Rsi Pullback Trading Strategi

Hvordan bruker jeg Connors8217 RSI (2) til Trading Pullbacks Som jeg nevnte i del I i denne serien (Trading Pullbacks i Wall Street8217s beste aksjer. 21. juli 2009). Det er to tilnærminger som ofte brukes i handel: handelsaksjer bryter ut (mente av IBD blant andre) og handelsaksjer trekker tilbake (for eksempel blant L. Connors blant andre). I8217m er spesielt interessert i hvordan disse tilnærmingene gjelder for handel fundamentalt forsvarlig aksjer, spesielt de med verdi igjen i prisen. Her beskriver I8217ll en strategi rettet mot trading pullbacks. Hvis du ønsker å handle en av de mest kraftfulle pullbacks-strategiene som er tilgjengelige for forhandlere i dag, kan du bestille vår nylig oppdaterte guidebok 8211 The Long Pullbacks Strategy 8211 ved å klikke her i dag. Trettiogre aksjer ble valgt for å demonstrere en strategi som utløser en sluttkjøp når RSI (2) faller under en utløserverdi (2,5, 5,0, 10 eller 20) og en slutt på dagen selger når RSI (2 ) stenger over 70. Alle handler ble henrettet mellom 1. januar og 25. september i år. Disse 32 var fundamentalt gode aksjer, som bestemt av en rekke grunnleggende skjermer, hadde verdi igjen i prisen, som angitt av deres respektive PEG-forhold. Hver hadde vært et TSM-valg over det siste kvartalet. For eksempel, vurder Trade 2 (figur I) som krevde RSI (2) å lukke under 5,0 før en kom inn langt nær tett. Stillingen vil da bli stengt på slutten av dagen da RSI (2) oversteg 70. Merk at begge handelsbeslutninger vil bli gjort i de siste fem minuttene av hver handelssession. Ved å utnytte denne strategien ville disse 32 aksjene ha generert 138 handler (79,0 vinnere) og en gjennomsnittlig fortjeneste på 70 cent per aksje handlet (den beste gevinstprosenten av de fire strategiene, selv om Strategi 1 hadde et bedre gjennomsnittlig handelsresultat). Merk, de røde boksene markerer de aksjene som genererte samlede tap. Følgende resultatlønnsresultat (73.950) kunne ha blitt generert fra Strategi 2, noe som gjør 150 handler på 1000 aksjer hver. Mens hver av disse fire strategiene ga svært gode handelsoppføringer og utgangspunkter for disse kvalitetskursene, foretrekker jeg kombinasjonsvindufrekvensen til antall handler som tilbys av den andre strategien på grunn av antall bransjer. Merk også den siste raden som viser at i løpet av samme tidsperiode, SPY (ETF for SampP 500), genererte tap med alle fire strategier. Følgende seks måneders prisdiagram for CPLA viser hvor fem av strategien 3 handler skjedde. Selv om alle var lønnsomme, ville en utgang som tillot en å holde noen dager senere i handelen, ha gitt bedre avkastning. At lageret skal være over det 200-dagers glidende gjennomsnittet, vil trolig ha eliminert risikere handler. Til slutt vurdere hvordan kjøp og salg av trykk varierer for et kvalitetslager som har verdi. Når de er identifisert, ønsker alle å eie det (det er både deg og meg så vel som institusjoner), så kjøper presset bygger kjør prisen høyere, til et punkt der det blir ekstremt overkjøpt: investorer slutter å kjøpe handelsmenn selge sine stillinger og korte selgere gå inn i sensing den overkjøpte staten. Selger press midlertidig vinner og prisfall. Tilbaketrekkingen begynner, men hele tiden ser institusjoner, investorer og forhandlere etter et reentry-punkt: Ved støtte av et stort bevegelige gjennomsnitt (20-, 50- eller 200-dagers), ved en tidligere prisendring (tidligere dal eller bakke ) eller på et stort Fibonacci-nivå (38,2, 50 eller 61,8). Selv om mitt arbeid ved hjelp av mønstergjenkjenningsundersøkelser har vist at det er noe symmetrisk tilfredsstillende om Fib-nivåene som får folk til å reagere der, er disse støtteområdene ikke magiske, bare selvoppfyllende fordi smarte penger reagerer der. Trading (eller