Cfa Trading Strategien

4 Aktive Handelsstrategien Laden des Spielers. Aktiver Handel ist die Aktie des Kaufs und Verkaufs von Wertpapieren auf der Basis kurzfristiger Bewegungen, um von den Kursbewegungen eines kurzfristigen Aktienplans zu profitieren. Die mit einer aktiven Handelsstrategie verbundene Mentalität unterscheidet sich von der langfristigen Buy-and-Hold-Strategie. Die Buy-and-Hold-Strategie beschäftigt eine Mentalität, die darauf hindeutet, dass Preisbewegungen langfristig die Preisbewegungen kurzfristig überwiegen und deshalb kurzfristige Bewegungen ignoriert werden sollten. Aktive Händler dagegen glauben, dass kurzfristige Bewegungen und die Erfassung der Marktentwicklung, wo die Gewinne gemacht werden. Es gibt verschiedene Methoden, um eine aktive Trading-Strategie zu verwirklichen, jeweils mit geeigneten Marktumgebungen und Risiken in der Strategie. Hier sind vier der häufigsten Arten von aktiven Handel und die eingebauten Kosten für jede Strategie. (Aktiver Handel ist eine beliebte Strategie für diejenigen, die versuchen, den Marktdurchschnitt zu schlagen. Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Outperform The Market.) 1. Day Trading Day Trading ist vielleicht die bekannteste aktive Trading-Stil. Seine oft als ein Pseudonym für den aktiven Handel selbst. Day Handel, wie der Name schon sagt, ist die Methode der Kauf und Verkauf von Wertpapieren innerhalb der gleichen Tag. Positionen werden innerhalb des gleichen Tages geschlossen, und sie werden nicht über Nacht gehalten. Traditionell wird Day-Trading von professionellen Händlern wie Spezialisten oder Market Maker getan. Allerdings hat elektronischen Handel eröffnet diese Praxis für Anfänger Händler. (Für verwandte Erkenntnisse, siehe auch Day Trading-Strategien für Anfänger.) Einige tatsächlich betrachten Position Handel eine Buy-and-Hold-Strategie und nicht aktiv Handel sein. Allerdings, Position Handel, wenn von einem fortgeschrittenen Händler getan, kann eine Form des aktiven Handels sein. Das Positionshandeln verwendet langfristige Charts - von täglich bis monatlich - in Kombination mit anderen Methoden, um den Trend der aktuellen Marktrichtung zu bestimmen. Diese Art von Handel kann für mehrere Tage bis mehrere Wochen und manchmal länger dauern, je nach Trend. Trend-Trader suchen sukzessive höhere Highs oder niedrigere Highs, um den Trend eines Wertpapiers zu bestimmen. Mit dem Springen und Reiten der Welle, Trend-Trader wollen sowohl von der Aufwärts-und Nachteil der Marktbewegungen profitieren. Trend Trader schauen, um die Richtung des Marktes zu bestimmen, aber sie versuchen nicht, jedes Preisniveau vorherzusagen. Typischerweise Springen Trend Trader auf den Trend, nachdem sie sich etabliert hat, und wenn der Trend bricht, sie in der Regel verlassen die Position. Dies bedeutet, dass in Zeiten hoher Marktvolatilität der Trendhandel schwieriger ist und seine Positionen im Allgemeinen reduziert werden. Wenn ein Trend bricht, Swing-Händler in der Regel in das Spiel zu bekommen. Am Ende eines Trends gibt es in der Regel einige Preisvolatilität, wie der neue Trend versucht, sich zu etablieren. Swing Trader kaufen oder verkaufen, wie die Preisvolatilität setzt in. Swing Trades sind in der Regel für mehr als einen Tag, sondern für eine kürzere Zeit als Trend Trades gehalten. Swing-Trader oft eine Reihe von Handelsregeln auf der Grundlage der technischen oder fundamentalen Analyse dieser Handelsregeln oder Algorithmen sind so konzipiert, um zu identifizieren, wenn zu kaufen und zu verkaufen eine Sicherheit. Während ein Swing-Trading-Algorithmus nicht genau sein muss und den Peak oder Tal einer Kursbewegung vorherzusagen, benötigt er einen Markt, der sich in eine oder andere Richtung bewegt. Ein Bereich gebunden oder seitwärts Markt ist ein Risiko für Swing-Händler. (Für mehr über Swing-Handel, siehe unsere Einführung in Swing Trading.) 