Williams %R을 사용하여 선물을 거래하는 방법

이 기사에서는 거래 환경에서 가장 유명한 지표 중 하나인 "%R"로 더 잘 알려진 "Williams Percent Range"의 사용을 평가할 것입니다....

이 기사에서는 거래 환경에서 가장 유명한 지표 중 하나인 “%R”로 더 잘 알려진 “Williams Percent Range”의 사용을 평가할 것입니다.

Larry Williams는 Stochastic 지표를 기반으로 Williams %R을 개발했습니다. 스토캐스틱 지표는 종가와 n 기간의 최저점 간의 차이를 사용하지만 종가와 n 기간의 최고점 간의 차이(n=14가 이상적인 값으로 간주됨)는 Williams %를 계산하는 데 사용됩니다. 아르 자형. 그런 다음 %R은 0에서 100까지의 범위에서 변동합니다(그러나 어떤 경우에는 -100에서 0까지의 음수 척도로 계산됨).

몇몇 거래자들은 이 지표를 사용하여 시장이 과매도 또는 과매수 상태에 있는 때와 물론 추세 반전을 결정합니다. 저자는 과매수 조건의 임계값을 80(음수 척도의 경우 -20)의 값으로 설정하고 과매도 조건의 임계값을 20(-80)의 값으로 설정합니다.

그러나 발진기의 일상적인 사용에서는 많은 잘못된 신호가 발생합니다. 이 기사에서는 자동화된 전략(거래 시스템)의 시작 스크립트로 사용하기 위해 고도로 분산된 선물 포트폴리오에 대해 Williams %R 매개변수를 최적화하는 것이 가능한지 조사할 것입니다.

그림 1

전략

우리가 사용할 전략은 “평균 회귀” 접근 방식을 기반으로 하는 기존 시스템입니다. 즉, 시장의 반전 지점으로 %R의 두 임계값을 활용할 것입니다. 가격이 과매도 임계값(20)을 넘을 때까지 기다렸다가 오실레이터가 다시 이 수준을 하향에서 상향으로 교차할 때 매수합니다. 반대로 가격이 과매수 임계값(80)을 넘은 후 오실레이터가 위쪽에서 아래쪽으로 다시 해당 수준을 넘으면 공매도 상태가 됩니다.

이것은 “mean-reverting” 전략이므로 처음부터 손절매를 사용하는 것이 유리하며, 이는 과도한 자본 손실로부터 우리를 어느 정도 보호할 수 있습니다. 손절매는 마지막 5개 막대의 평균 변동성을 1.5(예비 최적화를 통해 얻은 값)로 나누어 계산하여 얻은 매개변수가 해당 포트폴리오의 모든 기초 자산에 대해 가능한 한 균일하도록 합니다.

이 예에서 우리는 2010년부터 2022년까지 다음 선물이 어떻게 행동했는지 확인하기 위해 마지막 시장 가격으로 조정된 일일 막대를 나타내는 1440(분)의 시간 프레임에서 전략을 테스트할 것입니다.



  • 원유(CL)

  • S&P500(ES)

  • 나스닥(NQ)

  • 닥스(FDAX)

  • 골드(GC)

  • 살아있는 소(LC)

  • 비육우(FC)

  • 대두(S)

  • 미국 재무부 30년물(미국)

  • 밀(W)

  • 영국 파운드(BP)

  • 와이탄(FGBL)

  • 구리(HG)

  • 난방유(H2O)

  • 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.

최적화

따라서 지표에 개입하여 전략의 평균 거래를 개선하려고 노력합시다. 특히 과매수 및 과매도 수준을 최적화하여 저자가 제안한 값(80 및 20)이 추세 반전 영역을 찾는 데 가장 좋은 값인지 확인합니다(평균 되돌리기 전략을 선택했기 때문에).

그림 4에 표시된 최적화 결과에서 우리는 25-85 조합이 최대 포트폴리오 손실을 줄이면서 순이익($371,483)과 평균 거래($50 초과)를 지속적으로 개선한다는 것을 알 수 있습니다.

그림 4

시스템의 자산은 개선되었지만 추가 조정 없이는 시스템이 여전히 거래 가능하다고 말할 수 없습니다.

마지막 5개 막대의 평균 변동성에 곱하기 요소를 곱한 값으로도 계산되는 이익실현을 입력하려고 할 때 이 요소에 대한 최상의 값은 1.5(우연히 손절매와 동일)에서 최적화에 의해 발견됩니다.

그림 5

이 시점에서 자기자본 라인은 더 일정하고(그림 5 참조), 순이익은 $40.7228로, 평균 거래는 $57로 상승하는 반면, 최대 드로다운은 라이브에서 사용할 수 있는 전략에 대해 여전히 높지만 더 수용 가능한 값으로 떨어집니다. 거래.

결론

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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그러나 발진기의 일상적인 사용에서는 많은 잘못된 신호가 발생합니다. 이 기사에서는 자동화된 전략(거래 시스템)의 시작 스크립트로 사용하기 위해 고도로 분산된 선물 포트폴리오에 대해 Williams %R 매개변수를 최적화하는 것이 가능한지 조사할 것입니다.

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

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