Diário de estratégias de negociação

Diário de Negociação.
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Mantenha um diário de comércio: seja seu próprio treinador de negociação.
Um diário comercial é uma ferramenta poderosa para rastrear e refletir sobre suas ações de negociação. Construa e use-o para analisar os comportamentos de negociação e aprimorar seu plano comercial.
Os extratos de conta informam o que você comprou, vendeu, quando e por quanto. Um diário comercial ajuda a documentar como e por que você fez os negócios que você fez; os pensamentos subjetivos, sentimentos e suposições que foram feitas para tomar essas decisões.
Treinadores atléticos em todos os níveis analisam o vídeo para identificar o que está funcionando e, mais importante, o que não está funcionando. Desta forma, o treinador e o atleta sabem exatamente o que precisa ser feito para melhorar o desempenho. Os comerciantes podem identificar padrões e se beneficiar da mesma maneira com um diário comercial. É uma ferramenta importante para ajudar a apoiar sua disciplina comercial, melhorar potencialmente seu desempenho e aprimorar sua experiência.
O que deve estar em um diário comercial?
Sua conta de negociação fornece um nível de responsabilidade. Seu diário comercial oferece um tipo diferente de responsabilidade, forçando você a anotar por que tomou as decisões que tomou. Como manter o controle do que você come, se você não quiser registrar um comportamento específico, é provável que seja um desvio do seu plano.
Algumas diretrizes gerais sobre o que incluir em um diário comercial são capturadas abaixo.
O que você fez Por que você fez Como você se sentiu Como funcionou / não funcionou O que você aprendeu Ajustes para futuros negócios Expectativas para o comércio (metas de preço, metas de saída)
Anotá-la. Não, sério, escreva.
Ao avaliar seus negócios, alguns traders confiam na memória. Três meses depois de uma negociação, é difícil lembrar de tudo o que aconteceu. Um bom diário comercial capta seu pensamento quando você faz a troca. Preste especial atenção àquelas coisas que você prefere não escrever. Eles podem refletir comportamentos que afetam negativamente sua negociação.
Não podemos enfatizar demais a importância de manter um diário físico. Não importa se o seu diário é escrito à mão em um caderno espiral, uma planilha on-line ou uma série de capturas de tela com anotações; tê-los em sua cabeça não é bom o suficiente.
Muitos comerciantes têm memórias "seletivas". Eles se lembram dos negócios que parecem bons e têm um jeito de fotografar os mais feios. Essa distorção em recall tornará mais difícil fazer os ajustes necessários no futuro. Essa imprecisão pode aumentar as chances de repetir um erro. A chave para um bom diário comercial é colocá-lo por escrito e ser específico.

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O que vocês pagam por boas sugestões que aumentam a receita porque eu tenho uma que é garantida para fazer $. Me avise se estiver interessado.
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Por favor, envie para desindexação.
Por favor, envie o link '410' para desindexação. Obrigado.
diga trump a tempo de imposto todo o mundo doa 1 dólar como patos ilimitado e.
como eles fazem para patos ilimitados e os fundos quando eles correm para o escritório?
Pare de ser um traidor para o nosso país. Whoo nomeou você para ser Juiz e Júri re Trump.
Quem nomeou você como juiz e jurado do presidente Trump?
Não é fácil dar um comentário.
Mantenha a verdadeira notícia que é muito importante. Trunfos *** a vida antes de ele ser presidente não é importante hoje, quando ele nem estava no cargo. Rússia, China, militares, comércio, protegendo a fronteira que eu vivo precisando da parede etc é o que é importante. A mídia não achava que era importante quando outros presidentes estavam fazendo negócios enquanto estavam no cargo, como os Kennedy, Clinton e outros. Ele mostra que você está alvejando Trump, que não é isso que os relatórios devem fazer. Também você sabe que eu pareço lembrar quando Obama disse que ele usou o Facebook etc a máquina eletrônica para ajudá-lo a ser eleito e como eles eram espertos e eu pensei a mesma coisa, mas agora, quando é Trumps campanha usando isso que está errado. Você não consegue ver porque está perdendo os espectadores? Você não está sendo tarifa. Como sobre as coisas importantes nas notícias que afetam nossa segurança (defesa, proteção de nossas fronteiras, negócios para empregos, dinheiro em nossos livros de bolso, quem no congresso estava por trás deles recebendo um aumento, etc.) O que é coisas que queremos saber.
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Diário de estratégias de negociação
Afiliação: Dipartimento di Economia e Impresa, Universitá di Catania, Catania, Itália.
Alessandro Pluchino.
