Trading Aksjer Og Alternativer Med Flytte Gjennomsnitt En Kvantifisert Tilnærming

Handelsbeholdninger og alternativer med flytende gjennomsnitt En kvantifisert tilnærmingstransskripsjon 1 Connors Research Trading Strategy Series Handelsbeholdninger og alternativer med flytende gjennomsnitt En kvantifisert tilnærming av Connors Research, LLC Laurence Connors Matt Radtke 2 Page 2 Opphavsrett 2013, Connors Research, LLC. ALLE RETTIGHETER RESERVERES. Ingen del av denne publikasjonen kan reproduseres, lagres i et gjenfinningssystem eller overføres, i noen form eller på noen måte, elektronisk, mekanisk, fotokopiering, innspilling eller på annen måte uten skriftlig forhåndstillatelse fra utgiver og forfatter. Denne publikasjonen er utformet for å gi nøyaktig og autoritativ informasjon om emnet som er dekket. Det selges med den forståelsen at forfatteren og utgiveren ikke er engasjert i å gi juridisk, regnskapsmessig eller annen profesjonell tjeneste. Tillatelse til å kopiere varer for intern eller personlig bruk, eller i intern eller personlig bruk av bestemte kunder, gis av Connors Research, LLC, forutsatt at US 7,00 per side avgift betales direkte til Connors Research, LLC, ISBN Trykt i Amerikas forente stater. 3 Page 3 Ansvarsfraskrivelse Ved å distribuere denne publikasjonen, gir Connors Research, LLC, Laurence A. Connors og Matt Radtke (kollektivt referert til som Companyquot) hverken investeringsrådgivning eller opptre som registrerte investeringsrådgivere eller meglerforhandlere, men de har heller ikke til hensikt å Fortell eller foreslå hvilke verdipapirer eller valuta kunder skal kjøpe eller selge for seg selv. Analytikere og ansatte eller tilknyttede selskaper i selskapet kan ha posisjoner i aksjer, valutaer eller næringer som diskuteres her. Du forstår og anerkjenner at det er en svært høy grad av risiko involvert i handel med verdipapirer og valutaer. Selskapet, forfatterne, utgiveren og alle tilknyttede selskaper påtar seg ikke noe ansvar eller ansvar for dine handels - og investeringsresultater. Faktiske erklæringer på Companys nettside, eller i publikasjoner, er laget fra og med utsatt dato og kan endres uten varsel. Det bør ikke antas at metodene, teknikkene eller indikatorene som presenteres i disse produktene, vil være lønnsomme, eller at de ikke vil resultere i tap. Tidligere resultater fra enhver enkelt handelsmann eller handelssystem utgitt av Selskapet er ikke en indikasjon på fremtidig avkastning av den aktuelle forhandleren eller systemet, og er ikke en indikasjon på fremtidig avkastning som realiseres av deg. I tillegg er indikatorene, strategiene, kolonnene, artiklene og alle andre funksjoner i Companys produkter (samlet sett quotInformationquot) kun til informasjons - og utdanningsformål, og bør ikke tolkes som investeringsrådgivning. Eksempler presentert på Companys nettside er kun for pedagogiske formål. Slike oppsett er ikke oppfordringer til noen ordre å kjøpe eller selge. Følgelig bør du ikke stole utelukkende på Informasjonen ved å gjøre noen investeringer. I stedet bør du bare bruke Informasjonen som utgangspunkt for å gjøre ytterligere uavhengig forskning for å gi deg mulighet til å danne din egen mening om investeringer. Du bør alltid sjekke med din lisensierte finansiell rådgiver og skattemessig rådgiver for å bestemme hvilken investering som passer. HYPOTETISKE ELLER SIMULERTE RESULTATRESULTATER HAVER VISSENDE BEGRENSNINGER. I SAMMENDRAG AV EN FAKTISK PRESTASJONSOPPTAK, FORTSATT SIMULERTE RESULTATER IKKE VIRKELIG HANDEL OG KAN IKKE GJENNOMFØRES AV MAKSJON OG ANDRE SLIPPAGEGIVER. OGSÅ SOM HANDELENE IKKE ER FAKTISKT BLEVET, HAR RESULTATENE KUNDER ELLER OVERBEGRENSET FOR KONSEKVENSEN, OM NOEN, AV VISSE MARKEDSFAKTORER, SOM MANGLENDE LIKVIDITET. SIMULERTE HANDELSPROGRAMMER I ALMINDELIGT ER OGSÅ FØLGENDE AT FAKTA AT THEYARE DESIGNED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTATER ELLER TAPER SOM LIGER TIL DINE VISTE. Connors Research 10 Exchange Place Suite 1800 Jersey City, NJ 07302 4 Page 4 Innholdsfortegnelse Seksjon 1 Innledning. 5 Seksjon 2 Strategiregler. 8 Seksjon 3 Testresultater Seksjon 4 Velge strategiparametre Seksjon 5 Bruke alternativer Seksjon 6 Ytterligere tanker Tillegg: ConnorsRSI-indikatoren og historisk volatilitet. 31 5 Page 5 Seksjon 1 Innledning 6 Page 6 Indikatorer er ikke alltid det de ser ut til å være. Flytte gjennomsnitt er mye brukt som et trend-verktøy. I mange av handelsstrategiene som vi har utviklet gjennom årene, brukes 200-dagers glidende gjennomsnitt (MA) for å identifisere retningen for trenden. Vi har funnet ut at det kun tar kjøpssignaler når prisen er over 200 dager MA kan forbedre lønnsomheten i mange systemer. Nylig fullførte vi forskning som viser flytteverdier, også som en del av en strategi for å finne kortsiktige, mulige reversjonshandlingsmuligheter. Dette kan være overraskende for noen handelsfolk fordi det kan virke rart å bruke en trend som følger indikator som MA i en kort sikt, gjennomsnittlig reverseringsstrategi. Mens MAs brukes i denne strategien, blir MA ikke brukt på sin tradisjonelle måte. Som vi fremhevet i 2004-boken How Markets Really Work, er det viktig å utvikle unik innsikt i prisoppførelsen. I How Markets Really Work, testet vi felles kunnskap og oppdaget at det ikke alltid var best å følge allment aksepterte markeds sannheter. Vi fant at det var best å kjøpe kortvarig svakhet, for eksempel, og forskning viste at selektiv kjøp når markedsbredden var dårlig var mer lønnsom enn å kjøpe når markedets breddeindikatorer var jevnt positive. Vi oppdaget også at volumendringer var irrelevante for å gjøre kjøp og salg av beslutninger til tross for den utbredte troen hos handelsmenn at volumet er nødvendig for å bekrefte en opptrinn. Vi har fortsatt den typen forskning, og vi ser alltid på data i stedet for allment aksepterte sannheter. Ved å finne det, fant vi at bevegelige gjennomsnitt (MAs) kan brukes som kortsiktige timingverktøy. Tradisjonelt blir MAs vanligvis brukt som trend-verktøy. Kjøpssignaler gis når prisene lukker over MA og selgesignaler skyldes å lukkes under MA. Selv om de kan brukes lønnsomt på denne måten, er det også en rekke problemer knyttet til MAs. Når et marked er avgrenset, som mesteparten av tiden, opplever handelsmenn en rekke whipsaw-bransjer mens de venter på at den neste trenden kommer frem. Whipsaw handler er oppføringer som raskt reverseres. Provisjoner og andre handelsutgifter kan være betydelige når prisene pisker frem og tilbake rundt det bevegelige gjennomsnittet, og disse kostnadene reduserer fortjenesten. Signaler basert på MA er også alltid sent. Dette er av design siden MAs sporet markedet. Disse forsinkelsene kan imidlertid føre til manglende store prisbevegelser. Prisen på SPDR SampP 500 ETF (NYSE: SPY) økte mer enn 30 etter bunn i mars 2009, for eksempel før lang sikt ga MAs kjøpssignaler. Systemer basert på MA har generelt lave gevinstpriser, og et flertall av systemresultatet kommer fra bare noen få av handlene. De fleste handler ende i bare små gevinster eller tap som kommer fra whipsaws. Disse problemene gjør MAs vanskelig å handle. I tilbakestesting over lange perioder synes de å være lønnsomme, men i sanntid fører de forsinkede signalene og det store antallet tapende handler mange forhandlere til å forlate systemet. Vi så på MAs problemer som en mulighet til å utvikle et handelssystem basert på gjennomsnittlig reversering. 