3 estratégias de negociação Proven que você pode implementar hoje

Em nossa última sessão com Christos - um trader experiente com mais de três décadas de experiência -, percorremos um fluxo de trabalho de negociação poderoso e real que o leva do conceito de estratégia à implementação ao vivo. Você verá os bastidores de três estratégias algorítmicas robustas criadas com o StrategyQuant X (SQX) e implementadas ao vivo na AlgoCloud.

O que é único? Essas estratégias não se baseiam em propaganda ou suposições. Elas se baseiam em conceitos de negociação atemporais publicados há décadas, mas que ainda hoje apresentam desempenho superior. De configurações de "comprar o gap para baixo" a padrões de rompimento e jogadas de reversão à média, Christos revela como ele constrói, testa e gerencia mais de 35 bots de negociação ao vivo nas contas da Alpaca.

Mostramos curvas de patrimônio, estatísticas de backtest e até mesmo exemplos de negociações ao vivo. Seja você um iniciante ou um profissional de algoritmos, esta é uma aula magistral sobre como transformar ideias comprovadas em sistemas automatizados - sem reinventar a roda.

Assista ao vídeo completo e comece a testar as estratégias você mesmo. E não se esqueça de deixar suas perguntas - nós as responderemos em um próximo vídeo!

transcrição:

E quero apresentar o fluxo de trabalho. Esta é a curva de patrimônio que obtemos
fazendo esse backtesting específico. Gosto do fato de ser suave, um tanto suave,
inclinação para cima. Procuro ações que estejam acima de $5. Aqui nesta linha, estou dizendo que
contas com restrições, se a conta for menor que $25.000, você ainda poderá implementar esse
estoque. Então, aqui está o profissional da SQX. Hoje, tenho a companhia de meu amigo Christos, um verdadeiro veterano em negociações
com décadas de experiência. Esta sessão é pré-gravada. No entanto, estamos aqui para responder
suas perguntas, caso tenha alguma. Christos compartilhará três estratégias de negociação para a AlgoCloud,
tudo baseado em conhecimentos comprovados que existem há anos. A mensagem é simples. Você não precisa de
para reinventar a roda para criar robôs de negociação confiáveis. Estamos aguardando suas perguntas
e feedback nos comentários. Nós os coletaremos e retornaremos a eles junto com Christos
em um vídeo futuro. E apenas uma observação rápida. Tudo o que você verá é para fins educacionais
somente para fins de aconselhamento financeiro. Christos, para você. Olá, Christos. Mais uma vez, prazer em
Vejo você. Olá, Cornel. Prazer em vê-lo novamente. Olá a todos. Hoje, tenho o prazer de apresentar
três estratégias específicas que desenvolvi há quase um ano. E eu as implementei de fato
em contas do Alpaca Live. E quero apresentar o fluxo de trabalho que ocorreu a partir do original
A concepção da ideia, passando pela modelagem usando a linguagem SQX, até o backtesting,
e, finalmente, por meio da implantação. Antes de começar a discutir os detalhes desses três
estratégias, gostaria de falar um pouco sobre meu histórico como trader.
Comecei minha carreira de trader no final dos anos 80. Inicialmente, meu foco era a negociação de futuros.
Mas, aos poucos, comecei a me interessar pela negociação de ações. E mesmo que o caminho para a negociação de futuros tenha sido
era um pouco desafiador, quando se tratava de ações, era difícil. Eu estava com dificuldades.
A dificuldade se deveu ao fato de eu ser um operador discricionário. E
Como trader discricionário, eu estava tentando combinar a análise fundamental com a análise técnica. E
Foi um desafio encontrar a combinação certa. Isso consumiu muito tempo.
E teve muitos altos e baixos. Eu costumava fazer análises setoriais.
Eu estava observando a análise fundamentalista, ouvindo chamadas de ganhos, lendo comunicados à imprensa,
É claro, fazendo algumas análises técnicas, como rompimentos com alto volume relativo.
Portanto, como resultado de tudo isso, o desempenho era inconsistente quando se tratava de negociação de ações.