Afiliações: Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università di Catania, Catania, Itália, INFN sezione di Catania, Catania, Itália.
Andrea Rapisarda.
Afiliações: Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università di Catania, Catania, Itália, INFN sezione di Catania, Catania, Itália.
Dirk Helbing.
Afiliação: ETH Zurique, Zurique, Suíça.
Neste artigo, exploramos o papel específico da aleatoriedade nos mercados financeiros, inspirados pelo papel benéfico do ruído em muitos sistemas físicos e em aplicações anteriores a sistemas socioeconômicos complexos. Após uma breve introdução, estudamos o desempenho de algumas das estratégias de negociação mais utilizadas na previsão da dinâmica dos mercados financeiros para diferentes índices internacionais de bolsa de valores, com o objetivo de compará-las ao desempenho de uma estratégia completamente aleatória. A este respeito, os dados históricos para FTSE-UK, FTSE-MIB, DAX e S & amp; Os índices P500 são levados em conta por um período de cerca de 15 a 20 anos (desde sua criação até hoje).
Citação: Biondo AE, Pluchino A, Rapisarda A, Helbing D (2013) As estratégias de negociação aleatória são mais bem-sucedidas que as técnicas? PLoS ONE 8 (7): e68344. doi: 10.1371 / journal. pone.0068344.
Editor: Alejandro Raul Hernandez Montoya, Universidade Veracruzana, México.
Direitos autorais: © 2013 Biondo et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença de Atribuição da Creative Commons, que permite uso, distribuição e reprodução irrestritos em qualquer meio, desde que o autor e a fonte originais sejam creditados.
Financiamento: Os autores não têm apoio ou financiamento para relatar.
Interesses concorrentes: Os autores declararam que não existem interesses concorrentes.
Introdução.
Na física, tanto no nível clássico quanto quântico, muitos sistemas reais funcionam bem e mais eficientemente devido ao papel útil de um ruído fraco aleatório [1] - [6]. Mas não apenas os sistemas físicos se beneficiam da desordem. De fato, o ruído tem uma grande influência na dinâmica de células, neurônios e outras entidades biológicas, mas também em sistemas ecológicos, geofísicos e socioeconômicos. Seguindo essa linha de pesquisa, investigamos recentemente como estratégias aleatórias podem ajudar a melhorar a eficiência de um grupo hierárquico para enfrentar o princípio de Peter [7] - [9] ou uma instituição pública como um Parlamento [10]. Outros grupos exploraram com sucesso estratégias semelhantes em jogos de minorias e Parrondo [11], [12], na avaliação de desempenho de portfólio [13] e no contexto do leilão duplo contínuo [14].
Recentemente Taleb foi brilhantemente discutido em seus livros de sucesso, como o acaso e os cisnes negros governam nossa vida, mas também o comportamento da economia e do mercado financeiro além de nossas expectativas ou controle pessoal e racional. Na verdade, a aleatoriedade entra em nossa vida cotidiana, embora dificilmente a reconheçamos. Portanto, mesmo sem ser cético tanto quanto Taleb, pode-se facilmente afirmar que muitas vezes entendemos mal os fenômenos que nos rodeiam e somos enganados por aparentes conexões que são apenas devido à fortuna. Os sistemas econômicos são inevitavelmente afetados pelas expectativas, presentes e passadas, já que as crenças dos agentes influenciam fortemente sua dinâmica futura. Se hoje surgiu uma expectativa muito boa sobre o desempenho de qualquer segurança, todos tentariam comprá-la e essa ocorrência implicaria um aumento em seu preço. Então, amanhã, essa garantia teria um preço maior do que hoje, e esse fato seria apenas a consequência da própria expectativa do mercado. Essa profunda dependência das expectativas fez com que economistas financeiros tentassem construir mecanismos para prever os preços futuros dos ativos. O objetivo deste estudo é precisamente verificar se esses mecanismos, que serão descritos em detalhes nas próximas seções, são mais eficazes para prever a dinâmica do mercado em comparação com uma estratégia completamente aleatória.
Em um artigo anterior [17], motivado também por alguns experimentos intrigantes em que uma criança, um chimpanzé e dardos foram utilizados com sucesso para investimentos remunerativos [18], [19], já encontramos algumas evidências a favor de estratégias aleatórias para o FTSE - Mercado de ações do Reino Unido. Aqui vamos estender esta investigação para outros mercados financeiros e para novas estratégias de negociação. O artigo está organizado da seguinte forma. A seção 2 apresenta uma breve introdução ao debate sobre a previsibilidade nos mercados financeiros. Na Seção 3, introduzimos a série histórica financeira considerada em nosso estudo e realizamos uma análise de retificação em busca de possíveis correlações de algum tipo. Na Seção 4, definimos as estratégias de negociação usadas em nossas simulações, enquanto na Seção 5 discutimos os principais resultados obtidos. Finalmente, na Seção 6, extraímos nossas conclusões, sugerindo também algumas implicações políticas contraintuitivas.
