A - ص - المتاجرة النظام

نجمة. ترادينغ سيستيم انضم في سبتمبر 2009 الحالة: نقطة واحدة في المرة الواحدة. 177 المشاركات مرحبا. لقد جئت مؤخرا عبر هذا S. T.A. R. نظام التداول أو سوبر نظام التجارة. supertradesystemindex. html وتساءل ما الآخرين هنا أن أقول عن ذلك. من المفترض بدلا من استخدام المتوسطات المتحركة، مثل معظم الروبوتات وهذا يقوم على مبدأ الموجة إليوت ونوع ما من الروبوت مشينال. كما استعرضت ما كتبه الناس على جيش الفوركس للسلام. forexpeacearmypublic. راديسيستم فقط أتساءل ما الناس التجار أن أقول عن هذا النظام معين أو غيرها بشكل عام. هم عملية احتيال. أو القيام ببعض حقا العمل أنا مؤلف سوبيرتراديسيستم والقاعدة الجديدة إليوت موجة. اسمحوا لي أن أشير إلى بعض الأشياء التي سوبيرتراديسيستم أو سوبر ترادس أت ريتريس (ستار) هو وما هو ليس كذلك. على الرغم من أن كتابة قاعدة جديدة ل إليوت موجة يعني أنا عميق في إو، ستار لا تستخدم أي إو العد أو الاعتماد عليها. وتستخدم فيبوناتشي العلاقات التي تجعل عمل إو والسوق بالفعل من قبل الأدوات التي يتم توفيرها. هذا هو نظام التداول اليدوي، وليس الروبوت من أي نوع. وتسمح المؤشرات بتحليل التغيرات السريعة. كل موجة جديدة تعمل بسرعة مختلفة وأحجام شريط التعسفي لن تكون قادرة على التقاط إشارات السوق يرسل دون مطابقة الأدوات الخاصة بك إلى سرعات متنوعة أولا. ثات صلصة سرية لنجوم. فإنه ديكونتينيرزس أساسا البيانات وترجم لك تحليل السرعة. يستخدم ستار الأداة الأولى لاستخراج المعلومات سرعة من السوق للحصول على الإعدادات التي تحتاج إليها أداة إشارة. هذا هو ما يعطي النظام دقتها. لا يمكن لمؤشرات الزخم البسيط أن تفعل ذلك لأنهم أيضا هم كوتوبوم و بيلينكوت إلى التغييرات السرعة. إذا كنت ببساطة اتخاذ الإطار الزمني التعسفي لتطبيق تقنية التحليل الخاص بك سوف تكون قادرة على أن يكون لديك دقة إذا كنت محظوظا واختيار الخاص بك يحدث أن يكون نفس السرعة تتطابق هذه المرة. للأسف هذا النهج هو الرغبة لأن السرعات التي يمكن أن تختار السوق هي كثيرة. ما هو نظام التداول من قبل فان K. ثارب، دكتوراة. التجار يسألوننا باستمرار ما هو بالضبط نظام الغرض من هذه المادة سوف يكون لتعطيك هذه المعلومات بأكبر قدر ممكن من الوضوح. أولا، تذهب جيدا من خلال بعض المعلومات الأساسية لمساعدتك على فهم ما هو نظام خارج سياق التداول. عليك أن تتعلم كيف مختلف الناس تتصل النظم وفقا لكيفية تتعلق المال. ويركز الجزء الثاني من هذه المادة على تحديد واضح لنظام التداول. سوف يركز الجزء الثالث من هذه المقالة على الصورة الأوسع لخطة التداول الخاصة بك. وأخيرا، التركيز بشكل جيد على بعض العناصر الرئيسية في تطوير النظام. في كتاب روبرت كيوساكيس، التدفق النقدي رباعي. يميز بين نوعين من الناس الذين يعملون من أجل المال ونوعين من الناس الذين لديهم المال العمل بالنسبة لهم. في كل حالة، واحدة من الخصائص المميزة الرئيسية هي كيفية التعامل مع النظم. أولا، دعونا ننظر إلى فكرة أنظمة الأعمال. ماكدونالدز، باعتباره امتياز رئيسي، هو في الأساس مجموعة كبيرة من النظم التي يشتريها واحد. في الواقع، الشخص الذي يشتري امتياز ماكدونالدز يجب أن تذهب إلى جامعة هامبورجر لمدة ستة أشهر (وأعتقد أن هذا هو طول ذلك) لمعرفة أنظمة لتشغيل الامتياز. هناك أنظمة لتسليم الأغذية، وإعداد الطعام، وتحية العملاء، وخدمتهم في غضون دقيقة، تنظيف، وما إلى ذلك وجميع هذه النظم يمكن بسهولة أن تنفذ من قبل مدير لديه درجة جامعية والموظفين الذين قد يكون حتى تسرب المدرسة الثانوية . وبعبارة أخرى، فإن النظام هو شيء هو تكرار، بسيطة بما فيه الكفاية ليتم تشغيلها من قبل 16 سنة الذين قد لا يكون هذا مشرق، ويعمل بشكل جيد بما فيه الكفاية للحفاظ على العديد من الناس العائدين كزبائن. الآن، مع العلم أن تعريف نظام، يتيح النظر في كيفية الناس في أربعة أرباع التدفق النقدي تتعلق النظم. الموظف . ويحفز الموظفين أساسا الأمن. لديهم وظيفة وهم يقومون بعملهم للحصول على المال. الموظفين تشغيل أساسا النظم. انهم لا يعرفون بالضرورة أنهم يديرون نظام، ولكن هذا هو وظيفتهم. على سبيل المثال، موظف واحد في ماكدونالدز سوف تحية العملاء واتخاذ أمرهم. هذا الموظف هو في الأساس تشغيل نظام تحية العملاء. معظم الموظفين لا يفهمون الأنظمة. بدلا من ذلك، فإنهم يعرفون فقط ما هي وظيفتهم. وهذا أمر نموذجي للموظفين الذين يصبحون تجار أو موظفين يعملون كمتداولين. وعادة ما يطرحون أسئلة مثل ما الأسهم يجب أن أشتري ما هو السوق الذهاب إلى القيام به أو كيف أذهب عن القيام بذلك ونحن نرى ذلك في كل وقت في الأسئلة التي نحصل عليها. على سبيل المثال، رجل دعا فقط إلى نبك، كما إيم كتابة هذا، وسأل الضيف، ما الاتجاه الذي تعتقد أن السوق قد تذهب فيما يتعلق بالحرب وكيف يمكن للربح واحد من ذلك هذه هي عادة أسئلة الموظفين. وأنها تصل إلى القول، أنا لا أفهم حقا أي شيء، من فضلك قل لي ما يجب القيام به وسائل الإعلام المالية يزدهر من خلال الإجابة على أسئلة الموظف إنفستورترادر. الشخص الذي يعمل لحسابه الخاص: الشخص الذي يعمل لحسابه الخاص هو الدافع الأساسي من قبل السيطرة والقيام بذلك الحق. لاحظ أنني كثيرا ما تحدثت عن الكيفية التي تشكل بها هذه الدوافع بعض التحيزات التي يحتاجها معظم التجار في أن تكون على حق والحاجة للسيطرة على الأسواق. الشخص الذي يعمل لحسابه الخاص هو النظام بأكمله. أنها تعمل أساسا على حلقة مفرغة فقط انهم لا يعرفون ذلك. وكلما كانوا يعملون، وأكثر تعبت يحصلون عليها. مثل العامل، يعمل لحسابهم الخاص من أجل المال. ومع ذلك، أنها ترغب في ذلك أفضل قليلا، لأنها هي المسؤولة. وهم يعتقدون أن العمل بجد سيجعلهم أكثر ماليند إلى حد ما يفعل. ولكن في الغالب، والعمل بجد يحصل لهم متعب. ومع ذلك، فإنهم لا يزالون يحرمون التفكير بأنهم هم الوحيدون الذين يمكنهم القيام بذلك على النحو الصحيح. وكما قلت سابقا، فإن الشخص الذي يعمل لحسابه الخاص هو في الأساس النظام. وكثيرا ما لا يستطيعون رؤية النظام لأنهم جزء من ذلك بكثير. انهم عالقون في كل التفاصيل. وبالإضافة إلى ذلك، لديهم ميل قوي إلى تريد تعقيد الأمور. انهم يبحثون دائما عن الكمال ويعتقدون أن النظام المثالي يجب أن يكون معقدا. إنهم يسألون دائما، ما الذي سيجعل نظامي مثالي الكثير من الناس يدخلون في التداول من عقلية العاملين لحسابهم الخاص، وأطباء الأسنان، وغيرهم من المهنيين