7 Page 7 Whipsaws er forårsaket av den binære naturen til MA-systemet. Det er alltid enten i eller ut av markedet, eller er alltid lenge eller kort, basert på samspillet mellom MA og priser. Vi kan redusere dette problemet ved å definere regler som bare tar høy sannsynlighet handler. Mange markeder er untradeable mesteparten av tiden, og regler kan utformes for å gjenkjenne når markedet er i ekstrem og handel bare under de rette forhold. En annen svakhet i MA-systemer er at de gir tilbake store mengder overskudd etter at trenden reverserer før de forlater, eller de krever forsinkelser som savner store fortjenester før de inngår handler. Dette skyldes at prisene beveger seg vesentlig vekk fra MA når markedene trender. Noen handelsfolk adresserer dette problemet ved å stenge handler når prisene avviger for langt fra en MA, noe som fører til et annet problem fordi sterke trender vil bli savnet og systemets lønnsomhet vil bli redusert. Vi løser problemet med å bruke to MA'er som minimerer forsinkelsene ved vendepunkter. Alle strategireglene er fullt ut detaljert i neste avsnitt. Dette er en kraftig ny måte å bruke MAs som kan levere profitt i ethvert marked. Vi håper du nyter denne neste delen av Connors Research Trading Strategy Guidebook Series. Hvis du vil se flere emner fra vår Strategi Research Series, vennligst klikk her. 8 Page 8 Seksjon 2 Strategiregler 9 Page 9 Flytte gjennomsnitt er vanligvis brukt til å følge trender. Noen handelsfolk vil bruke MAs for å identifisere overkjøpte eller oversolgte markeder. Denne tilnærmingen innebærer vanligvis å identifisere når prisen har flyttet for langt fra MA. For å fastslå når prisene er for langt fra en MA, blir kanaler, basert på prosentandeler eller standardavvik, ofte lagt til MA. Kanaler mislykkes i å identifisere styrke og er alltid feil under markedets største fremskritt eller nedgang. Den Kvantifiserte Flytende Gjennomsnittsstrategien bruker to bevegelige gjennomsnitt for å redusere sannsynligheten for å være feil ved store markedssvingninger. Begge bevegelige gjennomsnitt vil flytte sammen med prisene og forholdet mellom de to gjennomsnittene vil fremheve oversolgte markedets ekstremer. Denne strategien utfører handler ved hjelp av en enkel tre-trinns prosess bestående av oppsett, inngang og avslutning. Reglene for hvert av disse trinnene er beskrevet nedenfor. En kvantifisert flytende gjennomsnittlig strategioppsett skjer når alle følgende betingelser er oppfylt: 1. Prisen på aksjen må være over 5. 2. Lagerets gjennomsnittlige daglige volum i løpet av de siste 21 handelsdager (ca. en måned) må være minst 250.000 aksjer. 3. Den historiske volatiliteten i løpet av de siste 100 dagene, eller HV (100), må være større enn 30. (Se vedlegget for en definisjon av historisk volatilitet). 4. Dagens nærhet må være over 200 dagers glidende gjennomsnitt, eller MA (200). 5. Den raske MA er minst Y under den langsomme MA hvor Y 2,5, 5,0, 7,5 eller 10,0. Følgende MA scenarier blir testet: Scenario Fast MA Langsom MA 1 MA (C, 5) MA (C, 10) 2 MA (C, 5) MA (C, 20) 3 MA (C, 5) 50) 4 MA (C, 10) MA (C, 20) 5 MA (C, 10) MA (C, 50) Hvis den forrige dagen var en oppsett, så innfører vi en handel med: 6. Sende en grenseordre til kjøp aksjen til en pris X under gårsdagens nære, hvor X er 2, 4, 6, 8 eller 10. Etter at vi har gått inn i handel, avslutter vi ved hjelp av en av følgende metoder, valgt på forhånd: 7a. Slutkursen på aksjen er høyere enn forrige dag s nært. Vi refererer vanligvis til denne utgangen som First Up Close. 7b. Akselet lukkes med en ConnorsRSI verdi større enn 50. 7c. Akselet lukkes med en ConnorsRSI verdi større enn 70. 7d. Slutkursen på aksjen er større enn 3 dagers glidende gjennomsnitt, eller MA (3). 7e. Slutkursen på aksjen er større enn 5 dagers glidende gjennomsnitt, eller MA (5). 10 Page 10 La oss se på hver regel i litt mer dybde, og forklar hvorfor det er inkludert i strategien. Regler 1 amp 2 sikrer at vi er i svært flytende aksjer som enkelt kan kjøpes og selges med stramt budsjettspreads som reduserer handelskostnadene. Regel 3 sikrer at aksjen har nok volatilitet for å tillate store trekk. Regel 4 identifiserer retningen for den langsiktige trenden. Ved å kreve nærmer seg over 200 dagers MA, finner vi aksjer som er oversold, men forblir på lang sikt. Regel 5 identifiserer kortsiktige oversold ekstremer. Regel 6 gir oss mulighet til å inngå handelen til en optimal pris. Oppsettreglene identifiserer en oversold lager og inntaksregelen venter på at den blir enda mer oversold på en intradag basis. Regel 7 gir en veldefinert utgangsmetode. Få strategier har kvantifiserte, strukturerte og disiplinerte exitregler. Regel 7 gir deg de nøyaktige parametrene for å gå ut av handel, støttet av over år med historiske testresultater. Som med alle andre strategiparametere, velger vi på forhånd hvilken type utgang vi vil bruke, og bruk denne regelen konsekvent i vår handel. Regler 7b og 7c bruker ConnorsRSI til å definere utgangen. Tidligere brukte mange av våre strategier en 2-dagers RSI, eller RSI (2) for å identifisere overkjøpte og oversolgte forhold. Vår siste forskning har vist ConnorsRSI å være en mer effektiv indikator. Hvis du ikke er kjent med ConnorsRSI, kan du finne detaljer i vedlegget. Ved testingen lukkede vi alle handler ved utløpet av handelen den dagen da utgangssignalet skjedde. Hvis dette ikke er et alternativ for deg, har vår forskning generelt vist at lignende resultater oppnås hvis du avslutter stillingene ved eller nær åpent neste morgen. La oss nå se hvordan en typisk handel ser på et diagram. For eksemplet nedenfor skal vi bruke en strategivariasjon som krever at 5 dagers MA skal være mer enn 10 under 20 dagers MA på oppstartsdagen. Grenseordren vil bli plassert 6 under sluttdatoen for innstillingsdagen. Vi vil gå ut når ConnorsRSI er større enn 70, utgangsmetoden definert i regel 7c. 11 Page 11 Figur opprettet i TradingView. Reprinted courtesy of TradingVew. Figur 1: Smith Amp Wesson Corp. (SWHC) Handel Kartet ovenfor er for Smith amp Wesson Holding Corp, hvis symbol er SWHC. I diagrammet viser toppruten prisbjelken i svart, 5 dagers MA eller MA (5) i blått og 20 dagers MA eller MA (20) i grønt. Den grønne pilen viser når handelen ble skrevet inn, og den røde pilen markerer dagen da utgangsregelen utløses. Regel 1 er fornøyd fordi aksjekursens sluttkurs er 7,96 22. august 2012, godt over minimumsverdien på 5. Regel 2 er oppfylt fordi gjennomsnittlig daglig volum på dagen oppsettet er fullført er over 1,9 millioner, over minimum 250.000. Regel 3 krever den historiske volatiliteten de siste 100 dagene, eller HV (100), for å være større enn 30 på den dagen installasjonen er fullført. Den faktiske verdien av HV (100) på den dagen var 12 Page 12 Regel 4 er fornøyd fordi SWHC ble stengt kl 7,96, over 200 dagers MA som var 6,43 på den dagen. Regel 5 krever at den raske MA er minst Y under den langsomme MA hvor Y 2,5, 5,0, 7,5 eller 10,0. Vi bruker 5 dager for den raske MA og 20 dager for den langsomme MA med Y 10.0. Den 5 dagers MA var 8,09 og 20 dagers MA var 9.24 22. august. I dette tilfellet var den raske MA mer enn 12 under den