Comerciantes de sistemas superiores william eckhardt

William Eckhardt: O homem que lançou 1.000 sistemas.

Quando Bill Eckhardt deixou a Universidade de Chicago e previu o seu PhD quase concluído em lógica matemática em 1973, ele não abandonou suas atividades educacionais; em vez disso, ele os concentrou em uma miríade de disciplinas que apoiaram sua pesquisa na criação de sistemas de negociação. Eckhardt se juntou ao amigo do ensino médio Richard Dennis como trader na Mid-America Exchange. Os dois se tornariam parceiros da C & amp; D Commodities, onde criaram sistemas de negociação técnica e lançaram o famoso experimento de comercialização de tartaruga. Os detalhes do experimento da tartaruga se tornaram lendários, mas a prova de seu valor pode ser vista nos muitos negócios comerciais altamente bem-sucedidos que ele lançou, como demonstra nossa classe de Top Traders de 2010. Eckhardt lançou seu próprio assessor de negociação de commodities (CTA) em 1991, que produziu um retorno anual composto de 17,35% ao longo de 20 anos e ganhou 21,09% em 2010. Além de construir sistemas de negociação, Eckhardt desenvolveu uma ciência de negociação e trabalhos acadêmicos escritos sobre a filosofia da ciência. Aqui, discutimos sua abordagem científica à negociação.

Revista de Futuros: Muitos no mundo dos investimentos tradicionais se apegam à noção de que os mercados são eficientes. Seguimento de tendências não é válido sob a hipótese de mercado eficiente (EMH), mas aqui você está 30 anos depois. Por que o EMH persistiu? Fale sobre essa anomalia.

Bill Eckhardt: O modelo de passeio aleatório da mudança de preço tem sido tão duradouro porque está quase correto. A diferença entre os preços futuros e certos passeios aleatórios é muito pequena para detectar usando a análise tradicional de séries temporais. Incrivelmente, essa diferença é detectável usando sistemas de negociação.

FM: Como os sistemas de negociação fazem isso?

BE: Os sistemas de negociação podem ser altamente sensíveis a relações não lineares em séries de preços. Então, por que isso não revoluciona a modelagem de séries de preços? Estimadores estatísticos sondam características particulares da série de preços; eles são equipados com níveis de confiança, fornecem informações sobre possíveis modelos e são úteis para a previsão. Do ponto de vista do modelador, os sistemas de negociação não localizam características específicas da série de preços; eles não têm níveis de confiança e são inúteis para a previsão. Pior de tudo, eles dizem pouco sobre qualquer modelo possível. Os sistemas de negociação podem ser altamente lucrativos, mas não dizem ao modelador o que ele precisa saber. Da mesma forma, os modelos, embora valiosos em outros aspectos, não ajudam na criação de sistemas de negociação.

FM: Você passou a vida inteira negociando e pesquisando. Cite algumas verdades simples que você descobriu.

BE: Melhore sua negociação ou ela se degradará; não há nada neste jogo. Você pode ser criativo na pesquisa, mas não pode negociar criativamente; Em outras palavras, fique com seus sistemas. Negociar é um pouco como moralidade, pois é muito mais fácil saber o que você deve fazer do que fazê-lo. Finalmente, use apenas estimadores robustos e amostras muito grandes, não dezenas, mas milhares.

Jornadas de um comerciante trapaceiro.

Aprendizados e pensamentos sobre negociação, macroeconomia, investimento em valor, finanças quantitativas e contabilidade.

Citações citáveis ​​de William Eckhardt (negociação de sistemas mecânicos de acompanhamento de tendências)

Eu estava lendo mais sobre William Eckhardt (ou a fama do experimento de troca de tartarugas com Richard Dennis).

Eckhardt lançou seu próprio conselheiro de negociação de commodities (CTA), Eckhardt Trading Company, em 1991, que produziu um retorno anual composto de 17,35% ao longo de 20 anos e ganhou 21,09% em 2010. Há algumas estatísticas atualizadas sobre este site, que mostrou estes resultados durante o período de julho de 1991 a maio de 2013:

Retorno anualizado de 14,5% vs. 9,2% para o índice S & amp; P Sharpe de 0,6 vs. 0,45 para S & P Pior mês de -18,3% (1994) vs. -16,8% para S & amp; P (2008) Pior levantamento de -27,11 % (1992) vs. -50,95% para S & P (GFC) O pior ano foi -15,64% em 2011 O melhor ano foi de 57,95% em 1993 Retornos positivos para 17 dos 23 anos (

74%) Retornos positivos para 153 dos 262 meses (

Pelo o que eu li, ele é realmente um cientista brilhante no ramo de sistemas. Ele é o crème de la crème, que está no topo do mundo das negociações mecânicas de acompanhamento de tendências.

É por isso que seus resultados são particularmente notáveis ​​e sensatos. Se o top guy está fazendo um retorno anualizado de 14,5%, compreensivelmente ligado à exposição ao risco assumida, ele realmente rebela minhas expectativas de retorno para minha própria negociação com base no acompanhamento de tendências.

Eu categorizei pontos-chave abaixo em três categorias: (1) psicologia, (2) metodologia e (3) desenvolvimento de sistemas. Há muitos pontos muito bons compartilhados por William Eckhardt em muitos aspectos do comércio e desenvolvimento de sistemas. Eu incentivo os leitores a ler o post inteiro.

Você não pode trazer tendências humanas normais à negociação.

Se um jogo de apostas entre um certo número de participantes for jogado tempo suficiente, eventualmente um jogador terá todo o dinheiro. Se houver alguma habilidade envolvida, ela acelerará o processo de concentrar todas as apostas em poucas mãos. Algo como isso acontece no mercado. Existe uma persistente tendência geral para a equidade fluir dos muitos para os poucos. A longo prazo, a maioria perde. A implicação para o comerciante é que para ganhar você tem que agir como a minoria. Se você trouxer hábitos humanos e tendências normais à negociação, você gravitará em direção à maioria e inevitavelmente perderá. Qualquer pessoa com inteligência média pode aprender a negociar. Isso não é ciência de foguetes. No entanto, é muito mais fácil aprender o que você deve fazer na negociação do que fazê-lo. Bons sistemas tendem a violar tendências humanas normais. Das pessoas que podem aprender o básico, apenas uma pequena porcentagem será bem sucedida. Se você está jogando por satisfação emocional, você está fadado a perder, porque o que é bom é muitas vezes a coisa errada a fazer. Richard Dennis costumava dizer, de forma um tanto quanto faceta: "Se é bom, não faça." Na verdade, uma regra que ensinamos às Tartarugas era: quando todos os critérios estão em equilíbrio, faça o que você menos quer fazer. Você precisa decidir desde cedo se está jogando pela diversão ou pelo sucesso. Quer você o avalie em dinheiro ou de alguma outra forma, para vencer na negociação, você precisa estar jogando para o sucesso.

A natureza humana não opera para maximizar o ganho, mas a chance de ganho.