الذين لديهم أعمالهم الصغيرة الخاصة التي كانت في الأساس جميع النظم في واحد. هذا هو كل ما تميل إلى معرفته وأنها تقترب التداول بنفس الطريقة. أنها تبقي إضافة التعقيد حتى يعمل، على الرغم من أن هذه الاستراتيجية نادرا ما يعمل. ومن المرجح أن يكون لدى الشخص الذي يعمل لحسابه الخاص نظام تقديري يجري تغييره باستمرار. صاحب العمل: يجب أن يكون صاحب عمل جيد قادرا على المشي بعيدا عن العمل لمدة عام والعودة إلى العثور عليه تشغيل أفضل من ذي قبل. في حين أن هذا هو نوع مثالي من البيان، لديها بعض الحقيقة النظرية لذلك. يجب أن يحدث ذلك لأن مهمة صاحب العمل هي تصميم مجموعة من الأنظمة لإدارة الأعمال بشكل جيد بحيث يمكن لموظفيه القيام بهذه المهمة بأنفسهم (أو على الأقل مع مدير في المكان). وبعبارة أخرى، صاحب العمل هو الشخص الذي يصمم النظم وهذه هي عادة أنظمة بسيطة. صاحب العمل عادة ما تفعل بشكل جيد جدا في الساحة التجارية إذا كانوا الاقتراب من العملية بنفس الطريقة التي يقومون بتشغيل الأعمال التجارية من قبل. وبالطبع، عادة ما يقوم صاحب العمل بتوظيف شخص لتشغيل نظامه التجاري، بأجر أقل بكثير. عندما توم باسو، 1 الذي تمت مقابلته في سوق نيو ويزاردز. فعلت ورشات العمل معي، وقال انه وصف دائما نفسه رجل أعمال أولا والتاجر الثاني. وكان جزء من منظور تومز للبحث عن المهام المتكررة التي إنسان في منظمته أن يكرر مرارا وتكرارا. وعندما وجد مثل هذه المهام، كانت مهمته هي وضع برنامج لإنجاز هذه المهمة من أيدي الإنسان. برامج الكمبيوتر الروتينية هي أمثلة رائعة على أنظمة بسيطة. المستثمر: آخر شخص في الربع هو المستثمر. المستثمر هو الشخص الذي يستثمر في الأعمال التجارية وأهم معيار يجب أن يكون، ما هو معدل العائد من الأعمال التجارية وبعبارة أخرى، هذا الشخص ما زال يسأل، إذا وضعت المال في هذا الاستثمار، أي نوع من العودة سوف الحصول على استثمارات عالية العائد (مثل عوائد عالية على حقوق الملكية) هي عادة الشركات الجيدة التي لوضع أموالك. يصف روبرت كيوساكي هذا باعتباره الربع الذي يتم تحويل الأموال إلى الثروة. واشار كيوساكي الى ان الاشخاص الغنيين يستمدون 70 من دخلهم من الاستثمارات و 30 او اقل من دخلهم من الاجور. وربما يكون معظم التجار غير مستثمرين بهذا التعريف. وهم يشترون الأسهم المنخفضة أو المتداولة في البورصة. ونتيجة لذلك، هناك شيء يجب القيام به لتوليد أموالهم. وعلى النقيض من ذلك، فإن المستثمرين هم الأشخاص الذين يبحثون عادة عن الأماكن التي يمكنهم فيها وضع أموالهم التي تولد معدلات عوائد تبلغ 25 أو أعلى دون قيامهم بأي شيء. إذا كنت تعرف كيفية الحصول على تلك الأنواع من العوائد، ثم كنت ترغب في التمسك تلك الاستثمارات لأطول فترة ممكنة. وقد أظهرت العديد من الأسهم عالية التقنية معدلات نمو الأرباح أكثر من 25، وعندما فعلت، ارتفعت الأسعار بشكل كبير لأن هذا هو ما يريده المستثمرون. والمشكلة المتعلقة بهذه الاستثمارات ليست مضمونة إلى الأبد. وكثير منكم ربما اكتشفوا أنه في السنوات القليلة الماضية. ما هو نظام التداول ما يعتقده معظم الناس بأنه نظام تداول، أود أن أسمي استراتيجية التداول. ويتألف هذا من ثمانية أجزاء: مرشح السوق S وظروف المتابعة إشارة دخول n أسوأ حالة توقف الخسارة R الدخول عند الاقتضاء هو خوارزمية تحديد الموقع، وتحتاج إلى أنظمة متعددة لظروف السوق المختلفة. مرشح السوق هو وسيلة للنظر في السوق لتحديد ما إذا كان السوق مناسبا للنظام الخاص بك. على سبيل المثال، يمكن أن يكون لدينا أسواق تتجه هادئة، وتقلب الأسواق تتجه، وأسواق هادئة مسطحة، والأسواق المتقلبة المسطحة. وبطبيعة الحال، فإن الأسواق المتداولة إما أن تكون صعودية أو هبوطية. قد يعمل النظام الخاص بك بشكل جيد فقط في واحدة من تلك الظروف في السوق. ونتيجة لذلك، تحتاج إلى عامل تصفية لتحديد ما إذا كان النظام الخاص بك لديه احتمال كبير للعمل. يجب أن تتاجر النظام الخاص بك أم لا شروط الإعداد تصل إلى معايير الفرز الخاص بك. على سبيل المثال، إذا كنت تتداول الأسهم، فهناك 7000 سهم قد تقرر الاستثمار فيها في أي وقت. ونتيجة لذلك، يستخدم معظم الناس سلسلة من معايير الفرز لتقليل هذا العدد إلى 50 سهما أو أقل. أمثلة على الشاشات قد تشمل معايير ويليام أونيلز كانسليم 2 أو شاشة قيمة للأسهم ذات بيرس جيدة أو نسبة بيج جيدة أو شاشة أساسية لها علاقة بالإدارة وعائدها على الأصول. قد يكون لديك أيضا مجموعة فنية، قبل الدخول مباشرة مثل مشاهدة السهم إلى النزول لمدة سبعة أيام متتالية. إشارة الدخول ستكون إشارة فريدة من نوعها تستخدمها على الأسهم التي تلبي الشاشة الأولية لتحديد متى قد تدخل موضعية طويلة أو قصيرة. هناك جميع أنواع الإشارات التي يمكن للمرء أن يستخدمها للدخول، ولكنه ينطوي عادة على نوع من التحرك في اتجاهك يحدث بعد حدوث عملية إعداد معينة. العنصر التالي من نظام التداول الخاص بك هو وقف وقائي. هذا هو أسوأ حالة الخسارة التي كنت ترغب في تجربة وتعرف 1R (أو المخاطر الأولية) بالنسبة لك. قد يكون التوقف الخاص بك بعض القيمة التي سوف تبقى لكم في المخزون لفترة طويلة (على سبيل المثال انخفاض 25 في سعر السهم) أو شيء من شأنها أن تحصل على الخروج بسرعة إذا كان السوق يتحول ضدك (على سبيل المثال انخفاض 25 في المئة) . الوقفات الوقائية ضرورية للغاية. الأسواق لا ترتفع إلى الأبد وأنها لا تنخفض إلى الأبد. تحتاج إلى توقف لحماية نفسك. كما قلت في التجارة طريقك إلى الحرية المالية. دخول السوق دون توقف وقائي مثل القيادة من خلال بلدة تجاهل أضواء حمراء. قد تصل إلى وجهتك في نهاية المطاف، ولكن فرصك في القيام بذلك بنجاح وأمان ضئيلة جدا. المكون الخامس لنظام التداول هو إستراتيجية إعادة الدخول. في كثير من الأحيان عندما تحصل على إيقاف الخروج من الموقف، فإن السهم يستدير في الاتجاه الذي يفضل موقف القديم الخاص بك. عندما يحدث هذا، قد يكون لديك فرصة مثالية للأرباح التي لا تغطيها شروط الإعداد و الدخول الأصلية. ونتيجة لذلك، تحتاج أيضا إلى التفكير في معايير إعادة الدخول. متى قد ترغب في العودة إلى موقف مغلق في أي ظروف يمكن أن يكون ذلك ممكنا وما هي المعايير التي تؤدي إلى إعادة الدخول الخاص بك المكون السادس من نظام التداول هو استراتيجية الخروج الخاصة بك. يمكن أن تكون استراتيجية الخروج بسيطة جدا. على سبيل المثال، قد يكون مجرد وقف زائدة 25 حيث يمكنك ضبط وقف إلى 75 من سعر الإغلاق كلما الأسهم يجعل عالية