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Como você ganha dinheiro em troca de dinheiro A taxa de juros na qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Uma carteira de títulos de renda fixa em que cada título possui uma data de vencimento significativamente diferente. O propósito de. A data de vencimento de vários futuros sobre índices de ações, opções de índices de ações, opções de ações e futuros de ações individuais. Todo o estoque. Um tipo de apólice de seguro em que o segurado paga uma quantia específica de despesas reembolsáveis ​​para serviços de saúde como. Ações e políticas do governo que restringem ou restringem o comércio internacional, muitas vezes feitas com a intenção de proteger o local. Um fiduciário é uma pessoa que age em nome de outra pessoa, ou pessoas para gerenciar preços de ativos / Cotações e Cartas de Mercadorias - A Free TradingCharts é a principal fonte de cotações e preços de futuros e cotações, e outras informações de mercado, incluindo futuros e notícias sobre commodities. A TradingCharts rastreia muitas commodities e indicadores financeiros, disponibilizando as informações na forma de gráficos gratuitos de commodities e cotações de commodities intradia. Uma riqueza de recursos informativos está disponível para os envolvidos nos mercados futuros de commodities. Desfrute de acesso rápido aos preços das commodities / gráficos e cotações em que você está mais interessado usando o menu de gráficos personalizados. Certifique-se de verificar o on-line Commodity Traders Forum. um local de encontro amigável onde os comerciantes de commodities e corretores de commodities se reúnem para discutir estratégias de negociação e compartilhar experiências. Você também descobrirá um grande diretório de corretores de commodities. um glossário on-line de terminologia de futuros e um breve curso educacional sobre negociação de commodities. quotMeu Menuquot Fast AccessETMa Evolução Cadastrou-se em Abril de 2011 Status: Cortar suas perdas, montar seus vencedores. 2.631 Postes Trading System Lab irá gerar automaticamente Trading Systems em qualquer mercado em poucos minutos usando um programa de computador muito avançado conhecido como um AIMGP (indução automática de código de máquina com programação genética). A criação de um sistema de negociação dentro do Trading System Lab é realizada em 3 etapas fáceis. Primeiro, é executado um pré-processador simples que extrai e pré-processa automaticamente os dados necessários do mercado com o qual deseja trabalhar. A TSL aceita dados CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, Internet grátis, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binário e Internet Streaming. Em segundo lugar, o Trading System Generator (GP) é executado por vários minutos, ou mais, para evoluir um novo sistema de negociação. Você pode usar seus próprios dados, padrões, indicadores, relacionamentos entre mercados ou dados fundamentais no TSL. Em terceiro lugar, o Trading System desenvolvido é formatado para produzir novos sinais do Trading System a partir da TradeStation ou de muitas outras plataformas de negociação. O TSL irá escrever automaticamente Easy Language, Java, Assembler, código C, código C e WealthLab Script Language. O Sistema de Negociação pode então ser negociado manualmente, negociado através de um corretor ou negociado automaticamente. Você pode criar o Sistema de Negociação sozinho ou nós podemos fazer isso por você. Então, você ou seu corretor podem negociar o sistema manualmente ou automaticamente. Domine sua configuração, domine-se. (NQoos) Registrado em Apr 2011 Status: Cortar suas Perdas, Montar seus Vencedores. 2.631 Mensagens Sexta-feira, 28 de outubro de 2016 Jerry Parker sobre a volatilidade Já faz um tempo que eu não li Michael Covels The Complete Turtle Trader - a história do famoso experimento Turtles com Richard Dennis e William Eckhardt e seu grupo de seguidores em meados dos anos 80 . Sempre que você lê um antigo favorito depois de um tempo, você tende a descobrir algumas pequenas pepitas que você pode ter ignorado anteriormente. Por exemplo, hoje me deparei com o seguinte trecho com citações de Jerry Parker: “Jerry Parker descobriu que suas melhores tendências geralmente começam com uma volatilidade muito baixa nas primeiras inscrições. Ele disse: “Se a recente volatilidade é muito baixa, não 5 em ouro, mas 2,50 em ouro, então vamos jogar em uma posição muito grande. A análise de Parkers mostrou que uma medida baixa de N no momento da entrada era uma coisa boa. Ele disse: “Eu posso ter uma posição realmente grande. e quando a volatilidade é baixa, isso geralmente significa que o mercado está morto há algum tempo. Todo mundo odeia o mercado, teve muitos perdedores consecutivos, consolidação apertada. E então, à medida que se move através desses altos níveis, entramos em ação. "Agora, conforme explicado neste post, coloco a contração da volatilidade antes da entrada como uma parte fundamental da minha própria negociação. No entanto, aprendi isso lendo os gostos de Thomas Stridsman, e também a seguinte citação da entrevista de Paul Tudor Jones Market Wizards: “A premissa básica do sistema é que os mercados se movem bruscamente quando se movem. Se houver uma expansão de faixa repentina em um mercado que tem sido negociado de forma restrita, a natureza humana é tentar diminuir esse movimento de preço. Quando você obtém uma expansão de alcance, o mercado está enviando um sinal muito forte e claro de que o mercado está se preparando para seguir em direção a essa expansão. Embora olhar para a contração da volatilidade não fizesse parte das regras originais da Tartaruga, eu encontrei É muito interessante que Jerry Parker tenha percebido isso, e algumas das outras tartarugas reconheceram isso também. No documento original do Turtle Rules, que circula na internet, afirma que o quot. se a volatilidade de um determinado mercado fosse menor, qualquer tendência significativa resultaria em uma vitória considerável, porque as Tartarugas teriam realizado mais contratos dessa mercadoria de menor volatilidade. ”Na minha própria negociação, levei esse conceito básico para um estágio mais avançado. Porque eu coloco uma grande ênfase (correta ou incorretamente) na medição da volatilidade, se eu considerar que a ação do preço atual é muito volátil, então eu não aceito o trade - de fato, minhas próprias scans agora incluem este elemento como uma das condições. Isso é algo que Larry Hite também falou. A quarta coisa que o Mint faz para gerenciar o risco é a volatilidade da pista. Quando a volatilidade de um mercado se torna tão grande que prejudica a relação risco / retorno esperada, vamos parar de negociar esse mercado. De modo geral, como eu uso uma medição de True Range para determinar a parada inicial, quanto menor a volatilidade , quanto maior o tamanho potencial da posição, respeitando seu risco monetário por negociação. Isso também significa que o preço tem que mover uma distância menor em seu favor para gerar cada unidade de lucro. Ou, em outras palavras, quanto mais volátil for o estoque ou instrumento no ponto de entrada, mais o preço terá que ser movido para tornar cada unidade de lucro. É geralmente aceito que o estado de mercado ideal para um seguidor de tendências é um estado de tendência (obviamente) e silencioso. Quando você insere uma nova posição com base em uma nova alta ou baixa sendo feita, você nunca sabe se uma tendência se desenvolverá. No entanto, ao procurar configurações silenciosas, isso significa que o nível inerente de volatilidade é atualmente baixo. Ao olhar para mercados de comércio que são silenciosos no ponto de entrada pretendido, estou esperando inclinar as chances ainda mais a meu favor, evitando as configurações mais instáveis ​​e voláteis. Domine sua configuração, domine-se. (NQoos) Registrado em Apr 2011 Status: Cortar suas Perdas, Montar seus Vencedores. 