Estratégias De Negociação De Rotação

Momento do setor - Sistema de rotação Os sistemas de negociação de rotação em setores de equidade são quase tão antigos quanto os mercados de ações. Traders e investidores notaram que os estoques de diferentes setores têm diferentes sensibilidade ao ciclo econômico e sempre tentaram explorar essa relação. Existem várias abordagens diferentes para a rotação do setor, e uma rotação baseada no momento é uma das mais bem-sucedidas. O universo de investimentos em nosso exemplo contém 10 setores da indústria, e o investidor escolhe repetidamente setores de ações com maior dinamismo (desempenho passado) em seu portfólio. O objetivo desta estratégia é superar o índice simples de compra e retenção. Existe uma longa versão (versão de estratégia que é apresentada aqui) e uma versão longa-curta desta estratégia (onde os investidores possuem setores de melhor desempenho e shorts em todo o mercado ou setores com pior desempenho). Razão fundamental Os setores de equidade têm uma sensibilidade diferente ao ciclo econômico, portanto, é possível rotear entre eles e manter apenas os setores com maior probabilidade de ganho e menor probabilidade de perda. A anomalia de momentum é muitas vezes explicada por deficiências comportamentais, como o envolvimento de investidores, o investimento e a falta de reação e o viés de confirmação. Estratégia de negociação simples Use 10 ETF setoriais. Escolha 3 ETFs com o maior impulso de 12 meses em seu portfólio e pesá-los igualmente. Mantenha-se por 1 mês e depois reequilibre. Documento de origem Mebane Faber: estratégias de força relativa para investir papers. ssrnsol3papers. cfmabstractid1585517 Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar métodos quantitativos simples que melhorem os retornos ajustados ao risco para investir em setores de ações e carteiras de classe de ativos globais dos EUA. Um modelo de força relativa é testado nos dados do setor de equidade francês-Fama nos EUA até a década de 1920, o que resulta em retornos absolutos aumentados com risco semelhante a equivalência patrimonial. As carteiras de força relativa superam o benchmark de compra e retenção em aproximadamente 70 de todos os anos e os retornos são persistentes ao longo do tempo. A adição de um parâmetro de tendência para o hedge dinâmico do portfólio diminui tanto a volatilidade como a redução. O modelo de força relativa é então testado em um portfólio de classes de ativos globais com resultados de suporte. Outros documentos Moskowitz, Grinblatt: As indústrias explicam Momentum faculty. chicagobooth. edutobias. moskowitzresearchindustry. pdf Resumo: Este documento documenta um efeito de impulso forte e prevalente nos componentes da indústria de retornos de ações, o que explica grande parte da anomalia de volume de estoque individual. Especificamente, as estratégias de investimento de impulso, que compram as ações vencedoras do passado e vendem as ações perdidas perdidas, são significativamente menos lucrativas uma vez que controlamos o impulso da indústria. Em contrapartida, as estratégias de investimento do impulso da indústria, que compram ações das indústrias vencedoras passadas e vendem ações das indústrias perdidas perdidas, parecem altamente lucrativas, mesmo depois de controlar o tamanho, a equidade do livro ao mercado, o impulso das ações individuais, a dispersão transversal em Retornos médios e influências potenciais da microestrutura. Chen, Jiang, Zhu: Os índices do estilo e do setor levam o Momentum apjfs. org2009cafm20090403Do20Style20and20Sector20Indexes. pdf Resumo: Documentos de literatura existentes que os valores de estoque transversais exibem os padrões de preço e de ganhos de ganhos. A implementação de tais estratégias, no entanto, é dispendiosa devido ao grande número de ações envolvidas e alguns estudos mostram que lucros momentâneos não sobrevivem aos custos de transação. Neste artigo, examinamos