Expectativas e Previsibilidade nos Mercados Financeiros.
Como Simon [20] apontou, os indivíduos assumem sua decisão com base em um conhecimento limitado sobre seu ambiente e, assim, enfrentam altos custos de busca para obter informações necessárias. No entanto, normalmente, eles não podem reunir todas as informações que deveriam. Portanto, os agentes agem com base na racionalidade limitada, o que leva a vieses significativos na maximização da utilidade esperada que eles buscam. Em contraste, Friedman [21] defendeu a abordagem do agente racional, que considera que o comportamento dos agentes pode ser melhor descrito assumindo sua racionalidade, uma vez que os agentes não-racionais não sobrevivem à competição no mercado e são expulsos dele. Portanto, nem os vieses sistemáticos na utilidade esperada, nem a racionalidade limitada podem ser usados ​​para descrever os comportamentos dos agentes e suas expectativas.
Sem qualquer receio de contradição, poder-se-ia dizer que hoje em dia dois principais modelos de referência de expectativas foram amplamente estabelecidos na literatura econômica: o modelo de expectativas adaptativas e o modelo de expectativa racional. Aqui não daremos nenhuma definição formal desses paradigmas. Para os nossos propósitos, é suficiente recordar sua justificativa. O modelo de expectativas adaptativas baseia-se em uma série ponderada de valores retrospectivos (de modo que o valor esperado de uma variável é o resultado da combinação de seus valores passados). Em contraste, o modelo de expectativas racionais hipotetiza que todos os agentes têm acesso a todas as informações disponíveis e, portanto, conhecem exatamente o modelo que descreve o sistema econômico (o valor esperado de uma variável é a previsão objetiva fornecida pela teoria). Essas duas teorias remontam a contribuições muito relevantes, entre as quais apenas nos referimos a Friedman [21], [22], Phelps [23] e Cagan [24] para expectativas adaptativas (vale a pena notar que a noção de “ expectativas adaptativas ”foi introduzido pela primeira vez por Arrow e Nerlove [25]). Para expectativas racionais, nos referimos a Muth [26], Lucas [27] e Sargent-Wallace [28].
Os mercados financeiros são frequentemente tomados como exemplo de dinâmicas complexas e volatilidade perigosa. Isso de alguma forma sugere a ideia de imprevisibilidade. No entanto, devido ao papel relevante desses mercados no sistema econômico, um amplo corpo de literatura foi desenvolvido para obter algumas previsões confiáveis. De fato, a previsão é o ponto chave dos mercados financeiros. Desde Fama [29], dizemos que um mercado é eficiente se ocorrer uma arbitragem perfeita. Isso significa que o caso de ineficiência implica a existência de oportunidades para lucros inexplorados e, é claro, os operadores operariam imediatamente posições longas ou curtas até que qualquer outra possibilidade de lucro desaparecesse. Jensen [30] afirma precisamente que um mercado deve ser considerado eficiente em relação a um conjunto de informações, se for impossível obter lucros por negociação com base nesse conjunto de informações. Isso é consistente com Malkiel [31], que argumenta que um mercado eficiente reflete perfeitamente todas as informações na determinação dos preços dos ativos. Como o leitor pode entender facilmente, a parte mais importante dessa definição de eficiência depende da integridade do conjunto de informações. De fato, Fama [29] distingue três formas de eficiência de mercado, de acordo com o grau de completude do conjunto informativo (ou seja, “fraco”, “semiforte” e “forte”). Assim, traders e analistas financeiros buscam continuamente expandir seu conjunto de informações para obter a oportunidade de escolher a melhor estratégia: esse processo envolve tanto agentes em flutuações de preço que, ao final do dia, pode-se dizer que sua atividade é reduzida a um palpite sistemático. A globalização completa dos mercados financeiros ampliou esse processo e, com o tempo, estamos experimentando décadas de extrema variabilidade e alta volatilidade.