2.631 Posts Quando se trata de lendas no mundo do comércio, o nome Larry Williams surge com freqüência. Larry é o criador do último oscilador e do Indicador Williams R. Além disso, ele escreveu muitos livros populares. Sua reivindicação à fama está levando uma conta de 10.000 para 1.100.000 durante a competição de 12 meses conhecida como Campeonato Mundial de Futuros. Curiosamente, sua filha, Michelle Williams venceu o mesmo concurso aos 17 anos. Aposto que uma pequena ajuda do papai foi muito com essa. Embora a história impressionante de Larry seja bem conhecida por muitos, há outro comerciante que também fez o mesmo quando se trata. levar uma pequena conta a grandes somas. Esse comerciante é Sheldon Knight. Em 1986, Sheldon pegou uma conta de 75.000 e aumentou para mais de 1 milhão em um ano. Mais tarde ele dobraria sua conta em 1989. Sheldon era na verdade um aluno de seminário de Larry em 1985. Na época, poder de computador pessoal e plataformas de negociação não eram o que temos hoje. Sheldon estava trabalhando na indústria aeroespacial ao desenvolver suas idéias de negociação. Ele usaria seus computadores de trabalho para testar seus conceitos e modelos de negociação. Sheldon era um operador sistemático que usa um programa de computador para quantificar o desempenho de seus métodos de negociação. Claramente ele estava muito à frente da maioria das pessoas no campo da negociação quantificável. Então, por que eu trago essas histórias incríveis? Não é apenas inspiração. Em vez disso, essas histórias são uma introdução para destacar o estilo de negociação usado por Larry e Sheldon. Ambos os traders usaram um estilo similar para levar uma pequena conta de sementes para algo muito maior em um período muito curto de tempo. Na minha opinião, há dois aspectos importantes para essas histórias que podem ter um impacto no seu próprio comércio hoje. O primeiro é o seu método de negociação. Bem, vamos repassar isso ao longo do artigo. O segundo aspecto é o algoritmo de dimensionamento de posição que eles usaram. Eu não vou ultrapassar o tamanho da posição neste artigo, mas foi fundamental para o seu sucesso. Por enquanto, vamos ver como eles fizeram isso, analisando o método de negociação usado por Larry e Sheldon. Como eles fizeram isso É óbvio que para levar uma conta de 10.000 para mais de um milhão, há alguma sorte envolvida. Mais importante, você tem que assumir muito risco. Você tem que estar disposto a suportar grandes perdas. Talvez até 50 ou 60 às vezes. Isso é realmente psicologicamente difícil de fazer. Você deve ser completamente desapegado do seu dinheiro e disposto a perder a maior parte dele. Na verdade, você tem que estar disposto a perder tudo isso. Tal jogo não está mentalmente ao alcance de todos. Soprando 10.000 não seria bom para a maioria das pessoas. Mas podemos pegar qualquer informação de Larry e Sheldon para usar em nossa abordagem mais contida ou conservadora do comércio? Então, o que Larry e Sheldon usaram como base para seu sistema de negociação? Foi um sistema de negociação complicado com muitas regras e filtros? Ou foi um sistema de negociação inteligente que analisou o fluxo de ordens de mercado e fez previsões para o futuro com uma rede neural? sistema de escalpelamento a curto prazo que lhes permitia fazer muitos negócios ao longo do dia. Bem, não. Não foi nada disso. Na verdade, o conceito de negociação usado é bastante simples e conhecido. Então, o que era Larrys e Knights? O grande segredo de seu método de negociação era o intervalo de abertura / breakouts de volatilidade. Existem muitas variações neste tipo de método. Em essência, todos os conceitos tentam comprar em um nível acima do mercado aberto e vender-short em um determinado nível abaixo do mercado aberto. Esse nível predeterminado é conhecido como nível de quebra, alongamento ou deslocamento. Por exemplo, talvez nos mercados abertos nós colocamos uma parada de compra na alta de ontem e colocamos uma ordem de venda curta na baixa de ontem. Então, simplesmente esperamos que nosso pedido seja preenchido e gerencie o negócio. Como você pode imaginar, existem muitas fórmulas para determinar um nível de fuga. Outro comerciante famoso sobre o qual ainda não falávamos, que era menos agressivo, mas se tornou uma lenda por si só, era Toby Crabel. Toby tornou-se gerente de dinheiro e gerenciou bilhões de dólares usando esse método. Ele também escreveu uma série de artigos no final dos anos 80 sobre a abertura do intervalo e, em seguida, um livro, Day Trading Com Padrões de Preço de Curto Prazo e Opening Range Breakout. Este livro é um clássico de culto que, apesar de ter sido esgotado por quase 20 anos, cópias que aparecem na Amazon são frequentemente vendidas por até 1.000.00 Sheldon, Larry e Toby têm sua própria maneira de calcular esse deslocamento. Vamos agora olhar para cada um desses métodos. O conceito principal de cada um desses métodos é calcular um nível de ruído e deixar o nível de fuga fora desse nível. O deslocamento do Crabel Stretch é calculado da seguinte forma: BreakoutLevel Average (minlist (Abertura de dados2 Baixa de dados2, Alta de dados2 Abertura de dados2), 10) É basicamente o mínimo de quão longe, em média, o mercado se move para fora de uma determinada dia. Na fórmula da TradeStation acima, vamos supor que os dados 2 são dados diários. Em seguida, o deslocamento de Sheldon Knights foi um pouco diferente porque ele usou as diferenças entre o mais alto e o mais baixo em um determinado número de dias. BreakoutLevel Maior (Dados altos2, 10) Menor (Dados baixos2, 10) Finalmente, o método Larry estava simplesmente usando uma porcentagem da faixa média diária ou intervalo verdadeiro. RangMultAverage (TrueRange de Data2, Period) O período normalmente usado é de 3 dias. Esses sistemas foram desenvolvidos como padrões com configurações acionadas usando breakouts de intervalo de abertura. Eles costumavam ter lucros-alvo, paradas e filtros. Eles também usaram diferentes níveis de breakout dependendo se você estivesse em um mercado de touro ou urso. Uma licença para imprimir dinheiro Os bons e velhos tempos Durante os anos em que nossos famosos traders estavam gerando retornos massivos com seus sistemas de negociação de intervalo de abertura nos mercados futuros de commodities, os pits de commodities prevaleceram. Olhando para trás durante este tempo, alguns diriam que os sistemas de intervalo de abertura eram uma licença para imprimir dinheiro. Naturalmente, dentro da comunidade comercial mais ampla, houve uma onda de muitos sistemas de negociação que utilizaram algum tipo de método de intervalo de intervalo de abertura. Mas nada dura para sempre. Mais pessoas tinham acesso ao poder de computação que lhes permitia realizar sua própria análise de mercado. Isso permitiu que mais backtesting fosse realizado em diferentes ideias, incluindo a abertura de intervalos de exibição. Isso, por sua vez, resultou em mais pessoas capazes de testar e implementar métodos de negociação de intervalo de intervalo de abertura. No topo desses desenvolvimentos, uma mudança radical começou a acontecer com os mercados. Ou seja, o advento do mercado eletrônico. O Mercado Eletrônico Matou Falhas na Faixa Aberta Com o surgimento dos mercados eletrônicos e a morte das covas, o mercado tradicional aberto perdeu seu significado. Lembrem-se de que cada um dos mercados futuros abriu em momentos ligeiramente diferentes, das 7h30 às 10h30 todos os mercados de commodities foram abertos, de modo que não havia apenas um momento que fazia sentido; assim, uma vez fechado, não havia tempo de abertura. Os índices de ações e ações ainda tinham as 9:30 de Nova York abertas à chave, de modo que não pararam totalmente como as commodities fizeram. No mundo das commodities, sabemos que tivemos mercados de 24 horas, que permaneceram próximos por 45 minutos a algumas horas. Isso destruiu o poder desse método de negociação. Outro fator provável no desempenho reduzido desse modelo de negociação é o quão conhecida é essa estratégia. Essa técnica de negociação não é exclusiva ou desconhecida. Na verdade, é amplamente conhecido e entendido. Para ajudar a demonstrar o desvanecimento dessa estratégia, você pode usar as informações publicadas na Crabel Capital Management. Lá você encontrará retornos mensais e anuais desde 1998. Criei um gráfico simples que exibe os retornos anuais desde 1998. Então apliquei uma linha de tendência linear através dos dados (linha vermelha). A tendência é clara. systemtradersuccess / wp-co. ce-500x337.png clique para ampliar Podemos consertar a abertura intervalo fugas para trabalhar novamente Podemos aplicar uma torção para a faixa de intervalo de abertura para melhorar os resultados Ou, é a fuga intervalo de abertura simplesmente vai desaparecer no esquecimento Na próxima semana artigo Im vai apontar um pedaço de código inteligente que traz o conceito de intervalo de abertura para a era moderna do comércio eletrônico. Essa técnica usa um método proprietário para calcular um mercado dinâmico aberto em vez de depender de um mercado fixo aberto com base em um tempo estático. Ele pode fazer maravilhas ao ressuscitar esses sistemas de intervalo de intervalo de abertura. Fique atento para as próximas semanas artigo Master Your Setup, Master-se. (NQoos) O ORB (Open Range Breakout). ORB Sistema de Negociação e Conjunto de Indicadores para a TradeStation8482 Uma abordagem analítica quantitativa para negociar ações, ETFs e futuros. Supera os instrumentos de negociação que acompanham o SampP 500 Index Funciona com muitos mercados, incluindo ações e ETFs Swing Trading System Todos os pedidos feitos no final do dia Capacidade de executar em modo totalmente automatizado para que você não precise verificar o sistema todos os dias Escrito em 100 Easy Language com todo o código-fonte fornecido a você Visa alto lucro líquido com fator de lucro confortável Inclui dois sistemas Fácil de personalizar para diferentes mercados Características exclusivas do sistema de negociação ORB Utiliza análise quantitativa para determinar as oportunidades de negociação. Usa uma maneira única de identificar oportunidades de negociação. Fácil de usar. Descubra e coloque negociações em