langsomme MA. Forholdet mellom de to MAs kan bli funnet med følgende formel: Prosent overbelow ((Fast MA Slow MA) 1) 100 ((8.09 9.24) 1) 100 ((0.8756) 1) 100 12.44 Hvis den raske MA er over den langsomme MA, ville denne verdien være positiv. Siden alle fem oppsettregler er oppfylt, legger vi inn en grenseordre for neste handelsdag, som er 23. august. Vår valgte strategivariasjon forteller oss å bruke en grense 6 under sluttdatoen for oppsettets dag (regel 6), så vi vil bruke en grenseverdi på: Grensepris Lukk x (1 grense) 7,96 x 0,94 7,4 Den 23. august er prisen av SWHC falt så lavt som 7,40, så vår grenseordre blir fylt og vi kjøper aksjen til grenseverdien på 7,48. På neste handelsdag 24. august ble prisen på SWHC stengt kl. 8.05. ConnorsRSI flyttet opp til Dette er over 70, utløser utgangen vår (Regel 7c). Vi lukker vår posisjon til eller nær sluttkursen på 8,05, noe som gir oss et overskudd på handel på 7,6 før provisjoner og gebyrer: Resultatgevinst (eller tap) Kostnadsgrunnlag (8.05 7.48) 7.48 0.57 7.48 7.6 La oss se på et annet eksempel bruker litt forskjellige handelsparametere. I dette eksemplet vil vi kreve 5 dagers MA å være mer enn 5 under 20 dagers MA på oppstartsdagen. Grenseordren vil bli plassert 8 under sluttdatoen for innstillingsdagen. Vi vil gå ut når prisen lukkes over 5 dagers MA, utgangsmetoden definert i regel 7e. Tabellen under er for Spreadtrum Communications (SPRD), og bruker de samme konvensjonene som forrige diagram. 13 Page 13 Figur opprettet i TradingView. Reprinted courtesy of TradingVew. Figur 2: Spreadtrum Communications Inc. (SPRD) Handel Innstillingsdagen for denne handelen var 13. desember. I henhold til regel 1 er sluttkursen over 5 ved Regel 2 oppfylt fordi gjennomsnittlig daglig volum på dagen når installasjonen er fullført er over 1,9 millioner aksjer, over minimum 250.000. Regel 3 er fornøyd fordi HV (100) er Regel 4 tatt vare på når SPRD stengte kl 20.74, over dens 200 dag MA i Regel 5 krever at den raske MA er minst Y under den langsomme MA hvor Y 2,5, 5,0, 7,5 , eller 10,0. Vi bruker 5 dager for den raske MA og 20 dager for den langsomme MA med Y 5.0. 5 dagers MA var 21,82 og 20 dagers MA var 24,39 den 13. desember. I dette tilfellet var den raske MA nesten 11 under den langsomme MA. Forholdet mellom de to MAs kan bli funnet med følgende formel: Prosent overbelow ((Fast MA Slow MA) 1) 100 ((21,82 24,39) 1) 100 ((0.8946) 1) 100 10.54 Med alle våre oppsettbetingelser møttes, Vi er klare til å legge en grenseordre for neste dag. Siden SPRD stengte kl 20.74, vil grenseordren bli plassert på 19.08 (20.74 0.92) i henhold til regel 6. 14 Page 14 14. desember klarte prisen på SPRD en intradag lav på 17,51, som ligger under vår grenseverdi, så vår ordre blir fylt og vi går inn i handelen. Utgangen utløses 20. desember, da SPRD stengte kl 21.38, over den 5 dagers MA for første gang siden handelen ble inngått. Denne handel ville ha gitt en fortjeneste på ca 12,1 før provisjoner og gebyrer. Nå som du har god forståelse for handelsmekanikken, ser vi på de historiske testresultatene for ulike variasjoner i strategien. 15 Page 15 Avsnitt 3 Testresultater 16 Page 16 Vi kan aldri vite hvordan en handelsstrategi vil utføre i fremtiden. Men for en fullstendig kvantifisert strategi som den som er beskrevet i denne veiledningen, kan vi i det minste vurdere hvordan strategien har utført tidligere. Denne prosessen er kjent som back testing. For å utføre en tilbaketest, velger vi først en gruppe verdipapirer (noen ganger kalt en overvåkningsliste) som vi vil teste strategien på. I vårt tilfelle består overvåkingslisten av ikke-leverte aksjer. Deretter velger vi en tidsramme for å teste. Jo lengre tidsramme, jo mer signifikante og informative blir testresultatene. Ryggtestene for denne veiledningen starter i januar 2001 og går gjennom slutten av september 2013, den siste datoen vi har data for av denne skrivingen. Til slutt bruker vi inn - og utgangsreglene til hver bestand i ventelisten for hele testperioden, registrerer data for hver handel som ville ha blitt oppgitt, og samlet alle handelsdata over en bestemt strategivariasjon. En av nøkkelstatistikkene som vi kan hente fra de testede resultatene, er gjennomsnittlig profittloss, også kjent som gjennomsnittlig gevinst per handel. Noen handelsmenn refererer til dette som kanten. Gjennomsnittlig PL er summen av alle gevinster (uttrykt i prosent) og alle tapene (også i prosent) dividert med totalt antall handler. Tenk på følgende ti handler: Handelsnr. Gevinst eller tap 1 1,7 2 2,1 3 4,0 4 0,6 5 1,2 6 3,8 7 1,9 8 0,4 9 3,7 Gjennomsnittlig PL ville bli beregnet som: Gjennomsnittlig PL (1,7 2,1 0,6 0,6 1,2 3,8 1,9 0,4 3,7 2,6) 10 Gjennomsnittlig PL 1,08 Gjennomsnittlig PL er gjennomsnittlig gevinst basert på investert kapital, det vil si hvor mye penger vi faktisk brukte for å inngå hver handel. For kortsiktige handler som varer tre til ti handelsdager, ser de fleste handelsfolk etter en gjennomsnittlig PL på 0,5 til 2,5 på alle handler. Alt annet, jo større gjennomsnittlig PL, desto mer vil kontoen din vokse over tid. Selvfølgelig er alle andre ting aldri like. Spesielt er det viktig å vurdere antall metriske tall i kombinasjon med gjennomsnittlig PL. Hvis du bruker omtrent samme kapitalandel for hver handel du skriver inn, vil du tjene mye mer penger på ti handler med en gjennomsnittlig fortjeneste på 4 per handel enn du vil på en handel som gjør 10. En annen viktig metrisk er vinnende prosentsats eller vinnersats. Dette er rett og slett antall lønnsomme handler dividert med totalt antall handler. I tabellen over var 7 av de 10 handler lønnsomme, det vil si en positiv avkastning. For dette eksempelet er Winning Percentage 7 10 70. Hvorfor bryr oss oss om Win Rate, så lenge vi har en tilstrekkelig høy gjennomsnittlig PL, fordi høyere Win-priser generelt fører til mindre volatil porteføljevekst. Tapende handler har en måte å klumpe opp, og når de gjør det, reduseres verdien av porteføljen din. Dette er kjent som drawdown. De avtar, kan igjen få deg til å miste søvn eller til og med vurdere å overgi din handel helt. Hvis det er færre tapere, det vil si en høyere gevinstprosentandel, er tapene mindre sannsynlig å klumpe, og porteføljeværdien din er mer sannsynlig å vokse jevnt oppover i stedet for å oppleve voldelige opp og ned svinger. 18 Page 18 La oss gjøre oppmerksom på testresultatene for de forskjellige variasjonene i Kvantifisert Flytende Gjennomsnittsstrategi. Tabellen nedenfor sorterer testresultatene for å vise de 20 variasjonene som produserte den høyeste gjennomsnittlige PL. Alle variasjoner som genererte færre enn 100 handelssignaler i løpet av 12-års testperioden, har blitt filtrert ut for å unngå å skape resultatene. Topp 20 Variasjoner Basert På Gjennomsnittlig Gain Trades Gj. sn. Gns. Dager Helt Win MA Scenario MA Strekk Grense Utgangsmetode MA (5) MA (10) Lukk MA MA (5) MA (10) MA (20) Lukk MA MA (5) MA (5) MA (5) MA (5) MA (20) CRSI gt MA (5) MA ) MA (10) Lukk gt MA (5) MA (5) MA (10) Lukk gt MA (5) MA (5) MA (10) CRSI (5) MA (5) MA (10) CRSI gt 70 1, MA (5) MA (20) Lukk gt MA MA (10) MA (20) Lukk gt MA (5) 1, MA (5) MA (10) CRSI gt MA (5) MA 70 1, MA (5) MA (10) Lukk gt MA (5) MA (5) MA (10) CRSI gt 70 Nedenfor er en forklaring på hver kolonne. Handler er det antall ganger denne varianten utløste fra 1. januar 2001 30. september, er gjennomsnittlig gjennomsnittlig fortjeneste eller tap for alle handler, inkludert tapende handler, basert på investert kapital. De 20 beste variantene viser gevinster fra 3,93 til 5,51 i løpet av 12-års testperioden. Avg Dager Held er den gjennomsnittlige varigheten som er uttrykt som et antall dager. Utvalget for variasjonene ovenfor er relativt lite, gjennomsnittlig litt over 4 dager. 