Keynes argumentou, há muitos anos, que a racionalidade dos agentes e da psicologia de massa (os chamados "espíritos animais") não devem ser interpretados como se fossem a mesma coisa. O Autor apresentou o famoso exemplo do concurso de beleza para explicar a lógica subjacente aos mercados financeiros. Em sua Teoria Geral [32], ele escreveu que “o investimento baseado em expectativas genuínas de longo prazo é tão difícil que dificilmente é praticável. Aquele que o tenta certamente deve levar dias muito mais trabalhosos e correr riscos maiores do que aquele que tenta adivinhar melhor do que a multidão como a multidão se comportará; e, dada inteligência igual, ele pode cometer erros mais desastrosos. Em outras palavras, a fim de prever o vencedor do concurso de beleza, deve-se tentar interpretar a beleza preferida do júri, em vez de prestar atenção no ideal da beleza objetiva. Nos mercados financeiros é exatamente a mesma coisa. Parece impossível prever preços de ações sem erros. A razão é que nenhum investidor pode saber de antemão a opinião “do júri”, ou seja, de uma massa de investidores ampla, heterogênea e muito substancial, que reduz qualquer previsão possível a apenas um palpite.
Apesar de considerações como essas, a chamada Hipótese dos Mercados Eficientes (cuja principal fundamentação teórica é a teoria das expectativas racionais), descreve o caso de mercados perfeitamente competitivos e agentes perfeitamente racionais, dotados de toda informação disponível, que escolhem as melhores estratégias ( já que, de outra forma, o mecanismo competitivo de compensação os colocaria fora do mercado). Há evidências de que essa interpretação de um mecanismo de arbitragem perfeito em pleno funcionamento não é adequada para analisar os mercados financeiros, como, por exemplo: Cutler et al. [33], que mostra que grandes movimentos de preços ocorrem mesmo quando pouca ou nenhuma nova informação está disponível; Engle [34], que relatou que a volatilidade dos preços está fortemente correlacionada temporalmente; Mandelbrot [35], [36], Lux [37], Mantegna e Stanley [38], que argumentam que as flutuações de curto prazo dos preços não são normais; ou por último, mas não menos importante, Campbell e Shiller [39], que explicam que os preços podem não refletir com precisão as avaliações racionais.
Muito interessante, uma infinidade de modelos de agentes heterogêneos foram introduzidos no campo da literatura financeira. Nesses modelos, diferentes grupos de comerciantes coexistem, com diferentes expectativas, influenciando-se mutuamente por meio das conseqüências de seus comportamentos. Mais uma vez, nossa discussão não pode ser exaustiva aqui, mas podemos mencionar proveitosamente pelo menos contribuições de Brock [40], [41], Brock e Hommes [42], Chiarella [43], Chiarella e He [44], DeGrauwe e cols. . [45], Frankel e Froot [46], Lux [47], Wang [48] e Zeeman [49].
Parte dessa literatura refere-se à abordagem, denominada “sistemas de crenças adaptativas”, que tenta aplicar a não-linearidade e o ruído aos modelos de mercado financeiro. A incerteza intrínseca sobre fundamentos econômicos, juntamente com erros e heterogeneidade, leva à idéia de que, além do valor fundamental (ou seja, o valor atual descontado dos fluxos esperados de dividendos), os preços das ações flutuam de forma imprevisível devido a fases de otimismo ou pessimismo. para as fases correspondentes de tendência de alta e tendência de baixa que causam crises de mercado. Como esse tipo de comportamento errático pode ser gerenciado para otimizar uma estratégia de investimento? A fim de explicar a atitude muito diferente adotada pelos agentes para escolher estratégias ao negociar nos mercados financeiros, uma distinção é feita entre fundamentalistas e cartistas. Os primeiros baseiam suas expectativas sobre os preços dos ativos futuros sobre os fundamentos do mercado e fatores econômicos (ou seja, variáveis ​​micro e macroeconômicas, como dividendos, lucros, crescimento econômico, taxas de desemprego, etc.). Por outro lado, os últimos tentam extrapolar tendências ou características estatisticamente relevantes de séries passadas de dados, a fim de prever os caminhos futuros dos preços dos ativos (também conhecidos como análise técnica).
Dado que a interação destes dois grupos de agentes determina a evolução do mercado, escolhemos aqui focar no comportamento dos grafistas (uma vez que uma análise qualitativa dos fundamentos macroeconômicos é absolutamente subjetiva e difícil de avaliar), tentando avaliar a ex-investidora individual capacidade preditiva - ante. Assumindo a falta de informação completa, a aleatoriedade desempenha um papel fundamental, uma vez que a eficiência é impossível de ser alcançada. Isto é particularmente importante para sublinhar que a nossa abordagem não depende de qualquer forma do paradigma da Hipótese dos Mercados Eficientes acima mencionado. Mais precisamente, estamos buscando a resposta para a seguinte questão: se um trader assume a falta de informação completa em todo o mercado (isto é, a imprevisibilidade da dinâmica dos preços das ações [50] - [53]), seria estratégia de negociação executar, em média, tão bem como estratégias de negociação bem conhecidas? Passamos da evidência de que, como cada agente depende de um conjunto de informações diferente para construir suas estratégias de negociação, nenhum mecanismo eficiente pode ser invocado. Em vez disso, uma rede complexa de comportamento de auto-influência, devido à circulação assimétrica de informações, desenvolve suas ligações e gera comportamentos de manada para seguir alguns sinais cuja credibilidade é aceita.
