Forex negociação vba

Taxas de Forex em tempo real no Excel.
Obtenha taxas de câmbio ao vivo em tempo real no Excel com esta planilha gratuita. As cotações são atrasadas em cerca de 15 ou 20 minutos, mas são atualizadas a cada minuto ou mais.
Tudo é automatizado no VBA. O VBA pode ser visualizado e modificado. As porcas e parafusos do código é uma QueryTable que extrai as taxas de câmbio mais recentes de finance. yahoo para as duas moedas especificadas.
Tudo o que você precisa fazer é digitar dois códigos de moeda de três letras e clicar em um botão (você pode encontrar uma lista de códigos de moeda aqui).
O VBA faz o download das taxas de câmbio mais recentes do Yahoo para o Excel, usando uma tabela de consulta.
O Excel faz o download das taxas anteriores de compra / venda de fechamento, abertura e atual para o par de moedas. Clicar no botão atualiza novamente as cotações com os valores mais recentes.
Atualizado em tempo real Forex automaticamente no Excel.
Agora, aqui é onde podemos ser inteligentes e fazer com que o Excel atualize automaticamente as taxas de câmbio ao vivo.
1. Selecione o QueryTable conforme mostrado abaixo, clique com o botão direito e selecione Data Range Properties.
2. No menu External Data Range Properties, marque a opção Refresh every e escolha um horário de atualização (você só pode escolher um número inteiro de minutos). Agora clique em OK.
O Excel agora atualiza os dados na QueryTable automaticamente, sem a necessidade de clicar nos botões ou executar macros. Legal, né?
Eu uso uma variante desta planilha para acompanhar o valor da minha poupança externa. Você pode, por exemplo, modificar o VBA para baixar as taxas de Forex para muitos pares de moedas (me avise se quiser essa planilha).
Outra planilha do Excel recupera as taxas de câmbio históricas diárias entre duas datas.
9 pensamentos sobre & ldquo; Taxas de Forex em Tempo Real no Excel & rdquo;
Eu appriciate seu site.
mas em vez de adicionar 40 consultas, basta salvar um arquivo. iqy e alterar a consulta para:
e designar uma célula de entrada para esse parâmetro (data-connections-properties-definition).
não vba necessário e combinado com offset etc. uma ferramenta muito útil.
houve um erro de formatação no meu comentário anterior.
Isso é muito útil. Eu estou executando o Excel 2013 e tentei copiar a planilha, mas tinha linhas e colunas diferentes, então copiei as células para minha pasta de trabalho, mas obtive um erro de tempo de execução 1004.
Idealmente, gostaria de ter 3 conversões em uma única planilha no final da minha pasta de trabalho financeira para que eu possa obter as taxas de câmbio em tempo real de USD / GBP, AUD / GBP e EURO / GBP. Como eu faço isso?
Obrigado pela sua ajuda Anthony.
Recebo a seguinte mensagem de erro:
Não é possível abrir finance. yahoo/q? s=USDCAD=X. Não é possível baixar as informações solicitadas.
Eu quero exportar o Bid e o Ask para outro aplicativo que aceite DDE (Dynamic Data Exchange). Como faço isso?
Por favor faça tudo por mim. Eu não posso pesquisar nem nada, então eu confio em pessoas que trabalham duro para me fornecer algo de grande valor para absolutamente nada, a partir da bondade de seus corações e sem nenhum esforço de minha parte. Corrigir meus problemas para mim!
Ótima planilha! Isso será muito útil para mim e agradeço seu trabalho duro. Eu posso ter alguns problemas com isso funcionando, mas vou consertar isso sozinho. Obrigado!
Ótimo código! Funciona lindamente.
Você poderia compartilhar o par de moedas múltiplas XLS também, por favor?
Ei obrigado por isso! Economizou uma tonelada de tempo 🙂
Código muito bom & # 8230; .. Mas estou enfrentando algum problema .. (eu não sou um programador .. 🙁 & # 8230;) e ficou preso .. I. tentei adicionar e segundo par de taxas (USD e BRL), simplesmente copiando a tabela em outra planilha alterando o nome da planilha & # e a Macro imediatamente caiu .. Você certamente definiu o nome da planilha na macro & # 8230; mas não consegui modificá-la.
Você será gentil comigo e me enviará a Macro corrigida?
Desculpe ser tão insolente ... mas eu realmente não sei como sair ..

A estratégia de negociação de 3 etapas.
por Walker England.
As estratégias de alcance são usadas quando o mercado carece de direção. Encontre suporte e resistência para definir seu alcance. Como com qualquer estratégia, gerencie seu risco em caso de fuga.
Negociação de faixa é uma das muitas estratégias de negociação viáveis ​​disponíveis para os comerciantes de Forex. Essas estratégias geralmente estão associadas à falta de orientação do mercado e podem ser uma ferramenta útil para se ter uma tendência. Em seu núcleo, as estratégias de negociação podem ser divididas em três etapas simples!
O primeiro passo da negociação de intervalo é encontrar o intervalo. Isso pode ser feito através do estabelecimento de zonas de suporte e resistência. Essas zonas podem ser criadas encontrando-se uma série de altos e baixos de curto prazo e conectando as áreas usando linhas horizontais. A resistência é a faixa de custos indiretos, na qual procuraremos vender um intervalo, e o suporte é a área em que o preço é mantido com os comerciantes que querem comprar o mercado.
Abaixo, vemos um exemplo de uma faixa de negociação no Índice Dow Jones FXCM US Dollar em um gráfico de 4 horas. O dólar dos EUA está sendo negociado atualmente perto da zona marcada de resistência, que começa perto de 10.5800. Agora que o preço cruzou essa área, os operadores de mercado precisarão de um plano para entrar no mercado e vender para o suporte.
Aprenda Forex: US Dollar Range.
(Criado usando gráficos Marketscope do FXCM)
Tempo sua entrada.
Os comerciantes podem usar entradas baseadas no intervalo de tempo usando uma série de métodos. Uma das formas mais populares e mais simples é através do uso de um oscilador. Alguns dos osciladores mais populares incluem RSI, CCI e Stochastics. Esses indicadores técnicos são projetados para rastrear preços por um cálculo matemático que faz com que o indicador flutue em torno de uma linha central. Os comerciantes esperarão que o indicador chegue ao extremo à medida que o preço atinja uma zona de suporte ou resistência. Em seguida, a execução ocorrerá no momento em que o momento gira o preço na direção oposta.
Abaixo, novamente podemos ver o dólar americano, desta vez com o indicador CCI adicionado ao gráfico. Para negociar o intervalo, os traders esperam que o CCI atinja um extremo, como teste de preço, a linha de resistência de 10.580. Os comerciantes podem entrar no mercado como o CCI recua dos valores de sobrecompra!
Aprenda Forex: Overbought & amp; Oversold com CCI.
(Criado usando gráficos Marketscope do FXCM)
A última parte de qualquer estratégia baseada em intervalos bem-sucedidos é gerenciar riscos. No caso de um nível de suporte ou resistência quebrar, os comerciantes desejarão sair de qualquer posição baseada no intervalo. A maneira mais fácil de fazer isso é através do uso de um stop loss acima da alta anterior ao vender a zona de resistência de um intervalo. O processo pode ser invertido com uma parada abaixo da mínima atual ao comprar suporte.
Áreas para obter lucro são tão fáceis de encontrar quando a negociação de gama. Se a venda de um intervalo, as ordens de limite para obter lucro devem ser colocadas perto do suporte. Da mesma forma, ao comprar suporte, as ordens de lucro devem ser colocadas na resistência previamente identificada. Abaixo, podemos ver uma configuração concluída em nosso exemplo com o dólar americano. Como uma ordem para vender resistência, uma ordem de parada é colocada sobre a alta atual. Uma ordem limite foi colocada para obter lucro próximo ao suporte em 10.500.
Aprenda Forex: Pare & amp; Limitar colocação.
(Criado usando gráficos Marketscope do FXCM)
--- Escrito por Walker England, Instrutor de Negociação.
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Próximos eventos.
Calendário Econômico Forex.
O desempenho passado não é indicação de resultados futuros.
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VBA personalizado pelo Exceltrader.
**** Por favor, note: Programação Personalizada não está disponível atualmente devido a obrigações existentes. ****
Com um pouco de programação quase todas as necessidades relacionadas com negociação podem ser atendidas no excel. Exemplos dos meus projetos concluídos muito recentes incluem:
Sistema Forex Automatizado (sinal único com 5 prazos e Backtest) Sistema de Arbitragem Forex (execução rápida necessária) Opções Sistema de Negociação Automatizado: Monitor e análise. (Black Scholes, IV, Projeções, Log automatizado, outros cálculos personalizados) Stock / ETF: Scanner de fim de dia e alerta de sinal intradiário. Automated Futures Trading system e back testing com análise de dados de ticks & # 8211; dados diários e estudo de correlação VIX. Negociação automatizada de ações: backtesting. Símbolos Ilimitados: Análise de Resultados (relação de Sharpe, etc.) Análise de dados ao vivo em termos de Rise / Run. Resumo de todas as inclinações. Integração Excel (cotações e pedidos) com a API ChoiceFX. (Parte de um Sistema Forex Automatizado maior). Sistema Automated Stock Trading com mais de 50 opções de sistema construídas a partir do menu suspenso. Simulador e ATS integrados a outro código de autor do VBA: DOM / Sistema de entrada de ordens de mercado e gerente de comércio. Muitos outros projetos relacionados ao Excel / VBA relacionados à negociação.
Outros projetos não VBA:
Um site de investimento imobiliário que inclui exibição interativa de propriedades disponíveis, incluindo termos de empréstimo escolhidos pelo usuário, tais como taxa, prazo, taxa de administração, impostos, etc O usuário pode classificar por fluxo de caixa, retorno sobre o investimento etc. (PHP, MySQL, Javascript) que os links foram postados com permissão do cliente. Nenhuma informação privada do cliente é publicada sem a sua permissão.
Minha taxa horária para negociação de programação personalizada VBA é de 45 dólares.
Para começar, envie uma explicação sobre o que você gostaria que fosse programado para o endereço de e-mail localizado na imagem no canto superior direito desta página. Eu responderei de volta com as horas estimadas preliminares. Se esta estimativa for aceitável para você, o próximo passo será enviar todas as informações detalhadas que você acha que seriam necessárias para concluir com êxito o projeto. Eu então responderei com quaisquer perguntas / esclarecimentos necessários.
Em seguida, informarei as horas estimadas finais e inicie seu projeto. (se demorar mais do que as horas estimadas finais, não haverá cobrança adicional desde que nenhum item adicional tenha sido solicitado).
& # 8220; A versão 1.13 funciona muito bem para ações dos EUA. Muito obrigado! Você é o excelente desenvolvedor de sistemas que eu conheço. & # 8221;
Dr. Thomas KL Tong, Gerente de Projetos, CityU Professional Services Limited, Hong Kong * citação e nome usados ​​com permissão.
Primeiro de tudo, muito obrigado por criar o stockbacktest. xls. Eu estou usando agora para testar estratégias e com exceção da caixa 'trailing stop', para a qual eu tenho que verificar meus indicadores, funciona muito bem. Além disso, eu testei 1 minuto e 5 minutos stockdata e agora eu quero implementar negociação ao vivo com base nesses intervalos de tempo.
Eu tenho uma solicitação para um xls personalizado, que talvez você já tenha criado como parte da plataforma de negociação automatizada.
Desde que eu estou apenas começando em uma abordagem mais estruturada para negociação não sou capaz de abrir uma conta intraday com corretores interativos.
Eu me inscrevi em um datavendor de baixo custo que me permite ter tickdata ao vivo por meio de um plugin excel.
Meu pedido seria ter um xls que:
- faça uma linha vertical do tickdata e mais importante.
- crie um open high high close por um determinado intervalo de tempo intradiário instantaneamente e automaticamente com base nos dados de ticks em tempo real.
Por favor me dê uma estimativa do custo e se for possível ..
Pelo que entendi até agora, você precisa:
Uma pasta de trabalho, vamos chamá-la de "gravador" que registra cada alteração de preço, o tempo de alteração de preço e o volume quando o preço é alterado. Haveria um botão para salvar os dados de escala em um arquivo separado "tick data". (isso também pode ser configurado para salvar em uma determinada hora do dia, como o fechamento do mercado).
O gravador também seria capaz de converter esse arquivo de dados de escala em (qualquer período de tempo) OHLC e salvá-lo em um arquivo separado.
Para quantos símbolos de cada vez você está querendo gravar dados de carrapatos?
Existe alguma coisa que este livro precisa fazer?
Até agora isso levaria em torno de, mas não mais de uma hora.
Não, isso não é exatamente o que eu quero dizer.
A conversão de dados de ticks em OHLC tem que acontecer em tempo real, uma vez que eu quero executar meu sistema de negociação em tempo real.
(não depois de apertar um botão, mas como os dados do tick fluem)
1. Você quer que os dados do OHLC sejam colocados em uma planilha em branco ou no seu stockbacktest. xls modificado (ou em alguma outra pasta de trabalho)?