se os índices de estilo e setor comumente usados ​​na indústria financeira também possuem padrões de impulso. Nossos resultados mostram que ambos os índices de estilo e setor exibem dinamismo de preços, e os índices do setor também exibem dinamização de ganhos. Principalmente importante, essas estratégias de impulso são lucrativas mesmo depois de ajustar os custos de transação em potencial. Além disso, mostramos que o impulso de preços nos índices de estilo é impulsionado pelo impulso individual do retorno das ações, enquanto que o impulso dos preços nos índices do setor é impulsionado pelo impulso dos ganhos. Finalmente, usando índices de estilo como ilustração, mostramos que o desempenho do investimento de estilo pode ser substancialmente aprimorado incorporando o efeito momentum. Andreu, Swinkels, Tjong-A-Tjoe: pode trocar fundos negociados para explorar o momento do país e da indústria efmaefm. org0EFMAMEETINGSEFMA20ANNUAL20MEETINGS2011-Bragapapers0166.pdf Resumo: Há evidências empíricas esmagadoras sobre a existência de efeitos de impulso do país e da indústria. Esta linha de pesquisa sugere que os investidores que compram países e indústrias com retornos passados ​​relativamente altos e vendem países e indústrias com retornos passados ​​relativamente baixos obterão retornos positivos ajustados ao risco. Esses estudos se concentram em índices nacionais e industriais que não podem ser negociados diretamente pelos investidores. Isso garante a questão de saber se os efeitos do impulso do país e da indústria podem realmente ser explorados por investidores ou são de natureza ilusória. Analisamos a rentabilidade das estratégias de impulso do país e da indústria usando dados de preços reais sobre os Fundos negociados em bolsa. Achamos que, ao longo dos períodos de amostragem que esses ETFs foram negociados, um investidor teria podido explorar as estratégias de impulso do país e da indústria com um retorno excessivo de cerca de 5 por ano. Os spreads diários de oferta e aposta em ETFs são substancialmente inferiores aos níveis implícitos de custos de transação de equilíbrio. Por isso, concluímos que os investidores que não estão dispostos ou capazes de negociar ações individuais podem usar ETFs para se beneficiar dos efeitos de impulso nas carteiras do país e da indústria. Szakmary, Zhou: impulso da indústria em um tempo anterior: evidência dos dados de Cowles efmaefm. org0EFMAMEETINGSEFMA20ANNUAL20MEETINGS2014-RomepapersEFMA20140079fullpaper. pdf Resumo: Praticamente todas as evidências sobre a eficácia das estratégias de impulso decorrem da era pós-1962 e os retornos momentais em diferentes mercados e ativos As classes estão altamente correlacionadas positivamente. Nós examinamos o impulso da indústria em um tempo anterior e achamos que essas estratégias ganharam retornos durante os períodos 1871-1925 e 1871-1938 que são moderadamente semelhantes aos da era moderna. Também mostramos que a dependência do estado de mercado das estratégias de impulso da indústria é similar entre as duas eras. Em geral, nossos achados confirmam que tanto a rentabilidade quanto a dependência estadual das estratégias de impulso são disseminadas e que não se deve apenas à mineração de dados. Du Plessis, Hallerbach: Ponderação da volatilidade aplicada às estratégias Momentum papers. ssrnsol3papers. cfmabstractid2599635 Resumo: Consideramos duas formas de ponderação da volatilidade (volatilidade própria e volatilidade subjacente) aplicadas às estratégias de momentum das séries transversais e temporais. Apresentamos alguns resultados teóricos simples para os índices Sharpe de estratégias ponderadas e mostramos resultados empíricos para as estratégias de impulso aplicadas às carteiras da indústria dos EUA. Achamos que o efeito de tempo e o efeito estabilizador da ponderação da volatilidade são relevantes. Também introduzimos um esquema de ponderação de dispersão que trata a dispersão em