O sistema de alocação da carteira Ivy.
A maioria dos sistemas comerciais que escrevi foram muito similares. Cada uma das tendências seguindo os sistemas tenta capturar grandes pedaços de tendências de maneiras semelhantes. Os sistemas de reversão médios que eu perfilizei oferecem diferentes maneiras de executar a mesma estratégia básica básica de reversão. Embora cada um destes sistemas ofereça diferenças sutis na sua abordagem, a estratégia geral geralmente é bastante semelhante.
De todos os sistemas que eu olhei, o maior outlier foi o sistema de gerenciamento de portfólio Best10 da George Vrba. Este sistema não se concentrou em seguimento de tendência ou reversão média. Foi simplesmente tentar melhorar uma abordagem de compra e retenção para o mercado geral. Por ser tão diferente, este sistema ficou preso na minha mente como algo que eu gostaria de explorar mais.
Na minha pesquisa e na minha escrita, geralmente me concentro em sistemas muito simples. A razão para isso é que se um sistema é simples o suficiente para que minha mãe possa entender a lógica por trás disso, pode convencê-la a mudar sua estratégia atual de compra e esperança. Eu acredito que existe um enorme mercado de investidores, como minha mãe, que não desejam trocar por uma vida, mas gostaria de ter uma maneira simples de vencer o mercado em geral.
The Ivy Portfolio.
Em dezembro passado, Jeff Swanson da System Trader Success escreveu sobre The Ivy Portfolio, que é semelhante ao sistema Best10 da Vrba & # 8217; s. O trabalho de Swanson foi baseado em um livro escrito por Mebane Faber e Eric Richardson, que estudou como as escolas da Ivy League conseguem obter retornos estáveis e significativos em seus fundos de doações. Usando o que ele aprendeu do livro, Swanson construiu um sistema similar que tentaria replicar como essas escolas estão negociando.
O conceito do sistema de Swanson & # 8217; s é notavelmente simples. Ele está tomando uma cesta de 5 ou 10 ETFs que representam uma ampla seção transversal do mercado e investem nos que têm maior força relativa. Ele formou um algoritmo simples para calcular a força relativa de cada ETF e depois investe nos três principais ETFs. Ele então calcula a força relativa e ajusta o portfólio a cada mês. Ele também usa a média móvel simples de 100 dias (SMA) como um filtro de tendências para se certificar de que ele está sempre negociando com a tendência.
O primeiro passo do sistema é classificar cada um dos ETF em termos de força relativa. Swanson faz isso calculando o retorno de 20 dias e o retorno de três meses. Isso oferece perspectivas de curto e longo prazos em cada um dos ETFs. Ele então calcula cada um dos retornos como metade do ranking geral. Aqui está a aparência da sua fórmula:
Classificação geral = (retorno de 20 dias * 0,5) + (retorno de 3 meses * 0,5)
A cada mês, Swanson executa esse cálculo em cada um dos ETFs do seu sistema comercial e exclui quaisquer ETFs que estejam negociando abaixo do seu SMA de 100 dias. Ele então ajusta suas posições vendendo qualquer participação que não se classifique nas três posições principais. Ele então estabelece uma posição em cada um dos três melhores ETFs, desde que ele ainda não tenha uma posição neles. Cada posição representa 1/3 do patrimônio da conta.
Swanson propõe duas versões diferentes deste sistema. Seu sistema Ivy Five negocia os seguintes ETFs:
BND & # 8211; Vanguard Total Bond Market DBC & # 8211; Powershares DB Commodity Index VEU & # 8211; Vanguard FTSE All-World ex-US VNQ & # 8211; Vanguard MSCI US REIT VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total Stock Market.
Ele também propôs uma versão maior deste sistema que comercializa esses dez ETFs:
BND & # 8211; Vanguard Total Bond Market DBC & # 8211; PowerShares DB Commodity Index GSG & # 8211; iShares S & amp; P Commodity-Indexed Trust RWX & # 8211; SPDR DJ International Real Estate TIP & # 8211; iShares Barclays TIPS VB & # 8211; Vanguard MSCI US Small Cap VEU & # 8211; Vanguard FTSE All World ex-US VNQ & # 8211; Vanguard MSCI US REIT VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total US Stock Market VWO & # 8211; Vanguard MSCI Emerging Markets.
Resultados Backtesting.
