Connors 2-Period RSI Update para 2018.
Com o ano de 2018 apenas alguns dias de idade, é hora de olhar para o método de negociação RSI de 2 períodos muito popular por Larry Connors e Cesar Alvarez. Todos sabemos que não há indicadores mágicos, mas há um indicador que certamente atuou como magia ao longo de várias décadas. Qual indicador é? Nosso indicador RSI confiável.
Ao longo dos últimos anos, o modelo de negociação padrão de 2 períodos, conforme definido no livro, & # 8220; Estratégias de negociação de curto prazo que funcionam, foi em uma redução. Durante o ano de 2018, o mercado experimentou uma queda súbita e sustentada que colocou o modelo de negociação em perdas. Lembre-se, o modelo comercial não teve paradas. Desde essa queda, o modelo vem se recuperando lentamente. Abaixo está um gráfico de equivalência patrimonial que descreve a curva de equidade do modelo de negociação e negociação do índice SPX a partir de 1980. Você pode ver facilmente a grande queda em torno do número comercial 135.
Aqui está uma visão de closeup dos últimos 23 negócios, que abrange os últimos seis anos.
O modelo de negociação, como proposto originalmente por Larry Connors, é muito simples e consiste em trocas únicas. Como lembrete, as regras são as seguintes:
O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. Compre quando o RSI cumulativo (2) está abaixo de 5. Saia quando o preço fecha acima da média móvel de 5 dias.
Todos os testes dentro deste artigo vão usar os seguintes pressupostos:
Patrimônio de partida: $ 100,000. O número de ações é normalizado com base em um cálculo ATR de 10 dias com um risco de $ 2,000 por negociação. Não há paradas. O P & amp; L de cada comércio não é reinvestido. Comissões & amp; O deslizamento não é contabilizado.
Abaixo está o desempenho anual deste modelo comercial nos últimos anos. Podemos ver que os anos 2018 e, em particular, 2018 viram uma redução drástica no lucro líquido. É o forte mercado de alta que experimentamos nos últimos anos um fenômeno temporário que está prejudicando o desempenho deste modelo comercial? Poderia ser. Ou é simplesmente esse modelo comercial perder lentamente sua vantagem? Isso também pode ser. É difícil dizer neste momento.
Não é como se fossem arranjos anteriores, mas isso não é realmente o que eu quero explorar. Quero dar uma olhada no indicador RSI de 2 períodos e ver se podemos melhorar o modelo comercial básico de Larry Connors.
Modelo de Negociação Modificado.
No ano de 2018, explorei a robustez dos parâmetros de negociação utilizados pelo modelo de negociação RSI de 2 períodos. Esse artigo pode ser encontrado aqui. Dentro desse artigo, foi proposta uma versão ligeiramente modificada das regras de negociação originais. Em suma, eles dobraram o valor do valor de limiar de RSI (de 5 a 10) e perturbaram o período de observação para a regra de saída média móvel simples (de 5 a 10). Finalmente, foi adicionado um valor de paragem de US $ 2.000. Eu escolhi esse valor porque representa nosso valor de risco ao dimensionar o número de ações para negociar. Observe que estamos apenas arriscando 2% de nossa conta de US $ 100.000 em cada comércio. Aqui está um resumo das mudanças de regras.
Use um valor de 10 como o limite RSI. Utilize uma média móvel simples de 10 períodos como nosso sinal de saída. Use uma parada difícil de $ 2,000.
Abaixo está uma tabela que mostra a diferença entre o Connors original # 8217; regras e os Connors & # 8217; regras.
Nosso aumento no lucro líquido vem ao custo de mais negócios, devido ao fato de diminuir a posição sobre o que consideramos um retrocesso viável. Ao aumentar o limite RSI de 5 a mais 10 configurações, qualificam-se como uma entrada válida, portanto, nós levamos mais negócios. Mas também aumentamos nosso período de reflexão para o cálculo de saída. Assim, devemos manter alguns dos negócios um pouco mais em uma tentativa de obter mais lucro. O valor da parada prejudica o desempenho do nosso modelo. Por exemplo, a remoção do valor de parada resultará em $ 157,000 em lucro com um fator de lucro de 2,7. No entanto, nós vamos manter a parada no lugar porque a negociação sem uma parada é algo que a maioria das pessoas não estará fazendo! Isso também nos ajudará a proteger-nos de negociações em excesso em massa, como visto em 2018. Essas novas regras resultam em novos aumentos de capital, ao contrário das regras originais, que se recuperam de uma grande perda em 2018.
Observe, no formulário de artigo RSI de 2 períodos, eu indiquei incorretamente que o stop loss não prejudica o desempenho. Aparentemente, estava olhando para o relatório de desempenho e subi as tabelas erradas. Stops do doer o sistema, mas nossas regras modificadas continuam a funcionar bem.
Conclusão.
O indicador RSI ainda parece ser um indicador robusto na localização de pontos de entrada de alta probabilidade nos principais índices do mercado. Você pode modificar o limite de gatilho e o período de espera em uma grande variedade de valores e ainda produzir resultados comerciais positivos. Espero que este artigo lhe dê muitas idéias para explorar por conta própria. Outra idéia em relação aos parâmetros de teste é otimizar de forma independente os parâmetros no & # 8220; portfólio # 8221; de ETFs de mercado em vez de usar apenas $ SPX. Não há dúvida em minha mente, o indicador RSI pode ser usado como base para um sistema comercial lucrativo.
Obter o livro.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Para ser claro, a estratégia modificada compra o fechamento sempre que o RSI de 1 dia (2) (usando o preço de fechamento esperado) é 10 ou inferior, certo? Isto é, não está usando o RSI cumulativo (2).
Além disso, a saída é executada em fechar (se fechar é & gt; 10d MA) ou no seguinte aberto?
A estratégia modificada compra no final da barra atual quando o RSI de 2 períodos cruza abaixo de 10. Ele não usa RSI cumulativo. A saída também ocorre no final da barra atual quando o preço de fechamento está acima do SMA de 10 dias.
Você já analisou o artigo de Mike Bryant sobre um inversor adaptativo Fisher RSI?
Obrigado pelo link Ryan. Parece interessante!
O código RSI2 Strategy Files (Trade Station ELD) difere do arquivo de estratégia RSI2 (arquivo de texto) fornecido acima. Qual deles é o que você modificou para melhorar a curva de equidade? Qual é o código EL para a normalização ou onde pode ser encontrado?
No futuro, algo que seria muito útil para a compreensão de um programa codificado EL em primeira leitura seria uma definição em inglês das variáveis e insumos. Sim, alguns são óbvios e outros são arcanos. Estamos tentando aprender com você, então uma explicação de termos seria útil.
Olá Jim. Eu estou olhando a versão do arquivo de texto e parece ter os valores de entrada corretos. Tanto o arquivo de texto como o arquivo ELD devem ser quase idênticos em que 1) ambos usam RSI (2) como um gatilho de entrada e 2) ambos usam um SMA como uma saída. A única diferença entre o modelo de negociação do Connor e minha pequena modificação está mudando os valores de look-back de 5 para 10. Eu admito que eu suponho que o leitor terá alguma compreensão geral da codificação quando eu escrever os artigos. Eu pensei em criar uma série de artigos ou vídeos de treinamento gratuitos sobre os conceitos básicos de codificação EasyLanguage. É aqui que eu explico em detalhes modelos de negociação simples, como o que estamos olhando agora, e o que cada linha de código significa. Isso seria algo que você estaria interessado?
E quanto ao caso raro onde o preço previsto está abaixo de RSI (2) de 10, mas acima do 10d MA (ou mal abaixo)? Nenhum comércio nesse caso? (Usando & # 8220; Modified Trading Model & # 8221; acima).
Olá MP. Essa condição é tratada na lógica de entrada do código. Na verdade, você não deseja abrir um comércio se a condição de saída já for verdadeira. Aqui está a linha de código:
Se (RSI_Value MA200) E (Fechar Werner diz:
Vamos assumir que você é expulso após a perda de 2% de parada. A marcação continua ainda abaixo neste dia. Você entra em um novo comércio no final deste dia?
Sim, você compraria novamente. Enquanto as condições de compra forem verdadeiras e sua posição for plana.
Como posso obter o código programado para rodar no MT4 usando uma conta FXCM ou Forex? THX.
