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Embora o Yahoo! O serviço suporta valores de taxas múltiplas de um pedido, esta classe ainda não suporta esta funcionalidade ainda.
Tão fácil de usar, mesmo um bebê pode descobrir o que a moeda dele está negociando.
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Como pode obter & # 39; USDJPY & # 39; (taxas de câmbio) com pandas e financiamentos do yahoo?
Estou aprendendo e usando pandas e python.
Hoje, estou tentando fazer uma tabela de taxa fx, mas recebi um problema com a obtenção do pricess de 'USDJPY'.
Quando eu recebo um preço de 'EUR / USD', código como este.
Mas quando escrevi.
A mensagem de erro vem assim:
C: \ Anaconda \ lib \ site-packages \ pandas \ io \ data. pyc no DataReader (nome, data_source, start, end, retry_count, pausa) 70 return get_data_yahoo (symbols = name, start = start, end = end, 71 adjust_price = False, chunksize = 25, ---> 72 retry_count = retry_count, pausa = pausa) 73 elif data_source == "google": 74 return get_data_google (symbols = name, start = start, end = end,
C: \ Anaconda \ lib \ site-packages \ pandas \ io \ data. pyc em get_data_yahoo (símbolos, start, end, retry_count, pause, adjust_price, ret_index, chunksize, name) 388 "" "389 return _get_data_from (símbolos, iniciar , final, retry_count, pausa, -> 390 adjust_price, ret_index, pedaços, 'yahoo', nome) 391 392.
C: \ Anaconda \ lib \ site-packages \ pandas \ io \ data. pyc em _get_data_from (símbolos, start, end, retry_count, pause, adjust_price, ret_index, chunksize, fonte, nome) 334 # Se um único símbolo, (eg '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' 'AAPL', 'MSFT']) 338 elif isinstance (símbolos, DataFrame):
C: \ Anaconda \ lib \ site-packages \ pandas \ io \ data. pyc em _get_hist_yahoo (sym, start, end, retry_count, pausa) 188 '& amp; g = d' + 189 '& amp; ignore =.csv') -> 190 retorna _retry_read_url (url, retry_count, pause, 'Yahoo!') 191 192.
C: \ Anaconda \ lib \ site-packages \ pandas \ io \ data. pyc em _retry_read_url (url, retry_count, pausa, nome) 167 168 raise IOError ("after% d tries,% s did not" -> 169 " devolver um 200 para url% r "% (retry_count, name, url)) 170 171.
Outras moedas como "GBPUSD" também têm o mesmo problema.
Você pode resolver este problema?
Você tem alguma idéia de obter 'USDJPY' do yahoo ou do google.
O Yahoo Finance não fornece dados históricos sobre as taxas de câmbio (ou seja, não há nenhum link "Preços históricos" no canto superior esquerdo da página, como seria para ações, índices, etc.)
Você pode usar FRED (dados da Reserva Federal de St. Louis) para obter essas taxas de câmbio.
ou a maneira mais direta.
Uma lista de toda a taxa de câmbio que FRED tem dados diários para pode ser encontrada aqui: research. stlouisfed / fred2 / categories / 94.
O Yahoo Finance não fornece dados históricos sobre as taxas de câmbio.
Sim, sim, mas não em taxas cruzadas. Todos vs a Lista de USD das taxas de câmbio do Yahoo USD.
A Autoridade Monetária Confiável do Mundo.
Como a nossa versão antiga? Definir para região global. X.
XE Currency Tools.
Análise do mercado XE.
Edição asiática.
O dólar perguntou brevemente após o maior CPI central e sólido dos EUA. Leia mais & # X25B6;
Edição européia.
O dólar permaneceu em uma aderência amaciante, com o estreito. Leia mais & # X25B6;
Edição norte americana.
O euro reagiu a novos aumentos nas notícias de um avanço. Leia mais & # X25B6;
Perfis de moeda popular.
Obter uma conta XE.
Acesse serviços XE premium como Alertas de Taxa. Saiba mais ▶
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Acesse programaticamente as taxas de câmbio de Yahoo Finance by Date.
Eu achei a resposta a esta pergunta muito útil, mas eu também gostaria de obter taxas de câmbio para datas no passado, não apenas as taxas de câmbio atuais. Estou escrevendo um aplicativo para iPhone que usa a taxa de câmbio para calcular dinheiro feito de vendas em diferentes países.
