Technical Indicator – Fight for Supremacy(기술 지표 – 초능력을 위한 투쟁)

Technical Indicator – Fight for Supremacy(기술 지표 – 초능력을 위한 투쟁)

There are a vast number of technical indicators out there but which ones are best?  Are any of them suitable for use in a mechanical trading model?  Do any of them actually provide value over a buy and hold approach?  In my experience most of the publicly available technical indicators are of little, if any value.  All of our best performing models are build on completely new ideas that deviate from conventional approaches to technical analysis almost entirely.

많은 기술지표가 있지만 어떤 것이 가장 좋은가? 그것들 중 기계적인 거래 모델에 사용하기에 적합한 것이 있는가? 그 중 실제로 매입 및 보유 접근법보다 가치를 제공하는 것이 있는가? 내 경험에 비추어 볼 때, 공개적으로 이용할 수 있는 기술적 지표의 대부분은 가치가 있다 하더라도 거의 없다. 우리의 모든 최고 성능 모델은 거의 전적으로 기술적 분석에 대한 기존의 접근 방식에서 벗어나는 완전히 새로운 아이디어에 기반을 두고 있다.

But questions remain: what length of moving average provides the best signals?  Is it better to use a simple or exponential moving average?  Quality answers to these questions are few and far between (아주 드문) and often the process people use to establish such answers are majorly flawed.(결함이 있는)

그러나 질문은 여전히 남아 있습니다. 이동 평균 길이는 가장 좋은 신호를 제공합니까? 단순 또는 지수 이동 평균을 사용하는 것이 더 낫습니까? 이러한 질문에 대한 질적 답변은 거의 없으며, 종종 사람들이 그러한 답변을 설정하는 데 사용하는 프로세스에 큰 결함이 있습니다.

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Common Flaws in Testing Technical Indicators and Systems(기술지표 및 시스템 테스트의 공통결점)

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• Curve Fitting – only Testing on one Stock or Index (usually the S&P 500)

커브 피팅 – 단일 재고 또는 인덱스에서만 테스트(일반적으로 S&P 500)

 Even if a test period covers many years of data to only test one index will produce results that fit that curve.  Also the US market has been one of the top performers over the last 100 years but will it be a top performer over the next 100?  Japan has experienced a bear market over the last 20 years so vicious(잔인한) that it has seen the the Nikkei 225 down over 80% from its peak.  To get an accurate idea of the effectiveness of an indicator it must be tested on several unrelated securities across the full spectrum(범위) of performance possibilities

시험 기간이 여러 해 동안의 데이터를 하나의 테스트에 포함 하더라도  하나의 지표가 그 곡선에 맞는 결과를 산출할 것이다. 또한 미국 시장은 지난 100년 동안 최고의 실적자 중 하나였지만, 앞으로 100년 동안 최고의 실적자가 될 것인가? 일본은 지난 20년간 니케이 225 지수가 최고치보다 80% 이상 하락할 정도로 약세를 보여 왔다. 지표의 효과에 대한 정확한 이해를 얻으려면, 성능 가능성의 전체 범위에 걸쳐 관련 없는 여러 증권에서 시험해야 한다.

• Testing A Range Of Individual Securities 

(개별증권 범위 테스트)

There are several misleading factors that come from testing a range of individual securities, the most troublesome one being the survivor-ship bias.  If I was to test a random selection of stocks then one necessary criteria would be to select from a group of stocks that had been around long enough to provide adequate data for testing.  But by selecting from stocks with enough data I would only be selecting randomly from stocks that had survived over that period and would be ignoring those that failed or had been de-listed.  This is not how things work in the real world and would produce artificially inflated results..Another challenge with testing idividual securities is choosing the sellection criteria for which stocks to include.  At which point should a cut off be made based on price, volume, market cap etc?  Some stocks are going to have an excess or lack of volatility and there may be a large amount of noise in the data.  This will make it difficult for even the best technical indicators to produce profitable signals and to limit losses.

개별 증권의 범위를 시험할 때 생기는 몇 가지 오해의 요인들이 있는데, 가장 골치 아픈 요인은 생존자-선박 편향이다. 만약 내가 무작위로 선택한 주식을 시험한다면, 한 가지 필요한 기준은 테스트를 위한 적절한 데이터를 제공할 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 존재했던 주식군 중에서 선택하는 것이다. 그러나 충분한 자료가 있는 주식 중에서 선택함으로써 나는 그 기간 동안 살아남은 주식 중에서 무작위로만 선택하고 실패했거나 상장폐지된 주식은 무시하고 있을 것이다. 이것은 현실에서 일이 돌아가는 방식이 아니고 인위적으로 부풀려진 결과를 만들어 낼 것이다.개별 증권을 시험하는 데 있어 또 다른 어려움은 주식을 포함할 선택 기준을 선택하는 것이다. 가격, 물량, 시장 상한 등을 기준으로 어느 지점에서 차단을 해야 하는가? 일부 주식은 변동성이 과도하거나 부족할 것이며 데이터에 큰 소음이 발생할 수 있다. 이렇게 되면 아무리 우수한 기술지표라도 수익성 있는 신호를 만들어 내고 손실을 제한하기 어렵게 된다.

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A Less Flawed Method(덜 결함이 있는 방법)

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There is no perfect way to test an indicator or system using historical data because past performance is no guarantee of future results.  However the markets are driven by human emotion and crowd psychology.  I believe that this behavior follows repeated patters and that effective historical testing can identify these patterns.  In this way we can look to the past for an indication of the likely future.

과거 성능은 미래의 결과를 보증할 수 없기 때문에 과거 데이터를 사용하여 지표나 시스템을 테스트할 완벽한 방법은 없다. 그러나 시장은 인간의 감정과 군중심리에 의해 움직인다. 나는 이러한 행동이 반복적인 패터리를 따른다고 믿으며 효과적인 과거시험이 이러한 패턴을 식별할 수 있다고 믿는다. 이런 식으로 우리는 미래에 대한 징후를 찾기 위해 과거를 볼 수 있다.

In an attempt to be more effective at identifying patterns that are likely to repeat as opposed to coincidental repetition of behavior from the past, we will test across several global indexes that have many years of accurate data available.  This way there is no survivor-ship bias and each indicator can be tested through varying market types.  Here is a list of the 16 global indexes that will be used for the testing process along with the data range for each:

과거의 우연한 동작 반복과 반대로 반복 될 가능성이있는 패턴을보다 효과적으로 식별하기 위해 수년간 정확한 데이터를 사용할 수있는 여러 글로벌 지수를 테스트합니다. 이러한 방식으로 생존자 선입견이 없으며 다양한 시장 유형을 통해 각 지표를 테스트 할 수 있습니다. 다음은 테스트 프로세스에 사용되는 16 개의 글로벌 인덱스 목록과 각 데이터 범위입니다.

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That is a total 109,539 days or 300 years* of data covering extended bull, bear and crab markets.  I am confident that due to the size of this data sample identifying the best parameters for each indicator through brute force of testing them all will not result in curve fitting and the statistics obtained will provide an accurate platform for a bare knuckle, Technical Indicator – Fight for Supremacy.^

이는 확장 된 황소, 곰 및 게 시장에 대한 총 109,539 일 또는 300 년 *의 데이터입니다. 나는이 데이터 샘플의 크기 때문에 각각의 지표가 테스트의 무차별 대입을 통해 가장 좋은 매개 변수를 식별하기 때문에 곡선 맞춤을 얻지 못할 것이며 얻은 통계는 베어 너클을위한 정확한 플랫폼을 제공 할 것이라고 확신합니다. 최고를 위해. ^