Olá Robert. Desculpe, mas não conheço essa plataforma. Talvez alguém possa ajudar quem está lendo isso? Outra opção é levá-lo a outro fórum onde você provavelmente pode encontrar alguém para encobri-lo por você.
E quanto a deixar os lucros correrem? Uma vez que o fechamento está acima do 10 dia, ele não sai até a parada ou um fechamento posterior abaixo do 10 dia. Então, a mesma quantidade de risco que você deixa correr mais. Certamente ganha pct declina, mas eu me pergunto se a rentabilidade global sobe.
verificou o mesmo, por $ SPY com entrada definida como fechada quando o RSI (2) está abaixo e saia configurado para um fechamento mais alto nos próximos cinco dias, caso contrário com perda no quinto dia de negociação, desde Y2K até dezembro de 2018.
média de comércio em 1,3%, mediana em 0,83%
O comércio médio da avg ganhou 1,74%, o comércio de perda média em -3,02%
com um fator de lucro de 5,6.
Vejo um problema. As ordens de compra e venda são modeladas para inserir o fechamento da barra, mas no final da barra não é realista a entrada de pedidos em resposta ao auxílio da TS. Eu deixo o link abaixo.
Olá Bruno. Obrigado por publicar. Este estudo de mercado está bem. Usando essas ordens para teste de volta, os conceitos estão OK. Mais especificamente, negoço futuros, portanto, entrar no final do dia ainda é possível. I & # 8217; também negociará em um período de tempo mais baixo, digamos uma barra de 5 minutos que oferece ainda mais flexibilidade. No entanto, se você não se sentir desconfortável com o estudo, basta alterar o código para usar a barra seguinte em aberto e # 8221 ;.
Quando adiciono a ordem para entrar no mercado, a próxima barra do sistema fica muito pior.
Olá Bruno. Eu simplesmente corri o estudo alterando a ordem para o & # 8220; next-bar & # 8221; e produziu o que eu chamaria de uma pequena mudança. O lucro líquido cai de $ 146.762 para $ 136.209. O fator de lucro cai de 2,04 para 1,97. Na minha opinião, não é um grande negócio e o RSI pode ser usado para criar ambos os sistemas que entram no final da barra (futuros de negociação) ou entrando no aberto da próxima barra diária (ETFs de negociação).
Oi Jeff. Existe alguma chance de ter essa estratégia no formato de código Python?
Desculpe Mike, eu não tenho isso em Python.
Você não atualizou resultados para a mesma estratégia para 2018-2018 ??
Você está certo. Já faz um tempo desde a última atualização. Farei um ponto para atualizá-lo em breve.
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Este indicador simples faz dinheiro novamente e novamente.
Aqui estamos quatro meses em 2018 e eu não atualizei alguns dos artigos mais interessantes. Um desses é Connors & # 8217; Estratégia RSI de 2 períodos. Este é um método comercial muito popular por Larry Connors e Cesar Alvarez. Todos sabemos que não há indicadores mágicos, mas há um indicador que certamente atuou como magia ao longo de várias décadas. Qual indicador é? Nosso indicador RSI confiável.
Ao longo dos últimos anos, o modelo de negociação padrão de 2 períodos, conforme definido no livro, & # 8220; Estratégias de negociação de curto prazo que funcionam, foi em uma redução. Durante o ano de 2018, o mercado experimentou uma queda súbita e sustentada que colocou o modelo de negociação em perdas. Lembre-se, o modelo comercial não teve paradas. Desde essa queda, o modelo vem se recuperando lentamente. Abaixo está um gráfico de equivalência patrimonial que descreve a curva de equidade do modelo de negociação e negociação do índice SPX a partir de 1980. Você pode ver facilmente a grande queda em torno do número comercial 135.
Aqui está uma visão de closeup dos últimos 30 negócios, que abrange os últimos sete anos. Podemos ver que este sistema está fazendo novos aumentos de capital em 2018.
O modelo de negociação, como proposto originalmente por Larry Connors, é muito simples e consiste em trocas únicas. Como lembrete, as regras são as seguintes:
O preço deve estar acima da média móvel de 200 dias. Compre quando o RSI cumulativo (2) está abaixo de 5. Saia quando o preço fecha acima da média móvel de 5 dias.
Todos os testes dentro deste artigo vão usar os seguintes pressupostos:
Patrimônio de partida: $ 100,000. O número de ações é normalizado com base em um cálculo ATR de 10 dias com um risco de $ 2,000 por negociação. Não há paradas. O P & amp; L de cada comércio não é reinvestido. Comissões & amp; O deslizamento não é contabilizado.
Abaixo está o desempenho anual deste modelo comercial nos últimos anos.
Modelo de Negociação Modificado.
De volta ao ano de 2018, explorei a robustez dos parâmetros de negociação utilizados pelo modelo de negociação RSI de 2 períodos. Esse artigo pode ser encontrado aqui. Dentro desse artigo, foi proposta uma versão ligeiramente modificada das regras de negociação originais. Em suma, duplicaram o valor do valor de limiar de RSI (de 5 a 10) e duplicaram o período de observação para a regra de saída média móvel simples (de 5 a 10). Finalmente, foi adicionado um valor de paragem de US $ 2.000. Eu escolhi esse valor porque representa nosso valor de risco ao dimensionar o número de ações para negociar. Observe que estamos apenas arriscando 2% de nossa conta de US $ 100.000 em cada comércio. Aqui está um resumo das mudanças de regras.
Use um valor de 10 como o limite RSI. Utilize uma média móvel simples de 10 períodos como nosso sinal de saída. Use uma parada difícil de $ 2,000.
Abaixo está uma tabela que mostra a diferença entre o Connors original # 8217; regras e os Connors & # 8217; regras.
Nosso aumento no lucro líquido vem ao custo de mais negócios, devido ao fato de diminuir a posição sobre o que consideramos um retrocesso viável. Ao aumentar o limite de RSI de 5 a mais 10 configurações, qualificam-se como uma entrada válida, tomamos mais negócios. Mas também aumentamos nosso período de reflexão para o cálculo de saída. Assim, devemos manter alguns dos negócios um pouco mais em uma tentativa de obter mais lucro. O valor da parada prejudica o desempenho do nosso modelo. Por exemplo, remover o valor da parada resultará em US $ 178.000 em lucro com um fator de lucro de 2.92. No entanto, nós vamos manter a parada no lugar porque a negociação sem uma parada é algo que a maioria das pessoas não estará fazendo! Isso também ajudará a nos proteger de trocas perdidas maciças como visto em 2018.
Outros mercados.
Testei os sistemas de 2 períodos no índice $ SPX. X que não é um instrumento negociável. Eu fiz isso para obter o maior histórico de backtest possível. Mas como meu sistema RSI de 2 períodos modificado suportaria nos mercados de ETF e futuros futuros?
Conclusão.
O indicador RSI ainda parece ser um indicador robusto na localização de pontos de entrada de alta probabilidade nos principais índices do mercado. Você pode modificar o limite de gatilho e o período de espera em uma grande variedade de valores e ainda produzir resultados comerciais positivos. Espero que este artigo lhe dê muitas idéias para explorar por conta própria. Outra idéia no que diz respeito aos parâmetros de teste é otimizar de forma independente os parâmetros no & # 8220; portfólio & # 8221; de ETFs de mercado em vez de usar apenas $ SPX. Não há dúvida em minha mente, o indicador RSI pode ser usado como base para um sistema comercial lucrativo.
Obter o livro.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Indicador e estratégia do MCVI sobre gráficos diários.
Obrigado pela atualização. No entanto, com todas as modificações, a taxa de retorno anual ainda é inferior a 3%. Basta o nosso tempo para obter a taxa de retorno da inflação.
Obrigado por escrever Perdedor, mas lembre-se, os retornos em um sistema de negociação são determinados pelo seu modelo de dimensionamento de posição (risco), seu patrimônio inicial e como você reinvestir lucros. A porcentagem dada no artigo não é o que você obteria negociando esse sistema. Você poderia facilmente gerar muito mais retornos.
Os números do artigo são baseados em 2% de risco por comércio. Muitos livros didáticos sobre comércio argumentam que é sobre a quantidade certa de risco. Suponha que você decida tirar cautela da janela e arriscar 5 vezes isso. O que você recebe em troca? 2,56% * 5 = 12,8% CAGR. Ligue-me ganancioso, mas não é minha idéia de um Sistema Massively Rentable & # 8221 ;!