2. Tem certeza de que você precisa dos dados do tick registrados? Em caso afirmativo, não há problema, mas não é necessário criar os dados do OHLC a partir dos dados ativos.
3. Para quantos símbolos ao mesmo tempo você deseja criar dados OHLC a partir de dados ativos?
4. Existe alguma outra coisa que este livro de exercícios precisa fazer?
1. Os dados do OHLC podem ser colocados em uma planilha diferente. Você pode colocar em um limite automático de (qualquer número que eu quiser) colums, que atualiza automaticamente.
Por exemplo, 20 linhas de dados de minutos de OHLC, a linha 20 seria atualizada,
então eu posso colocar meu sinal de compra / venda no E20.
2. Os dados do ticket não precisam ser registrados.
3. max 5. mas a maior parte do tempo só precisa de 1 ou 2.
4. Seria melhor se - como o retorno de estoque - a mesma compra aberta, venda aberta, venda fechada, compra fechada fosse inserida e um registro dos negócios.
Por favor, informe-me do custo adicional.
1. Você vai inserir manualmente pedidos quando um sinal é gerado? Em caso afirmativo, você precisa de algum tipo de alerta de que um sinal foi atingido?
2. por colunas, eu suponho que você quer dizer linhas na frase seguinte, está correto? "Você pode colocar em um limite automático de (qualquer número que eu quiser) colums, que atualiza automaticamente."
Eu posso fazer isso em uma hora para que o total seja de $ 35 via paypal para o endereço de e-mail no canto superior direito desta página.
Obrigado, eu lhe enviarei o link de download para sua conta do hotmail no máximo até domingo à noite.
1. Sim, um alerta acústico seria ótimo.
2. Desculpe, sim eu quis dizer linhas.
Apenas doou $ 35,01 via paypal para a conta de e-mail strategictrade.
Eu completei este projeto e enviei para você via e-mail. Deixe-me saber se você tem alguma dúvida com problemas.
Testando manualmente agora - quando eu definir o número de minutos para 1 minuto eu recebo 2 ou 3 barras para cada minuto em vez de um.
Cada vez que o botão "Iniciar" é pressionado, uma nova atualização de barra é agendada com base no número de minutos definido em B2.
Agora atualizei este arquivo (e enviei por e-mail para você) para que, sempre que o botão "Iniciar" for pressionado, qualquer atualização de barra agendada anteriormente seja cancelada.
Além disso, o botão "Parar de atualizar o OHLC" não estava funcionando. Eu atualizei isso também para que agora você possa impedir que as barras sejam atualizadas (por exemplo, quando o dia de negociação terminar, mas você deseja manter a pasta de trabalho aberta, etc.).
Funciona como um encanto - a confirmação acústica do pedido também funciona bem!
Eu estou pensando em usar o VWAP como uma ferramenta de negociação adicional (ainda não tenho certeza).
Só para ter uma ideia, seria possível incorporar isso na pasta de trabalho existente. Se sim, você poderia me dar uma estimativa do custo?
Você acha que isso precisa ser programado com o VBA ou você poderia simplesmente usar a área da fórmula? (você está falando sobre o preço médio ponderado pelo volume?)
Bom ponto, ainda não tenho certeza. Eu pensei sobre o cálculo do vwap dentro de cada minuto, isso exigiria vba, mas talvez vwap de minuto a minuto seria suficiente. Então eu poderia gerenciar sem vba. Eu voltarei depois que eu testei isso. Você já teve alguma experiência com o vwap? Eu li que é um excelente indicador adicionado.
Além disso, você não teria nenhuma experiência com a programação de consultores especializados para forex ou conhece alguém que faz?
Fórmulas poderiam ser usadas para atualização contínua do indicador. O VBA pode ser usado para atualizar apenas uma vez por minuto.
(Eu não usei vwap ou metatrader.)
Tentando ir morar com a abertura dos EUA hoje, mas há um problema com a minha pasta de trabalho.
Funcionou bem ontem, não fez nenhuma chance desde então.
Antes, eu precisava alterar minhas configurações do Windows para um formato de número diferente, pois meu feed usa "," para números decimais, não ".".
Espero que você possa dar uma olhada, para que eu possa usar minha pasta de trabalho para negociar hoje.
Eu envio para você junto com o código de erro.
Na célula O140 há um "BUY" (para abrir) e também um "SELL" (para fechar) no P140. Isso resultará em um loop contínuo que resultará em um erro. Nunca deve haver uma venda para fechar ao mesmo tempo em que há uma compra a ser aberta, portanto as fórmulas devem ser alteradas / fixadas para que isso nunca aconteça. (Essa lógica cruzada é um dos maiores perigos dos sistemas de negociação automatizados, imagine algum erro de programação em que o sistema acabou de comprar e vender sem parar durante todo o dia.)
Para corrigir suas fórmulas sem todas as mensagens de erro, abra o Excel e clique em FERRAMENTAS & gt; MACROS & gt; SEGURANÇA & gt; e defini-lo na configuração mais alta (para que você possa abrir a pasta de trabalho sem código em execução). Em seguida, abra a planilha e corrija as fórmulas para que não haja compra simultânea para abrir e vender para fechar. (Uma vez feito isso, diminua as configurações de segurança novamente, salve e reabra a pasta de trabalho para que o código possa ser executado.)
Muito obrigado!
Para corrigir o problema com o loop BUY-SELL e o preço dinâmico de entrada e saída, uma caixa (como no stockbacktest) mostrando o tipo de entrada de última ordem é necessária para o meu sistema. Seria possível adicionar essa caixa na primeira planilha (onde o OHLC do primeiro estoque é projetado).
Além disso, seria possível definir o timer ohlc automatizado de uma forma que ele segue automaticamente o relógio interno em minhas janelas (assim, quando eu pressiono start, ele inicia um novo minuto com exatamente zero segundos?
Eu lhe enviei a versão atualizada. Aqui está uma lista de alterações.
Adicionado último tipo de pedido na coluna E da folha "Principal".
Adicionado lógica baseada em VBA que uma entrada não deve ocorrer se houver uma saída simultânea.
Pressionar o botão "Iniciar" agora aguarda até que o minuto atual esteja ativo antes de iniciar novas barras (nada parecerá acontecer até que o minuto atual esteja ativo). Todas as barras começam exatamente no minuto.
Obrigado cara! Apenas fiz uma pequena doação ($ 15, -) como um símbolo da minha gratidão!
Excel-trader, você pode recomendar um provedor de baixo custo de um link dde com dados de futuros do sp500, (não combinado com uma conta de negociação)?