Alguém sabe como fazer isso para outras datas? OBRIGADO!
Para recuperar dados históricos das taxas de câmbio, você não pode usar o Yahoo Finance. Sua API só oferece dados históricos de ações. Por exemplo, para APPLE entre 1 de abril de 2003 e 30 de julho
Então, no seu caso, você precisa cavar em outro lugar. A única outra API principal disponível é OpenExchangeRate: openexchangerates / documentation # historical-data.
Importante: A partir do final de agosto de 2018, você precisará de um ID de aplicativo para consultar a API de Taxas de Câmbio Abertas - é grátis para uso pessoal e barato para aplicativos e usos comerciais.
Outra opção:
Você poderia usar isso: Dados históricos Forex gratuitos e, em seguida, use o Yahoo Finance (Taxas de câmbio) a cada dia (na sua conveniência) para construir uma tabela atualizada com todas as taxas de moeda necessárias.
O FED oferece dados históricos de muitas taxas de câmbio. Veja o Programa de Download de Dados para recuperar dados históricos (csv, xls, xml). Você pode adaptá-lo às suas necessidades.
Na verdade, existe uma maneira de obter dados históricos de taxas de câmbio gratuitamente do Yahoo Finance.
ou através da consulta YQL como.
Você também pode usar ichart. finance para moeda. Use-o exatamente como Romain sugeriu para ações. Para o dólar norte-americano para o Won sul-coreano, por exemplo, use o símbolo "KRW = X" na sua consulta, ou seja, em vez de s = AAPL, use s = KRW = X.
Se você gostaria de usar a API JSON, então eu sugeriria usar esta API Forex Exchange, que está usando a taxa do Yahoo Finance.
Eu implementei isso para alguns dos meus clientes, até agora não foram relatadas nenhuma edição desta API de troca de moeda, embora seja uma API de troca de moeda gratuita.
Câmbio monetário.
Taxas de câmbio em linha.
Você está aqui.
Preço do estoque do Yahoo.
Preço do estoque do Yahoo - super ultramoderno e gráfico de precisão Yahoo Stock Price, atualizado em tempo real, e exibe cotações ao vivo Yahoo, no qual você pode negociar online na Bolsa de Valores!
Risco / Retorno Yahoo Stock.
A empresa americana Yahoo! Inc. Foi fundado por David Filo e Jerry Yang em 1994. A Corporação possui um motor de busca popular e desenvolve sua própria gama de serviços, que estão integrados no portal Yahoo! Diretório.
No início de 2018, a capitalização do Yahoo! foi avaliado em 18,9 bilhões. Dólares. Desde então, o aumento observado no valor do estoque. Em janeiro de 2018, a capitalização da corporação aumentou e ascendeu a mais de 24, 02 bilhões. Dólares, e até meados da primavera do 2018º Yahoo! a capitalização atingiu 27,98 bilhões. No primeiro trimestre de 2018, o lucro líquido da empresa aumentou 36% em relação ao mesmo período de 2018.
Ações de Yahoo! negociado na Bolsa de Valores NASDAQ. Os investidores privados dispõem de ações ordinárias ordinárias do emissor. O número de ações da empresa em circulação é de 1.213.749.000.
Os comerciantes e os investidores podem ganhar no Stock Yahoo usando instrumentos modernos de troca de ações, tais como: Contratos de Diferença (CFD) e Futuros em ações do Yahoo.
Série de estratégia de negociação da Quantpedia
Estamos muito entusiasmados com a possibilidade de anunciarmos que a partpian começou a publicar séries de artigos onde analisarão profundamente algumas das estratégias sugeridas pela Quantpedia.
Nós pensamos que Soeng Lee de Quantopian fez um trabalho muito bom com um primeiro artigo, então queríamos apenas apontar esse artigo para você como algo interessante para ler para pessoas com interesse em "quot trading". Clique em um & quot; Exibir caderno & quot; botão para ler uma análise completa:
Os ganhos são um evento altamente estudado com grande parte do alfa nas estratégias tradicionais de ganhos esticadas. No entanto, a pesquisa aqui sugere que existe algum nível de previsibilidade em torno de ganhos e ações corporativas (anúncios de recompra). Para validar os autores & # 39; pesquisa, Soeng Lee de Quantopian tenta uma implementação OOS dos métodos utilizados no documento Amini & Singal. Ele examina as recompras de ações e os anúncios de ganhos de 2018 até 2018, encontrando resultados semelhantes aos autores com retornos positivos de 1.115% em uma janela de (-10, +15) em torno dos ganhos. Os resultados são válidos para diferentes janelas de tempo (0, +15) e critérios de seleção de amostra.