Lembre-se, este código de estratégia é testado em um instrumento que você pode nem negociar. Este não é um sistema comercial que você deve negociar como está. Eu sei que não iria. Considere este artigo um estudo de mercado que demonstre uma vantagem potencial do mercado que poderia ser desenvolvida em um sistema comercial que se poderia trocar com dinheiro real. O primeiro passo seria escolher o seu mercado. Talvez o ETF (SPY) ou futuros (ES). Então você pode querer testar outros filtros ou técnicas, incluindo testes para. Então você pode aplicar um esquema de dimensionamento de posição. Em outras palavras, um retorno de 2% nesta vantagem potencial do mercado poderia muito bem levar a algo muito mais lucrativo.
Sim, essa é a sua desculpa típica para o desempenho confuso neste blog. Por favor, por favor, atenda às suas palavras e mostre esse portfólio mágico? Afinal, um sistema sem mercado ou instrumentos propostos é apenas um conceito # 8211; e você não pode comer conceitos.
C & # 8217; mon, saia do arbusto e nos mostre algum dinheiro real, e não aqueles 2% CAGRs doces que você gosta tanto! Retire as luzes com o seu backtest e I / 8217 será o primeiro a te aplaudir!
Eu serei honesto. Criei vários sistemas de negociação com base em idéias neste blog. Na verdade, é assim que eu comecei esse blog. Durante o desenvolvimento dos meus sistemas de negociação, eu realizaria pesquisas de mercado e publicaria o que eu aprendi. A intenção deste blog é fornecer idéias e conceitos que você pode usar para criar sistemas de negociação. Para não colher, alimente os sistemas de negociação finalizados. Se você não consegue encontrar idéias úteis para você, você pode procurar em outros lugares. O RSI de 2 períodos é a base para um sistema que eu negocio no mercado de futuros. Esse sistema foi desenvolvido em 2008 e ainda o troco hoje com muito pouca modificação a partir da forma original. Não tenho um portfólio mágico. Nunca alegou ter um. Construir sistemas é um trabalho árduo e claramente, é um esforço para todos.
O sistema de protótipo não deve ter pelo menos uma performance meio decente? Isso é o que você argumentou como um critério de aceitação de primeiro-rubor em sua própria brochura.
no desenvolvimento do sistema.
Ainda assim, você continua servindo criaturas meio mortas.
Heck, este é facilmente batido por fundos de títulos, e eles também fazem novos aumentos quase todos os anos. E lembre-se, sua promessa inicial foi para "Massively rentable".
System & # 8221; & # 8211; o título que você removeu?
Eu segui-o muito tempo e # 8211; minha culpa, é claro & # 8230;
Oi! Pergunta rápida: você está calculando o RSI no final de um dia e comprando no final do próximo? Ou você está de alguma forma calculando o RSI de 2 dias antes do fechamento realmente acontecer (ou melhor, prever isso)? Caso contrário, você pode realmente conhecer o valor do RSI até que ele seja tarde demais para negociar.
P. S. seu sistema CAPTCHA expira muito rapidamente, o que me fez perder meu comentário original. PARA SUA INFORMAÇÃO.
Desculpe pelo problema CAPTCHA. Você fez um bom ponto. O código está disponível na parte inferior do artigo e, como está escrito, compra no final do dia. Este é um artefato do meu estilo comercial pessoal. Ou seja, desde que negoço futuros (ES), posso abrir uma posição após o encerramento da sessão ordinária. Se fosse trocar o ETF (SPY), você gostaria de modificar o código para entrar no aberto do dia seguinte. Outra opção requer programação inteligente e usando dois prazos para calcular os minutos RSI antes do fechamento e colocação do comércio. Por exemplo, você configuraria um gráfico de 2 minutos para fazer os negócios e no bar 14:56 você calcularia o RSI como se esse tiquete fosse o & # 8220; fechar e # 8221; para o dia. Se um negócio é desencadeado, isso faria uma ordem ao abrir o bar 14:58. Isso pode ser feito, mas é muito mais trabalho.
Obrigado Jeff. Eu lembro que Howard Bandy tinha uma maneira de calcular RSI com AmiBroker antes do fechamento. Ou para encontrar um preço de fechamento alvo que seria o mínimo possível para atingir o limite RSI. Então * é * possível & # 8230; os resultados acabam se tornando um pouco mais fuzzier como resultado. Obrigado pelo seu acompanhamento.
Nós enviamos um e-mail sobre a questão CAPTCHA alguns meses atrás, Jeff. Ainda estou tendo esse problema também.
Ok, vamos ver os números & # 8211; alguns que você tem e alguns que você não tem.
Mesmo configuração, conta $ 100,000.
Passando de fevereiro e 8217; 93 para hoje.
Trading SPY Daily.
Olhando para arriscar $ 2.000 (2%) e $ 10.000 (10%).
Isto é o que eu tenho:
Tot Prft. $ 90,937 $ 157,156.
Fato Prof. 2.16 4.39.
Média Trd NP $ 505 $ 1.000.
Retorno no Cap 90% 157%
ROR anual 2,89% 4,22%
Isso não foi incluído:
Compre & amp; Hold 344.7% 343%
Avg. Mínimo $ 622 $ 1.062.
Max DD $ 6,954 $ 10,750.
Por arriscar $ 2.000, muito semelhante ao que você teve em seu artigo. No que diz respeito ao risco de 10% / comércio, embora o sistema ofereça uma boa e suave curva de equidade inclinada para cima, não é suficientemente íngreme. Para arriscar 10% / trocar em uma conta de $ 100k e obter somente US $ 1.000 / mês e menos da metade de B & amp; H não é muito encorajador.
Então, como podemos melhorar esse porco? Além de Jeff, alguma sugestão?
Não entendo seus números de B e amp; H. Você está comparando um tamanho de posição total de $ 100k para B & amp; H vs. o tamanho de posição de $ 2k / $ 10k do sistema em questão? Você deve comparar tamanhos de posição iguais em vez disso.
Além disso, incorporado em B & amp; H é composto (tanto para cima como para baixo), de modo que os resultados do sistema também devem ser compostos para uma comparação apropriada.
E, finalmente, não vejo nada sobre os índices Sharpe ou CAR / MaxDD. Mas eu posso dizer pelo gráfico deste sistema que o passeio seria muito menos doloroso do que B & amp; H. Mais lucro não significa nada se você começar no topo do mercado e depois entrar em pânico quando cai 60%. Negociações mais curtas e mais freqüentes e # 8211; quando composto & # 8211; pode facilmente bater B & amp; H.
Com respeito ao índice de Sharpe, não tenho certeza de que deveria ser usado nesse tipo de sistema de negociação. Com isso dito, aqui estão os índices Sharpe:
Não vale a pena mencionar.
O B & amp; H é o que é relatado no relatório TS Performance. Não faz diferença quanto o investimento é grande, ele compra na primeira barra e vende na última barra.
Então, não chegou perto de 12% de CAGR que eu estimuei! Bem, pelo menos Jeff fez uma melhoria & # 8211; alterou o artigo & # 8217; s título para algo mais modesto :-)
Em uma nota séria, tente usar o sistema em uma cesta de ações, aumentando assim a sua exposição. Além disso, os estoques são mais voláteis do que os ETFs e a reversão média prospera nisso.
Zilch você ficará feliz em notar que não alterei o nome do artigo. A mudança de nome foi realmente escolhida por um algoritmo. Acabei de instalar o software esta semana e ele escolherá o & # 8220; melhor & # 8221; título baseado no envolvimento do leitor. Eu criei cerca de 6 manchetes diferentes que vão de chato a sensacional. Eu então deixei o algoritmo fazer o que era. Então, aqui temos um artigo que trata de um algoritmo de negociação simples e o título do artigo está sendo escolhido por um algoritmo.
Uau, eu não percebi isso. Que maneira inteligente de aumentar a produtividade! Agora você pode ter uma nova entrada em você blog todos os dias (15 minutos, até) e # 8230;
Apenas para ser claro, sou um grande fã do blog de Jeff. Ele foi muito generoso com suas postagens e é muito apreciado por esse leitor. Obrigado Jeff!