19 Page 19 Vinn er prosentandelen av simulerte handler som utelukkes til fortjeneste. De fleste av de 20 beste variantene har vinneresatser i de lave 70-tallet. Dette er en høy andel av lønnsomme handler i en verden der mange forhandlere sikter mot 50 60. MA Scenario definerer de to bevegelige gjennomsnittene som brukes i testen. Dette tilsvarer regel 5 og viser verdiene for de raske og langsomme MAs. Følgende MA scenarier ble testet: Scenario Fast MA Langsom MA 1 MA (C, 5) MA (C, 10) 2 MA (C, 5) MA (C, 20) 3 MA (C, 5) MA ) 4 MA (C, 10) MA (C, 20) 5 MA (C, 10) MA (C, 50) Handler MA strekk tilsvarer verdien av Y i regel 5 i strategien. Denne kolonnen viser verdien av Y for regelen som sier at den raske MA er minst Y under den langsomme MA der Y 2,5, 5,0, 7,5 eller 10,0. Limit er relatert til regel 6 i strategien og bestemmer grenseverdien som vil bli brukt til å inngå handelen. Vi testet grenser på 2, 4, 6, 8 eller 10 under installasjonsdagen s nært. Avslutningsmetode er regelen som ble brukt til å avslutte handler i denne strategivarianten, som beskrevet i regel 7. Neste, la oss se på strategibevariasjoner som historisk har hatt den høyeste frekvensen av lønnsomme handler eller Win Rate. Topp 20 Variasjoner Basert På Høyeste Gevinstrat Avg. Gj. sn. Dager Helt Vunn MA MA-scenario MA Strekk Grense Utgangsmetode MA (5) MA (10) Lukk gt MA (5) MA (5) MA (10) Lukk gt MA (5) 1 , MA (5) MA (10) Lukk gt MA (5) 2, MA (5) MA (10) Lukk gt MA (5) 2, MA (5) MA ) MA (10) Lukk gt MA (3) 1, MA (5) MA (20) Lukk gt MA (5) MA (5) MA ) Lukk gt MA (5) 1, MA (5) MA (10) Lukk gt MA (3) 1, MA (5) MA 3, MA (5) MA (20) Lukk gt MA (5) 20 Page 20 1, MA (5) MA (10) CRSI gt MA (5) MA (10) CRSI gt 50 1, MA (5) MA 20) Lukk gt MA (5) MA, MA (5) MA (20) Lukk gt MA (5) 4, MA (5) MA CRSI gt 50 1, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 Alle 20 av toppvariasjonene har historisk produsert et overskudd på minst 70 av de identifiserte bransjene. Legg merke til at det er mye overlapping mellom denne listen og den ene presenteres i forrige del på gjennomsnittlig PL. Denne overlappingen indikerer at vi har flere strategiske variasjoner som historisk har vunnet konsekvent samtidig som de produserer ypperlige kanter. 21 Page 21 Kapittel 4 Velge strategiparametre 22 Page 22 I tidligere kapitler har vi beskrevet de forskjellige verdiene som er testet for strategiparametere som de bevegelige gjennomsnittene vi bruker, avstanden den raske MA-verdien faller under den kortere MA-grensen, og grenseverdien for utgang. I denne delen skal vi diskutere noen ekstra faktorer som må vurderes når du bestemmer hvilke variasjoner som skal brukes i din handel. La oss snakke konseptuelt om oppføringer og utganger for et øyeblikk. Både inn - og utgangsregler kan tenkes i form av hvor strenge de er, det vil si hvor lett eller vanskelig de skal oppnå. Du kan også si at strenghet er et mål på hvor ofte eller sjeldent regelbetingelsene oppstår. For oscillatorer som ConnorsRSI er verdier som er nærmere ekstremerne (0 og 100) strengere (mindre sannsynlig) enn verdier i midten av området. Strengere oppføringsregler vil bli oppfylt sjeldnere enn mer lette oppføringsregler, og dermed vil en strategi som bygger på strengere regler generere færre handler enn en strategi hvis inntaksregler lettere tilfredsstilles. Med en robust strategi er belønningen for færre handler vanligvis en høyere gevinst per handel, i gjennomsnitt. Hvis du kjøper en litt oversolgt lager, er det mest sannsynlig å gi en moderat gevinst. Men hvis du venter på at aksjen blir svært oversold, er sjansene mye høyere at det vil oppleve en betydelig prisøkning og resultere i et større overskudd. I motsetning til inntaksregler har strenghetsreglene for utgangsbegrensning liten effekt på antall handler generert av strategien. Likevel, som inngangsregler, gir strengere utgangsregler vanligvis høyere gjennomsnittlig fortjeneste. Hvorfor Siden strengere utgangsregler har en tendens til å holde deg i handelen din i lengre tid, noe som gir aksjen mer tid til å oppleve det vanlige reversjonsatferdet som vi forsøker å utnytte med en strategi som denne kvantifiserte tilnærmingen til handelsaksjer og alternativer med flytende gjennomsnitt. For innganger er avviket mellom flere handler og høyere gevinster per handel, mens for utganger er bytte mellom kortere varighet og høyere gevinster per handel. 23 Page 23 Trades La oss nå gjøre oppmerksomheten tilbake til strategien beskrevet i denne veiledningen. I tabellen nedenfor sammenligner vi fire variasjoner av strategien som alle bruker det samme bevegelige gjennomsnittsscenariet (5 dager for den raske MA og 10 dager for den langsomme MA), samme grenseoppføring (6) og samme utgangsmetode (ConnorsRSI gt 70). Kun verdien av MA Stretch for inngangsterskelen er forskjellig mellom variasjonene som er vist nedenfor. Effekten av MA Stretch Entry Threshold for kvantifisert MA Strategi Gj. sn. PL Avg Dager Helt Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method 10, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 3, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 1, MA (5) MA (10) CRSI gt MA (5) MA (10) CRSI gt 70 Trades Legg merke til at den mest lette oppføringen i tabellen, den første linjen med en MA Stretch på 2.5, genererte de fleste handelssignaler og Den laveste gevinsten per handel. Da inntaksregelen blir strengere, det vil si MA Stretch-terskelen stiger, ser vi færre og færre handelssignaler, men høyere og høyere gjennomsnittlige gevinster per handel. Variasjonen med en inngangsterskel på 10 øker gjennomsnittlig PL med om lag 75 sammenlignet med den første varianten, men har også mindre enn 120 antall antall bransjer. Det bør ikke komme som en overraskelse at mønsteret kommer igjen når vi holder alle parametere konstant bortsett fra grensen som brukes til å bestemme grenseinngangsprisen. Hvis vi holder oppsettbetingelsene konstant, vil det åpenbart være flere aksjer som opplever en tilbaketrekking på 2 eller høyere neste dag enn det vil være de som trekker tilbake med minst 10. Variasjoner med forskjellige grenseoppføringer for kvantifisert MA Strategi Avg. PL Dags Held Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method 8, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 5, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 3, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 1 , MA (5) MA (10) CRSI gt 70 1, MA (5) MA (10) CRSI gt 70 Vi har bekreftet at strengere inngangsregler medfører færre handler, men høyere gjennomsnittlige gevinster. La oss se på utgangene. Her holder vi oppstarts - og opptakskriteriet konstant, men varierer utgangsmetoder: 24 Page 24 Forhandlingsvariasjoner med forskjellige utgangsmetoder for kvantifisert MA-strategi Gj. sn. PL Avg. Dager Helt Win MA Scenario MA Strekk Grense Utgangsmetode MA (10) MA (20) Først opp Lukk MA (10) MA (20) Lukk gt MA (3) MA (10) MA (20) Lukk gt MA (5) MA (10) MA (20) CRSI gt MA gt 70 Alle fem variantene genererte et meget like antall handelssignaler. Området er fra 379 handler til 525 handler. Variasjonen som bruker den mest lette utgangsmetoden (dekker den første dagen som aksjekursen lukkes) genererer imidlertid en gjennomsnittlig gevinst som er omtrent halvparten av de strengeste utgangsmetoder. Vi kan også se at strengere utganger øker gjennomsnittlig gevinst og vinnesatser ved å sammenligne de to forskjellige MA - og ConnorsRSI-utgangene. MA (3) er en mindre streng utgangskrav enn MA (5) og MA (3) er mindre lønnsom i gjennomsnitt enn MA (5) selv om det er flere handler med mindre streng regel. Det samme gjelder når du bruker ConnorsRSI til å utløse avslutningsregelen. Bevæpnet med denne informasjonen, vil du nå kunne velge strategiparametere som mest sannsynlig produserer antall handelssignaler, gjennomsnittlige gevinster og varighet for handel som best passer til din generelle handelsplan. 