Um ditado comum sobre este assunto que é completamente equivocado é: você não pode perder lucros. É exatamente assim que muitos comerciantes vão à falência. Enquanto os amadores vão à falência sofrendo grandes perdas, os profissionais vão à falência fazendo pequenos lucros. O problema em poucas palavras é que a natureza humana não opera para maximizar o ganho, mas sim para maximizar a chance de ganho. O desejo de maximizar o número de negociações vencedoras (ou minimizar o número de negociações perdidas) funciona contra o trader. A taxa de sucesso dos negócios é a estatística de desempenho menos importante e pode até estar inversamente relacionada ao desempenho. Dois dos principais pecados do comércio - dando prejuízo demais à corda e obtendo lucros prematuramente - são tentativas de tornar as posições atuais mais propensas ao sucesso, em detrimento severo do desempenho de longo prazo.

Maquiagem emocional é mais importante que a inteligência.

Eu não vi muita correlação entre boa negociação e inteligência. Alguns comerciantes pendentes são bastante inteligentes, mas alguns não são. Muitas pessoas inteligentes proeminentes são comerciantes horríveis. Inteligência média é suficiente. Além disso, a maquiagem emocional é mais importante. Pelo que me lembro, mais da metade do curso girou em torno de desenvolver a atitude certa, protegendo-se contra emoções debilitantes, como pensar em risco e como lidar com sucesso e fracasso. Ensinar o próprio sistema de tartarugas não demora muito. Eu estava dizendo que você precisa de menos de 12 graus de liberdade em um sistema; versões do sistema de tartaruga tinham três ou quatro. Passamos muito tempo falando sobre nossas teorias sobre como controlar o risco; essa foi a maior parte do curso. Atitude, controle emocional, disciplina; essas coisas são mais difíceis de ensinar. Todas as tartarugas aprenderam o sistema e aprenderam a estratégia; essa foi a parte fácil, mas alguns deles trouxeram a atitude correta e mentalmente correta e eles prosperaram e se tornaram muito ricos. Outros tiveram uma carreira mais hesitante e não tiveram sucesso também. Eles tinham o mesmo treinamento, mas talvez eles não tivessem a mesma maquiagem emocional.

Se você não pode mudar seu comportamento, seja um comerciante de sistemas.

Se um comerciante não sabe por que ele está perdendo, então é impossível, a menos que ele possa descobrir o que ele está fazendo de errado. No caso do comerciante que sabe o que está fazendo de errado, meu conselho é enganadoramente simples: ele deveria parar de fazer o que está fazendo de errado. Se ele não puder mudar seu comportamento, esse tipo de pessoa deve considerar se tornar um operador de sistema dogmático.

Você está acabado se você continuar perdendo bons negócios.

Considero o ponto de vista de que perder um comércio importante é um erro muito mais grave do que fazer um comércio ruim. Se você fizer um mau negócio e tiver uma administração de dinheiro, não terá muita dificuldade. No entanto, se você perder um bom negócio, não há para onde se virar. Se você perder bons negócios com alguma regularidade, está acabado. Por exemplo, digamos que o mercado se move rapidamente através de sua zona de compras e você sente falta, você perde seu sinal de compra e, em vez disso, espera por um retrocesso para talvez comprar mais barato. Mas, o mercado continua indo cada vez mais alto e nunca retrata. Agora, o que você faz? Há uma grande tentação de raciocinar que agora é muito alto para comprar. Se você comprar agora, terá um preço de início que é muito alto? Não, o preço de início simplesmente não ganhou o tipo de significado que você supõe que terá após a negociação ser feita. Você não pode perder esses negócios. Se você perder um bom negócio, você não tem nada para protegê-lo, isto é, nada no sistema irá garantir que você acabe entrando. Além disso, perder um bom negócio pode ser desmoralizante e desestabilizador, especialmente se você esteve em o meio de um período de perda. E como tantas decisões ruins de negociação, acaba custando mais do que apenas o dinheiro perdido ou não ganho no negócio. Falta de um grande comércio tende a ter um efeito reverberante em toda a sua estratégia de negociação. Às vezes pode levar semanas até você voltar ao caminho certo. Os sistemas de negociação forçam a disciplina para garantir que esses negócios não sejam perdidos.

Não substitua seu sistema durante o dia de negociação.

Você deve tentar expressar seu entusiasmo e criatividade fazendo pesquisas à noite, não substituindo seu sistema durante o dia. Substituir é algo que você deve fazer somente em circunstâncias inesperadas & # 8211; e então apenas com grande premeditação. Se você está se sobrepondo rotineiramente, é um sinal claro de que há algo que você quer no sistema que não foi incluído. Você pode ser criativo na pesquisa, mas não pode negociar criativamente; Em outras palavras, fique com seus sistemas. Se o seu sistema de negociação é inadequado, você não deve usá-lo. Se o seu sistema é bom, então cumpra-o fielmente. Enquanto isso, procure vigorosamente por melhorias. Quando o novo sistema estiver pronto, você poderá alterá-lo - você não estará deixando de seguir seu sistema. Portanto, não precisa haver conflito entre persistência e mudança.

Perdas devem machucar, mas evitam cenários de bola de neve.

As pessoas que sobrevivem evitam cenários de bola de neve nos quais os ofícios ruins fazem com que eles se tornem emocionalmente desestabilizados e façam mais ofensas ruins. Eles também são capazes de sentir a dor de perder. Se você não sentir a dor de uma perda, então você está na mesma posição que as pessoas infelizes que não têm sensores de dor. Se eles deixarem a mão em um fogão quente, ele vai queimar. Não há como sobreviver no mundo sem dor. Da mesma forma, nos mercados, se as perdas não doem, sua sobrevivência financeira é tênue. Eu conheço alguns multimilionários que começaram a negociar com riqueza herdada. Em cada caso, eles perderam tudo porque não sentiam a dor quando estavam perdendo. Nesses primeiros anos de negociação, eles sentiram que podiam se dar ao luxo de perder. Você é muito melhor entrar no mercado com pouco dinheiro, sentindo que não pode se dar ao luxo de perder. Eu prefiro apostar em alguém começando com alguns milhares de dólares do que em alguém que veio com milhões.

Seja cauteloso após um período de vitórias.

De muitas maneiras, grandes lucros são ainda mais insidiosos do que grandes perdas em termos de desestabilização emocional. Eu acho que é importante não estar emocionalmente ligado a grandes lucros. Eu certamente fiz alguns dos meus piores negócios depois de longos períodos de vitória. Quando você está em uma grande série de vitórias, há uma tentação de pensar que você está fazendo algo especial, o que permitirá que você continue a impulsionar-se para cima. Você começa a pensar que pode se dar ao luxo de tomar decisões de má qualidade. Você pode imaginar o que acontece a seguir. Como regra geral, as perdas tornam você forte e os lucros os tornam fracos. É uma noção comum que, depois de obter lucros com o patrimônio original, você pode assumir riscos ainda maiores, porque agora está jogando com "o dinheiro deles". Temos certeza que você já ouviu isso. Depois de ter lucro, você está jogando com "o dinheiro deles". É um pensamento reconfortante. Certamente não pode ser tão ruim perder "seu dinheiro" quanto "seu"? Certo? Errado. Por que deveria importar a quem o dinheiro costumava pertencer? O que importa é quem pertence agora e o que fazer sobre isso. E neste caso tudo pertence a você.