Eu não tentei isso, mas esignal tem um plug-in do Excel para dados ao vivo chamado Qlink.
Obrigado! Vou dar uma olhada.
Além disso, este plug-in gratuito que executa dados do Yahoo Live no Excel em greenturtle. us (símbolo do Yahoo para Emini é ESM09.CME). Eu não tentei isso também.
Obrigado, o problema com o plug-in greenturtle é que, tanto quanto eu vejo no site, não é um plug-in realtime streaming em. Você definir um intervalo de atualização. Eu tentei plug-inns simulares. Você sente falta de aspas dessa maneira e um site queiry é executado no intervalo de tempo especificado, o que pode retardar outros processos se o intervalo de tempo for curto.
Muito obrigado embora pela dica!
Produtos Excel / VBA da ExcelTrader.
Arquivos Excel / VBA grátis da ExcelTrader.
Seja notificado sobre novos arquivos ExcelTrader.
Dados grátis de carrapatos ES.
Indicadores baseados em Excel / VBA grátis.
Gráfico atual S & # 038; P ES.
Comentários recentes.
Mikhael no Excel Benchmark 2011: um teste de velocidade do Excel (com funções de negociação) DavidG no Excel Benchmark 2011: um teste de velocidade do Excel (com funções de negociação) Dave no estoque Dividend Data Downloader. Andrew Bannerman no Excel / VBA Plataforma de Negociação Automatizada Andrew Bannerman em Stocks & # 8211; Backtest & amp; Data Downloader.
Postagens recentes.
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Área Secundária do Widget da Barra Lateral.
Esta é a área secundária do widget da barra lateral. Você pode adicionar conteúdo a essa área visitando seu Painel de Widgets e adicionando novos widgets a essa área.

Forex trading vba
api. efxnow / WebServices2.x / service. asmx Contas de demonstração e teste:
Parâmetros comumente usados.
UserID - Nome de usuário ou ID de sua conta Forex. Senha - Senha para sua conta ao vivo ou demo. Marca - chave da marca. por exemplo. "GAPI". Par de Moedas - Um par de moedas suportado pelo Forex, por ex. "EUR / USD". Notas - O código fonte do VBA das planilhas é fornecido sob a licença GPL para inspeção e auditoria de que as senhas e informações do usuário não são armazenadas internamente pelo software para nenhum outro propósito. No entanto, como as senhas são inseridas na própria planilha, é importante lembrar de não enviar as planilhas para outras pessoas sem remover as senhas.
Baixe as planilhas gratuitas para importar dados Forex (Software de Análise Técnica Forex)
Requisitos de Sistema Windows 7, Windows 8 ou Windows 10 512 MB de RAM 5 MB de espaço em disco rígido Excel 2007, Excel 2010, Excel 2013 ou Open Source - Licença GPL.

Forex
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O R Trader.
Usando R e ferramentas relacionadas em Finanças Quantitativas.
Visualizando dados de séries temporais em R.
É com muito prazer que anuncio meu curso do DataCamp sobre Visualização de Dados de Séries Temporais em R. Esse curso também faz parte da série de Períodos Temporais com a faixa de habilidades R. Sinta-se livre para dar uma olhada, o primeiro capítulo é grátis!
Descrição do Curso.
Como diz o ditado, "Um gráfico vale mais que mil palavras". É por isso que a visualização é a maneira mais usada e poderosa de entender melhor seus dados. Após este curso, você terá uma visão geral muito boa dos recursos de visualização da série temporal R e poderá decidir melhor qual modelo escolher para a análise subsequente. Você também poderá transmitir a mensagem que deseja transmitir de maneira eficiente e bonita.
Esboço de Curso.
Capítulo 1: Ferramentas de Visualização da Série Temporal.
Este capítulo apresentará as ferramentas básicas de visualização da série temporal R.
Capítulo 2: Séries Temporais Univariadas.
Gráficos univariados são projetados para aprender o máximo possível sobre a distribuição, a tendência central e a disseminação dos dados disponíveis. Neste capítulo, você será presenteado com algumas ferramentas visuais usadas para diagnosticar séries de tempos univariados.
Capítulo 3: Séries Temporais Multivariadas.
O que fazer se você tiver que lidar com séries temporais multivariadas? Neste capítulo, você aprenderá como identificar padrões na distribuição, tendência central e se espalhar sobre pares ou grupos de dados.
Capítulo 4: Estudo de caso: selecionando visualmente um estoque que melhora seu portfólio existente.
Vamos colocar tudo que você aprendeu até agora na prática! Imagine que você já possui uma carteira de ações e você tem algum dinheiro disponível para investir, como você sabiamente pode selecionar uma nova ação para investir seu dinheiro adicional? Analisar as propriedades estatísticas dos estoques individuais versus um portfólio existente é uma boa maneira de abordar o problema.
Vinculando R ao IQFeed com o pacote QuantTools.
O IQFeed fornece serviços de dados de fluxo contínuo e soluções de negociação que cobrem o mercado agrícola, de energia e financeiro. É um provedor de feed de dados bem conhecido e reconhecido, voltado para usuários de varejo e pequenas instituições. O preço da assinatura começa em cerca de US $ 80 / mês.
Stanislav Kovalevsky desenvolveu um pacote chamado QuantTools. É um pacote tudo em um projetado para melhorar a modelagem de negociação quantitativa. Ele permite baixar e organizar dados históricos de mercado de várias fontes, como Yahoo, Google, Finam, MOEX e IQFeed. O recurso que mais me interessa é a capacidade de vincular o IQFeed à R. Eu uso o IQFeed há alguns anos e estou feliz com ele (não estou afiliado à empresa em nenhum caminho). Mais informações podem ser encontradas aqui. Eu tenho procurado uma integração dentro de R por um tempo e aqui está. Como resultado, depois que fiz alguns testes, mudei meu código que ainda estava em Python para R. Apenas para completar, aqui está um link que explica como baixar dados históricos do IQFeed usando Python.
A QuantTools oferece quatro funcionalidades principais: Obter dados de mercado, Armazenar / Recuperar dados de mercado, Dados de séries temporais de plotagem e Testes reversos.
Primeiro, verifique se o IQfeed está aberto. Você pode baixar dados diários ou intradiários. O código abaixo faz o download dos preços diários (Aberto, Alto, Baixo, Fechado) para o SPY de 1º de janeiro de 2017 a 1º de junho de 2017.
O código abaixo faz o download dos dados intraday de 1º de maio de 2017 a 3 de maio de 2017.