segundos. Código fonte completo e divulgação de todas as regras de negociação. Indicador TradeStation Show Me para procurar sinais ORB e para uso com o RadarScreen. Estratégia TradeStation, indicador TradeStation e espaço de trabalho TradeStation. We8217ve desenvolveu e ORB ajustado de desempenho para executar bem em timeframe diários. O ORB é parametrizado de tal forma que pode ser ajustado pelo usuário para alterar seu comportamento. As configurações padrão são ajustadas para negociação de período diário do contrato de futuros do SampP 500 (e-mini geralmente o símbolo de ticker ES). Além das configurações padrão, fornecemos três afinações adicionais do sistema de negociação ORB: 1. Uma versão de alta probabilidade para o ES 2. Uma versão de lucro alto para o ES 3. Uma versão de negociação de ações ajustada para a alta volatilidade dos estoques A versão probabilística do sistema ORB aumenta o fator lucro, eliminando negociações de maior risco. Esta é a curva de capital para a versão standard. Nenhuma alteração foi feita no sistema desde a publicação original em maio de 2013. As seguintes tabelas de resultados de desempenho são para o ORB padrão e a versão de alta probabilidade que negocia o contrato futuro do E-mini SampP 500. O sistema tem uma segunda entrada opcional e, consequentemente, aproximadamente 50 das negociações acabam tendo 2 contratos nesta amostra. Comissão de 5 por mais 25 escorregões por turno redondo são contabilizados nestes resultados. Sinais de tráfego automáticos. 2015.08.01.png O sistema de negociação ORB pode ser aplicado a qualquer mercado, incluindo ações individuais. Usando os parâmetros incluídos no sistema, também mostraremos como você pode ajustar o sistema ORB para ter um bom desempenho com a maior volatilidade dos mercados de ações. Abaixo você encontrará alguns exemplos de relatórios de desempenho criados usando o sistema de negociação ORB aplicado a ações individuais. O relatório inclui todos os negócios para cada ação entre 01/01/00 e 04/11/13. Cadastrou-se em Abril de 2011 Status: Cortar suas Perdas, Montar seus Vencedores. 2.631 Postagens Uma abordagem sistemática para construir e desenvolver um modelo ou estratégia de negociação. Tem sido um par de anos desde que eu revisei esta ideia de negociação potencial de uma estratégia de escalpelamento de futuros de moeda Euro. Sobre a série de artigos, que estão listados abaixo, tenho filtrado filtros para demonstrar como eu adiciono filtros diferentes a um sistema com base nas condições de mercado. Com relação ao teste de filtros diferentes, você notará que sempre volto ao sistema de linha de base ao testar um novo filtro para ajudar a reduzir o ajuste excessivo do sistema aos dados históricos. Está no sistema de linha de base, onde determinará se uma dada regra é digna de consideração dentro do sistema final de negociação. Primeiro, vamos voltar ao nosso segundo artigo, onde descobrimos que o nosso envelope estava longe de ser um valor ideal e longe de ser um outlier - o que é bom. Também descobrimos que à medida que aumentávamos o tamanho do nosso envelope, cada operação gerava mais lucro por negociação, em detrimento de gerar menos transações. Eu concluí para deixar nosso valor 1 como está, mas vou adicionar isso como um parâmetro de entrada para a próxima versão do sistema (disponível abaixo). A razão pela qual estou fazendo isso é para quando eu uso TradeStations Walk Forward Optimizer no caminho, eu gostaria de usar esse parâmetro como um dos valores para otimizar. Em seguida, adicionamos as regras de tempo que demonstraram que as horas silenciosas, conforme definidas pelo fuso horário central, melhoraram drasticamente os resultados. Finalmente, no último artigo, determinamos para remover os extremos de volatilidade de desempenho aprimorado. Todos esses filtros fazem algum tipo de sentido lógico. O mercado tende a ser mais agitado durante as horas de silêncio e evitar altos tempos de volatilidade reduz as negociações perdidas. Mas parece haver um problema, já que nenhuma negociação parece ser tomada. Nenhum comercio sendo levado Foi apontado para mim que se voce baixar a versao atual da Estrategia de Escalpelamento de Futuros da Moeda do Euro e WorkSpace da TradeStation, nenhum comercio e feito. Eu reduzi o problema para o filtro de volatilidade. Em suma, nosso filtro estava desativando todas as negociações porque nenhuma caiu dentro da nossa faixa de volatilidade desejada. Essa raiva foi 60 lt X lt240. O intervalo do Euro varia, conforme medido pelo nosso código de modelo de negociação, tem intervalos bem acima disso. Muitas vezes, valores de 900, 1.000 ou até 2.000. Eu não estou ciente do motivo pelo qual a escala aparentemente mudou, mas aconteceu. O resultado final é que nenhum negócio estava sendo feito. Assim, precisamos testar o filtro de volatilidade novamente. Testando o ambiente e a linha de base Antes de fazer isso, quero apenas revisar as configurações ambientais e os resultados da linha de base. No período de amostragem de 2000 2011. Iniciando o tamanho da conta de 10.000. 1 contrato por negociação. O PampL não é acumulado ao patrimônio inicial. 17,50minutos deduzidos por viagem de ida e volta para comissões e derrapagens. Não há paradas. Abaixo estão os resultados da linha de base, começando com a curva de capital seguida por um relatório de desempenho. systemtradersuccess / wp-co. ve-500x441.png Curva de eqüidade de linha de base do Scalp do Euro Desempenho de linha de base do Scalp de Euro Agora vamos voltar a testar o filtro de volatilidade. Testando Volatilidade Filtrar Novamente Para realizar nosso teste de volatilidade eu preciso primeiro capturar a volatilidade no gráfico diário. Lembre-se, estamos negociando em um gráfico de 5 minutos, então como fazemos isso? Bem, na TradeStation existem funções EasyLanguage incorporadas que podem capturar os elementos de preço diários como aberto, alto, baixo e próximo do período de tempo diário. No entanto, vou mostrar uma técnica que requer a adição dos dados de preços diários ao nosso gráfico de 5 minutos existente. Estou fazendo isso porque essa é uma habilidade valiosa, inserindo diferentes períodos de tempo em um único gráfico. Saber como fazer isso permite que você crie sistemas de negociação que podem acessar vários períodos de tempo dentro de um único gráfico. Isso permitirá que você gere sinais em um gráfico diário e negocie em um gráfico de 5 minutos, por exemplo. Para aprender a inserir outro cronograma em um único gráfico, leia o artigo Acessar dois períodos de tempo no EasyLanguage. O código a seguir é executado quando a sessão do Euro termina. Ele simplesmente calcula o intervalo de dias de fechamento e, em seguida, calcula a média de 12 dias dos intervalos diários. Este valor médio será o nosso índice de volatilidade, que determinará se tomaremos ou não negócios. If (Time SessionEndTime (1,1)) Então Begin ocRange (HighD (0) - lowD (0)) Pricescale ocRangeAvg Média (ocRange, 12) volFilter ocRangeAvg gt ivol e ocRangeAvg lt ivol200 End Em seguida, definimos um flag booleano, volFilter. com base em um intervalo específico de volatilidade. Ou seja, se a volatilidade estiver entre um intervalo específico de valores, definimos nosso sinalizador indicando OK (true) para realizar transações no ambiente de mercado atual. Usando o recurso de otimização de TradeStations Im vou executar o sistema de negociação sobre os dados históricos 20 vezes. Para cada iteração, o filtro de volatilidade será alterado para produzir uma faixa específica de 200 pontos onde as negociações serão realizadas. A primeira iteração testará a faixa de volatilidade entre 200 e 400, depois a próxima entre 400 e 600 e assim por diante. Isso nos dará uma idéia se a volatilidade faz parte do sucesso do modelo de negociação. Por favor note, estou aplicando o filtro de volatilidade para o modelo de negociação de linha de base não o modelo de negociação com o filtro de tempo. Eu quero testar independentemente o filtro de volatilidade para ver como isso sozinho afeta o desempenho. Neste momento, não quero empilhar os filtros uns em cima dos outros. Abaixo estão os resultados do estudo de volatilidade. O eixo x contém o intervalo de volatilidade conforme medido pelo nosso cálculo explicado acima. O eixo y contém o lucro líquido em dólares. systemtradersuccess / wp-co. dy-500x374.png Isso é um pouco agitado. Não há um intervalo vencedor claro. De um modo geral, os bares mais rentáveis ​​caem todos dentro do intervalo de 600-3.000 ainda, dentro desse intervalo existem três das maiores barras perdedoras também. Fui em frente e selecionei esse intervalo e permiti que a estratégia fosse executada. Os resultados estão abaixo. systemtradersuccess / wp-co. ve-500x452.png systemtradersuccess / wp-co. ly-500x529.png No final, isso não parece ser uma grande mudança. Eu não posso justificar manter esse filtro adicional. Seguindo em frente, eu notei algo interessante quando se olha para o período de tempo entre negociações vencedoras e negociações perdedoras. Saída Baseada em Tempo Ao revisar o relatório