Portanto, há anos eu vinha procurando automatizar esse esforço de negociação de ações porque
Percebi que essa era a única maneira de prosseguir.
No início de 2024, deparei-me com as ferramentas de contexto de estratégia. E imediatamente percebi que essa era a
solução que eu estava procurando. Isso estava me permitindo implementar rapidamente uma ideia,
fazer testes extensivos. Eu tinha o banco de dados ali mesmo. Eu tinha a parte do teste de estresse
lá. E, por fim, a integração das estratégias em uma conta real foi um processo muito fácil.
Agora, tenho um total de 35 estratégias implementadas em quatro contas Alpaca ativas. E
Essas estratégias são uma mistura em termos de como elas abordam a negociação de ações.
Muitos deles são de reversão à média.
Algumas delas seguem as tendências. Alguns deles são inovadores. E alguns deles
são estratégias sazonais e de negociação de pares.
O universo de ações no qual tenho essas estratégias implementadas é o S&P 500,
NASDAQ 100 e Russell 3000. É importante ressaltar que cerca de 22
são estratégias de um único ativo. Em outras palavras, elas lidam com um único símbolo de ação
e tentar capitalizar a disponibilidade de ETFs de ações alavancadas,
como a Apple tem um ETF alavancado, a NVIDIA e assim por diante. Tenho estas estratégias de ativos individuais
implantado também. Agora, chegamos à parte em que obtenho a inspiração para as ideias de estratégia.
Além de minhas próprias estratégias, tenho muito interesse em pesquisar vários livros e
vários fóruns para obter ideias. Os livros têm uma vantagem distinta, especialmente os antigos,
que as ideias estão expostas por muitos e muitos anos. E quando você faz um backtest
Hoje, muitos dos dados estão fora da amostra. Portanto, você pode ver imediatamente se o
A ideia de uma empresa de marketing resistiu ao teste do tempo ou não. Os livros específicos que considerei úteis são
Trading Systems and Methods, de Kaufman. É como uma enciclopédia de muitos sistemas bons.
Além disso, a Encyclopedia of Trading Systems, de Kach. Trade Systems that Work, de Streitzman.
The Master Swing Trader, de Farley. Particularmente útil é o livro de John Carter chamado Mastering
the Trade. E, é claro, o clássico de todos os tempos, The Long-Term Secrets to Short-Term Trading.
Além disso, outros livros que considero úteis são o Old Handbook, de Gil Morales.
Trade Like a Hedge Fund (Negocie como um fundo de hedge), de Altucher. How Do Many Make Money in Stocks (Como muitos ganham dinheiro com ações), de O'Neill,
que também é um clássico. E Entry and Exit Confessions of a Champion Trader, de Kevin Davey,
que é muito rico em fornecer métodos específicos de entrada e saída.
Também estou analisando várias contas no Twitter, atualmente X. E encontrei uma conta em particular
muito útil é de Jeff Sun. Esse é o nome de código de Jeff Sun. E, é claro, há muitos outros
comerciantes de algoritmos no Twitter. E, por fim, no YouTube, sigo o canal StatOasis de Ali Casey, que
fez um excelente trabalho ao apresentar várias ideias e também como ele implementa essas ideias em
SQX. E também o canal de negociação de algo do Kevin Davey, que também tem algumas boas ideias.
Vamos começar com a primeira ideia que implementei. Ela é chamada de comprar o gap down.
Todos sabemos que, quando as pessoas acordam e veem suas ações
Quando as ações estão caindo, elas ficam muito emotivas. E muitos investidores não veem a hora de sair das ações,
vendo as perdas se acumulando. Portanto, essa ideia específica apresentada pelo autor está tentando
tirar proveito dessa decisão emocional que os operadores de ações tomam quando veem suas ações
com uma diferença para baixo. Portanto, vale a pena mencionar que esse livro foi publicado em 3 de outubro de 2004.
Então, basicamente, ele existe há 21 anos. Portanto, todo o backtesting será feito com
dados até 2025. Para esses anos, basicamente não se trata de um teste de amostra. A ideia básica é a seguinte. Você
comprar uma ação quando o dia anterior estava em baixa. E hoje, a ação está abrindo
com pelo menos um gap de 5% em relação ao fechamento do dia anterior.