Crises financeiras mostram que os mercados financeiros não estão imunes a falhas. Seu sucesso periódico não é gratuito: eventos catastróficos queimam valores enormes em dólares e os sistemas econômicos em grave perigo. Os comerciantes estão tão certos de que estratégias elaboradas se encaixam na dinâmica dos mercados? A nossa simulação simples irá realizar uma análise comparativa do desempenho de diferentes estratégias de negociação: os nossos traders terão que prever, dia a dia, se o mercado irá subir (tendência 'alta') ou para baixo (tendência 'bearish'). As estratégias testadas são: o Momentum, o RSI, o UPD, o MACD e um completamente aleatório.
Os teóricos das expectativas racionais imediatamente apostariam que a estratégia aleatória perderia a concorrência, pois não está usando nenhuma informação, mas, como mostraremos, nossos resultados são bastante surpreendentes.
Análise Detectada da Série de Índices.
Consideramos quatro índices muito populares de mercados financeiros e, em particular, analisamos as seguintes séries temporais correspondentes, mostradas na Figura 1:
Expandir Figura 1. Evolução temporal de quatro índices importantes do mercado financeiro (com intervalos de tempo de 3714 a 5750 dias).
De cima para baixo, mostramos o índice FTSE UK All-Share, o índice FTSE MIB All-Share, o índice DAX All-Share e o índice S & amp; Índice P 500. Veja o texto para mais detalhes.
Em geral, a possibilidade de prever séries temporais financeiras tem sido estimulada pelo achado de algum tipo de comportamento persistente em alguns deles [38], [54], [55]. O principal objetivo da presente seção é investigar a possível presença de correlações nas quatro séries financeiras anteriores do mercado de ações da Europa e dos EUA todos os índices de ações. Neste contexto, calcularemos o expoente de Hurst dependente do tempo usando a técnica de média móvel desviada (DMA) [56]. Vamos começar com um resumo do algoritmo DMA. O procedimento computacional é baseado no cálculo do desvio padrão ao longo de uma determinada série temporal definida como.
onde é a média calculada em cada janela de tempo de tamanho. Para determinar o expoente de Hurst, a função é calculada para valores crescentes dentro do intervalo, sendo o comprimento da série temporal, e os valores obtidos são relatados como uma função de um gráfico log-log. Em geral, exibe uma dependência da lei de potência com o expoente, ou seja,
Em particular, se, um tiver uma correlação negativa ou um comportamento anti-persistente, enquanto um tiver uma correlação positiva ou um comportamento persistente. O caso de corresponde a um processo browniano não correlacionado. No nosso caso, como primeiro passo, calculamos o expoente de Hurst considerando a série completa. Esta análise é ilustrada nas quatro parcelas da Fig. 2. Aqui, um ajuste linear aos gráficos log-log revela que todos os valores do índice H de H obtidos desta maneira para as séries temporais estudadas são, em média, muito próximos. para 0,5. Este resultado parece indicar uma ausência de correlações em grandes escalas de tempo e uma consistência com um processo aleatório.
Expandir a Figura 2. Análise detetada para as quatro séries do mercado financeiro mostradas na Figura 1.
O comportamento da lei de potência do desvio padrão da DMA permite derivar um índice de Hurst que, em todos os quatro casos, oscila em torno de 0,5, indicando uma ausência de correlações, em média, ao longo de grandes períodos de tempo. Veja o texto.
Por outro lado, é interessante calcular o expoente de Hurst localmente no tempo. Para realizar esta análise, consideramos subconjuntos da série completa por meio de janelas deslizantes de tamanho, que se movem ao longo da série com o intervalo de tempo. Isso significa que, a cada vez, calculamos o interior da janela deslizante mudando com a Eq. (1). Assim, seguindo o mesmo procedimento descrito acima, uma sequência de valores de expoente de Hurst é obtida em função do tempo. Na Fig. 3 mostramos os resultados obtidos para os parâmetros,. Neste caso, os valores obtidos para o expoente de Hurst diferem muito localmente de 0,5, indicando assim a presença de correlações locais significativas.