Mesmo? Então me diga com toda a honestidade se você encontrou algo aqui que valha a pena negociar. Qual sistema ou ideia, pois não consegui encontrar nenhum & # 8230;
Com base em seus comentários, Zilch, você não consegue. Faça mais um estudo sobre o que é necessário para converter uma estratégia em um sistema. Há muito mais estudo sobre o dimensionamento da posição. Mesmo que você arrisque apenas arriscar 2% de sua conta por comércio, então estas são boas estatísticas do sistema para prosseguir.
Você perde o perdedor. Fico feliz em ouvir você ter algum valor com isso.
Aparentemente, Loser tem problemas para encontrar o tipo de valor que ele está obtendo. Talvez, é o que não tenta?
Estava ocupado com alguns problemas familiares.
Toda a idéia deste blog é colocar um kernel para usar para refinar e desenvolver nosso próprio sistema comercial e para que o resto de nós talvez contribua.
Uma sugestão para melhorar o referido sistema, mudar para um instrumento alavancado, como o ES. Pode ter que fazer alguns ajustes na rotina de dimensionamento da posição.
Bottomline Zilch, não olhe um cavalo presente na boca.
Reformatar dados da publicação anterior:
Média do lucro líquido líquido $ 505.
Retorno no Cap 90%
Avg. Mnthly $ 622.
Tot Prft. $ 157,156.
Média Trd NP $ 1.000.
Retorno no Cap 157%
Avg. Mínimo US $ 1.062.
Eu acho que é um dos sistemas mais confiáveis lá fora & # 8230; Para aumentar os retornos, use apenas CFD & # 8217; s ou Emini. As chances são ótimas e # 8230;
Qual é a justificativa para usar o SPX em backtests? Isn & # 8217; t SPY melhor desde que é negociável?
Usei esse índice para fornecer mais dados históricos. Se você pode desenvolver um sistema em $ SPX, ele deve funcionar bem no SPY ou ES.
Outra pergunta: é a taxa de retorno anual do CAGR?
Obrigado. O retorno anual dos seus resultados acima do CAGR?
Conforme indicado nas tabelas, eles são taxa de retorno anual. Realizando o cálculo do CAGR manualmente, perco 3,67% para as regras modificadas no índice de caixa.
Desculpe por mais uma pergunta: o que está no código:
vShares = _CE_Normalize_Units_vs_Volatility (AccountSize $, RiskPerTrade $, false, Close, 10, 2, false);
Se (vShares & lt; 1) Então vShares = 1;
Você pode explicar a fórmula utilizada? Por que fazer isso de qualquer maneira?
O código simplesmente seleciona o número de ações a serem negociadas com base na volatilidade do mercado. A idéia é arriscar o mesmo valor em dólares por comércio. Dito de outra forma, a função é usada para normalizar o número de unidades negociadas versus a volatilidade do mercado. Você pode encontrar o código aqui:
Opa! Outra pergunta surgiu. No código EL, você está usando RSI normal, mas Connors foi usado cumulativamente. Existe alguma diferença?
Da sua fórmula de tamanho de posição Parece que o número de ações é igual a.
tamanho da conta / (2 x ATR (10))
Isso é correto?
& # 8220; A idéia é arriscar o mesmo valor em dólares por troca & # 8221;
Mas isso não é o que é feito. O risco é de 1% com uma parada-perda variada de 2 x ATR (10). Pense nisso.
Eu não acho que a fórmula certa é Boole. As ações são dimensionadas com base em 2% (US $ 2.000) do patrimônio da conta (US $ 100.000), dividido pela volatilidade do mercado. Assim, o número de ações não depende apenas do preço do título, mas inversamente revelado à volatilidade, conforme medido pelo componente ATR. Mais volatilidade, menos ações. O risco estimado estimado de US $ 2.000 por comércio, permanece o mesmo para todos os negócios. A função EasyLanguage está aqui: systemtradersuccess / downloads / free / _CE_Normalize_Units_vs_Volatility. txt.
Eu não chamaria isso de um sistema robusto baseado em seu estudo sobre os seis mercados mostrados acima. Esses não são mercados não correlacionados.
Na maioria dos testes que fiz com o sistema RSI (2), obtenho melhores resultados ao usar RSI nível 70 ou 90 como saída em vez de usar saída em MA (5) como L. Connors.
E também obtenho melhores resultados sem usar MA (200) como um filtro. Sim, as missões serão maiores, mas negociar um sistema RSI (2) simples é melhor na minha opinião, na maioria das vezes.
Uso o Amibroker para testar sistemas.
Obrigado pelas idéias. Com um filtro MA (200), você pode tentar alterar os parâmetros. Ou seja, exigir que o retrocesso seja mais profundo, já que dentro de um mercado ostentoso. Eu tive algum sucesso com isso.
Obrigado pelo artigo, achei útil. Executei muitas otimizações e alguns pequenos ajustes no código. Eu acho os resultados bastante interessantes e planejamos continuar buscando mais idéias para continuar a melhorar os resultados.
Aqui é o meu problema. Eu sou novo nisso. Este sistema funciona em um gráfico diário, e negocia talvez uma dúzia de vezes por ano. Depois de tentar vários ajustes e o que se parece com um zilhão de otimizações, fico entusiasmado com uma variação particular desse sistema.
OK, vamos sair, hora de colocá-lo no lugar! Get Ready, Set & # 8230;.WAIT. Tenho que admitir, estou impaciente. Eu preciso de feedback mais rápido. Eu acho que eu teria que fazer o comércio de papel um par de anos para obter suficientes negócios em tempo real para começar a me sentir confortável.
Alguém tem alguma opinião sobre isso? Eu tentei isso em quadros de tempo menores e até gráficos de tiques. Mas como eu já vi mencionado anteriormente, os intervalos de tempo menores parecem exigir mais experiência e complexidade.
Oi Jeff da França,
Obrigado pelo seu excelente trabalho. Tenho uma dúvida sobre os dois sistemas de RSI (2) do timeframes às quais você se refere e qual é também o princípio da estratégia aurora.
Ele diz que os sinais são gerados no cronograma diário, enquanto os negócios são executados no período de tempo de 5 minutos.
1. Significa que o prazo diário é usado como um filtro e a mesma estratégia (RSI (2)) é aplicada no prazo inferior (5 min)
2. Você já tentou com um cronograma de 1 hora para sinais e 5 minutos de TF para execuções?
Mais uma vez obrigado por seus artigos!
Você recebe Alex. No que diz respeito às suas perguntas # 8230;
1) Em geral, essa é uma boa maneira de pensar nisso. Para Aurora, o período de tempo mais alto funciona como o que eu chamo de & # 8220; Trade Setup & # 8221; o que significa as condições de mercado favoráveis para que um comércio ocorra. O horário inferior é usado para apontar uma entrada e gerenciar o comércio. Isso geralmente é chamado de & # 8220; Trigger & # 8221 ;. O cronograma inferior não usa RSI (2), mas outros métodos para entrar em um comércio.
2) Eu não examinei isso. Mas eu tenho certeza de que vale a pena testar.
Os dados reformados perdedores como abaixo, então perdedor, o que você fez diferente, como no reformatado para obter esses resultados?
Reformatar dados da publicação anterior:
Média do lucro líquido líquido $ 505.
Retorno no Cap 90%
Avg. Mnthly $ 622.
Tot Prft. $ 157,156.
Média Trd NP $ 1.000.
Retorno no Cap 157%
Avg. Mínimo US $ 1.062.
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Connors 2-Period RSI Update para 2018.
Este indicador simples faz dinheiro novamente e novamente.
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Melhorando a Estratégia de Identidade Simples, Parte 1.
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& # 8220; RSI-2 Strategy & # 8221; de Larry Connors.
Aqui está o backtest que fiz, da "Estratégia RSI-2" de Larry Connors.
Ele também é o co-autor da Estratégia "Cumulative RSI".
Levei 5 minutos para escrever o código, pois as regras são muito simples: não é necessário detalhá-las.
Mesmo que a estratégia seja positiva em muitos estoques, índices, não acho ótimo.
Mas você é livre para testá-lo e por que não melhorá-lo.
A imagem mostra o CAC40 nos últimos 20 anos.
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Há um erro na linha 41. Deve ser:
No CAC40, dá melhor resultado com o erro # 8230; Desculpe-o.
Minhas desculpas a todos:
com esta nova linha, o backtest mostra ganhos menos brutos, mas muito menos drawdown e melhor fator de lucro (de 1,5 para & gt; 2).
Teste se você quiser 🙂
Aqui está a nova imagem:
Mesmo para Ut maior (aqui 15 mn)
Pode ser que ele seja otimizado.