Mas, além disso, o QQQ também está caindo pelo menos meio por cento.
E o método para sair dessa negociação específica é liquidar a posição se a lacuna for preenchida
ou no final do dia, o que ocorrer primeiro.
Decidi modificar essa estratégia específica após alguns testes.
E também devido ao grande poder da SQX de testar um universo maior de ações. Porque
Originalmente, essa ideia tinha em mente o universo Nasdaq 100.
Portanto, em vez de usar o QQQ como índice de mercado, uso o SPY, o SPY ETF.
E, é claro, estou analisando o universo Russell 3000. E a última modificação é que o
A estratégia sai da posição na abertura do dia seguinte. Portanto, não há meta de lucro e não há
fechando no final do dia. E esse método de saída específico é amigável para o PDT restrito
contas. Se a conta for menor que $25.000, você ainda poderá implementar essa estratégia específica.
Então, aqui está o código SQX.
Portanto, basicamente, o fechamento de ontem ficou abaixo do fechamento de anteontem.
A abertura de hoje é inferior a 5% do fechamento de ontem.
E aqui, essa declaração tem um subgráfico, o subgráfico 1. E no subgráfico 1, tenho o ETF SPY. Então, estamos
Estou dizendo aqui que, se a abertura for inferior a meio por cento do fechamento de ontem do ETF SPY,
então é uma condição válida. Tenho uma configuração aqui em que o fechamento é maior que $1 porque
não queremos lidar com ações de preço muito baixo. E, por fim, sobre o volume de ontem,
será inferior a $2 milhões, pois queremos nos concentrar em small cap e mid cap. Porque
Descobri que essa estratégia em particular é muito eficaz em empresas de baixa e média capitalização e
potencialmente porque o envolvimento institucional é menor. Você recebe muitos
pequenos investidores que ficam muito emocionados quando suas ações caem 5%.
E saímos após uma barra. Portanto, não estamos liquidando a posição no mesmo dia em que tomamos a
posição. Este slide explica tudo o que acabei de descrever. Aqui é onde defino o subgráfico 1,
será o fechamento diário do SPY. Essa é uma configuração que você precisa fazer no SQX.
E agora chegamos à pontuação da posição, onde, antes de tudo, a estratégia pode abrir
um número máximo de ações na posição 5 ao mesmo tempo. E a função de classificação
classifica as ações mais altas que abrem mais baixas. Portanto, essa expressão é maximizada como a
A abertura é menor em relação ao fechamento de ontem. Portanto, este slide explica o slide anterior.
A função de gerenciamento de dinheiro que tenho é $100,000
sem reinvestimento. Portanto, para a duração do backtesting, temos um capital fixo de $100.000
que não estamos reinvestindo. E o período em que estamos fazendo o backtesting é do início de 2000
até aproximadamente o final de 2044. E, é claro, o universo Russell 3000.
E este slide aqui mostra a condição. Basicamente, entramos na abertura da barra
e saindo na abertura da barra. Agora, preciso fazer um comentário aqui que, quando você
implantar a estratégia em uma ampla gama de mercados, ela será executada às 9h32.
Isso significa que, em alguns casos, o aberto aconteceu,
digamos, logo após as 9h30. Portanto, você está perdendo os dois primeiros minutos. Agora, na prática,
mais de um ano depois de implantar essa estratégia por um ano, ela não faz tanta diferença,
mas você precisa estar ciente disso. E, mais adiante, explicarei como você pode remediar isso
discrepância específica no tempo em que a estratégia assume a posição.
Apenas um comentário: em meu banco de dados, há mais de 12.000 símbolos para o Russell 3000.
Portanto, vários símbolos foram retirados da lista. Portanto, o backtesting inclui muitos
ações excluídas da lista. Portanto, não temos viés de sobrevivência em nosso backtesting.
Esta é a curva de patrimônio líquido que obtemos ao fazer esse backtesting específico. I
como o fato de ser uma curva de patrimônio líquido suave, de certa forma suave e inclinada para cima.