جديدة. يتم ضبط وقف دائما يصل، أبدا أسفل. ومع ذلك، قد يكون لديك العديد من مخارج ممكنة بالإضافة إلى توقف زائدة. على سبيل المثال، فإن حركة التقلب الكبيرة (على سبيل المثال 1.5 مرة من متوسط ​​التقلب اليومي) ضدك في يوم واحد هي خروج جيد. قد يكون تجاوز المتوسط ​​المتحرك الكبير (على سبيل المثال 50 يوما) خروجا رائعا. الإشارات الفنية هي مخارج جيدة (على سبيل المثال، كسر خط اتجاه كبير.) مخارج هي واحدة من الأجزاء الأكثر أهمية من النظام الخاص بك. هو أحد العوامل في التداول الخاص بك والتي لديك السيطرة الكاملة. ومن مخارجك التي تتحكم في ما إذا كنت لا كسب المال في السوق أو أن يكون لها خسائر صغيرة. يجب أن تنفق قدرا كبيرا من الوقت والتفكير في استراتيجيات الخروج الخاصة بك. العنصر السابع من النظام الخاص بك هو موقفك خوارزمية التحجيم. موقف التحجيم هو أن جزءا من النظام الذي يتحكم كم كنت التجارة. فإنه يحدد كم عدد الأسهم من الأسهم يجب أن تشتري. وستكون التوصية العامة هي استمرار المخاطرة 1 في محفظتك. وبالتالي، إذا كان لديك 25،000 محفظة، وكنت لا تريد أن تخاطر أكثر من 250. دعونا نقول كنت ترغب في شراء الأسهم في 10. قررت أن تبقي 25 وقف زائدة، وهذا يعني إذا انخفض السهم 25 إلى 7.50 سوف الخروج الخاص بك موضع. منذ توقف الخاص بك هو المخاطر الخاصة بك للسهم الواحد، يمكنك تقسيم هذه المخاطر 2.50 إلى 250 لتحديد عدد الأسهم للشراء. منذ 2.50 يذهب إلى 250 100 مرة، وكنت شراء 100 سهم من الأسهم. لاحظ أنك ستشتري 1000 سهم من الأسهم (100 سهم 10.00 لكل منهما) أو أربع مرات من خطر 250. وهذا أمر منطقي لأن توقفك هو 25 من سعر الشراء. وبالتالي، فإن الخطر الخاص بك سيكون 25 من إجمالي الاستثمار الخاص بك. إذا كنت تريد أن تعرف المزيد عن موقف التحجيم، إد تشير إلى أن تقرأ مراجعة التجارة طريقك إلى الحرية المالية، ودليل نهائي لوضع التحجيم ومقدمة إلى وضع التحجيم دورة التعلم الإلكتروني. وأخيرا، تحتاج إلى أنظمة تداول متعددة لكل نوع من أنواع السوق. في الحد الأدنى، قد تحتاج إلى نظام واحد للأسواق الشائعة ونظام آخر للأسواق المسطحة. نظام التداول بالكامل: خطة عملك للتجارة 3 تذكر أن قلت أن ما يعتبره معظم الناس نظاما تجاريا، هو مجرد استراتيجية تداول يجب أن تكون جزءا من خطة عمل شاملة. دون خطة العمل الشاملة، وكثير من الناس لا تزال تخسر المال. دعونا ننظر إلى السياق العام الذي ينبغي أن تكون استراتيجية التداول خطة عملك. لقد كتبت على نطاق واسع حول هذا الموضوع، وبالتالي لأغراض هذه المادة، وفيما يلي مجرد لمحة موجزة. وفيما يلي ملخص لما نعتبره ضروريا لخطة تجارية جيدة: (1 ملخص تنفيذي. وعادة ما يكون هذا القسم الأخير مكتوبا. ويستعرض جميع مواد الخطة ويقدمها في شكل موجز. وينبغي أن يصف بالتفصيل هدف الخطة، ثم يصف بإيجاز، دون الكثير من التفاصيل، كيفية تحقيق الأهداف. 2) وصف الأعمال. يجب أن يتضمن وصف النشاط التجاري مهمة العمل، ونظرة عامة على الأعمال وتاريخها، والمنتجات والخدمات التي تقدمها (وهي نمو رأس المال ومراقبة المخاطر كمتداول)، وعملياتك، والاعتبارات التشغيلية مثل المعدات اللازمة و موقع الموقع، ومؤسستك وإدارة الموظفين (إن وجدت). كل هذه الموضوعات هي ذاتي إلى حد ما، ولكن يجب أن تأخذ من الوقت لكتابتها كجزء من خطتك. 3) نظرة عامة على الصناعة والمنافسة. في نظرة عامة الصناعة تحتاج إلى النظر في العوامل التي تؤثر على السوق. على سبيل المثال، يد يارديني في موقعه على الإنترنت يسرد عشرة عوامل رئيسية تؤثر على السوق. وتشمل هذه البلدان اقتصادا تنافسيا عالميا، وثورة في مجال الابتكار، والوصول اللاسلكي إلى الإنترنت، وشركات التكنولوجيا المنخفضة التي لديها إمكانية الوصول إلى أدوات التكنولوجيا الفائقة وتغيير أعمالها نتيجة لذلك، والحاجة إلى الاستعانة بمصادر خارجية لزيادة الإنتاجية، والعديد من المواضيع الأخرى. انظر يارديني لمزيد من المعلومات. وبالإضافة إلى ذلك، تحتاج أيضا إلى معرفة ما هو منافسيك. من أنت تتداول ضد ما هي معتقداتهم ما هي المزايا التي لديهم أن لا كنت ما مزايا لديك أن لا 4) الذاتي - قسم المعرفة. تحتاج إلى معرفة نقاط القوة ونقاط الضعف الخاصة بك وقائمة بها في هذا القسم. تحتاج إلى معرفة كيفية الاستفادة من نقاط القوة الخاصة بك وتجنب (أو التغلب على) نقاط الضعف الخاصة بك. 5) خطة التداول الخاصة بك نفسه. يجب أن تكون الخطة التجارية التكتيكية جزءا من خطة التداول الخاصة بك، ولكن يجب أن تشمل أيضا) أ (معتقداتك التجارية التي تشكل أساس خطتك،) ب (أي تحالفات استراتيجية قد تكون لديك، و) ج تفعل من حيث التعليم والتدريب. 6) حواف التداول الخاص بك. وأعتقد أن خطة التداول الخاصة بك يجب أن تشمل أيضا قائمة بجميع الحواف التجارية التي لديك في السوق. عند إدراج حوافك، يمكنك مراجعتها في كثير من الأحيان والتأكد من أنك تستفيد منها. على سبيل المثال، قد تشمل حوافك أ) حقيقة أنك لست مضطرا للتداول، ب) فهمك لمضاعفات R وتحديد حجم الموقع (والتي تعطي الناس ميزة كبيرة على أولئك الذين ليس لديهم فكرة عن هذه المفاهيم)، ج) القدرة على قراءة شاشة المستوى الثاني للحصول على صفقات الأسهم ممتازة، د) مصادر المعلومات الخاصة بك، ه) قدرتك على التخطيط بشكل جيد مقدما بحيث يكون لديك خطة لعبة كل يوم، و) المهارات الخاصة بك في أعقاب المهام العشر للتجارة ، ز) معرفتك بنفسك ونقاط القوة والضعف لديك. هذه مجرد عينة من الحواف المحتملة التي قد تكون لديكم على متوسط ​​المتداولين. 7) المعلومات المالية. وينبغي أن يتضمن هذا القسم ثلاثة أجزاء. الجزء الأول هو ميزانيتك. كم من المال لديك ما سوف تكلفة عملية التداول لك الجزء الثاني سيكون بيان التدفق النقدي الخاص بك. هل خطتك منطقية من حيث التدفق النقدي وأخيرا، فإن الجزء الثالث تشمل بيانات الأرباح والخسائر. إذا لم يكن لديك سجل تداول، تحتاج إلى إجراء تقديرات على أساس الاختبار التاريخي وعلى أساس تداول الورق. 8) أسوأ حالة التخطيط للطوارئ. الأمور تحدث دائما أنك لم تحسب أو المخطط لها في خطة التداول الخاصة بك. كيف ستتعامل مع هذه العناصر ماذا ستفعل إذا ظهر أي من هذه الأمور كيف ستتخذ القرارات عند ظهور هذه العناصر إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من المعلومات، فإنني لدي نشرات إخبارية في السوق تم تخصيصها لتخطيط الأعمال. تطوير نظام أنا أعيد النظر في مقابلة فعلتها مع لتس كين لونج، خبير نظم مع الجيش الأمريكي. هيريس ما قاله كين عن تطوير نظام: تحديد من أنت. قبل إجراء أي تخطيط أو تصميم النظام، يجب أن يكون لديك فهم شامل من أنت وما هي أهدافك. وسيكون للمستثمرين الأفراد، ومديري صناديق التحوط الخاصة، ومديري صناديق الاستثمار المشترك، ومديري الثقة ديناميكيات مختلفة، والأطر الزمنية، وملامح المخاطر. هذا يتعلق بتصميم النظام في أن المنتج النهائي يجب أن تناسب ظروف وديناميكية المجموعة أو الفرد. إذا كنت تقفز إلى تصميم النظام دون النظر في هذه الأساسيات، سوف تزرع بذور المشاكل في المستقبل. الأهداف: في تصميم نظام التداول، والمشكلة هي تحديد ما تريد النظام لتحقيقه. مع العديد من الأفكار والأحداث والظروف والتعديلات التي تحدث في تطوير النظام، يجب أن يكون لديك أهداف واضحة وضوح الشمس في عقلك. إذا كنت لا تعرف أين أنت ذاهب، ثم أي طريق القديمة سوف تفعل. الأهداف تعطيك الأساس لاتخاذ الخيارات وتحديد أولويات الإجراءات. وهذا لا يعني أن الأهداف ثابتة. في الواقع، فإنها يمكن أن تتغير كما يمكنك اكتشاف قيود أو مزايا غير متوقعة في النظام الخاص بك كما ينضج. ولكن قبل البدء يجب أن يكون لديك مجموعة أولية من الأهداف والأهداف لإرشادك. المعايرة: بعد نشر النظام وتشغيله، يقوم جزء من عملية معايرة النظام بفحص ما إذا كانت الأهداف لا تزال مناسبة للشخص أو المنظمة التي أصبحت فيها. هذا جزء مثير جدا من تصميم النظام. لا أستطيع أن أقول لكم كم مرة كنت إيف جزءا من فريق التصميم التي بدأت مع مجموعة محدودة من الأهداف واكتشفت في مرحلة التخيل أنه من خلال ضبط مشاهدنا كنا قادرين على تحقيق أكثر بكثير لأقل من ذلك بكثير. يجب عليك البدء من مكان ما. إذا كنت لا تبدأ مع الأهداف، كنت الغزل العجلات الخاصة بك. طرحت هذا السؤال على كين: هذا القسم أمر بالغ الأهمية. كيف يمكنك معرفة ما إذا كان النظام يعمل أم لا ما هي معايير الأداء الخاص بك ما هي المعايير الخاصة بك لمعرفة أن النظام الخاص بك لا يعمل كيف سيتم اتخاذ القرارات عندما يتم استيفاء هذه المعايير هل قمت بتخليص كل شيء أو مجرد جعل موقف التحجيم أدجوستنتسوت كل من هذه األسئلة حاسمة لتطوير وتشغيل نظام تجاري جيد. كيفية اتخاذ القرارات داخل النظام هيريس ما قاله كين حول هذا الموضوع الحاسم: إذا كنت لا تعمل على كيفية اتخاذ القرارات في وقت مبكر، ثم سيكون لديك بالتأكيد لفرزها في وقت القرار الصعب الأول. إذا قمت باتخاذ القرارات على الفور، مع عدم وجود مبادئ توجيهية، لديك اثنين من المشاكل: 1) معرفة ما يجب القيام به و 2) كيفية القيام بذلك. ويجب أن تواجه هذه المشاكل تحت ضغط كبير ووقت محدود. من الأفضل أن تصنف بهدوء عملية صنع القرار في وقت مبكر بحيث يتم الاتفاق على آلية القرار قبل اليد. في الجيش، لا خطة عادة البقاء على اتصال أول مع العدو، وذلك هدفنا في التخطيط هو تطوير مجموعة من البدائل التي يمكن تطبيقها على عدد من السيناريوهات. من خلال بروفة وتحليل، ونحن نعرف أي استراتيجية يعمل بشكل أفضل لمجموعة معينة من الظروف. الهدف من تطوير الاستراتيجية هو تزويد صانع القرار بقائمة من الخيارات التي تكون قوية بما فيه الكفاية لتغطية مجموعة واسعة من الحالات الطارئة. في تطوير النظام العام ثم، ونحن نبحث عن خطط قوية وبسيطة التي يمكن أن تغطي مجموعة واسعة من الظروف. عندما كنت مسبقا مثل هذا، كنت لا تحاول إجبار العالم على التكيف مع خطتك. إذا كنت تقع في الحب مع استراتيجية وتصبح عاطفيا استثمرت في جعلها تعمل بغض النظر عن ما يقوله السوق أو العالم، تفقد القدرة على التكيف والتعلم. مثال عالمي حقيقي لنظام التداول قد يكون المتداول الذي يقرر التحقق من أدائه التجاري الفعلي كل شهر مقابل توقعات النظام المحسوبة، وتحديد الدلالة الإحصائية للتغير. قد يقرر أن أي نتيجة أكبر من واحد أو اثنين من الانحرافات المعيارية هي إشارة إلى وقف التداول وإعادة معايرة النظام أو إعادة تأكيد صحة نموذج التداول والافتراضات الأساسية. إذا كان المتوقع الفعلي قريب من المتوقع المتوقع، ثم التاجر يعرف هيس على الهدف. في أنظمة التصنيع الحديثة يسمى هذا المفهوم التحكم في العمليات الإحصائية. فإنه يتيح وحدة تحكم النظام تعرف عندما آلات الإنتاج هي الانجراف من التسامح وتدهور نوعية الإخراج إلى النقطة التي يتم فيها توقف الخط ويتم إعادة تجهيز الآلات. سألت كين عن كيفية تطبيق نصيحته في ضوء حقيقة أن العديد من أنظمة التداول الآلي. هيريس كيف أجاب: إنها مشكلة عامة في عصر المعلومات، والتي توفر لنا مجموعة واسعة من أنظمة دعم القرار الآلي التي يمكن أن تجمع كميات هائلة من البيانات وتحليلها ومعالجتها، وتقدم لنا حزم قرار للعمل على أساس معايير التي يمكننا تحديدها. أنا استخدم الكثير من هذه. ومع ذلك، فإن المفتاح لجعلها تعمل هو التأكد من أنك تفهم نموذج الأعمال الأساسي ومنطق النظام. عندما تفعل الأشياء تلقائيا عن طريق الكمبيوتر، تحتاج إلى فهم ما الكمبيوتر هو حساب وتصفية. أنا لن تستخدم أدوات الطاقة حتى أعرف كيف يعملون ولقد أتقنت استخدامها في المحاكاة. إذا كنت قد فعلت كل الأعمال التحضيرية التي قمت بتحديدها في ورشة عمل تصميم النظام الخاص بك، 4 وكنت قد اخترت المؤشرات التي توفر لك الإشارات الصحيحة لاتخاذ قرارات التداول الخاص بك، ثم الشيء الصحيح الذي يجب القيام به هو الاعتماد على إشارات لجعل الخاص بك قرارات. ومع ذلك، لا تزال المعايرة الدورية للنظام ضرورية للتأكد من أنك اخترت الإشارات الصحيحة وأن تصرفاتك صحيحة. إذا لم تكن قد فعلت ذلك العمل على الرغم من ذلك، قد يكون الأمر هو أن كنت ببساطة التقطت أحدث مؤشر الساخنة واستخدامها بغض النظر عن مدى ملاءمة قد يكون لنظام التداول الخاص بك. إذا فشلت في العمل كما هو معلن، فمن المرجح أن تفريغها للفكرة الساخنة القادمة التي تأتي جنبا إلى جنب. ثم كنت لا تاجر الأنظمة، كنت فقط رد فعل على الإعلان. 1. لدينا اثنين من الرسائل الإخبارية مرة أخرى القضايا التي قابلنا توم باسو لأولئك منكم الذين يرغبون في معرفة المزيد. اتصل على الرقم 919-466-0043 لمزيد من المعلومات. 2. ويليام أونيل، كيفية كسب المال في الأسهم. نيويورك. ماكجرو هيل، 1987. 3. لدينا برنامج الصوت على تخطيط الأعمال للتجار أن يأخذك من خلال وضع خطة عمل. 4. ورشة العمل كين يشير إلى هو، كيفية تطوير نظام التداول الرابح الذي يناسبك ورشة عمل، والتي نقدمها مرة أو مرتين كل عام. نبذة عن الكاتب: التداول المدرب الدكتور فان K ثارب، ظهرت في كتاب شعبية من أي وقت مضى سوق المعالجات. هو المعترف به على نطاق واسع لأفضل الكتب مبيعا التجارة طريقك إلى الحرية المالية. سوبر التاجر والكلاسيكية الذروة الأداء الرئيسية دورة دراسية للتجار والمستثمرين. زيارة له في فانثارب مجانا لعبة محاكاة التداول أو للاشتراك في النشرة الإخبارية الأسبوعية المجانية. نوفمبر 30، 2016، 12:34 بيإم قبل بضعة أشهر قارئ يشير لي من هذه الطريقة الجديدة لربط R و إكسيل. أنا don8217t أعرف كم من الوقت كان هذا حولها، ولكن أنا لم تأتي عبر ذلك و I8217ve لم أر أي مدونة أو مقال حول هذا الموضوع. لذلك قررت أن أكتب وظيفة كأداة حقا يستحق كل هذا العناء وقبل أي شخص يسأل، I8217m لا علاقة للشركة بأي شكل من الأشكال. يقف بيرت لمجموعة أدوات إكسيل R الأساسية. it8217s مجانا (المرخصة تحت V2 غل) وقد تم تطويره من قبل هيكلة البيانات ليك. في وقت كتابة النسخة الحالية من بيرت هو 1.07. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات هنا. من منظور أكثر تقنية، تم تصميم بيرت لدعم تشغيل وظائف R من خلايا جداول البيانات إكسل. في مصطلحات إكسيل، فإنه 8217s لكتابة الدالات المعرفة من قبل المستخدم (أودف) في R. في هذه المشاركة I8217m لن تظهر لك كيفية تفاعل R و إكسيل عبر بيرت. هناك دروس جيدة جدا هنا. هنا وهنا. بدلا من ذلك أريد أن تظهر لك كيف اعتدت بيرت لبناء برج 8220control 8221 لتداول بلدي. يتم إنشاء إشارات التداول الخاصة بي باستخدام قائمة طويلة من الملفات R ولكن أنا بحاجة إلى مرونة إكسيل لعرض النتائج بسرعة وكفاءة. كما هو مبين أعلاه بيرت يمكن أن تفعل هذا بالنسبة لي ولكن أريد أيضا أن خياط التطبيق لاحتياجاتي. من خلال الجمع بين قوة شمل، فبا، R و بيرت يمكنني إنشاء تطبيق جيد حتى الآن قوية في شكل ملف إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا. في نهاية المطاف لدي ملف إكسيل واحد يجمع كل المهام اللازمة لإدارة محفظتي: تحديث قاعدة البيانات، توليد إشارة، تقديم الطلبات الخ 8230 يمكن تقسيم نهجي أسفل في 3 خطوات أدناه: استخدام شمل لبناء القوائم المحددة المستخدم والأزرار في إكسيل ملف. القوائم المذكورة أعلاه وأزرار هي أساسا يدعو إلى وظائف فبا. تلك الوظائف فبا هي التفاف حول وظائف R المعرفة باستخدام بيرت. مع هذا النهج يمكنني الحفاظ على تمييز واضح بين جوهر بلدي رمز الاحتفاظ بها في R، سكل وبيثون وكل ما يستخدم لعرض وتنسيق النتائج المحفوظة في إكسيل، فبا أمبير شمل. في الأقسام التالية أقدم الشرط الأساسي لتطوير مثل هذا النهج ودليل خطوة بخطوة يوضح كيف يمكن استخدام بيرت لمجرد تمرير البيانات من R إلى إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا. 1 8211 تحميل وتثبيت بيرت من هذا الرابط. بمجرد اكتمال التثبيت يجب أن يكون لديك قائمة الوظائف الإضافية الجديدة في إكسيل مع الأزرار كما هو موضح أدناه. هذه هي الطريقة التي تحققت بيرت في إكسيل. 2 8211 قم بتنزيل وتثبيت محرر واجهة المستخدم المخصص. يسمح محرر واجهة المستخدم المخصصة بإنشاء قوائم وأزرار محددة من قبل المستخدم في شريط إكسيل. يتوفر إجراء خطوة بخطوة هنا. دليل خطوة بخطوة 1 8211 R كود: وظيفة R أدناه هي قطعة بسيطة جدا من التعليمات البرمجية لأغراض التوضيح فقط. ويحسب ويعيد البقايا من الانحدار الخطي. هذا هو ما نريد استرداد في إكسيل. حفظ هذا في ملف يسمى myRCode. R (أي اسم آخر على ما يرام) في دليل من اختيارك. 2 8211 function. R في بيرت. من إكسيل حدد الوظائف الإضافية - gt الصفحة الرئيسية الدليل وفتح الملف يسمى functions. R. في هذا الملف قم بلصق التعليمة البرمجية التالية. تأكد من إدراج المسار الصحيح. هذا هو مجرد مصادر في بيرت ملف R قمت بإنشائه أعلاه. ثم حفظ وإغلاق الملف functions. R. إذا كنت تريد إجراء أي تغيير على ملف R التي تم إنشاؤها في الخطوة 1 سيكون لديك لإعادة تحميله باستخدام زر بيرت 8220Reload ستارتوب File8221 من القائمة الوظائف الإضافية في إكسيل 3 8211 في إكسيل: إنشاء وحفظ ملف يسمى myFile. xslm (أي اسم آخر على ما يرام). هذا هو ملف تمكين ماكرو الذي تقوم بحفظه في الدليل الذي تختاره. مرة واحدة يتم حفظ الملف إغلاقه. 4 8211 افتح الملف الذي تم إنشاؤه أعلاه في محرر واجهة المستخدم المخصصة: بعد فتح الملف، الصق الرمز أدناه. يجب أن يكون لديك شيء من هذا القبيل في محرر شمل: أساسا هذه القطعة من رمز شمل بإنشاء قائمة إضافية (رترادر)، مجموعة جديدة (مجموعتي) وزر تعريف المستخدم (زر جديد) في الشريط إكسيل. بمجرد الانتهاء من 8217re، افتح myFile. xslm في إكسيل وأغلق محرر واجهة المستخدم المخصص. يجب أن نرى شيئا من هذا القبيل. 5 8211 فتح محرر فبا. في myFile. xlsm إدراج وحدة نمطية جديدة. قم بلصق التعليمة البرمجية أدناه في الوحدة النمطية التي تم إنشاؤها حديثا. يؤدي ذلك إلى محو النتائج السابقة في ورقة العمل قبل التعامل مع نتائج جديدة. 6 8211 انقر فوق زر جديد. الآن ارجع إلى جدول البيانات وفي القائمة رترادر ​​انقر فوق الزر 8220New Button8221. يجب أن تشاهد شيئا مثل ما يظهر أدناه. الدليل أعلاه هو نسخة أساسية جدا من ما يمكن تحقيقه باستخدام بيرت لكنه يظهر لك كيفية الجمع بين قوة عدة أدوات محددة لبناء التطبيق المخصص الخاص بك. من وجهة نظري مصلحة هذا النهج هو القدرة على الغراء معا R و إكسيل الواضح ولكن أيضا لتشمل عن طريق شمل (والدفعة) قطعة من التعليمات البرمجية من بايثون، سكل وأكثر من ذلك. هذا هو بالضبط ما كنت بحاجة إليه. وأخيرا أود أن يكون من الغريب أن نعرف ما إذا كان أي شخص لديه أي خبرة مع بيرت 19 أغسطس 2016، 9:26 صباحا عند اختبار استراتيجيات التداول نهج مشترك هو تقسيم مجموعة البيانات الأولية في البيانات عينة: الجزء من البيانات المصممة لمعايرة النموذج والخروج من بيانات العينة: جزء من البيانات المستخدمة للتحقق من صحة المعايرة والتأكد من أن الأداء الذي تم إنشاؤه في العينة سوف تنعكس في العالم الحقيقي. As a rule of thumb around 70 of the initial data can be used for calibration (i. e. in sample) and 30 for validation (i. e. out of sample). Then a comparison of the in and out of sample data help to decide whether the model is robust enough. This post aims at going a step further and provides a statistical method to decide whether the out of sample data is in line with what was created in sample. In the chart below the blue area represents the out of sample performance for one of my strategies. A simple visual inspection reveals a good fit between the in and out of sample performance but what degree of confidence do I have in this At this stage not much and this is the issue. What is truly needed is a measure of similarity between the in and out of sample data sets. In statistical terms this could be translated as the likelihood that the in and out of sample performance figures coming from the same distribution. There is a non-parametric statistical test that does exactly this: the Kruskall-Wallis Test . A good definition of this test could be found on R-Tutor 8220A collection of data samples are independent if they come from unrelated populations and the samples do not affect each other. Using the Kruskal-Wallis Test. we can decide whether the population distributions are identical without assuming them to follow the normal distribution.8221 The added benefit of this test is not assuming a normal distribution. It exists other tests of the same nature that could fit into that framework. The Mann-Whitney-Wilcoxon test or the Kolmogorov-Smirnov tests would perfectly suits the framework describes here however this is beyond the scope of this article to discuss the pros and cons of each of these tests. A good description along with R examples can be found here . Here8217s the code used to generate the chart above and the analysis: In the example above the in sample period is longer than the out of sample period therefore I randomly created 1000 subsets of the in sample data each of them having the same length as the out of sample data. Then I tested each in sample subset against the out of sample data and I recorded the p-values. This process creates not a single p-value for the Kruskall-Wallis test but a distribution making the analysis more robust. In this example the mean of the p-values is well above zero (0.478) indicating that the null hypothesis should be accepted: there are strong evidences that the in and out of sample data is coming from the same distribution. As usual what is presented in this post is a toy example that only scratches the surface of the problem and should be tailored to individual needs. However I think it proposes an interesting and rational statistical framework to evaluate out of sample results. This post is inspired by the following two papers: Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), Effects of Various Optimization Functions on the Out of Sample Performance of Genetically Evolved Trading Strategies, Forecasting Financial Markets Conference Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), An optimization process to improve inout of sample consistency, a Stock Market case, JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, London October 2010 December 13, 2015, 2:03 pm Doing quantitative research implies a lot of data crunching and one needs clean and reliable data to achieve this. What is really needed is clean data that is easily accessible (even without an internet connection). The most efficient way to do this for me has been to maintain a set of csv files. Obviously this process can be handled in many ways but I found very efficient and simple overtime to maintain a directory where I store and update csv files. I have one csv file per instrument and each file is named after the instrument it contains. The reason I do so is twofold: First, I don8217t want to download (price) data from Yahoo, Google etc8230 every time I want to test a new idea but more importantly once I identified and fixed a problem, I don8217t want to have to do it again the next time I need the same instrument. Simple yet very efficient so far. The process is summarized in the chart below. In everything that follows, I assume that data is coming from Yahoo. The code will have to be amended for data from Google, Quandl etc8230 In addition I present the process of updating daily price data. The setup will be different for higher frequency data and other type of dataset (i. e. different from prices). 1 8211 Initial data downloading (listOfInstruments. R amp historicalData. R) The file listOfInstruments. R is a file containing only the list of all instruments. If an instrument isn8217t part of my list (i. e. no csv file in my data folder) or if you do it for the very first time you have to download the initial historical data set. The example below downloads a set of ETFs daily prices from Yahoo Finance back to January 2000 and store the data in a csv file. 2 8211 Update existing data (updateData. R) The below code starts from existing files in the dedicated folder and updates all of them one after the other. I usually run this process everyday except when I8217m on holiday. To add a new instrument, simply run step 1 above for this instrument alone. 