RSI é um oscilador feito para centralização de preços. Esta estratégia aposta em fenômenos de reversão significativos. Tenho certeza de que 2 barras de 1 minuto não podem definir isso! 🙂
Você está certo, este sistema não foi projetado para o dia comercial.
Na minha opinião, RSI com períodos curtos funciona bem para velas diárias (há muitas estratégias com RSI2, RSI5, etc.), mas não para negociação intradiária, onde podem ocorrer grandes movimentos.
Bom começo. Funciona decentemente durante o mercado de touro desenfreado em estoque. Testei-o há mais de 80 anos (DJ industrial) e não é lucrativo durante muitos anos.
Testando a Estratégia de Negociação do RSI 2 nas ações dos EUA.
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Neste artigo, olho para um método popular para negociação de ações e futuros que utiliza o indicador RSI 2. Esta é uma técnica de reversão média para encontrar títulos de sobrecompra e sobrevenda.
Qual é o indicador RSI?
O RSI (índice de força relativa) é um oscilador de impulso de sobrecompra / sobrevenda desenvolvido pela primeira vez por J. Welles Wilder em 1978. É um indicador muito popular que mede a força relativa em uma segurança e é usado com mais freqüência em um período de tempo de 14 dias, com valores variando de 0 a 100.
Normalmente, quando o RSI 14 é inferior a 30, a segurança pode ser dita sobreviver e isso é um bom momento para comprar. Quando RSI 14 está acima de 70, a segurança é dito ser sobrecompra e isso é para ser um bom momento para vender.
No entanto, testei o indicador RSI 14 em vários estoques diferentes e descobri que essas regras não foram tão bem sucedidas nos últimos anos.
In fact, I found that doing the exact opposite (buying overbought stocks and selling oversold stocks) results in higher returns as it allows the capture of longer term upward trends. You can read the full article testing the RSI 14 here.
Since RSI 14 is not so conducive to short-term mean reversion type trades, the rest of this article will look at testing the indicator on a two-day timeframe instead. Whereas, the RSI 14 can be implemented in a trend following system, RSI 2 is a lot more volatile and more suited to shorter term trading.
Testing The RSI 2 Trading Strategy.
I believe the RSI 2 trading strategy was first popularised by Larry Connors and Cesar Alvarez in the book Short-Term Trading Strategies That Work, published in November 2008.
In the book, Connors agrees that the 14-period RSI has no edge statistically and that he is much more successful with RSI 2. The book says that Connors looked at over eight million trades from January 1 1995 to December 31 2007 and found that “the average returns of stocks with a 2-period RSI reading below 10 outperformed the benchmark 1-day (+0.07%), 2-days (+0.21%), and 1-week later (+0.49%).”
Furthermore, Connors and Alvarez found that the lower the RSI 2, the greater the subsequent performance.
The book then goes on to list some specific trading strategies to take advantage of these findings. These strategies will now be tested on more up-to-date data with the back-testing simulator, Amibroker.
Test One – 2-period RSI under 5 on S&P 500.
The first strategy mentioned in the book is on the S&P 500 Index. It has the following rules:
The S&P 500 is above its 200-day MA RSI 2 of the S&P 500 is below 5 Buy the S&P 500 on the close Exit when the S&P 500 closes above its 5-day MA.
In other words, we want to buy the S&P 500 when it is oversold but still above it’s 200-day moving average. This strategy is run between 1995 and 2008 and is shown in the book to produce the following returns:
• No. of trades = 49.
• No. of Winners = 83.6%
• Total points made = 522.92.
• Average hold time = 3 days.
I tested this strategy for myself using Amibroker and historical data from Norgate between 1/1/1995 and 1/1/2008 (without any transaction costs) and I achieved the following results:
• No. of trades = 49.
• No. of winners = 83.7%
• Total points made = 524.4.
• Average hold time = 4 days.
• Annualised return = 3.91%
• Maximum drawdown = -6.48%
As you can see, the results are almost identical. Following is the table of results by month and year:
Since the test results look good so far I moved the data set forward and tested the strategy between 1/1/2008 and 1/1/2018. Os resultados são mostrados abaixo:
• No. of trades = 30.
• No. of Winners = 80%
• Total points made = 184.91.
• Average hold time = 4 days.
• Annualised return = 1.35%
• Maximum drawdown = -13.19%
As you can see, although the strategy has still been profitable performance has declined somewhat and this is clearly seen by the CAR/MDD ratio.
A tabela de resultados abaixo mostra como o sistema mal funcionou em 2018, 2018 e 2018. No entanto, o desempenho voltou fortemente em 2018. Como resultado, é difícil dizer se a estratégia está quebrada ou não.
Test Two – Cumulative RSI on SPY.
In the second test, Connors comes up with a strategy which uses a cumulative RSI. This strategy is tested on the SPY ETF and has the following rules:
Security is above its 200-day MA Use 2-period RSI Add up past two days of the 2-period RSI Buy if the cumulative RSI is below 35 Exit when the 2-period RSI closes above 65.
Running this system on SPY between mid-January 1993 and 1/1/2008 is shown in the book to produce the following results:
• No. of trades = 50.
• No. of Winners = 88%
• Total points made = 65.53.
• Average hold time = 3.7 days.
I ran the same system in Amibroker on the SPY ETF and got the following results:
• No. of trades = 127.
• No. of Winners = 74%
• Total points made = 42.56.
• Average hold time = 3.5 days.
• Maximum drawdown = -7.25%
Clearly my results are quite a bit different. I’m not sure why that is. Maybe I am not testing the right market. Maybe my rules are not the same. It’s hard to tell given the information in the book.
Nevertheless, let’s run the strategy and see how its performed in more recent years. Thus, running the same strategy on SPY between 1/1/2008 and 1/1/2018 I achieved the following results:
• No. of trades = 58.
• No. of Winners = 72.4%
• Total points made = 20.36.
• Average hold time = 4 days.
• Annualised return = 1.76%
• Maximum drawdown = -19.38%
Once again, you san see that the strategy has not performed so well in recent years. Although the percentage of winners has only declined slightly, the drawdown has more than doubled. If we look at the profit table, we can see that the system has actually done quite well every year except in 2018 where it lost 11.5%.
Test Three – Cumulative RSI On Stocks.
According to Connors, stocks have added risk versus indices because they can go to zero (whereas indices can’t). Connors therefore suggests it’s important to use much lower cumulative RSI readings on individual stocks.
In Stock Trading Strategies That Work, Connors looks at all stocks with cumulative RSI readings below 10 with an average daily volume of more than 250,000 shares and a stock price above $5.
He concludes that there were 77,068 signals between 1995 and 2008, “of which 69% of trades were profitable exiting above a 2-period RSI of 65” and that “the average gain on these stocks was nearly four times greater than the gains for all stocks with the same holding period.”
In order to test this final approach I came up with the following portfolio strategy rules:
Stock has 100 day average volume above 250,000 shares Stock trades above $5 Stock is above its 200-day MA Buy if the cumulative RSI 2 is below 10 Exit when the 2-period RSI closes above 65 Maximum portfolio size of 10 stocks at one time Equity is split equally between each position Duplicate signals are ranked by RSI 2; weakest preferred.
I ran the strategy on all stocks in the S&P 1500 universe between the dates 1/1/1995 and 1/1/2018. This time I included commissions of $0.01 per share and all trades were made on the close. The results and equity curve from this strategy are shown below:
• No. of trades = 8711.
• No. of Winners = 64.7%
• Average hold time = 5.2 days.
• Annualised return = 23.86%
• Maximum drawdown = -21.36%
As you can see from these results, the strategy has put in a very good performance over the last 20 years, turning a hypothetical starting capital of $100,000 into almost $9 million with an overall annualised return of 23.86%.
So, the RSI 2 trading strategy really has been a great way to get on board some oversold stocks and make some profitable mean reversion trades!
However, although these results do look good on paper it’s also important to be aware of some additional considerations.
Additional Considerations.
The most glaring consideration is shown from looking at the yearly profit table (above) and this shows that the strongest performance actually came at the beginning of the test period. For example, on the S&P 1500 universe, the strategy made over 80% in 1997, 1999 and 2000. In recent years the strategy has performed nowhere near as well.
This is also consistent when running the strategy on the S&P 500 and S&P 100 universe as you can see below:
Monthly and yearly results on the S&P 100 universe.
