Rotation Trading Stratégies

Momentum sectoriel - système rotatif Les systèmes de négociation rotatifs dans les secteurs actions sont presque aussi vieux que les marchés boursiers. Les commerçants et les investisseurs ont remarqué que les stocks de différents secteurs ont une sensibilité différente au cycle économique et ont toujours essayé d'exploiter cette relation. Il existe plusieurs approches différentes pour la rotation du secteur, et une rotation basée sur l'élan est l'une des plus réussies. L'univers d'investissement dans notre exemple comprend 10 secteurs industriels, et l'investisseur choisit à plusieurs reprises les secteurs d'actions ayant la plus forte dynamique (performance passée) dans son portefeuille. L'objectif de cette stratégie est de surperformer simple buy and hold de l'indice des actions. Il y a un long seulement (version de stratégie qui est présentée ici) et une version à long terme de cette stratégie (où les investisseurs détiennent les secteurs les plus performants et court-circuitent le marché global ou les secteurs les moins performants). Motif fondamental Les secteurs de capitaux propres ont une sensibilité différente au cycle économique, il est donc possible de faire la rotation entre eux et de ne retenir que les secteurs ayant la plus forte probabilité de gain et la plus faible probabilité de perte. L'anomalie de la quantité de mouvement est souvent expliquée par des défauts de comportement, tels que la volatilité des investisseurs, la sous-réaction des investisseurs et la sous-réaction et le biais de confirmation. Stratégie commerciale simple Utilisez 10 ETFs sectoriels. Choisissez 3 ETFs avec l'élan le plus fort de 12 mois dans votre portefeuille et poids eux également. Maintenez la position pendant 1 mois puis rééquilibrez. Résumé Cet article a pour but de présenter des méthodes quantitatives simples qui améliorent les rendements ajustés au risque pour investir dans les secteurs d'actions américains et les portefeuilles de catégories d'actifs mondiaux. Source: Mebane Faber. Un modèle de force relative est testé sur les données du secteur des actions américaines françaises-Fama aux années 1920, ce qui entraîne une augmentation des rendements absolus avec un risque similaire. Les portefeuilles de force relative surpassent le benchmark buy and hold dans approximativement 70 de toutes les années et les rendements sont persistants à travers le temps. L'ajout d'un paramètre de suivi de tendance pour couvrir dynamiquement le portefeuille diminue à la fois la volatilité et le retrait. Le modèle de force relative est ensuite testé sur un portefeuille de classes d'actifs globales avec des résultats de soutien. Résumé: Cet article documente un effet de momentum fort et prévalent dans les composantes de l'industrie des rendements de stock qui explique une grande partie de l'anomalie de momentum de stock individuel. Plus précisément, les stratégies de placement de momentum, qui achètent des actions gagnantes passées et vendent des actions perdues passées, sont nettement moins rentables une fois que nous contrôlons l'élan de l'industrie. En revanche, les stratégies d'investissement de l'industrie, qui achètent des actions des industries gagnantes passées et vendent des stocks des industries perdantes, semblent très rentables, même après avoir tenu compte de la taille, de l'évaluation comptable à la valeur du marché, de la dynamique des stocks individuels, Les rendements moyens et les influences potentielles de la microstructure. Chen, Jiang, Zhu: Les indices de style et de secteur portent-ils de l'ampleur apjfs. org2009cafm20090403Do20Style20and20Sector20Indexes. pdf Résumé: Les documents de littérature existants montrent que les rendements de stock transversaux présentent des modèles de prix et de dynamique des gains. Cependant, la mise en œuvre de ces stratégies est coûteuse en raison du grand nombre de stocks concernés et certaines études montrent que les bénéfices de la dynamique ne survivent pas aux coûts de transaction. Dans cet article, nous examinons si les indices de style et de secteur couramment utilisés dans l'industrie