No eixo x, temos o número de negociações que foram feitas nesse período específico.
intervalo de tempo. Ele mostra alguns solavancos, e você verá que isso ocorre em determinados anos.
Listar a mesma estratégia
com o eixo x como sendo o tempo, isso mostra que, para algumas
No decorrer do tempo, o desempenho não foi tão bom, embora tenha sido positivo.
O drawdown é um 12% muito respeitável, e esse é o drawdown percentual aberto.
E a curva amarela aqui embaixo é o desempenho de comprar e manter em uma base adaptada ao risco.
Também vale a pena observar que o tempo de exposição é muito pequeno. Minha tela no momento é pequena. I
Não consigo ver muito bem, mas acho que o tempo de exposição é da ordem de 12% a 15%, o que significa
o capital está disponível para ser empregado em outro lugar. Agora, vamos aos detalhes
do desempenho dessa estratégia, vemos que ela tem um retorno médio de 64%
com um crescimento anual comparativo de 12% e um índice de retorno para saque superior a 46%,
e 62% das negociações são lucrativas. É uma estratégia muito, muito boa. Acredito que
Esse tipo de estratégia de comprar o gap para baixo deve fazer parte do portfólio de estratégias.
Como você pode ver aqui, listando os anos, os meses em uma linha e os anos na vertical,
Essa estratégia específica não teve um único ano de queda de 2000 a 2025, o que é notável
considerando alguns dos mercados em baixa que vivenciamos, o mercado em baixa de 2008 ou o COVID 2020.
Além disso, vale a pena observar que essa estratégia específica teve dois meses consecutivos negativos
meses, mas o restante dos meses foi positivo, o que significa que, se virmos
dois meses negativos, logo nos decepcionamos. Isso faz parte de como essa estratégia específica se comporta.
Agora, quero mostrar um exemplo específico de uma negociação bem-sucedida para essa estratégia. É claro,
60% são lucrativos e 40% não são lucrativos. Esse em particular foi escolhido porque
ele mostra o que é uma negociação perfeita para essa estratégia específica. Portanto, voltaremos a
Em 6 de abril, vamos dar uma olhada no SPY. O SPY teve um fechamento de 505,26 e em 7 de abril,
abriu com um gap, certamente maior que 0,5%. Ao mesmo tempo, essa ação em particular,
A Rimini, o símbolo RM e eu, tínhamos encerrado esse dia específico aqui, mais baixo do que no dia anterior,
e em 7 de abril, no mesmo dia em que o SPY estava caindo, ele obteve mais de 5%.
E a posição foi registrada na abertura a $2,11 por ação.
A estratégia liquidou a posição na abertura do dia seguinte, que foi $3.35.
Portanto, se você implementar essa estratégia específica,
O que você pode fazer é criar alguns desdobramentos dessa estratégia, onde
eles não necessariamente compram no mercado, mas você pode colocar limites, para garantir que
você pode comprá-lo a um preço favorável. Portanto, além da ordem de mercado em $9.32, você também pode ter
ramificações dessa estratégia específica que podem abrir, digamos, na abertura menos uma pequena
porcentagem do ATR. Agora, vamos à segunda estratégia. Ela foi inspirada em
uma postagem de Jeff Zahn. Jeff Zahn tem uma boa presença no Twitter com muitas ideias boas. Ele
é um gerente financeiro, mas também escreveu muitos filtros para negociação,
e é uma das contas que estou realmente seguindo.
Assim, uma ideia específica de que gostei foi a de operar comprado autorizando a média móvel exponencial,
Média móvel exponencial de 20 dias. Então, basicamente, o que queremos fazer é localizar ações que tenham
uma média móvel exponencial inclinada para cima por 20 dias, mas nos últimos
alguns dias, eles estão experimentando uma variação estranha,
e estamos atentos para que a ação feche acima desse tipo específico de faixa.
Portanto, o que eu fiz foi, no universo Russell 3000, analisar a faixa de cinco dias,
E quando me refiro ao intervalo, quero dizer que o máximo mais alto e o mínimo mais baixo não são mais do que
mais de três por cento nesse período de cinco dias. Queremos que o fechamento de ontem esteja acima dessa faixa,
e, ao mesmo tempo, queremos que a MME de 20 dias esteja subindo para ficar acima da MME de 50 dias.
