Backtesting Options Trading Strategies

Backtesting O que é Backtesting Backtesting é o processo de testar uma estratégia comercial em dados históricos relevantes para garantir sua viabilidade antes que o comerciante arrisque qualquer capital real. Um comerciante pode simular a negociação de uma estratégia durante um período de tempo adequado e analisar os resultados para os níveis de rentabilidade e risco. BREAKING DOWN Backtesting Se os resultados satisfazem os critérios necessários que são aceitáveis ​​para o comerciante, a estratégia pode ser implementada com algum grau de confiança de que resultará em lucros. Se os resultados forem menos favoráveis, a estratégia pode ser modificada, ajustada e otimizada para alcançar os resultados desejados, ou pode ser completamente descartada. Uma quantidade significativa do volume negociado no mercado financeiro de hoje é feito por comerciantes que usam algum tipo de automação de computador. Isto é especialmente verdadeiro para estratégias de negociação com base em análise técnica. Backtesting é uma parte integrante do desenvolvimento de um sistema automatizado de negociação. Backtesting Significado Quando feito corretamente, backtesting pode ser uma ferramenta inestimável para tomar decisões sobre se deve utilizar uma estratégia de negociação. O período de tempo de amostra em que um backtest é realizado é crítico. A duração do período de tempo de amostragem deve ser suficientemente longa para incluir períodos de condições de mercado variáveis, incluindo tendências de alta, tendências de baixa e negociação com intervalo limitado. Realizar um teste em apenas um tipo de condição de mercado pode produzir resultados únicos que podem não funcionar bem em outras condições de mercado, o que pode levar a conclusões falsas. O tamanho da amostra no número de negócios nos resultados do teste também é crucial. Se o número de amostras de ofícios é muito pequeno, o teste pode não ser estatisticamente significativo. Uma amostra com muitas transações durante um período muito longo pode produzir resultados otimizados em que um número esmagador de trades vencedores coalesce em torno de uma condição de mercado específico ou tendência que é favorável para a estratégia. Isso também pode causar um comerciante para tirar conclusões enganosas. Mantê-lo real Um backtest deve refletir a realidade na medida do possível. Os custos de negociação que de outra forma poderiam ser considerados negligenciáveis ​​pelos comerciantes quando analisados ​​individualmente podem ter um impacto significativo quando o custo agregado é calculado durante todo o período de backtesting. Estes custos incluem comissões, spreads e derrapagens, e eles poderiam determinar a diferença entre se uma estratégia de negociação é rentável ou não. A maioria dos pacotes de software de backtesting inclui métodos para contabilizar esses custos. Talvez a métrica mais importante associada ao backtesting seja o nível de robustez da estratégia. Isto é conseguido comparando os resultados de um teste de volta otimizado em um período de tempo de amostra específico (referido como in-sample) com os resultados de um backtest com a mesma estratégia e configurações em um período de tempo de amostra diferente (referido como out - Da amostra). Se os resultados são igualmente rentáveis, então a estratégia pode ser considerada válida e robusta, e está pronta para ser implementada em mercados em tempo real. Se a estratégia falhar em comparações fora da amostra, então a estratégia precisa de mais desenvolvimento, ou deve ser abandonada por completo. Teste de teste: interpretando o passado Backtesting é um componente chave do desenvolvimento do sistema de comércio eficaz. É realizado reconstruindo, com dados históricos, os negócios que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas, e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado é susceptível de funcionar bem no futuro e, inversamente, qualquer estratégia que teve um desempenho ruim no passado é susceptível de funcionar mal no futuro. Este artigo dá uma olhada no que os aplicativos são usados ​​para backtest, que tipo de dados são obtidos, e como colocá-lo para usar Os dados e as ferramentas Backtesting pode fornecer abundância de feedback estatístico valioso sobre um determinado sistema. Algumas estatísticas de backtesting universal incluem: Lucro líquido ou perda - ganho ou perda percentual líquido. Prazo - Datas passadas em que o teste ocorreu. Universo - Ações que foram incluídas no backtest. Medidas de volatilidade - Percentagem máxima de subida e descida. Médias - Percentagem de ganho médio e perda média, média de barras mantidas. Exposição - Percentual de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Relação vitórias-perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, backtesting software terá duas telas que são importantes. A primeira permite que o profissional personalize as configurações para backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker: A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. Isto é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Novamente, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker: Em geral, a maioria dos softwares comerciais contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para realizar o dimensionamento automático da posição, otimização e outros recursos mais avançados. Os 10 mandamentos Há muitos fatores que os comerciantes prestam atenção quando eles estão backtesting estratégias de negociação. Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes a lembrar enquanto backtesting: Tome em conta as tendências do mercado amplo no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado de baixa. É muitas vezes uma boa idéia para backtest durante um período de tempo longo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Leve em conta o universo no qual o backtesting ocorreu. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo consistindo de ações de tecnologia, pode deixar de fazer bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada para um gênero específico de estoque, limitar o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, manter um grande universo para fins de teste. Medidas de volatilidade são extremamente importantes a considerar no desenvolvimento de um sistema de comércio. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidas a chamadas de margem se a sua equidade desce abaixo de um certo ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. O número médio de barras mantidas também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação. Embora a maioria dos backtesting software inclui custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentar o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. Exposição aumentada pode conduzir aos lucros mais elevados ou aos perdas mais elevados, quando a exposição diminuída significa lucros mais baixos ou perdas mais baixas. No entanto, em geral, é uma boa idéia para manter a exposição abaixo de 70, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. A estatística média de perda de ganho, combinada com a relação ganhos-perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento de posição ótimo e a administração de dinheiro usando técnicas como o Critério de Kelly. (Veja Money Management Usando o Critério Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando sua relação ganhos-para-perdas. Retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os retornos de sistemas contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno global anualizado, mas também para ter em conta o risco aumentado ou diminuído. Isso pode ser feito olhando para o retorno ajustado ao risco, que explica vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento em igual ou menos risco. Backtesting personalização é extremamente importante. Muitas aplicações de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lote redondos (ou fracionários), tamanhos de carrapatos, requisitos de margem, taxas de juros, pressupostos de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra e configurações de parada. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for ativado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como super-otimização. Esta é uma condição onde os resultados de desempenho são ajustados tão altamente ao passado que eles não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se apliquem a todas as ações ou a um conjunto selecionado de ações segmentadas e não sejam otimizadas na medida em que as regras não sejam mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa para avaliar a eficácia de um determinado sistema de comércio. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de comércio de papel de um sistema que foi testado com sucesso antes de ir ao vivo para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar comerciantes a aperfeiçoar e melhorar suas estratégias, encontrar todas as falhas técnicas ou teóricas, assim como ganhar a confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. Recursos Tradecision (tradecision) - High-end Desenvolvimento do Sistema de Negociação AmiBroker (amibroker) - Desenvolvimento do Sistema de Negociação de Orçamento. Uma teoria econômica da despesa total na economia e seus efeitos no produto e na inflação. A economia keynesiana foi desenvolvida. A detenção de um activo numa carteira. Um investimento de carteira é feito com a expectativa de ganhar um retorno sobre ele. Este. Um índice desenvolvido por Jack Treynor que mede ganhos obtidos em excesso do que poderia ter sido obtido em um risco. A recompra de ações em circulação (recompra) por uma empresa para reduzir o número de ações no mercado. Empresas. Um reembolso de imposto é um reembolso sobre os impostos pagos a um indivíduo ou agregado familiar quando a responsabilidade fiscal real é inferior ao montante. O valor monetário de todos os produtos acabados e serviços produzidos dentro das fronteiras de um país em um período de tempo específico. Backtest Bull Pôr Spread, Bear Call Spread, Bull Spread Call, Bear Put Spread Gerir o risco e Backtest estratégias principais: Long Call, Long Put, Short Put Aprenda a escolher greves de opções por back-testing e otimização de seleção de opções Analisar opções de desempenho de estratégia e validar idéias de negociação usando dados históricos Filtrar estratégias por volatilidade, gregos, distância a breakeven, desempenho técnico e muito mais O Oscreener permite backtest opções estratégias Com métricas de desempenho histórico para análise e otimização de estratégias. Monitorize suas estratégias, gerencie seus riscos, salve telas e defina notificações de seu painel do Oscreener Operação de opções feita tão simples: a) Selecione os parâmetros de rastreamento a partir do menu esquerdo b) Especifique stop loss () Muitos outros parâmetros. Otimize sua estratégia, escolhendo o preço de exercício certo: Escolher o preço de exercício certo quando opções de negociação pode determinar as probabilidades de sucesso vs falha em longo prazo. - HIGH out-of-the-money opção greves gt levar a lucro elevado vs taxa de perda gt mas baixa probabilidade de comércio bem sucedido - BAIXA in-the-money greves opção gt levar a baixo lucro vs taxa de perda gt mas alta probabilidade de comércio bem sucedido O Oscreener Backtester fornece métricas de probabilidade para ajudar os comerciantes a identificar estratégias ótimas sem arriscar qualquer capital. Oscreener tem um rico conjunto de características de triagem incluindo risco máximo, retorno alvo, distância ao ponto de equilíbrio, gregos, volatilidade implícita e até mesmo análises técnicas de estoque relacionadas. As estratégias de opções a seguir estão atualmente disponíveis para backtest: Backtest Bull Put Spread opção estratégia (Neutral para Bullish tendência) Backtest Bear Call Spread opção estratégia (Neutral para tendência Bearish) Backtest Bull Call Spread opção estratégia (Neutral para Bullish tendência) Backtest Bear Put Spread (Tendência de baixa) Backtest Short Put estratégia de opção (Neutral para tendência de alta) Backtest Long estratégia de opção de venda (tendência de baixa) Backtest estratégia de opção de longo prazo (tendência de alta) Opções Estratégia Parâmetros de triagem: a. Especifique ações individuais ou crie portfólio de ações ou crie um mercado de opções completo e teste sua estratégia de opções. B. Opção Estratégia Retorno (in) também conhecido como retorno sobre o risco. C. Orçamento por estratégia ou risco máximo (em dólares americanos) d. Prazos de expiração e. Volatilidade Frontal (Volatilidade Implícita) f. Gregos - Delta, Gamma, Theta, Vega g Volume de negociação - Número mínimo de contratos negociados numa única etapa da estratégia de opções seleccionadas h. Distância até o ponto de equilíbrio em cada estratégia de opções i. Equidade Diária, Semanal, Mensal, Trimestral Desempenho Técnico em j. Patrimônio Líquido Técnico 5,20,50,100 Média Móvel do Dia abaixo em. 2) Visualização do risco. Gráficos individuais de capital para visualizar o lucro alvo, o risco ea distância até a expiração de cada estratégia de opções. Por exemplo março Bull pôr a propagação em SHW em dezembro adiantado dá o lucro de 15 no investimento quando o preço conservado em estoque prende a tendência e sobe ou muda a tendência e permanece neutro. A estratégia ainda pode ser lucrativa, mesmo que as ações da SHW caiam 9. (A visualização do risco é exibida no gráfico da amostra) 3) A estratégia da opção retorna estatísticas. Opções de estratégia de teste de volta sobre os períodos de tempo selecionados até a expiração. (A estratégia de opções retorna estatísticas) 4) Os pontos históricos de entrada e saída da estratégia são claramente exibidos em um formato de várias colunas. Entrada e saída preço de capital, lucro alvo lucro real em e, distância a breakeven, preço askbid, gregos, volatilidade e muito mais. Oscreener melhora a visibilidade nos comércios e permite que os comerciantes para gerenciar o risco de forma mais eficaz. Em um fórum que eu li, alguém sugeriu uma estratégia semelhante à que eu tenho pesquisado no passado. Suas regras eram simples: Vender um 20pt Bull Put Spread na quinta-feira no horário de funcionamento, expirando na próxima semana A greve deve ser pelo menos 100 pontos do preço spot atual Vender a vertical quando ele alcança 0,05 Alocar 50 do seu portfólio para Este comércio. Esta estratégia é baseada na crença de que o SPX não move mais de 100 pontos em uma janela de 8 dias e que vol semanal é caro. Olhando para os últimos 15 anos, acho que isso é verdade 99.31 do tempo. Há 26 exemplos de 3752 amostras onde o mercado moveu para baixo mais de 100 pontos. Vários destes foram durante a crise em 2008, 2001, mas o período mais recente foi em outubro de 2014. Felizmente para esta estratégia, não ocorreu em uma quinta-feira, então ele tem um passe de sorte. Aqui estão as regras para esta estratégia: Eu escolho 10:00 na quinta-feira para colocar o comércio. Observe também que a derrapagem e comissões também são levados em conta. Eu testei essa estratégia de janeiro de 2008 até dezembro de 2014. Os resultados são promissores. Globalmente, este comércio realiza muito bem post 2011. Antes de 2011, é relativamente plana. Em grande parte, isso ocorre porque, embora houvesse expirações semanais, não havia greves suficientes disponíveis nessas expirações para encontrar negócios em conformidade. Tanta parte do tempo apenas saiu do mercado e trocou as expirações mensais. Durante este período, o acidente de 2008 ocorreu e, embora a estratégia tenha tido uma grande redução durante esse evento, no quadro geral, ele fez bastante bem. Mas é difícil extrair conclusões, dado que ficou fora do mercado 75 do tempo durante este período. De 2011 em diante, o comércio realmente pega vapor. Ele está entrando em um comércio a cada semana por este ponto. É também durante uma corrida de touro, de modo que o comércio como um vento em suas costas. Mas você pode ver os drawdowns (gráfico inferior) são relativamente pequenos. Mas por 100 pontos eu acho que foi escolhido pela razão de que o mercado quase nunca se move que muito nesse período de tempo (99.31 lembrar). Mas 100 pontos hoje (5 mover) é muito diferente de um 100 pontos em 2009 (movimento 8-13). Então eu preciso também olhar para movimentos percentuais. Eu testei 4,5, 5, 6 e 7. 