de desempenho da linha de base, notei que muitos dos negócios perdedores eram negociações que tinham longos tempos de espera. As negociações vencedoras costumavam ser lucrativas em alguns bares. Você pode ver isso consultando o relatório de desempenho abaixo. systemtradersuccess / wp-co. - Bar-Count. png Ganhar comércios exigidos segurando por cerca de cinco barras, em média. Por outro lado, as negociações perdidas foram realizadas em torno de 24 barras, em média. Talvez possamos adicionar um limite de tempo em todos os nossos negócios abertos. Como os negócios vencedores tendem a ter um período de detenção muito mais curto, talvez possamos sair de uma negociação após o número X de barras. Isso pode reduzir alguns lucros, mas também reduzir o rebaixamento. É definitivamente vale a pena testar. Eu criei uma nova entrada chamada maxHoldTime, que será o número de barras para manter uma negociação aberta antes de fechar. Por exemplo, se maxHoldTime é três, isso significa que uma vez que uma negociação é aberta, ela será mantida por três barras (15 minutos). Se o seu ainda um comércio aberto após esse período, ele será fechado. Eu uso o recurso de otimização TradeStations para iterar entre 2-20 barras. Abaixo estão os resultados. O eixo x representa as barras máximas para manter uma negociação, enquanto o eixo y contém o lucro líquido em dólares. systemtradersuccess / wp-co. it-500x370.png Bem, isso não parece ajudar. Mesmo no tempo de espera ideal de 11 barras, obtemos muito menos lucro e o lucro médio por negociação cai para 8,16. Eu realmente pensei que estava em algo aqui, mas parece um outro beco sem saída. Resumo Para encerrar este é o ponto em que nos posicionamos com a nossa estratégia de escalpelamento de futuros em moeda Euro. Nós só temos um filtro baseado em tempo depois de determinar que o filtro de volatilidade recentemente testado não está melhorando os resultados da linha de base. Se você se lembrar, o filtro baseado em tempo limita a negociação para o que eu chamo de horas silenciosas. Para obter mais informações sobre esse filtro, consulte Testando uma estratégia de escalabilidade de futuros de moeda do euro, Parte 2. Abaixo estão os resultados do nosso atual modelo de negociação nos dados da amostra. systemtradersuccess / wp-co. 2016-11-02.png systemtradersuccess / wp-co. 02-500x441.png No próximo artigo, vou continuar a abordar esse modelo de negociação para ver se consigo melhorar os resultados. Depois disso, é hora de testar isso nos dados fora da amostra e ver como ele se mantém. Downloads Imagens Anexadas (clique para ampliar) Entrou em Apr 2011 Status: Reduza suas Perdas, Monte seus Vencedores. 2.631 Mensagens A Tendência Eterna Pergunta a seguir: Devo sair cedo com lucros ou seguir a tendência, acumular meus lucros e depois sair depois de uma reversão e devolver alguns lucros em alguns casos experimentados por mim até 50 saídas tão importantes quanto pontos de entrada? Questão "Fiz minha fortuna vendendo muito cedo", uma citação do Barão Rothschild usada para um jogo de investimentos por John Hussman. John Hussman inventou um jogo chamado "Baron Rothschild" como uma ferramenta de ensino baseada em um processo simples de gerar retornos de um conjunto de cartas. A sequência de cartões pode gerar um registro de desempenho. Pense nisso como uma forma de simulação de Carlo Monet a partir de uma distribuição de retorno. O jogador pode chamar stop após qualquer número de picks ou ele pode continuar a puxar cards de retorno para aumentar seu desempenho. Hussman acha que um número limitado de escolhas será melhor do que desenhar mais cartas para aumentar os retornos. Há alguma matemática interessante aqui sobre os tempos ótimos de parada e se todo ou parte do dinheiro é investido, mas deixaremos isso para outra discussão. Veja Spencer Jakabs Heads eu ganho, Tails eu ganho para a referência e descrição adicional do jogo. Este jogo e a conclusão de Hussman levam a um dos velhos problemas de tendências e investimentos em geral. Se você sair cedo das negociações vencedoras Na tendência, a ideia é que você mantenha suas posições longas em qualquer tendência, desde que o mercado esteja subindo. Você pode ter um stop, mas você deve estar disposto a desistir de uma reversão de curto prazo para permanecer em uma posição. Porque você não sabe quando a parte superior ou inferior do mercado irá ocorrer, basta segurar posições, mesmo que isso signifique devolver alguns lucros. O conselho de investimento mais geral é simples, segure seus vencedores e venda seus perdedores. Hussman está disposto a dizer que se afastar antes que os topos ou os fundos estejam sempre melhores do que esperar pelo pico ou pelo vale e depois devolver alguns lucros. Essa questão é fundamental para todas as estratégias de investimento, embora tenha havido um trabalho limitado e fornecido uma resposta clara. Claramente, a pesquisa do fator de risco de momentum sugere que seguir o comportamento passado com posições de detenção até que o momento de reversão tenha sido uma estratégia bem-sucedida. No entanto, também há trabalho que mostra que a estratégia de momentum está sujeita a risco de colisão ou a uma grande reversão. Alguns argumentaram que o prêmio de risco é recebido porque há risco de colisão com estratégias de momentum. Maiores retornos vêm com maior risco. Nosso gráfico simples tenta resolver o problema principal. Se você continuar a jogar o jogo e manter uma posição quando não sabe quando haverá uma reversão, posso argumentar que essa questão de gerenciamento de lucros ou de saída e gerenciamento de risco é mais crítica do que a questão de como você identifica uma tendência. . Imagem anexa (clique para ampliar) Tendência após os assistentes Outubro 29th, 2016 Os assistentes estavam bem no vermelho no mês passado, e dois meses antes do final do ano, o desempenho acumulado no ano também é negativo. Outra notícia do mês passado foi o fechamento de um fundo de investimento da Turtle, a Saxon Investment, como mencionado em seu site. O Saxon Investment foi criado por Howard Seidler, parte do experimento de negociação do Turtle. Abaixo estão os resultados completos a partir do final de outubro de 2016: Imagem anexada (clique para ampliar) Entrou em Apr 2011 Status: Reduza suas perdas, monte seus vencedores. 2.631 Posts A Strong Buy Todas as principais moedas USD revelando a força a longo prazo, por Gabriel Grammatidis Impaciência ou mesmo euforia são duas emoções mais prejudiciais para o sucesso comercial. A capacidade de saber quando ficar fora do mercado é uma das principais tarefas de negociação da Vans (consulte Necessário uso comercial crítico). Nesse último artigo, escrevi sobre a consolidação lateral prolongada, porém saudável, no EURUSD. Durou por mais de um ano após o euro ter caído tanto contra o dólar no ano anterior. Com essa típica consolidação de tendência a se completar, o USD mostra uma forte tendência de alta agora que só precisava de algum tempo para recuperar a força em sua subida. O dólar está se fortalecendo em relação ao que em geral, mais forte em relação a muitas moedas e especificamente em relação ao euro. EURUSD Continuando sua Tendência de Baixa de Longo Prazo A quebra do nível crítico 1.0910 no par EURUSD (ver linha roxa no gráfico) criou um forte impulso para a faixa inferior da consolidação lateral nas últimas semanas (leia o artigo acima - indicando este nível crítico). O intervalo de 1,0910 também bloqueou a meta de preço de 0,8000. Por favor, esteja ciente de que esta meta é superior a 2000 pips (ou 25) abaixo do preço atual, o que oferece aos investidores e comerciantes excelentes oportunidades de comércio (do gráfico semanal até o gráfico de 5 minutos). Em qualquer caso, o preço não deve fechar acima da altura da barra vermelha de rejeição (3ª barra da direita). Este nível muito importante foi criado quando os mercados souberam dos resultados das eleições presidenciais nos EUA. Um monte de participantes do mercado foram pegos com o pé errado e esse preço representa um lugar ideal para colocar uma parada para uma posição de longo prazo para montar um EURUSD curto em direção ao seu nível alvo. No curto prazo, há dois possíveis movimentos de preços: o preço encontra resistência provavelmente na consolidação baixa e recuará em direção ao nível crítico. Isso seria um recuo saudável ou o preço poderia romper imediatamente o nível de consolidação e aumentar sua dinâmica descendente. Uma falha no recuo desta forte consolidação baixa seria de fato um sinal de um USD muito forte. Múltiplos negócios do EURUSD em novembro Estas últimas 2 a 3 semanas ofereceram excelentes oportunidades de negociação para todos os três sistemas que eu negocio (e que eu ensino no Forex Trading Workshop). Veja as numerosas configurações de comércio identificadas pelo número do sistema no gráfico de 60 minutos abaixo. As caixas cinza mostram cada negociação individual e indicam os níveis de entrada e de parada inicial. De hora em hora, mais de 10R estavam disponíveis em poucas semanas em apenas um par. Isso mostra