A Soeng encontra os maiores retornos positivos para ganhos que são (5, 15) dias após um anúncio de recompra (retorno anormal de 2,67%). Além disso, o estudo principal da Amini & Singal foi focado em recompras superiores a 5%. No entanto, o teste de robustez que incluiu todas as recompras parece superar o estudo principal. O teste em relação às recompras 1.
30 dias antes de um anúncio de ganhos também ter melhor desempenho do que o 16.
Critérios de 31 dias (como sugerido em Amini & Singal) com um tamanho de amostra maior.
A curva de eqüidade fina da Opspian OOS parece realmente promissora:
A análise deste Quantopian é a primeira série mais longa de artigos. Já estamos ansiosos para o próximo.
Série de estratégia de negociação da Quantpedia
A Série de Estratégia de Negociação da Quantpedia até agora examinou três diferentes estratégias de negociação baseadas em ganhos. Como um exemplo do que pode ser feito com a pesquisa que você encontra lá ou em qualquer outro lugar da comunidade, Matthew Lee criou 3 variações diferentes.
Aqui é um resumo rápido das estratégias usadas neste tópico:
Reversões durante os anúncios de ganhos por Nathan Wolfe - Eric C. Então, do MIT e Sean Wang da UNC mostram que as reversões anormais de retornos de curto prazo ocorrem durante o período que imediatamente envolve anúncios de ganhos. Eles supõem que essa reversão resulta de fabricantes de mercado. resposta a um desequilíbrio de demanda temporário, pois eles mudam temporariamente o preço da ação para superar o desequilíbrio. (Algoritmo + Notebook + Tearsheet)
Você pode encontrar as variações anexadas a este tópico. Copie, clone e divirta-se!
Reversão de PEAD + retornos de 5 dias Reversões Rolling Rebalance.
1. Todos os dias, execute um encanamento para ações, selecionando ações de q500 no décimo superior da surpresa de ganhos anteriores (shorts) e o decil menor de surtos de ganhos anteriores (longs) e o quintil superior de retornos e ações de q1500 no topo Dele de retornos de 5 dias (shorts) e decil menor de retornos de 5 dias (longs).
2. Incrementar os tempos de espera para cada ação mantida no portfólio, apenas mantendo ações para as quais o tempo de espera & lt; context. days_to_hold.
3. Abra novas posições longas / curtas para os estoques gerados pelo pipeline, distribuindo igualmente o portfólio entre todos os longos / shorts atualmente mantidos.
4. Feche as posições para os estoques que foram mantidos para & gt; context. days_to_hold.
Este algoritmo é uma implementação de estratégia combinada usando este documento sobre o Reversão de PEAD em combinação com este artigo sobre inversões de retorno de notícias, alavancando a reversão de PEAD encontrada após anúncios de ganhos, juntamente com reversões baseadas em lookbacks de retorno de 5 dias.
* Observe que esse algoritmo usa o indicador LagESurp, em vez do indicador LagEaRet mais forte para Earnings Surprise.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Reversão de PEAD + retornos de 5 dias Reversões + Retenção de ganhos Rebalanceamento de rolamento.
1. Todos os dias, execute um encanamento para ações, selecionando ações de q500 no décimo superior da surpresa de ganhos anteriores (shorts) e o decil menor de surtos de ganhos anteriores (longs) e o quintil superior de retornos e ações de q1500 no topo decomposição de retornos de 5 dias (shorts) e duto mais baixo de retornos de 5 dias (longs) e recompras em uma janela de dia [-15, 0] antes de anúncios de ganhos (longs).
2. Incrementar os tempos de espera para cada ação mantida no portfólio, apenas mantendo ações para as quais o tempo de espera & lt; context. days_to_hold.
3. Abra novas posições longas / curtas para os estoques gerados pelo pipeline, distribuindo igualmente o portfólio entre todos os longos / shorts atualmente mantidos.