20pt Vertical Spread 4,5 da Margem de Carteira Spot PM exige 16 a margem do que RegT faz e 1,6 a margem uma conta de margem de caixa. Mas a margem PM é muito mais fluida do que as outras. À medida que o mercado cair, a exigência de margem é aumentada. Os detalhes da margem PM são muito mais complexos, mas por razões de simplicidade e devido ao fato de não poder calcular a margem PM, assumirei que é uma porcentagem constante da margem RegT. Short coloca I8217m vai se concentrar no curto coloca uma vez que as chamadas curtas são uma menor proporção para os lucros globais. As chamadas são muito baratas comparadas às ofertas, e Karen supostamente vende metade do número de chamadas para puts. Tenho certeza de que acrescenta a sua linha de fundo, mas por simplicidade, vou deixá-los fora por enquanto. O seguinte mostra o perfil de risco para o short SPX 1875 colocar a partir do início de abril .. Este comércio está a ganhar 600 se o SPX fecha acima de 1875 em 52 dias. Mas olhando para o PL nas fatias de preços você pode ver quão rapidamente este comércio perde valor como o mercado cai. Se o mercado cair -12, o comércio seria debaixo de água por 7.4k. Na verdade, é pior do que isso, uma vez que não leva em conta quaisquer alterações à vega devido à queda. Com margens de PM, o valor em uma queda de -12 deve ser maior do que a liquidez líquida de sua conta. Então, se você tem um portfólio de 1M, você poderia vender 135 contratos. Mas à medida que o mercado cai ou a volatilidade aumenta, seu cálculo de -12 aumentará e você será colocado em um status de apenas fechar. Teste Regras I8217m não vai tentar replicar perfeitamente Karen8217s comércios desde que é impossível 8211, mas em vez disso se concentrar na viabilidade de venda de curto coloca. Especificamente: Venda Coloca utilizando 50 de margem Venda Coloca em 2SD Venda Coloca entre 40-56 dias para expiração Aberto 1 comércio por semana. Idealmente em um grande dia. Cada comércio usa 25 de alocação comercial (ou 12,5 de margem) Só mantenha 4 negociações abertas em um momento Close põe cedo quando atingem 80 de lucros Os retornos são compostos. Eu aproximo a margem PM como 30 de Reg-T (2X o que eu encontrei acima). Sob a situação ideal, os comércios devem ser fechados em 80 lucro em cerca de 4 semanas. Curto coloca 8211 sem ajustes Eu primeiro quero ver o quão ruim put curto pode ser. Se você estava dormindo ao volante e não fez nada para proteger sua posição, sua conta é claramente liquidada e rapidamente. Observe que isto está na margem 50, mas eu vi mesmo usando a margem 25 ao configurar os comércios, provavelmente resultaria em uma chamada de margem. Curto Põe 8211 Venda a 30 PITM 70 a probabilidade de ser OTM é importante para a estratégia de Karen8217s (ou 30 ITM). Faz sentido. A essa altura, Gamma começa a acelerar. Este teste irá simplesmente fechar o comércio no ask quando sempre o delta do put é gt 0,30 (uma aproximação rought a 30 ITM). Claramente, isso sozinho dramaticamente ajuda a proteger a posição. Existem várias grandes quedas (-30-50), mas no geral, a estratégia é bastante rentável devido a esse longo período bastante em 2013-2014. Curta põe 8211 Roll Põe para baixo em 30 PITM Mas Karen não fecha simplesmente suas põe, as rola para baixo, às vezes aumenta aquelas posições (como eu a compreendo) e vende mais chamadas para ajudar a compo a perda. Este teste mostra os resultados de rolar para baixo as put e colocar outro comércio 2SD na mesma expiração. É interessante notar que isso torna as coisas piores. Como pegar tostões na frente de um rolo de vapor. O crash inicial de 2008 perde 75 do valor da conta. As gotas subsequentes são semelhantes em magnitude àquelas sem os rolos. Conclusão Os dados de 2008-2009 têm de ser tomados com um grão de sal, uma vez que não houve semanais para o comércio. Se o acidente de 2008 aconteceu hoje, eu acho que os resultados seriam um pouco melhor, devido ao fato de que você poderia espalhar o seu risco de volatilidade mais de expirações. Fiquei também surpreso ao ver que o rolamento tornou as coisas piores. É verdade, esta não é a estratégia de Karen8217s. Ela também vende chamadas, mas eu não sei como essas chamadas poderiam compensar essas lacunas. Reportedly Karen girou um lucro em 2008, mas eu não sou certo que ela divulgou como. Não tenho certeza se ela estava seguindo as mesmas regras ou não. Ela provavelmente estava seguindo a tendência e trocando menos putsmore chamadas no caminho para baixo. E provavelmente em menor escala. Continua. Foi apontado a mim que os indivíduos em TastyTrade não trocam sua estratégia de SunnySide acima em estoques com um volume médio menos de 2M. I don8217t recordar isso no vídeo, mas aparentemente é de conhecimento comum para aqueles que seguem o show. Este é o gráfico revisado ao levar o volume em consideração. A primeira coisa a notar é que o comércio ISRG não está incluído ea conta mostra um lucro. Há um pouco menos comércios, mas no geral eu vejo uma taxa de 93 vitórias (25 vitórias sobre 27 comércios). Essa perda foi NFLX. Enquanto isso devastou o desempenho até esse ponto, a recuperação foi bastante rápida. A segunda coisa a se notar é que esses resultados se aproximam bastante do que o TT apresentou em seu segmento de vídeo. Para sorrisos, aqui está o desempenho de 3 anos com o limite subjacente definido para 50 eo volume em 2M: Essa queda maciça já não é NFLX (a sua gota apenas antes), mas GMCR. Em vez de 27 comércios havia 73 com um índice de vitória de 86, mas um maior retorno médio. Eu don8217t normalmente sigo TastyTrade. Não porque eles não são bons conteúdos, mas apenas eu não tenho tempo. Mas várias vezes esta estratégia SunnySide Up cruzou a minha mesa. Eu inicialmente assisti o vídeo descrevendo o comércio. Eu estava interessado. Ele descreveu um comércio de ganhos que teve bons resultados no entanto o lado positivo incluiu uma chamada curta nua. Eu troquei algumas transações e vi grandes explosões (GMCR). Eu pensei que isso é muito arriscado para mim. Em seguida, cruzou minha mesa novamente meses mais tarde, eu pensei que iria seguir alguns ofícios de papel mais e eu vi uma perda muito grande novamente (SPLK desta vez). Mas claramente meu tamanho da amostra era pequeno e talvez eu estava escolhendo-os incorretamente. Uma coisa que realmente me incomoda sobre o vídeo é que ele não tem detalhes. Eles dão-lhe parâmetros e algumas estatísticas, mas don8217t mostrar PL curvas ou abaixamentos. Considerando que há posições curtas nus, acho isso duvidoso. Vamos testá-lo. Este comércio envolve a compra de uma propagação da chamada do touro do ATM e a venda de uma chamada despida que seja 84 OTM na expiração a mais próxima. A chamada nua precisa trazer crédito suficiente para pagar a propagação. O comércio é colocado direito antes do anúncio de ganhos, eo comércio é fechado no dia seguinte. Exemplo usando LULU para mostrar a estrutura. Como eles descrevem no vídeo, os ganhos podem ir de três maneiras: para cima, para baixo ou para lugar nenhum. Este comércio permite que você faça uma aposta em dois desses, capturando o esmagamento de volatilidade, mas deixa você fortemente exposto no terceiro. A maioria dos ganhos é dito estar dentro das expectativas dos criadores de mercado. Colocando a chamada nua 84 OTM coloca bem fora 1 SD do movimento esperado. Eu particularmente não gosto de posições não cobertas em eventos binários como esses, mas essa é uma configuração agradável. Tasty comércio mostra os seguintes resultados para testar 3 anos no valor de comércios. Estes olham como os resultados agradáveis, mas a nota que don8217t fala sobre aqueles dois que perdem comércios, nem eu eu travo como alocam os comércios. É 1 contrato por comércio ou até X de margem por comércio. Suponham que querem arriscar aproximadamente a mesma quantidade por comércio. Uma vez que eles mencionam estoques muito caros, ea margem nestes é muito alta, I8217ll assumir uma margem inicial máxima de 20k por comércio. I8217ll tentar manter os mesmos parâmetros como TT. Eles mencionam isso só funciona em estoques caros, mas eu não peguei o preço limiar, então eu vou começar com um mínimo subjacente de 100. Também vou usar o delta na chamada curta como um proxy para o ITM. Não perfeito, mas quanto mais próximo da expiração, mais próximos convergem esses números. Esta é a curva de ganhos e perdas dos últimos 3 anos terminando em 730 (no momento em que tenho dados até essa data). Estes não são resultados escolhidos. Isto é