seção transversal como volatilidade (parcialmente) previsível. Embora a ponderação da dispersão melhore o índice de Sharpe, parece ser menos efetivo que a ponderação da volatilidade. Geczy, Samonov: 215 anos de impulso global de ativos múltiplos: 1800-2014 (Equities, Setores, Moedas, Obrigações, Mercadorias e Estoques) papers. ssrnsol3papers. cfmabstractid2607730 Resumo: Extendendo testes de impulso de retorno de preços para as histórias disponíveis mais longas de ativos financeiros globais Os rendimentos, incluindo setores e estoques específicos de cada país, renda fixa, moedas e commodities, bem como ações norte-americanas, criamos um histórico de acumulação de ativos de 215 anos e confirmamos a importância do prêmio de impulso dentro e entre ativos Aulas. Em consonância com os resultados do estoque, documentamos uma grande variação de betas do mercado momentum, condicionadas à direção e duração do retorno da classe de ativos em que o portfólio momentum é construído. Um aumento recente significativo nas correlações do portfólio momentum em pares sugere características dos dados importantes para empiristas, teóricos e praticantes. Huhn: Momento da Indústria: O Papel das Exposições do Fator de Variação do Tempo e Condições do Mercado papers. ssrnsol3papers. cfmabstractid2650378 Resumo: Este artigo foca estratégias de impulso baseadas em retornos passados ​​recentes e intermediários das carteiras da indústria dos EUA. Nossa análise empírica mostra que estratégias baseadas em retornos do passado intermediário produzem maiores retornos médios. Além disso, as estratégias que envolvem ambas as especificações de retorno exibem exposições de fatores variáveis ​​no tempo, especialmente o modelo Fama e French (2015) de cinco fator. Após o ajuste de risco para essas exposições dinâmicas, a rentabilidade das estratégias de impulso da indústria diminui e torna-se insignificante para estratégias baseadas em retornos passados ​​recentes. No entanto, a maioria das estratégias construídas em retornos passados ​​intermediários permanecem rentáveis ​​e altamente significativas. Outras análises revelam que as estratégias de impulso da indústria são interrompidas por períodos de fortes retornos negativos ajustados ao risco. Essas chamadas colisões de momentum parecem ser conduzidas por condições de mercado específicas. Achamos que as estratégias de impulso da indústria estão relacionadas aos estados de mercado e ao ciclo econômico. No entanto, não há evidências claras de que o impulso da indústria possa ser vinculado à volatilidade ou sentimento do mercado. Heidari: Mais ou menos Momentum, Volatilidade Idiosyncratic e Overreaction papers. ssrnsol3papers. cfmabstractid2687480 Resumo: Vários estudos atribuíram o alto retorno excessivo da estratégia de impulso no mercado de ações para os comportamentos de comportamento dos investidores. No entanto, se os efeitos de impulso ocorrem devido à fraqueza do investidor ou por causa da reação excessiva do investidor, continua a ser uma questão. Usando um modelo simples para ilustrar o vínculo entre a volatilidade idiossincrática e a reação exagerada dos investidores, bem como o volume de negócios como outra medida da reação exagerada, eu apresento evidências que apóiam a explicação de reação exagerada do investidor como fonte de efeitos de impulso. Além disso, mostro que quando a reação excessiva do investidor é baixa, os efeitos de impulso são mais devidos às indústrias (impulso da indústria) ao invés de ações. Relacionado com os mercados: Estratégias de Dados Históricos e Rotação de Momentum Vamos dar um pequeno desvio com esta publicação e analisar as estratégias de rotação de fundos do estoqueETF. Eu troco ativamente as estratégias de rotação em várias contas, e tenho desenvolvido minhas estratégias de rotação por cerca de dez anos. Se você gostasse de algumas informações sobre como construir uma estratégia de rotação, consulte os artigos