o poder de negociar com a tendência no prazo mais alto. Uma vez que um período de tempo maior lhe dá uma vantagem direcional clara, você pode facilmente escalar na construção de uma posição de negociação ou fazer crescer uma day trade em uma grande operação de swing. Você pode ver a consolidação semanal baixa (a linha cinza horizontal em 1.0546) representando forte suporte A falha do último padrão S1 em entregar uma negociação vencedora exatamente nesse nível é um bom sinal de contra-tendência longa indicando o início de um recuo geral ( descrito anteriormente). Due to the fractal nature of the markets, patterns like this appear regularly in several timeframes with good trends like this. In these kind of conditions, you should definitely trade systems that help you stay in the markets. I am always interested to hear all of the reasons that people use to explain why certain price moves happened (Trump won the election, etc.). I have a strong belief that news does not make price move but that price moves from one level to the next one because of the inherent dynamics of the chart. This is why reading price chart patterns is so important charts really do tell you what is going on in the markets. What is the USD Index Doing Now The USD Index is an index calculated as the weighted average of 6 important currencies against the USD (being EUR, JPY, GBP, CAD, SEK and CHF). The USD Index has been calculated since 1973 and is listed as a currency future on the ICE futures exchange. You can also trade the USD Index through the ETF called UUP (Powershares) that tracks the index very well. The Index is said to be a leading indicator reflecting the market dynamics of the Forex market. It just sent out a signal that the Forex market overall is in strongly trending mode again For most of the time since 2008, the USD Index has been in a sideways range (see monthly chart below). The up move in early 2015 which broke prior highs was a first sign of a developing uptrend. A one-leg move, however, does not yet make an uptrend. The consolidation that followed formed a long-term setup signal in a classic Busted Breakout pattern (System S1). The entry and stop levels for this long-term trade are indicated in the chart. That trade is currently running for other peoples stops above the prior high (see orange line) and the trade is break-even now as a worst case. If a Busted pattern occurs in a beginning trend, it gives you good early signal of a strong trend developing. Target 1 at the 115 level is the projected target coming out of the S1 entry signal. Target 2 above 130 is the more aggressive target that clusters with the high of the USD Index in 2002. These levels act like magnets pulling the price higher. Now that the USD Index made a higher high, it is technically in early uptrend mode with a lot of room to go to meet its target levels. As an early indication to the Forex market as a whole, this S1 Busted pattern gives traders a high probability that other FX pairs are going into trend mode soon. Get prepared now to trade the multiple Forex trends in the coming months and years. This monthly US Index chart can be a guide to you revealing the trendiness of the FX markets (read more about the many advantages Forex trading offers Ten Reasons to Trade Forex ). Heres another currency pair with a high likelihood to start trending again shortly. EURCHF About to Resume Downtrend EURCHF has been in refresher mode for quite some time. If you have been following my articles, you might remember that I outlined the likely scenario after the unpeg occurred about 1 year ago (see Starting Signal for Extended Currency Trends ). The unpeg created a huge move down of the EURCHF in trend direction. That pronounced move, similar in scope to the EURUSD, required price to pause and regain strength again. By now prices have pulled back nicely to the Big number of 1.1000 as well as rejoined with the 21EMA (see monthly chart below). Actually you can clearly see how the monthly bars have found support and resistance at the 8EMA respecting the 21EMA and how the price bars have become very tight. These signs indicate that the very healthy pullback is nearing its end. The rounded consolidation is showing the first signs of ending with the breaking lower of the last small red bar (see red line). This triggered a short entry based on System 3 (3TMA). Being able to set a tight stop protected by the 21EMA above as well as the Big number (1.1000) represents two edges already helping this trade. This pair and the other CHF pairs are back on my list of very promising long-term trends. Over the coming weeks and months, many excellent short, medium and long-term trading opportunities for low risk Forex trades will present themselves. Now is the time to put together your game plan with multiple edges to profit from these trending currency pairs. Now is the time to more actively stalk the markets for easy to identify low-risk setup patterns. Most of the CAD, JPY and AUD pairs have already been trending nicely for quite some time. Now the USD and CHF pairs are about to join the other pairs in major trend moves. You can see these long-term trends beginning in the charts above. Whether you want to open investment positions (using the weekly or daily chart), swing trade the 4-hour chart, or day trade the 5 minute charts, the opportunities are going to be plentiful. With these nascent trends, the leverage, the liquidity, and the 24-hour-trading the Forex market offers, you have to ask yourself: why arent you trading currencies yet (Note: Even if you are not set up to trade Forex yet, you could still trade these trends using currency ETFs. You could short the EURUSD through EUFX or the double leveraged EUO. Likewise, you could simply go long the USD with the ETF symbol UUP. For the EURCHF trade mentioned above, Europeans could short a 5x leveraged EURCHF ETF - though that offering may not be available in other geographies.) For more information on how to scale-into a trade pyramid (position-trade) or transfer a day-trade into a swing-trade please click here to view my Trade of the Week video. Good trading, Gabriel Grammatidis Attached Images (click to enlarge) Inside a Moneymaking Machine Like No Other The Medallion Fund, an employees-only offering for the quants at Renaissance Technologies, is the blackest box in all of finance. by Katherine Burton - November 21, 2016 Sixty miles east of Wall Street, a spit of land shaped like a whales tail separates Long Island Sound and Conscience Bay. The mansions here, with their long, gated driveways and million-dollar views, are part of a hamlet called Old Field. Locals have another name for these moneyed lanes: the Renaissance Riviera. Thats because the areas wealthiest residents, scientists all, work for the quantitative hedge fund Renaissance Technologies, based in nearby East Setauket. They are the creators and overseers of the Medallion Fundperhaps the worlds greatest moneymaking machine. Medallion is open only to Renaissances roughly 300 employees, about 90 of whom are Ph. D.s, as well as a select few individuals with deep-rooted connections to the firm. The fabled fund, known for its intense secrecy, has produced about 55 billion in profit over the last 28 years, according to data compiled by Bloomberg, making it about 10 billion more profitable than funds run by billionaires Ray Dalio and George Soros. Whats more, it did so in a shorter time and with fewer assets under management. The fund almost never loses money. Its biggest drawdown in one five-year period was half a percent. Renaissance is the commercial version of the Manhattan Project, says Andrew Lo, a finance professor at MITs Sloan School of Management and chairman of AlphaSimplex, a quant research firm. Lo credits Jim Simons, the 78-year-old mathematician who founded Renaissance in 1982, for bringing so many scientists together. They are the pinnacle of quant investing. No one else is even close. Few firms are the subject of so much fascination, rumor, or speculation. Everyone has heard of Renaissance almost no one knows what goes on inside. (The company alsooperates three hedge funds. open to outside investors, that together oversee about 26 billion, although their performance is less spectacular than Medallions.) Apart from Simons, who retired in 2009 to focus on philanthropic causes, relatively little has been known about this small group of scientistswhose vast wealth is greater than the gross domestic product of many countries and increasingly influences U. S. politics 1 until now. Renaissances owners and executives declined to comment for this story through the companys spokesman, Jonathan Gasthalter. What follows is the product of extensive research and more than two dozen interviews with people who know them, have worked with them, or have competed against them. assets. bwbx. io/images/users/. /-999x-999.gif This story appears in the December 2016 / January 2017 issue of Bloomberg Markets . Renaissance is unique, even among hedge funds, for the geniusand eccentricitiesof its people. Peter Brown, who co-heads the firm, usually sleeps on a Murphy bed in his office. His counterpart, Robert Mercer, rarely speaks youre more likely to catch him whistling Yankee Doodle Dandy in meetings than to hear his voice. 2 Screaming battles seem to help a pair of identical twins, both of them Ph. D. string theorists, produce some of their best work. Employees arent above turf wars, either: A power grab may have once lifted a Russian scientist into a larger role within the highly profitable equity business in a new guard vs. old guard struggle. For outsiders, the mystery of mysteries is how Medallion has managed to pump out annualized returns of almost 80 percent a year, before fees. Even after all these years theyve managed to fend off copycats, says Philippe Bonnefoy, a former Medallion investor who later co-founded Eleuthera Capital, a Switzerland-based quantitative macro firm. Competitors have identified some likely reasons for the funds success, though. Renaissances computers are some of the worlds most powerful, for one. Its employees have moreand betterdata. Theyve found more signals on which to base their predictions and have better models for allocating capital. They also pay close attention to the cost of trades and to how their own trading moves the markets. But as computing power becomes ever cheaper and competitors sharpen their skills, will Medallion continue to mint money Quants seem like saviors to investors disappointed with how mere mortals have managed their money of late. In 2016 clients plugged 21 billion into quant hedge funds, while pulling 60 billion from those that do everything else. One noteworthy quant shop, Two Sigma, managed just 5 billion during the financial crisis and has seen assets jump to 37 billion. Even old-fashioned traders such as Paul Tudor Jones and Steve Cohen are adding to their computer scientist ranks in hopes of boosting returns. Renaissances success, of course, ultimately lies with the people who built, improved upon, and maintain Medallions models, many of whom met at IBM in the 1980s, where they used statistical analysis to tackle daunting linguistic challenges. This is their story. imons is already well-known: math genius, professor at MIT and Harvard, recipient of the Oswald Veblen Prize in Geometry, and co-creator of the Chern-Simons theory. He was also a code breaker for the Institute for Defense Analyses, where he worked finding messages amid the noise. The goal of quant trading is similar: to build models that find signals hidden in the noise of the markets. Often theyre just whispers, yet theyll help predict how the price of a stock or a bond or a barrel of oil might move. The problem is complex. Price movements depend on fundamentals and flows and the sometimes irrational behavior of people who are doing the buying and selling. Although Simons lost the IDA job after denouncing the Vietnam War in a letter to the New York Times. the connections he made through his work in cryptography helped create Renaissance and, a few years later, Medallion. Over the next decade, while chairing the math department at Stony Brook University, Simons dabbled in trading commodity futures. In 1977 he left academia for good to try his hand at managing money. 3 Initially he bought and sold commodities, making his bets based on fundamentals such as supply and demand. He found the experience gut wrenching, so he turned to his network of cryptographers and mathematicians for help looking at patterns: Elwyn Berlekamp and Leonard Baum, former colleagues from IDA, and Stony Brook professors Henry Laufer and James Ax. Maybe there were some ways to predict prices statistically, Simons said in a 2015 interview with Numberphile. Gradually we built models. At their core, such models usually fall into one of two camps, trend-following or mean-reversion. Renaissances system had a foot in both. Its results were mixed at first: up 8.8 percent in 1988, its first year, and down 4.1 percent in 1989. But in 1990, after focusing exclusively on shorter-term trading, Medallion chalked up a 56 percent return, net of fees. I was confident that the models would work better, says Berlekamp, who returned to academia in 1991 and is now a professor emeritus at the University of California at Berkeley. I didnt think they would be as good as they were. Eventually the scientists went so far as to develop an in-house programming language for their models. Today, Medallion uses dozens of strategies that run together as one system. The code powering the fund includes several million lines, according to people familiar with the company. Various teams are responsible for specific areas of research, but in practice everybody can work on everything. Theres a meeting every Tuesday to hash out ideas. In the early 1990s, big annual returns became the norm at Renaissance: 39.4 percent, 34 percent, 39.1 percent. Prospective investors clamored to get into Medallion, but the company didnt pay them much heedor coddle clients for that matter. Bonnefoy recalls dialing a Manhattan phone number to hear a recording of the monthly returns Renaissances legal department doubled as unhelpful customer service representatives. (To this day the companys website, rentec. looks like it dates from the Netscape era.) In 1993, Renaissance stopped accepting new money from outsiders. Fees were also ratcheted upfrom 5 percent of assets and 20 percent of profits, to 5 percent and 44 percent. They raised their fees to exorbitant levels and were still head and shoulders above everyone else, says Bonnefoy, who, along with every other outsider, was finally booted from Medallion in 2005. Encouraged by Medallions success, Simons by the mid-90s was looking for more researchers. A rsum with Wall Street experience or even a finance background was a firm pass. We hire people who have done good science, Simons once said. The next surge of talentmuch of which remains the core of the company todaycame from a team of mathematicians at the IBM Thomas J. Watson Research Center in Yorktown Heights, N. Y. who were wrestling with speech recognition and machine translation. In the early days of tackling these problems, computer scientists teamed with linguists and tried to code grammar. At IBM, a group including Mercer and Brown reasoned that the problems would be better solved using statistics and probabilities. (Their boss, Frederick Jelinek, liked to say, Whenever I fire a linguist, the system gets better.) According to scientists who worked at the research center then, the team fed reams of data into its computers. Documents from the Canadian Parliament, for instance, were available in both English and French, which none of the scientists spoke. (Mercer once disappeared for several months to type French verb conjugations into a computer, according to a source.) The data allowed them to write an algorithm that found the most likely match for the phrase Le chien est battu par Jean was John does beat the dog. A similar approach applied to speech recognition: Given auditory signal x. the speaker probably said the word y . Speech recognition and translation are the intersection of math and computer science, says Ernie Chan, who worked at the research center in the mid-1990s and now runs quant firm QTS Capital Management. The scientists werent just working on academic problems they were also developing theories and writing software to implement the solutions, he says. The groups work eventually paved the way for Google Translate and Apples Siri. Mercer and Brown went to IBMs management in 1993 with a bold proposition, says a person who knows the two: Let them build models to manage a portion of the colossal companys then-28 billion pension fund. IBM balked, questioning what computational linguists would know about overseeing investments. But the duos fascination with financial markets was just beginning. assets. bwbx. io/images/users/. 