O mercado engana você para negociar mal.

O mercado se comporta muito como um adversário que está tentando ensinar você a negociar mal. Como a maioria dos lucros pequenos a moderados tende a desaparecer, o mercado ensina você a descontá-los antes que eles escapem. Como o mercado gasta mais tempo em consolidações do que em tendências, ele ensina a comprar quedas e vender comícios. Uma vez que o mercado negocia com os mesmos preços de novo e de novo e parece, se você esperar muito tempo.

o suficiente, para retornar aos preços que já visitou, ensina a manter negócios ruins. O mercado gosta de embalar você na falsa segurança das técnicas de alta taxa de sucesso, que muitas vezes perdem desastrosamente a longo prazo. A ideia geral é que o que funciona na maior parte do tempo é quase o oposto do que funciona a longo prazo.

Concentre-se em planejar o que fazer quando os cenários ruins acontecerem.

Não pense no que o mercado vai fazer; você não tem absolutamente nenhum controle sobre isso. Pense no que você fará se chegar lá. Em particular, você não deve perder tempo pensando nesses cenários otimistas em que o mercado segue seu caminho, já que nessas situações, não há mais nada para você fazer. Concentre-se nas coisas que você menos quer que aconteçam e em qual será sua resposta.

O preço de entrada não tem nenhum rolamento na administração de comércio subseqüente.

Por exemplo, digamos que o mercado se move rapidamente através de sua zona de compras e você sente falta, você perde seu sinal de compra e, em vez disso, espera por um retrocesso para talvez comprar mais barato. Mas, o mercado continua indo cada vez mais alto e nunca retrata. Agora, o que você faz? Há uma grande tentação de raciocinar que agora é muito alto para comprar. Se você comprar agora, terá um preço de início que é muito alto? Não, o preço de início simplesmente não ganhou o tipo de significado que você supõe que terá após a negociação ser feita. Você não pode perder esses negócios. Suponhamos dois negociantes, A e B, que são iguais em muitos aspectos, exceto a quantia de dinheiro que possuem. Suponha que A tenha 10% a menos de dinheiro, mas ele inicia um comércio primeiro. Ele chega antes de B. No momento em que B coloca o negócio, os dois operadores têm exatamente o mesmo patrimônio. O melhor curso de ação tem que ser o mesmo para ambos os comerciantes agora. Lembre-se, esses comerciantes têm preços de entrada muito diferentes. O que isto significa é que uma vez que uma iniciação é feita, não importa de forma alguma para decisões subseqüentes qual foi o preço de entrada. Isso não importa. Depois de ter feito uma iniciação, o seu preço inicial não tem relevância. O comerciante deve literalmente negociar como se ele não soubesse qual é o seu preço inicial.

Entrando no Retracement é complicado.

Não gosto de comprar retracements. Se o mercado está subindo e eu acho que deveria ser longo, eu prefiro comprar quando o mercado está forte do que esperar por um retrocesso. Comprar em um retrocesso é psicologicamente sedutor porque você sente que está fazendo uma barganha em relação ao preço que viu há algum tempo. No entanto, sinto que essa abordagem contém mais do que uma gota de veneno. Se o mercado tiver retornado o suficiente para fazer uma diferença significativa em seu preço de compra, o negócio não será tão bom quanto antes. Embora o comércio ainda possa funcionar, há uma chance maior de que a tendência esteja mudando. Talvez ainda mais crítico, uma estratégia de tentar comprar em retratamentos, muitas vezes, resultará em sua falta do comércio inteiramente ou ser forçado a comprar a um preço ainda maior. Comprar em retrocessos é um desses estratagemas que dá satisfação psicológica ao invés de fornecer quaisquer benefícios em termos de aumento de lucros. Como regra geral, evite as coisas que lhe dão conforto; é geralmente um falso conforto.

As saídas são muito mais importantes que as entradas.

Muitos comerciantes sistemáticos passam a maior parte do tempo procurando bons lugares para iniciar. Parece apenas fazer parte da natureza humana concentrar-se no ponto mais promissor do ciclo comercial. Nossa pesquisa indicou que as liquidações são muito mais importantes que as iniciações. Se você iniciar puramente aleatoriamente, você se sairá surpreendentemente bem com um bom critério de liquidação. Em contraste, liquidações aleatórias matam o melhor sistema.

O dimensionamento de posição é mais importante que as entradas.

Quando e onde você inicia um negócio é muito menos importante do que o tamanho do seu comércio e como você liquida. Infelizmente, os traders tendem a colocar um grande esforço na iniciação do comércio e deixar a gestão de risco estagnar.

Risco não superior a 2% por comércio.

Você não deve planejar arriscar mais de 2% em uma negociação. Embora, claro, você ainda possa perder mais se as lacunas de mercado ultrapassarem o ponto de saída pretendido.

Concentre-se na ação de preço.

Uma característica importante da nossa abordagem é que trabalhamos quase exclusivamente com preço, passado e atual. Uma razão para isso é que para fazer qualquer progresso nos estágios iniciais da investigação quantitativa, você geralmente tem que reduzir os fatores relevantes para uma ou duas variáveis ​​cruciais. O preço é definitivamente a variável que os negociantes vivem e morrem, então é o candidato óbvio para a investigação. A outra razão é que em um sistema que está fazendo bom uso das informações de preço, é muito difícil adicionar outras informações sem degradação. Sistemas de preços puros estão próximos o suficiente do Pólo Norte que qualquer partida tende a levá-lo para o sul. Fazemos isso há muito tempo, então, neste ponto, a maioria das coisas que testamos degradam nosso sistema. Mas a cada um ou dois anos, vamos encontrar algo que realmente melhore. Um gráfico de preços é uma tentativa de modelar aspectos relevantes da mudança de preço. A mudança de preço não é um deslocamento linear, seja vertical, horizontal ou oblíquo. No entanto, a mudança de preço pode ser representada como deslocamento vertical e o tempo decorrido como deslocamento horizontal. Tal modelo, no entanto, invariavelmente suporta relacionamentos que não correspondem a nada no processo original. A inclinação angular de uma tendência em um gráfico de preços é uma característica visualmente surpreendente dessa representação. Tais ângulos não têm significado intrínseco para a série de preços, mas este é um dos muitos fatores (juntamente com nossa facilidade para reconhecimento de padrões e pensamento positivo) que contribuem para interpretar mais a partir de gráficos de preço do que testes rigorosos revelam.

Veja as Informações Estruturais Detalhadas em Dados de Preço e Não Apenas Resultados Resumidos.

Nossa aversão a estatísticas resumidas que eliminam a estrutura se estende aos próprios sistemas de negociação. Por exemplo, evitamos mover médias de preço ao fazer negócios. Tais médias móveis são populares principalmente porque são matematicamente tratáveis, mas suavizam todas as informações estruturais inerentes aos dados de preços. Outra ferramenta popular, a quebra de preços, pode ser muito melhor do que a média móvel, mas ainda elimina a maior parte da estrutura relevante. Um operador de breakout mantém duas informações estruturais, a alta e a baixa para um determinado período de tempo, mas ignora toda a estrutura de preços intermediária. Por isso e por outras razões, nós judiciosamente evitamos a negociação de quebra em todas as partes de todos os nossos sistemas.