Então, basicamente, implementei essa maneira específica.
Procuro ações que estejam acima de cinco dólares.
Aqui nesta linha, estou dizendo isso anteontem,
o intervalo máximo de cinco dias foi menor ou igual a três por cento.
Queremos que o fechamento de ontem esteja acima da máxima mais alta dos cinco dias anteriores.
Queremos que a EMA20 de ontem esteja acima da EMA20 de anteontem. Então, basicamente,
temos uma MME ascendente e, por fim, queremos que a MME de 20 dias esteja acima da MME de 50 dias.
Então, essas condições são, e como saímos delas? Saímos ou a taxa de dias se torna negativa,
ou, se isso não acontecer, saímos de qualquer maneira após 10 dias.
Portanto, neste slide, estou explicando novamente o significado de todas as linhas.
Agora, vamos à função de classificação e ao número máximo de posições,
o intervalo de teste e o gerenciamento de dinheiro.
Basicamente, queremos comprar na abertura e também queremos sair.
Agora, consideramos que o número máximo de posições é igual a 10,
e nossa função de classificação
fica maior quanto mais próximo,
ontem é a mais próxima da MME. Portanto, basicamente, queremos estar o mais próximo possível da MME ascendente
em uma base de fechamento. Portanto, se várias ações satisfizerem as condições anteriores,
selecionamos os que estão mais próximos da EMA20.
O intervalo, o intervalo de teste, é do final de 1999 até meados de 2025, agosto de 2025.
Novamente, a gestão do dinheiro é que temos $100.000 de capital, que distribuímos igualmente entre
essas posições, e não reinvestimos o capital. Portanto, é como se fosse um capital fixo
durante todo o período de teste. Esta é a curva de patrimônio que obtemos. Ela é bastante suave.
Novamente, o eixo x é o número de negociações que essa estratégia realiza. Portanto, vemos que
são necessárias várias negociações durante o período de 25 anos. Se nós
defina nosso eixo x para estar no domínio do tempo,
o que é notável é que, em anos como 2008, quando tivemos um mercado em baixa severo,
e também em 2020, quando também tivemos um declínio severo, ainda tivemos uma inclinação positiva
em nossa curva de ações, e isso se deve à condição de que a MME de 20 anos está subindo.
O que certamente não acontece em um mercado em baixa.
A MME de 20 anos está acima da MME de 50 anos, o que também é uma condição que não ocorre
frequentemente em um mercado em baixa. Mas o mais importante é que a faixa estreita, a faixa estreita de cinco dias, é menor que 3%,
isso não acontece devido a quedas severas nas ações. Portanto, essa condição também não se sustenta.
Portanto, na prática, essa estratégia está se desligando quando as condições não são favoráveis.
Agora, a curva amarela aqui também é a curva de compra e manutenção
SPY ETF. Portanto, em uma base ajustada ao risco, vemos que essa estratégia específica está superando em muito o desempenho do SPY ETF.
comprar e manter para o ETF SPY. Este é o desempenho mensal que observamos do final de 1999 até
Agosto de 2025. Até agora foram dois anos, resta saber o que acontecerá em 2025.
Além disso, vemos que essa estratégia específica pode ter um, dois, três,
quatro meses consecutivos negativos. Portanto, se você implantar essa estratégia, não a utilize
desanimado se você tiver três meses negativos consecutivos.
Esta é a tabela que mostra os detalhes do desempenho da estratégia. Trata-se de 14%
retorno anual. O percentual de retirada em uma base aberta é de aproximadamente 9%.
O fator de lucro é de 1,49% e o índice de retorno para o drawdown é um pouco mais de 22%.
E cerca de metade das negociações são perdas e metade das negociações são ganhos.
Além disso, a taxa de crescimento anual comparativa é de 6,25%.
Além disso, gosto do fato de que o período de estagnação é relativamente pequeno.
Aqui está outra tabela que mostra o desempenho da estratégia.