0/v0/-1x-1.png That same year, Nick Patterson. a former code breaker for British and U. S. intelligence agencies, joined Renaissance and approached acquaintances Brown and Mercer. IBM was in serious trouble, and morale was poor, so it was something of a recruiting opportunity, says Patterson, who worked at Renaissance until 2001 and is now a senior computational biologist researching genetics at the Broad Institute of MIT and Harvard. The two decided to join, drawn by the 50 percent pay raise. They roomed in an attic apartment in Setauket and often dined together. When the bill came, they would pull out a special calculator that could generate random numbers. Whoever produced the higher number picked up the tab. Renaissance was started by a couple of mathematicians, Brown said in a 2013 conference for computational linguists. They had no idea how to program. Theyre people who learned how to program by reading computer manuals, and thats not a particularly good way of learning. He and Mercer had learned how to build large systemswith many people working on them simultaneouslywhich was a skill set they used to Renaissances advantage. Not that their new field was without challenges. Its all noise in finance, he said. More IBM veterans joined them on Long Island, including Stephen and Vincent Della Pietra. the string-theorist twins Lalit Bahl. who had created algorithms to recognize human speech Mukund Padmanabhan, whose specialty was digital-signal processingDavid Magerman. a programmer and Glen Whitney. who wrote software as a summer intern. The takeaway from IBM was that the whole is greater than the sum of its parts, says Chan. They all worked together. The atmosphere at Renaissance was different than what theyd left behind. We quickly learned that the financial world is different from IBM, Brown said at the conference. Its ruthless. Either your models work better than the other guys, and you make money, or they dont, and you go broke. That kind of pressure really focuses ones attention. Renaissance also spent heavily collecting, sorting, and cleaning data, as well as making it accessible to its researchers. If you have an idea, you want to test it quickly. And if you have to get the data in shape, it slows down the process tremendously, says Patterson. Cerebral challenges werent the only incentive for Renaissances data-hungry scientists. They also enjoyed something more intangible: a sense of family. assets. bwbx. io/images/users/. Y/v0/-1x-1.jpg James Simons, Renaissance Technologies Corp, chairman and president Photographer: Jin Lee/Bloomberg Simons was the benevolent father figure. No other Renaissance senior executive has possessed his people skills, those who know him and the company say, and he inspired the supernerds to stick together. Its an open atmosphere, Simons said in a speech at MIT in 2010. We make sure everyone knows what everyone else is doing, the sooner the better. Thats what stimulates people. When the IBM crew arrived at Renaissance, Medallion was already producing annual returns, after fees, of at least 30 percent almost exclusively from futures trading. In the early days, anomalies were easy to spot and exploit. A Renaissance scientist noted that Standard amp Poors options and futures closing times were 15 minutes apart, a detail he turned into a profit engine for a time, one former investor says. The system was full of such aberrations, he says, and the scientists researched each of them to death. Adding them all up produced serious moneymillions at first, and before long, billions. But as financial sophistication grew and more quants plied their craft at decoding markets, the inefficiencies began disappearing. When Mercer and Brown joined they were assigned to different research areas, but it soon became apparent they were better together than apart. They fed off each other: Brown was the optimist, and Mercer the skeptic. Peter is very creative with a lot of ideas, and Bob says, I think we need to think hard about that,8201 says Patterson. They took charge of the equities group, which people say was losing money. It took them four years to get the system working, says Patterson. Jim was very patient. The investment paid off. Today the equities group accounts for the majority of Medallions profits, primarily using derivatives and leverage of four to five times its capital, according to documents filed with the U. S. Department of Labor. 4 assets. bwbx. io/images/users/. w/v0/-1x-1.png You need to build a system that is layered and layered, Simons said in a 2000 interview with Institutional Investor. explaining some of the philosophy behind the firm and the Medallion model. And with each new idea, you have to determine: Is this really new, or is this somehow embedded in what weve done already Once thats determined, the team would figure out how much weighting to give it. Signals may eventually go cold over time but will usually be kept around because they can sometimes reemergeor have unintended consequences if removed. A source says positions are held anywhere from seconds to seasons. At the 2013 conference, Brown referenced an example they once shared with outside Medallion investors: By studying cloud cover data, they found a correlation between sunny days and rising markets from New York to Tokyo. It turns out that when its cloudy in Paris, the French market is less likely to go up than when its sunny in Paris, he said. It wasnt a big moneymaker, though, because it was true only slightly more than 50 percent of the time. Brown continued: The point is that, if there were signals that made a lot of sense that were very strong, they would have long ago been traded out.8201. What we do is look for lots and lots, and we have, I dont know, like 90 Ph. D.s in math and physics, who just sit there looking for these signals all day long. We have 10,000 processors in there that are constantly grinding away looking for signals. In addition to language specialists, astrophysicists have historically had an outsize impact on the systems success, according to people familiar with the firm. These scientists excel at screening noisy data. String theorists have also had a major role, and the Della Pietra brotherswho reunited with their former IBM bosses to work on equitieswere the first of many with that background. The identical twins, now 56, have never strayed far from each other: They took an honors science program at Columbia University as high school students attended Princeton as undergraduates, studying physics and received doctorates from Harvard in 1986. They always sat next to each other, says Steven Strogatz, a math professor at Cornell University who remembers them as Princeton freshmen in a junior-year-level abstract algebra class. Their talking involved a lot of arguing. It was passionate mathematical discussion, and they were always correcting the teacher or explaining something to each other. Chan, who worked with them at IBM, remembers them screaming at each otherbut never at anyone else, to whom they were kind and humble. Their twinship added another dimension, too. They are almost telepathic, he says. At Renaissance, the Della Pietras have shared adjacent offices separated by an internal window to facilitate discussion. They are creative people and very competitive with each other, says Patterson, to whom they reported for a time. The IBM crew focused on improving the systems performance and efficiency. Since Renaissances models were short-term oriented, they spent time looking at execution costs and researching how their trades moved the marketsa particularly difficult problem to crack, according to other quants. They also ensured that the trades and profits matched what the system had intended, since a bad price or other glitch could throw off the whole operation. assets. bwbx. io/images/users/. U/v0/-1x-1.png Return sources: Labor Department, More Money Than God by Sebastian Mallaby, Investing in the Modern Age by Rachel and William Ziemba, Internal company documents, Bloomberg reporting How much money an employee has in Medallion depends on his overall contribution to the firmand collaboration is key to getting a bigger piece of the pie. Employees are awarded an allocation of shares they can buy. In addition, a quarter of ones pay is deferred and invested in Medallion, where it stays for four years. Employees must also pay fees of as much as 5 and 44. Simons determined, almost from the beginning, that the funds overall size can affect performance: Too much money destroys returns. Renaissance currently caps Medallions assets between 9 billion and 10 billion, about twice what it was a decade ago. Profits get distributed every six months. Thanks to Medallion, Simonswho still owns as much as 50 percent of the firmhas a net worth of 15.5 billion, according to estimates by the Bloomberg Billionaires Index. Laufer, who owns the next-largest stake (possibly as much as 25 percent), Brown, and Mercer are among other employees worth hundreds of millions of dollars. In some ways, money, not unlike the companys familial feel, even binds the place together. With the exception of the scientists who depart for academia or to pursue philanthropy, folks dont leave Renaissance. Why would they The problems are complex, the colleagues first-rate, and the paychecks huge. As everyone became rich off Medallion, lifestyles changed. Trains to Manhattan gave way to helicopter commutes. Scientists swapped Hondas for Porsches. Fancy hobbies became normal. Simonss cousin, Robert Lourie. who heads futures research, built an equestrian arena for his daughter, with arches so large that a bridge into New York City had to be shut down at night to facilitate their journey. Yachts also became a thing. Mercer has commissioned a succession of them, each called Sea Owl. For his part, Simonss 222-foot Archimedes has a wood-burning fireplace. Both vessels have a propulsion system so novel that they dont require an anchor. Always the merry ringleader, Simons planned company tripsto Bermuda, the Dominican Republic, Florida, Vermontand encouraged employees to bring their