Tem um filtro de erraticidade.

Em nosso caso especificamente, temos um filtro de irregularidade que é influenciado pela volatilidade. Erraticidade incorpora diferentes medidas de propagação do mercado. Se a imprecisão do mercado ultrapassar um certo limite, novos negócios nesse mercado serão bloqueados. Isso foi projetado para eliminar um subconjunto de negociações em potencial que, acreditamos, aumentará a volatilidade dos portfólios sem contribuir muito para seus retornos. Nós introduzimos o filtro de erraticidade perto do final de março de 1996, e isso se mostrou muito benéfico. Nos primeiros anos após a implementação do filtro de erraticidade, ao examinar nosso índice de Sharpe, o numerador ficou maior e o denominador ficou menor simultaneamente. Na minha experiência, isso é muito raro. Alguns meses antes de as coisas começarem a desmoronar [em 2008], nossos sistemas praticamente foram desativados. Eles julgaram que o mercado era muito errático. Quando a crise chegou, nós tínhamos posições pequenas. O que tendemos a fazer é apenas avaliar o fato de que tudo se torna mais arriscado e volátil, e liquidamos uma parte de tudo.

Temos três pacotes que consistem em 19 sistemas no total. O pacote de curto prazo tem uma duração média de negociação de cerca de 6 dias; o pacote de médio prazo tem uma média de cerca de 12 dias. O pacote de longo prazo é de mais de 60 dias. Todos os sistemas são comercializados independentemente e são projetados para serem lucrativos por conta própria.

Olhando para trás, cerca de um terço dos negócios foram vencedores e dois terços perdedores. Isso é verdade há muito tempo. A ideia é que você ganhe apenas uma modesta porcentagem de negociações, mas você faz com que essas vitórias sejam contabilizadas.

Por que o Trend Following Works.

Eu ofereceria algumas razões, todas baseadas na natureza humana. A primeira é que não somos muito bons como espécie no raciocínio sobre as probabilidades. Somos bons em outras coisas, como estimar velocidade e distância. Tome a habilidade de pegar uma bola de beisebol, por exemplo; Os físicos nos dizem que isso exige a integração de equações diferenciais, o que é bastante complexo. Em comparação, cometemos erros em problemas de probabilidade fáceis. Uma consequência é que tendemos a ter apenas duas respostas a probabilidades extremamente pequenas, nenhuma das quais é útil: nós as ignoramos completamente ou as exageramos. Eu daria o susto do Anthrax alguns anos atrás como um exemplo do último. A probabilidade de que qualquer pessoa fosse infectada pelo Anthrax era incrivelmente pequena, mas muitas pessoas estavam histéricas. A resposta mais típica é ignorar probabilidades muito pequenas - assumir que elas são essencialmente zero. Digamos que haja uma probabilidade de um por cento de que os grãos subam um dólar. Isso deve fazer o feijão subir um centavo. Na verdade, o que normalmente ocorre é que os participantes do mercado ignorariam essa pequena probabilidade, e o preço não responderia de forma alguma. Digamos que a probabilidade se eleva lentamente. Em algum momento, registra-se nos escopos mentais das pessoas, por assim dizer. Então eles tendem a responder descontinuamente a este desenvolvimento contínuo. Outro exemplo de como as pessoas se comportam de maneira irracional quando se deparam com probabilidades é a maneira como elas respondem às loterias. Se você oferecer aos participantes uma vitória garantida e oferecer a eles uma loteria um pouco melhor, eles vencerão com certeza. Por outro lado, se você oferecer a eles uma perda certa ou uma loteria um pouco pior, mas que tenha a chance de recuperar, eles ganharão na loteria. Os comerciantes tendem a seguir o mesmo - eles lucram e jogam com perdas. Esse viés gera tendências. A moda dos preços parece estar baseada na natureza humana. Olhando para trás, cerca de um terço dos negócios foram vencedores e dois terços dos perdedores. Isso é verdade há muito tempo.

Converter Ignorância em Rentabilidade.

Eu caracterizaria nossa abordagem geral como "conservadora". Isso não significa que evitemos o risco de mercado, pois o risco de mercado é a matéria-prima da qual o lucro é formado, mas somos conservadores em relação ao que sabemos e sobre o que pode ser feito. Minha experiência com a Teoria da Decisão indica que saber do que você é ignorante é, de fato, uma posição poderosa para se estar. A tarefa do comerciante é localizar as poucas áreas onde a ignorância não está completa e converter essas informações em lucratividade. jeito eficiente. Falso conhecimento pode ser muito prejudicial para este processo, mas a ignorância reconhecida pode ser bastante benéfica.

Indicadores de Overbought / Oversold (RSI, Stochastics) Não funcionam.

Eles estão próximos de zero em termos de suas expectativas de lucro. O que esses padrões fazem durante o mercado.

consolidações, perdem durante as tendências. Por um lado, quando você olha para esses indicadores sobrepostos em um gráfico de preços, eles parecem muito melhores do que realmente são. O olho humano tende a captar os tempos em que esses indicadores são chamados de topos e fundos menores, mas perde todos os sinais falsos e a extensão em que eles estavam errados durante as tendências. Formalmente, o erro é a confusão entre as probabilidades anteriores e posteriores. Por exemplo, é verdade que muitos extremos têm dias de reversão. Tudo o que está dizendo a você é a probabilidade de ter um dia de reversão, dado um preço extremo. O que você realmente quer saber é qual é a probabilidade. de ter um extremo, ou seja, uma mudança sustentada na tendência do mercado, dado que você tem um dia de reversão. Essa é uma probabilidade muito diferente. Só porque uma probabilidade é alta, isso não implica de modo algum que a outra seja alta também. Se 85 por cento de todos os topos e fundos tiverem propriedade X, mas a propriedade X também ocorre com frequência suficiente em outros lugares, usar esse indicador como um sinal irá rasgá-lo em pedaços.

Existem métodos científicos muito poderosos de análise cíclica, particularmente a análise de Fourier. A análise de Fourier foi tentada repetidamente nos preços de mercado, começando no final do século XIX com o trabalho do matemático francês Louis Bachelier. Toda essa pesquisa científica não conseguiu descobrir componentes cíclicos sistemáticos nos dados de preços. Esta falha argumenta fortemente contra a validade de vários sistemas de negociação baseados em ciclos. E quero enfatizar que as técnicas para encontrar ciclos são muito mais fortes do que as técnicas para encontrar tendências. Encontrar ciclos é um problema científico clássico. Se você permitir que os períodos de ciclo diminuam e se expandam, pule batidas e até inverta - como muitos desses teóricos de ciclos (ou, talvez mais precisamente, ciclo de manivelas) fazem - então você pode ajustar ciclos em qualquer série de dados que flutue. A conclusão é que técnicas estatísticas rigorosas, como a análise de Fourier, demonstram que esses alegados ciclos são praticamente aleatórios.