Expandir a Figura 3. Dependência temporal do índice de Hurst para as quatro séries: em escalas de tempo menores, correlações significativas estão presentes.
Esta investigação, que está de acordo com o que foi encontrado anteriormente na Ref. [56] para o índice Dax, parece sugerir que as correlações são importantes apenas em uma escala temporal local, enquanto elas cancelam a média em períodos de longo prazo. Como veremos nas próximas seções, esse recurso afetará o desempenho das estratégias de negociação consideradas.
Descrição das Estratégias de Negociação.
No presente estudo, consideramos cinco estratégias de negociação definidas da seguinte forma:
Estratégia Aleatória (RND) Esta estratégia é a mais simples, já que o trader correspondente faz sua previsão no tempo completamente ao acaso (com distribuição uniforme). Momentum (MOM) Estratégia Esta estratégia é baseada no chamado indicador de momentum, ou seja, a diferença entre o valor e o valor, onde é um dado intervalo de negociação (em dias). Então, se, o comerciante prevê um incremento do índice de fechamento para o dia seguinte (ou seja, ele prevê isso) e vice-versa. Nas seguintes simulações, consideraremos dias, já que este é um dos mais utilizados para o indicador de momento. Veja ref. [57] Estratégia do Índice de Força Relativa (RSI) Esta estratégia é baseada em um indicador mais complexo chamado "RSI". É considerada uma medida da força de negociação recente da ação e sua definição é:, onde está a relação entre a soma dos retornos positivos e a soma dos retornos negativos ocorridos nos últimos dias anteriores. Uma vez calculado o índice RSI para todos os dias incluídos em uma janela de tempo imediatamente anterior à hora, o trader que segue a estratégia RSI faz sua previsão com base em uma possível reversão da tendência de mercado, revelada pelo a chamada 'divergência' entre a série temporal original e a nova série RSI. Uma divergência pode ser definida referindo-se a uma comparação entre a série de dados original e a série RSI gerada, e é o sinal de negociação mais significativo fornecido por qualquer indicador de estilo do oscilador. É o caso quando a tendência significativa entre dois extremos locais mostrada pela tendência do RSI é orientada na direção oposta à tendência significativa entre dois extremos (no mesmo intervalo de tempo) mostrados pela série original. Quando a linha RSI se inclina de maneira diferente da linha da série original, ocorre uma divergência. Veja o exemplo na Fig. 4: dois máximos locais seguem duas tendências diferentes inclinadas de forma oposta. No caso mostrado, o analista interpretará essa divergência como uma expectativa de alta (já que o oscilador RSI diverge da série original: ela começa a aumentar quando a série original ainda está diminuindo). Em nosso modelo simplificado, a presença de tal divergência se traduz em uma mudança na previsão do sinal, dependendo da tendência de alta ou baixa dos dias anteriores. Nas simulações seguintes, escolheremos dias, uma vez que - mais uma vez - este valor é um dos mais utilizados nas estratégias de negociação reais baseadas no RSI. Veja ref. [57] Estratégia de Up and Down Persistency (UPD) Esta estratégia determinista não vem da análise técnica. No entanto, decidimos considerá-lo porque parece seguir o aparentemente alternativo comportamento alternativo de séries de mercado que qualquer observador pode ver à primeira vista. A estratégia é baseada na seguinte regra muito simples: a previsão para o comportamento do mercado amanhã é exatamente o oposto do que aconteceu no dia anterior. Se, por exemplo, um tiver, a expectativa no momento para o período será de alta: e vice-versa. Estratégia de Divergência de Convergência Média Móvel (MACD) A 'MACD' é uma série construída por meio da diferença entre duas Médias Móveis Exponenciais (EMA, doravante) do preço de mercado, referindo-se a duas janelas de tempo diferentes, uma menor e uma maior. Em qualquer momento t. Em particular, a primeira é a média móvel exponencial de doze dias, enquanto a segunda se refere a vinte e seis dias. O cálculo desses EMAs em um intervalo de tempo pré-determinado, x, dado um peso de proporcionalidade, é executado pela seguinte fórmula recursiva: com, onde. Uma vez calculada a série MACD, obtém-se a média móvel exponencial de 9 dias e, finalmente, a estratégia de negociação para a previsão dinâmica do mercado pode ser definida: a expectativa para o mercado é de alta (baixa) se (). Veja ref. [57] Expandir Figura 4. Exemplo de divergência de RSI.
Uma divergência é um desacordo entre o indicador (RSI) e o preço subjacente. Por meio de linhas de tendência, o analista verifica se as inclinações de ambas as séries estão de acordo. Quando a divergência ocorre, uma inversão da dinâmica de preços é esperada. No exemplo, um período de alta é esperado.
Resultados de Simulações Baseadas em Empiricamente.
Para cada uma de nossas quatro séries temporais financeiras (em dias), o objetivo era simplesmente prever, dia a dia e para cada estratégia, o movimento ascendente (alta) ou descendente (baixa) do índice em um determinado dia com em relação ao valor de fechamento um dia antes: se a previsão estiver correta, o negociador ganha, caso contrário ele perde. Neste sentido, estamos interessados ​​apenas em avaliar a porcentagem de ganhos obtidos por cada estratégia, assumindo que - a cada passo - os operadores conhecem perfeitamente a história passada dos índices, mas não possuem nenhuma outra informação e não podem exercer nenhuma influência sobre os mesmos. mercado, nem receber qualquer informação sobre movimentos futuros.
A seguir, testamos o desempenho das cinco estratégias dividindo cada uma das quatro séries temporais em uma sequência de janelas de negociação de tamanho igual (em dias) e avaliando a porcentagem média de vitórias para cada estratégia dentro de cada janela enquanto os operadores se movem. ao longo da série dia a dia, de para. Este procedimento, quando aplicado, permite explorar o desempenho das várias estratégias para várias escalas de tempo (variando, de forma aproximada, de meses a anos).
A motivação por trás dessa escolha está ligada ao fato de que a evolução temporal de cada índice alterna claramente entre períodos calmos e voláteis, que em uma resolução mais precisa revelaria uma alternância mais autosemelhante de comportamento intermitente e regular em escalas de tempo menores. uma característica dos mercados financeiros turbulentos [35], [36], [38], [58]. Tal característica torna qualquer previsão a longo prazo de seu comportamento muito difícil ou mesmo impossível com instrumentos de análise financeira padrão. O ponto é que, devido à presença de correlações em pequenas escalas temporais (como confirmado pela análise do expoente de Hurst dependente do tempo na Figura 3), pode-se esperar que uma dada estratégia de negociação padrão, baseada na história passada da índices, poderia executar melhor do que os outros dentro de uma determinada janela de tempo. Mas isso pode depender muito mais do acaso do que da eficácia real do algoritmo adotado. Por outro lado, se numa escala temporal muito grande a evolução do tempo do mercado financeiro é um processo browniano não correlacionado (como indicado pelo expoente médio de Hurst, que resulta em torno de todas as séries financeiras consideradas), pode-se esperar também que o desempenho das estratégias de negociação padrão em uma grande escala de tempo torna-se comparável a estratégias aleatórias. Na verdade, isso é exatamente o que encontramos, conforme explicado a seguir.
Nas Figs. 5–8, relatamos os resultados de nossas simulações para os quatro índices de ações considerados (FTSE-UK, FTSE-MIB, DAX, S & P 500). Em cada figura, de cima para baixo, plotamos: a série temporal do mercado em função do tempo; a série de "retornos" correspondente, determinada como a proporção; a volatilidade dos retornos, ou seja, a variância da série anterior, calculada dentro de cada janela para aumentar os valores do tamanho da janela de negociação (igual a, da esquerda para a direita,, e respectivamente); a porcentagem média de ganhos para as cinco estratégias de negociação consideradas, calculadas para os mesmos quatro tipos de janelas (a média é realizada sobre todas as janelas em cada configuração, considerando diferentes execuções de simulação dentro de cada janela); os desvios padrão correspondentes para as vitórias das cinco estratégias.
Figura 5. Resultados da série de índices FTSE-UK, divididos em um número crescente de janelas de negociação de tamanho igual (3,9,18,30), simulando diferentes escalas de tempo.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais do índice, as séries temporais dos retornos correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de ganhos para as cinco estratégias em todas as janelas e os correspondentes desvios-padrão. As duas últimas quantidades são calculadas sobre 10 execuções diferentes (eventos) dentro de cada janela.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais do índice, as séries temporais dos retornos correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de ganhos para as cinco estratégias em todas as janelas e os correspondentes desvios-padrão. As duas últimas quantidades são calculadas sobre 10 execuções diferentes (eventos) dentro de cada janela.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais do índice, as séries temporais dos retornos correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de ganhos para as cinco estratégias em todas as janelas e os correspondentes desvios-padrão. As duas últimas quantidades são calculadas sobre 10 execuções diferentes (eventos) dentro de cada janela.