families. Company lore is that on one of the firms ski trips, Simons, a longtime smoker, bought an insurance policy for a restaurant so he wouldnt have to forgo his beloved Merits. Money has also threatened to destroy the family atmosphere. In 2001, Renaissance hired a Russian scientist who, like many of his peers, came west after the collapse of the Soviet Union: Alexander Belopolsky. Patterson was against bringing him aboard, he says, because he had recently worked on Wall Street, where he had job-hopped. His fears proved prescient. In 2003 he and another Russian, Pavel Volfbeyn, announced they were leaving for hedge fund Millennium Partners, where theyd negotiated healthy bonuses and the right to keep a large part of their own profits. Renaissance sued them and Millennium, worried the researchers would take the firms secrets with them. All parties later settled out of court. Around that time another of Renaissances Russian-born researchers, Alexey Kononenko, who received his Ph. D. from Penn State in 1997 and had also done a brief stint on Wall Street, was promoted within the equities group. Senior staffers ended up discussing Kononenkos advancement during one of their regular dinners at Simonss house. One person familiar with the situation says the scientists were just questioning why he had moved ahead of colleagues who had been there much longer, much the way an academic might complain about a younger colleague getting tenure. Other people with knowledge of the firm say Kononenkos promotion was a significant event in Renaissances history and that the Russian had actually executed a power play. Whatever the reasons for Kononenkos advancement, the outcome has safeguarded the well from which Renaissances wealth flows: Medallion has averaged more than a 40 percent return, after fees, since the dinner. When rivals and former investors are asked how Renaissance can continue to make such mind-blowing returns, the response is unanimous: They run faster than anyone else. Yet all that running hasnt always kept them on their feet when everyone else stumbled. In August 2007, rising mortgage defaults sent several of the largest quant hedge funds, including a 30 billion giant run by Goldman Sachs, into a tailspin. Managers at these firms were forced to cut positions, worsening the carnage. Insiders say the rout cost Medallion almost 1 billionaround one-fifth of the fundin a matter of days. Renaissance executives, wary that continued chaos would wipe out their own fund, braced to turn down their own risk dial and begin selling positions. They were on the verge of capitulating when the market rebounded over the remainder of the year, Medallion made up the losses and more, ending 2007 with an 85.9 percent gain. The Renaissance executives had learned an important lesson: Dont mess with the models. Another lesson may one day prove even more important: Beware of the damage others can cause. In a letter that same month to investors in his public institutional equities fund, Simons wrote: While we believe we have an excellent set of predictive signals, some of these are undoubtedly shared by a number of long/short hedge funds. No system lasts forever, say quants. They ask how long Medallions magic can continue. But seven years after Simonss retirement, the funds money-printing ways persist. Even in the first half of 2016, while many hedge funds struggled, it made more than 20 percent. Wealth and influence at Renaissance have grown apace. As histórias de negócios mais importantes do dia. Get Bloombergs daily newsletter. Sign Up Yet as successful as Renaissance has been under Brown and Mercerwho are 61 and 70, respectivelyindustry insiders wonder how the firm will handle its next succession. They also reserve their reverence. Take, for instance, the anecdote from an invite-only conference earlier this year. An audience member asked a panel of quant managers, Who would be your dream hire After a bit of nervous laughter, one of them gave his honest answer: Jim Simons. Attached Image (click to enlarge) Joined Apr 2011 Status: Cut Your Losses, Ride Your Winners. 2,631 Posts Saturday, December 03, 2016 The breakout stop comes to the rescue (again) Posted by Trader Steve In the second half of 2011, and in particular the last quarter, I was experiencing a frustrating time. The markets were volatile, and I suffered a number of trades where price initially broke out in my favour, only to sharply reverse and end up generating losses around a full -1R. This was because those trades had not been open a sufficient length of time for my trailing stop to start moving from its initial price level. The trade that really stung was a long position in a small UK stock in November 2011. After initiating the trade, my open profits reached about 5R after only three days, yet my initial stop had not moved, based on the rules I used at the time. Then, price did a sharp about-turn, and three sessions later, I was stopped out for a full -1R loss. After this happened, I retreated to cash and took a break to think. The subsequent change to my own method resulted from reading David Ryans interview in Market Wizards . Lets look at what he had to say: quotI want to buy it as soon as it goes to new highs. quot quotStocks should be at a profit the first day you buy them. In fact, having a profit on the first day is one of the best indicators that you are going to make money on that trade. quot So that tallied with my own beliefs as a trend follower. Jack Schwager asked him the following question: If you buy a stock at new highs and then it pulls back into the range, at what point do you decide it was a false breakout Ryans response was quotIf it reenters its base, I have a rule to cut at least 50 percent of the position. quot quotIn some cases, it will break out and come back to the top of the base, but not reenter. Thats fine, and I will stay with the stock. But if the top of the base was 20 and it breaks back to 19 3/4, I want to sell at least half of the position because the stock didnt keep on moving. Frequently, when a stock drops back into its base, it goes all the way back down to the lower end of the base. In the example, if it goes down from 21 down to 19 3/4, it will often go all the way back down to 16. Therefore, you want to cut your losses quickly. quot As Ed Seykota would say, reading that was an quotA-haquot moment, and I implemented what I refer to as the breakout stop into my own method. The only difference is that I am more aggressive than David Ryan in cutting the losses - I fully close the position if price falls back below the breakout level. Using this type of stop does have its own frustrations - if price oscillates around the breakout level, you can get whipsawed around. But I can live with that. Immediately, the average size of my losing trades began to drop. Since adopting the rule in the summer of 2012, the average loss suffered has reduced to -0.41R. In addition, my losing positions generally are cut very quickly - normally within 24 hours of opening the trade. This means that I do not have equity tied up for long in a non-performing position. When you are adopting a trend following method, where the typical win ratio is less than 50, this aggressive cutting of losses will have a major positive impact on your equity when compounded over a period of time. My latest losing trade demonstrates a breakout failure very well. Here is the chart: You can see how price was starting to form a pattern of higher highs and higher lows from the early October price low. Throughout November, price started consolidating, and volatility started contracting. This gave me a potential setup. As soon as price broke out, I entered on an intra-day basis. As we can clearly see, this attempted price move was immediately repelled, and price fell back below the breakout level, triggering an exit the next morning. In this case, the loss suffered was -0.25R. We can also see what happened next with price, which again mirrored Ryans own observations. As of yesterdays close, price had fallen well below where my initial stop would have been placed (which, without the breakout stop, would have created a bigger loss), and price is now threatening to breakout in the opposite direction I have seen far too many charts, and suffered far too many losses, where the use of my own version of the breakout stop has helped save me money, far outstripping the losses suffered due to any whipsawing. This type of stop matches my own beliefs about trading and breakouts in particular, and was therefore easy to adopt from a psychological point of view. I am a breakout trader, and if price breaks out, then at worst price will re-test the breakout level, but will not fall back within the previous price range. If it does, I bail out and move on - the breakout has failed, and the reason or rationale for entering the trade no longer exists. As a result, the vast majority of my losing trades can be viewed simply as a cost of business. Domine sua configuração, domine-se. (NQoos)