25 Page 25 Seksjon 5 Bruke opsjoner 26 Page 26 Options trading har vært en stor vekstindustri de siste årene i markedene. Dette skyldes at spreads har strammet, likviditeten har økt, og muligheten til lett å handle komplekse alternativer har aldri vært enklere. Vi vil nå fokusere på å bruke opsjonshandel til de kortsiktige markedsbevegelsene vi nettopp har lært. Som alt annet i denne veiledningen er det endelige regler om hvordan man utfører valgmuligheter når et strategisignal utløser. Før vi fortsetter, vil det være nyttig å se gjennom noen begreper og konsepter relatert til alternativer. Eieren av et innkjøpsalternativ har rett, men ikke forpliktelsen, å kjøpe den underliggende sikkerheten (aksje eller aksje) til strike-prisen på eller før utløpsdatoen for opsjonskontrakten. Verdien av et anropsalternativ stiger vanligvis når prisen på den underliggende sikkerheten stiger. Et anropsalternativ betraktes som In The Money (ITM) når strykingsprisen er under prisen på den underliggende sikkerheten, og Out of The Money (OTM) når strike-prisen er over prisen på den underliggende sikkerheten. For eksempel, hvis økningen mellom streikpriser for SPY-alternativer er 1 og prisen på SPY for tiden er 162,35, er det første (nærmeste) ITM-anropsalternativet det som har en strykpris på 162. Det første OTM-anropsalternativet er 163 streik. Eieren av et opsjonsalternativ har rett, men ikke forpliktelsen, å selge den underliggende sikkerheten (aksje eller aksje) til aksjekursen før eller ved utløpsdatoen. Verdien av en salgsopsjon stiger vanligvis når prisen på den underliggende sikkerheten faller. Et puteringsalternativ betraktes som In The Money (ITM) når prisen på denne er over prisen på den underliggende sikkerheten, og Out of The Money (OTM) når strike-prisen er under prisen på den underliggende sikkerheten. Hvis SPY-prisen er for tiden 166,55, er det første (nærmeste) ITM-put-alternativet 167 streiken, og det første alternativet til OTM-puten er 166 streiken. Strategien som er beskrevet i denne veiledningen, er å kjøpe aksjer som er oversold basert på kvantifiserte bevegelige gjennomsnittlige regler. For å implementere denne strategien med alternativer, ville samtaler bli brukt. Put-alternativer vil bli brukt til å implementere strategier beskrevet i andre veiledninger som tar korte stillinger. De fleste opsjonskontrakter kontrollerer 100 aksjer i underliggende aksjer eller aksjer. Men prisen på de fleste handelsplatformene er prisen per aksje. Derfor er kostnaden ved å kjøpe opsjonsavtalen typisk 100 ganger per aksjekurs, pluss provisjoner. Således, hvis et SPY-anropsalternativ har en notert pris på 1,27, vil det dermed koste deg pluss provisjoner for å kjøpe anropsopsjonskontrakten. Noen ganger vil du høre prisen på et alternativ som kalles alternativets premie. Alle opsjons kontrakter har en utløpsdato, hvorefter kontrakten ikke lenger er gyldig. De tre vanligste typene alternativutløp er: Ukentlig: Kontrakt utløper på den siste handelsdagen i uken, vanligvis en fredag. Monthly: Contract expires on the Saturday following the third Friday of the month, which means that the last day for trading the option is the third Friday. Quarterly: Contract expires on the last trading day of the calendar quarter. 27 Page 27 In this Guidebook, we will be focused entirely on option contracts with monthly expirations. The monthly contract with the nearest expiration date is known as the front month. For example, if today is June 10th, then the front month contract is the one which expires in the third week of June. The next available expiration (in this case July), is known as the second month. The day after June expiration, July would become the front month and August would become the second month. Strategies in the Guidebook generally follow certain patterns: 1. The majority of the moves from entry to exit have been held a very short period of time (2 12 trading days). 2. The average gains per trade have been large well beyond the normal distribution of prices over that short period of time. 3. A high percentage of the moves have been directionally correct. When we look at this type of behavior, it can lead to many strategies but one strategy stands out (and this has been confirmed by professional traders). The strategy is to buy the front month, in the money call option. Why front month, in the money long options Because they will move most closely to the stock itself. And the closer an option moves with the stock, the greater the gain will be on a percentage basis when the move is correct. Here are the rules. Let s go further: 1. A signal triggers. 2. Buy the front month in the money call. If you would normally trade 500 shares of the stock buy 5 call contracts (every 100 shares should equal one call option contract). 3. Exit the options when the signal triggers an exit on the stock. 1. What does in the money exactly mean here In this case it s defined as one to two strike prices in the money. This will be below the current market price for a call option. If the price of the stock is 48 and the interval between option contracts is 5, then buy a 45 or 40 call. 2. What does front month mean here Because the holding period is so short, you want to trade the options whose monthly expiration is the closest. If the closest month is eight trading days or less from the front month s option expiration date (meaning the second Wednesday before or closer) use the following month as the one to trade. 28 Page What happens if I m in the position and it expires, yet the signal for the stock is still valid In this case, roll to the next month. You re trading the stock signals so you want to have exposure to that signal. 4. What about liquidity and spreads There s some discretion here. There is no hard and fast rule as to what exactly liquidity means in options. Many traders look for minimum volume andor open interest to determine liquidity. Assuming there is active volume in the options, look at the spreads. If the option is trading 3.00 bid 3.30 offer, the spread is 10. Can you really overcome a 10 spread Not likely. Now compare this to an option that s trading at 3.25 bid 3.30 offer. This is far more acceptable and tradable. 