Existem duas partes no processo. A primeira parte é desenvolver uma teoria de portfólio coerente: como estruturar seus negócios, como gerenciar riscos, etc. Esse é realmente um projeto científico no qual você está tentando desenvolver coisas a partir dos primeiros princípios. A segunda parte é de brainstorming para novas idéias de negociação. Geralmente, são necessários 70 a 100 falsos inícios antes de conseguirmos algo que possamos usar. Prestamos muita atenção aos fundamentos do assunto, à solidez de nossa metodologia e à correção de nossas estatísticas. Em termos dos fundamentos do assunto, dependemos fortemente da Teoria da Decisão e da Teoria da Utilidade.

Modelos de previsão não ajudam em sistemas de negociação.

Estimadores estatísticos sondam características particulares da série de preços; eles são equipados com níveis de confiança, fornecem informações sobre possíveis modelos e são úteis para a previsão. Do ponto de vista do modelador, os sistemas de negociação não localizam características específicas da série de preços; eles não têm níveis de confiança e são inúteis para a previsão. Pior de tudo, eles dizem pouco sobre qualquer modelo possível. Os sistemas de negociação podem ser altamente lucrativos, mas não dizem ao modelador o que ele precisa saber. Da mesma forma, os modelos, embora valiosos em outros aspectos, não ajudam na criação de sistemas de negociação. Agora, superficialmente, parece que a negociação é uma forma de previsão, mas na verdade não é. Se você projetar seu sistema onde está tentando prever o mercado, não funcionará. Você tem que se concentrar em projetar perdas, gerenciar riscos e encontrar algo que funcione, mas se estiver procurando diretamente previsões que tendem a ser auto-destrutivas. E se você olhar para mim como um preditor em vez de um comerciante - como um operador estou muito à frente, como um preditor estou marcando cerca de 35%, então eu não sou muito bom como um preditor. Essas são habilidades diferentes. Mas mesmo com os seguidores da tendência, você ouvirá as pessoas dizerem: “Aonde você acha que o mercado está indo?”. É apenas a natureza humana tentar abordar isso em termos de fazer uma previsão.

Melhorar continuamente seus sistemas de negociação.

Melhore sua negociação ou ela se degradará; não há nada neste jogo. Quando comecei a negociar apenas com base no preço e estava muito mais preocupado do que deveria com a ortodoxia acadêmica de que a mudança no preço do mercado futuro fosse puro ruído branco - uma caminhada aleatória - fiz a seguinte entrada no caderno: "Como o agregado de traders e usuários pode arbitrar um número potencialmente ilimitado de relacionamentos não-lineares? & # 8221; A implicação era que eles não podiam. Vinte e cinco anos depois, estou menos confiante em relação à correção contínua dessa resposta. O que não consegui levar em consideração foi a impressionante explosão no processamento de informações. Isso só vai continuar. Eventualmente, os dispositivos de inteligência artificial, superiores a qualquer pesquisador humano, descobrirão efetivamente todas as relações não-lineares exploráveis ​​de preço para preço. Tais relacionamentos serão explorados até que a análise técnica não seja mais lucrativa. Há uma ironia nessa dogmática & # 8221; caminhada aleatória & # 8221; Teóricos, errados por um século, terão se tornado prescientes - os mercados futuros terão sido levados à aleatoriedade. O processo já começou. Eu sinto que esses desenvolvimentos estão quase garantidos (supondo que não haja interrupção da civilização). O que é menos claro é se isso acontecerá tão rapidamente quanto eu prevejo em 10 a 20 anos. Enquanto isso, o comércio lucrativo só ficará mais difícil à medida que traders cada vez mais astutos busquem regularidades estatísticas progressivamente mais fracas. É por isso que é necessário que um CTA melhore continuamente apenas para se manter. O único consolo que posso oferecer é que há lucros a serem feitos participando desse processo de randomização.

Limite de Graus de Liberdade para 12 e Teste Sobre um Tamanho de Amostra Grande.

O que a maioria das pessoas usa para evitar isso é a técnica in-sample / out-of-sample onde eles mantêm metade de seus dados para otimização e metade de seus dados para testes. Esse é um padrão da indústria. Nós não fazemos isso; desperdiça metade dos dados. Agora, os dois números que mais determinam se você está ajustando demais são o número de graus de liberdade no sistema. Toda vez que você precisa de um número para definir o sistema, como um certo número de dias atrás, uma certa distância no preço, um certo limite, qualquer coisa assim é um grau de liberdade. The more degrees of freedom that you have the more likely that you are to over-fit. Now the other side of it is the number of trades you have. The more trades you have, the less you tend to over-fit, so you can afford slightly more degrees of freedom. We don’t allow more than 12 degrees of freedom in any system. If you put more bells and whistles on your system it is easy to get 40 degrees of freedom but we hold it to 12. Seven or eight [degrees of freedom] is probably too many. Three or four is fine. On the other side of that, for us to make a trade we have to have a sample of at least 1,800; we won’t make a trade unless we have 1,800 examples. That is our absolute minimum. Typically we would have 15,000 trades of a certain kind before we would make an inference as to whether we want to do it. The reason you need so many is the heavy tail phenomena. It is not only that heavy tails cause extreme events, which can mess up your life, the real problem with the heavy tails is that they can weaken your ability to make proper inferences. Normal distribution people say that large samples kick in around 35. In other words, if you have a normal distribution and you are trying to estimate a mean, if you have more than 35 you’ve got a good estimate. In contrast, with the kind of distributions we have with futures trading you can have hundreds of samples and they could still be inadequate; that is why we go for 1,800 as a minimum. That is strictly a function of the fatness of tails of the distribution. You have to use robust statistical techniques and these robust statistical techniques are blunt instruments. They are data hogs, so both seem to be disadvantages but they have the advantages of tending to be correct.

Beware of Overfitting and Hidden / Bad Degrees of Freedom.

There can also be hidden degrees of freedom. One can have structures within the system that can take on various alternative forms. If various alternatives are tested, it gives the system another chance to conform to past idiosyncrasies in the data. Not only is it perilous to have too many degrees of freedom in your system, there are also “bad” graus de liberdade. Suppose a certain degree of freedom in your system impinges only on a very few oversized trends in me data and otherwise does not affect how the system trades. By affixing to accidental features of the small sample of large trends, such a degree of freedom can substantially contribute to overfitting, even though the overall number of degrees of freedom is manageable.

Take Care of the Tail Risk.

The large-tail phenomenon means that most statistical tests overestimate reliability and underestimate risk. I don’t know if it’s possible to take advantage of this, but it’s important to protect yourself from it. Tail risk is hard to estimate but we spent over 25 years on this project. We have worked on it really hard and we do have various techniques to deal with the fact that the tails are so heavy. It is absolutely crucial because the tail risk changes everything that we do. Every single part of designing and implementing the system is affected by the fact that you have more extreme values than you expect under any kind of normal model. I have a little bit of trouble with the idea that the tail risk in futures trading is what is helping because I see it strictly as a hindrance, strictly as a problem to be overcome. I guess it helps to have these really big outsized moves. It is only going to help you if you treat it like a wild tiger. Trend-following doesn’t work only because of the tail risk but tail risk turns up the volume.