Observe o parâmetro do período. Pode usar qualquer um dos seguintes valores: tick, 1min, 5min, 10min, 15min, 30min, hora, dia, semana, mês, dependendo da freqüência que você precisa.
O QuantTools facilita o processo de gerenciar e armazenar dados do mercado de ticks. Você acabou de configurar os parâmetros de armazenamento e está pronto para começar. Os parâmetros são onde, desde que data e quais símbolos você gostaria de armazenar. Sempre que você puder adicionar mais símbolos e se eles não estiverem presentes em um armazenamento, o QuantTools tentará obter os dados da data de início especificada. O código abaixo salvará os dados no seguinte diretório: & # 8220; C: / Usuários / Arnaud / Documentos / Dados de Mercado / iqfeed & # 8221 ;. Há uma subpasta por instrumento e os dados são exibidos em arquivos. rds.
Você também pode armazenar dados entre datas específicas. Substitua a última linha de código acima por uma das abaixo.
Agora, se você quiser recuperar alguns dos dados armazenados, basta executar algo como:
Observe que apenas os ticks são suportados no armazenamento local, portanto, o período deve ser & # 8216; tick & # 8217;
O QuantTools fornece a função plot_ts para plotar dados de séries temporais sem fins de semana, feriados e lacunas durante a noite. No exemplo abaixo, primeiro recupero os dados armazenados acima, depois seleciono as primeiras 100 observações de preço e, finalmente, desenho o gráfico.
Duas coisas para notar: primeiro espião é um objeto data. table, portanto, a sintaxe acima. Para obter uma visão geral rápida dos recursos do data. table, confira esta excelente folha de dicas do DataCamp. Segundo, o parâmetro local é TRUE, pois os dados são recuperados do armazenamento interno.
O QuantTools permite escrever sua própria estratégia de negociação usando sua API C ++. Eu não vou elaborar sobre isso, pois isso é basicamente código C ++. Você pode consultar a seção Exemplos no site da QuantTools.
No geral, acho o pacote extremamente útil e bem documentado. O único bit faltante é o feed ao vivo entre R e IQFeed, o que tornará o pacote uma solução real de ponta a ponta.
Como de costume, qualquer comentário é bem-vindo.
BERT: um recém-chegado na conexão R Excel.
Há alguns meses, um leitor me mostrou essa nova maneira de conectar R e Excel. Eu não sei há quanto tempo isso acontece, mas nunca me deparei com isso e nunca vi nenhum post ou artigo de blog sobre isso. Então eu decidi escrever um post enquanto a ferramenta realmente vale a pena e antes que alguém pergunte, eu não estou relacionado à empresa de forma alguma.
BERT significa Basic Excel R Toolkit. É gratuito (licenciado sob a GPL v2) e foi desenvolvido pela Structured Data LLC. No momento em que escrevo, a versão atual do BERT é 1.07. Mais informações podem ser encontradas aqui. De uma perspectiva mais técnica, o BERT é projetado para suportar a execução de funções R a partir de células da planilha do Excel. Em termos do Excel, é para escrever Funções definidas pelo usuário (UDFs) em R.
Neste post eu não vou mostrar como R e Excel interagem via BERT. Há muito bons tutoriais aqui, aqui e aqui. Em vez disso, quero mostrar como usei BERT para construir uma torre de controle & # 8220; & # 8221; para minha negociação.
Meus sinais de negociação são gerados usando uma longa lista de arquivos R, mas eu preciso da flexibilidade do Excel para exibir os resultados de forma rápida e eficiente. Como mostrado acima, o BERT pode fazer isso para mim, mas também quero adaptar o aplicativo às minhas necessidades. Combinando o poder do XML, VBA, R e BERT, posso criar um aplicativo bonito, mas poderoso, na forma de um arquivo do Excel com código VBA mínimo. Em última análise, eu tenho um único arquivo do Excel reunindo todas as tarefas necessárias para gerenciar meu portfólio: atualização de banco de dados, geração de sinal, submissão de pedidos etc & # 8230; Minha abordagem pode ser dividida nos três passos abaixo:
Use XML para criar menus e botões definidos pelo usuário em um arquivo do Excel. Os menus e botões acima são essencialmente chamadas para funções do VBA. Essas funções do VBA são encapsuladas em torno de funções R definidas usando BERT.
Com essa abordagem, posso manter uma clara distinção entre o núcleo do meu código mantido em R, SQL e Python e tudo o que é usado para exibir e formatar os resultados mantidos no Excel, VBA & amp; XML Nas próximas seções apresento o pré-requisito para desenvolver tal abordagem e um guia passo a passo que explica como o BERT poderia ser usado para simplesmente passar dados de R para o Excel com o mínimo de código VBA.
1 & # 8211; Baixe e instale o BERT neste link. Quando a instalação estiver concluída, você deve ter um novo menu Add-Ins no Excel com os botões, conforme mostrado abaixo. É assim que o BERT se materializa no Excel.
2 & # 8211; Faça o download e instale o editor de interface de usuário personalizada: O Editor de interface de usuário personalizado permite criar menus e botões definidos pelo usuário na faixa de opções do Excel. Um procedimento passo a passo está disponível aqui.
1 & # 8211; Código R: A função R abaixo é um código muito simples apenas para fins ilustrativos. Calcula e retorna os resíduos de uma regressão linear. É isso que queremos recuperar no Excel. Salve isso em um arquivo chamado myRCode. R (qualquer outro nome é bom) em um diretório de sua escolha.
2 & # 8211; functions. R em BERT: No Excel selecione Add-Ins - & gt; Diretório base e abra o arquivo chamado functions. R. Neste arquivo, cole o seguinte código. Certifique-se de inserir o caminho correto.
Isso é apenas o fornecimento de BERT no arquivo R que você criou acima. Em seguida, salve e feche as funções do arquivo. Se você quiser fazer qualquer alteração no arquivo R criado na etapa 1, terá que recarregá-lo usando o botão BERT & # 8220; Atualizar arquivo de inicialização & # 8221; do menu Add-Ins no Excel.
3 & # 8211; No Excel: Crie e salve um arquivo chamado myFile. xslm (qualquer outro nome é bom). Este é um arquivo habilitado para macro que você salva no diretório de sua escolha. Depois que o arquivo for salvo, feche-o.
4 & # 8211; Abra o arquivo criado acima no editor da interface do usuário personalizada: Depois que o arquivo estiver aberto, cole o código abaixo.
Você deve ter algo parecido com isto no editor de XML:
Essencialmente, este pedaço de código XML cria um menu adicional (RTrader), um novo grupo (My Group) e um botão definido pelo usuário (New Button) na faixa de opções do Excel. Quando terminar, abra myFile. xslm no Excel e feche o Editor de UI personalizado. Você deveria ver algo assim.