5. What are the advantages of buying call options instead of the stock Assuming the spreads and liquidity are there, the advantages are large: 1. Greater potential ROI on capital invested. 2. Less money tied up. 3. Less points at risk. This means if you buy a stock at 50, the price can theoretically fall to zero and you could lose up 50 a share. The options can only lose up to the premium you paid. So, if you bought the 45 call for 5.50, the risk is only the premium of There s greater flexibility. For example, let s say the stock triggered a buy signal at 50 and you paid 5.50 for the 45 calls. If the stock immediately moves up (let s say to 56), you have choices. You can exit, or you can roll into the 55 call getting most of your money out and now turning this into a nearly free trade if you believe that prices will continue to rise. There are numerous examples like this and you can find these types of strategy opportunities in most options books. But trading anything exotic or different than simply buying ITM calls is against the advice of the many professionals we posed this question to. In conclusion, options provide traders with a good alternative to owning the stock outright. The structured methodology for our strategies is: front month, in the money, with equivalent sizing (1 option per 100 shares), and exiting when the stock signals an exit. The above options strategy, in many experts opinion, is the best and most efficient strategy based upon the historical data from these signals. 29 Page 29 Section 6 Additional Thoughts 30 Page As you have seen throughout this Guidebook, the Quantified Moving Average Strategy has had large quantified edges when applied in a systematic manner. 2. There are literally hundreds of potential variations for you to use. By adjusting the input variables described in the rules, you can customize how the strategy will perform for you. Want more trades Look at variations with faster moving averages or smaller MA stretch values for the entry rules. Bigger average returns Check out the variations that have the strictest entry criteria (high MA Stretch values and high Limit entry rules) and longest durations (ConnorsRSI 70 exit method). Want to get in and out of trades more quickly to reduce overnight risk and free up your capital for other trades Try the variations that utilize the First Up Close exit method. 3. What about stops (and we include the answer to this in all our Strategy Guidebooks) We have published research on stops in other publications including in our book Short Term Trading Strategies That Work. What we have found is that stops tend to lessen performance and in many cases they completely remove edges. Yes, it feels good when a stock keeps moving lower and lower and a stop got you out. On the other side, the research which is backed by up to two decades of test results on many short term trading strategies suggests that stops get hit often and accumulate many, many losses. Few trading strategies can overcome these aggregated losses. For many traders stops are a must. Psychologically it allows them to take trades, especially difficult trades. Whether you use them or not is a personal choice. On the whole though, the edges you see in this strategy and many other short term strategies are lower when stops are applied to them. Again this is a personal choice only you can make for yourself. We know successful traders in both camps. 4. Slippage and commission were not used in the testing. Factor them into your trading (the entries are at limit prices so slippage is not an issue) and make sure you re trading at the lowest possible costs. Most firms are now allowing traders to trade for under 1 cent a share, so shop your business, especially if you are an active trader. The online brokerage firms want your business. We hope you enjoyed this addition to the Connors Research Trading Strategy Series. If you have any questions about this strategy please feel free to us at 31 Page 31 Appendix: The ConnorsRSI Indicator and Historical Volatility 32 Page 32 ConnorsRSI Larry Connors and Connors Research have been developing, testing, and publishing quantified trading strategies since the mid 1990 s. During that time, we have had the opportunity to evaluate a great number of different technical indicators and to assess their effectiveness in predicting future price action. Now we ve taken the next step and created an indicator of our own: ConnorsRSI. In this chapter we will describe the indicator and provide details on its calculation. ConnorsRSI is a composite indicator consisting of three components. Two of the three components utilize the Relative Strength Index (RSI) calculations developed by Welles Wilder in the 1970 s, and the third component ranks the most recent price change on a scale of 0 to 100. Taken together, these three factors form a momentum oscillator, i. e. an indicator that fluctuates between 0 and 100 to indicate the level to which a security is overbought (high values) or oversold (low values). Before we discuss how to calculate ConnorsRSI, let s review Wilder s RSI. RSI is a very useful and popular momentum oscillator that compares the magnitude of a stocks gains to the magnitude of its losses over some look back period. Wilder himself believed that 14 periods was the ideal look back. We often use the shorthand notation RSI(14) for the 14 period RSI. The formula below computes RSI(14) for a series of price changes: If we wanted to compute RSI for a different number of periods (N), then we would replace 14 in the formula above with N, and replace 13 with N 1. Regardless of the number of periods used in the calculation, the result will always be a number between 0 and 100. Traders who use RSI(14) typically look for values greater than 70 to identify overbought conditions, and values less than 30 to indicate oversold conditions. Our previous research has shown that using shorter look back periods makes RSI more effective in predicting short term price movements. We have published many strategies that utilize RSI(2), as well as 33 Page 33 several that use RSI(3) and RSI(4). Changing the number of periods also has an effect on the RSI levels that best identify overbought and oversold conditions. For example, an RSI(2) value of less than 10 is usually a reliable indicator of an oversold condition, while an RSI(2) value over 90 is a good benchmark for an overbought condition. Now let s turn our attention back to ConnorsRSI. As mentioned previously, ConnorsRSI combines three components, and as you might guess, they are all elements that our research has repeatedly shown to have significant predictive ability: Price Momentum: As we just discussed, RSI is an excellent way to measure price momentum, i. e. overbought and oversold conditions. By default, ConnorsRSI applies a 3 period RSI calculation to the daily closing prices of a security. We will refer to this value as RSI(Close,3). Duration of UpDown Trend: When the closing price of a security is lower today than it was yesterday, we say that it has closed down. If yesterday s closing price was lower than the previous day s close, then we have a streak of two down close days. Our research has shown that the longer