3 8211 Create a batch file (updateDailyPrices. bat) Another important part of the job is creating a batch file that automates the updating process above (I8217m a Windows user). This avoids opening RRStudio and run the code from there. The code below is placed on a. bat file (the path has to be amended with the reader8217s setup). Note that I added an output file (updateLog. txt) to track the execution. The process above is extremely simple because it only describes how to update daily price data. I8217ve been using this for a while and it has been working very smoothly for me so far. For more advanced data andor higher frequencies, things can get much trickier. As usual any comments welcome August 15, 2015, 9:03 pm The Asset Management industry is on the verge of a major change. Over the last couple of years Robots Advisors (RA) have emerged as new players. The term itself is hard to define as it encompasses a large variety of services. Some are designed to help traditional advisers to better allocate their clients money and some are real 8220black box8221. The user enter a few criteria (age. income, children etc8230) and the robot proposes a tailor-made allocation. Between those two extremes a full range of offers is available. I found the Wikipedia definition pretty good. 8220They are a class of financial adviser that provides portfolio management online with minimal human intervention8221. More precisely they use algorithm-based portfolio management to offer the full spectrum of services a traditional adviser would offer: dividend reinvesting, compliance reports, portfolio rebalancing, tax loss harvesting etc8230 (well this is what the quantitative investment community is doing for decades). The industry is still in its infancy with most players still managing a small amount of money but I only realised how profound the change was when I was in NYC a few days ago. When RA get their names on TV adds or on the roof of NYC cab you know something big is happening8230 it is getting more and more attention from the media and above all it makes a lot of sense from an investor perspective. There are actually two main advantages in using RA: Significantly lower fees over traditional advisers Investment is made more transparent and simpler which is more appealing to people with limited financial knowledge In this post R is just an excuse to present nicely what is a major trend in the asset management industry. The chart below shows the market shares of most popular RA as of the end of 2014. The code used to generate the chart below can be found at the end of this post and the data is here . Those figures are a bit dated given how fast this industry evolves but are still very informative. Not surprisingly the market is dominated by US providers like Wealthfront and Betterment but RA do emerge all over the world: Asia (8Now ), Switzerland (InvestGlass ), France (Marie Quantier )8230. It is starting to significantly affect the way traditional asset managers are doing business. A prominent example is the partnership between Fidelity and Betterment. Since December 2014 Betterment past the 2 billion AUM mark. Despite all the above, I think the real change is ahead of us. Because they use less intermediaries and low commission products (like ETFs) they charge much lower fees than traditional advisers. RA will certainly gain significant market shares but they will also lowers fees charged by the industry as a whole. Ultimately it will affect the way traditional investment firms do business. Active portfolio management which is having a tough time for some years now will suffer even more. The high fees it charges will be even harder to justify unless it reinvents itself. Another potential impact is the rise of ETFs and low commission financial products in general. Obviously this has started a while ago but I do think the effect will be even more pronounced in the coming years. New generations of ETFs track more complex indices and custom made strategies. This trend will get stronger inevitably. As usual any comments welcome July 7, 2015, 8:04 am There are many R time series tutorials floating around on the web this post is not designed to be one of them. Instead I want to introduce a list of the most useful tricks I came across when dealing with financial time series in R. Some of the functions presented here are incredibly powerful but unfortunately buried in the documentation hence my desire to create a dedicated post. I only address daily or lower frequency times series. Dealing with higher frequency data requires specific tools: data. table or highfrequency packages are some of them. xts . The xts package is the must have when it comes to times series in R. The example below loads the package and creates a daily time series of 400 days normaly distributed returns merge. xts (package xts): This is incredibly powerful when it comes to binding two or more times series together whether they have the same length or not. The join argument does the magic it determines how the binding is done apply. yearlyapply. monthly (package xts): Apply a specified function to each distinct period in a given time series object. The example below calculates monthly and yearly returns of the second series in the tsInter object. Note that I use the sum of returns (no compounding) endpoints (package xts): Extract index values of a given xts object corresponding to the last observations given a period specified by on. The example gives the last day of the month returns for each series in the tsInter object using endpoint to select the date. na. locf (package zoo): Generic function for replacing each NA with the most recent non-NA prior to it. Extremely useful when dealing with a time series with a few 8220holes8221 and when this time series is subsequently used as input for an R functions that does not accept arguments with NAs. In