Trade Sizing Depends on Risk Aversion and Volatility.

Risk aversion When I was a young man I wanted to devise objective risk systems. In other words, once you have a system, what is the right size to trade, period. After years of working on this I convinced myself that it did not have a unique answer. You need at least one subjective piece of the puzzle to put it together, and that is an individual’s risk aversion. Now that is subjective. There is no rule that says how averse you should be to risk, that is an integral element of your personality. But unless you know how averse to risk you are or unless you can impute risk aversion to your clients, you really can’t settle the question of how big you should trade. Volatility Estimating volatility determines to a large extent what your position sizes should be. A slight improvement in our volatility estimators can potentially produce a significant long-term benefit.

Don’t Set Your Trading Size at the Optimized Setting.

On the subject of bet size, if you plot performance against position size, you get a graph that resembles.

one of those rightward-facing, high-foreheaded cartoon whales. The left side of the graph, corresponding to relatively small position size, is nearly linear; in this range an increase in trading size yields a proportionate increase in performance. But as you increase size beyond this range, the upward slope flattens out; this is because increasingly large drawdowns, which force you to trade smaller, inhibit your ability to come back after strings of losses. The theoretical optimum is reached right about where the whale’s blowhole would be. To the right of this optimum, the graph plummets; an average position size only modestly larger than the.

theoretical optimum gives a negative performance Trading size is one aspect you don’t want to optimize. The optimum comes just before the precipice. Instead, your trading size should lie at the high end of the range in which the graph is still nearly straight.

Risk Management Needs to be Developed Together With Your Trading System, Not After.

When and where you initiate a trade is a lot less important than how large you trade and how you liquidate . Unfortunately, traders tend to put a great effort into trade initiation and let risk management stagnate. Small improvements in risk or volatility assessment may not be exciting, but they are among the most lasting and beneficial changes. One approach to avoid is to design the system first, then to tack on risk management. System and risk management should be developed together; the connection should be seamless.

Apply Utility Theory Incorporate Risk Aversion into Risk Management.

Our risk management techniques are based on utility theory. They take into account the fact that each dollar you make is a little smaller than the last one, and each dollar you lose is a little bigger than the last one. They allow you to quantify your own aversion to risk, and then to maximize expectations based on your risk aversion. The objective of any investment is to achieve the highest returns based on your own risk tolerance, or in the case of a professional manager, the risk tolerance of your clients. Note that there are two respects in which profits and losses are not equivalent. One is objective and has to do with nonlinearity. For example, it requires a 100% profit to balance a 50% loss. The second is subjective and has to do with risk aversion, for many people even the prospect of a 150% profit does not compensate for the risk of a 50% loss. Through Utility Theory, such imbalances can be treated in a rigorous, quantitative manner and in this way uniform and unified procedures can be developed. We use only bounded utility functions in our work on risk management. The particular utility functions we.

use also have the desirable technical characteristic of optimal investment fractions being independent of.

Take a Portfolio Approach to Risk Management.

Look at the question of risk management. Any trader who survives any length of time knows something about his subject, but in my experience, traders simply graft risk control on top of whatever else they are doing, often in an arbitrary way. For instance, many prospective clients have asked me what’s the most I’ll lose on one trade. I can look up these statistics, but this is not something I would ordinarily pay any attention to. It doesn’t matter how little you lose on an individual trade, but how much you might lose on your whole portfolio. You’re not going to keep a ship afloat just by making sure the leaks are small. The important thing is to limit portfolio risk, the trades will take care of themselves.

System Should Maximize Expected Utility.

We have devised a portfolio theory quite different from the classical theory that permits factors such as risk aversion, the nonlinear imbalances between profits and drawdowns, and long-term utility growth to be built in at the ground floor. They are all part of the formulas that define what it means for a system to be good. In this way, on even the most preliminary test run of a new idea we are forced to take into consideration the subtle and complex relations between drawdowns and long-term growth. At ETC we are dedicated utility maximizers and pay particular attention to the rate of expected utility growth.

Evolutionary Algorithms for Optimization Process.

We use evolutionary algorithms that we’ve developed in-house. To give you an idea of what that means, let’s say you have a system with certain parameters. Certain price points that you’re looking to hit, certain thresholds based on patterns you’ve observed. You can express a particular form of this system as a sequence of numbers, and treat that sequence exactly like a genome (a string of genes). In order to test the system, you can run it with a given set of numbers. This will give you hypothetical performance figures which are analogous to an organism’s fitness. Then, just as in natural selection, you can cause genes to mutate or you can genetically recombine two genomes, always favoring those with higher fitness. The fitness can then “evolve” to be higher. The objective is to find ways to identify trends within the massive amount of randomness or.

“noise” that the market generates. The difference between a real market and a random walk is that the real market has a slight trend component. Perhaps one or two percent of the process is trend, and the rest is noise. That’s the inference problem you’re facing. So the question becomes, how can you use the fact that there is some information in a price series, and how can you extract returns from that information? That’s where testing and optimization come into play.

I’d like to have made more money in the last half of 2008. Whenever we feel that we may have fallen short, we do research to investigate the matter. But it’s important to realize that the last half of last year is simply not enough of a sample to make a substantial change. It would not be a warrantable inference. It would be like fighting the last war.

Strict Testing is Required.

It has been shown again and again, that without proper controls, even the most honest researcher will unconsciously bias research usually in a favorable direction. Trading systems research is especially rife with possibilities for this kind of wish fulfillment. During more than 20 years, we have seen an amazing variety of ways in which research can mislead or falsify. In response to this we have developed a veritable gauntlet of tests that any system must pass to be taken seriously. We test for post-dictiveness, for computer glitches, and for statistical artifacts. We test for overfitting, for maldistribution of returns, and the degree to which a system takes advantage of unusual and possibly nonrepeatable circumstances. Theses are just a few of the potential sources of trouble that we routinely monitor. This battery of tests can bring runaway enthusiasms back down to earth.

Beware of Summary Statistics.

Most standard statistical techniques are inappropriate for analyzing trading. Statisticians have developed many delicate techniques that squeeze information from minimal data, but these give false results in this business. I tell traders that if the results don’t sock you in the eye, they’re probably not real. Accordingly, we use only the most robust and assumption free statistical tests. A robust statistical estimator is one that is not perturbed much by mistaken assumptions about the nature of the distribution. We have an aversion to summary statistics that obliterate important structural elements. For assessing systems, we use a technique called bootstrapping so that the complete distribution of past outcomes can make itself felt in decisions; the distribution is not simply viewed in terms of its mean and variance which can give a distorted picture.

Use Yes-No Trade Decision Schemes Rather Than Weighting Schemes.