the duration of a down streak, the more the stock price is likely to bounce when it reverts to the mean. Likewise, longer duration up streaks result in larger moves down when the stock mean reverts. In effect, the streak duration is another type of overboughtoversold indicator. The problem is, the number of days in a streak is theoretically unbounded, though we could probably place some practical limits on it based on past experience. For example, we might observe that there have been very few instances of either an up streak or a down streak lasting for more than 20 days, but that still doesn t get us to a typical oscillator type value that varies between 0 and 100. The solution is two fold. First, when we count the number of days in a streak, we will use positive numbers for an up streak, and negative numbers for a down streak. A quick example will help to illustrate this: Day Closing Price Streak Duration 1 The closing price on Day 2 is higher than on Day 1, so we have a one day up streak. On Day 3, the price closes higher again, so we have a two day up streak, i. e. the Streak Duration value is 2. On Day 4, the closing price falls, giving us a one day down streak. The Streak Duration value is 34 Page 34 negative ( 1) because the price movement is down, not up. The downward trend continues on Days 5 and 6, which our Streak Duration reflects with values of 2 and 3. On Day 7 the closing price is unchanged, so the Streak Duration is set to 0 indicating neither an up close nor a down close. Finally, on Day 8 the closing price rises again, bringing the Streak Duration back to 1. The second aspect of the solution is to apply the RSI calculation to the set of Streak Duration values. By default, ConnorsRSI uses a 2 period RSI for this part of the calculation, which we denote as RSI(Streak,2). The result is that the longer an up streak continues, the closer the RSI(Streak,2) value will be to 100. Conversely, the longer that a down streak continues, the closer the RSI(Streak,2) value will be to 0. Thus, we now have two components RSI(Close,3) and RSI(Streak,2) that both use the same scale to provide a perspective on the overboughtoversold status of the security we re evaluating. Relative Magnitude of Price Change: The final component of ConnorsRSI looks at the size of today s price change in relation to previous price changes. We do this by using a Percent Rank calculation, which may also be referred to as a percentile. Basically, the Percent Rank value tells us the percentage of values in the look back period that are less than the current value. For this calculation, we measure price change not in dollars and cents, but as a percentage of the previous day s price. This percentage gain or loss is typically referred to as the one day return. So if yesterday s closing price was 80.00, and today s price is 81.60, the one day return is (81.60 80.00) 80.00 0.02 2.0. To determine the Percent Rank, we need to establish a look back period. The Percent Rank value is then the number of values in the look back period that are less than the current value, divided by the total number of values. For example, if the look back period is 20 days, then we would compare today s 2.0 return to the one day returns from each of the previous 20 days. Let s assume that three of those values are less than 2.0. We would calculate Percent Rank as: Percent Rank 3 20 0.15 15 The default Percent Rank look back period used for ConnorsRSI is 100, or PercentRank(100). We are comparing today s return to the previous 100 returns, or about 5 months of price history. To reiterate, large positive returns will have a Percent Rank closer to 100. Large negative returns will have a Percent Rank closer to 0. The final ConnorsRSI calculation simply determines the average of the three component values. Thus, using the default input parameters would give us the equation: ConnorsRSI(3,2,100) RSI(Close,3) RSI(Streak,2) PercentRank(100) 3 The result is a very robust indicator that is more effective than any of the three components used individually, and in most cases, also more effective than combining the three components independently. 35 Page 35 Historical Volatility The historical volatility is defined as the standard deviation of the logarithmic price changes measured at regular intervals of time. Since settlement prices are usually considered the most reliable, the most common method of computing volatility involves using settlement to settlement price changes. We defined each price change, x i, as: x i ln (P i P i 1 ) where P i is the price of the underlying contract at the end of the i th time interval. P i P i 1 is sometimes referred to as the price relative. We first calculate the standard deviation of the logarithmic price changes: standard deviation We then calculate the annual volatility by multiplying the standard deviation by the square root of the time interval between price changes. Since we looked at price changes every week, the time interval is 3657: annualized volatility 7Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Quantified Approach-connors resea Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Quantified Approach-connors resea Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Quantified Approach A Powerful New Way to Trade Moving Averages in Any Market Quantified Research Identifies High Probability Short-Term Trades with Positive Returns Do You Trade with Moving Averages Moving Averages are used by hundreds of thousands of traders every day to find and follow trends. Some traders will use Moving Averages to help identify overbought or oversold markets. However, this approach often fails to identify strength and thus misses the markets largest advances. Our Quantified Moving Average Strategy increases the probability of identifying major market turns and thus allows traders to take advantage of those opportunities. When traded correctly, this new approach to trading Moving Averages can provide traders with consistent, positive results in any market condition. Now for the first time, we are making this strategy, a fully quantified approach to trading with Moving Averages, available to the public. Consistent Trading Results What you will learn with this strategy are Moving Averages strategy variations which have been correct up to over 75 of the time over a 12 year time period starting in January 2001. There are also dozens of variations with average gain per trade of over 4. All of the strategy rules are fully detailed in the guidebook along with how to customize the strategy to create literally hundreds of variations. Take a look at the fully quantified test results from January 1, 2001 to September 30, 2013 below. Top 10 Performing Variations Sorted by Win Rate Top 10 Performing Variations Sorted by Average Gain PL is the average percentage profit or loss for all trades, including the losing trades, based on invested capital. Days Held is the average trade duration expressed as a number of days. High Probability Trading with Moving Averages As you will see throughout this Guidebook, the Quantified Moving Average Strategy has had large quantified edges when applied in a systematic manner. Here is a trade example from Trading Stocks and Options