Monthly and yearly results on the S&P 500 universe.
It’s worth noting that the strategy still seems to be profitable with very few down years. Maybe an edge still exists but performance does seem to have tailed off.
It’s also important to consider that this strategy entails trading precisely on the close. Since you won’t know the real RSI closing value until the day is over, you will likely need some method of pre-calculating the trade price which will give you the correct closing signal. This may prove difficult.
Also, the short-term nature of the system means that slippage estimates may vary.
Pensamentos gerais.
The performance of the RSI 2 indicator strategy seems to have lost some of its edge in recent years. This may be because markets have become more efficient, because the strategy has become more widely known, or a combination of the two.
The strategy is also difficult to implement especially when dealing with a large universe of stocks.
Having said that, the RSI 2 trading strategy still appears to be profitable and there have been no down years yet recorded on the S&P 500 universe.
Overall, the RSI 2 indicator still shows some promise for development and could be used with other rules and on other markets (such as on the VIX or fundamental data sources).
The idea of a cumulative indicator is also one that could be transferred to other indicators/strategies. So long as you can accurately forecast the closing RSI values, it may still be possible to make money from this strategy, or from a variation of it.
Want the Amibroker code for this strategy? Just click the button on your left to visit the download page.
Thank-you for reading. Você pode gostar:
– How to Beat Wall Street : 30+ Trading Strategies For Stocks.
Trading systems and charts produced with Amibroker using data from Norgate Premium Data. Simulations assume a cash account with no margin. Stock universes include historical constituents/delisted shares.
Thanks also to Rayner Teo and Dr. Howard Bandy for reminding me of the RSI 2 strategy.
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14 opinions.
21 de janeiro de 2018.
Interesting results and most definitely food for thought. I could see this might be good overlaid on the Vix or even on a shorter timeframe.
22 de janeiro de 2018.
Agreed, might be interesting to see how it goes on a 30-minute or 1-hour chart.
24 de janeiro de 2018.
Interesting result for the 100 stocks. Do you need this statement:
SetPositionSize( 1, spsShares )
Also, do you need this one?
25 de janeiro de 2018.
You don’t need SetPositionSize( 1, spsShares ) in this example but I have left it is because it is part of my usual template.
PositionScore is the ranking method so if there is more than one signal we will choose the stock with the lowest RSI 2.
26 de janeiro de 2018.
better than normal 14 day RSI but still quite raw…..needs much more fine tuning.
26 de janeiro de 2018.
Possivelmente. How do you suggest to fine tune it?
January 25, 2017.
The strategy is good over a time as we can see on Portfolio Equity graph. The table shows the return on increased capital, not the initial, this is why it is lower and lower. If we use for example PositionSize = -20; in Amibroker, we will see yearly results without the influence on capital level.
January 25, 2017.
Yes, that is a good point. I’ve been meaning to update this article.
January 25, 2017.
Do you even code on specific strategy requests?
January 25, 2017.
January 25, 2017.
How do I get in touch with you ? Definetely cant be discussed here.
26 de janeiro de 2017.
Is the stock universe complete or is there survivorship bias in the results?
Can’t remember now to be honest but it probably did include delisted stocks. All my tests nowadays do include these companies to eliminate survivor bias.
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Pesquisa.
JB Marwood.
Tradutor independente, analista e escritor.
JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+
Lembre-se de que o comércio financeiro é arriscado e você pode sofrer uma perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um conselho de investimento personalizado. Veja o aviso completo.
Connors 2-Period RSI Update para 2018.
It’s been about a year since I’ve taken a look at the very popular 2-period RSI trading method by Larry Connors and Cesar Alvarez. We all know there are no magic indicators but there is an indicator that certainly acted like magic over several decades. What indicator is it? Our reliable RSI indicator.
Over the past few years the standard 2-period trading system as defined in the book, “Short Term Trading Strategies That Work”, has been in a drawdown. During 2018 the market experienced a sudden and sustained drop which put the system into loss. It has been slowly recovering since. Below is an equity graph depicting the trading system’s equity curve trading the SPX index from 1983. You can easily see the large drop around trade number 120.
Here is a closeup view of the last 19 trades, which covers about the last five years.
The trading rules from Larry Connors are very simple and consist of long-only trades. As a reminder, the rules are as follows:
Price must be above its 200-day moving average. Buy on close when cumulative RSI(2) is below 5. Exit when price closes above the 5-day moving average.
All the tests within this article are going to use the following assumptions:
Starting Equity: $100,000. Risk Per Trade: $2,000. Number of shares is normalized based on a 10-day ATR calculation. There are no stops. The P&L of each trade is not reinvested.
Is the 2-period RSI indicator losing its edge? Hard to say at this time. It’s not like drawdowns have not happened before, but that’s not really what I want to explore. I want to take a closer look at the 2-period RSI indicator and see if we can improve the basic trading system by Larry Connors.
Days After Opening A Trade.
First let’s take a look at how the market behaves after a RSI setup occurs. In short, the 2-period RSI is designed to highlight strong pullbacks. Buying into pullbacks in an uptrend has been a well known and effective trading method and is the essence of the 2-period RSI trading system. We can demonstrate this by looking at how the market behaves after a trade is triggered. I created an EasyLanguage strategy that can hold a position X days after opening a trade. I then tested X for values in the range from 1 through 30. In other words, I want to see how the market behaves 1-30 days after opening a trade. Does the market have a tendency to climb after trade setup occurs or does it tend to drift lower? Below is a bar graph which represents the results. Each bar is the total P&L based upon the number of holding days.
click for larger image.
In general the longer the holding period, the more P&L is generated. This shows that after our 2-period RSI indicator triggers a trade, the market tends to climb over the next 30 days. It’s also important to notice all values produce positive results. This shows robustness in this particular parameter.
Moving Average Exit Period.
The original trading rules by Larry Connors used a dynamic exit based upon a 5-day moving average. Once price closed above this average, the trade was closed. I wanted to take a closer look at the period used for this moving average exit. Like the bar graph above, I tested values 1-30 for the period used in the moving average.
click for larger image.
In this graph we can see increasing profit as we increase the moving average period from one to 14. There is a slow decline after 14 as we continue to our final value of 30. It’s very good to see that all values produce positive results. This shows stability across this parameter and exit method.
RSI Threshold.
Let’s look at the threshold value used to determine if the market has pulled back enough to trigger a long trade. Once again, we will create a bar graph as we look at a range of threshold values from 1-30.
click for larger images.
We see values below 10 produce the best results. Once again, every value produces positive results and this is a very good sign.
Based upon the information we looked at in this article, let’s modify Connors’ regras de negociação. We will make the following changes:
Use a value of 10 as the RSI threshold. Use a 10-period simple moving average as our exit signal.
Below is a table showing the difference between the original Connors’ rules and the modified Connors’ regras.
Our increase in net profit comes at the cost of more trades which is due to the fact of lowering the stand on what we consider a viable pullback. By increasing the RSI threshold from 5 to 10 more setups qualify as a valid entry, thus we take more trades. But we also make more money on each trade. This is due to our longer hold period by increasing our moving average period from 5 to 10. In the end, we are willing to take more trades and hold on to those trades for longer periods of time.
Adding Stop Loss.
All the results above do not use a stop loss value. Let’s add a $2,000 stop loss on each trade and see how it will change the results. I picked this value because it represents our risk value when scaling the number of shares to trade. Notice we are only risking 2% of our $100,000 account on each trade. The far right column holds the results with the $2,000 hard stop.
This just gets better and better. Often stops will hurt a trading system in several key performance factors but not here. Our $2,000 hard stop improves the system across several performance factors. Unlike the original trading system, this equity curve is producing new highs.
Across Different Markets.
Let’s now look at the performance across different markets. I will not modify the trading rules at all.
Clique para ampliar.
Notice the number of trades is significantly lower for the above ETFs when compared with SPY. This is due to SPY being around since 1993 while these other ETFs are much newer. Overall, the system holds up nicely across these different markets.
Conclusão.
The RSI indicator still appears to be a robust indicator at locating high probability entry points within the major market indices. You can modify the trigger threshold and holding period over a large range of values and still produce positive trading results. I hope this article will give you lots of ideas to explore on your own. Another idea in regards to testing parameters is to independently optimize the parameters over the “portfolio” of market ETFs instead of using just $SPX. There is no doubt in my mind the RSI indicator can be used as a basis for a profitable trading system.
