Pmm 거래 전략

DecisionPoint 가격 모멘텀 모델 (PMM)

목차.

DecisionPoint 가격 모멘텀 모델 (PMM)

DecisionPoint 가격 모멘텀 모델 (PMM)은 DecisionPoint의 Carl Swenlin이 1990 년대에 개발 한 기계 거래 시스템입니다. 모델은 강한 엄마와 함께 움직이는 주식을 선호합니다. 이 모델은 현재 StockCharts에서 발견되는 DecisionPoint Tracker 보고서를 작성하는 데 여전히 사용됩니다.

칼에 따르면이 모델은 상대적으로 낮은 변동성의 역사가있는 보안 또는 시장 지수에 잘 적용됩니다. 특히 뮤추얼 펀드. 사용하기 쉽고 주요 이동 중에 시장에 빠지거나 크게 감소하는 동안 시장에 나가기위한 높은 신뢰성을 제공합니다. 걱정, 손 짜기 및 불면을 최소화하도록 설계되었습니다.

참고 : PMM은 가격 모멘텀 발진기 (PMO)와 전혀 관련이 없습니다.

PMM은 엄격하게 기계적이며 항상 BUY 신호 또는 SELL 신호로 설정됩니다.

매일 추적기 보고서에서 각 신호의 "정지"를 계산합니다. 정지는 단순히 신호가 변경되는 지점입니다. 200EMA 또는 10 % 이동 중 거리가 먼 거리입니다. 10 % 가격 이동과 200EMA 크로스 오버가 동시에 발생하는 경우는 드뭅니다. 따라서 주어진 신호 변경은 필연적으로 둘 중 하나에 의존하게됩니다. 10 % 이동이 가장 빠르면 정지가 고정됩니다. 200EMA에 의존하는 경우 200EMA 값이 변경되면 중지가 매일 바뀝니다.

신호 예제.

PMM에 BUY 신호가 있고 가격이 BUY 신호의 최고 가격보다 최소 10 % 낮고 가격이 200EMA 미만이면 모델이 SELL로 변경됩니다.

PMM이 SELL 신호에 있고 가격이 SELL 신호의 최저 가격보다 최소 10 % 높고 가격이 200EMA를 초과하면 모델이 BUY로 변경됩니다.

다음은 PMM 신호가 차트에서 표시되는 방식입니다. 왼쪽부터 시작하여 일련의 3 가지 BUY 및 3 가지 SELS whipsaw 신호가 기본 기간 중에 생성되었습니다. 이것은 좁은 거래 범위에서 가격이 움직일 때 일어나는 일입니다. 나중에 격렬하게 유익한 1 년 움직임을위한 마지막 구매 신호 다음 가격은 위로 움직였다. 차트 끝에는 2013 년 BUY 신호가 -17.3 %의 급격한 보정 이후에도 그대로 유지되었습니다.

역사 및 방법론 개발.

10 % 가격 이동과 200EMA 크로스 오버 기준은 모델이 시장에서 상당히 큰 움직임에만 반응하여 주로 장기 신호를 제공하도록 선택되었습니다. 우리가 1990 년대에 처음 모델을 개발했을 때, 우리는 두 기준을 1980 년에 시작하는 데이터와 별도로 테스트했습니다. 10 % 모델은 약 25 개의 신호를 생성했으며 200EMA 모델은 약 55 개의 신호를 생성했습니다. 두 경우 모두, 이것은 너무 많은 휩쓸과 물론 쓸모가 없었습니다.

그런 다음 두 개의 화면을 하나의 모델로 결합하는 아이디어를 얻었습니다. 이것은 신호의 수를 9 개로 줄 였고 하나를 제외하고는 모두 수익이있었습니다. 1920 년부터 현재까지 단일 시장에서 테스트 한 결과 시장은 궁극적으로 기계적 모델을 물리 칠 수있는 일련의 조건을 제시 할 것이므로 결과가 좋지 않았습니다. 그러나 광범위한 시장 분야에 대해 테스트 한 결과 매우 효과적이었습니다. 이는 다양한 가격 지수가 다른 모양을 가지며 일부 인덱스의 모델 결과가 좋지 않은 경우 다른 인덱스에 적용된 모델의 결과가 만족 스러울 수있는 다형성 때문입니다.

강점과 약점.

모델의 강점 중 하나는 이동이 극도로 빠른 경우를 제외하고 주요 이동을 위 또는 아래로 놓칠 수 없다는 것입니다. 그렇게되면 모델은 1987 년 충돌 2 일 전에 S & P 500을 시장에서 꺼냈다. 그러나 실제 시장 상황이 약간 달랐던 것처럼 하루 만에 쉽게 그 움직임을 놓친 것일 수도있다. . 일반적으로 PMM은 일반적으로 장기간에 걸친 큰 시장 움직임을 놓치지 않습니다.