abaixo: ETF Rotational System V1.0, Parte 1 ETF Rotational System V1.0, Parte 2 ETF Rotational System V1.0, Parte 3 ETF Rotational System V1.0, Part 4 8211 Atualizado Roundup: FundzTrader Estratégia de rotação do setor Estes artigos são dos blogs de MarketSci e Woodshedder que escreveram várias postagens (mais do que Ive listados acima) sobre o tema das estratégias de rotação. Ambos parecem ser semi-aposentados agora e não blog muito. Na minha publicação, não analisaremos as estratégias em si, mas sim os dados que eles usam. Alguns anos atrás, comecei a perceber que os sinais que eu recebia (e negociando) de minhas estratégias de rotação eram ocasionalmente inconsistentes com os backtests de Essas mesmas estratégias. Eu não passei muito tempo explorando a questão na época, mas permaneceu na minha mente até o final de dezembro de 2013. Para os negócios que foram gerados dos meus sistemas em dezembro de 2013 (meus sistemas de rotação reavaliam mensalmente), eu não Apenas gravou os veículos que foram selecionados, mas também a rotação associada deles. Tenho acompanhado esta informação em planilhas desde então. Um período que atualmente inclui nove ciclos de rotação (9 meses). Em meados do mês passado, agosto de 2014, eu decidi acompanhar minhas estratégias de rotação ao vivo no mesmo período em que negociei ativamente com essas mesmas estratégias de rotação. Não fiquei surpreso ao descobrir que uma série de negócios nos backtests não coincidiu com os negócios que eu realmente havia executado e gravado em minhas planilhas. Eu uso AmiBroker e Yahoo dados de fim de dados (Yahoo Data Info 1. Yahoo Data Info 2) para minhas estratégias de rotação. Eu sabia que o Amibroker estava configurado por padrão para usar o fechamento ajustado em vez do fechamento real em seu banco de dados, mas não pensei demais sobre esse detalhe. Eu estava conscientemente usando esse ajuste ajustado ao invés do fechamento real por quase dez anos, mas não considerava realmente o impacto do uso de dados ajustados próximos com estratégias de roteamento. A linha no arquivo aqh. format AmiBroker que você deve estar ciente é destacado abaixo: Se você quiser usar o fechamento real em vez do fechamento ajustado no Ambroker, substitua a linha destacada acima, com a linha abaixo e volte a baixar Todos os seus dados históricos do Yahoo. Como lembrete, a série ajustada de tempo fechado é uma versão modificada da série real de tempo fechado que inclui ganhos de dividendos e ganhos de capital. Isso significa que um preço de compra mostrado em um backtest não será o preço de compra real que você poderia ter recebido na negociação nesse dia (para qualquer ação ou ETF que em algum momento posterior emitiu um dividendo ou ganho de capital). É muito importante pensar sobre este ponto e o impacto que ele pode ter em seus resultados de backtest versus live. Esta questão tem um grande impacto nos sinais de entrada e saída de comércio com sistemas rotativos. Um sistema em que um grupo de ações SEFs fundos mútuos estão sendo comparados entre si com base em dados de preço de mercado aberto (OHLC). Por exemplo, veja os dados históricos do iShares Core US Aggregate Bond (AGG). Um trecho desses dados históricos é mostrado na imagem abaixo. Se o seu sistema de rotação passou a usar os preços ajustados ajustados e tiveram a AGG na sua cesta de veículos de rotação, a pontuação AGGs para 29 de agosto teria sido diferente em 29 de agosto quando você trocou, do que quando você executa seu backtest para essa data em setembro 2 (após a emissão de dividendos). Você notará que o fechamento de 29 de agosto é 109,98, mas o fechamento ajustado é de 109,79. E esta questão se junta com cada dividendo e ganho de capital que é emitido. Todo ajuste ajustado próximo é modificado quando um novo dividendo é emitido. Dê uma olhada na diferença entre o fechamento ajustado e o fechamento real apenas dois anos atrás: o fechamento em 29 de agosto