen, die den Heiligen Gral der Indikatoren suchen, um die Märkte zu überlisten: - Es tut mir leid zu sagen, dass es keine gibt. Aber bestenfalls können wir nur mit Wahrscheinlichkeiten reden und nicht mit Absoluten. Das, was wir suchen, ist eine Möglichkeit, uns einen Marktrand zu bieten, so dass das Gleichgewicht der Wahrscheinlichkeit zu unseren Gunsten ist, ob wir mit ungünstigen Marktbedingungen handeln oder nicht. Dies bedeutet nicht, dass wir müssen besorgt über genau das, was Trades wird rentabel sein und was wird nicht sein. Solange die Verluste durch gute Geldmanagementsstrategien eingeschränkt sind, können wir sicher sein, dass wir langfristig mit einem zuverlässig rentablen und robusten Handelssystem handeln können, das über einen breiten Markt und überlebensfähig ist Zeiträume ungünstiger Marktbewegungen. Für diejenigen, die skeptisch über die technische Analyse, um ein profitables Handelssystem oder eine, die gut funktioniert in allen Marktbedingungen über eine breite Marktgruppe können Sie Ihre eigenen Philosophien über Handelssystem-Design nach Überprüfung der folgenden Handelssystem zu überdenken. Ich nahm ein bestehendes Handelssystem aus der Metastock-Toolbox und änderte es. In diesem Fall nahm ich den Equis Bollinger Band Experte und modifizierte ihn, indem er den BBand Eintrag durch eine zufällige Einstiegstrategie ersetzte, die das Ergebnis des Werfens einer Münze nachahmte. Zum Beispiel ein Handel genommen wurde, wenn Sie eine Münze geworfen und das Ergebnis war ein Kopf. Die Equis-BBand-Ausgangsbedingung wurde nicht geändert. Ein echter Portfolio-Trading-Simulator mit dem Namen TradeSim wurde verwendet, um das System zu testen, um die tatsächlichen Handelsbedingungen genau zu modellieren. Metastock wurde verwendet, um Handelsdaten für den Simulator zu generieren, und der Simulator benutzte diese Daten, um das System auf eine Weise zu testen, die der Art und Weise entspricht, wie ein Händler das System im realen Leben handeln würde, gemäß einem festen Satz von Handelsregeln und Parametern, die es nicht waren Während des gesamten Handelsverlaufes verändert. Um die Handelsdaten zu generieren, wurde eine spezielle Metastock Exploration verwendet, um eine Handelsdatenbank aus einem Portfolio von Wertpapieren zu erzeugen, die die Top 200 Aktien des ASX enthalten. Beachten Sie, dass einige Wertpapiere in der aktuellen ASX200-Liste möglicherweise nicht in der Vergangenheit existiert haben, in welchem ​​Fall keine Handelsdaten vor dieser Zeit für diese bestimmte Sicherheit erzeugt worden wären. Die daraus resultierende Handelsdatenbank wurde über einen Zeitraum von 16 Jahren ab 1985 erstellt und erstreckt sich über den gesamten Weg bis Juli 2001. In diesem Zeitraum wurden über 3500 Handelskandidaten generiert, aber nicht alle dieser Trades werden während einer Handelssimulation genauso wie getroffen Im realen Leben der Fall sein. Ich enthielt auch einen Anfangsstoppparameter, der auf dem durchschnittlichen wahren Bereich basierte, der verwendet wurde, um Positionsgröße für das risikobasierte Positionsgrößenmodell zu erzeugen, das ich bei der Simulation dieses Handelssystems verwendet habe. Es wurde kein Geldmanage - mentstopp verwendet - der Handelsausgang war völlig abhängig vom Equis-BBand-Exit-Trigger. Um das Trading-System realistischer zu machen, habe ich eine Transaktionskosten von insgesamt 40 Dollars eingeführt und die Ein - und Ausstiegstrigger neu definiert, so dass ein Trade am Tag nach den Triggern zu den schlechtesten Preisen eingegeben und beendet wurde, um den schlimmsten Fall zu modellieren . The Trade Database Exploration Eine spezielle Metastock Exploration wurde geschrieben, um eine Handelsdatenbank unter Verwendung eines externen Plug-ins zu erzeugen, das einen Zufallszahlengenerator sowie eine spezielle Funktion enthält, die verwendet wird, um alle Handelskandidaten auf eine proprietäre Datenbankdatei zu schreiben. Die Erforschung, die verwendet wird, um eine Handelsdatenbank zu erzeugen, wird unten gezeigt. Dieser in der Exploration verwendete Satz von Indikatoren wird einmal für jede Sicherheit in der Explorations-Sicherheitsliste aufgerufen und die relevanten Handelsinformationen werden in eine proprietäre Datenbankdatei geschrieben, die später vom Handels-Simulator zur Analyse verwendet wird. Die Metastock-Explorations-Sicherheitsliste ist so konzipiert, dass sie den Wertpapieren des interessierenden Portfolios entspricht, die in diesem Beispiel die SampP ASX Top 200-Aktien sind. ExitTrigger: Abs (13-BarsSince (Ref (CgtBBandTop (C, 20, S, 2), & ndash; 1) UND HltRef (H, -1) UND Ref (H, (C, 20, S, 2), & ndash; 1) UND HltRef (H. & ndash; (C, 20, S, 2), & ndash; 1) und Ref (H, -1) gtRef (H, -2) UND Ref (RSI (14) (H, -1) gtRef (H, -2) UND Ref (RSI (14) gt65, -1), Ref (RSI (14), - 1) (C, 20, S, 1.25)) ltBarsSince (Ref (C, B, C, 20, S, 2), & ndash; 1) UND HltRef (H, 2) AND Ref (RSI (14) gt65, -1)) UND BarsSince (CgtBBandTop (C, 20, S, 2)) gtBarsSince (CltBBandTop (C, 20, S, 1.25)) ExtFml ("TradeSim. RecordTradesquot, Amp Bollinger Bands Exitquot, LONG, ActualEntryTrigger, EntryPrice, InitialStop, ActualExitTrigger, ExitPrice, START) Ergebnisse einer echten Portfoliosimulation TradeSim wurde verwendet, um eine echte Portfolio-Handels-Simulation mit Hilfe der resultierenden Handelsdatenbank und den folgenden Handelsparametern durchzuführen. Der Handelssimulator würde die Datenbank für geeignete Handelskandidaten auf der Grundlage des Eintrittstermins abschleppen und dann einen Handel eingeben, wenn die Positionsgröße und das verfügbare Handelskapital dies erlaubten. Mehrere Positionen würden genommen, wenn das vorhandene Handelskapital es erlaubte und eine 100 Portwärme erlaubte, dass das gesamte Handelskapital zu so vielen Geschäften zugeteilt werden würde, wie das vorhandene Handelskapital erlaubte. Im Wesentlichen war die Handels-Simulation imitiert die Art und Weise, dass ein echter Händler würde ein System mit einem Portfolio von Wertpapieren handeln. Vergleichen Sie dies mit der Art und Weise, dass die meisten Back-Tester nur testen ein Handelssystem auf einer Sicherheit, so dass nur zwanzig oder so Handel Kandidaten, die kaum genug, um jede Art von genauen statistischen Hypothese zu machen. Die Handelssimulation führte 289 Trades aus der Gesamtdatenbank von 3546 Trades durch, die in chronologischer Reihenfolge entnommen und nach dem verwendeten Positionsgrößenmodell und dem verfügbaren Handelskapital sortiert wurden. Die daraus resultierende Handels-Simulation erzeugte ein Trade-Log (dies dauert eine Weile zu laden), die ein Protokoll aller Handelsdaten auf einer Trade-by-Trade-Basis enthält. Zusätzlich wurde ein umfangreicher Handelssimulationsbericht erstellt, der alle Details zu allen relevanten Parametern einer einzelnen Portfolio-Handels-Simulation enthält. Das System erzeugte eine Erhöhung des Eigenkapitals um 1903 über den 16-jährigen Zeitraum, was einem durchschnittlichen jährlichen Zinseszins von 20,7 entspricht. Peak Drawdown war in 14 enthalten, was ein bemerkenswertes Ergebnis ist, wenn man bedenkt, dass wir nur ein Handelssystem über eine breite Gruppe von Marktentitäten über einen langen Zeitraum verwenden. Mit Blick auf die Aktienkurve unten werden Sie feststellen, dass ein exponentieller Anstieg der Eigenkapitalkurve über sechzehn Jahre, die auf Gewinn-Pyramide zurückzuführen ist. Es gab keine größeren kurzfristigen Kursverluste im Eigenkapital, die auch beweisen, dass dieses System immun gegen Fehlentwicklungen in den Marktbedingungen ist. Beachten Sie speziell, wie die 87-Absturz und in jüngster Zeit der Tech-Stock-Absturz von April 2000 hatte sehr wenig Einfluss auf das Eigenkapital. Das unten gezeigte Drawdown-Diagramm verifiziert dies ebenfalls. Dies ist ein sehr bemerkenswertes Ergebnis für sich, wenn man bedenkt, dass das System unter dem schlimmsten Schlupf getestet wurde. Es gab nicht mehr als 14 Peak-to-Valley-Drawdowns im Eigenkapital, wie in der nachstehenden Equity-Chart und der Oktober-87-Crash nicht Spitzenabzug. Die durchschnittliche negative RewardRisk-Ratio von -0,97 und die unten gezeigte RewardRisk-Quotientabelle zeigen, wie das Risiko enthalten war, was darauf hindeutet, dass die Exit-Strategie das Risikomanagement beinhaltet. Wie in der Jahres-Nettogewinn-Chart unten die meisten der Jahresperioden produziert Gewinne gezeigt. Beachten Sie, wie der größte Gewinn wurde im Jahr 2000 mit dem Bull Run bis zum Tech-Stock Crash. Dies veranschaulicht eine gute Kapitalerhaltung sowie Immunität gegenüber Marktabweichungen, was ein Markenzeichen eines robusten Handelssystems ist. Während es scheint, dass wir ein ziemlich robustes Handelssystem entwickelt haben und ein, das zur praktischen Definition eines heiligen Gral-Handelssystems passt, müssen wir uns noch fragen, ob Resultate dieses Handelsystems von einem anderen Händler wiederholt werden könnten, der das gleiche System tauscht Wobei das gleiche Portfolio von Wertpapieren für den gleichen Zeitraum. Eine Sache im Auge zu behalten ist, dass, obwohl wir eine Handelsdatenbank mit über 3500 Handelskandidaten erzeugt haben, würde ein anderer Händler dieselben oder ähnliche Ergebnisse erhalten, wenn sie einen anderen Satz von Handelskandidaten aus der Handelsdatenbank ausgewählt hätten - oder hätten sie gemacht Ein Nettoverlust Um diese Frage zu beantworten, müssen wir das gesamte Handelssystem aus statistischer Sicht betrachten und das ist es, was wir in Teil 2 dieses Artikels erforschen. TradeSimreg ist ein eingetragenes Warenzeichen der Compuvision Australia Pty Ltd. Metastockreg ist ein eingetragenes Warenzeichen von Equis International. Windowsreg ist ein eingetragenes Warenzeichen der Microsoft Corporation. Copyright-Kopie 2000-2016 by Compuvision Australia ABN 86 006 574 090 Letzte Änderung am 31. Juli 2016