Get The Book.
Transferências.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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MCVI Indicator and Strategy on Daily Charts.
Very interesting and encouraging article and information, thanks.
Were you aware that Larry Connors has now published what he himself calls ” the Connors RSI” which is actually a composite of three indicators that he has reason to believe in? His view is that they have empirical evidence that this indicator usually, though not always, surpasses the RSI2. He has made the formula open to all so I am not breaking any copyrights by posting the following link.
Pete, thanks for the link. I did download and review the ConnorsRSI a few months back, but I’ve not had the time to test it myself. It does look interesting!
Hi Jeff. I have signed up recently for a TM course and during their webinairs, they have published CRSI results v RSI2 results for a given strategy. I have tried to confirm this myself by having the strategy coded but just can’t see how CRSI is better than RSI2. TM refuse to give me the strategy code so I can see if my coder has done anything incorrect . Trust me, the course I signed up for was not cheap! I have used TM before for courses and they were good before and lets say, much more “open”. This time, its not the case. This approach makes me personally vary wary. Still hope I am wrong but I am disillusioned with their approach on this. Be good to hear your thoughts on the CRSI performance v RSI2.
Interesting…thanks for the info. I hope to review the CRSI sometime soon.
Connors Group link for ConnorsRSI code:
Obrigado pelo link.
Thanks for that!
Nice simple strategy Jeff, would it be possible to add a line of code that prevents entries when the exit moving average is heading down?
I ran a test on SPX with your suggestion John. This significantly reduces the number of trades, profit factor and average profit per trade.
Avg P&L Per Trade: $166.
Modifying strategies already used and failed is called data snooping and it won’t work in reality. You should read “White Reality Check”.
I have multiple problems with this comment.
First, what makes you think the original system failed? I don’t see that it has.
Second, don’t just identify something you think is “data snooping” and stand on ceremony by saying “that won’t work.” Nobody ever knows what will work *going forward*. “In reality” is a misleading and nebulous phrase.
Think specifically about what is going on here. What I want to do with the system development process is give myself enough confidence in the system to trade it mechanically going forward. If I have doubts such that I won’t be able to stick with it during times of drawdown then I will likely fail. In this case, Jeff tested the original parameters along with surrounding values and found many to work. In all cases, he found a high plateau of performance, which is exactly what should give you confidence that the performance wasn’t fluke.
While curve fitting or data snooping is always a concern I do believe this article shows the basic premise of the RSI indicator as a mean reversion trading tool to be valid. The results are positive across a range of input values and over several different major market indexes. I was more interested in demonstrating positive results over a range of values for each of the key parameters.
Thanks for posting, Jeff; I think this was very thorough. One last thing I’d like to see done is a walk-forward optimization to see if the equity curve can be improved by resetting trading parameters on a periodic basis. I wonder, though, whether this is not so much a step of the system development process as it is a whole other approach to system development than what you have done here?
I tend to avoid forward optimization when designing a system, but it’s an interesting idea to test once a system is finalized.
I originally thought it was encouraging that the system performs well in multiple markets because you could therefore trade multiple markets for greater net profit. However, the distribution of those trades must be studied. If multiple markets often get traded at once, which is likely, then total portfolio heat might be a concern. If you limited max open positions then somehow you’d have to score which tickers would get traded in case more qualified, etc. That might be opening a whole other can of works.
If the study of multiple markets is done to suggest robustness of this finding when traded on one and only one market, then I have no qualms about it. You just trade the one market with this system on a very limited exposure (and profit potential) basis.
The study of multiple markets was simply to test the robustness of the concept across similar markets. I don’t believe this trading concept to be a good candidate to trade on all those markets in parallel.
Grande artigo como de costume.
Can you elaborate on how you “risk $2000 based on 10-day ATR” without using stops? I see you are using a function.
to compute the number of shares that would be appropriate but I don’t know how that works or can’t find any info on what that does.
Hello, here is the position sizing formula used:
Shares = $2,000 per trade / (5 * ATR(20) * Big_Point_Value )
You will also find a copy of the code here.
I would like to make a suggestion regarding an additional evaluation: the average random trade results as a benchmark for whatever strategy you test.
Here’s what I mean in detail:
Let’s say you generate 100 trades in symbol XYZ over 10 years with an average duration of 5 days and that your annual rate of return is 1.5%.
What you do then is to pick 100 starting days by random (in that 10 years that you tested) and for each starting date you then by random generate an ending date that is also on average 10 days later (i. e., use a random variable in the range from 3 to 17 and add that to the starting date).
This gives you 100 random trades in tha same symbol over the same period of time. Now calculate the annual rate of return for those 100 trades and store it.
Repeat the process of generating 100 random trades a couple of times (i. e., anything inbetween 100 times to 1,000 times) and over all those runs average the annual return.
Now we have a benchmark that we can compare the tested strategy against. Only if it gives you a better annual return than the average of random trades I would regard the strategy as having any value.
All boats rise when the tide sets in. Therefore a positive annual rate of return doesn’t mean anything in itself (as the saying goes: anybody can make money in a bull market). It’s the difference to random trades that shows whether there’s any value in a concept.
Yes, that is a good suggestion and thanks for sharing. Most of the time I’m limited on time so I can’t explore all the different methods of evolution. I hope this gives other reads plenty of ideas to explore.
Great thinking as always, TK!
thanks a lot for that suggestion!
Until now I’ve used a way simpler method to test a strategy against randomness: I just calculate the average gain of the underlying over the average hold of the strategy (during the test period) and then I compare it with my strategy’s expectancy (per trade), which should be at least double the size of the former. What do you think about this method?
Best regards Oliver.
[…] Connors RSI Update For 2018 […]
re: new ConnorsRSI formula on the site.
to those looking at this new formula i dropped it into a strategy and portfolio backtested it against the rsi2 accross components of ND100 plus some other high beta equities (total 200 equities) going back to 1995.
the new connors formula posted above performed slightly worse (profit factor – 1.79 vs. 1.9 traditional rsi using the strategy settings i apply) than standard rsi2 and had a slightly higher draw down in the basket i looked at.
i wont be using the new ConnorsRSI.
I performed similar tests and had similar results. The ConnorsRSI wasn’t bad, but it wasn’t superior in any way to the standard RSI2.
Really interesting article. I’ve been also looking at RSI2 and ConnorsRSI strategies recently. One thing I found is that they don’t necessarily work that well across different markets, contrary to what you found. Your test here looks at different markets, but they are all strongly correlated. You can see this if you plot them all on the same chart, on (for example) Google Finance. I think this is probably because they are all based on US equities markets in some flavour or other. If you run RSI2 or Connors RSI backtests on other international indices (eg CAC40, Nikkei, Hang Seng), you’ll probably get very disappointing results. The only exception is the UK FTSE 100, although this tends to mirror the US markets somewhat so this isn’t exactly surprising. Hope this is useful.
Hello SJones. Glad you enjoyed the article. What you say is true. The Connor setups work well on major U. S. indices but not much else. The book that describes these setups by Connor does indicate all the testing and results are for the U. S. markets. So, it’s not so surprising they may not work well on other indices outside the U. S. Thanks for the comment!
This is probably a very rookie question but you’re showing low single digit returns annually for the strategy. Am I reading this wrong?
Lisa, that’s a good observation. For the example used in the article I’m risking a small portion of the entire portfolio. It’s a very conservative approach. The risk can be adjusted to trade more shares based on the account size and thus, increase the returns.
Hi Jeff, thanks for the useful article.
Your results for the Modified RSI2 show 293.07 trades for SPY. How is it possible to have .07 of a trade? Estou esquecendo de algo?
I’m trying to replicate your results (using NinjaTrader) but so far only getting 218 trades for SPY for same period. Still investigating.
That is an error on the graphic. I’ll have to add this error to the to-do list. Obrigado!
i downloaded and applied the strategy mentioned on rsi2.
im not getting much of any trades.. what am i doing wrong?
i have my charts set on daily. my charts doesnt show the rsi or the 200d/5d ma.
hope you can help. randall.
Did you also download the workspace? If not, I recommend you first install the ELD file and then the WorkSpace.
oh yes. thanks for the reminder. has anyone plugged in connorsRSI yet? any results?
Randall, I’ve not personally done so. Maybe some others have?
Hi Jeff, great article.
I don’t understand how you calculate the position sizing to risk $2000, and where you put the stop loss.