simplesmente os últimos 3 anos de dados do último ponto de dados que eu tenho. That8217s uma gota consideravelmente íngreme devido aos lucros de ISRG8217s. Eu dupliquei verific os resultados no thinkback de TOS8217s: TOS Sure bastante confirma meus resultados. Além disso, TOS mostra um IV rank de cerca de 85 para ISRG naquele dia. Eu acho que por todas as contas, este é um comércio que cai bem dentro de seus parâmetros. Mas soprou 3 anos de valor de ganhos durante a noite. Se eu mudar o limite de preço subjacente para 50, recebo os seguintes resultados: Um passeio muito mais rochoso, mas pelo menos rentável. Por curiosidade, eu também olhei para este comércio ao longo dos últimos 5 anos. Curiosamente, essas configurações de comércio eram muito difíceis de encontrar antes de 3 anos atrás. Há há pouco wasn8217t bastante vol lance nas chamadas curtas do que eu posso ver. Conclusão Eu admito livremente que eu sou bastante conservador quando se trata de negociação. Gosto de ganhar eventos, mas esse comércio me deixa nervoso. Primeiro, os retornos não são tão grandes. I como um 2 return pernoite, mas o comércio configuração é difícil encontrar. Em segundo lugar, existem algumas perdas muito grandes (ISRG, GOOG, GMCR, CMG, NFLX) que podem sobrecarregar qualquer lucro que possa ter. Quando 3 anos de lucros podem ser aniquilados com 1 comércio ruim, bem that8217s apenas uma configuração de comércio eu don8217t realmente gosto. Certamente maus negócios podem acontecer em outros setups e ter consequências semelhantes, mas isso é overnight. Não há possibilidade de gerenciar esse comércio dentro das horas de mercado. Esta semana vamos analisar as implicações que a volatilidade implícita tem sobre os comércios de ferro condor. Pode a volatilidade implícita ser um bom indicador sobre quando e onde entrar em um comércio Para começar, vamos olhar para a volatilidade implícita das opções ATM para o RUT para os primeiros três meses expirações ao longo dos últimos 9 anos: O mês da frente é definitivamente Mais volátil como seria de esperar, mas o 2 º e 3 º meses olhar para acompanhar um outro de perto. Podemos ver que o mínimo é de cerca de 15 eo máximo está na vizinhança de 70. Note que estou calculando a volatilidade implícita da cadeia de opções como uma média ponderada da opção ATM 8217s IVs. Estes testes utilizarão os seguintes limiares IV: 0.10, 0.125, 0.15, 0.175, 0.20, 0.225, 0.25, 0.30, 0.40, 0.5, 0.6, 0.7 Nota como o gráfico mostra, não devemos esperar quaisquer negociações com um IV abaixo de 0,10. Usar esse valor serve como uma verificação de sanidade nos resultados. IVs maior do que o limiar A primeira corrida de teste usa o IV como um limiar mínimo para entrar em um comércio. Por exemplo, os comércios com um mínimo de IV de 25 provavelmente não entram em um comércio quando este artigo foi escrito (IV é de cerca de 16). A linha Top são as IVs. A primeira coisa a notar é que os comércios que exigem uma IV acima de 30 são muito difíceis de encontrar. Trades acima de 30 ocorreram menos de 14 vezes nos últimos 10 anos. Os dados mostram acima para estes comércios de alto volume são interessantes, mas não pode ser contado devido ao tamanho da população muito baixa. Mas é interessante notar que pode haver uma vantagem para os comércios de delta baixos tem IVs extremamente alto sobre negócios de delta elevados. Em geral eu diria que há um efeito marginal quando se utiliza IV como o único critério de entrada até o IV começar a ficar para o norte de 22,5. Entre um IV de 22,5 e 30 há um tamanho de amostra significativo eo limiar de IV, especialmente em deltas mais baixos, parece beneficiar o comércio. Retornos esperados sobre Mínimo IV Observando um gráfico dos retornos esperados com base no uso de um limiar mínimo IV, podemos ver um par de padrões. Em primeiro lugar, para os comércios extremamente altos de IV (que são muito raros), os comércios de delta de baixa frente do delta executam muito bem, como todos os deltas no 3º mês. Mas, novamente, isso é baseado em um tamanho de amostra muito pequeno. Em segundo lugar, muitos comerciantes costumam notar que os comércios condor quando o IV está sob 8216X8217 não valem a pena. Como eu escrevo isso, o VIX e RVX estão em baixos extremos, e este comentário é um sentimento freqüentemente compartilhado. Mas de acordo com esses dados, ele realmente não se levanta. Os comércios IV baixos fazem bem. Mas temos que esperar por mais alguns testes para ter certeza de que seu efeito é devido ao baixo IV comércios e não sendo apoiado por outros high-IV comércios. IVs Menos que Threshold Agora vamos olhar para a situação inversa E se colocarmos um limite superior sobre a entrada IV de um comércio. Melhoria no Fator de Lucro por níveis de IV máximos (IV em colunas) Agora podemos ver que os comércios de IV muito baixos eram muito mais difíceis de encontrar, exceto para o Mês da Frente. Definir um limite máximo IV pode ser um prejuízo para comércios do delta do mês de alta delta, mas em grande parte o efeito é marginal. O Mês da Frente, os baixos negócios com IV (isto é, com menos de 18 anos) parecem ter um melhor desempenho que a linha de base, o que fornece evidências de que pode haver bons negócios de IC em ambientes de baixa volatilidade. A maioria dos comércios no segundo mês tem efeito marginal. Mas o terceiro mês parece ter melhorias não-marginais em negócios com IV menor que 20. IV Entre Limiares Agora podemos olhar para combinar um limiar inferior e superior e ver se surgirem quaisquer padrões. Melhoria no Fator de Lucro entre os intervalos IV Limitados Se você fosse negociar apenas dentro de uma faixa específica, os ambientes inferiores IV realmente lhe dariam um impulso. Há também alguns bons cenários no Mês da Frente com IVs entre 25 e 50. Se você só quer negociar nas gamas IV muito altas, você estará esperando muito tempo para iniciar um comércio, mas você também é melhor aconselhado a usar O Back Month comércios. A partir desta tabela podemos ver as maiores melhorias são: IV entre 13 e 18: Lower Delta em qualquer mês. IV entre 18 e 20: muito baixo delta front mês comércios, ou comércios delta inferior no terceiro mês. IV entre 20 e 30: Não há vencedor claro. A maioria dos comércios parece marginalmente impactado. IV entre 30 e 50: Low Delta Front Mês IV mais de 50: Terceiro Mês comércios So8230 podemos usar isso para ajudar a escolher melhores posições. Retorno Esperado com intervalos IV limitados. Acima é um heatmap dos retornos esperados de todos os comércios com volatilidades implícitas limitadas. Esses comércios com número muito baixo de comércios são circundados em vermelho. Cada coluna é colorida de acordo com os melhores e piores desempenhos para essa gama IV. Observe a tendência nos meses de volta: negócios de delta alta executar pior e pior como a gama IV é aumentada, exceto níveis extremos. Hoje, as IVs da RUT são 15,3, 16,6 e 17,9 até a presente redação. Todos caem diretamente na segunda coluna. De acordo com estes dados, pode ser mais vantajoso entrar em um comércio do Front-Month com Deltas entre 15 e 22, ou um comércio de mês de volta com deltas abaixo de 22. Para mim, esse tipo de dissipa a crença de que não há bons retornos em Ambientes de baixa volatilidade. Na verdade, de acordo com esses dados, os comércios de mês dianteiro na faixa de 13 a 20 delta realizada aqueles em 20 a 25. Muito o oposto do que eu entendo muitos a acreditar. MAS, esses comércios são todos mantidos à expiração, e que geralmente não é praticado. Conclusão Baixa IV ambientes podem não ser tão ruim como muitos parecem reivindicar. Na verdade, a gama Mid-IV tem demonstrado historicamente para executar um pouco pior. Mas, em ambos os casos, IV pode ser uma ferramenta muito útil na seleção que mês e que atinge a entrar. Acredite ou não, este teste me levou um bom tempo. Eu pensei que ia ser trivial para implementar, mas eu continuei encontrando pepitas interessantes para investigar (bem como um monte de refatoração para o meu codebase). Mas o esforço vale a pena e não posso esperar para testar esses conceitos em uma base mais ampla de instrumentos. Arquivos de teste: Backtesting: Interpretando o passado Backtesting é um componente chave do desenvolvimento do sistema de comércio eficaz. É realizado reconstruindo, com dados