5 & ​​# 8211; Abra o editor VBA: Em myFile. xlsm, insira um novo módulo. Cole o código abaixo no módulo recém-criado.
Isso apaga os resultados anteriores na planilha antes de lidar com os novos.
6 & # 8211; Clique no botão New: Agora volte para a planilha e no menu RTrader, clique no botão & # 8220; New Button & # 8221; botão. Você deve ver algo como o abaixo aparece.
O guia acima é uma versão muito básica do que pode ser obtido usando o BERT, mas mostra como combinar o poder de várias ferramentas específicas para criar seu próprio aplicativo personalizado. Da minha perspectiva, o interesse de tal abordagem é a capacidade de colar R e Excel, obviamente, mas também incluir pedaços de código XML (e em lote) do Python, SQL e muito mais. Isso é exatamente o que eu precisava. Por fim, gostaria de saber se alguém tem alguma experiência com o BERT?
Estratégia de negociação: aproveitando ao máximo os dados da amostra.
Ao testar estratégias de negociação, uma abordagem comum é dividir o conjunto de dados inicial em dados de amostra: a parte dos dados projetados para calibrar o modelo e os dados de amostra: a parte dos dados usada para validar a calibração e garantir que o desempenho criado na amostra será refletido no mundo real. Como regra geral, cerca de 70% dos dados iniciais podem ser usados ​​para calibração (ou seja, na amostra) e 30% para validação (ou seja, fora da amostra). Em seguida, uma comparação entre os dados de entrada e de saída ajuda a decidir se o modelo é suficientemente robusto. Este post visa dar um passo adiante e fornece um método estatístico para decidir se os dados fora da amostra estão alinhados com o que foi criado na amostra.
No gráfico abaixo, a área azul representa o desempenho fora da amostra de uma das minhas estratégias.
Uma inspeção visual simples revela um bom ajuste entre o desempenho de entrada e saída da amostra, mas que grau de confiança eu tenho nisso? Nesta fase não muito e esta é a questão. O que é realmente necessário é uma medida de similaridade entre os conjuntos de dados de entrada e de saída. Em termos estatísticos, isso pode ser traduzido como a probabilidade de que os números de desempenho dentro e fora da amostra sejam provenientes da mesma distribuição. Existe um teste estatístico não paramétrico que faz exatamente isso: o teste de Kruskall-Wallis. Uma boa definição deste teste pode ser encontrada no R-Tutor Uma coleção de amostras de dados é independente se eles vêm de populações não relacionadas e as amostras não afetam umas às outras. Usando o teste de Kruskal-Wallis, podemos decidir se as distribuições populacionais são idênticas, sem presumir que elas sigam a distribuição normal. & # 8221; O benefício adicional desse teste não está assumindo uma distribuição normal.
Existem outros testes da mesma natureza que poderiam se encaixar nessa estrutura. O teste de Mann-Whitney-Wilcoxon ou os testes de Kolmogorov-Smirnov se encaixam perfeitamente na estrutura descrita aqui, porém isso está além do escopo deste artigo para discutir os prós e contras de cada um desses testes. Uma boa descrição junto com exemplos de R pode ser encontrada aqui.
Aqui está o código usado para gerar o gráfico acima e a análise:
No exemplo acima, o período de amostragem é maior do que o período de amostragem, portanto, eu criei aleatoriamente 1.000 subconjuntos dos dados da amostra, cada um deles tendo o mesmo comprimento que os dados fora da amostra. Então, testei cada um em um subconjunto de amostras em relação aos dados fora da amostra e gravei os valores p. Esse processo não cria um único valor p para o teste Kruskall-Wallis, mas uma distribuição que torna a análise mais robusta. Neste exemplo, a média dos valores de p é bem acima de zero (0,478), indicando que a hipótese nula deve ser aceita: há fortes evidências de que os dados de entrada e saída da amostra são provenientes da mesma distribuição.
Como de costume, o que é apresentado neste post é um exemplo de brinquedo que apenas arranha a superfície do problema e deve ser adaptado às necessidades individuais. No entanto, penso que propõe um quadro estatístico interessante e racional para avaliar os resultados fora da amostra.
Este post é inspirado nos dois artigos seguintes:
Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), "Efeitos de várias funções de otimização sobre o desempenho da amostra de estratégias de negociação geneticamente evoluídas", prevendo a conferência sobre mercados financeiros.
Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), «Um processo de otimização para melhorar a consistência da amostra, um caso da Bolsa de Valores», JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, Londres, outubro de 2010.
Apresentando o fidlr: LoanceR de Dados Financeiros.
O fidlr é um suplemento do RStudio projetado para simplificar o processo de download de dados financeiros de vários provedores. Esta versão inicial é um wrapper em torno da função getSymbols no pacote quantmod e somente o Yahoo, Google, FRED e Oanda são suportados. Eu provavelmente adicionarei funcionalidades ao longo do tempo. Como de costume, com essas coisas, apenas um lembrete: "O SOFTWARE É FORNECIDO" COMO ESTÁ, SEM GARANTIA DE NENHUM TIPO "# 8230; & # 8221;
Como instalar e usar o fidlr?
Você pode obter o addin / package do seu repositório Github aqui (eu vou registrá-lo no CRAN mais tarde) Instale o addin. Existe um excelente tutorial para instalar o RStudio Addins aqui. Depois que o addin é instalado, ele deve aparecer no menu Addin. Basta escolher fidlr no menu e uma janela como abaixo deve aparecer. Escolha um provedor de dados no menu suspenso Origem. Selecione um intervalo de datas no menu Data Insira o símbolo que você deseja baixar na caixa de texto do instrumento. Para baixar vários símbolos basta digitar os símbolos separados por vírgulas. Use os botões de opção para escolher se deseja baixar o instrumento em um arquivo csv ou no ambiente global. O arquivo csv será salvo no diretório de trabalho e haverá um arquivo csv por instrumento. Pressione Executar para obter os dados ou Fechar para fechar o suplemento.
Mensagens de erro e avisos são manipulados pelos pacotes subjacentes (quantmod e Shiny) e podem ser lidos no console.
Esta é a primeira versão do projeto, então não espere a perfeição, mas esperamos que melhore com o tempo. Por favor, informe qualquer comentário, sugestão, erro etc & # 8230; para: thertrader @ gmail.
Manter um banco de dados de arquivos de preços em R.