A Swanson conseguiu suportar ambos os sistemas a partir de meados de 2003 até o final de 2010. Durante esse período, ambas as versões superaram o S & amp; P 500 por um montante substancial com menores descolagens. Ser capaz de diversificar as ações e até mesmo ficar completamente fora do mercado às vezes deu a esses sistemas uma tremenda vantagem quando o S & amp; P 500 caiu em 2008.
Ao longo do período de backtesting, a versão de cinco ETF do sistema progrediu em média com um retorno anual de 11,8% em comparação com apenas 7% para o S & P 500. O sistema apresentou uma redução máxima de 21,3% em comparação com 55,2% no S & amp; P 500. Também teve uma Razão de Sharpe de 0,72 em comparação com 0,29 no S & amp; P 500. Como você pode ver, o Ivy Five System superou significativamente uma abordagem de compra e retenção com menos da metade da redução.
Uma vez que tinha mais opções de diversificação, o Ivy Ten System apresentou desempenho ainda maior durante o mesmo período de tempo. Em média, um retorno anual de 14,7%, teve uma redução máxima de -28,7% e uma Razão Sharpe de 0,82. Enquanto a redução era um pouco maior do que o Sistema Ivy Five, ainda era muito menos do que o S & amp; P 500, e o retorno geral era melhor que o Ivy Five System.
Análise de sistema.
Os retornos produzidos pelos Ivy Systems não são tão espetaculares quanto os Best10 Returns, mas eu argumentaria que os Ivy Systems são muito mais aplicáveis para um comerciante a tempo parcial. Os sistemas também envolvem um universo muito menor, cálculos mais simples e significativamente menos exposição ao risco.
Esses sistemas são fáceis de entender, parecem ser lucrativos e seriam bastante simples de implementar. Qualquer pessoa com uma educação de matemática do ensino médio poderia realizar os cálculos necessários e o processo poderia ser feito ainda mais fácil com uma simples planilha do Excel.
A minha única reserva com estes sistemas é a exposição ao risco de queda que existiria no caso de um acidente no mercado do Black Swan. Se o fundo caísse de repente de um mercado, eu não queria que os sistemas esperassem até o final do mês para recalibrar e ir para uma posição de caixa. Isso pode ser corrigido ao definir perdas de parada no filtro SMA de 100 dias para todas as posições abertas.
Exemplo de cálculos de classificação.
Para demonstrar como calcular os rankings mensais, criei uma planilha simples do Excel e procurei os dados de preços para cada um dos 10 ETFs. Eu insumo o preço atual, o preço a partir de 20 dias de negociação e o preço de 3 meses atrás. Eu também fiz uma rápida olhada no gráfico de cada ETF para ver se estava acima ou abaixo da linha SMA de 100 dias. Eu coloquei um & # 8220; Y & # 8221; na planilha para cada ETF que estava acima da linha e um & # 8220; N & # 8221; para cada ETF que estava abaixo da linha. O resto foi uma simples matemática para calcular os retornos. Agora que eu tenho a folha de cálculo Ivy construída, a matemática será feita automaticamente a partir daqui.
Resultados de backtesting de um portfólio com 10 ETFs.
Como você pode ver, cinco dos ETFs estão atualmente acima de suas linhas SMA de 100 dias e os outros cinco estão abaixo de suas linhas de 100 dias. Os cinco que estão negociando abaixo de suas linhas de 100 dias são automaticamente excluídos da consideração. Curiosamente, eles também foram os cinco melhores no ranking geral.
Os três principais ETFs no ranking geral são GSG, DBC e VB. Portanto, se estivéssemos iniciando ou revisando um portfólio da Ivy Ten neste fim de semana, colocaria um terço de seu patrimônio em cada um desses três ETFs. Então repetiríamos o mesmo processo no próximo mês.
The Ivy Portfolio.
Vários meses atrás, eu terminei de ler um livro muito interessante chamado "The Ivy Portfolio". # 8221; Este livro foi escrito por dois gerentes de dinheiro, Mebane Faber e Eric Richardson, que trabalham no Cambria Investment Management. Os autores queriam responder a questão de por que os gerentes de dinheiro que gerenciam algumas das melhores escolas da Ivy League do mundo produzem resultados tão consistentes. Rotundamente as doações de Harvard e Yale produzem retornos anuais de dois dígitos. Desde 1985, a Universidade de Yale retornou cerca de 16% de retornos anuais e Harvard mais de 15% de retornos anuais. Não só produziram retornos pendentes, como também reduziram a volatilidade e a redução.