de 2012 é 111,95, enquanto o fechamento ajustado nessa data é de 106,33. À medida que novos dividendos são emitidos no futuro, o preço de fechamento ajustado 106,33 ficará cada vez mais pequeno, o que terá um impacto no ranking de rotação da AGG em todas as versões anteriores. Esta mesma questão ocorre com qualquer veículo que emita dividendos e ganhos de capital. Se usarmos os preços de fechamento reais para os nossos backtests, geraremos sinais com base em preços que realmente ocorreram no passado. O trade off é que não veremos o impacto positivo de dividendos e ganhos de capital nos retornos de nossos backtests. Como ilustração, posso mostrar os resultados de várias variações da estratégia de rotação executadas contra a seguinte cesta de ETF: AGG - iShares fx Aggregate Bond Fund DBC - PowerShares DB Com Indx Trckng Fund EEM - iShares MSCI Emerging Markets Indx EFA - iShares MSCI EAEO Índice Fundo GLD - SPDR Gold Trust IYR - iShares Dow Jones Imóveis dos EUA JNK - SPDR fx Capital High Yield Bond PPH - Vetores de mercado Pharmaceutical SPY - SPDR SampP 500 Trust TIP - iShares fx TIPS Bond Fund Na imagem abaixo, você pode ver o patrimônio Curvas para várias estratégias de rotação diferentes executadas contra os 10 ETFs na lista acima, mas usando as séries de tempo de fechamento ajustadas. (Clique na imagem para ver uma versão maior). No painel superior, as linhas verde, roxas e vermelhas são as curvas de equidade para três estratégias de rotação diferentes executadas contra os 10 veículos na lista acima. As outras três curvas são as curvas de compra e retenção para SPY, IWM e QQQ. O painel inferior exibe SPY (laranja) e as mesmas curvas de equidade verde, roxo e vermelho do painel superior. Além disso, o painel inferior contém sete curvas de equidade para outras variações da estratégia de rotação na mesma lista de 10 ETFs. O eixo dos e é o retorno percentual, enquanto o texto para cada estratégia lista o retorno acumulado do dólar para essa estratégia (o capital inicial para cada estratégia foi de 100.000). Agora, olhemos os resultados para exatamente as mesmas estratégias executadas contra os mesmos 10 veículos, mas usando os dados reais da série de tempo de preço de fechamento. Esperamos que os retornos sejam mais baixos, uma vez que dividendos e ganhos de capital não se refletem nas séries temporais. A diferença nas curvas de equidade é grande, como esperado. Mas como os sinais de entrada e saída se comparam entre os dados de fechamento ajustados e os dados de fechamento reais. Na tabela abaixo, é a comparação das datas de entrada e saída e dos veículos para a estratégia com a curva de equidade verde nos dois gráficos acima. Lembre-se de que as curvas de equidade nos dois gráficos acima foram geradas pela mesma estratégia de rotação executada contra os mesmos 10 ETFs na lista acima. A única diferença entre as curvas de equivalência é o dado. Dados fechados ajustados versus dados de fechamento reais. Estas não são seleções muito diferentes entre as séries de tempo de fechamento ajustadas e as séries reais de tempo de fechamento com esta estratégia de rotação e os 10 ETFs na lista acima. Observei diferenças significativamente maiores com diferentes cestas de ETFs e fundos mútuos. Então, qual é o ponto ideal, para as estratégias de rotação, devemos gerar nossos sinais de entrada e saída com base nas séries reais de tempo fechado, mas calculamos nossos retornos nessas negociações usando as séries ajustadas de tempo fechado. Se pudermos usar apenas uma série de tempo, então devemos considerar usar as séries de tempo de fechamento real em vez da série de tempo fechado ajustado. Se pudermos viver com curvas de equidade que mostrem retornos menores, o uso de dados reais da série de tempo fechado resultará em sinais de entrada de entrada gerados em nossos testes de retorno que combinam nossos sinais reais de entrada que recebemos na negociação real. E um último ponto. Certifique-se de verificar os dados que os serviços de estratégia pagos e de rotação livre usam. É provavelmente o ajuste de dados próximos. O que significa que os sinais que eles mostram em seus backtests podem não coincidir com os sinais que eles realmente lhe enviaram. Great point e excelente informação. Obrigado. AZTrader. Eu acho que você está faltando alguns pontos: - se você deseja obter resultados do seu backtest, incluindo dividendos e outras ações corporativas Você deve usar o ajuste ajustado - você deve se certificar de aplicar sinais a séries de preços de preços ajustadas ao usar a divisão de multiplicação (como o ajuste ajustado) ou a diferença de diferença (como a média móvel). Você pode encontrar mais sobre isso na Bíblia por Murphy quotTechnical Analysis of the Financial Marketsquot AZTrader e pcavatore - obrigado por seus comentários. Eu concordo com o pcavatore. Por que você não quer usar preços ajustados para todos os cálculos, pois isso mostrará o retorno real Os preços ajustados estão lá por esse motivo exato. Os preços fechados reais podem gerar sinais falsos, ou seja, queda de preços devido a dividendos. Espero que ambos entendam que, com um sistema baseado em rankro que opera em uma cesta estática de veículos (que pagam dividendos e ganhos de cap), seu sistema gerará diferentes resultados de teste de volta a cada mês que você testará seu sistema quando usar dados ajustados. Eu desafio você a ambos a executar um sistema rotativo no último dia de cada mês a partir deste mês e a escrever o marcador para cada um dos veículos em sua cesta, juntamente com o preço de fechamento. Use pedidos buy-on-close. No último dia de cada mês. Grave esta informação em uma planilha. Além disso, troque isso em uma conta real. Sem negociação de papel Depois de fazer isso por 12 meses, de negociação real, usando os preços de fechamento reais. Execute um backtest desta estratégia na série temporal de preços ajustada para esta mesma cesta de veículos. Você provavelmente verá que os veículos selecionados em seu backtest não combinam os veículos selecionados na negociação ao vivo. Este é o cerne da questão, e um ponto que é preocupante quando você tem dinheiro real em risco em oposição aos dólares teóricos. Por que devemos nos importar que um backtest não reproduza a negociação ao vivo. O que é preocupante é se a negociação ao vivo é rentável quando executada em um modelo de teste anterior, não que o backtest não reproduza negócios ao vivo após o fato. O fechamento ajustado e o fechamento real são o único e o mesmo na data de negociação em tempo real. Então, a menos que você possa demonstrar que testar um modelo em preços ajustados fechados tem um efeito negativo ao colocar ordens ao vivo no preço em tempo real ou faz um modelo de backtest mais propenso a falhas em tempo real, não consigo ver o alarme para qualquer outra coisa Do que os esquemas de classificação relativa. Você acabou de reformular o meu ponto com sua última frase. Não vejo o que o alarme é para nada além de esquemas relativos de classificação. Este é exatamente o ponto. Este é apenas um problema para os esquemas de classificação relativa. Muitas pessoas e empresas estão vendendo estratégias de rotação relativa, e estão promovendo sua performance de teste posterior com dados ajustados. O problema é a classificação relativa no dia em que você obtém o sinal de um desses sistemas (com os dados ao vivo desse dia), pode ser diferente do que quando você executa um backtest nesse dia em algum momento do futuro usando dados ajustados . Se houver uma diferença, será devido a dividendos e ganhos de capital sendo problemas para um ou mais dos veículos em sua lista de classificação relativa. A maioria dos artigos que são publicados sobre esse assunto são de pessoas que na verdade não comercializam. Assim que o dinheiro real estiver na linha, e as provas de volta não coincidem com os testes para frente. Você irá questionar o desempenho teórico desse sistema. Uma das fontes desta incompatibilidade são os dados utilizados na negociação ao vivo versus os backtests. Isso faz sentido. Então, para o problema que você descreveu, ainda mais no AmiBroker é que os downloads são desactualizados do Yahoo, mas as importações são ajustadas e só fornece o preço de fechamento não ajustado para usar no PositionScore se você ativar essa opção. Eu vejo um problema em comparar o fechamento não ajustado com O, H, L. Este problema deve ter sido o que Ruggerio estava aludindo há alguns anos no que diz respeito ao software Backtest do Trader's Studio usando três fluxos de dados separados (todos fornecidos pelo CSI Da qual fontes do Yahoo). Então, em geral, muito interessante e faço os ajustes adequados aos meus backtestes. Não conseguiu ser uma solução simples. Por padrão, o Amibroker irá carregar os dados ajustados. Você pode modificar esse comportamento e tê-lo carregar a série de preços realtrue, alterando a linha FORMAT no arquivo Formatsaqh. format conforme mencionado acima. Quando Amibroker usa dados ajustados, ele modifica todos os campos (O, H, L, C) para refletir o ajuste. Aqui está um exemplo: AGG From Yahoo: Data de Abertura Alta Baixa Fechar Volume Adj Fechar 18 de novembro de 2011 109.73 109.73 109.44 109.62 805.700 101.60 AGG De Amibroker - Definir para usar preços ajustados Dados: Data Aberta Alta Baixa Cercada Volume 18 de novembro de 2011 101.702 101.702 101.4332 101.6 805.700 Se o meu sistema de classificação estiver usando esses dados ajustados, não estou usando os preços reais que eu poderia ter recebido na negociação real. Mais importante ainda, com cada novo pagamento de ganhos de dividendcap, os cronogramas de preços ajustados mudarão. Isso afetará as classificações de classificação e pode facilmente mudar uma ETFMFEquity de menor classificação para uma posição mais alta em backtesting. Obrigado pelo seu comentário, Dave Por favor, corrija-me se eu estiver errado. Os problemas que você destacou aqui são importantes se você confiar no número absoluto dos dados ajustados para seus cálculos. No entanto, se eu usasse uma medida de impulso para classificar (por exemplo, retornos de 6 meses), os dados ajustados estão bem. Isso ocorre porque estamos comparando uma proporção (isto é, dados ajustados agora, vs dados ajustados há 6 meses) e, portanto, mesmo que os dados ajustados mudassem com a passagem do tempo, essa proporção ainda será a mesma. Amleth, seu argumento faz sentido e é o que eu acreditava ser verdade antes da negociação desses sistemas ao vivo. O que eu experimentei pessoalmente na minha negociação ao vivo é diferente. O que eu vi várias vezes é esta: recebo um sinal de um mês para entrar em um determinado fundo, diga FLVCX. No próximo mês em que o próximo sinal de rotação é gerado, o sistema indica que eu deveria estar segurando um fundo diferente no mês anterior, FSCHX. Além disso, os valores absolutos não são usados ​​para os meus sinais de momentum. Eu uso a fórmula ROC de AmiBroker39: amibrokerguideaflroc. html Publique um comentário ESTE SITE É PARA APLICAÇÃO EDUCATIVA E DE ENTRETENIMENTO SOMENTE. A INFORMAÇÃO E ANÁLISE SOBRE ESTE SITE É FORNECIDA ÚNICAMENTE PARA FINS INFORMATIVOS. NADA AQUI DEVE SER INTERPRETE COMO CONSELHO DE INVESTIMENTO PERSONALIZADO. SOB NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA, ESTA INFORMAÇÃO REPRESENTA UMA RECOMENDAÇÃO PARA COMPRAR, VENDER OU PREENCHER UMA SEGURANÇA. O DESEMPENHO PASSADO NÃO É NECESSÁRIO INDICATIVO DE RESULTADOS FUTUROS E TODOS OS INVESTIMENTOS IMPLÍCITAM RISCOS. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA ACEQUERÁ RESULTADOS SIMILARMENTE ÀOS MOSTRADOS. NENHUMA DAS INFORMAÇÕES NESTE SITE ESTÁ GARANTIDA PARA SER CORRECTA, E QUALQUER COISA ESCRITA AQUI DEVE SER SUJEITA À VERIFICAÇÃO INDEPENDENTE. VOCÊ, E SEU SOLO, SÃO ÚNICAMENTE RESPONSÁVEIS POR QUALQUER DECISÃO DE INVESTIMENTO QUE VOCÊ FAZ.