Basicamente, ele está de acordo com o slide anterior. A maior parte é lucrativa, sendo que dois anos foram negativos
anos. Esse é um exemplo de como a estratégia está funcionando como deveria.
Basicamente, temos, nesse dia específico, uma EMA20 em alta, que é a cor ciano,
que também está acima da EMA20 azul.
Vemos que o intervalo dos cinco dias anteriores está de acordo com nosso critério.
E vemos que, nesse dia específico, fechamos acima dessa faixa estreita. Então, entramos no dia seguinte
na abertura, que é o dia 11 de julho. E, basicamente, estamos aguardando até que a taxa
de mudança ou a taxa de mudança de 10 dias se torna negativa ou 10 dias se passam. E, obviamente,
Nesse caso específico, a taxa de variação de 10 dias nunca foi negativa. Portanto, estamos saindo
aqui no dia 25 de julho.
Vejamos. Além disso, esse é outro exemplo de como a estratégia funciona perfeitamente.
Novamente, temos uma EMA20 inclinada para cima. Temos uma faixa estreita.
Nesse dia específico, temos um fechamento fora dessa faixa.
Entramos em posição comprada na abertura do dia seguinte.
Basicamente, saímos quando a taxa de variação de 10 dias se torna negativa ou 10 dias
passar. E também nesse caso específico, a taxa de variação nunca foi negativa. E estamos
saindo após 10 dias. Então, basicamente, esses dois exemplos mostram quando a EMA20
Essa estratégia funciona perfeitamente. Essas são negociações vencedoras.
Muito bem. Vamos discutir agora a terceira e última estratégia.
Larry Williams publicou um clássico intitulado Long-Term Secrets to Short-Term Trading (Segredos de longo prazo para negociações de curto prazo).
E foi publicado em 1998. E um de seus
A regra das 7 barras era uma das estratégias de reversão de média.
E essa estratégia específica sobre a qual ele está comentando, é claro, ele a usou em
negociação de futuros. Por isso, decidi testar a ideia para ver o desempenho dela
quando se trata de ações.
Portanto, a ideia básica é que se o fechamento de hoje for o menor dos últimos sete dias de negociação,
você compra. E se o preço de fechamento de hoje for o mais alto dos últimos sete dias de negociação, você vende.
É uma estratégia muito, muito simples e impossível de se ajustar à curva.
Novamente, decidi utilizar o poder do SQX e testá-lo no universo Russell 3000.
Portanto, também vale a pena observar que a estratégia está sendo divulgada há 27 anos.
Portanto, todos os nossos dados de backtesting estão fora da amostra.
Então, aqui está como implementei o código SQX.
Apenas duas linhas. Basicamente, você deseja que o fechamento de hoje seja o menor dos últimos
sete dias. Portanto, incluindo hoje. Hoje é o sétimo dia. Você quer ser o fechamento mais baixo.
Mas coloquei um filtro aqui. Queremos um ângulo de regressão linear de 100 dias para a ação.
Ser positivo. Então, basicamente, queremos ações que estejam em uma tendência de alta nos últimos 100 dias.
E saímos quando hoje, o fechamento de hoje, é o sétimo maior.
Ou, se essa condição nunca for atendida, sairemos após 20 barras.
Agora, estou comentando o slide anterior.
Novamente, compramos no fechamento da barra. E também saímos no fechamento da barra.
O número máximo de posições que aceitamos é 10.
E para a função de classificação, decidi selecionar ações que satisfizessem as condições anteriores.
Além disso, a estratégia prefere ações que estejam apresentando um baixo desvio padrão ou um baixo
volatilidade. Portanto, quanto menor a volatilidade aqui, maior o valor dessa expressão.
E fiz isso de propósito, porque quando você está comprando a mínima dos últimos sete dias,
as ações estariam, na verdade, em queda livre. E não queremos pegar facas.
Portanto, basicamente, queremos nos concentrar em ações que apresentem um leve declínio
com um mínimo de fechamento de sete dias. E não tentar entrar em uma ação com alta volatilidade.
No período de teste de 1999 a agosto de 2025,
o retorno fixo, novamente, é $100.000. Isso é igual a todas as posições.
E não há reinvestimento. A curva é suave. Há certos anos,
devido aos declínios severos, que temos alguns solavancos para baixo.
Observamos que, em geral, essa é uma curva de patrimônio líquido com inclinação ascendente.
O desempenho dessa estratégia específica é de 13% de taxa anual com 6% composto por 1,44%.
E a taxa de retorno para o drawdown é um pouco maior que 13. E tem uma taxa de vitórias bastante alta.
Quero ver algo no slide anterior. Não coloquei a opção comprar e manter para o SPY,
mas também está superando a estratégia de compra e manutenção do SPY.
Esta é a tabela do desempenho mensal.
Basicamente, é notável que ele tenha tido apenas um ano negativo nesse período específico.
Mas você pode ter algo como três meses de desempenho negativo, como nesse caso específico
ano, ou este ano específico, e assim por diante. Portanto, obter três meses negativos consecutivos é
que se pode esperar dessa estratégia específica. Agora, vamos dar uma olhada em alguns exemplos.
Esta tem a ver com a ACLX, a ação aqui, em que o fechamento do sétimo dia foi o mais baixo.
Se você incluir essa barra, mais 1, 2, 3, 4, 5, 6, foi a mínima mais próxima.
E, ao mesmo tempo, a inclinação da regressão linear, que está no painel inferior aqui,
é positivo, está acima de zero. Portanto, isso significa que, em uma base de 100 dias, essa ação específica está em uma tendência de alta.
A posição foi liquidada dois dias depois, porque a ação fechou em uma alta do sétimo dia.
Portanto, nessa estratégia específica, você poderia estar vendendo no dia seguinte. A próxima alta de sete dias
pode acontecer a qualquer momento, a qualquer momento depois que você assumir a posição. Este é outro exemplo.
Assim como no exemplo anterior, estamos vendo que esse trecho específico tem baixa volatilidade,
e é isso que queremos. Além disso, neste exemplo específico, estamos experimentando baixa volatilidade,
E é exatamente isso que queremos. Neste dia em particular, estamos encerrando o sétimo dia
mínimo de fechamento. Portanto, compramos no fechamento e ainda temos uma regressão linear de 100 dias positiva.
E vendemos três dias depois, no fechamento, porque a ação atingiu a máxima de fechamento de sete dias.
Portanto, estas são minhas observações finais. Basicamente, estamos vivendo em uma grande era,
onde temos acesso à Internet e a muitas fontes de ideias.
E acontece que há muitas ideias, mesmo que sejam antigas, que ainda são lucrativas.
Para evitar o perigo de ajuste de curva, você pode usar essas fontes antigas e testá-las em
dados recentes, porque, efetivamente, eles estarão fora da amostra.
E eu gosto muito da plataforma SQX, a algo cloud, porque você pode fazer isso muito rapidamente, como mostrei,
você pode implementar rapidamente as ideias e fazer o backtesting. Mas acho que o Santo Graal é
encontrar muitas ideias diferentes que estão ativas durante diferentes fases do mercado,
e combiná-los, pois dessa forma você
obterá uma curva de patrimônio líquido suave e diminuirá os rebaixamentos.
Obrigado por participar desta apresentação. De volta a você, Kornel.
Obrigado a você. Obrigado, Christos, por compartilhar essas estratégias.
E se alguém tiver alguma dúvida, basta nos informar nos comentários, ou você pode perguntar até mesmo por e-mail.
E estamos prontos para responder ou até prometemos gravar um vídeo com as respostas.
Certo, podemos gravar outro vídeo com todas as respostas ou
Quaisquer comentários ou sugestões para aprimorar as estratégias.
Sim, então, mais uma vez, obrigado, Christos, e até a próxima.
Você é muito bem-vindo. De nada. Foi um prazer.
E isso é tudo por hoje. Se você gostou deste vídeo, não se esqueça de clicar no botão curtir
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Se você tiver alguma dúvida ou feedback, deixe-os nos comentários. Nós as discutiremos em detalhes
em um dos próximos vídeos. Esperamos vê-lo na próxima sessão.