In this formula: Shares = $2,000 per trade / (5 * ATR(20) * Big_Point_Value)
What is big point value?
Yes, this can be confusing. First, there are no stops in this market study so, keep that in mind. The $2k risk per trade represents a 2% risk based upon a $100,000 account. This dollar value is simply used to calculate our position size or our exposure. Throughout the entire study this remains a fixed value – US $ 2.000. However, the denominator in our calculation changes based upon the market volatility. The more volatility the fewer shares are purchased. The big point value is simply the dollar value for every point of the traded instrument. In this case, it’s $1.00. However if it were the S&P futures contract it would be $50 per point. So big point value is in the calculation so the market study can handle different tradable instruments. Espero que isto ajude.
Thanks for your answer Jeff!
I know that the strategy don’t use stops, but you include a modified rules with stop of $ 2000.
I found this interesting because many traders, including myself, need to use some stop.
So, lets supouse that the average true range (20) for today is 1.18 and I trade the SPY.
Shares = $2,000 per trade / (5 * ATR(20) * Big_Point_Value )
I bought 399 SPY and use the $2000 risk/399 number of shares=5.01.
So I put the stop $5.01 below the entry price.
Am I reading this correctly, is this the stop that you calculated in the modified rules?
Johatan, you’re on the right track. If you buy 339 shares you would need to place the stop at $5.90 below your entry price to maintain your risk at $2,000 (339 shares * $5.90).
I don’t understand your RSI Threshold bar graph. It seems to show that using rsi(2) < 1, for example, is barely profitable, whereas using rsi(2) < 10 is very good. And using rsi(2) < 30 is just as good. That doesn't make sense to me. Am I misinterpreting the chart?
Evo34, you’re not misinterpreting the chart, but there are other factors not shown in the chart. For example, while <10 and <30 both produce similar net profit, other considerations come into play. When you include all trades that fall below 30 you will have far more trades than if you put the threshold at <10. However, you are generating similar profit. What this means is you are making less per trade. Put another way, you are less efficient at generating profit. My goal is often to eliminate trades to reduce market exposure and trading costs. Espero que isto ajude.
Ah, right. I thought it was per-trade for some reason.
if it is possible in strategy to decrease the stop loss ?
exemple stop to $500 or $300 ??
Yes, it is possible. There is an input called RiskPerTrade$ which controls the stop loss amount. Simply change that value.
but impossible to insert strategy with stop loss $300.
Event log write.
“Tried to reference more bars than allowed by the current Max bars back setting”
That has nothing to do with the stop loss, you have to adjust the “maximum number of bars the strategy will reference” within the Properties For All. Mais informações aqui.
thanks Jeff now is ok.
i try strategy with nasdaq100 stocks components.
that work in futures nq or es yes or not.
Yes, it will work with NQ.
Have you looked at this for intraday trading? Perhaps using an hourly chart to apply the buy/sell rules, and say a 15min chart to better “time” the entry/exit signal on the higher TF?
My thinking is the acct size could be smaller, and with smaller stops (if stops used).
Thanks for the work you’ve done!
Ninja96, yes I have looked at this. You can use the daily chart as the primary signal and then drill down to as low as a 5-minute chart to find an entry. This does allow you to reduce your risk and ride the trade for several days. This is the concept of the Aurora Pro trading system.
i have been testing whit close to close and do it good, but have you any idea that this system work for 60 minutes period time? because i saw for example qqq for 2 years is only 11 times and i prefer to do more trading whit futures NQ.
have you any experiencence whit diferrents periods of time (short periods) and options too for that system?
Rafael, yes, I have. I’ve reduced the entry to a 5-minute chart with good results. However, you’re right about the low frequency of setups. I’ve not tested with options, but do think trading a portfolio of stocks may be viable – but I’ve yet to test that.
Jeff for 5 minutes charts wich stop are you used.
On the 5-minute charts I’ve been using a $500 stop per contract.
yes, but the stop for 5 minutes is different i guess.
Does the 10 day moving average work better than the 5 day for short side trades as well ?
Joe, I just did a quick study using a 10 day moving average provided not much of an improvement at all. In fact, any improvement so tiny I would have to say ‘no.’
Habe you test in acumulative RSI is more than 45?
Rafael, I think you will find this article helpful.
Great article and your parameter tweaks are great. Do you think this strategy would work on the forex ‘spot’ markets?
Thanks JD. I’m not sure, but would guess not. This was built for the broad market indexes.
This is brilliant. I can’t wait to try this out myself. Thanks for the ideas!!
Hello Jeff! Could you give me the maximum drawdawn of the strategy? I would like to trade it with leverage and I need that number to correctly size the margin…
Really great… I think it can be considered like a compleate system…
I sent a copy of the report to your email.
Oi. what program do you use to backtest?
Sorry if I missed it: Is there Amibroker code for what you have shown?
Thank you for any help.
Sorry, don’t have the Amibroker code for this. However, there is a text file available for you to convert if you wish.
I have a question did you buy at close the next day after rs5 close ◀ 30 or at the same day?
The code buys at the close of “today.” Here is the line of code:
If ( RSI_Value MA200 ) Then buy(“RSI Buy”) vShares shares this bar at close;
I think i have a problem because in my strategydesk ameritrade i wrote buy when RSI (2) is 200 at close but i dont know wha treshold meatresho.
it’s look like i will buy when rsi 2 < 10 not at rsi 2 < 5 im correct? what ean threshold for this strategy?
sorry if i am so much.
As stated in the article, the Threshold is five. However, feel free to test other values.
did you but at open the next day after rs2 close below 5? and sell at close or at taget?
The exit will sell at the close of “Today”. Here is the code:
If ( MarketPosition <> 0 ) And ( Close > ExitMA ) Then sell(“MA Corss Exit”) this bar at close;
Again, excellent work. I am trading a version to this when I see the opportunity present itself.
If you have a moment, can you please provide to my email:
Avg. Trade Net Loss.
Also, I have several of the Connors RSI strategy books, and none of them bring up the need for the 200 MA above (longs), below (shorts). I called them up about this and they said it wasn’t needed. I don’t get this. It would seem to me that you must have some type of trend indicator in place before trading this type of system.
Therefore, what I do with their work is add an ADX (5,5) > 60, as an additional filter before placing the trade. Have you used the ADX as an additional “trend is overheated” filter?
I guess there are multiple comments/question embedded in my email. 🙂
have you use strategy desk from td ameritrade? because i dont know how to create rsi 2 < treshold 10 how i can calculate o wrote that cain of treshold?
Sorry Rafael, but I’m not familiar with Ameritrade at all so I won’t be able to answer programming quesitons.
Ok but how i can identificate a 10 thtehhold really i dont know what threshold mean sorry if i am ver dumb.
Sorry, I’m not sure if I understand your question. But I’ll make an attempt. A threshold is simply a value that triggers an event. In our case, the 2-period RSI must produce a result that is below a threshold value. When that happens, a trade set-up occurs.
As someone who traded this through the 2018 drawdown I wish I had used stop losses of $2k. I remember a couple of 5 figure losses as the market knifed through support after support. I’ve been reticent to trade anything but the TPS3 and 4 setups since and in a much smaller size.
Two questions: is there a way to reverse engineer a price that would equate to an RSI2 value >90? So I can set limit exit prices if I’m not at computer before close.
Também "# 8211; anyone know how to import ELD file into Multicharts? The version that comes with Interactive Brokers. Obrigado.
What are the TPS3 and 4 setups? Do you have any info on them?
Reverse engineering…you could brute force sweep through a range of last closing prices for the RSI-2 for current close. Haven’t thought of a good way to do this in Multicharts but I’m sure it’s doable Excel, python etc.
Nice article Jeff.
Please keep me updated in case of any update or article about RSI2.
Good stuff. I worked for Larry Connors for a few years (2007-2018, I was the last full-time editor-in-chief at TradingMarkets) and you’ve done his work proud.
I found your approach to the stop loss issue to be very interesting. As you know, Larry was not a fan of them for ST mean reversion trades. But as someone who uses options to trade these strategies, I love knowing that maximum possible loss per trade.
By the way AlphaDow, TradingMarkets used to have a “RSI Solver” tool that might help with what you’re looking for.
Obrigado David. I’ll look into the “RSI Solver”.
What about using Walk Forward Optimization on the two moving averages in order to catch market changes?
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