Estratégia de negociação alpha beta

Alpha Beta.

Resumo da Estratégia.

O sistema Alpha Beta é parcialmente baseado em meu indicador de ciclos, mas a diferença é que o Alpha Beta também verifica a força fundamental da moeda base e da moeda de lucro; Para EURUSD, a base será EUR e a moeda de lucro será USD. Assim, o nome Alpha Beta, Alpha é sempre a base e Beta é sempre a moeda de lucro.

O sistema de medição verifica os movimentos de preços históricos do EURUSD em vários prazos e usa o padrão que ele descobre para determinar se o EURUSD é forte ou fraco; Dá valor EUR (valor Alfa) e USD um valor (valor Beta), se o valor alfa for superior a X (o valor especificado como Alfa) maior que o valor do USD (seu valor fundamental). A EA então usa quatro indicadores também em vários prazos para entrar em um comércio em direção à tendência mais recente.

O sistema move-se para fechar pequenos lucros de forma consistente e quando ele fecha a perda, ele usa um método de média muito seguro para recuperar as perdas rapidamente. Se isso também falhar, há um parâmetro Max Draw down que irá fechar todas as negociações quando o Draw Draw for atingido.

Para otimização, somente Alpha e Beta precisam ser alterados com um intervalo de 0,01 a 10,00, também forneci os arquivos definidos na seção Comentários. Também é recomendável que você use esta EA em uma conta de baixa disseminação, não mais de 1,5 pips de spread médio. Quanto menor for o spread, mais seguro será.

Para backtest e otimização, verifique se você possui histórico baixado para os seguintes pares; EURUSD, GBPUSD, AUDUSD, USDJPY, EURJPY, EURAUD, EURGBP, USDCAD, EURCAD, GBPCAD, CADJPY, GBPAUD, GBPJPY, AUDJPY e AUDCAD.

Se você não tem histórico para todos, seus resultados serão imprecisos.

Alpha e Beta para iniciantes.

Muitas vezes, ouvimos os termos alfa e beta quando falamos de investimentos. Ambos são números que medem coisas relacionadas, mas diferentes.

Alpha é um número atribuído ao retorno sobre um determinado índice. Então, se você investir em um estoque e retorna 20%, enquanto o S & amp; P 500 ganhou 5%, então você possui um alfa de 15. A -15 significa que seu investimento foi inferior a 20%. Alpha também é uma medida de risco. No exemplo acima, o -15 significa que o investimento era muito arriscado, dado o retorno. Um alfa de zero é "apenas certo" - um ganhou um retorno compatível com o risco. Alpha de maior que zero significa que um investimento superou. (Para mais, veja: Melhorando seu portfólio com Alpha e Beta.)

Quando os gerentes de hedge funds falam sobre alfa alto, geralmente eles dizem que seus gerentes são bons o suficiente para superar o mercado. Mas isso levanta outra questão importante: se o alfa é um retorno "excesso" sobre um índice, exatamente qual índice você está usando? Por exemplo, um gerente de fundos pode dizer que ele obteve um retorno de 20% quando o S & amp; P trouxe 15%, um alfa de 5. Mas o S ​​& amp; P é um índice apropriado para usar? Considere um gerente que colocou todo o dinheiro de um cliente no estoque da Apple Inc. (AAPL) em 1 de agosto de 2018. Comparado com o S & P 500, o alfa ficaria bem: a Apple retornou 18,14% enquanto o S & amp; P 500 retornou 6,13%, para um alfa de cerca de 12.

Mas é improvável que a maioria dos especialistas considere a S & amp; P uma comparação adequada para a Apple, por si só, dado os diferentes níveis de risco. Talvez o NASDAQ seja uma medida mais apropriada. O NASDAQ no mesmo período de um ano retornou 15,51%, o que puxa o alfa desse investimento da Apple para baixo 2,63. Então, ao julgar se um portfólio tem um alto alfa ou não, é útil perguntar apenas qual é o portfólio de linha de base. (Para mais, veja: Adicionar Alfa sem adicionar Risco.)

Isso se relaciona com a versão beta. Ao contrário do alfa, que mede o retorno relativo, o beta é a medida da volatilidade relativa. Se você colocar todo o seu dinheiro em todos os investimentos possíveis, o seu beta é 1. Um estoque de tecnologia neste caso teria um beta acima de 1 (e provavelmente bastante alto), enquanto um T-bill seria próximo de zero, porque seus preços dificilmente mover-se em relação ao mercado como um todo.

Beta é um fator de multiplicação. Um estoque com um beta de 2 relativo ao S & amp; P 500 sobe para cima ou para baixo o dobro do índice em um determinado período de tempo. Se o beta for -2 então o estoque se move na direção oposta do índice, por um fator de dois. Alguns investimentos com betas negativos são fundos inversos cambiais (ETFs) ou alguns tipos de títulos. (Para mais, veja: Beta: Conheça o risco.)

O que o beta também lhe diz é o risco de você não conseguir se livrar diversificando. Se você olhar para o beta de um fundo mútuo típico, é essencialmente dizer-lhe quanto risco você está adicionando a uma carteira de fundos.

Mais uma vez ressalvas semelhantes a alfa aplicam: é importante saber exatamente o que você está usando como sua referência para a volatilidade. Morningstar, Inc. (MORN), por exemplo, usa os Tesouros dos EUA como referência para cálculos beta. A empresa leva o retorno de um fundo sobre T-bills e compara isso com o retorno sobre os mercados como um todo e usar esses dois números vem com uma versão beta. Há, no entanto, uma série de outros benchmarks que se poderia usar. (Para mais, veja: Beta: Fluxo de preços de calibração.)

The Bottom Line.

Alpha e beta são ambos os índices de risco que os investidores utilizam como ferramenta para calcular, comparar e prever os retornos. Eles são números muito importantes para saber, mas é preciso verificar cuidadosamente para ver como eles são calculados. (Para mais, veja: Um olhar mais profundo no Alpha.)

Qual é a diferença entre o alfa e o beta?

Alpha e beta são ambos os índices de risco que os investidores utilizam como ferramenta para calcular, comparar e prever os retornos. Você provavelmente verá alfa e beta referenciados com fundos mútuos. Ambas as medições utilizam índices de referência, como o S & amp; P 500, e compara-os contra a segurança individual para destacar uma determinada tendência de desempenho.

Alpha e beta são dois dos cinco cálculos de risco técnico padrão, sendo os outros três o desvio padrão, o R-quadrado e a razão de Sharpe.

O Alpha é percebido como uma medida do desempenho de um gerente de portfólio. Por exemplo, um retorno de 8% sobre um fundo mútuo de crescimento é impressionante quando os mercados de ações como um todo estão retornando 4%, mas é muito menos impressionante quando outras ações estão ganhando 15%. No primeiro caso, o gerente de portfólio teria um alfa relativamente alto, enquanto isso não seria verdade no segundo.

Se uma análise do modelo de precificação de capital próprio (CAPM) indicar que a carteira deveria ter ganho 5% (com base no risco, condições econômicas e outros fatores), mas ganhou apenas 3%, então o alfa da carteira seria de -2%. No CAPM, alfa é a taxa de retorno que excede o que o modelo previu. Os investidores geralmente preferem um investimento com um alto alfa.

A fórmula técnica para o cálculo de alfa é: (preço final + distribuição por ação - preço inicial) / (preço inicial).

Beta (às vezes referido como o "coeficiente beta") deve avaliar a volatilidade de um determinado valor, comparando-o com o desempenho de um benchmark relacionado ao longo de um período de tempo. Em suma, os investidores procuram ver a quantidade de capturas negativas que podem esperar de um investimento. A análise CAPM também pode ser usada para calcular o beta.

O número de linha de base para alfa é zero (investimento realizado exatamente para as expectativas do mercado), mas o número de linha de base para o beta é um. Um beta de um é uma indicação de que o preço da segurança se move exatamente à medida que o mercado se move. Se o beta for inferior a um, a segurança experimenta variações de preços menos severas do que o mercado. Por outro lado, um beta acima um significa que o preço da segurança é mais volátil do que o mercado como um todo.

Enquanto um alfa positivo é sempre mais desejável do que um negativo, avaliar beta não é tão preto e branco. Muitos investidores - sendo avessos ao risco - preferem ter um beta menor; no entanto, alguns investidores estão dispostos a atingir uma maior beta, na esperança de capturar maiores retornos e ganhar dinheiro com a maior volatilidade.

A fórmula para beta é: Covariância do retorno do activo com o retorno do mercado ÷ Variação do retorno do mercado.

Há mais de beta do que você provavelmente sabia. Leia Beta: flutuações de preços de medição.

Tanto o alfa quanto o beta são relações de risco que aparecem para trás. Todos os cálculos são feitos com dados que aconteceram no passado e, como todos os prospectos lhe dizem, o desempenho passado não é garantia de resultados futuros.

Embora nem sempre possam prever com precisão os resultados futuros, alfa e beta podem ajudar a diferenciar entre investimentos relativamente bons e relativamente pobres durante um determinado período de tempo.

Continue no caminho para essas medidas de investimento fundamentais, lendo Alpha e Beta para iniciantes.

Melhorando seu portfólio com Alpha e Beta.

Quando um investidor separa um único portfólio em duas carteiras, um portfólio alfa e um portfólio beta, ele ou ela terá mais controle sobre toda a combinação de riscos para os quais ele ou ela está exposto. Ao selecionar individualmente a sua exposição a alfa e beta, você pode aumentar os retornos consistentemente ao manter os níveis desejados de risco em seu portfólio agregado. Continue lendo para saber como isso pode funcionar para você.

VER: Adicionar Alfa sem adicionar Risco.

Beta - O retorno gerado a partir de um portfólio que pode ser atribuído ao retorno global do mercado. A exposição ao beta é equivalente à exposição ao risco sistemático. O alfa é a parcela do retorno de uma carteira que não pode ser atribuída aos retornos do mercado e, portanto, é independente dos retornos do mercado. Alpha - O retorno gerado com base no risco idiossincrático. Risco sistemático - O risco que vem de investir em qualquer segurança no mercado. O nível de risco sistemático que uma segurança individual possui depende de quão correlacionada é com o mercado global. Isto é representado quantitativamente pela exposição beta. Risco Idiosyncratic - O risco que vem de investir em uma única segurança (ou classe de investimento). O nível de risco idiossincrático que possui uma segurança individual é altamente dependente de suas próprias características únicas. Isto é representado quantitativamente pela exposição alfa. (Nota: uma única posição alfa tem seu próprio risco idiossincrático. Quando um portfólio contém mais de uma posição alfa, o portfólio refletirá coletivamente o risco idiossincrático de cada posição alfa).

O componente Beta Exposure.

Alpha e beta apresentam carteiras ao risco idiossincrático e ao risco sistemático, respectivamente; No entanto, isso não é necessariamente uma coisa negativa. O grau de risco ao qual um investidor está exposto está correlacionado com o grau de retorno potencial que se pode esperar. Saiba mais sobre o risco de como o risco é o seu portfólio? , Personalizando a Tolerância ao Risco e Determinando o Risco e a Pirâmide do Risco.

Como você escolhe a exposição?

Se você acha que o S & amp; P 500 não representa com precisão o mercado como um todo, há muitos outros índices que você achará que pode ser melhor para você. Há uma limitação no entanto, como muitos dos outros índices não possuem a grande variedade de opções de investimento que o S & amp; P 500 faz. Isso geralmente limita os indivíduos a usar o índice S & P 500 para obter a exposição beta.

Agora você deve escolher um nível desejado de exposição beta para seu portfólio. Se você investir 50% do seu capital em um fundo índice S & amp; P 500 e manter o resto em dinheiro, seu portfólio tem uma versão beta de 0,5. Se você investir 70% do seu capital em um fundo do Índice S & P 500 e manter o resto em dinheiro, o beta do seu portfólio é de 0,7. Isso ocorre porque o S & amp; P 500 representa o mercado global, o que significa que ele terá uma versão beta de 1. A escolha de uma exposição beta é altamente individual, e será baseada em muitos fatores. Se um gerente fosse comparado com algum tipo de índice de mercado, esse gerente provavelmente optara por ter um alto nível de exposição beta. Se o gerente estava apontando para um retorno absoluto, ele provavelmente preferiria ter uma exposição beta bastante baixa.

Formas de obter a exposição beta.

Existem vantagens e desvantagens para cada opção. Ao usar um fundo de índice para obter a exposição beta, o gerente deve usar uma grande quantidade de dinheiro para estabelecer a posição. A vantagem, no entanto, é que não há horizonte temporal limitado na compra de um próprio fundo de índice. Ao comprar futuros de índice para obter a exposição beta, um investidor só precisa de uma parcela do caixa para controlar a mesma posição de tamanho que comprar o próprio índice. A desvantagem é que se deve escolher uma data de liquidação para um contrato de futuros, e esse volume de negócios pode gerar maiores custos de transação. (Leia mais sobre índices no Index Investing.)

O componente Alpha.

Alguns gerentes de portfólio usam suas carteiras alfa para comprar ações individuais. Este método não é alfa puro, mas sim a habilidade do gerente na seleção de equidade. Isso cria um retorno alfa positivo, mas é o que é referido como "alfa contaminada". É manchado por causa da consequente exposição beta que acompanha a compra da equidade individual, o que mantém esse retorno de ser alfa puro.

Investidores individuais tentando replicar essa estratégia encontrarão o último cenário de produzir alfa contaminada como o método preferido de execução. Isso se deve à incapacidade de investir em fundos de propriedade privada geridos profissionalmente (casualmente chamados hedge funds) que se especializam em estratégias alfa puras. (Para saber mais sobre hedge funds, consulte Introdução aos hedge funds - Parte 1, Parte II e Um breve histórico do Hedge Fund.)

Há um debate sobre como esse portfólio alfa deve ser alocado. Uma metodologia afirma que um gerente de portfólio deve fazer uma grande "aposta" alfa com o capital da carteira alfa reservado para a geração alfa. Isso resultaria na compra de um único investimento individual e usaria todo o montante de capital definido no portfólio alfa.

Há alguma dissidência entre os investidores, porém, porque alguns dizem que um único investimento alfa é muito arriscado, e um gerente deve manter várias posições alfa para fins de diversificação de risco. (Continue lendo sobre alfa em Compreendendo as Medições de Volatilidade.)

Colocando tudo junto.

Para ter mais controle sobre o risco total ao qual um investidor está exposto em uma carteira agregada, ele ou ela deve separar essa carteira em duas carteiras: uma carteira alfa e uma carteira beta. A partir daqui, o investidor deve decidir qual o nível de exposição beta que seria mais vantajoso. O excesso de capital dessa decisão é então colocado em uso em um portfólio alfabético separado para criar a melhor estrutura alfa-beta.

10 Essentials para Backtesting seu sistema de comércio.

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Google Sheet Calculator: Alpha e Beta.

Backtesting facilitado pela Fin-Tech Start-ups.

Há apenas alguns anos atrás, o teste do seu sistema comercial foi realmente difícil. Felizmente, o boom atual da Fin-tech está tornando muito mais fácil. As start-ups da Fin Tech são removendo as barreiras à entrada uma por uma e o backtesting é um deles.

Não só agora é muito mais fácil fazer backtest, essas mesmas empresas iniciantes estão trazendo backtesting muito mais perto do ciclo de pesquisa e desenvolvimento do seu sistema comercial. Ele permite iterações rápidas e contínuas entre testar, pesquisar, implementar e executar seu sistema de negociação. Em outras palavras, você pode acelerar o desenvolvimento do seu sistema de comércio tremendamente.

As plataformas líderes atualmente (março de 2018) são a Quantpian e a Quantconnect. Estou usando o Quantopian como minha plataforma para desenvolvimento, código e estratégias de negociação backtest.

Em Quantopian, posso clonar um conjunto de regras comerciais de outros e usar isso como base para começar a codificar (em python) minhas próprias regras no topo. Posso rapidamente executar um backtest sobre as regras e obter o feedback do meu backtest em minutos. Comentários precisos com a informação estatística adequada. Informação estatística que é utilizada pelos fundos de hedge para determinar se uma estratégia pode ser usada para trocar seus milhões ou até bilhões de dólares.

Devo admitir que sinto-me muito confortável em usar uma plataforma de backtesting que serve para selecionar as estratégias de negociação que serão executadas para grandes investidores.

Agora que backtesting é mais fácil, você pode se concentrar no que realmente importa. O seu sistema comercial será executado? Não importa o quão fácil o backtesting se tornou, a interpretação de seus resultados é algo que você precisa dominar ou ter acesso a um especialista que sabe como orientá-lo quando faz a análise. Nesta postagem no blog, abordaremos alguns dos itens essenciais, para lhe dar uma idéia ampla sobre o conhecimento que você precisa para dominar ou, pelo menos, se familiarizar com isso, para que você possa fazer perguntas relevantes para especialistas que possam orientá-lo.

Se você estiver no modo de aprendizagem e disposto a compartilhar seu algoritmo, a comunidade está mais do que disposta a executá-lo e dar-lhe feedback. O que nos leva à próxima parte. Como interpretar com precisão essas estatísticas e estar ciente do que essas estatísticas não estão me contando? Como as estatísticas em isolamento e mesmo quando incorporadas em uma história de sonoridade lógica nem sempre contam toda a história ou podem até mesmo ser enganosas.

Em essência, a negociação é baseada em probabilidades, sempre há uma chance de você explodir sua conta. As estatísticas estão ajudando você a identificar o risco ao fazê-lo.

Na captura de tela abaixo você pode ver um resultado de backtest em um sistema de negociação simples que está sendo executado em um indicador estocástico. Vamos abordar as idéias básicas de cada proporção nesta publicação no blog. Como Alpha e Beta, a relação Sharpe e assim por diante.

O fluxo básico ao usar o Quantopian para o seu teste de retorno é o seguinte:

Programe suas regras na plataforma de Quantopian. Execute seu código com backtesting. Interprete seus resultados de backtesting com os índices fornecidos.

Estatísticas a serem consideradas em seu backtesting.

1. Retornos totais.

2. Retornos de benchmark totais.

4. Criando Alpha superior.

Uma maneira de criar um Alpha alto é fazer um sistema de negociação com sua base no comércio de par. Rudimentar que funciona da seguinte forma:

Duas ações diferentes cuidadosamente selecionadas derivam para e separadas uma da outra. Haverá momentos em que a distância entre eles é alta e as vezes em que a distância é baixa. O truque de troca de pares vem de manter uma posição coberta em estoque X e estoque Y. Se ambos os estoques diminuírem, você nem faz nem perde dinheiro. Da mesma forma, se ambos subirem. Ganhamos dinheiro com a diferença dos dois reverter para o meio. Para fazer isso, iremos procurar quando o estoque x e o estoque estão distantes, então o estoque curto e o x longo longo. Da mesma forma, iremos procurar quando eles estiverem juntos, e estoque longo Y e curto estoque X.

Veja uma explicação detalhada Como criar uma estratégia de negociação de pares. Isso mostra passo a passo no código como isso funciona.

Se você quiser mergulhar mais profundamente e querer seriamente um sistema de troca de pares vencedores, você pode começar com o livro de Ernie Chan: Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale.

Este livro traz o leitor para os mercados de hoje e discute por que os pares são necessários mais do que nunca para o sucesso da negociação de reversão média e como as estratégias de impulso têm sido menos efetivas desde a crise financeira.

O autor não fornece receitas prontas para executar (embora existam exemplos), mas mostra como as hipóteses de fatores de retorno podem levar a estratégias efetivas e como sua simplicidade pode evitar muitas das armadilhas comuns na negociação quantitativa.

6. Alfa e Beta.

Vamos dar uma olhada em como Alpha e Beta estão relacionados. Imagine que investiu nosso dinheiro em nosso sistema comercial e tem um retorno de 12% no ano e tem uma versão beta de +1.5. Nós tomamos a SPY como nossa referência. O que aumentou 10% durante o período que investimos. Com o nosso conhecimento de Alpha e Beta, agora podemos determinar se este foi um bom investimento.

Um Beta de 1,5 dá uma volatilidade 50% maior do que o benchmark (SPY). Portanto, nosso sistema de negociação deveria ter obtido um retorno de 15% para compensar o risco adicional de volatilidade assumido ao investir no estoque. O retorno do nosso sistema comercial foi de apenas 12%, 3% inferior à taxa de retorno necessária para compensar o risco extra assumido. O Alpha para este será quase em torno de -3 e isso nos diz que este não era um bom investimento, embora o retorno fosse maior do que o benchmark.

Você pode calcular e investigar o relacionamento com a folha excel fornecida pelo investexcel.

Beta é usado para calcular Alpha. Uma parte essencial da Beta é que ela é calculada com a covariância dos retornos do seu sistema comercial com os retornos do seu benchmark (SPY). A raiz quadrada da variância é o desvio padrão. A correlação está usando covariância e desvio padrão, etc.

Quanto mais você pode explicar o que realmente está acontecendo com seu sistema de negociação, melhor. A beleza das estatísticas é que eles são o ponto de partida para ajustar seu sistema de forma responsável.

O índice Sharpe está tentando dizer se o seu sistema comercial está sendo devidamente compensado pelo risco adicional que você está levando com seu sistema comercial.

Seu sistema de negociação provavelmente possui maior volatilidade do que um recurso livre de risco imaginário. O índice de Sharpe analisa o quanto de retorno adicional que você obtém para essa diferença de volatilidade (visto como um proxy para risco nesta relação) entre seu sistema de negociação e o recurso livre de risco imaginário. O recurso livre de risco poderia ser um t-bill EUA.

Uma proporção de 1 ou melhor é considerada boa, 2 e melhor é muito boa, 3 e melhor é considerado excelente.

A relação Sharpe depende da média aritmética simples (média), e isso pode ser muito enganador. Um excelente papel de https: // crystalbull que aborda algumas das falhas e fornece idéias para melhorias da relação de Sharpe: Crystalbull: Sharpe Ratio melhor com log retorna.

Se você olhar para os fundos abaixo (imagine que eles são 3 sistemas de negociação diferentes) você deve perceber que todos eles têm Razões Sharpe idênticas!

Os fundos A e B têm rendimentos diferenciais médios idênticos, bem como desvios padrão idênticos. O Fundo C tem 1/10 dos retornos médios e 1/10 do desvio padrão dos retornos.

Como a aritmética de Sharpe usa a média aritmética simples, não podemos distinguir entre elas.

Isso mostra claramente que a relação Sharpe sozinha não é um indicador suficientemente bom para suas avaliações de risco. A relação Sharpe mede apenas uma dimensão de risco: a variância. Assim, a relação Sharpe é projetada para ser aplicada a sistemas de negociação que tenham distribuições de retorno esperadas normais; não é adequado para medir investimentos que se espera que tenham retornos assimétricos. Muitos ativos são assimétricos em seus retornos!

A razão Sortino tenta resolver algumas das falhas da relação de Sharpe. Para fazer isso, ele só olha a volatilidade do lado negativo e também determina o risco de uma maneira diferente. Não é um activo livre de risco como a desvantagem do benchmark, mas o risco que você está disposto a tomar. O próprio Sortino diz que o risco da matéria é a falta de cumprimento dos seus objetivos de investimento. Para um plano de pensão, o risco pode ser de obter um retorno de menos de 8%.

A média na razão Sortino representa os retornos do seu sistema de negociação e quanto é capaz de retornar acima das expectativas que você indicou para seu sistema de negociação. Sortino não é o melhor para usar em um sistema de negociação de baixa volatilidade. Não obtém medições insuficientes. Nesse caso, a relação Sharpe pode ser uma solução melhor. Olhando tanto Sharpe quanto Sortino, a relação pode ser muito útil para que seu sistema esteja mais em sintonia com os objetivos do seu sistema comercial. Certifique-se de agora os detalhes intrincados de ambos.

Pyfolio, lançado por Quantopian, pode ser usado depois de executar um backtest. Você pode usá-lo para mergulhar profundamente na análise de seus backtests. E usá-lo para as complexidades acima mencionadas que cada proporção traz à mesa. Internamente, a Quespian usa-o para vetar algoritmos para consideração no hedge-fund de Quantopian. Pyfolio permite que você gere facilmente gráficos e informações sobre estoque, portfólio ou algoritmo.

9. Relação de informação (RI)

A relação de informação revela a consistência do seu sistema de negociação na criação de retornos mais altos do que o benchmark, muitas vezes um índice como o SPY, como mencionamos anteriormente. Essa relação identificará se seu sistema de negociação superou muito o benchmark em alguns meses ou um pouco a cada mês. Quanto maior o IR, mais consistente é seu sistema comercial. Uma relação de informação na faixa de 0,40-0,60 é bastante boa. Os rácios de informações de 1,00 por longos períodos de tempo são raros.

Uma limitação da relação de informação é que está usando uma referência. É possível ter um índice de informação elevado, mas ter perdas se esse ponto de referência estiver desativado.

Razão de informação resultados mensais de backtesting.

10. Max Drawdown (MMD)

A redução máxima é a maior perda de um pico para uma calha no período de tempo em que um backtest correu com seu sistema comercial. Portanto, é um indicador de risco negativo.

Olhar para o MMD deve ser feito em consideração com o benchmark, como o SPY. Se a SPY fizer uma redução maior do que a redução máxima do seu sistema de negociação, ela ainda supera o mercado e perdeu menos do que o mercado.

Verifique também.

CityFALCON, The Bloomberg to the Consumer.

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