históricos, os negócios que teriam ocorrido no passado usando regras definidas por uma determinada estratégia. O resultado oferece estatísticas que podem ser usadas para avaliar a eficácia da estratégia. Usando esses dados, os comerciantes podem otimizar e melhorar suas estratégias, encontrar quaisquer falhas técnicas ou teóricas, e ganhar confiança em sua estratégia antes de aplicá-lo aos mercados reais. A teoria subjacente é que qualquer estratégia que funcionou bem no passado é susceptível de funcionar bem no futuro e, inversamente, qualquer estratégia que teve um desempenho ruim no passado é susceptível de funcionar mal no futuro. Este artigo dá uma olhada no que os aplicativos são usados ​​para backtest, que tipo de dados são obtidos, e como colocá-lo para usar Os dados e as ferramentas Backtesting pode fornecer abundância de feedback estatístico valioso sobre um determinado sistema. Algumas estatísticas de backtesting universal incluem: Lucro líquido ou perda - ganho ou perda percentual líquido. Prazo - Datas passadas em que o teste ocorreu. Universo - Ações que foram incluídas no backtest. Medidas de volatilidade - Percentagem máxima de subida e descida. Médias - Percentagem de ganho médio e perda média, média de barras mantidas. Exposição - Percentual de capital investido (ou exposto ao mercado). Razões - Relação vitórias-perdas. Retorno anualizado - Retorno percentual ao longo de um ano. Retorno ajustado ao risco - Retorno percentual em função do risco. Normalmente, backtesting software terá duas telas que são importantes. A primeira permite que o profissional personalize as configurações para backtesting. Essas personalizações incluem tudo, desde o período de tempo até os custos de comissão. Aqui está um exemplo de tal tela no AmiBroker: A segunda tela é o relatório de resultados de backtesting real. Isto é onde você pode encontrar todas as estatísticas mencionadas acima. Novamente, aqui está um exemplo desta tela no AmiBroker: Em geral, a maioria dos softwares comerciais contém elementos semelhantes. Alguns programas de software high-end também incluem funcionalidades adicionais para realizar o dimensionamento automático da posição, otimização e outros recursos mais avançados. Os 10 mandamentos Há muitos fatores que os comerciantes prestam atenção quando eles estão backtesting estratégias de negociação. Aqui está uma lista das 10 coisas mais importantes a lembrar enquanto backtesting: Tome em conta as tendências do mercado amplo no período em que uma determinada estratégia foi testada. Por exemplo, se uma estratégia só foi testada de 1999 a 2000, pode não estar bem em um mercado de baixa. É muitas vezes uma boa idéia para backtest durante um período de tempo longo que engloba vários tipos diferentes de condições de mercado. Leve em conta o universo no qual o backtesting ocorreu. Por exemplo, se um sistema de mercado amplo é testado com um universo consistindo de ações de tecnologia, pode deixar de fazer bem em diferentes setores. Como regra geral, se uma estratégia é direcionada para um gênero específico de estoque, limitar o universo a esse gênero, mas, em todos os outros casos, manter um grande universo para fins de teste. Medidas de volatilidade são extremamente importantes a considerar no desenvolvimento de um sistema de comércio. Isto é especialmente verdadeiro para as contas alavancadas, que são submetidas a chamadas de margem se a sua equidade desce abaixo de um certo ponto. Os comerciantes devem procurar manter a volatilidade baixa, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. O número médio de barras mantidas também é muito importante para assistir ao desenvolver um sistema de negociação. Embora a maioria dos backtesting software inclui custos de comissão nos cálculos finais, isso não significa que você deve ignorar esta estatística. Se possível, aumentar o número médio de barras mantidas pode reduzir os custos de comissão e melhorar seu retorno geral. A exposição é uma espada de dois gumes. Exposição aumentada pode conduzir aos lucros mais elevados ou aos perdas mais elevados, quando a exposição diminuída significa lucros mais baixos ou perdas mais baixas. No entanto, em geral, é uma boa idéia para manter a exposição abaixo de 70, a fim de reduzir o risco e permitir uma transição mais fácil dentro e fora de um determinado estoque. A estatística média de perda de ganho, combinada com a relação ganhos-perdas, pode ser útil para determinar o dimensionamento de posição ótimo e a administração de dinheiro usando técnicas como o Critério de Kelly. (Veja Money Management Usando o Critério Kelly.) Os comerciantes podem assumir posições maiores e reduzir os custos de comissão, aumentando seus ganhos médios e aumentando sua relação ganhos-para-perdas. Retorno anualizado é importante porque é usado como uma ferramenta para comparar os retornos de sistemas contra outros locais de investimento. É importante não só olhar para o retorno global anualizado, mas também para ter em conta o risco aumentado ou diminuído. Isso pode ser feito olhando para o retorno ajustado ao risco, que explica vários fatores de risco. Antes de um sistema de negociação ser adotado, ele deve superar todos os outros locais de investimento em igual ou menos risco. Backtesting personalização é extremamente importante. Muitas aplicações de backtesting têm entrada para valores de comissão, tamanhos de lote redondos (ou fracionários), tamanhos de carrapatos, requisitos de margem, taxas de juros, pressupostos de deslizamento, regras de dimensionamento de posição, regras de saída da mesma barra e configurações de parada. Para obter os resultados de backtesting mais precisos, é importante ajustar essas configurações para imitar o corretor que será usado quando o sistema for ativado. Backtesting às vezes pode levar a algo conhecido como super-otimização. Esta é uma condição onde os resultados de desempenho são ajustados tão altamente ao passado que eles não são mais precisos no futuro. Geralmente, é uma boa idéia implementar regras que se apliquem a todas as ações ou a um conjunto selecionado de ações segmentadas e não sejam otimizadas na medida em que as regras não sejam mais compreensíveis pelo criador. Backtesting nem sempre é a maneira mais precisa para avaliar a eficácia de um determinado sistema de comércio. Às vezes, as estratégias que funcionaram bem no passado não conseguem fazer bem no presente. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Certifique-se de comércio de papel de um sistema que foi testado com sucesso antes de ir ao vivo para ter certeza de que a estratégia ainda se aplica na prática. Conclusão Backtesting é um dos aspectos mais importantes do desenvolvimento de um sistema comercial. Se criado e interpretado corretamente, pode ajudar comerciantes a aperfeiçoar e melhorar suas estratégias, encontrar todas as falhas técnicas ou teóricas, assim como ganhar a confiança em sua estratégia antes de aplicá-la aos mercados reais. Recursos Tradecision (tradecision) - High-end Desenvolvimento do Sistema de Negociação AmiBroker (amibroker) - Desenvolvimento do Sistema de Negociação de Orçamento. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Um tipo de estrutura de compensação que os gestores de fundos de hedge normalmente empregam em que parte da compensação é baseado no desempenho. Existem todos os tipos de ferramentas para backtesting instrumentos lineares (como ações ou índices de ações). É uma história completamente diferente quando se trata de estratégias de opção. A maioria das ferramentas usadas são software personalizado não disponível publicamente. Parte da razão para isso parece ser a maior complexidade envolvida, o dilúvio de dados que você precisa (cadeias de opção) ea disponibilidade (não) de dados históricos vola implícita. De qualquer forma, a minha pergunta: Existe alguma boa, ferramentas utilizáveis ​​para backtesting opções estratégias (ou add-ons para pacotes padrão ou serviços on-line ou o que quer que). Por favor, forneça também informações sobre preço e qualidade dos produtos, se possível. P. S. Uma idéia para lidar com os desafios acima seria uma ferramenta que usa Black-Scholes - mas com histórico dados de vola (por exemplo, VIX que está disponível ao público). Por exemplo, eu gostaria de backtest o desempenho histórico de 10 anos de entrar em um colarinho sempre que o MVG dia 50 cruza acima do 200 dias MVG e rolar a chamada curta sempre que o estoque subjacente cruza acima da greve curta. Eu olhei para as outras ferramentas acima e 1) ou didn39t apoiar as estratégias de opção que eu quero ou 2) eles iriam exigir-me para entrar manualmente e sair das posições. Este último é muito demorado. Ndash user7587 Mar 19 14 at 23:50 I39ve construir uma ferramenta para back-testing estratégias de opção em getvolatility. Ele irá mostrar-lhe preços históricos e back-tested payoffs para qualquer estratégia de opção. Ele também destaca oportunidades que são baratas ou caras hoje depois de executar a análise estatística em dados históricos. Tem detalhado histórico volatilidade implícita, desvio, e gráficos de superfície. Os dados históricos remontam a cerca de sete anos e voltarão mais longe em breve. Não há nada fundamentalmente diferente entre opções e instrumentos de caixa, então você realmente precisa apenas de uma plataforma de backtesting que tenha boa funcionalidade para backtesting vários instrumentos simultaneamente com o mesmo tempo de referência. Estou assumindo que você está procurando algo a meio caminho entre em termos de nível de sofisticação e custo necessário para manutenção. Uma dessas ferramentas que vem à mente é Deltix. Respondeu Mar 20 14 at 1:12 Ao contrário backtesting ações ou futuros, backtesting multi-legged opção espalha tem seus desafios únicos. Uma maneira de testar suas estratégias de opções é fazer o download de dados de opções históricas (Market Data Express) e usar um plug-in do Excel de análise técnica (TA-Lib). Em seguida, você pode criar uma planilha do Excel para inserir automaticamente ajustar suas negociações propagação como certas condições técnicas são atingidas. Uma maneira melhor é usar um software de backtesting de opções automatizado, como (OptionStack). Usando essa ferramenta, você pode criar regras para inserir e ajustar automaticamente seus spreads de opções conforme as condições do mercado mudam. Na verdade, você pode backtest anos de spreads de opções complexas (colares, condors, etc.) em segundos. No entanto, este software está atualmente em versão beta e parece haver uma lista de espera de inscrição. Respondeu Mar 20 14 at 4:07 Só queria adicionar um suplemento alternativo Excel análise técnica: Tulip Cell It39s livre e de código aberto. O que você mencionou custa dinheiro. Ndash Imbue Dec 19 16 at 22:25 QuantyCarlo (quantycarlo) é uma bancada para avaliação e otimização de sistemas de negociação de opções. Ele vem em vários sabores, o mais básico do que permite backtesting opções automatizadas. Uma versão gratuita está disponível com um número limitado de símbolos de fim de dia. Outros planos de assinatura oferecem mais símbolos e dados intradiários. QuantyCarlo Enterprise Edition expõe duas APIs de programação, oferece Análise Fatorial, Modelagem Previsível Aplicada (consulte amazonApplied-Predictive-Modeling-Max-Kuhndp1461468485) e computação em cluster para gerar eficientemente os parâmetros ótimos para uma determinada estratégia. Isso também é oferecido como um serviço para instituições financeiras pela IOTA Technologies (iotatx), o fabricante de QuantyCarlo. Respondido Jun 27 15 at 4: 48Backtest Bull Spread, Bear Call Spread, Bull Spread Call, Bear Put Spread Gerir o risco e backtest principais estratégias: Long Call, Long Put, Short Put Aprenda a escolher greves opção por back-testing e otimização Seleção de opções Analise o desempenho da estratégia de opções e valide idéias de negociação usando dados históricos Filtre as estratégias por volatilidade, gregos, distância até o ponto de equilíbrio, desempenho técnico e muito mais O Oscreener permite backtest de estratégias de opções com métricas de desempenho histórico para análise e otimização de estratégias. Monitorize suas estratégias, gerencie seus riscos, salve telas e defina notificações de seu painel do Oscreener Operação de opções feita tão simples: a) Selecione os parâmetros de rastreamento a partir do menu esquerdo b) Especifique stop loss () Muitos outros parâmetros. Otimize sua estratégia, escolhendo o preço de exercício certo: Escolher o preço de exercício certo quando opções de negociação pode determinar as probabilidades de sucesso vs falha em longo prazo. - HIGH out-of-the-money opção greves gt levar a lucro elevado vs taxa de perda gt mas baixa probabilidade de comércio bem sucedido - BAIXA in-the-money greves opção gt levar a baixo lucro vs taxa de perda gt mas alta probabilidade de comércio bem sucedido O Oscreener Backtester fornece métricas de probabilidade para ajudar os comerciantes a identificar estratégias ótimas sem arriscar qualquer capital. Oscreener tem um rico conjunto de critérios de triagem, incluindo risco máximo, retorno alvo, distância ao ponto de equilíbrio, gregos, volatilidade implícita e até mesmo análise técnica de estoque relacionada. As estratégias de opções a seguir estão atualmente disponíveis para backtest: Backtest Bull Put Spread opção estratégia (Neutral para Bullish tendência) Backtest Bear Call Spread opção estratégia (Neutral para tendência Bearish) Backtest Bull Call Spread opção estratégia (Neutral para Bullish tendência) Backtest Bear Put Spread (Tendência de baixa) Backtest Short Put estratégia de opção (Neutral para tendência de alta) Backtest Long estratégia de opção de venda (tendência de baixa) Backtest estratégia de opção de longo prazo (tendência de alta) Opções Estratégia Parâmetros de triagem: a. Especifique ações individuais ou crie portfólio de ações ou crie um mercado de opções completo e teste sua estratégia de opções. B. Opção Estratégia Retorno (in) também conhecido como retorno sobre o risco. C. Orçamento por estratégia ou risco máximo (em dólares americanos) d. Prazos de expiração e. Volatilidade Frontal (Volatilidade Implícita) f. Gregos - Delta, Gamma, Theta, Vega g Volume de negociação - Número mínimo de contratos negociados numa única etapa da estratégia de opções seleccionadas h. Distância até o ponto de equilíbrio em cada estratégia de opções i. Equidade Diária, Semanal, Mensal, Trimestral Desempenho Técnico em j. Patrimônio Líquido Técnico 5,20,50,100 Média Móvel do Dia abaixo em. 2) Visualização do risco. Gráficos individuais de capital para visualizar o lucro alvo, o risco ea distância até a expiração de cada estratégia de opções. Por exemplo março Bull pôr a propagação em SHW em dezembro adiantado dá o lucro de 15 no investimento quando o preço conservado em estoque prende a tendência e sobe ou muda a tendência e permanece neutro. A estratégia ainda pode ser lucrativa, mesmo que as ações da SHW caiam 9. (A visualização do risco é exibida no gráfico da amostra) 3) A estratégia da opção retorna estatísticas. Opções de estratégia de teste de volta sobre os períodos de tempo selecionados até a expiração. (A estratégia de opções retorna estatísticas) 4) Os pontos históricos de entrada e saída da estratégia são claramente exibidos em um formato de várias colunas. Entrada e saída preço de capital, lucro alvo lucro real em e, distância a breakeven, preço askbid, gregos, volatilidade e muito mais. Oscreener melhora a visibilidade nos comércios e permite que os comerciantes para gerenciar o risco de forma mais eficaz. Em um fórum que eu li, alguém sugeriu uma estratégia semelhante à que eu tenho pesquisado no passado. Suas regras eram simples: Vender um 20pt Bull Put Spread na quinta-feira no horário de funcionamento, expirando na próxima semana A greve deve ser pelo menos 100 pontos do preço spot atual Vender a vertical quando ele alcança 0,05 Alocar 50 do seu portfólio para Este comércio. Esta estratégia é baseada na crença de que o SPX não move mais de 100 pontos em uma janela de 8 dias e que vol semanal é caro. Olhando para os últimos 15 anos, acho que isso é verdade 99.31 do tempo. Há 26 exemplos de 3752 amostras onde o mercado moveu para baixo mais de 100 pontos. Vários destes foram durante a crise em 2008, 2001, mas o período mais recente foi em outubro de 2014. Felizmente para esta estratégia, não ocorreu em uma quinta-feira, então ele tem um passe de sorte. Aqui estão as regras para esta estratégia: Eu escolho 10:00 na quinta-feira para colocar o