financière ont également des modèles de dynamique. Nos résultats montrent que les indices de style et de secteur affichent une dynamique de prix et que les indices sectoriels affichent également une dynamique de croissance. Surtout, ces stratégies de momentum sont rentables même après ajustement pour les coûts de transaction potentiels. De plus, nous montrons que l'élan des prix dans les indices de style est déterminé par la dynamique des rendements des actions individuelles, tandis que la dynamique des prix dans les indices sectoriels est déterminée par la dynamique des résultats. Enfin, en utilisant des index de style comme illustration, nous montrons que la performance de l'investissement de style peut être considérablement améliorée en incorporant l'effet de momentum. Andreu, Swinkels, Tjong-A-Tjoe: Les fonds négociés en bourse peuvent-ils être utilisés pour exploiter l'élan du pays et de l'industrie efmaefm. org0EFMAMEETINGSEFMA20ANNUAL20MEETINGS2011-Bragapapers0166.pdf Résumé: Il existe des preuves empiriques sur l'existence d'effets de momentum nationaux et industriels. Cette ligne de recherche suggère que les investisseurs qui achètent des pays et des industries avec des rendements passés relativement élevés et vendent des pays et des industries avec des rendements passés relativement bas obtiendront des rendements ajustés au risque positifs. Ces études se concentrent sur les indices des pays et de l'industrie qui ne peuvent être négociés directement par les investisseurs. Cela justifie la question de savoir si les effets de la dynamique du pays et de l'industrie peuvent vraiment être exploités par les investisseurs ou sont illusoires par nature. Nous analysons la rentabilité des stratégies de dynamique du pays et de l'industrie en utilisant les données de prix réelles sur les fonds négociés en bourse. Nous constatons qu'au cours des périodes d'échantillonnage auxquelles ces ETF ont été échangés, un investisseur aurait pu exploiter les stratégies de dynamique du pays et de l'industrie avec un rendement excédentaire d'environ 5 par année. Les écarts entre les cours moyen et postérieur sur les FNB sont nettement inférieurs aux niveaux de coûts de transaction implicites. Par conséquent, nous concluons que les investisseurs qui ne sont pas disposés ou en mesure de négocier des actions individuelles sont en mesure d'utiliser les FNB de bénéficier des effets de momentum dans les portefeuilles du pays et de l'industrie. Szakmary, Zhou: L'élan de l'industrie dans un temps antérieur: Evidence des données de Cowles efmaefm. org0EFMAMEETINGSEFMA20ANNUAL20MEETINGS2014-RomepapersEFMA20140079fullpaper. pdf Résumé: Pratiquement toutes les preuves sur l'efficacité des stratégies de momentum découlent de l'ère post-1962, Les classes sont fortement corrélées positivement. Nous examinons l'élan de l'industrie dans une époque antérieure, et de trouver ces stratégies aurait obtenu des retours au cours des périodes 1871-1925 et 1871-1938 qui sont modérément similaires à ceux de l'ère moderne. Nous montrons également que la dépendance de l'État du marché des stratégies de dynamique de l'industrie est similaire entre les deux époques. Dans l'ensemble, nos résultats confirment que la rentabilité et la dépendance de l'état des stratégies de dynamique sont omniprésentes et ne sont probablement pas dues uniquement à l'exploration de données. Résumé: Nous considérons deux formes de pondération de la volatilité (volatilité propre et volatilité sous-jacente) appliquées aux stratégies de momentum en coupe transversale et en séries chronologiques. Nous présentons quelques résultats théoriques simples pour les ratios de Sharpe des stratégies pondérées et montrons des résultats empiriques pour les stratégies de momentum appliquées aux portefeuilles de l'industrie américaine. Nous constatons que l'effet de synchronisation et l'effet stabilisateur de la pondération de la volatilité sont pertinents. Nous introduisons également un schéma de pondération de dispersion qui traite la dispersion transversale comme volatilité (partiellement) prévisible. Bien que la pondération de la dispersion améliore le ratio de Sharpe, elle semble moins efficace que la pondération de la volatilité. Résumé: Étendre les tests de dynamique de retour de prix aux plus longs antécédents d'actifs financiers mondiaux (en dollars américains), selon Geczy, Samonov: 215 ans d'internationalisation multi-actifs: 1800-2014 (Actions, Secteurs, Devises, Obligations, Commodités et Stocks) Les rendements, y compris les secteurs spécifiques au pays et les stocks, les titres à revenu fixe, les devises et les matières premières, ainsi que les actions américaines, nous créons une histoire de 215 années de dynamisme multi-actifs et nous confirmons l'importance de la prime de momentum à l'intérieur et à travers l'actif des cours. Conformément aux résultats au niveau des stocks, nous documentons une grande variation des portefeuilles du portefeuille de mouvement, sous réserve de la direction et de la durée du rendement de la catégorie d'actifs dans laquelle le portefeuille de mouvement est construit. Une hausse récente significative des corrélations du portefeuille de momentum paire suggère des caractéristiques des données importantes pour les empiristes, les théoriciens et les praticiens. Résumé: Le présent article se concentre sur les stratégies de momentum basées sur les rendements passés récents et intermédiaires des portefeuilles de l'industrie des États-Unis. Huhn: Momentum de l'industrie: le rôle des facteurs de variation du temps et les conditions du marché. Notre analyse empirique montre que les stratégies basées sur les rendements passés intermédiaires donnent des rendements moyens plus élevés. De plus, les stratégies impliquant à la fois des spécifications de retour présentent des expositions de facteurs variables dans le temps, en particulier le modèle à cinq facteurs de Fama et French (2015). Après ajustement du risque pour ces expositions dynamiques, la rentabilité des stratégies de dynamique de l'industrie diminue et devient insignifiante pour les stratégies basées sur les rendements passés récents. Cependant, la plupart des stratégies construites sur des rendements passés intermédiaires restent rentables et très significatives. D'autres analyses révèlent que les stratégies de dynamique de l'industrie sont perturbées par des périodes de rendements fortement ajustés au risque négatif. Ces accidents dits de momentum semblent être motivés par des conditions de marché spécifiques. Nous constatons que les stratégies de dynamique de l'industrie sont liées aux états du marché et au cycle conjoncturel. Cependant, rien ne prouve clairement que la dynamique de l'industrie puisse être liée à la volatilité ou au sentiment du marché. Résumé: Plusieurs études ont attribué les hauts rendements excédentaires de la stratégie de momentum sur le marché boursier aux biais comportementaux des investisseurs. Cependant, si les effets de momentum se produisent en raison de la sous-réaction des investisseurs ou en raison de la réaction excessive des investisseurs reste une question. En utilisant un modèle simple pour illustrer le lien entre la volatilité idiosyncratique et la réaction excessive des investisseurs ainsi que le roulement des stocks comme une autre mesure de la réaction excessive, je présente des preuves qui soutiennent l'explication de l'overreaction des investisseurs comme source d'effets de momentum. En outre, je montre que lorsque la réaction excessive des investisseurs est faible, les effets de momentum sont davantage dus aux industries (dynamique de l'industrie) plutôt qu'aux stocks. Rapprochés par les marchés: Données historiques et stratégies de rotation Momentum Nous allons prendre un léger détour avec ce poste, et regarder les stratégies de rotation stockETFmutual fonds. Je négocie activement les stratégies de rotation dans plusieurs comptes, et je développe mes stratégies de rotation depuis une dizaine d'années. Si vous souhaitez des informations sur la façon de construire une stratégie de rotation, s'il vous plaît jeter un oeil à l'article ci-dessous: ETF Rotational System V1.0, Partie 1 ETF Rotational System V1.0, Partie 2 ETF Rotational System V1.0, Part 3 ETF Ces articles proviennent des blogues de MarketSci et Woodshedder qui ont écrit un certain nombre de postes (plus que Ive énumérés ci-dessus) sur le thème des stratégies de rotation. Les deux semblent être semi-retraités maintenant et ne blog pas beaucoup. Il y a quelques années, j'ai commencé à me rendre compte que les signaux que je recevais (et échangeant sur) de mes stratégies de rotation étaient parfois incompatibles avec les backtests de Ces mêmes stratégies. Je n'ai pas passé beaucoup de temps à creuser la question à l'époque, mais il est resté dans le fond de mon esprit jusqu'à fin décembre 2013. Pour les métiers qui ont été générés à partir de mes systèmes pour Décembre 2013 (mes systèmes de rotation réévaluer mensuellement), je ne Seulement enregistré les véhicules qui ont été sélectionnés, mais aussi leurs rotations associées. J'ai suivi ces informations dans des tableurs depuis ce temps. Période qui comprend actuellement neuf cycles de rotation (9 mois). Au milieu du mois dernier, en août 2014, j'ai décidé de revoir mes stratégies de rotation en direct pendant la même période que j'avais activement échangé avec ces mêmes stratégies de rotation. Je n'ai pas été surpris de constater qu'un certain nombre de métiers dans les backtests ne correspondait pas aux métiers que j'avais effectivement exécutés et enregistrés dans mes feuilles de calcul. J'utilise AmiBroker et Yahoo données de fin de données (Yahoo Data Info 1. Yahoo Data Info 2) pour mes stratégies de rotation. Je savais qu'Amibroker était configuré par défaut pour utiliser la fermeture ajustée plutôt que la fermeture réelle dans sa base de données, mais je ne pensais pas trop à ce détail. J'avais consciemment utilisé cette fermeture ajustée plutôt que la fermeture réelle depuis près de dix ans, mais je n'avais pas vraiment pris en compte l'impact de l'utilisation de données ajustées avec des stratégies de rotation. La ligne dans le fichier aqh. format AmiBroker que vous devez être au courant est mis en évidence ci-dessous: Si vous souhaitez utiliser la fermeture réelle plutôt que la fin corrigée dans Ambroker, remplacez la ligne en surbrillance ci-dessus, avec la ligne ci-dessous et re-télécharger Toutes vos données historiques de Yahoo. Rappelons que la série de clôture ajustée est une version modifiée de la série chronologique de clôture réelle qui comprend les gains provenant des dividendes et des gains en capital. Cela signifie qu'un prix d'achat indiqué dans un backtest ne sera pas le prix d'achat réel que vous auriez pu recevoir le jour même (pour tout titre ou ETF qui, à un moment donné, aurait émis un dividende ou un gain en capital). Il est très important de réfléchir à ce point et à l'impact qu'il peut avoir sur votre backtest par rapport aux résultats en direct Ce problème a un impact important sur les signaux d'entrée et de sortie du commerce avec les systèmes de rotation. Un système dans lequel un groupe de fonds individuels de SEFs sont comparés les uns aux autres sur la base de données de prix ouvertes à basclé (OHLC). Par exemple, jetez un coup d'oeil aux données historiques pour l'iShares Core US Aggregate Bond (AGG). Un extrait de ces données historiques est montré dans l'image ci-dessous. Si votre système de rotation était en utilisant des prix ajustés de clôture et avait AGG dans son panier de véhicules de rotation, le score d'AGG pour le 29 août aurait été différent le 29 août quand vous avez échangé, que lorsque vous exécutez votre backtest pour cette date sur dire Septembre 2 (après l'émission du dividende). Vous remarquerez que la clôture du 29 août est de 109,98, mais la clôture ajustée est de 109,79. Et cette question s'ajoute à chaque dividende et gain en capital qui est émis. Chaque clôture ajustée passée est modifiée lorsqu'un nouveau dividende est émis. Regardez la différence entre la clôture ajustée et la clôture réelle il y a deux ans: la clôture le 29 août 2012 est de 111,95, tandis que la clôture ajustée à cette date est de 106,33. À mesure que de nouveaux dividendes seront émis à l'avenir, le prix de clôture ajusté de 106,33 sera de plus en plus petit, ce qui aura un impact sur le classement de rotation pour AGG dans tous les backtests. Ce même problème se produit avec tout véhicule qui émet des dividendes et des gains en capital. Si nous utilisons les cours de clôture réels pour nos backtests, nous générerons des signaux basés sur des prix qui ont réellement eu lieu dans le passé. Le compromis est que nous ne verrons pas l'impact positif des dividendes et des gains en capital dans les rendements de nos backtests. À titre d'illustration, je peux montrer les résultats de plusieurs variantes de stratégies de rotation appliquées au panier d'ETFs suivant: AGG - iShares Fonds d'obligations globales Barclays DBC - Fonds PowerShares DB Com Indx Trckng EEM - iShares MSCI Marchés émergents Indx EFA - iShares MSCI EAFE Index Fonds GLD - SPDR Gold Trust IYR - iShares Dow Jones Immobilier US JNK - SPDR Barclays Capital Obligations à haut rendement PPH - Vecteurs du marché Pharmaceutical SPY - SPDR SampP 500 TIP - iShares Barclays TIPS Fonds d'obligations Dans l'image ci-dessous, vous pouvez voir les fonds propres Courbes pour plusieurs stratégies de rotation différentes exécutées contre les 10 ETFs dans la liste ci-dessus, mais en utilisant la série de temps de fermeture ajusté. (Cliquez sur l'image pour une version plus grande). Dans le volet supérieur, les lignes verte, violette et rouge sont les courbes d'équité pour trois stratégies de rotation différentes exécutées contre les 10 véhicules dans la liste ci-dessus. Les trois autres courbes sont les courbes buy and hold pour SPY, IWM et QQQ. Le volet inférieur affiche SPY (orange), et les mêmes courbes d'équiva - lente vert, violet et rouge du volet supérieur. En outre, le volet inférieur contient sept courbes d'équité pour les autres variations de la stratégie de rotation sur la même liste de 10 FNB. L'axe y est le pourcentage de rendement, tandis que le texte de chaque stratégie énumère le rendement cumulatif en dollars pour cette stratégie (le capital initial pour chaque stratégie était de 100 000). Maintenant, nous allons regarder les résultats pour les mêmes stratégies exactes s'exécutent contre les mêmes 10 véhicules, mais en utilisant les données de la série de temps réel de clôture. Nous prévoyons que les rendements seront plus faibles puisque les dividendes et les gains en capital ne sont pas pris en compte dans la série chronologique. La différence dans les courbes d'actions est importante, comme prévu. Mais comment comparer les signaux d'entrée et de sortie entre les données de fermeture ajustées et les données de fermeture réelles. Dans le tableau ci-dessous, est la comparaison des dates d'entrée et de sortie et des véhicules de la stratégie avec la courbe d'équité verte dans les deux tableaux ci-dessus. Rappelez-vous que les courbes d'actions dans les deux tableaux ci-dessus a été généré par la même stratégie de rotation contre les mêmes 10 ETFs dans la liste ci-dessus. La seule différence entre les courbes de capitaux propres est les données. Données de fermeture ajustées par rapport aux données de fermeture réelles. Ce ne sont pas des sélections très différentes entre la série de clôture ajustée et la série de clôture réelle avec cette stratégie de rotation et les 10 FNB dans la liste ci-dessus. J'ai remarqué des différences beaucoup plus importantes avec les différents paniers de FNB et de fonds communs de placement. Donc, quel est le point Idéalement, pour les stratégies de rotationranking nous devrions générer nos signaux d'entrée et de sortie basés sur la série chronologique de fermeture réelle, mais de calculer nos rendements sur ces métiers en utilisant la série de fermeture close ajusté. Si nous ne pouvons utiliser qu'une seule série temporelle, alors nous devrions envisager d'utiliser la série chronologique de fermeture réelle plutôt que la série de temps de fermeture ajustée. Si nous pouvons vivre avec des courbes d'équité qui montrent des rendements plus faibles, en utilisant des données réelles série de temps fermer résultera dans généré entryexit signaux dans notre backtests qui correspondent à nos signaux entryexit réelle que nous avons reçus dans le commerce réel. Et un dernier point. Assurez-vous de vérifier les données que les services payants et de stratégie de rotation libre utilisent. Ses données de fermeture ajustées les plus probables. Ce qui signifie que les signaux qu'ils montrent dans leurs backtests peuvent ne pas correspondre aux signaux qu'ils ont réellement envoyé vous Grand point et d'excellentes info grâce AZTrader Je pense que vous manquez certains points: - si vous voulez obtenir des résultats de votre backtest y compris les dividendes et autres actions de l'entreprise Vous devez utiliser la fermeture ajustée - vous devez vous méfier d'appliquer des signaux à des séries de prix ajustés lorsque vous utilisez la division de multiplication (comme la fermeture ajustée) ou la différence de somme (comme la moyenne mobile). Vous pouvez trouver plus sur ce dans la bible par Murphy Quot Analyse technique des marchés financiers AZTrader et pcavatore - merci pour vos commentaires. Je suis d'accord avec pcavatore. Pourquoi ne voudriez-vous pas utiliser les prix ajustés pour tous les calculs car cela montrera le rendement réel Les prix ajustés sont là pour cette raison exacte. Les prix à la clôture réels peuvent générer de faux signaux, c.-à-d. La baisse des prix due aux dividendes. J'espère que vous comprendrez tous les deux que, avec un système basé sur le classement qui fonctionne sur un panier statique de véhicules (qui paient des dividendes et des gains de capitalisation), votre système générera des résultats de test différents chaque mois que vous tester votre système lorsque vous utilisez des données ajustées. Je vous mets au défi de faire tourner un système de rotation le dernier jour de chaque mois à partir de ce mois et d'écrire le scorerank pour chacun des véhicules de votre panier, ainsi que le cours de clôture. Utiliser des ordres de rachat. Le dernier jour de chaque mois. Enregistrez ces informations dans une feuille de calcul. Aussi, le commerce de ce dans un compte réel. Aucun échange de papier Après avoir fait cela pendant 12 mois, de la négociation réelle, en utilisant les prix de clôture réels. Effectuer un backtest de cette stratégie sur la série de prix ajustés pour ce même panier de véhicules. Vous verrez très probablement que les véhicules sélectionnés dans votre backtest ne correspondent pas réellement aux véhicules sélectionnés dans le commerce en direct. C'est le point crucial de la question, et un point qui est préoccupant lorsque vous avez de l'argent réel à risque par opposition aux dollars théoriques. Pourquoi devrions-nous nous soucier si un backtest ne réplique pas trading en direct Ce qui est préoccupant est de savoir si le commerce en direct est rentable lorsqu'il est exécuté sur un modèle backtesté, et non pas que le backtest ne réplique pas les métiers vivants après le fait. La clôture ajustée et la clôture réelle sont identiques à la date de transaction en temps réel. Donc, à moins que vous ne puissiez démontrer que le backtesting d'un modèle sur les prix ajustés de clôture a un effet négatif en plaçant des ordres vivants au prix en temps réel ou rend un modèle de backtest plus sujet à l'échec en temps réel, je ne vois pas ce que l'alarme est pour autre chose Que les systèmes de classement relatif. Vous venez de reformuler mon point de vue avec votre dernière phrase. Je ne vois pas ce que l'alarme est pour autre chose que des schémas de classement relatif. C'est exactement le point. Ce n'est qu'un problème pour les régimes de classement relatif. Beaucoup de gens et d'entreprises vendent des stratégies de rotation relative, et ils sont touting leur performance backtested avec des données ajustées. Le problème est le rang relatif du jour où vous obtenez le signal de l'un de ces systèmes (avec les données en direct à partir de ce jour), peut être différente de lorsque vous exécutez un backtest ce jour-là à un certain point dans le futur à l'aide de données ajustées . S'il ya une différence, il sera dû aux dividendes et / ou aux gains en capital étant des émissions pour un ou plusieurs des véhicules dans votre liste de classement relative. La plupart des articles qui sont publiés sur ce sujet, proviennent de personnes qui ne font pas de commerce. Dès que l'argent réel est sur la ligne, et les tests de retour ne correspondent pas aux tests en avant. Vous questionnerez les performances théoriques de ce système. Une source de cette inadéquation est les données utilisées dans le commerce en direct par rapport aux backtests. Ça a du sens. Donc, pour le problème que vous avez décrit, plus loin en ce qui concerne AmiBroker est-il téléchargements non désaisonnés de Yahoo, mais les importations ajustées et vous fournit uniquement le prix de clôture non ajusté à utiliser pour PositionScore si vous activez cette option. Ce problème doit avoir été ce que Ruggerio faisait allusion il ya quelques années à son logiciel Trader39s Studio backtest utilisant trois flux de données distincts (tous fournis par CSI Dont les sources de Yahoo). Donc, dans l'ensemble très intéressant et I39ll faire les ajustements appropriés à mes backtests. Il ne sera pas une solution simple. Par défaut, Amibroker charge les données ajustées. Vous pouvez modifier ce comportement et lui demander de charger la série de prix realtrue en modifiant la ligne FORMAT dans le fichier Formatsaqh. format comme indiqué ci-dessus. Lorsque Amibroker utilise des données ajustées, il modifie tous les champs (O, H, L, C) pour refléter l'ajustement. Voici un exemple: AGG De Yahoo: Date Ouverte Haut Basse Fermer Volume Adj Fermer 18 nov. 2011 109,73 109,73 109,44 109,62 805,700 101,60 AGG De Amibroker - Fixé à UseLoad Données sur les prix ajustés: Date d'ouverture Haut Bas Fermer Volume Nov 18, 2011 101,702 101,702 101.4332 101.6 805.700 Si mon système de classement utilise ces données ajustées, alors je n'utilise pas les prix réels que j'aurais pu recevoir dans le commerce réel. Plus important encore, avec chaque nouveau dividendcap gain gain la série de prix ajustés va changer. Cela aura des répercussions sur les scores de classement et peut facilement passer d'une ETFMFEquity classée inférieure à une position supérieure dans le backtesting. Merci pour votre commentaire, Dave Veuillez me corriger si je me trompe. Les problèmes dont vous avez parlé ici ne sont importants que si vous vous fondez sur le nombre absolu de données ajustées pour vos calculs. Cependant, si je devais utiliser une mesure de momentum pour le classement (par exemple, les rendements de 6 mois), les données ajustées sont fines. C'est parce que nous comparons un ratio (c'est-à-dire les données ajustées maintenant, vs données ajustées il ya 6 mois), et donc même si les données ajustées devaient changer avec le passage du temps, ce ratio sera toujours le même. Amleth, votre argument est logique et c'est ce que je croyais être vrai avant de commercialiser ces systèmes en direct. Ce que j'ai personnellement vécu dans mon trading en direct est différent Ce que j'ai vu plusieurs fois est la suivante: je reçois un signal d'un mois pour entrer dans un certain fonds, disons FLVCX. Le mois prochain, lorsque le prochain signal de rotation est généré, le système indique que j'aurais dû détenir un fonds différent au cours du mois précédent, FSCHX. En outre, les valeurs absolues ne sont pas utilisées pour mes signaux de quantité de mouvement. J'utilise AmiBroker39s ROC formule: amibrokerguideaflroc. html Poster un commentaire CE SITE WEB EST POUR L'EDUCATION ET LE DIVERTISSEMENT SEULEMENT. L'INFORMATION ET L'ANALYSE SUR CE SITE SONT FOURNIES À DES FINS D'INFORMATION SEULEMENT. RIEN NE DOIT PAS ETRE INTERPRETE COMME CONSEIL D'INVESTISSEMENT PERSONNALISE. EN AUCUN CAS, CETTE INFORMATION REPRÉSENTE UNE RECOMMANDATION D'ACHAT, DE VENTE OU DE SÉCURITÉ. LA PERFORMANCE ANTERIEURE N'EST PAS NECESSAIREMENT INDICATIVE DES RÉSULTATS FUTURS ET TOUS LES INVESTISSEMENTS IMPLIQUENT DES RISQUES. AUCUNE REPRÉSENTATION N'EST FAITE QUE TOUT COMPTE OBTIENDRA DES RÉSULTATS SIMILAIRES À CEUX INDIQUES. AUCUNE DES INFORMATIONS SUR CE SITE N'EST GARANTIE D'ÊTRE CORRECTE, ET TOUT CE QUI EST ÉCRIT ICI DOIT ETRE SOUMIS A UNE VERIFICATION INDEPENDANTE. VOUS, ET VOUS SEUL, RESPONSABLES DE TOUTES LES DECISIONS D'INVESTISSEMENT QUE VOUS FAITES.