the example I create a time series of random prices then artificially includes a few NAs in it and replace them with the most recent value. charts. PerformanceSummary (package PerformanceAnalytics): For a set of returns, create a wealth index chart, bars for per-period performance, and underwater chart for drawdown. This is incredibly useful as it displays on a single window all the relevant information for a quick visual inspection of a trading strategy. The example below turns the prices series into an xts object then displays a window with the 3 charts described above. The list above is by no means exhaustive but once you master the functions describe in this post it makes the manipulation of financial time series a lot easier, the code shorter and the readability of the code better. As usual any comments welcome March 23, 2015, 8:55 pm When it comes to managing a portfolio of stocks versus a benchmark the problem is very different from defining an absolute return strategy. In the former one has to hold more stocks than in the later where no stocks at all can be held if there is not good enough opportunity. The reason for that is the tracking error . This is defined as the standard deviation of the portfolio return minus the benchmark return. The less stocks is held vs. a benchmark the higher the tracking error (e. g higher risk). The analysis that follows is largely inspired by the book 8220Active Portfolio Management8221 by Grinold amp Kahn. This is the bible for anyone interested in running a portfolio against a benchmark. I strongly encourage anyone with an interest in the topic to read the book from the beginning to the end. It8217s very well written and lays the foundations of systematic active portfolio management (I have no affiliation to the editor or the authors). 1 8211 Factor Analysis Here we8217re trying to rank as accurately as possible the stocks in the investment universe on a forward return basis. Many people came up with many tools and countless variant of those tools have been developed to achieve this. In this post I focus on two simple and widely used metrics: Information Coefficient (IC) and Quantiles Return (QR). 1.1 8211 Information Coefficient The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it8217s a function of the strategy8217s turnover and the alpha decay (this has been the subject of extensive research). Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms. For the keen reader, in the book by Grinold amp Kahn a formula linking Information Ratio (IR) and IC is given: with breadth being the number of independent bets (trades). This formula is known as the fundamental law of active management . The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds. 1.2 8211 Quantiles Return In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it8217s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return (or any other central tendency metric) of each of those quantiles. The usefulness of this tool is straightforward. A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks. This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint. Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns. All the stocks in the SampP500 index (at the time of writing). Obviously there is a survival ship bias: the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it8217s good enough for illustration purposes only. The code below downloads individual stock prices in the SampP500 between Jan 2005 and today (it takes a while) and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month. The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure. Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return. Note that I used quintiles in this example but any other grouping method (terciles, deciles etc8230) can be used. it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails. For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator. This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean. And finally the code to produce the Quantiles Return chart. 3 8211 How to exploit the information above In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest. There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1 per month. This is very significant and powerful for such a simple factor (not really a surprise though8230). Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark. An IC of 0.0206 might not mean a great deal in itself but it8217s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall. Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article. 4 8211 Practical limitations The above framework is excellent for evaluating investments factor8217s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation: Rebalancing . In the description above, it8217s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced. This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmark. This is not always possible for practical reasons: some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc8230 Transaction Costs . This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation. Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient . This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold8217s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets. And finally, I8217m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R8230 As usual any comments welcome