또 하나의 힘은 모델이 대개 오랫동안 잘못 머물러 있지 않다는 것입니다. 때로는 약간의 오버 슛이 있지만 일반적으로 최대 10 %의 손실 후 방향이 변경됩니다.

가장 큰 약점은 시장 변동성이 높고 약 10 % 이하의 좁은 거래 범위에서 움직이고있을 때 해당 모델이 여전히 채권형 일 가능성이 있다는 것입니다. 다시 말하면 신호가 파손되기 전에 가격이 신호 방향으로 최소 10 % 이상 움직여야합니다.

또 다른 약점은 200EMA가 너무 빨리 움직이면 200EMA가 뒤쳐 질 수 있고 200EMA 화면이 반전 신호로 넘어 가기 전에 10 % 이상의 가격 변동이 필요하다는 것입니다. "Signal High % P / L"열과 "Signal Final % P / L"열의 차이를 보면 무슨 뜻인지 알 수 있습니다. 첫 번째는 신호에 포함 된 최대 이익을 표시하고 다른 하나는 신호가 실제로 캡처 한 수익 금액을 보여줍니다.

동향은 장기간에 걸쳐 시장이 동일한 방향으로 움직이는 동향에 가장 적합합니다. 자세한 내용은 PMM 백 테스트 결과 문서를 참조하십시오.

PMM 및 DecisionPoint 추적기 보고서

매 거래일마다 우리 회원을 위해 DecisionPoint "Tracker"보고서 모음을 게시합니다. 우리는 Dow 주식, S & amp; P 500, Nasdaq 100 및 기타 인기있는 주식 그룹에 대한 트래커 보고서를 제공합니다. 이 트래커 보고서는 인기있는 주식의 PMM 신호를 추적하는 주요 방법입니다.

2014 년 11 월 18 일 기준 30 개 다우 주식에 대한 DecisionPoint Tracker 보고서의 PMM 테이블 스냅 샷은 다음과 같습니다.

참고 : 이것은 단순히 보고서의 PMM 부분의 스냅 샷입니다. 실제 보고서에는 더 많은 테이블과 기본 차트에 대한 라이브 링크가 포함됩니다.

PMM 키워드.

포트폴리오 돈 관리 키워드.

금액을 반환하거나받는 모든 키워드는 포트폴리오 설정 (보기 - & gt; 포트폴리오 설정 - & gt; 기본 통화)에 지정된 통화를 사용합니다.

pmms_strategies_count () - 거래 전략 수 (거래 된 다운로드 된 계좌 수와 같습니다).

pmms_strategies_in_positions_count (인덱스 []) - 열린 포지션을 가진 전략 수. 이 값은 배열로 유지됩니다.

pmms_strategies_pause_all () - 포트폴리오의 모든 전략을 명령을 보내는 것으로부터 중단합니다.

pmms_strategies_deny_entries_all () - 입장을 열 수있는 모든 전략을 거부합니다 (항목 주문은 RAW 주문 모음에서 제외됩니다).

pmms_strategies_set_status_for_all (string) - 모든 포트폴리오의 전략에 대한 텍스트 (문자열) 상태를 설정합니다 (상태는 Portfolio Real-Time 창의 "Custom Text"열에 표시됩니다).

pmms_get_strategy_named_num (idx, var_name) - idx 번호를 가진 전략의 var_name의 숫자 값을 얻습니다.

pmms_get_strategy_named_str (idx, var_name) - idx 번호를 가진 전략의 var_name의 문자열 값을 가져옵니다.

pmms_set_strategy_named_num (idx, var_name, var_val) - 전략의 var_name의 숫자 값을 idx 번호로 설정합니다.

pmms_set_strategy_named_str (idx, var_name, str_val) - 전략의 var_name의 문자열 값을 idx 번호로 설정합니다.

pmms_strategy_close_position (idx) - idx 번호가있는 전략 포지션을 시장 주문으로 닫습니다 (전략에 의해 생성 된 주문은 원시 주문 컬렉션에서 삭제됩니다).

pmms_strategy_close_position_partial (idx, isNextBar, contracts) - 설정된 계약 수에 대해 지정된 전략의 위치를 ​​부분적으로 닫습니다.