4. Scalping Scalping ist eine der schnellsten Strategien von aktiven Händlern eingesetzt. Es umfasst die Ausnutzung verschiedener Preislücken, die durch Bid / Ask-Spreads und Auftragsströme verursacht werden. Die Strategie arbeitet in der Regel, indem sie die Ausbreitung oder den Kauf zum Bid-Preis und Verkauf an den fragen Preis, die Differenz zwischen den beiden Preispunkten zu erhalten. Skalierer versuchen, ihre Positionen für eine kurze Zeit zu halten, wodurch das mit der Strategie verbundene Risiko verringert wird. Darüber hinaus versucht ein Scalper nicht, große Bewegungen auszunutzen oder hohe Volumina zu bewegen, sondern versuchen, kleine Züge zu nutzen, die häufig auftreten und kleinere Volumina häufiger bewegen. Da die Höhe der Gewinne pro Handel klein ist, suchen Scalper nach mehr liquiden Märkten, um die Häufigkeit ihrer Trades zu erhöhen. Und im Gegensatz zu Swing-Trader, Skalierer wie ruhige Märkte, die arent anfällig für plötzliche Preisbewegungen, so dass sie möglicherweise die Verbreitung immer wieder auf die gleiche Bid / Ask-Preise. (Um mehr über diese aktive Handelsstrategie zu erfahren, lesen Sie Scalping: Kleine schnelle Gewinne können addieren.) Kosten, die mit Handelsstrategien innewohnen Theres ein Grund aktive Handelsstrategien waren einmal nur von professionellen Händlern angewendet. Nicht nur mit einem hauseigenen Maklerhaus reduzieren die Kosten im Zusammenhang mit Hochfrequenz-Handel. Sondern sichert auch eine bessere Handelsausführung. Niedrigere Provisionen und bessere Ausführung sind zwei Elemente, die das Gewinnpotenzial der Strategien verbessern. Wesentliche Hard - und Software-Einkäufe sind erforderlich, um diese Strategien zusätzlich zu Echtzeit-Marktdaten erfolgreich umzusetzen. Diese Kosten machen die erfolgreiche Umsetzung und den Gewinn aus dem aktiven Handel für den einzelnen Trader etwas unerschwinglich, wenn auch nicht alle zusammen unerreichbar. Aktive Trader können eine oder mehrere der vorgenannten Strategien einsetzen. Vor der Entscheidung über die Beteiligung an diesen Strategien, die Risiken und Kosten im Zusammenhang mit jedem einzelnen müssen erforscht und berücksichtigt werden. Trend-Folgende Trading-Strategien in Commodity Futures: Eine Re-Examination (Digest Summary) Die Autoren untersuchen die Rentabilität von Trendfolgen - und Impulsstrategien in Rohstoff-Futures-Märkten . Sie testen mehrere Varianten dieser Strategien, einschließlich der Querschnittsmomentum, einer doppelten gleitenden Durchschnittsübergangsregel und einer Kanalregel. Sie finden signifikante positive Renditen und zeigen, dass die Ergebnisse auch robust gegenüber Verteilungsannahmen, Data-Mining-Anpassungen und Transaktionskosten sind. Die Autoren untersuchen drei Variationen von Impulsstrategien. Die erste ist eine Querschnittsformulierung, die in der Eigenkapitalliteratur üblich ist. Am Ende eines jeden Kalendermonats rangieren sie alle Rohstoffe auf der Grundlage ihrer jeweiligen Gesamtrendite über die Gründungszeiträume von 1, 2, 3, 6, 9 und 12 Monaten. Sie nehmen dann lange Positionen im oberen Drittel, kurze Positionen im unteren Drittel und keine Position im mittleren Drittel. Die nächste Strategie ist eine explizite Impulsstrategie, die auf einem Dual Moving Average Crossover (DMAC) in jeder Ware basiert. Der kurzfristige gleitende Durchschnitt beträgt entweder 1 oder 2 Monate und der langfristige gleitende Durchschnitt beträgt 6 oder 12 Monate. Sie betrachten auch ein neutrales Band, in dem keine Position genommen wird, wenn die sich bewegenden Mittelwerte innerhalb eines Bandes von 5 Prozent voneinander sind. Die letzte Strategie ist die Kanalregel. Eine Long-Position wird ergriffen, wenn der Wert der Ware die maximalen Monatswerte der letzten Monate übersteigt und eine Short-Position genommen wird, wenn der letzte Wert kleiner als das Minimum der Monats-Endwerte ist In den letzten n Monaten. Für die Lag-Länge n werden mehrere Parameter berücksichtigt. Einschließlich 3, 4, 5, 6, 9 und 12 Monaten. Die Daten stammen aus der Datenbank des Commodity Research Bureau, aus der die Autoren Tagespreise für 28 Futures-Märkte extrahieren können. Für die Zwecke der Analyse verwenden die Autoren immer den Vertrag in der Nähe und rollen am letzten Tag des Monats vor Ablauf des Vertrages. Die Daten werden dann zu einer monatlichen Reihe für die Analyse zusammengefasst. Die ausgewählten Futures-Märkte stellen einen breiten Querschnitt der Märkte für Agrar-, Industrie-, Edelmetall - und Energie-Futures dar und schließen insbesondere Devisentermingeschäfte und andere Finanzterminkontrakte aus. Die Autoren wenden die Tests auch auf den Handel mit den Goldman Sachs Commodity Index (GSCI) Futures an. Durch die Verwendung von Volumendaten können sie auch Rückschlüsse auf eine Teilmenge untersuchen, die die acht Rohstoffe mit dem niedrigsten Handelsvolumen ausschließt. Um die Handelsrenditen zu berechnen, implementieren die Autoren Trades, indem sie jedem Rohstoff im Anlageuniversum für jede Parameterkombination jeder der drei Strategien einen gleich hohen Nominalbetrag zuweisen. Die Retouren werden für die gesamte Stichprobe von Juli 1959Dezember 2007 und für die Teilproben von 19581971, 19721983, 19841995 und 19962007 berichtet. Für die gesamte Stichprobe werden alle Ergebnisse mit den NeweyWest-Standardfehlern auf der 1-Prozent-Ebene signifikant positiv dargestellt. Die gepoolten nicht geleisteten durchschnittlichen Nettoüberschussrenditen reichen von 0,33 Prozent bis 0,49 Prozent pro Monat, wobei Sharpe-Verhältnisse von 0,42 bis 0,64 reichen. Wenn man die Daten in die Teilproben zerlegt, finden die Autoren, dass die ersten drei Unterabtastungsergebnisse im Allgemeinen mit denen der gesamten Periode vergleichbar sind. Für den Zeitraum 19962007 ist der Vergleich schwächer, wobei die DMAC - und Kanalstrategien statistisch signifikante positive Renditen für drei von sechs Kanalstrategien und fünf von sechs DMAC-Parametrisierungen zeigen, verglichen mit keiner signifikanten Rendite (auf dem 5-Prozent-Niveau) für den Querschnitt Impuls-Strategien. Bei der Begrenzung der Analyse auf die liquidesten Rohstoffe berichten die Autoren ähnliche Ergebnisse, obwohl die Renditen etwas niedriger sind. Die Anwendung der Strategien auf die GSCI-Futures liefert jedoch gemischte Ergebnisse, und die Autoren weisen darauf hin, dass der Grund dafür ist, dass Impulse generell als sicherheitsspezifisch und nicht als marktweit gelten. Die Autoren führen Robustheitstests unter Verwendung von Bootstrap-Simulationen durch, um die Normalitätsannahme der verwendeten NeweyWest-t-Statistik zu adressieren. Durch die Anwendung der Strategien auf die bootstrapped Geschichten und zeigt, dass die beste Strategie alle Strategien übertrifft, die auf die bootstrapped Geschichten angewendet werden, zeigen sie, dass das Ergebnis wahrscheinlich nicht durch Daten snooping erklärt werden. Sie wenden auch eine Bonferroni-Korrektur an, und wieder finden sie, dass die besten Strategien immer noch sehr bedeutsam sind. Schließlich zeigen die Autoren, dass die Ergebnisse robuster sind zu pessimistischeren Annahmen der Transaktionskosten. Insgesamt zeigen die Autoren die Wirksamkeit von Trendfolgen - und Impulsstrategien auf den Rohstoffmärkten. Sie zeigen, dass diese Ergebnisse robust gegenüber Handel Regelformulierung, Verteilung Annahmen, Data-Mining-Anpassungen und Transaktionskosten sind. Original Autor Information Andrew C. Szakmary ist an der Robins School of Business, Universität von Richmond. Benutzer, die diesen Artikel gelesen haben, lesen auch