Fazer pesquisa quantitativa implica muita análise de dados e é preciso dados limpos e confiáveis ​​para conseguir isso. O que é realmente necessário são dados limpos que sejam facilmente acessíveis (mesmo sem uma conexão com a Internet). A maneira mais eficiente de fazer isso para mim foi manter um conjunto de arquivos csv. Obviamente, esse processo pode ser tratado de várias maneiras, mas achei um tempo extra muito eficiente e simples para manter um diretório onde armazenei e atualizei os arquivos csv. Eu tenho um arquivo csv por instrumento e cada arquivo é nomeado após o instrumento que ele contém. A razão pela qual eu faço isso é dupla: Primeiro, eu não quero baixar dados (de preço) do Yahoo, Google, etc & # 8230; toda vez que eu quiser testar uma nova ideia, mas mais importante, uma vez que eu identifiquei e consertei um problema, eu não quero ter que fazer isso novamente na próxima vez que eu precisar do mesmo instrumento. Simples, mas muito eficiente até agora. O processo é resumido no gráfico abaixo.
Em tudo o que se segue, presumo que os dados estão vindo do Yahoo. O código terá que ser alterado para os dados do Google, Quandl, etc & # 8230; Além disso, apresento o processo de atualização dos dados diários de preços. A configuração será diferente para dados de frequência mais alta e outro tipo de conjunto de dados (ou seja, diferente dos preços).
1 & # 8211; Download de dados inicial (listOfInstruments. R & amp; historicalData. R)
O arquivo listOfInstruments. R é um arquivo contendo apenas a lista de todos os instrumentos.
Se um instrumento não é parte da minha lista (ou seja, nenhum arquivo csv na minha pasta de dados) ou se você fizer isso pela primeira vez, você terá que baixar o conjunto de dados históricos inicial. O exemplo abaixo faz o download de um conjunto de cotações diárias dos ETFs do Yahoo Finance até janeiro de 2000 e armazena os dados em um arquivo csv.
2 & # 8211; Atualizar dados existentes (updateData. R)
O código abaixo começa a partir de arquivos existentes na pasta dedicada e atualiza todos eles um após o outro. Eu costumo executar este processo todos os dias, exceto quando eu estou de férias. Para adicionar um novo instrumento, basta executar o passo 1 acima apenas para este instrumento.
3 & # 8211; Crie um arquivo de lote (updateDailyPrices. bat)
Outra parte importante do trabalho é criar um arquivo em lotes que automatize o processo de atualização acima (eu sou um usuário do Windows). Isso evita abrir o R ​​/ RStudio e executar o código a partir dele. O código abaixo é colocado em um arquivo. bat (o caminho deve ser alterado com a configuração do leitor). Note que eu adicionei um arquivo de saída (updateLog. txt) para rastrear a execução.
O processo acima é extremamente simples, pois descreve apenas como atualizar dados diários de preços. Eu tenho usado isso por um tempo e tem funcionado muito bem para mim até agora. Para dados mais avançados e / ou freqüências mais altas, as coisas podem ficar muito mais complicadas.
Como de costume, qualquer comentário é bem-vindo.
A ascensão dos robôs (Advisors & # 8230;)
A indústria de gerenciamento de ativos está à beira de uma grande mudança. Nos últimos dois anos, os Robots Advisors (RA) surgiram como novos jogadores. O termo em si é difícil de definir, pois engloba uma grande variedade de serviços. Alguns são projetados para ajudar consultores tradicionais a alocar melhor o dinheiro de seus clientes e outros são “black box” real. O usuário insere alguns critérios (idade, renda, filhos etc & # 8230;) e o robô propõe uma alocação feita sob medida. Entre esses dois extremos, uma gama completa de ofertas está disponível. Eu achei a definição da Wikipedia muito boa. & # 8220; Eles são uma classe de consultor financeiro que fornece gerenciamento de portfólio online com intervenção humana mínima & # 8221;. Mais precisamente, eles usam o gerenciamento de portfólio baseado em algoritmo para oferecer o espectro completo de serviços que um consultor tradicional ofereceria: reinvestimento de dividendos, relatórios de conformidade, rebalanceamento de carteira, extração de impostos etc & # 8230; (bem, isso é o que a comunidade de investimento quantitativo está fazendo há décadas!). A indústria ainda está em sua infância, com a maioria dos jogadores ainda gerenciando uma pequena quantia de dinheiro, mas eu só percebi o quão profunda a mudança foi quando eu estava em Nova York há alguns dias. Quando RA colocar seus nomes na TV ou no telhado do táxi de NYC, você sabe que algo grande está acontecendo & # 8230;
está recebendo cada vez mais atenção da mídia e, acima de tudo, faz muito sentido a partir de uma perspectiva de investidor. Na verdade, existem duas vantagens principais no uso do RA:
Taxas significativamente mais baixas em comparação aos consultores tradicionais O investimento é mais transparente e mais simples, o que é mais atraente para pessoas com conhecimento financeiro limitado.
Neste post R é apenas uma desculpa para apresentar bem o que é uma grande tendência no setor de gestão de ativos. O gráfico abaixo mostra as participações de mercado do RA mais popular a partir do final de 2014. O código usado para gerar o gráfico abaixo pode ser encontrado no final deste post e os dados estão aqui.
Esses números são um pouco datados, dada a rapidez com que essa indústria evolui, mas ainda é muito informativa. Not surprisingly the market is dominated by US providers like Wealthfront and Betterment but RA do emerge all over the world: Asia (8Now!), Switzerland (InvestGlass), France (Marie Quantier)….. It is starting to significantly affect the way traditional asset managers are doing business. A prominent example is the partnership between Fidelity and Betterment. Since December 2014 Betterment past the $2 billion AUM mark.
Despite all the above, I think the real change is ahead of us. Because they use less intermediaries and low commission products (like ETFs) they charge much lower fees than traditional advisers. RA will certainly gain significant market shares but they will also lowers fees charged by the industry as a whole. Ultimately it will affect the way traditional investment firms do business. Active portfolio management which is having a tough time for some years now will suffer even more. The high fees it charges will be even harder to justify unless it reinvents itself. Another potential impact is the rise of ETFs and low commission financial products in general. Obviously this has started a while ago but I do think the effect will be even more pronounced in the coming years. New generations of ETFs track more complex indices and custom made strategies. This trend will get stronger inevitably.
As usual any comments welcome.
R financial time series tips everyone should know about.