Não seria bom imitar a estratégia de investimento utilizada por essas dotações? Bem, os autores fazem exatamente isso. Faber e Richardson tentaram explorar como essas doações produzem retornos tão ótimos e minimizam a volatilidade e a redução. Eles dão um passo adiante, fornecendo vários modelos simplificados, mas eficazes, para imitar os resultados comerciais desses profissionais. O coração de um dos modelos propostos é uma força relativa simples, estratégia de alocação de ativos usando ETFs.
Isso realmente chamou minha atenção. Esse modelo simples poderia ser uma ótima maneira de investir dentro de uma conta de aposentadoria, pois a maioria das pessoas tem acesso a ETFs. É uma estratégia de longa duração (sem curto-circuito) e você não precisa fazer trocas com muita frequência.
Neste artigo, eu quero criar modelos com base nas recomendações da Faber & # 8217; s e Richardson & # 8217; s. Para fazer isso, irei usar o fantástico serviço ETF chamado, ETF Replay. O que esse serviço web permite que você faça é criar estratégias de negociação e testá-las em um portfólio de ETFs. O site cobra uma taxa mensal para usar seu serviço, mas é muito razoável. Entre a recomendação do livro e o serviço de repetição ETF, podemos produzir um modelo de negociação.
The Ivy Trading System.
Vamos negociar uma cesta de ETFs. Exatamente quais ETFs serão explicados mais tarde. Não vamos simplesmente trocar todos os ETFs de uma só vez. Em vez disso, rotemos para os três melhores artistas todos os meses. O conceito por trás dos três principais artistas é que provavelmente continuarão a atuar no futuro a curto prazo. No entanto, nós também desejamos reduzir as cobranças e evitar manter nossos ETFs quando estiverem dentro de um mercado de mercado, porque, até mesmo, os ETFs melhor classificados durante este ambiente provavelmente estarão caindo. Claro que eles estão ficando mais lentos do que os outros na cesta, mas nós não queremos estar segurando qualquer um de nossos ETFs se eles estiverem no mercado do urso. Em outras palavras, desejamos preservar nosso capital durante um mercado ostentoso. Lembre-se, esta é uma estratégia única. Para evitar posições em um mercado urugo, usamos uma média móvel simples de 100 dias (5 meses) para filtrar nossos negócios. Nós só compraremos um ETF se ele estiver acima dessa média.
Aqui está um resumo do modelo de classificação de força relativa:
1) Classifique os ETFs com base em sua força relativa. Há muitas maneiras de fazer isso, mas um método muito direto é simplesmente classificar cada ETF com base em dois resultados históricos, um retorno de 3 meses e um retorno de 1 mês. Os ETFs são classificados para cada um desses dois retornos. Um peso é então calculado para cada classificação para calcular uma classificação geral. Você pode encontrar um exemplo no site da ETF Replay. Ao usar dois retornos históricos, estamos levando em consideração tanto um retorno de curto prazo quanto um retorno de longo prazo. A pontuação do ranking é calculada como a soma da ponderação igual do retorno de 20 dias e do retorno de 3 meses. Esses números são completamente arbitrários. Eles não estão otimizados.
Pontuação geral de classificação = (retorno de 20 dias) * .5 + (retorno de 3 meses) * .5.
2) Aplicar filtro de regime e apenas manter ETFs dentro de um regime de mercado no mercado alto. Este é o nosso antigo filtro de regime familiar que eu escrevi repetidamente. Os autores do livro usam uma média móvel simples de 10 meses. Isso é semelhante a uma média móvel simples de 200 dias se você estimar cerca de 20 dias de negociação em um mês. No entanto, eu escolho escolher metade desse valor simplesmente porque gostaria que meu modelo fosse um pouco mais receptivo ao levar em conta o possível início de um mercado de urso. Esse valor não está otimizado.
Bull Market = Close & gt; Média (fechar, 100 dias);
3) Reembalar o portfólio em um cronograma mensal. Neste momento, avaliamos toda a cesta de ETFs com base nos dois métodos acima. Em seguida, agimos.
uma. VENDE todos os ETFs que já não se classificam nas três posições principais e / ou que caíram abaixo do filtro de regime.
b. COMPRA os três principais ETF classificados que estão dentro de um regime de touro. Cada ETF será dedicado a 1/3 do patrimônio da conta disponível.