with Moving Averages: A Quantified Approach with a gain of 10.9. SPRD - 12132011 to 12212011 Here is another recent trade example from Trading Stocks and Options with Moving Averages: A Quantified Approach with a one-day gain of 7.6. SWHC - 08232012 to 08242012 The entry and exits for these examples are fully explained in the strategy guidebook where you will find that and much more. Here is What You Will Receive. in Trading Stocks and Options with Moving Averages: The exact trading rules. This is not a black box full disclosure of the rules is given to you. How to identify the best Moving Averages Trading set-ups. How to select the best entry levels that fit your trading style. Where to exactly place your orders each day. Where and when to exactly exit your orders. For Options Traders Trading Stocks and Options with Moving Averages is right for you if you trade options. The historical returns have been strong and professional traders understand the power of applying options to their equity trading. In this guidebook youll be able to do the same by combining Moving Averages with options trading. Order Trading Stocks and Options with Moving Averages Whether you swing trade or trade options, Trading Stocks and Options with Moving Averages will make you a better, more resourceful trader. If you are looking to trade the most consistent quantified rule based strategies available to traders today, order Trading Stocks and Options with Moving Averages. To order your copy of Trading Stocks and Options with Moving Averages, please click here or call toll-free 1-888-484-8220 ext. 1 (outside the US please call 973-494-7333 ext 1). 100 Money Back Guarantee The list price of Trading Stocks and Options with Moving Averages is 49.95 but is sale priced for a limited time for 39.95. It comes with a 100 Money Back Guarantee. Use the strategy and guidebook for 60 days and if you are not fully satisfied with the results, you will receive a full refund of your purchase price. List Price: 49.95 Limited-Time Sale Price: 39.95 Connors Research Trading Strategy Series Trading Stocks amp Options with Moving Averages by Larry Connors amp Matt Radtke A quantified strategy guidebook with instructions on how to apply entry and exit parameters that show historical tendencies to improve the edges and average gains to trade Moving Averages. Ford7k comments for readers May be you are smarter and better than most others, then try to figure out what is in the chart below. daily chart-bar chart-colored upclose-downclose ------------------------------------------------------------- Honestly what is my view The RSI(2) STRATEGY FLOATED BY CONNORS RESEARCH TURNED OUT A DISASTER TO MANY SMALL TIME TRADERS. Personally I know many traders who refused to stop using RSI-2 and minted heavy losses in stocks futures. This is just hint to be careful when you enter unknown territory. Last edited by ford7k 15th December 2013 at 10:14 PM. Read a Sample Chapter of 8216Trading Stocks and Options with Moving Averages8217 Indicators are not always what they appear to be. Moving Averages are widely used as a trend-following tool. In many of the trading strategies that we have developed over the years, the 200-day moving average is used to identify the direction of the trend. We have found that taking buy signals only when the price is above the 200-day MA can improve profitability in many systems. Recently, we completed research that shows moving averages can also be used as part of a strategy to find short-term, mean reversion trading opportunities. This may be surprising to some traders because it might seem odd to use a trend-following indicator like MAs in a short-term, mean reversion strategy. If you would like to continue reading this chapter please click here to request a free sample now . Best of all Trading Stocks and Options with Moving Averages comes with a 100 Money Back Guarantee . Use the strategy and guidebook for 60 days and if you are not fully satisfied with the results, you will receive a full refund of your purchase price. Company Info The Connors Group, Inc. 10 Exchange Place, Suite 1800 Jersey City, NJ 07302 cg3 Company Resources Properties Connect with TradingMarkets tradin32wp-contentuploadsfacebook1.png Disclaimer . The Connors Group, Inc. (Company) is not an investment advisory service, nor a registered investment advisor or broker-dealer and does not purport to tell or suggest which securities or currencies customers should buy or sell for themselves. Analytikere og ansatte eller tilknyttede selskaper i selskapet kan ha posisjoner i aksjer, valutaer eller næringer som diskuteres her. Du forstår og anerkjenner at det er en svært høy grad av risiko involvert i handel med verdipapirer og valutaer. Selskapet, forfatterne, utgiveren og alle tilknyttede selskaper påtar seg ikke noe ansvar eller ansvar for dine handels - og investeringsresultater. Faktiske erklæringer på Companys nettside, eller i publikasjoner, er laget fra og med utsatt dato og kan endres uten varsel. Det bør ikke antas at metodene, teknikkene eller indikatorene som presenteres i disse produktene, vil være lønnsomme, eller at de ikke vil resultere i tap. Tidligere resultater fra enhver enkelt handelsmann eller handelssystem utgitt av Selskapet er ikke en indikasjon på fremtidig avkastning av den aktuelle forhandleren eller systemet, og er ikke en indikasjon på fremtidig avkastning som realiseres av deg. I tillegg er indikatorene, strategiene, kolonnene, artiklene og alle andre funksjoner i Companys produkter (samlet informasjonen) kun til informasjons - og utdanningsformål, og bør ikke tolkes som investeringsrådgivning. Eksempler presentert på Companys nettside er kun for pedagogiske formål. Slike oppsett er ikke oppfordringer til noen ordre å kjøpe eller selge. Følgelig bør du ikke stole utelukkende på Informasjonen ved å gjøre noen investeringer. I stedet bør du bare bruke Informasjonen som utgangspunkt for å gjøre ytterligere uavhengig forskning for å gi deg mulighet til å danne din egen mening om investeringer. Du bør alltid sjekke med din lisensierte finansiell rådgiver og skattemessig rådgiver for å bestemme hvilken investering som passer. HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS. I SAMMENDRAG AV EN FAKTISK PRESTASJONSOPPTAK, FORTSATT SIMULERTE RESULTATER IKKE VIRKELIG HANDEL OG KAN IKKE GJENNOMFØRES AV MAKSJON OG ANDRE SLIPPAGEGIVER. OGSÅ SOM HANDELENE IKKE ER FAKTISKT BLEVET, HAR RESULTATENE KUNDER ELLER OVERBEGRENSET FOR KONSEKVENSEN, OM NOEN, AV VISSE MARKEDSFAKTORER, SOM MANGLENDE LIKVIDITET. SIMULERTE HANDELSPROGRAMMER I ALMINDELIGE ER OGSÅ FØLGENDE AT DE ER DESIGNERT MED HINDSIGHT. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTATER ELLER TAPER SOM LIGER TIL DINE VISTE. All analyst commentary provided on TradingMarkets is provided for educational purposes only. The analysts and employees or affiliates of TradingMarkets may hold positions in the stocks or industries discussed here. This information is NOT a recommendation or solicitation to buy or sell any securities. Your use of this and all information contained on TradingMarkets is governed by the Terms and Conditions of Use. Please click the link to view those terms. Follow this link to read our Editorial Policy.