It’s a lot easier to look scientific than to be scientific. We try to avoid the kind of delicate fine tuning that gives on the feeling of being very accurate, but that is in fact mostly arbitrary. We have taken to heart the research that shows that simple yes-no schemes, either fully accept or fully reject something, are more useful and more robust than delicate weighting schemes. For instance, we do not favor trades according to how good they are supposed to be, instead we use the following rule: if a trade is good enough to make, it’s good enough to make at full size; if a trade isn’t good enough to make at full size, then don’t make it at all. We adhere to this kind of reasoning all the way down the line. All five systems we currently use are given equal weight. We also try to give equal weight to each of the fifty or so markets we trade.

How to Combine Indicators and Apportion Assets Among Trades.

The question is: How do you most effectively combine multiple indicators? Based on certain delicate statistical measures, one could assign weights to the various indicators. But this approach tends to be assumption-laden regarding the relationship among the various indicators. In the literature on robust statistics you find that, in most circumstances, the best strategy is not some optimized weighting scheme, but rather weighting each indicator by 1 or 0. In other words, accept or reject. If the indicator is good enough to be used at all, it’s good enough to be weighted equally with the other ones. If it can’t meet that standard, don’t bother with it. The same principle applies to trade selection. How should you apportion your assets among different.

comércios Again, I would argue that the division should be equal. Either a trade is good enough to take, in.

which case it should be implemented at full size, or it’s not worth bothering with at all.

If the performance results of the system don’t sock you in the eye, then it’s probably not worth pursuing. It has to be an outstanding result. Also, if you need delicate, assumption-laden statistical techniques to get superior performance results, then you should be very suspicious of the system’s validity. You have to try to kill your little creation. Try to think of everything that could be wrong with your system, and everything that’s suspicious about it. If you challenge your system by sincerely trying to disprove it, then maybe, just maybe, it’s valid.

Market Wizard William Eckhardt.

Jack Schwager’s interview with William Eckhardt in The New Market Wizards was packed full of knowledge. It took a good while for me to digest it all. Some of Eckhardt’s mathematical analysis was overwhelming at times. Eckhardt is probably most famous for being on the other side of the Turtles bet with Richard Dennis. This was one of the most difficult interviews for me to narrow down to a top five quotes. I gave serious consideration to making it a top ten quote post because of the wealth of knowledge presented.

Top Five Quotes From Market Wizard William Eckhardt:

“I take the point of view that missing an important trade is a much more serious error than making a bad trade.”

In this quote, Eckhardt is referencing his trading around the time of the first Gulf War. He explained that he didn’t understand why the markets were behaving in the manner that they were and gave serious consideration to sitting on the sidelines. He then went on to explain that if he traded, he could still limit his downside risk, but if he sat out, there was no way he could control his risk in terms of the opportunity cost of missing a big winner .

This falls perfectly in line with Trend Following and CANSLIM methodologies. By focusing on cutting losses short and letting profits run, we have a strong focus on limiting our downside risk. We forms the rules for our systems based on research, therefore it can be very risky to change those rules for discretionary reasons.

“You should try to express your enthusiasm and ingenuity by doing research at night, not by overriding your system during the day.”

Eckhardt is also referring to overriding your system in this quote. He is saying that instead of making discretionary decisions about your system during the day, you should invest that energy in researching and improving your system.

This has interesting applications to our approach as well. As a general rule, I don’t make trading decisions while the market is open. This allows me to relax and ignore the high stress pressure of a wild market. I make it a point to make all buy and sell decisions in the evening when the dust has settled. This gives me the ability to put a given move in perspective.

“Anyone with average intelligence can learn to trade. This is not rocket science. However, it’s much easier to learn what you should do in trading than to do it. Good systems tend to violate normal human tendencies. Of the people who can learn the basics, only a small percentage will be successful traders.”

The way Eckhardt phrases this, there are two components to being a successful trader. You must have a baseline level of intelligence, but beyond that, the ability and discipline to follow a system become more important. This combination of skills is the reason that some extremely intelligent people end up making terrible traders.

I find this to be very encouraging. I have always considered myself to have slightly above average intelligence, but certainly not anything special. This line of thinking means that once I have met the minimum requirement for intelligence, the only thing holding me back from becoming an exceptional trader is my discipline to stick to my system under pressure .

“One common adage on this subject that is completely wrongheaded is: You can’t go broke taking profits. That’s precisely how many traders do go broke. Enquanto os amadores vão à falência sofrendo grandes perdas, os profissionais vão à falência fazendo pequenos lucros. The problem in a nutshell is that human nature does not operate to maximize gain but rather to maximize the chance of gain.”

Again, we revisit cutting losses short and letting profits run. In case anyone hasn’t noticed, this is the number one most discussed strategy in the entire Market Wizards series. Eckhardt apparently finds it so important that he brings it up multiple times. Anyone who has read The Complete Turtle Trader knows that this was also the basis of the system Eckhardt and Richard Dennis taught to their students.

What I thought was interesting about the way Eckhardt phrased this is that he broke it into two parts. The first part, cutting losses, is how amateurs lose money. Then, when amateurs graduate to professionals, they lose money by taking profits too quickly. In order to become truly great traders, professionals must graduate to yet another level.

“You’re much better off going into the market on a shoestring, feeling that you can’t afford to lose. I’d rather bet on somebody starting out with a few thousand dollars than on somebody who cam in with millions.”

This quote is just about pure motivation for me. I opened my first trading account with $10 and began saving. I built that account up to be a couple thousand dollars, mostly through saving over the course of a few years. Because of this, I feel the losses and I am extremely careful about the risks I take. I can see how someone with a lot of money could open a big account and not feel the losses.

William Eckhardt: The man who launched 1,000 systems.

When Bill Eckhardt left the University of Chicago and foresook his nearly completed PhD in mathematical logic in 1973, he did not abandon his educational pursuits; rather, he focused them on a myriad of disciplines that supported his research in creating trading systems. Eckhardt joined high school friend Richard Dennis as a trader on the Mid-America Exchange. The two would later become partners in C&D Commodities, where they created technical trading systems and launched the famous turtle trading experiment. Details of the turtle experiment have become legendary, but the proof of its value can be seen in the many highly successful trading businesses it launched, as is demonstrated by our class of Top Traders of 2010. Eckhardt launched his own commodity trading advisor (CTA) in 1991, which has produced a compound annual return of 17.35% over 20 years and earned 21.09% in 2010. In addition to building trading systems, Eckhardt has developed a science of trading and written academic papers on the philosophy of science. Here, we discuss his scientific approach to trading.

Futures Magazine: Many in the traditional investment world cling to the notion that markets are efficient. Trend-following is not valid under the efficient market hypothesis (EMH) but here you are 30 years later. Why has the EMH persisted? Talk about this anomaly.

Bill Eckhardt: The random walk model of price change has been so durable because it’s nearly correct. The difference between futures prices and certain random walks is too small to detect using traditional time series analysis. Incredibly, this difference is detectable using trading systems.

FM: How do trading systems do this?

BE: Trading systems can be highly sensitive to non-linear relations in price series. So why doesn’t this revolutionize the modeling of price series? Statistical estimators probe particular features of the price series; they are equipped with confidence levels, give information about possible models, and are useful for prediction. From the point of view of the modeler, trading systems do not locate specific features of the price series; they have no confidence levels and are useless for prediction. Worst of all, they say little about any possible model. Trading systems can be highly remunerative, but they don’t tell the modeler what he or she needs to know. In the same way models, although valuable in other respects, do not help in designing trading systems.