4) Nosso dinheiro permanece em & # 8220; Cash & # 8221; (SHY) sempre que não está sendo alocado para uma classe de ativos específica.
Dado este modelo, é possível manter as posições 1, 2, 3 ou zero. Quando o dinheiro não é alocado para um ETF, nós o transferimos para dinheiro.
Ivy Five Trading System.
Nós temos nosso modelo comercial pronto para ir, mas qual cesta de ETFs vamos negociar? Os autores primeiro começam com uma cesta muito simples de cinco ETFs. Esses ETFs representam as classes de ativos mais amplas nas quais desejamos diversificar. Nosso modelo rotacional de força relativa nos permitirá montar as classes de ativos de melhor desempenho enquanto preservamos nosso capital durante um mercado urso. Os Ivy Five são:
BND & # 8211; Vanguarda Mercado total de títulos (4-5 anos)
DBC & # 8211; Índice de commodities do PowerShares DB.
VEU & # 8211; Vanguard FTSE All-World ex-US.
VNQ & # 8211; Vanguard MSCI EU REIT.
VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total Stock Market.
Esta cesta de ETFs nos dá uma ampla exposição aos títulos de empresas / crédito (BND), commodities (DBC), patrimônio internacional (VEU), REITs, Preferreds e MLPs (VNQ) e Equity U. S. (VTI). Deixe agora usar o site de rebobinamento da ETF para testar nosso portfólio Ivy Five (linha verde) em nosso modelo. Usaremos o SPY ETF (linha azul) como nosso benchmark. Os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens.
Podemos ver nosso portfólio superar o benchmark de várias maneiras. Primeiro, produz um retorno total maior de 204% vs. 95%. Mas talvez seja ainda mais importante durante o mercado desportivo de 2008, podemos ver uma diferença significativa nos níveis de retirada. Enquanto o índice de referência baixou em torno de 55% e nossa carteira caiu cerca de metade desse valor em 21%. A volatilidade global também é significativamente reduzida com nosso portfólio. No final, nossa carteira retorna um CAGR de 11,8%, enquanto o benchmark retorna um CAGR de 7,0%. Nosso modelo aumenta os retornos, reduzindo simultaneamente a redução e a volatilidade.
Ivy Ten Trading System.
Negociar apenas cinco ETFs são bastante restritivos quando você considera a grande quantidade de ETFs disponíveis. Vamos continuar trabalhando com as mesmas classes de ativos, mas introduzir alguns ETFs especializados para expandir nossa diversificação. Os autores recomendam os seguintes ETFs seguintes:
BND & # 8211; Vanguarda Mercado total de títulos (4-5 anos)
DBC & # 8211; Índice de commodities do PowerShares DB.
GSG & # 8211; iShares S & amp; P Commodity-Indexed Trust.
RWX & # 8211; SPDR DJ International Real Estate.
TIP & # 8211; iShares Barclays TIPS (4-8 anos)
VB & # 8211; Vanguard MSCI U. S. Small Cap.
VEU & # 8211; Vanguard FTSE All-World ex-US.
VNQ & # 8211; Vanguard MSCI EU REIT.
VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total Stock Market.
VWO & # 8211; Vanguard MSCI Emerging Markets.
Os resultados da execução deste portfólio através do modelo abaixo estão abaixo. Novamente, o SPY ETF é nosso ponto de referência. Os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens.
Podemos ver nosso portfólio, mais uma vez, supera o benchmark de várias maneiras. Primeiro, ele produz um retorno total maior de 291% vs. 95%. Observe que isso é significativamente maior que o nosso portfólio da Ivy Five. No que diz respeito ao saque, o índice de referência baixou em torno de 55%, enquanto nosso portfólio desceu 29%. É interessante notar que geramos um retorno maior quando comparado ao nosso portfólio da Ivy Five, mas isso ocorre com o custo de mais retirada. No final, nossa carteira retorna um CAGR respeitável de 14,7% enquanto o benchmark retorna um CAGR de 7,0%. Nós duplicamos nossos retornos, reduzindo significativamente a redução.
Então, você tem isso. O sistema de negociação Ivy Ten em poucas palavras. É simples, com alguns retornos muito agradáveis. Os autores também demonstram um portfólio de 20 ETF que eu possa observar em um artigo posterior. Por enquanto, isso deve lhe dar uma visão de como imitar os retornos e baixa redução das melhores escolas da Ivy League. Você pode negociar isso em suas contas de aposentadoria? Bem, isso é para você, mas eu estava pensando seriamente em algo assim. Eu acho a simplicidade e o equilíbrio mensal muito conveniente. Fundamentalmente, sempre gostei da idéia de impulso e de saber quando sair de uma posição durante um mercado ostentoso. Isso parece fazer um trabalho digno de capturar esses dois aspectos bastante bem.
Obter o livro.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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The Ivy Portfolio.
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The Ivy Portfolios.
Depois de ler o artigo de Jeff sobre The Ivy Porfolio no System Trader Success, não consegui tirar o conceito da minha cabeça. Eu até escrevi sobre isso para este blog de negociação quantitativa. Então, eu realmente li o livro The Ivy Portfolio por Mebane Faber e consegui a idéia ainda mais na minha cabeça.
Eu realmente gosto da simplicidade da estratégia, bem como do fato de que eu só teria que ajustar as posições uma vez por mês. Também será uma estratégia melhor para minha quantidade limitada de capital.
Por essas razões, vou juntar outro experimento comercial ao vivo, onde eu troco duas versões diferentes do The Ivy Portfolio nos próximos meses. A mecânica de ambas as versões será a mesma, mas uma usará o portfólio da ETF da Faber & # 8217; e a outra usará seu portfólio de 20 ETFs.
Determinando as carteiras.
Para decidir qual dos ETF em cada carteira em que vamos realmente colocar dinheiro, tomarei uma média dos retornos de 3 meses, 6 meses e 12 meses. Então, eu colocarei um terço do portfólio em cada um dos três principais ETFs.
Na versão que Jeff escreveu, ele adicionou um filtro de tendências. Eu suspeito que será muito raro que os estoques com os melhores retornos nos últimos 3, 6 e 12 meses estejam abaixo do filtro de tendências, mas apenas no caso de eu planejar usando uma média móvel simples de 100 dias para o meu filtro de tendências.
Para compilar os dados para fazer os cálculos de retorno médio, liguei todos os ETFs a uma tela de radar do TradeStation que se parece com isto:
O portfólio Ivy Ten deste mês.
Como você pode ver neste gráfico, os três melhores ETFs para o início de dezembro são VB, VTI e VEU.
Seus gráficos parecem assim:
O portfólio do Ivy Twenty deste mês.
Os principais ETFs para este portfólio são IWC, VB e VO. Aqui estão os gráficos deles:
Como você pode ver, todas as participações para dezembro são baseadas em ações, e a maioria está focada em ações de ações pequenas e médias. Não é surpreendente que as Carteiras da Ivy tendem a manter esses ETFs, pois eles claramente estiveram em corridas prolongadas. Meu único medo é que possamos estar nos preparando para ter um primeiro mês ruim se essas ações de repente se acumulam. Se curso, eu não tenho nenhum negócio tentando prever nada, então nós simplesmente veremos o que acontece.
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Atualização da carteira Ivy-10 de 2015.
É essa época do ano para atualizar o desempenho do portfólio da Ivy-10.
O que é o portfólio Ivy-10?
De volta em 2012, terminei de ler um livro muito interessante chamado "The Ivy Portfolio". Este livro foi escrito por dois gerentes de dinheiro, Mebane Faber e Eric Richardson, que trabalham no Cambria Investment Management. Os autores queriam responder a questão de por que gerentes de dinheiro que gerenciam algumas das melhores escolas da Ivy League do mundo produzem resultados tão consistentes. Rotundamente as doações de Harvard e Yale produzem retornos anuais de dois dígitos. Desde 1985, a Universidade de Yale retornou cerca de 16% de retornos anuais e Harvard mais de 15% de retornos anuais. Não só produziram retornos pendentes, como também reduziram a volatilidade e a redução.
Isso me inspirou a criar o portfólio da Ivy-10 que acompanho no System Trader Success. Se você quiser saber mais sobre isso, leia o artigo original aqui. Em suma, é uma versão ligeiramente modificada da estratégia com um período de retrocesso mais curto usado para o filtro de média móvel. As regras originais usaram 10 meses, enquanto minha versão usava um look-back de 5 meses.
Desempenho 2015.
Abaixo está o resumo de desempenho apenas para o ano 2015. Por favor, note que os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens. Primeiro é a curva de equidade. A Carteira Ivy-10 é a curva de equidade de cor verde (Backtest), enquanto o benchmark (SPY) é a curva de patrimônio azul.
Abaixo está o resumo do desempenho tanto para o Ivy-10 quanto para o benchmark. Podemos ver o Ivy-10 teve um mergulho enorme quando o mercado virou sul em julho e agosto de 2015. Por outro lado, o benchmark meanderou todo o ano. O Ivy-10 produziu um CARG de -19,6. Em suma, essa estratégia realmente o levou ao queixo.
Clique para ampliar.
Desempenho desde Financial Crash.
Expandindo nossa visão para o último grande fundo de mercado de 2009, podemos ver que o S & amp; P (gráfico abaixo) está melhorando em termos de retorno total. Parece, desde 2012, que o Ivy-10 não conseguiu ganhar nenhuma tração e se moveu mais baixo.
A carteira apresentou redução menor do que o benchmark e cerca de metade do CARG. O benchmark teve uma redução de 27%, enquanto o Ivy-10 teve uma redução de cerca de 24%. O benchmark gerou um CAGR de cerca de 14,7%, enquanto a Carteira Ivy-10 gerou um CAGR de 7,5%.
Clique para ampliar.
Desempenho fora da amostra.
O livro Ivy Portfolio foi publicado em 2006. Uma vez que este conceito de carteira foi concebido antes dessa data, penso que é seguro dizer que podemos usar 2006 como o período inicial para nossos dados fora da amostra para o portfólio. Abaixo estão os resultados de 2006 até o final de 2015. Aqui você pode ver claramente a curva de patrimônio de nossa carteira e o benchmark entrou em colisão quando nossa carteira caiu. O recuo recente em 2015 realmente teve seu impacto nos retornos.
Olhando para as estatísticas de resumo abaixo, podemos ver nosso benchmark e nosso portfólio está produzindo CARG semelhante. A redução máxima em relação ao benchmark é significativamente melhor. Nosso portfólio experimentou apenas uma redução de 24% durante a queda do mercado do ano passado, enquanto nosso benchmark experimentou uma redução de 55% durante o pânico financeiro.
Clique para ampliar.
À medida que o SPY sobe e escala para novos níveis nos últimos dois anos, o Portfolio Ivy-10 tem lutado para acompanhar esses ganhos recentes. A recente atividade de mercado de 2015 resultou em perder uma boa porcentagem de ganhos. Somente no horizonte de longo prazo, vemos o benchmark e o nosso portfólio Ivy-10 que produz o CARG idêntico. Mais uma vez, a intenção original era produzir ganhos do índice de mercado de ações sem a redução profunda (50%) experimentada com nosso benchmark.
Sobre o portfólio original da Ivy?
Lembre-se, o estudo acima não é as regras originais para o Ivy Portfolio. As regras originais usaram uma média móvel de 10 meses como filtro enquanto nossa estratégia usava uma média móvel de 5 meses. Isso me fez pensar o quão bem as regras originais mantiveram durante o ano de 2015. Vamos ver.
Clique para ampliar.
Aqui podemos ver as regras originais realizadas de forma semelhante em relação ao CARG. Nosso portfólio produziu um CAGR de 7,6% para as regras originais e 7,7% para as regras modificadas. As regras originais também marcam pontos na produção de uma redução menor. A redução máxima é reduzida para cerca de 17% com as regras originais.
Então, qual sistema é melhor? Difícil de dizer, mas se você estiver procurando por reduzir a retirada que fura com as regras originais que usam um filtro de lookback de 10 meses, pode ser melhor.
Obter o livro.
Se este tópico o interessar, você pode obter uma cópia do livro, The Ivy Portfolio, que descreve os conceitos e backtesting que inspiraram o portfólio Ivy-10.
Sobre o Autor Jeff Swanson.
Jeff é o fundador do System Trader Success & # 8211; um site e uma missão para capacitar o comerciante de varejo com os conhecimentos e ferramentas adequados para se tornar um comerciante rentável no mundo da negociação quantitativa / automatizada.
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Eu tenho acompanhado suas postagens e devo dizer que elas são muito informativas. Eu tenho acompanhado todas as suas outras postagens e estratégias e os espaços de trabalho TS que você fornece são realmente úteis para entender o núcleo do trategy. Eu queria saber se você tem um espaço de trabalho de tradutação para o Portfolio Ivy acima?
Desculpe, eu não. Eu uso o ETF Replay para criar o backtest do portfólio. Obrigado pela fiação e pelas palavras gentis. Fico feliz em ouvir você receber o valor do System Trader Success.
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