pmms_strategy_set_entry_contracts (idx, contracts) - idx 번호로 전략 항목의 계약 수를 설정합니다 (전략 자체에 의해 계산 된 크기는 무시됩니다). 전략 자체에 의해 계산 된 주문 크기를 사용하려면 "contracts"매개 변수를 0으로 설정하십시오.

pmms_strategy_get_entry_contracts (idx) - idx 번호를 가진 전략의 엔트리 주문 계약 수를 얻습니다.

pmms_strategy_allow_entries (idx) - idx 번호를 가진 전략에 대한 엔트리 주문을 허용합니다.

pmms_strategy_deny_entries (idx) - idx 번호를 가진 전략에 대한 엔트리 주문 거부 (원시 주문 컬렉션에서 엔트리 주문이 삭제됨).

pmms_strategy_is_paused (idx) - idx 번호가있는 전략에 대해 주문 전송이 일시 중지 된 경우 TRUE를 반환합니다.

pmms_strategy_pause (idx) - idx 번호가있는 전략에 대한 주문 발송을 거부합니다 (모든 전략의 주문은 원시 주문 모음에서 삭제됩니다). pmms_strategy_resume (idx) - idx 번호로 주문을 보낼 수 있습니다.

pmms_strategy_set_status (idx, str_val) - idx 번호를 가진 전략의 텍스트 (문자열) 상태를 설정합니다 (상태는 Portfolio Real-Time 창의 "Custom Text"열에 표시됩니다).

pmms_strategy_marketposition (idx) - idx 번호로 전략의 시장 위치를 ​​나타내는 숫자 값을 반환합니다.

pmms_Strategy_NetProfit (idx) - idx 번호가있는 전략의 순이익을 나타내는 숫자 값을 반환합니다.

pmms_Strategy_OpenProfit (idx) - idx 번호가있는 전략의 미실현 이익 / 손실을 나타내는 숫자 값을 반환합니다.

pmms_Strategy_Maxiddrawdown (idx) - idx 번호가있는 전략의 최대 축소를 나타내는 숫자 값을 반환합니다.

pmms_strategy_currentcontracts (idx) - idx 번호로 전략에 의해 열렸던 포지션의 계약 수를 나타내는 값을 반환합니다.

pmms_strategy_entryprice (idx) - idx 번호가있는 전략에 의해 열린 포지션의 평균 진입 가격을 나타내는 숫자 값을 반환합니다.

pmms_Strategy_RiskCapital (idx) - idx 번호가있는 전략의 열린 포지션에서 위험 자본으로 보류 된 금액을 나타내는 숫자 값을 반환합니다.

pmms_strategy_symbol (idx) - 신호가 적용되는 계측기의 이름을 나타내는 문자열 값을 반환합니다.

pmms_strategies_get_by_symbol_name (symbol) - 측량기 이름에 기반한 전략을 반환합니다 (측량기를 찾을 수없는 경우 -1). 동일한 전략에 여러 가지 전략을 적용한 경우이 전략 중 하나의 전략 수를 반환합니다.

pmm_set_my_status (str_val) - 현재 전략 (Portfolio Real-time 창의 "Custom Text"열에 표시)에 대한 텍스트 (문자열) 상태를 설정합니다.

pmm_get_my_named_num (var_name) - var_name 변수의 숫자 값을 얻습니다.

pmm_get_my_named_str (var_name) - var_name 변수의 문자열 값을 가져옵니다.

pmm_set_my_named_num (var_name, val) - var_name 변수에 대한 숫자 값 "val"을 설정합니다.

pmm_set_my_named_str (var_name, str_val) - var_name 변수에 문자열 값 "str_val"을 설정합니다.

pmm_get_global_named_num (var_name) - 전역 변수 var_name 변수의 값을 얻습니다 (모든 전략에서 볼 수 있음).

pmm_get_global_named_str (var_name) - 전역 문자열 var_name 변수의 값을 얻습니다 (모든 전략에서 볼 수 있음).

pmm_set_global_named_num (var_name, val) - 전역 숫자 var_name 변수의 값을 설정합니다.

pmm_set_global_named_str (var_name, val) - 전역 문자열 var_name variable의 값을 설정합니다.

pmm_get_my_index - 현재 거래 전략에 대한 0부터 시작하는 인덱스를 나타내는 숫자 값을 반환합니다.

convert_currency (datetime, currencyCode1, currencyCode2, moneyValue) - moneyValue는 datetime 순간의 비율을 사용하여 currencycode1로 지정된 통화에서 currencycode2가있는 통화로 값을 변환합니다. 예를 들어 convert_currency (datetime, codeEUR, codeJPY, 500)는 현재 막대에서 계산시의 비율을 사용하여 500 EUR 값을 일본 Yens로 변환합니다.

currencyCodeToStr (currencyCode) - currencyCode 코드가있는 통화의 문자열 값입니다. 예를 들어, currencycodetostr (symbolcurrencycode)는 전략이 EUR를 기본 통화로 사용하여 계산 된 경우 "EUR"값을 반환합니다.

symbolCurrencyCode - 현재 심볼의 통화 코드를 반환합니다.

portfolio_CurrencyCode - 포트폴리오 전략 계산에 사용 된 통화 코드를 반환합니다.

array_contains (realArr [], value) - 사용자가 매개 변수 "value"의 값이 realArr 배열에 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

array_contains (stringArr [], stringVal) - 사용자가 stringVal 값이 stringArr 배열에 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

array_contains (boolArr [], boolVal) - boolVal 값이 boolArr 배열에 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

PMM 키워드 이해 : "pmm_set"& amp; "pmm_get"

포트폴리오에는 Custom_1과 Custom_2의 두 가지 신호로 구성된 하나의 전략 (전략 1)이 있습니다. 포트폴리오에는 GOOG -1 일, MSFT - 1 일, CSCO - 1 일의 3 가지 도구가 있습니다.

전략이 계산을 위해 두 번째 데이터 스트림을 사용한다고 가정 해 봅시다.

이 경우 3 가지 포트폴리오 전략 객체 (포트폴리오의 각 인스 트루먼 트)가 있습니다.

전략 1 (Custom_1 및 Custom_2)은 GOOG - 1 일 (+ GOOG - 1 분을 data2로 계산합니다. 전략 1 (Custom_1 및 Custom_2)은 MSFT - 1 일 (+ MSFT - 1 분을 data2로 계산합니다. 전략 1 (Custom_1 및 Custom_2)은 CSCO - 1 일 (+ CSCO - 1 분을 data2로 계산합니다.

그림 1 (포트폴리오 트레이더 창)

그림 2 (포트폴리오 키워드 계산 예에 대한 시퀀스 다이어그램)

포트폴리오 상인.

MultiCharts 9.0 Portfolio Backtester에서 Portfolio Automation과 Forward Testing을 기능 목록에 추가하여 Portfolio Trader가되었습니다.

포트폴리오 트레이더를 여는 중.

Portfolio Trader를 열려면 다음을 수행하십시오.

주 도구 모음에서 포트폴리오 트레이더 아이콘을 클릭하십시오. 또는 : Main 메뉴에서 File을 선택한 다음 New를 가리키고 Portfolio Trader를 클릭하십시오.

포트폴리오 트레이더 이해.

MultiCharts는 이제 실시간 포트폴리오 거래를 제공하므로 다양한 금융 상품에 대한 전략을 백 테스팅 할 수있을뿐만 아니라 포트폴리오 라이브를 관리 할 수 ​​있습니다. 다른 플랫폼은 포트폴리오 거래에 대한 히스토리 시뮬레이션 만 제공하지만 MultiCharts Portfolio Trader에서는 전략을 개발, 테스트, 최적화하여 실제 또는 시뮬레이션 환경에서 거래 할 수 있습니다.

포트폴리오 트레이딩 혜택.

여러 금융 상품에 무역 전략을 동시에 적용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

다양한 포트폴리오를 통해보다 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 흔하지 않은 거래 기회는 여러 상징에 걸쳐 더 일반적 일 것입니다. 포트폴리오 전략은 각 장비의 성능에 따라 포트폴리오의 자본을 동적으로 할당함으로써 수익을 극대화하고 위험을 최소화 할 수 있습니다. 포트폴리오 전략은 포트폴리오의 전반적인 성과를 기반으로 포지션을 입력, 확장, 확장 또는 종료 할 수 있습니다. 포트폴리오 전략은 일반적으로보다 강력하고 지나치게 최적화되지 않습니다. 다양한 포트폴리오에 대한 백 테스팅을 통해 특정 거래 전략에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

포트폴리오 트레이더 계산 모드.

역 테스팅.

과거 데이터를 기반으로 전략을 계산하면 포트폴리오 성과 보고서가 생성됩니다.

전방 테스트.

과거 데이터를 기반으로 전략을 계산 한 후이 계산은 실시간 데이터에서 계속됩니다. 결과에 대한 정보는 성능 테스트 전달 창에 표시됩니다.

전향 적 성능 테스트 창에는 모든 계측기의 전략 성능에 대한 주요 정보가 있습니다.

Instrument - 악기의 이름. 위치 - 계측기의 현재 시장 위치; Open P / L - 계좌의 손익분기를 엽니 다. 순이익 - 악기의 순이익; 위험 자본 - 현 위치에 투자 된 금액; 지분 - 장비의 현재 지분 (순이익 + 공개 P / L); 사용자 정의 텍스트 - 신호 (pmm_set_my_status) 또는 PMM 신호 (pmms_strategies_set_status_for_all)에 의해 생성 된 텍스트 라인입니다. 거래 악기 일시 중지 / 다시 시작 버튼 - 사용자가 선택한 악기의 주문 생성을 일시 중지 / 다시 시작할 수 있습니다. Close Position instrument button - 사용자가 선택한 악기의 위치를 ​​닫을 수 있습니다.

성과 그래프는 포트폴리오 성과를 시각적으로 보여줍니다. 다음 값이 표시됩니다.

포트폴리오 성과 보고서는 전달 테스트 모드에서 사용할 수 있습니다. 포트폴리오 성과 보고서는 열리는 순간부터 생성 된 결과를 보여줍니다. 포트폴리오 성과 보고서는 각각의 새로운 주문에 대한 보고서 다시 계산 확인란이 선택된 경우 모든 새로운 주문 생성시 자동으로 다시 계산할 수 있습니다.

자동화 된 거래.

과거 데이터를 기반으로 전략을 계산 한 후 실시간 데이터에 대한 계산이 계속되고 주문이 브로커에 전송됩니다. 각 전략에 대해 별도의 브로커 프로파일을 선택할 수 있습니다.

주문 및 위치 추적기 창에는 브로커의 계정, 주문 및 위치에 대한 자세한 정보가 들어 있습니다.

포트폴리오 성과 보고서는 자동 거래 모드에서 사용할 수 있습니다. 포트폴리오 성과 보고서는 열리는 순간부터 생성 된 결과를 보여줍니다.

보고서가 다시 계산되지 않는 경우도 2 가지 있습니다.

거래 분석에서 열릴 때 - & gt; 기호 별 분석에서 열 때 거래 페이지 목록 - & gt; 개요 - & gt; 기호 페이지에 대한 자세한 보고서.

다이내믹 포트폴리오의 이해.

동적 포트폴리오 전략은 다음과 같은 여러 가지 요소를 고려하여 여러 가지 계측기에 적용되는 단순한 전략 이상의 것입니다.

자본 한도. 진입 우선 순위. 돈과 위험 관리. 전반적인 포트폴리오 노출.

일괄 포트폴리오 Backtesting (Basket Backtesting)은 각 계측기에 개별적으로 적용된 전략의 성능을 평가 한 다음 결과를 컴파일합니다. 전략이 전체 포트폴리오 노출을 고려해야 할 때 완전히 부정확 한 결과를 산출합니다.

True Dynamic Portfolio Backtesting은 각 계측기의 성능을 단순히 컴파일하는 basked trading보다는 포트폴리오의 전반적인 결과를 동적으로 고려하여 실제 거래자의 행동을 시뮬레이션합니다. 포트폴리오 자산 및 가용 자본은 투자 할 가용 금액을 결정하기 위해 모든 술집마다 모든 금융 상품에 대해 동적으로 평가됩니다.

이용 가능한 자본이 동시에 발생하는 모든 거래 기회를 입력하기에 불충분 할 때, 사용자가 맞춤 설정할 수있는 기준에 따라 최상의 기회가 선택됩니다.

특정 계기의 성과 외에도 진입 및 퇴출 결정을 내릴 때 포트폴리오 축소 또는 기타 포트폴리오 성과 측면을 고려할 수 있습니다.

포트폴리오 스크립트 계산 다이어그램.

포트폴리오 스크립트 계산 다이어그램을 보려면 여기를 클릭하십시오.

스크립트 계산 및 원시 순서 생성.

다음은 계산 중에 수행되는 일련의 작업입니다.

포트폴리오가 계산되기 전에 악기 목록에 포함 된 모든 악기의 데이터는 MultiCharts 데이터베이스에서 수집되거나 데이터 제공 업체의 서버에서 다운로드됩니다. 첫 번째 악기의 데이터 범위 시작 날짜는 모든 악기의 시작 날짜를 결정합니다. 전략은 포트폴리오 트리의 모든 계측기에 적용됩니다. 백 테스트 중에는 각 심볼의 데이터 시리즈 중 하나의 막대가 전략의 신호 스크립트에 의해 첫 번째 (가장 오래된) 막대부터 시작하여 평가됩니다. 시리즈 바는 기호가 Portfolio Trader의 기호 테이블에 나타나는 순서대로 평가됩니다. 각 시리즈 막대의 평가에 기초하여, 하나 이상의 주문 집합이 각 기호에 대한 스크립트에 의해 생성 될 수 있습니다. 순서 모음은 계열 막대가 평가되는 순서와 동일한 순서로 생성됩니다. 이 과정은 다이어그램의 원시 순서 생성 섹션에 설명되어 있습니다. 기호 1의 첫 번째 막대가 먼저 평가되고 해당 모음을 기반으로 한 모음 집합이 생성됩니다. 그런 다음 기호 2의 첫 번째 막대가 계산되고 해당 막대를 기반으로 한 주문 세트가 생성됩니다. 이 과정은 마지막 기호 (기호 N)의 첫 번째 막대가 계산 될 때까지 반복됩니다. 모든 전략이 계산 된 후 PMM (포트폴리오 수익 관리) 신호가 시작됩니다 (포트폴리오 속성에서 포트폴리오 전략이 적용된 경우). PMM 신호는 전체 포트폴리오에 자금 관리 설정을 적용하는 데 사용됩니다. pmms_keywords를 통해 모든 포트폴리오 전략에 액세스 할 수 있습니다. (계산 방식으로 PMM 신호는 모든 신호에 복사되지 않고 항상 다른 모든 신호가 계산되는 동일한 막대의 첫 번째 악기에서 계산됩니다. PMM 신호는 모든 포트폴리오의 전략을 평가하고 생성 된 주문에 영향을 미칩니다 (예 : 위치를 닫는 주문, 위치를 열지 못하게하거나 계약 수를 수정). PMM 신호 평가를 통과 한 원시 주문은 MONEY & amp; 위험 관리 시스템 (MONEY & amp; 위험의 설정 (우선 순위는 PortfolioEntriesPriority 키워드로 설정 됨). 모든 전략에 대해 우선 순위가 동일하게 설정되면 포트폴리오 트리 상단에있는 전략에 우선 순위가 부여됩니다.

포트폴리오 자금 관리 신호의 이해.

PMMS (Portfolio Money Management Signal)는 모든 신호가 계산 된 후 모든 계산 단계에서 계산됩니다. PMMS의 기능은 주요 전략을 대체하지 않고 보완하도록 설계되었습니다.

PMMS는 다음과 같이 설계되었습니다.

일정 금액의 돈을 투자 할 계기를 선택하십시오. 각 계측기의 위치 크기를 계산하십시오. 특정 계측기에 대해 위치가 닫히도록합니다. 특정 악기의 위치 크기를 변경하십시오. 특정 계측기의 열림 위치를 방지하십시오. 악기들 사이에 형평성을 할당하십시오.

포트폴리오는 다음 주요 요소로 구성됩니다.

교환 된 악기 목록. 이 전략은 목록에서 모든 도구에 적용됩니다. 포트폴리오 형평성.

각 전략은 특정 계기의 위치를 ​​열고 닫도록 설계되었습니다. 즉 전략은 위치를 열거 나 닫아야하는 시점을 계산합니다.

모든 전략이 계산 된 후 PMM (포트폴리오 자금 관리) 신호 (PPM 신호가 적용된 경우)가 시작됩니다.

PMM 신호는 포트폴리오 내의 모든 전략에 액세스 할 수 있습니다. PMMS 기능은 다음을 관리하는 데 도움이됩니다.

회전 전략 (N 개의 "Best"계측기가 동시에 거래되는 경우). 색인 전략 (색인이 분석되고이 색인에 포함 된 도구가 거래됩니다). 페어 트레이딩 (두 악기에서 동시에 위치가 열림).

포트폴리오 등록 정보 창에서 PMMS를 선택할 수 있습니다.

기호 우선 순위 지정.

전략 내에서 PortfolioEntriesPriority 함수가 지정되면 지정된 조건에 따라 주문 집합의 순서가 재 배열됩니다. 이 과정은 다이어그램의 기호 우선 순위 섹션에 나와 있습니다. 결과 집합의 순서는 기호 1에 대한 순서 집합으로 시작하고 기호 N에 대한 순서 집합이 시작되고 기호에 대한 순서 집합으로 끝납니다 순서에서 일련의 주문의 위치는 상대적 우선 순위를 결정합니다. 기호 1의 주문 세트는 가장 높은 우선 순위 (3)를 가지며 기호 N의 주문 세트는 두 번째로 높은 우선 순위 (2)를 가지며 세트 기호 2에 대한 주문의 우선 순위가 가장 낮습니다 (3).

위험 관리.

위험 관리 단계에서 일련의 주문 집합은 하나의 긴 주문 순서로 취급됩니다. 주문은 순서의 시작부터 모든 주문이 실행될 때까지 또는 포트폴리오 설정에 정의 된 위험 관리 제한이 나머지 주문의 실행을 방해 할 때까지 하나씩 실행됩니다. 실행될 수없는 나머지 주문은 폐기됩니다. 이 프로세스는 다이어그램의 위험 관리 섹션에 설명되어 있습니다. 위험 제어 제한으로 인해 심볼 1과 심볼 N에 대한 모든 주문이 실행되고 심볼 2에 대한 주문 중 일부만 Long 55가 실행됩니다. 이는 심볼 2에 대한 나머지 주문의 실행을 방지합니다. 포트폴리오 심볼의 데이터 시리즈 각각의 다음 막대에 대해 전체 프로세스가 반복됩니다.

통화 변환.

통화 변환은 포트폴리오의 금융 상품이 다른 통화로 거래되거나 포트폴리오의 계정 통화가 포트폴리오 기호의 통화와 일치하지 않는 경우에 사용됩니다. 예를 들어, 포트폴리오 계정이 EUR이고 악기 (GOOG 및 CSCO)가 미국 거래소에서 거래되고 주식을 매매하려면 계좌 통화 (EUR)가 Exchange 통화 (USD)로 변환됩니다. 포트폴리오는 다양한 Exchange의 도구를 포함하고 다른 통화로 거래하는 등 더욱 복잡 할 수 있습니다. 계좌 통화와 계좌 통화가 같으면 전환이 실행되지 않습니다. 통화 설정은 다음 위치에서 가져옵니다.

계정 통화는 포트폴리오 설정에서 설정됩니다. 보기로 이동하여 포트폴리오 설정 및 콤보 박스 기본 통화를 선택합니다. 심벌 통화는 QuoteManager의 Exchange 설정에서 설정됩니다. 도구로 이동 한 다음 교환 & amp; ECN 및 콤보 박스 통화. FOREX 통화 쌍 교차 환율이 사용됩니다.

Portfolio Net Profit, Gross Profit, Gross Loss, Trade Profits and Losses와 같은 모든 주요 전략 계산 지표는 기존 MaxIDDrawDown, NetProfit, MaxPositionProfit 등 계정 통화로 계산됩니다. PosTrade ***; _ OpenEntry ***.

전략 값 (백 테스팅, 최적화, 포워드 테스팅, 실시간 거래 중)은 과거 데이터를 사용하여 변환됩니다. 이전 FOREX 거래 세션 종료시 해당 환율이 사용되며 일일 환율 변동은 고려되지 않습니다. 4 월 30 일에 거래가 발생하면 4 월 29 일 FOREX 거래 세션의 마감 가격이 사용됩니다.

통화 변환 패턴 :

예제 1 : PowerLanguage 스크립트의 통화 변환.

포트폴리오의 자본에서 1 %의 손절매를 올바르게 설정하려면 다음을 작성해야합니다.

예제 2 : 변환없이 백 테스트 할 때의 포트폴리오 매개 변수 계산.

예를 들어 포트폴리오 통화 및 계측기 통화는 USD와 동일합니다. 전략 백 테스트의 결과는 1 거래입니다.

가격 $ 100에서 1 로트 구입 - & gt; 가격 110 달러로 1 장을 판매하십시오.

이 경우 실적 보고서의 거래 목록에 예를 들어 순익 = 10 달러가 표시되고 거래 목록에는이 거래가 이익 = $ 10로 표시됩니다.

예제 3 : 백 테스팅시 포트폴리오 매개 변수를 포트폴리오 통화로 계산.

같은 예를 사용하되, EUR를 포트폴리오의 통화로 사용하고 이전과 같이이 계좌에서 동일한 거래를 사용하겠습니다. 가격 $ 100에서 1 로트 구입 - & gt; 현재 1 루를 110 달러에 판매하고, 환율은 현재 1.25 달러이고, 판매는 1.275 달러입니다. 이 경우 실적 보고서에서 순이익은 6.27 EUR가되고 거래 목록에서는 무역이 6.27 EUR로됩니다. 달러 자산을 구매하려면 현재 환율로 구매해야합니다. 예를 들어 80 달러에 100 달러를 샀다. 판매시 달러는 포트폴리오 통화로 다시 변환됩니다. 예를 들어, 1.275의 비율을 사용하는 110 달러는 약 86.27 EUR로 다시 변환됩니다.

따라서 금리가 구매 후 예를 들어 1.4로 크게 바뀌면 처형 된 거래가 손실되었을 것입니다 : 구매는 (100 달러 / 1.25 =) 80 유로 였을 것이며 판매 후 다음 금액이되었을 것입니다 ($ 110 / 1.4 =) 78.57 EUR.

포트폴리오 트레이더 전략 사례.

포트폴리오 트레이더 전략 정규 MultiCharts (PowerLanguage)에 대한 예제는 여기에서 찾을 수 있습니다.

포트폴리오 돈 관리 키워드.

PMM 키워드 및 MultiCharts (PowerLanguage) 일반 버전의 "pmm_set"및 "pmm_get"에 대한 이해는 여기에서 볼 수 있습니다.

R & amp; D 블로그

I. 무역 전략.

개념 : 단순한 가격 모멘텀에 기반한 추세를 따르는 거래 전략. 출처 : Kaufman, P. J. (2013). 무역 시스템 및 방법. New Jersey : John Wiley & amp; Sons, Inc. 연구 목표 : 간단한 가격 모멘텀 모델의 성능 검증. 명세 : 도표 1. 결과 : 도표 1-2. 포트폴리오 : 네 가지 주요 시장 분야 (상품, 통화, 이자율 및 주식 지수)의 42 개 선물 시장. 데이터 : 1980 년 이후 35 년. 테스트 플랫폼 : MATLAB®.

II. 감도 테스트.

모든 3-D 차트에는 Profit Factor, Sharpe Ratio, Ulcer Performance Index, CAGR, 최대 수익률, 수익성있는 거래 비율 및 평균에 대한 2 차원 등고선 차트가 이어집니다. Win / Avg. 손해율. 마지막 그림은 형평성 곡선의 감도를 보여줍니다.

테스트 변수 : M1_Look_Back_Index & amp; M2_Look_Back (표 1의 정의) :

그림 1 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, Commission & amp; Slippage : $ 0).

빠른 가격 모멘텀 (M1) :

M1 [i] = 닫기 [i] - 닫기 [i - M1_Look_Back + 1]

느린 가격 모멘텀 (M2) :

M2 [i] = 닫기 [i] - 닫기 [i - M2_Look_Back + 1]

M1_Look_Back_Index = [0.25, 1.00], 단계 = 0.025;

M2_Look_Back = [20, 200], 단계 = 5;

짧은 거래 : M1 [i - 1] & lt; 0 및 M2 [i-1] & lt; 0.

짧은 거래 : 오픈에서의 매매는 약세로 설정됩니다.

Stop Loss Exit : ATR (ATR_Length)은 ATR_Length의 기간에 걸친 Average True Range입니다. ATR_Stop은 ATR의 배수 (ATR_Length)입니다. 긴 거래 : 매도 정지는 [Entry - ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]에 있습니다. 짧은 거래 : 구매 정지는 [Entry + ATR (ATR_Length) * ATR_Stop]에 있습니다. Stop Loss Exit는 위치 사이징을 통해 위험을 정상화하는 데 사용됩니다.

M1_Look_Back_Index = [0.25, 1.00], 스텝 = 0.025.

M2_Look_Back = [20, 200], 단계 = 5.

ATR_Stop = 6 (ATR.

평균 True 범위)

표 1 | 무역 전략의 사양.

III. 위원회 & amp; 미끄러 져.

테스트 변수 : M1_Look_Back_Index & amp; M2_Look_Back (표 1의 정의) :

그림 2 | 포트폴리오 성과 (투입물 : 표 1, 커미션 & 슬리피 : $ 100 라운드 턴).

IV. 등급 : 가격 모멘텀 모델 | 무역 전략.

(i) M2_Look_Back & gt; 80 일 (그림 1-2); (ⅱ) 빠른 가격 모멘텀 M1은 M1_Look_Back_Index & gt; 0.5 (도 1-2); (iii) 단순한 가격 모멘텀을 기반으로 한 거래 전략이 더 발전 될 수있다.

CFTC 규칙 4.41 : 가상 또는 시뮬레이션 결과에는 특정 제한이 있습니다. 실제 성과 기록과 달리, 시뮬레이션 된 결과는 실제 거래를 나타내지 않습니다. 또한 거래가 실행되지 않았기 때문에 결과가 유동성 부족과 같은 특정 시장 요인에 영향을 미쳤거나 또는 과대 보상 될 수 있습니다. 시뮬레이션 된 거래 프로그램은 일반적으로 통보의 이익을 고려하여 설계되었다는 사실을 인정합니다. 어떤 계정이든 이익이나 손실을 달성 할 가능성이 있다고 주장 할 수 없습니다.

위험 공개 : 미국 정부는 면책 조항을 요구합니다 | CFTC 규칙 4.41.

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