Wie man Futures mit Williams %R handelt

In diesem Artikel werden wir die Verwendung eines der bekanntesten Indikatoren in der Handelslandschaft bewerten: den „Williams Percent Range“, besser bekannt als „%R“....

In diesem Artikel werden wir die Verwendung eines der bekanntesten Indikatoren in der Handelslandschaft bewerten: den „Williams Percent Range“, besser bekannt als „%R“.

Larry Williams entwickelte Williams %R basierend auf dem stochastischen Indikator. Während der Stochastik-Indikator die Differenz zwischen dem Schlusskurs und den tiefsten Tiefs von n Perioden verwendet, wird die Differenz zwischen dem Schlusskurs und den höchsten Hochs von n Perioden (wobei n=14 als idealer Wert angesehen wird) zur Berechnung des Williams % verwendet. R. Der %R schwankt dann auf einer Skala von 0 bis 100 (aber in einigen Fällen wird er auf einer negativen Skala von -100 bis 0 berechnet).

Mehrere Händler verwenden den Indikator, um festzustellen, wann sich der Markt in einem überverkauften oder überkauften Zustand befindet, und natürlich für Trendumkehrungen. Der Autor setzt die Schwelle für den überkauften Zustand auf einen Wert von 80 (-20 bei negativer Skala) und die Schwelle für den überverkauften Zustand auf einen Wert von 20 (-80).

Im alltäglichen Gebrauch des Oszillators treten jedoch viele Fehlsignale auf. In diesem Artikel untersuchen wir, ob es möglich ist, die Williams %R-Parameter für ein stark diversifiziertes Futures-Portfolio zu optimieren, um es als Startskript für eine automatisierte Strategie (Handelssystem) zu verwenden.

Abbildung 1

Die Strategie

Die Strategie, die wir verwenden, ist ein traditionelles System, das auf einem „Mean-Reverting“-Ansatz basiert, d. h. wir nutzen die beiden Schwellen des %R als Umkehrpunkt des Marktes. Wir warten, bis die Preise die überverkaufte Schwelle (20) überschreiten, und gehen dann long, wenn der Oszillator dieses Niveau erneut von unten nach oben überschreitet. Umgekehrt gehen wir short, nachdem die Preise die überkaufte Schwelle (80) überschritten haben, wenn der Oszillator dieses Niveau erneut von oben nach unten überschreitet.

Da es sich um eine „Mean-Reverting“-Strategie handelt, ist es vorteilhaft, von Anfang an einen Stop-Loss zu verwenden, der uns bis zu einem gewissen Grad vor übermäßigen Kapitalverlusten schützen kann. Der Stop-Loss wird berechnet als die durchschnittliche Volatilität der letzten 5 Balken geteilt durch 1,5 (ein Wert, der durch eine vorläufige Optimierung erhalten wird), damit die erhaltenen Parameter für alle zugrunde liegenden Vermögenswerte des betreffenden Portfolios so einheitlich wie möglich sind.

In diesem Beispiel werden wir die Strategie auf einem Zeitrahmen von 1440 (Minuten) testen, der Tagesbalken darstellt, die an den letzten Marktpreis angepasst sind, um zu sehen, wie sich die folgenden Futures von 2010 bis 2022 verhalten hätten:



  • Rohöl (CL)

  • S&P500 (ES)

  • Nasdaq (NQ)

  • DAX (FDAX)

  • Gold (GC)

  • Lebende Rinder (LC)

  • Mastvieh (FC)

  • Sojabohnen (S)

  • US-Staatsanleihe 30 Jahre (USA)

  • Weizen (W)

  • Britisches Pfund (BP)

  • Bund (FGBL)

  • Kupfer (HG)

  • Heizöl (HO)

  • Natural Gas (NG)

  • RBOB Gasoline (RB)

  • EuroFX (EC)

In Figures 2 and 3, we can estimate the metrics obtained with the reversal strategy in terms of %R. The results are quite encouraging with a rising equity line, which is a good starting point, but we can see that this hasn’t been consistent over the years either. For example, the significant drawdown from 2020 onwards shows that the strategy needs to be refined.

Figure 2

Figure 3

Looking at the results for the individual markets, we see that only 6 of 17 markets suffered losses.

A downer, however, is the average total trade, which only reaches $23. This isn’t enough to make the system usable for live trading, as commission costs and slippage would completely consume it. It’s, therefore, necessary to at least tweak the indicator’s parameters to see if there’s room for improvement.

Optimierung

Versuchen wir also, den durchschnittlichen Trade der Strategie zu verbessern, indem wir in den Indikator eingreifen. Insbesondere werden wir die überkauften und überverkauften Ebenen optimieren, um zu sehen, ob die vom Autor vorgeschlagenen Werte (80 und 20) die besten Werte sind, um nach Trendumkehrzonen zu suchen (da wir eine Mean-Reverting-Strategie gewählt haben).

Aus den in Abbildung 4 gezeigten Optimierungsergebnissen sehen wir, dass die 25-85-Kombination den Nettogewinn (371.483 $) und den durchschnittlichen Handel (der 50 $ übersteigt) beständig verbessert und gleichzeitig den maximalen Portfolio-Drawdown reduziert.

Figur 4

Das Eigenkapital des Systems hat sich verbessert, aber ohne weitere Anpassungen kann das System immer noch nicht als handelbar bezeichnet werden.

Beim Versuch, einen Take Profit einzugeben, der sich ebenfalls aus der durchschnittlichen Volatilität der letzten 5 Balken mal einem multiplikativen Faktor errechnet, wird der beste Wert für diesen Faktor durch Optimierung bei 1,5 gefunden (zufälligerweise gleichbedeutend mit dem Stop-Loss).

Abbildung 5

An diesem Punkt ist die Equity-Linie konstanter (siehe Abbildung 5), der Nettogewinn steigt auf 40,7228 $ und der durchschnittliche Trade auf 57 $, während der maximale Drawdown auf akzeptablere Werte fällt, obwohl er immer noch hoch ist, damit die Strategie im Live-Modus verwendet werden kann Handel.

Fazit

In summary, %R, optimized in its parameters for this specific portfolio and time frame, has shown that it can be a valuable tool for systematic trading. However, the strategy presented here needs further refinement. For example, the average trade value is still relatively low. However, the large number of trades would make it possible to use additional filters for the entries and try to eliminate the less profitable ones.

Generally, achieving a very high average trade value with such a diverse and diversified portfolio is still challenging. However, one could try to isolate trades only on days when a particular price pattern occurred, thus avoiding taking a position when the conditions are unfavorable for the trend reversal that the strategy seeks to achieve.

Finally, it should be noted that the %R value is excellent for identifying bullish and bearish divergences. A bearish divergence occurs when prices reach new highs while the oscillator indicates falling highs. Conversely, we see a bullish divergence when prices mark new lows while the oscillator shows rising lows. Tracking divergences could be another idea to work on to filter trades and improve the system.

I hope you have gained some interesting insights from the above. I recommend you always to be curious and open to testing new ideas.

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Im alltäglichen Gebrauch des Oszillators treten jedoch viele Fehlsignale auf. In diesem Artikel untersuchen wir, ob es möglich ist, die Williams %R-Parameter für ein stark diversifiziertes Futures-Portfolio zu optimieren, um es als Startskript für eine automatisierte Strategie (Handelssystem) zu verwenden.

Source: https://www.benzinga.com/news/22/09/28823363/how-to-trade-futures-using-williams-r

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