comércio. Observe também que a derrapagem e comissões também são levados em conta. Eu testei essa estratégia de janeiro de 2008 até dezembro de 2014. Os resultados são promissores. Globalmente, este comércio realiza muito bem post 2011. Antes de 2011, é relativamente plana. Em grande parte, isso ocorre porque, embora houvesse expirações semanais, não havia greves suficientes disponíveis nessas expirações para encontrar negócios em conformidade. Tanta parte do tempo apenas saiu do mercado e trocou as expirações mensais. During this period the 2008 crash occurred and while the strategy had a large drawdown during that event, in the big picture it did quite well. But its hard to draw conclusions given it sat out the the market 75 of the time during this period. From 2011 onward, the trade really picks up steam. It is entering a trade every week by this point. It is also during a bull run, so the trade as a wind at its back. But you can see the drawdowns (lower chart) are relatively small. But why 100 points I think it was chosen for the reason that the market almost never moves that much in that time period (99.31 remember). But 100 points today (5 move) is very different than a 100 points in 2009 (8-13 move). So I need to also look at percentage moves. I tested 4.5, 5, 6 and 7. 20pt Vertical Spread 4.5 from Spot Portfolio Margin PM requires 16 the margin than RegT does and 1.6 the margin a cash margin account would. But PM margin is much more fluid than the others. As the market drops, the margin requirement is increased. The details of PM margining are much more complex 8211 but for the sake of simplicity and due to the fact I cannot calculate the PM margin, I will assume it is a constant percentage of RegT margin. Short Puts I8217m going to focus on the short puts since the short calls are a smaller proportion to the overall profits. Calls are very cheap compared to the puts, and Karen reportedly sells half the number of calls to puts. I8217m sure it adds to her bottom line, but for simplicity, I will leave them out for now. The following shows the risk profile for the SPX 1875 short put as of the beginning of April.. This trade stands to gain 600 if the SPX closes above 1875 in 52 days. But looking at the PL in the price slices you can see just how rapidly this trade looses value as the market drops. If the market drops -12, the trade would be under water by 7.4k. Actually, its worse than that as it does not take into account any changes to vega due to the drop. With PM margining, the value at a -12 drop has to be greater than your account8217s net liquidity. So if you have a 1M portfolio, you could sell 135 contracts. But as the market falls or volatility increases, your -12 calculation will increase and you will be placed into a close-only status. Testing Rules I8217m not going to attempt to perfectly replicate Karen8217s trades since that is impossible 8211 but instead focus on the viability of selling short puts. Specifically: Sell Puts utilizing 50 of margin Sell Puts at 2SD Sell Puts between 40-56 days to expiration Open 1 trade a week. Ideally on a big down day. Each trade uses 25 of trade allocation (or 12.5 of margin) Only hold 4 open trades at a time Close puts early when they reach 80 of profit Returns are compounded. I approximate PM margin as 30 of Reg-T (2X what I found above). Under the ideal situation, trades should be closed at 80 profit in about 4 weeks. Short Puts 8211 No Adjustments I first want to see just how bad short puts can be. If you were asleep at the wheel and did nothing to protect your position, your account is clearly liquidated, and rapidly. Note this is at 50 margin, but I have seen even using 25 margin when setting up the trades, would likely result in a margin call. Short Puts 8211 Sell at 30 PITM 70 probability of being OTM is important to Karen8217s strategy (or 30 ITM). Faz sentido. At about that point, Gamma starts accelerating. This test will simply close the trade at the ask when ever the delta of the put is gt 0.30 (a rought approximation to 30 ITM). Clearly, this alone dramatically helps protect the position. There are several large drops (-30-50) but overall, the strategy is fairly profitable due to that long quite period in 2013-2014. Short Puts 8211 Roll Puts down at 30 PITM But Karen does not simply closes her puts, she rolls them down, sometimes increases those positions (as I understand it) and sells more calls to help make up the loss. This test shows the results of rolling down the puts and placing another 2SD trade at the same expiration. It is interesting to note that this makes matters worse. Like picking up pennies in front of a steam roller. The initial 2008 crash looses 75 of the account value. The subsequent drops are similar in magnitude to those without the rolls. Conclusion The 20082009 data has to be taken with a grain of salt as there were no weeklies to trade. If the crash of 2008 happened today, I think the results would be slightly better due to the fact that you could spread your volatility risk over more expirations. I was also surprised to see that rolling made matters worse. True, this is not Karen8217s strategy. She also sells calls, but I don8217t know how those calls could make up those gaps. Reportedly Karen turned a profit in 2008, but I am not sure she disclosed how. I8217m not sure she was following the same rules or not. She likely was following the trend and trading less putsmore calls on the way down. And probably at smaller scale. To be continued. It was pointed out to me that the guys at TastyTrade do not trade their SunnySide Up strategy on stocks with an average volume less than 2M. I don8217t recall this in the video, but apparently it is common knowledge for those that follow the show. This is the revised chart when taking the volume into account. The first thing to note is that the ISRG trade is not included and the account shows a profit. There are slightly fewer trades, but overall I see a 93 win rate(25 wins over 27 trades). That one major loss was NFLX. While that devastated the performance to that point, the recovery was pretty quick. The second thing to note is that these results pretty closely match what TT presented in their video segment. For grins, here is the 3-year performance with the underlying threshold set to 50 and the volume at 2M: That massive drop is no longer NFLX (its the drop just prior) but GMCR. Instead of 27 trades there were 73 with a win ratio of 86 but a higher average return. I don8217t normally follow TastyTrade. Not because they are not good content, but just I don8217t have the time. But several times this SunnySide Up strategy crossed my desk. I initially watched the video describing the trade. I was interested. It described an earnings trade that had good results however the upside included a naked short call. I paper traded some trades and saw massive blowouts (GMCR). I thought this is way too risky for me. It then crossed my desk again months later, I thought I would follow a few more paper trades and I saw a pretty big loss again (SPLK this time). But clearly my sample size was small and maybe I was choosing them incorrectly. One thing that really bothers me about the video is it lacks details. They give you parameters and some statistics, but don8217t show you PL curves or drawdowns. Considering there are naked short positions, I find this dubious. Lets test it. This trade involves buying an ATM bull call spread and selling a naked call that is 84 OTM on the closest expiration. The naked call needs to bring in sufficient credit to pay for the spread. The trade is placed right before the earnings announcement, and the trade is closed the following day. Example using LULU to show the structure. As they describe in the video, earnings can go one of three ways: up, down or nowhere. This trade allows you to place a bet on two of those, capturing the volatility crush, but leaves you heavily exposed on the third. The majority of earnings are said to lie within the market makers expectations. Placing the naked call 84 OTM places it well outside 1 SD of the expected move. I don8217t particularly like unhedged positions on binary events like these, but this is a nice setup. Tasty trade shows the following results for