There are many R time series tutorials floating around on the web this post is not designed to be one of them. Instead I want to introduce a list of the most useful tricks I came across when dealing with financial time series in R. Some of the functions presented here are incredibly powerful but unfortunately buried in the documentation hence my desire to create a dedicated post. I only address daily or lower frequency times series. Dealing with higher frequency data requires specific tools: data. table or highfrequency packages are some of them.
xts : The xts package is the must have when it comes to times series in R. The example below loads the package and creates a daily time series of 400 days normaly distributed returns.
merge. xts (package xts): This is incredibly powerful when it comes to binding two or more times series together whether they have the same length or not. The join argument does the magic! it determines how the binding is done.
apply. yearly/apply. monthly (package xts): Apply a specified function to each distinct period in a given time series object. The example below calculates monthly and yearly returns of the second series in the tsInter object. Note that I use the sum of returns (no compounding)
endpoints (package xts): Extract index values of a given xts object corresponding to the last observations given a period specified by on. The example gives the last day of the month returns for each series in the tsInter object using endpoint to select the date.
na. locf (package zoo): Generic function for replacing each NA with the most recent non-NA prior to it. Extremely useful when dealing with a time series with a few “holes” and when this time series is subsequently used as input for an R functions that does not accept arguments with NAs. In the example I create a time series of random prices then artificially includes a few NAs in it and replace them with the most recent value.
charts. PerformanceSummary (package PerformanceAnalytics): For a set of returns, create a wealth index chart, bars for per-period performance, and underwater chart for drawdown. This is incredibly useful as it displays on a single window all the relevant information for a quick visual inspection of a trading strategy. The example below turns the prices series into an xts object then displays a window with the 3 charts described above.
The list above is by no means exhaustive but once you master the functions describe in this post it makes the manipulation of financial time series a lot easier, the code shorter and the readability of the code better.
As usual any comments welcome.
Factor Evaluation in Quantitative Portfolio Management.
When it comes to managing a portfolio of stocks versus a benchmark the problem is very different from defining an absolute return strategy. In the former one has to hold more stocks than in the later where no stocks at all can be held if there is not good enough opportunity. The reason for that is the tracking error . This is defined as the standard deviation of the portfolio return minus the benchmark return. The less stocks is held vs. a benchmark the higher the tracking error (e. g higher risk).
The analysis that follows is largely inspired by the book “Active Portfolio Management” by Grinold & Kahn. This is the bible for anyone interested in running a portfolio against a benchmark. I strongly encourage anyone with an interest in the topic to read the book from the beginning to the end. It’s very well written and lays the foundations of systematic active portfolio management (I have no affiliation to the editor or the authors).
Here we’re trying to rank as accurately as possible the stocks in the investment universe on a forward return basis. Many people came up with many tools and countless variant of those tools have been developed to achieve this. In this post I focus on two simple and widely used metrics: Information Coefficient (IC) and Quantiles Return (QR).
The IC gives an overview of the factor forecasting ability. More precisely, this is a measure of how well the factor ranks the stocks on a forward return basis. The IC is defined as the rank correlation ( ρ ) between the metric (e. g. factor) and the forward return. In statistical terms the rank correlation is a nonparametric measure of dependance between two variables. For a sample of size n , the n raw scores are converted to ranks , and ρ is computed from:
The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it’s a function of the strategy’s turnover and the alpha decay (this has been the subject of extensive research). Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms.
For the keen reader, in the book by Grinold & Kahn a formula linking Information Ratio (IR) and IC is given: with breadth being the number of independent bets (trades). This formula is known as the fundamental law of active management . The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds.
In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it’s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return (or any other central tendency metric) of each of those quantiles. The usefulness of this tool is straightforward. A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks. This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint. Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns.
All the stocks in the S&P500 index (at the time of writing). Obviously there is a survival ship bias: the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it’s good enough for illustration purposes only.
The code below downloads individual stock prices in the S&P500 between Jan 2005 and today (it takes a while) and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month. The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure.
Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return. Note that I used quintiles in this example but any other grouping method (terciles, deciles etc…) can be used. it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails. For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator. This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean.
And finally the code to produce the Quantiles Return chart.
3 & # 8211; How to exploit the information above?
In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest. There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1% per month. This is very significant and powerful for such a simple factor (not really a surprise though…). Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark.
An IC of 0.0206 might not mean a great deal in itself but it’s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall. Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article.
The above framework is excellent for evaluating investments factor’s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation:
Rebalancing : In the description above, it’s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced. This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmark. This is not always possible for practical reasons: some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc… Transaction Costs : This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation. Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient : This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold’s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets.
And finally, I’m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R…
As usual any comments welcome.
Risk as a “Survival Variable”
I come across a lot of strategies on the blogosphere some are interesting some are a complete waste of time but most share a common feature: people developing those strategies do their homework in term of analyzing the return but much less attention is paid to the risk side its random nature. I’ve seen comment like “a 25% drawdown in 2011 but excellent return overall”. Well my bet is that no one on earth will let you experience a 25% loss with their money (unless special agreements are in place). In the hedge fund world people have very low tolerance for drawdown. Generally, as a new trader in a hedge fund, assuming that you come with no reputation, you have very little time to prove yourself. You should make money from day 1 and keep on doing so for a few months before you gain a bit of credibility.
First let’s say you have a bad start and you lose money at the beginning. With a 10% drawdown you’re most certainly out but even with a 5% drawdown the chances of seeing your allocation reduced are very high. This has significant implications on your strategies. Let’s assume that if you lose 5% your allocation is divided by 2 and you come back to your initial allocation only when you passed the high water mark again (e. g. the drawdown comes back to 0). In the chart below I simulated the experiment with one of my strategies.
You start trading in 1st June 2003 and all goes well until 23rd Jul. 2003 where your drawdown curve hits the -5% threshold (**1**). Your allocation is cut by 50% and you don’t cross back the high water mark level until 05th Dec. 2003 (**3**). If you have kept the allocation unchanged, the high water mark level would have been crossed on 28th Oct. 2003 (**2**) and by the end of the year you would have made more money.
But let’s push the reasoning a bit further. Still on the chart above, assume you get really unlucky and you start trading toward mid-June 2003. You hit the 10% drawdown limit by the beginning of August and you’re most likely out of the game. You would have started in early August your allocation would not have been cut at all and you end up doing a good year in only 4 full months of trading. In those two examples nothing has changed but your starting date….
The trading success of any individual has some form of path dependency and there is not much you can do about it. However you can control the size of a strategy’s drawdown and this should be addressed with great care. A portfolio should be diversified in every possible dimension: asset classes, investment strategies, trading frequencies etc…. From that perspective risk is your “survival variable”. If managed properly you have a chance to stay in the game long enough to realise the potential of your strategy. Otherwise you won’t be there next month to see what happens.