FM: You have spent a lifetime in trading and in research. Name a couple of simple truths that you have discovered.

BE: Improve your trading or it will degrade; there’s no coasting in this game. You can be creative in research but don’t trade creatively; in other words, stick to your systems. Trading is a little like morality in that it’s a lot easier to know what you should do than to do it. Finally, use only robust estimators and very large samples, not dozens, but thousands.

Turtle Trading: uma lenda do mercado.

Em 1983, os lendários operadores de commodities Richard Dennis e William Eckhardt realizaram o experimento da tartaruga para provar que qualquer um poderia ser ensinado a negociar. Usando seu próprio dinheiro e trocando novatos, como foi o experimento?

O experimento da tartaruga.

No início dos anos 80, Dennis era amplamente reconhecido no mundo do comércio como um sucesso esmagador. Ele transformou uma participação inicial de menos de US $ 5.000 em mais de US $ 100 milhões. Ele e seu parceiro, Eckhardt, tiveram discussões frequentes sobre seu sucesso. Dennis acreditava que qualquer um poderia ser ensinado a negociar nos mercados futuros, enquanto Eckhardt rebateu que Dennis tinha um presente especial que lhe permitia lucrar com a negociação.

A experiência foi criada por Dennis para finalmente resolver este debate. Dennis encontraria um grupo de pessoas para ensinar suas regras, e depois trocaria com dinheiro real. Dennis acreditava tão fortemente em suas idéias que ele realmente daria aos comerciantes seu próprio dinheiro para negociar. O treinamento duraria duas semanas e poderia ser repetido várias vezes. Ele chamou seus alunos de "tartarugas" depois de relembrar as fazendas de tartarugas que visitara em Cingapura e de decidir que poderia cultivar os comerciantes com a mesma rapidez e eficiência que as tartarugas cultivadas em fazendas.

Encontrando as Tartarugas.

Para acertar a aposta, Dennis colocou um anúncio no The Wall Street Journal e milhares se candidataram para aprender a negociar com os mestres amplamente reconhecidos no mundo do comércio de commodities. Apenas 14 traders passariam pelo primeiro programa "Turtle". Ninguém sabe os critérios exatos que Dennis usou, mas o processo incluía uma série de perguntas verdadeiras ou falsas; alguns dos quais você pode encontrar abaixo:

O grande dinheiro no comércio é feito quando se pode obter um longo período de baixa após uma grande tendência de baixa. Não é útil observar todas as cotações nos mercados em que se negocia. As opiniões dos outros sobre o mercado são boas a seguir. Se alguém tem $ 10.000 para arriscar, deve arriscar $ 2.500 em cada negociação. Na iniciação, deve-se saber exatamente onde liquidar se ocorrer uma perda.

Para o registro, de acordo com o método da tartaruga, 1 e 3 são falsos; 2, 4 e 5 são verdadeiros. (Para mais informações sobre comércio de tartarugas, veja Trading Systems: Corra com o rebanho ou seja o lobo solitário?)

Tartarugas foram ensinadas muito especificamente como implementar uma estratégia de acompanhamento de tendências. A idéia é que a "tendência é sua amiga", então você deve comprar futuros que saem do lado positivo das faixas de negociação e vendem breakouts baixos e baixos. Na prática, isso significa, por exemplo, comprar novos recordes de quatro semanas como sinal de entrada. A Figura 1 mostra uma estratégia típica de negociação de tartaruga. (Para mais, veja Definindo Negociação Ativa.)

Este comércio foi iniciado em uma nova alta de 40 dias. O sinal de saída foi um pouco abaixo da mínima de 20 dias. Os parâmetros exatos usados ​​por Dennis foram mantidos em segredo por muitos anos e agora estão protegidos por vários direitos autorais. Em "The Complete TurtleTrader: A Lenda, as Lições, os Resultados" (2007), o autor Michael Covel oferece alguns insights sobre as regras específicas:

Olhe para os preços em vez de confiar em informações de comentaristas de televisão ou jornal para tomar suas decisões comerciais. Tenha alguma flexibilidade na configuração dos parâmetros para os seus sinais de compra e venda. Teste diferentes parâmetros para diferentes mercados para descobrir o que funciona melhor a partir da sua perspectiva pessoal. Planeje sua saída enquanto planeja sua entrada. Saiba quando você vai lucrar e quando vai cortar perdas. (Para saber mais, leia A importância de um plano de lucros / perdas.) Use o intervalo médio real para calcular a volatilidade e use isso para variar o tamanho da sua posição. Ocupe posições maiores em mercados menos voláteis e diminua sua exposição aos mercados mais voláteis. (Para mais informações, consulte Volatilidade da medida com intervalo médio real). Nunca arrisque mais de 2% da sua conta em uma única negociação. Se você quiser fazer grandes retornos, precisa se sentir confortável com grandes drawdowns.

Funcionou?

Segundo o ex-tartaruga Russell Sands, como um grupo, as duas classes de tartarugas que Dennis treinou pessoalmente ganharam mais de US $ 175 milhões em apenas cinco anos. Dennis provou, sem sombra de dúvida, que os iniciantes podem aprender a negociar com sucesso. Sands afirma que o sistema ainda funciona bem e disse que, se você começasse com US $ 10.000 no início de 2007 e seguisse as regras originais das tartarugas, teria encerrado o ano com US $ 25.000.

Mesmo sem a ajuda de Dennis, os indivíduos podem aplicar as regras básicas do comércio de tartaruga às suas próprias transações. A ideia geral é comprar breakouts e fechar a negociação quando os preços começam a consolidar ou a reverter. Os negócios de curto prazo devem ser feitos de acordo com os mesmos princípios deste sistema, porque um mercado experimenta tendências de alta e de baixa. Embora qualquer período de tempo possa ser usado para o sinal de entrada, o sinal de saída precisa ser significativamente mais curto para maximizar as negociações lucrativas. (Para mais, veja A Anatomia dos Breakouts de Negociação.)

Apesar de seus grandes sucessos, no entanto, o lado negativo do comércio de tartarugas é pelo menos tão grande quanto o lado positivo. Devem ser esperados drawdowns com qualquer sistema de negociação, mas eles tendem a ser especialmente profundos com as estratégias de acompanhamento de tendências. Isto é pelo menos em parte devido ao fato de que a maioria dos breakouts tendem a ser movimentos falsos, resultando em um grande número de negociações perdidas. No final, os praticantes dizem esperar estar corretos 40-50% do tempo e estarem prontos para grandes rebotes.

The Bottom Line.

A história de como um grupo de não-comerciantes aprendeu a negociar grandes lucros é uma das grandes lendas do mercado de ações. Também é uma ótima lição de como manter um conjunto específico de critérios comprovados pode ajudar os comerciantes a obter retornos maiores. Neste caso, no entanto, os resultados estão perto de lançar uma moeda, então cabe a você decidir se essa estratégia é para você.