testing 3 years worth of trades. These look like nice results, but note that they don8217t talk about those two loosing trades, nor did I catch how they allocate the trades. Is it 1 contract per trade or up to X of margin per trade. I8217ll assume they want to risk roughly the same amount per trade. Since they mention very expensive stocks, and the margin on these is very high, I8217ll assume to an initial max margin of 20k per trade. I8217ll try to stick to the same parameters as TT. They mention this only works on expensive stocks, but I didn8217t catch the threshold price, so I will start with a minimum underlying of 100. I am also going to use the delta on the short-call as a proxy for the ITM. Not perfect, but the closer to expiration, the closer these numbers converge. This is the profit and loss curve for the last 3 years ending 730 (at the moment I have data up to this date). These are not cherry-picked results. This is simply the last 3 years of data from the last data point I have. That8217s a pretty steep drop due to ISRG8217s earnings. I double checked the results in TOS8217s thinkback: Sure enough TOS confirms my results. Also, TOS shows an IV rank of around 85 for ISRG on that day. I think by all accounts, this is a trade that falls well within their parameters. But it blew away 3 years worth of gains overnight. If I change the underlying price threshold to 50, I get the following results: A much more rocky ride, but at least profitable. Out of curiosity, I also looked at this trade over the last 5 years. Curiously, these trade setups were very hard to find prior to 3 years ago. There just wasn8217t enough vol bid into the short calls from what I can see. Conclusion I freely admit that I am fairly conservative when it comes to trading. I like earnings events, but this trade makes me nervous. First, the returns are not that great. I like a 2 return overnight, but the trade setup is hard to find. Second, there are a few very large losses (ISRG, GOOG, GMCR, CMG, NFLX) that can overwhelm any profit you might have. When 3 years of profits can be annihilated with 1 bad trade, well that8217s just a trade setup I don8217t really like. Sure bad trades can happen in other setups and have similar consequences, but this is overnight. There is no possibility to manage this trade within market hours. This week we are going to look at the implications that implied volatility has on iron condor trades. Can the implied volatility be a good indicator on when or where to enter a trade To start with, lets look at the implied volatility of the ATM options for the RUT for the first three month expirations over the last 9 years: The front month is definitely more volatile as we would expect, but the 2nd and 3rd months look to track one another closely. We can see that the minimum is around 15 and the max is in the neighborhood of 70. Note that I am calculating the implied volatility of the option chain as a weighted-average of the ATM option8217s IVs. These tests will using the following IV thresholds: 0.10, 0.125, 0.15, 0.175, 0.20, 0.225, 0.25, 0.30, 0.40, 0.5, 0.6, 0.7 Note as the graph shows, we should not expect any trades with an IV under 0.10. Using this value serves as a sanity check on the results. IVs Greater than Threshold The first test run uses the IV as a minimum threshold to entering a trade. For examples, trades with a minimum IV of 25 would not likely enter a trade when this article was written (IV is around 16). The Top row are the IVs. The first thing to note is that trades requiring an IV above 30 are very hard to come by. Trades over 30 occurred less than 14 times in the last 10 years. The data show above for these high vol trades are interesting but cannot be counted on due to the very low population size. But it is interesting to note that there may be an advantage for low delta trades has extremely high IVs over high delta trades. In general I would say that there is marginal effect when using IV as the sole entry criteria until the IV starts getting north of 22.5. Between an IV of 22.5 and 30 there is a significant sample size and the IV threshold, especially at lower deltas, seems to benefit the trade. Expected Returns over Minimum IV Looking at a graph of the expected returns based on using a minimum IV threshold we can see a couple patterns. First, for the extremely high IV trades (which are very rare), the low delta Front Month trades perform very well, as do all the deltas in the 3rd month. But again, this is based on a very small sample size. Second, many traders often note that condor trades when the IV is under 8216X8217 are not worthwhile. As I write this, the VIX and RVX are at extreme lows, and this comment is a frequently shared sentiment. But according to this data, it doesn8217t really stand up. The low IV trades do well. But we have to wait for a few more tests to be sure their effect is due to the low IV trades and not being propped up by other high-IV trades. IVs Less Than Threshold Now lets look at the reverse situation What if we place an upper threshold on the entry IV of a trade. Improvement in Profit Factor by maximum IV levels (IV in columns) Now we can see that the very low IV trades were much harder to come by except for the Front Month. Setting a maximum IV threshold may be a detriment to high delta Front Month trades, but largely the effect is marginal. The Front Month, low IV trades (i. e under 18) appear to perform better than the baseline which provides evidence that there may be good IC trades in low volatility environments. Most of the trades in the second month have marginal effect. But the Third month appears to have non-marginal improvements in trades with IV less than 20. IV Between Thresholds Now we can look at combine a lower and upper threshold and see if any patterns emerge. Improvement in Profit Factor between Bounded IV ranges If you were to only trade within a specific range, lower IV environments would actually give you a boost. There are also some good scenarios in the Front Month with IVs between 25 and 50. If you only want to trade in the very high IV ranges, you will be waiting a long time to initiate a trade, but you are also best advised to use the Back Month trades. From this table we can see the largest improvements are: IV between 13 and 18: Lower Delta in any Month. IV between 18 and 20: Very Low delta front month trades, or lower delta trades in third month. IV between 20 and 30: There is no clear winner. Most trades look marginally impacted. IV between 30 and 50: Low Delta Front Month IV over 50: Third Month trades So8230 can we use this to help pick better positions. Expected Return with bounded IV ranges. Above is a heatmap of the expected returns of all the trades with bounded implied volatilities. Those trades with very low number of trades are circled in red. Each column is colored according the the best and worst performers for that IV range. Note the trend in the back months: high delta trades perform worse and worse as the IV range is increased, barring extreme levels. Today, the IVs of the RUT are 15.3, 16.6 and 17.9 as of this writing. They all fall squarely in the second column. According to this data, it may be most advantageous to enter a Front-Month trade with Deltas between 15 and 22, or a back month trade with deltas below 22. To me, this sort of dispels the belief that there are not good returns in low volatility environments. In fact according to this data, the front month trades in the 13 to 20 delta range out performed those in 20 to 25. Quite the opposite of what I understand many to believe. BUT, these trades are all held to expiration, and that is generally not practiced8230 Conclusion Low IV environments may not be as bad as many seem to claim. In fact the Mid-IV range has historically shown to perform slightly worse. But in either case, IV can be a very useful tool in selecting which month and which strikes to enter. Believe it or not, this test took me quite a while. I thought it was going to be trivial to implement, but I kept finding interesting nuggets to investigate (as well as a lot of refactoring to my codebase). But the effort is worth it and I can8217t wait to test these concepts across a broader base of instruments. Test Files: