Mover Média Portfólio

Um novo sistema de média móvel para carteiras de ETF Jul. 9, 2009 8:21 AM Recentemente, escrevi um artigo sobre a importância de diversificar as estratégias de portfólio e não apenas os ativos. À medida que planejo fazer periodicamente, vou fornecer estratégias adicionais que um investidor individual poderia empregar facilmente ao determinar sinais de compra e venda, como os já discutidos aqui e aqui. Um toque nos sistemas de média móvel que discutimos no primeiro artigo é um sistema de cruzamento médio móvel. Este sistema é bem detalhado pelo grupo QVM como uma ferramenta para identificar tendências de longo prazo. Eles exploram alguns sistemas diferentes, em que a média de 26 semanas que atravessa a média de 52 semanas serve de sinal para mudanças de tendência de ciclos até baixo, ou para baixo, para cima. Eles também discutem o crossover de 40 semanas que é apenas um preço básico subindo acima da média móvel de 40 semanas como o sinal, semelhante ao que eu tenho detalhado várias vezes. Eles também analisam um sistema diferente que eu acho que poderia oferecer diversificação a partir de um crossover básico de 200 dias. A combinação de 40 semanas de 20 semanas cria mais sinais (anteriores) do que a combinação de 52 semanas de 26 semanas, mas evita a maioria dos sinais freqüentes e falsos da abordagem de 40 semanas. Se você se tornar árduo para a entrada de posição longa e exigir que a média mais longa seja plana ou inclinada, bem como que a média mais curta esteja acima da média mais longa e que o preço seja igual ou superior às médias móveis, você obtém muito poucos Sinais, o que é bom ao procurar tendências de vários anos. E se, você usa o reverso dos critérios para as saídas, você recebe poucas saídas (pelo menos nos últimos 20 anos). Claro, não há garantia de que isso continuará no futuro e é por isso que eu defendo o uso de estratégias múltiplas para investidores cujas contas são suficientemente grandes para absorver os custos de transação adicionais. Para resumir, o investidor compra o estoque quando todas as seguintes condições forem atendidas: preço de estoque40 semana média móvel média de estoque20 semana média móvel média de 20 semanas em média média móvel de 40 semanas (crossover) média móvel de 40 semanas está em declínio (média de dias anteriores) O portfólio está listado abaixo com as médias móveis e a inclinação da média de 40 semanas (note que estes são números semanais, portanto, pode haver variação em médias diárias). Eu alterei ligeiramente o sistema para usar médias móveis exponenciais em vez de médias móveis simples para colocar mais ênfase nos dados recentes. Destaca-se que a VTI esteve em venda em janeiro de 2008 e VNQ. O índice REIT, desde 71607. O BND é o único ETF com um sinal de compra. Além disso, esta amostragem limitada mostra algumas das limitações deste sistema. DBC mudou-se tão rapidamente para baixo em 2008 que houve um tempo de latência significativo para a média de 20 semanas para atravessar as 40 semanas. Leia o artigo completo O que quebra a média de 50 dias realmente significa CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) Os mercados se atrasam na semana passada abaixo da média móvel de 50 dias significam que a tendência intermediária está agora baixa Muitos investidores tecnicamente orientados pensam que sim, o que é Sem dúvida, uma razão pela qual o mercado caiu na sexta-feira passada. Mas não tenho tanta certeza de que a redução da média móvel de 50 dias tem o significado que os técnicos estão dando a ela. De fato, uma análise cuidadosa do mercado de ações nas últimas décadas não revela que o mercado tenha se mostrado melhor quando foi acima da média móvel de 50 dias do que abaixo. Pegue o período desde o início de 2000, logo no topo da bolha da Internet. Tivemos dois mercados ursos severos desde então, é claro, o que significa que o período intermediário é precisamente o tipo em que um sistema de timing de mercado, como a média móvel de 50 dias, poderia mostrar suas coisas. Os ganhos do primeiro trimestre da Apple39 Um olhar para os resultados decepcionantes do primeiro trimestre da Apple39. E, no entanto, não tem valor agregado desde então. Considere um portfólio hipotético que trocou entre um fundo de índice de mercado total e contas do Tesouro de 90 dias sempre que o índice SampP 500 cruzou acima ou abaixo da média móvel de 50 dias. Desde o início de 2000, esse portfólio hipotético produziu um retorno anualizado que foi 0,2 ponto percentual abaixo de uma estratégia simples de compra e retenção. Observe que esses retornos levam em consideração os dividendos que a carteira ganharia enquanto investidos no mercado de ações e os juros auferidos pelas contas de T quando a carteira estava fora do mercado. No entanto, esses retornos não levam em conta os custos de transação. Se os incluísse em meus cálculos, o portfólio de média móvel ficaria mais atrasado em comprar e segurar. Em outras palavras, mesmo sem custos de transação, essa carteira de média móvel de 50 dias atrasou o mercado desde 2000. Com certeza, a média móvel de 50 dias não sempre foi tão fraca quanto a um indicador de tempo de mercado. Mas você tem que voltar várias décadas antes de encontrar um período no qual bateu uma estratégia de compra e retenção. Na década da década de 90, por exemplo, a estratégia da média móvel de 50 dias atrasou uma estratégia de compra e retenção por uma margem ainda maior. Carteira de média móvel de 50 dias Compra de expansão de acumuladores Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Todos os direitos reservados. Dados intraday fornecidos pela SIX Informações Financeiras e sujeito aos termos de uso. Dados históricos e atuais do fim do dia fornecidos pela SIX Financial Information. Dados intraday atrasados ​​por requisitos de troca. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Todas as citações estão em tempo de troca local. Dados em tempo real da última venda fornecidos pelo NASDAQ. Mais informações sobre o NASDAQ trocaram símbolos e seu status financeiro atual. Os dados intraday atrasaram 15 minutos para Nasdaq e 20 minutos para outras trocas. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Os dados intrínsecos da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e pelo menos 60 minutos atrasados. Todas as cotações estão em tempo de troca local. Nenhum resultado encontrado Últimas NotíciasMoving estratégia de reversão média para seleção de portfólio on-line Bin Li a. , Steven C. H. Hoi b. . Doyen Sahoo b. , Zhi-Yong Liu c. Uma Escola de Economia e Gestão, Universidade de Wuhan, Wuhan 430072, PR China b Escola de Sistemas de Informação, Singapore Management University, 178902, Cingapura c Instituto de Automação, Academia Chinesa de Ciências, Pequim 100080, PR China Recebida em 17 de dezembro de 2012, revisada em 24 de janeiro 2015, aceito 28 de janeiro de 2015, disponível on-line 2 de fevereiro de 2015 A seleção de portfólio on-line, um problema fundamental nas finanças computacionais, atraiu o crescente interesse das comunidades de inteligência artificial e aprendizagem de máquinas nos últimos anos. Evidências empíricas mostram que os estoques de preços altos e baixos são temporários e os preços das ações provavelmente seguirão o fenômeno de reversão médio. Embora as estratégias de reversão de média existentes sejam mostradas para alcançar um bom desempenho empírico em muitos conjuntos de dados reais, eles geralmente fazem a suposição média de reversão de um único período, o que nem sempre é satisfeito, levando a um desempenho fraco em determinados conjuntos de dados reais. Para superar esta limitação, este artigo propõe uma reversão média de período múltiplo. Ou o chamado ldquoMoving Average Reversionrdquo (MAR), e uma nova estratégia de seleção de portfólio on-line chamada ldquoOn-Line Moving Average Reversionrdquo (OLMAR), que explora o MAR através de técnicas de aprendizado de máquina on-line eficientes e escaláveis. A partir de nossos resultados empíricos em mercados reais, descobrimos que o OLMAR pode superar as desvantagens dos algoritmos de reversão média existentes e obter resultados significativamente melhores, especialmente nos conjuntos de dados onde os algoritmos de reversão média existentes falharam. Além de seu desempenho empírico superior, o OLMAR também corre extremamente rápido, apoiando ainda mais sua aplicabilidade prática em uma ampla gama de aplicações. Finalmente, fizemos todos os conjuntos de dados e códigos-fonte deste trabalho publicamente disponíveis em nosso site do projeto: OLPS. stevenhoi. org. Seleção de portfólio Aprendizagem on-line Reversão média Reversão média móvel A versão curta deste trabalho 42 apareceu na 29ª Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquinas (ICML 2012). Copyright copy 2015 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Os cookies são usados ​​por este site. Para mais informações, visite a página de cookies. Copyright 2017 Elsevier B. V. ou seus licenciadores ou contribuidores. ScienceDirect é uma marca registrada da Elsevier B. V.