investere i) kvalitetsaksjer i pullback presenterer en lavrisiko, high-profit mulighet for den enkelte samt institusjonene. Richard Miller. Ph. D. 8211 Statistikk Profesjonell, er president for TripleScreenMethod og PensacolaProcessOptimizaton. Lære fra den første Pullback-strategien For et par måneder siden jobbet forskergruppen med en strategi som vi kalt First Pullback. Som ofte skjer med vår forskning, har strategien utført moderat godt i vår ryggprov uten å virkelig skille seg i forhold til andre strategier som vi har publisert. Dagens artikkel vil presentere reglene for First Pullback-strategien. I sin nåværende form er det usannsynlig å være det nye midtpunktet i hele handelsstrategien. Det kan imidlertid gi et godt grunnlag for ytterligere forbedringer, og enda viktigere, er det også nyttig for noen interessante observasjoner om SampP 500. Hvis du vil lære hvordan du bruker ConnorsRSI-momentoscillatoren til å handle på kort sikt SoldP 500-aksjer vennligst klikk her. Det grunnleggende målet med First Pullback-strategien er å finne en veldig sterk aksjedisplay som viser sitt første tegn på svakhet, og deretter kjøpe den aksjen på en ytterligere intradag prisfall. Her er reglene: Et oppsett skjer når alle følgende betingelser er oppfylt: Gjennomsnittlig daglig volum for de siste 21 dagene er større enn 1.000.000 Sluttprisen er større enn 5 Sluttprisen er større enn 200-dagers glidende gjennomsnitt eller MA ( 200) Sluttprisen er større enn MA (100) Sluttprisen er større enn MA (50) Sluttprisen er større enn MA (20) Sluttprisen er mindre enn MA (5) Kjøp aksjene på en X-grense under de forrige dagene lukk innen Y dager etter installasjonen. Vi testet grenseverdier for X 2, 4, 6, 8, 10 og 12, og Y-verdier på 1, 2, 3, 4 og 5 dager. Selg aksjen ved å bruke en av følgende utgangsmetoder: Lukk gt MA (5) ConnorsRSI gt 50 ConnorsRSI gt 70 I vår testing lukkede vi handelen ved hjelp av en simulert markedsordre dagen etter at selgesignalet skjedde, ved å bruke gjennomsnittet for den åpne , høy, lav og nær som vår utgangspris. Du kan imidlertid også gå ut på slutten hvis du foretrekker det. Som du kanskje forventer, har strategivariasjonene ved hjelp av de høyeste grenseordene (10 og 12) generert den høyeste gjennomsnittlige gevinsten per handel, men også de minste simulerte handler over 12-års testperioden fra 2001 til 2012. De 10 beste artister hadde gjennomsnittlige gevinster fra 2,09 til 2,74 per handel basert på ca. 700 til 1800 historiske handelssignaler. Andre variasjoner hadde betydelig lavere gevinster per handel, men generert over 70.000 handelssignaler. Deretter la vi en enkel regel til strategien: på oppstartsdagen må aksjene være et nåværende medlem av SampP 500-indeksen. Tydeligvis reduserte dette sterkt antall simulerte bransjer, da det tidligere universet var mye større enn 500 aksjer. Faktisk genererte de 10 beste variasjonene fra 97 til 319 handelssignaler. Hva var litt mer overraskende var endringen i gjennomsnittlig gevinst per handel, som varierte fra 3,00 til 4,16 ved bruk av SampP 500 som vårt handelsunivers. Mens det kanskje ikke virker som absolutt absolutt, representerer det omtrent 50 forbedringer i forhold til tidligere resultater. I tillegg var varighetstiden kortere, og gevinstraten (prosentandelen lønnsomme handler) var høyere ved testing mot SampP 500. Hvorfor er dette betydelig Fordi det igjen vektlegger kvaliteten på selskapene som er medlemmer av SampP 500. Mange av disse selskapene er husstandsnavn hvis aksje primært holdes av institusjonelle investorer. Når profesjonelle pengeforvaltere ser prisutslipp i respekterte selskaper, vil de trolig gå inn og kjøpe flere aksjer til rabatterte priser, noe som igjen gjør det mindre sannsynlig at prisene vil falle for langt. Å forstå denne oppførselen på markedet og se den støttet med kvantifiserte testresultater, vil hjelpe deg med å ta bedre beslutninger om dine egne handelsstrategier. Klikk her for å lære hvordan du mest effektivt handler disse aksjene ved hjelp av ConnorsRSI-indikatoren. Om Matt Radtke Matt Radtke er Seniorforsker for Connors Research. Mr. Radtke uteksaminert magna cum laude fra Michigan State University med en grad i datavitenskap. Han har 25 års erfaring i programvareutvikling i selskaper som er store og små, blant annet Hewlett-Packard og Bell Northern Research. Mr. Radtke har aktivt handlet aksjer, ETFer og opsjoner siden 2008. I løpet av de siste årene har han blitt mer involvert i Connors Group-familien av selskaper, først som student, deretter som medlem av Chairmans Club, og til slutt som en konsulent, forsker og forfatter. Matt har medforfatter flere kvantifiserte strategiveiledninger, inkludert ETF Trading med Bollinger Bands. Options Trading med ConnorsRSI. Trading Leveraged ETFs med ConnorsRSI. og ETF Scale-In Trading. Siste artikler på TradingMarketsA Enkel RSI Pullback Trading System 07062015 7:00 EST Systemhandlere vil kanskje teste denne metoden, som er basert på en lett-å-følge RSI-tilbaketrekking og generert meget gode resultater i en lang backtest-studie som spenner over både tyr og bære markeder. Ønsker å spare deg selv for å se etter det perfekte aksjemarkedssystemet. Leter du etter en enkel, tids - og stress-testet måte å tjene jevn fortjeneste, ganske enkelt ved å klikke på noen få knapper i handelsplattformen din eller online meglerkonto Selv om det ikke finnes noen perfekte handelssystemer eller - metoder, og selv om strømmen av tvilsomme lagerrådgivende nyhetsbrev vil aldri slutte å ankomme i postkassen din, det er virkelig handelssystemer som er tilgjengelige for deg som er enkle å bruke, og som sannsynligvis vil levere jevn fortjeneste over lange perioder. Nei, det vil ikke være så enkelt som å trykke på en knapp eller to, og ja, du må ha den psykologiske styrke til å utføre slike metoder trofast (hvis du kan følge noen få enkle regler hele tiden, ingen unntak) hvis du håper å høste gevinsten mulig ved å drive en strukturert, disiplinert, systematisk tilnærming til handel aksjemarkedet. Heres en kort titt på en måte å oppnå dette. Ved å bruke en grunnleggende MetastockTradeSim utforskning, kjørte jeg en enkel relativ styrkeindeks (RSI) pullback system, en som bare tar lange handler og forsøker å tjene på en snap-back-flytte høyere i et gitt lager. Ett hundre store aksjer ble brukt i nesten 20 års backtest, med alle aksjer som ble brukt siden minst 1. januar 1991. Heres koden for utforskning av RSI-tilbaketrekning i Metastock. Hvis du ikke bruker Metastock, betyr dette ikke mye for deg, men du bør kunne gjøre en lignende studie i din valgte handelsplattform. Kolonne Et navn: Lukk Kolonne En kode: Lukk Kolonne B navn: Lang kolonne B kode: (Kors (RSI (5), 18) OG CMF (89) gt (0)) Kolonne C navn: Avslutt Kolonne C kode: (75, RSI (5))) Enkelt sagt, er alt dette lete etter store aksjer med sterk langsiktig pengestrøm (i dette tilfellet basert på en 89-dagers Chaikin pengestrømindikator) som har trukket tilbake en viss grad. Metastock-brukere kan enkelt kopiere og lime inn koden til Metastock Explorer. Brukere av andre kartsystemsystemutviklingspakker bør enkelt kunne tilpasse koden til sin egen situasjon etter behov. Med en hypotetisk startkontosaldo på 20.000, testet jeg 100 storkapitalbeholdninger som begynte 1. januar 1991 med denne grunnleggende strategien, og ga også et 6 fast stop-tap for hver handel. I tillegg satte jeg opp backtesten for å begrense det maksimale antall stillinger holdt til åtte og tillot ikke mer enn to nye handelsstillinger på en gitt handelsdag, uansett hvor mange handelssignaler som ble generert. En fast tildeling på 12,5 av egenkapitalen per ny stilling (8 stillinger x 12,5 tilsvarer 100) ble også spesifisert. Til slutt ble en provisjon på .01 per aksje også inkludert i blandingen, noe som ligner prismodellene per aksje hos Interactive Brokers og TradeStation. Så hvordan gjorde RSI 5x5-systemet i løpet av denne nesten 20-årige tilbake testen, uansett NEXT: Se dette systemets imponerende Backtest-resultater Da vi har sett to store oksemarkeder og to store bjørnmarkeder siden tidlig på 90-tallet, er resultatene svært, veldig oppmuntrende. Kjører backtesten gjennom en 10.000-pass Monte Carlo-simulering, her er resultatene: Gjennomsnittlig antall handler: 1.943 Gjennomsnittlig fortjeneste: 75.587 med en standardavvik på 3.732 Gjennomsnittlig antall vinnende handler: 52.52 Maksimal absolutt prosentandelstrekning: 13.99 Gjennomsnittlig absolutt prosentandelstrekning ned: 6,80 Omtrentlig sammensatt årlig avkastning: 8,70 (Testtalene hentet fra Compuvisions TradeSim Enterprise-tillegg for Metastock) Kanskje 8,70 årlig avkastning vil ikke lyse på brannen din, men vurder hvor imponerende disse avkastningene er, spesielt gitt hvor alvorlig bjørnemarkedene i 2000 og 2007-2009 var virkelig, og nå skjønner du at kanskje du går på noe her. Legg også merke til hvor beskjeden den maksimale absolutt prosentvise nedtjeningen var (lukket egenkapitalbase), som kommer inn på mindre enn 14. Av enda større import er lav standardavviket av gjennomsnittlig profitt. Enkelt sagt, 68 av tiden under de 10.000 Monte Carlo-løpene, ville systemet ha returnert gjennomsnittlig fortjeneste fra 71.855 til 79.319. I mellomtiden klarte det absolutt beste løpet maxed ut på 89.074 og den dårligst oppnådde løp klarte fortsatt å returnere 59,043. Nedenfor er vitne til histogrammet som viser gjennomsnittlig ytelse for hver lager som brukes i testen. Det er overveldende i favør av positiv avkastning over lengre tid, og er veldig overbevisende bevis på den interne utholdenheten til dette utrolig ukompliserte handelssystemet. Kun 18 av de 100 lagre som ble testet, klarte ikke å returnere en nettovinst over denne nesten to-tiår lange backtesten. Masse grønt og veldig lite rødt - akkurat det du vil se i en test som dette. Klikk for å forstørre Er det måter å forbedre dette systemet Absolutt Du kan skjerme for din egen liste over fundamentalt attraktive aksjer, eller du kan bli enda mer avansert ved å bruke noen enkle verktøy for markedet timing som kan bidra til å holde deg utenfor bjørnmarkedet, og dermed øke disse returnerer betydelig. Mulighetene er uendelige, begrenset kun av fantasiens kraft og selvtillit i å forfølge målet om å handle og investere suksess. Don Pendergast har vært tradinginvesting siden 1979 siden 1999, har han utviklet aksje-, ETF - og futures trading systemer ved hjelp av ulike systemutviklingsplattformer, inkludert Metastock og TradeStation. Vennligst aktiver JavaScript for å se kommentarene drevet av Disqus. RSI og hvordan du fortjener det Vi vet alle at det ikke er noen magiske indikatorer, men det er en som sikkert virket som magi de siste 10 årene eller så. Hvilken indikator er det Vår pålitelige RSI. I denne artikkelen skal vi se på to handelsmodeller som først ble snakket om i boken, 8220Short Term Trading Strategies That Work8221 av Larry Connors og Cesar Alvarez. Det har vært godt etablert i ulike artikler at en 2-års RSI på det daglige diagrammet på aksjeindeksmarkedene har vært et fantastisk verktøy for å finne inngangspunkter. Skarp prisfall i SampP E-Mini futures i hausse markedene har historisk (siden år 2000) blitt fulgt av reverseringer. Disse reverseringer kan ofte oppdages ved å bruke standard RSI-indikatoren med en periodverdi på to. Plasser denne indikatoren på et daglig diagram og se etter punkter når indikatoren faller under fem, for eksempel. Disse ekstreme lavpunktene er kjøpsmuligheter. Verdiene under 5 er grønne. Dette er kjøpspoeng. RSI (2) System Vi kan gjøre dette til en enkel handelsmodell for å teste effektiviteten til RSI (2) - indikatoren på E-mini SampP. Kort sagt, vi ønsker å gå lenge på SampP når det opplever en pullback i et oksemarked. Vi kan bruke et 200-dagers enkelt glidende gjennomsnitt for å bestemme når vi er i en tyretrening og bruke en RSI-periode på 2 for å finne høye sannsynlighetsinngangspunkter. Vi kan da avslutte når prisen lukker over et 5-dagers enkelt glidende gjennomsnitt. Reglene er klare og enkle: Prisen må være over det 200-dagers glidende gjennomsnittet. Kjøp på tett når kumulativ RSI (2) er under 5. Avslutt når prisen lukker over 5-dagers glidende gjennomsnitt. Bruk et 1000 katastrofalt stoppfall. Systemet backtest ble utført fra september 1997 til mars 2012. Totalt 50 for provisjoner og slippe ble trukket fra hver rundreise. Nedenfor er et diagram over hvordan dette systemet vil se ut sammen med systemresultatene. RSI (2) Systemresultat Netto gevinst: 17.163 Prosent vinnerne: 67 Antall handler: 64 Ave Handel: 268.16 Maks. Drawdown: -5.075 Profittfaktor: 1.90 Disse resultatene er flotte vurderer vi har et så enkelt system. Dette demonstrerer kraften som RSI (2) - indikatoren har hatt nå i godt over et tiår. Bare med dette konseptet alene kan du utvikle flere handelssystemer. For nå, let8217s se om vi kan forbedre oss på disse resultatene. Akkumulert RSI (2) Strategi Larry Conners legger til en liten vri på RSI (2) handelsmodellen ved å skape en akkumulert RSI-verdi. I stedet for en enkelt beregning beregner vi en løpende daglig sum av 2-års RSI. I dette tilfellet skal vi bruke summen av 2-periode RSI de siste tre dagene. Når du beholder en akkumulert verdi av RSI (2), glatter du ut verdiene. Nedenfor er et diagram som sammenligner standard 2-periode RSI indikatoren med en akkumulert 2-årig RSI indikator. Du kan se hvor mye glattere vår nye indikator er. Dette er gjort for å redusere antall bransjer i håp om å fange kvalitetskunnskapene. Kort sagt, it8217s et forsøk på å forbedre effektiviteten til vår opprinnelige handelsmodell. Akkumulert RSI i toppruten. Standard RSI i nedre rute. Prisen må være over dens 200-dagers glidende gjennomsnitt. Kjøp på tett når kumulative RSI (2) i de siste tre dagene er under 45. Avslutt når RSI (2) av dagens lukkede dag er over 65. Bruk et katastrofalt stoppfall på 1000. Akkumulert RSI (2) Systemresultat Nettoresultat: 17,412 Prosent Vinnerne: 67 Antall Handler: 52 Ave Handel: 334.86 Maksimal Drawdown: -4.850 Profittfaktor: 2,02 SampP Cash Market Hva ville RSI-systemet for 2-tiden virke som trading 100 aksjer av SampP-pengemarkedet går tilbake til 1993 Det gjør det ganske bra. Konklusjoner Så hvilken er bedre Den akkumulerte strategien fungerte som ønsket. Det økte effektiviteten til standard RSI (2) handelsmodell ved å redusere antall bransjer, men likevel produsert omtrent samme nettoresultat. Som en bonus var nedtellingen litt mindre. Mens begge systemene gjør en fantastisk jobb, kan akkumuleringsstrategien gjøre en litt bedre jobb. Den akkumulerte RSI (2) - strategien vil fungere bra på mini Dow, samt de to ETF, DIA og SPY. EasyLanguage-koden er tilgjengelig under som en gratis nedlasting. Det er også et TradeStation-arbeidsområde. Vær oppmerksom på at handelskonseptet og koden som angitt ikke er et komplett handelssystem. Det er bare en demonstrasjon av en robust inngangsmetode som kan brukes som kjernen i et handelssystem. Så, for de som er interessert i å bygge dine egne handelssystemer, kan dette konseptet være et godt utgangspunkt. Få The Book 2013 Update: