Cómo negociar futuros usando Williams %R

En este artículo, vamos a evaluar el uso de uno de los indicadores más famosos en el panorama comercial: el "Rango de porcentaje de Williams", mejor conocido como "%R"....

En este artículo, vamos a evaluar el uso de uno de los indicadores más famosos en el panorama comercial: el “Rango de porcentaje de Williams”, mejor conocido como “%R”.

Larry Williams desarrolló Williams %R basado en el indicador estocástico. Mientras que el indicador estocástico usa la diferencia entre el precio de cierre y los mínimos más bajos de n períodos, la diferencia entre el precio de cierre y los máximos más altos de n períodos (donde n=14 se considera el valor ideal) se usa para calcular el % de Williams r El %R luego fluctúa en una escala de 0 a 100 (pero en algunos casos, se calcula en una escala negativa de -100 a 0).

Varios comerciantes usan el indicador para determinar cuándo el mercado está en una condición de sobreventa o sobrecompra y, por supuesto, para reversiones de tendencia. El autor establece el umbral para la condición de sobrecompra en un valor de 80 (-20 en caso de escala negativa) y el umbral para la condición de sobreventa en un valor de 20 (-80).

Sin embargo, en el uso cotidiano del oscilador, se producen muchas señales falsas. En este artículo, investigaremos si es posible optimizar los parámetros %R de Williams para una cartera de futuros altamente diversificada para utilizarlos como script inicial para una estrategia automatizada (sistema de negociación).

Figura 1

La estrategia

La estrategia que usaremos es un sistema tradicional basado en un enfoque de “reversión a la media”, es decir, explotaremos los dos umbrales del %R como el punto de reversión del mercado. Esperaremos hasta que los precios crucen el umbral de sobreventa (20) y luego compraremos cuando el oscilador cruce este nivel nuevamente de abajo hacia arriba. Por el contrario, iremos en corto después de que los precios crucen el umbral de sobrecompra (80) si el oscilador vuelve a cruzar ese nivel de arriba hacia abajo.

Dado que se trata de una estrategia de “reversión a la media”, es ventajoso utilizar un stop loss desde el principio, que puede protegernos hasta cierto punto de pérdidas de capital excesivas. El stop loss se calcula como la volatilidad media de las últimas 5 barras dividida por 1,5 (valor obtenido mediante una optimización preliminar) para que los parámetros obtenidos sean lo más homogéneos posible para todos los activos subyacentes de la cartera en cuestión.

En este ejemplo, vamos a probar la estrategia en un marco de tiempo de 1440 (minutos), que representan barras diarias ajustadas al último precio de mercado, para ver cómo se habrían comportado los siguientes futuros desde 2010 hasta 2022:



  • Petróleo Crudo (CL)

  • S&P500 (ES)

  • Nasdaq (NQ)

  • DAX (FDAX)

  • Oro (GC)

  • Ganado Vivo (LC)

  • Ganado de engorde (FC)

  • Soja (S)

  • Nota del Tesoro de EE. UU. a 30 años (EE. UU.)

  • Trigo (W)

  • Libra esterlina (BP)

  • Bund (FGBL)

  • Cobre (HG)

  • Aceite de calefacción (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.

Mejoramiento

Entonces, intentemos mejorar el comercio promedio de la estrategia interviniendo en el indicador. Específicamente, optimizaremos los niveles de sobrecompra y sobreventa para ver si los valores sugeridos por el autor (80 y 20) son los mejores valores para buscar zonas de inversión de tendencia (ya que hemos elegido una estrategia de reversión a la media).

A partir de los resultados de optimización que se muestran en la Figura 4, vemos que la combinación 25-85 mejora constantemente la ganancia neta ($ 371,483) y el comercio promedio (que supera los $ 50) al tiempo que reduce la reducción máxima de la cartera.

Figura 4

La equidad del sistema ha mejorado, pero sin más ajustes, todavía no se puede decir que el sistema sea negociable.

Al intentar ingresar una toma de ganancias, que también se calcula sobre la volatilidad promedio de las últimas 5 barras por un factor multiplicativo, el mejor valor para este factor se encuentra mediante la optimización en 1.5 (casualmente el mismo que el límite de pérdidas).

Figura 5

En este punto, la línea de equidad es más constante (ver Figura 5), ​​la ganancia neta sube a $40.7228 y el comercio promedio a $57, mientras que el drawdown máximo cae a valores más aceptables, aunque todavía altos para que la estrategia sea utilizable en vivo. comercio.

Conclusión

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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Sin embargo, en el uso cotidiano del oscilador, se producen muchas señales falsas. En este artículo, investigaremos si es posible optimizar los parámetros %R de Williams para una cartera de futuros altamente diversificada para utilizarlos como script inicial para una estrategia automatizada (sistema de negociación).

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

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