De cima para baixo, relatamos as séries temporais do índice, as séries temporais dos retornos correspondentes, a volatilidade, as porcentagens de ganhos para as cinco estratégias em todas as janelas e os correspondentes desvios-padrão. As duas últimas quantidades são calculadas sobre 10 execuções diferentes (eventos) dentro de cada janela.
Observando os dois últimos painéis em cada figura, dois resultados principais são evidentes:
As percentagens médias de ganhos para as cinco estratégias são sempre comparáveis ​​e oscilam, com pequenas diferenças aleatórias que dependem do índice financeiro considerado. O desempenho de vitórias para todas as estratégias pode parecer paradoxal, mas depende do procedimento de cálculo da média em todas as janelas ao longo de cada série temporal. Na Fig. 9 mostramos, para comparação, o comportamento das várias estratégias para os quatro índices financeiros considerados e para o caso (a pontuação em cada janela é calculada sobre diferentes eventos): como se pode ver, dentro de uma dada janela de negociação cada Uma estratégia única pode executar aleatoriamente muito melhor ou pior do que, mas, em média, o desempenho global das diferentes estratégias é muito semelhante. Além disso, referindo novamente as Figs. 5–8, it is worth to notice that the strategy with the highest average percentage of wins (for most of the windows configurations) changes from one index to another one: for FTSE-UK, the MOM strategy seems to have a little advantage; for FTSE-MIB, the UPD seems to be the best one; for DAX, the RSI, and for the S & P 500, the UPD performs slightly better than the others. In any case the advantage of a strategy seems purely coincidental. The second important result is that the fluctuations of the random strategy are always smaller than those of the other strategies (as it is also visible in Fig. 9 for the case ): this means that the random strategy is less risky than the considered standard trading strategies, while the average performance is almost identical. This implies that, when attempting to optimize the performance, standard traders are fooled by the “illusion of control” phenomenon [11], [12], reinforced by a lucky sequence of wins in a given time window. However, the first big loss may drive them out of the market. On the other hand, the effectiveness of random strategies can be probably related to the turbulent and erratic character of the financial markets: it is true that a random trader is likely to win less in a given time window, but he/she is likely also to loose less. Therefore his/her strategy implies less risk, as he/she has a lower probability to be thrown out of the game. Expand Figure 9. The percentage of wins of the different strategies inside each time window - averaged over 10 different events - is reported, in the case N w = 30, for the four markets considered.
As visible, the performances of the strategies can be very different one from the others inside a single time window, but averaging over the whole series these differences tend to disappear and one recovers the common outcome shown in the previous figures.
Conclusions and Policy Implications.
In this paper we have explored the role of random strategies in financial systems from a micro-economic point of view. In particular, we simulated the performance of five trading strategies, including a completely random one, applied to four very popular financial markets indexes, in order to compare their predictive capacity. Our main result, which is independent of the market considered, is that standard trading strategies and their algorithms, based on the past history of the time series, although have occasionally the chance to be successful inside small temporal windows, on a large temporal scale perform on average not better than the purely random strategy, which, on the other hand, is also much less volatile. In this respect, for the individual trader, a purely random strategy represents a costless alternative to expensive professional financial consulting, being at the same time also much less risky, if compared to the other trading strategies.
This result, obtained at a micro-level, could have many implications for real markets also at the macro-level, where other important phenomena, like herding, asymmetric information, rational bubbles occur. In fact, one might expect that a widespread adoption of a random approach for financial transactions would result in a more stable market with lower volatility. In this connection, random strategies could play the role of reducing herding behavior over the whole market since, if agents knew that financial transactions do not necessarily carry an information role, bandwagon effects could probably fade. On the other hand, as recently suggested by one of us [59], if the policy-maker (Central Banks) intervened by randomly buying and selling financial assets, two results could be simultaneously obtained. From an individual point of view, agents would suffer less for asymmetric or insider information, due to the consciousness of a “fog of uncertainty” created by the random investments. From a systemic point of view, again the herding behavior would be consequently reduced and eventual bubbles would burst when they are still small and are less dangerous; thus, the entire financial system would be less prone to the speculative behavior of credible “guru” traders, as explained also in [60]. Of course, this has to be explored in detail as well as the feedback effect of a global reaction of the market to the application of these actions. This topic is however beyond the goal of the present paper and it will be investigated in a future work.
Agradecimentos
We thank H. Trummer for DAX historical series and the other institutions for the respective data sets.
Author Contributions.
Conceived and designed the experiments: AEB AP AR DH. Performed the experiments: AEB AP AR. Analyzed the data: AEB AP AR. Wrote the paper: AEB AP AR DH.

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