4. Feche as posições para os estoques que foram mantidos para & gt; context. days_to_hold.
Este algoritmo é uma implementação da estratégia combinada usando este artigo sobre o Reversão de PEAD em combinação com este artigo sobre reversões de retorno de notícias e este artigo sobre a previsibilidade de ganhos, alavancando a inversão de PEAD encontrada após anúncios de ganhos, juntamente com reversões com base em lookbacks de retorno de 5 dias e previsibilidade do anúncio de ganhos com base em recompra.
Observe que este algoritmo usa o indicador LagESurp, em vez do indicador LagEaRet mais forte para Earnings Surprise.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
PEAD Reversal Rolling Rebalance w / Bonds.
1. Todos os dias, execute um pipeline para ações no Q500, selecionando o decil superior de surtos de ganhos anteriores (shorts) e o decil mais baixo de surtos de ganhos anteriores (longs)
2. Incrementar os tempos de espera para cada ação mantida no portfólio, apenas mantendo ações para as quais o tempo de espera & lt; context. days_to_hold.
3. Abra novas posições longas / curtas para os estoques gerados pelo pipeline, distribuindo igualmente o portfólio entre todos os longos / shorts atualmente ocupados.
4. Feche as posições para os estoques que foram mantidos para & gt; context. days_to_hold.
5. Preencha o intervalo de alavanca entre a alavanca atual e a alavanca desejada com títulos de longo prazo.
Este algoritmo é uma implementação da estratégia encontrada neste documento por Milian, alavancando a reversão de PEAD encontrada após anúncios de ganhos.
Este algoritmo também utiliza títulos de longo prazo para preencher o portfólio em dias sem anúncios de ganhos.
Observe que esse algoritmo usa o indicador LagESurp, em vez do indicador LagEaRet mais forte.
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Eu estou vendo algum erro parcialmente preenchido na ordem enquanto faz o teste anterior ao algoritmo acima.
Eu estou vagando se você vir o mesmo erro?
Não parece que sejam erros, mas avisos de que suas ordens foram parcialmente preenchidas.
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Não parece que sejam erros. Esses são avisos de que suas ordens foram parcialmente preenchidas.
Eu acredito que os algos tentam sair dessas posições até que você não tenha mais posições nelas, veja o trecho de código abaixo que foi tirado das estratégias acima (e você pode encontrar outras nas demais se essa exata não está lá):
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Deixou de testar o Rebalanço de rolamento de reversão PEAD com ligações.
NoDataAvailable: Backtest começou em 2018-01-04 e terminou em 2018-11-18, mas alguns dos conjuntos de dados solicitados não possuem dados para este tempo. Os conjuntos de dados são: eventvestor. earnings_calendar_free: start = 2007-01-01, end = 2018-12-04. Seu backtest deve começar em ou após: 2007-01-01 e terminar em ou antes: 2018-12-04.
Ocorreu um erro de tempo de execução na linha 75.
Conjuntos de dados premium fornecem um período de amostra grátis e um período de tempo para o qual você precisa se inscrever. No caso do calendário de ganhos do EventVestor, você tem acesso gratuito até dois anos atrás (2018-12-04 conforme indicado pela mensagem de erro). Para executar um backtest para o período de tempo até 2018-11-18 conforme você tentou, você precisa se inscrever no conjunto de dados em quantopian / data / eventvestor / earnings_calendar.
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No que diz respeito ao artigo, "Reagindo em excesso a uma História de Reação", também estou encontrando resultados semelhantes usando um estudo de evento. No entanto, gostaria de fazer a pergunta sobre a maneira correta de fazer o estudo dos eventos. A maneira como eu fiz isso é agregando através de 2 dimensões: agregação de seção transversal e agregação de tempo. Por exemplo:
empresa 0 -1.0% 10.0% 2.0%
firma 1 0,0 -5,0 -1,0.
empresa 2 0,0 12,0 3,0.
empresa n 2.0 -6.0 -2.0.
O dia 0 é a data do anúncio de ganhos.
O retorno anormal (AR) é calculado em média por dia em todas as empresas e o CAAR é a soma dos AR durante os 3 dias. Esta metodologia concorda com o grupo em estudos de eventos? Se assim for, também vejo uma deriva, ainda assim, para provar se estatisticamente significativo, mas se a surpresa dos lucros é negativa e os retornos anormais em torno de [-1,0,1] são negativos que, em média, após 5 dias, os retornos anormais começam a derivar. Curioso o que as pessoas pensam sobre isso?
Tem um bom modelo para um estudo de eventos escrito por Seong, com melhorias de nossa comunidade.
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Oi Seong Lee, obrigado por compartilhar!
Como os retornos da 1ª variação (reversão de PEAD + 5 dias retorna o Rebalanceamento de reversões) nos últimos anos (2018-05 a 2018-12)?
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Oi, perguntando se você pode ajudar no estudo de eventos. Criar janela de eventos como data de anúncio de ganhos +/- dias extras. Quanto à agregação, agrupo as empresas que obtiveram ganhos na mesma data e calculo retornos anormais, digamos o evento T. No entanto, se a próxima data de lucro for T + 1, novamente, agrupar as empresas que obtiveram ganhos na mesma data e calcular retornos anormais. No entanto, se eu quisesse obter os retornos anormais médios, como eu combinaria esses dois grupos como um para ver o estudo do evento? Os dois janelas de eventos se sobrepõem e penteá-los, eu acho que seria incorreto? Qualquer sugestão seria útil. obrigado.
No caso de alguém ficar tentado pela linha suave e à direita curva da Variação 1, aqui está um backtest mais recente do mesmo algoritmo.
Eu não tenho nenhuma experiência de troca ao vivo, e é por isso que eu venho com esta pergunta. Tenho 20k na minha conta IB. Quero rever o algoritmo acima (digamos, Variação 1) na postagem para negociação ao vivo, aqui estão duas perguntas:
(1) que dados devo subscrever de quantopian no mínimo para economizar meu custo? (2) Se eu não encomendou dados usados no código, a plataforma Quantopian dá um aviso quando eu tento lançá-lo para negociação ao vivo?
Eu acho que não será problema se eu ordenhar "pacote de dados do pipeline", o que é muito caro para mim. Eu vi o código importando dados da Zacks e do Eventvestor. Mas, eu também não sei qual serviço do Eventvestor é particularmente necessário neste código. Obrigado.
Parece que Variation 1 usa:
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Seria possível usar isso no Robinhood de alguma forma, pois só pode manter posições longas no Robinhood?
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Série de estratégia de negociação da Quantpedia
A existência de reversões de retorno de curto prazo para ações tem atraído a atenção de muitos pesquisadores financeiros.
Em 1990, Bruce Lehmann descobriu que, durante o período de 1962 a 1986, os estoques nos maiores retornos da semana anterior geralmente apresentavam retornos negativos na semana seguinte. Em seu estudo, ele descobriu que as estratégias contrárias (escolhendo passado perdedores e vencedores) geraram retornos anormais de mais de 2% a cada mês. No mesmo ano, Jegadeesh descobriu que as reversões de curto prazo existem ao longo do horizonte de 1 mês. Essas reversões de curto prazo de 1 mês são por que muitos pesquisadores acadêmicos geralmente usam uma medida de impulso de 2-12 (retornos nos últimos 12 meses, excluindo o anterior) ao examinar o impulso.
Os pesquisadores apresentaram uma série de teorias para tentar explicar as reversões de curto prazo. Lehmann atribuiu o fenômeno ao viés cognitivo levando à ineficiência do mercado, enquanto outra série de estudos citou as fricções da microestrutura do mercado (lance-perguntar o salto) como a causa.
Este caderno serve para analisar os achados sobre as estratégias de reversão média transversal abrangidas em vários documentos, durante um período fora da amostra, de 12-01-2018 a 12-01-2018. O estudo é feito em duas partes.
A Parte 1 aborda especificamente uma revisão das estratégias gerais contrárias destacadas por Lehmann e Jegadeesh. A Parte 2 abordará estratégias contrárias mais avançadas e recentemente descobertas que nos são fornecidas pela Quantpedia.
Nosso universo é definido como ações no Q1500 - Uso o Q1500 como proxy devido à liquidez e ao alto limite de mercado da maioria dos estoques no universo.
No meu caderno, acho que a utilização de um grupo de deixas com base em um retorno de retorno de 13 dias está correlacionada com retornos médios de 13 dias, com o deixo mais baixo / mais alto apresentando um pouco acima / abaixo do nosso benchmark de mercado SPY e Q1500 com spread médio de 1,6% por trimestre. A implementação real das estratégias de reversão de curto prazo sofre devido à alta atividade comercial necessária para reequilibrar o portfólio. Devido a isso, as descobertas em muitos trabalhos de pesquisa não refletem a verdadeira rentabilidade das estratégias de reversão de curto prazo.
E enquanto o desempenho está abaixo do mercado, é de notar que essa estratégia é longa / curta, em comparação com apenas um período longo (o que é o SPY). Então, se quisermos comparar o desempenho total dessa estratégia, devemos comparar a única reversão do "decile de ações perdedor". Com isso dito, essa estratégia longa / curta tem uma porcentagem de .84 e volume relativamente baixo.
Esta série de duas partes serve como um olhar sobre o desempenho das estratégias de reversão média transversal nos últimos anos. Eu encorajo os leitores interessados nessas estratégias para expandir minha análise sobre os dados gerados neste notebook e experimentar com a otimização da construção de portfólio para essas estratégias. Historicamente, a maioria das estratégias de reversão de curto prazo exploradas por pesquisadores não reproduzem o mesmo desempenho encontrado em estudos durante a negociação ao vivo, devido ao volume substancial de ações negociadas. Mais investigação na construção de uma estratégia para reduzir o volume de negócios da carteira poderia melhorar substancialmente o desempenho de várias estratégias contrárias.
O que é a Série de Estratégia de Negociação da Quantpedia?
A Quantpedia é um recurso on-line para descobrir estratégias de negociação e nos juntamos com eles para oferecer exemplos de estratégia de negociação interativos e de alta qualidade baseados em pesquisas financeiras. Nosso objetivo é que você seja capaz de replicar o processo que usamos aqui para sua própria pesquisa e backtesting.
Onde posso encontrar mais ideias de estratégia comercial?
Você pode encontrar a série completa da Quantpedia aqui junto com outras pesquisas. Além disso, você pode navegar nas estratégias da Quantpedia ou procurar nossos fóruns sobre idéias postadas pelos membros da comunidade. Quer apresentar o seu próprio? Envie sua proposta para SLEE @ quantopian.
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Estratégia de Negociação Contrarária Simples.
Para todas as ações no Q1500US, gere um fator que represente os retornos anteriores por um período de 13 dias de negociação.
Este algoritmo utiliza a API de otimização de portfólio com algumas restrições simples.
O código no algoritmo é comentado para que você possa ver cada restrição que colocamos para a construção do portfólio.
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Bom trabalho. Uma coisa a tentar é concentrar-se em economizar custos de transação através de um foco limitado para as 100 principais empresas mais líquidas / maiores, b) incluindo taxas como custo na otimização (por exemplo, maximizar o alfa após uma estimativa de taxas).
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Série de estratégia de negociação da Quantpedia
Em seu whitepaper, "News-Driven Return Reversals", & quot; Eric C. Então, do MIT e Sean Wang da UNC mostram que as reversões anormais de retornos de curto prazo ocorrem durante o período que imediatamente envolve anúncios de ganhos. Eles supõem que essa reversão resulta de fabricantes de mercado. resposta a um desequilíbrio de demanda temporário, pois eles mudam temporariamente o preço da ação para superar o desequilíbrio.
Nossos amigos da Quantpedia resumem as razões por trás desse fenômeno no seguinte resumo:
Em geral, a reversão no preço de um ativo ocorre devido a investidores & # 39; reação exagerada às notícias relacionadas aos ativos e à correção de preços subseqüente. Nesse caso, o motivo mais provável para o fenômeno, de acordo com os autores, é os fabricantes de mercado aversão ao inventário de riscos que tendem a aumentar drasticamente no período pré-anúncio. Conseqüentemente, os fabricantes de mercado exigem maior remuneração por fornecer liquidez devido a um maior risco e, portanto, elevar os preços, que deverão reverter após o anúncio de ganhos.
Os autores chegaram a sua conclusão com base em dados de 1996 a 2018; Eu tentei replicar seus resultados usando nossos dados de preços e o conjunto de dados do Calendário de ganhos do EventVestor, que abrange de 2007 até o presente. Na minha análise, consegui confirmar a reversão que os autores observaram. Também estudei a robustez da inversão, determinando parâmetros e universidades de estoque que melhoram os retornos da estratégia que So e Wang propuseram.
Como o documento faz, acho evidência de reversão de retornos durante anúncios de ganhos; enquanto o documento testou usando dados de 1996 a 2018, usei dados de 2007 a 2018. A inversão média entre todos os estoques em meus dados é de 0,449%, em comparação com um resultado de 1,448% no documento. Descobri que podemos aumentar razoavelmente a reversão para 0,6%, selecionando empresas com base em um percentil de volume médio mínimo em dólares ou com base em um limite de mercado mínimo.
Detalhes da Estratégia de Negociação.
Para garantir a liquidez, a estratégia limita seu universo às ações do Q500US que estão em ou acima do 95º percentil do volume médio de dólar entre todas as ações da plataforma. Um dia antes de cada anúncio de ganhos para cada empresa, o algoritmo determina o quintil de retorno de 5 dias do estoque em todas as ações. Como a reversão é esperada, o algoritmo é curto no estoque se ele estiver no quintil mais alto e longo se ele estiver no quintil mais baixo. As posições geralmente são mantidas por um dia.
N. B .: Como resultado da otimização de parâmetros, esta estratégia pode ser superada.
Anexado é o passo a passo e a validação OOS do estudo original (Hit & quot; Clone Notebook & quot; ver uma análise completa).
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Eu só posso executar o backtest até 2018, por que isso?
Este algoritmo usa o conjunto de dados do Calendário de ganhos do EventVestor para anúncios de ganhos de tempo. É um conjunto de dados premium que está disponível por US $ 5 / mês, o que lhe dá acesso total aos dados para backtesting, negociação ao vivo e envios de concurso.
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Aqui está um backtest da estratégia. A estratégia limita seu universo a esses estoques no Q500US que estão em ou acima do percentil 95 do volume médio de dólar entre todas as ações na plataforma. Um dia antes de cada anúncio de ganhos para cada empresa, o algoritmo determina o quintil de retorno de 5 dias do estoque em todas as ações. Como a reversão é esperada, o algoritmo é curto no estoque se ele estiver no quintil mais alto e longo se ele estiver no quintil mais baixo. As posições geralmente são mantidas por um dia.
Para assinantes não premium, você pode executar o backtest até agosto de 2018.
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Finalmente, aqui é uma folha de lágrimas do Pyfolio rodada no backtest.
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Realmente gostei de passar pelo seu processo de pesquisa na verificação. Foi bastante completo e um olhar inspirador na busca por alfa real.
Eu aprecio você compartilhando isso! Eu já estou tentando pensar em fatores que podem ser usados para melhorar esta estratégia - o enredo subaquático torna um pouco assustador o comércio.
Gostei da sua exploração da decaimento alfa. Eu ia clonar seu livro de pesquisa e começar a explorar em que dimensões o alfa decai. Você conhece alguns bons papéis sobre a deterioração alfa? Eu estou bastante curioso com a aparência da curva de decaimento (e se ela tiver uma sobreposição e o sinal reverterá).
O enredo subaquático mostra que esta estratégia precisa de um pouco de refinamento. Saindo disso, aqui é um teste completo de backtest de 2018.
2018 para que você possa ter um vislumbre de como ele foi executado até o presente dia. Os resultados são consistentes com as tendências do backtest, o downdown ainda é um pouco alto.
Isso usa a versão premium do Datafeed do calendário de ganhos do EventVestor & # 39; s.
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Nathan Wolfe: trabalho incrível, por sinal, você pode retornar a distribuição de retorno por longo / curto conosco?
Eu me pergunto qual direção de sobre-reação pode gerar mais ganho.
Quando eu tentei viver o comércio deste em Q, recebi o seguinte erro e não posso iniciar o algo:
IndexError: index -1 está fora dos limites para o eixo 1 com tamanho 0.
Ocorreu um erro de tempo de execução na linha 45.
Alguém pode ajudar? Obrigado.
Obrigado por trazer a questão. Nós estamos conscientes do problema e estamos trabalhando em uma correção de bugs, nós o manteremos informado quando descobriremos mais.
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Oi Mathew, o problema foi detectado há mais de 2 semanas e eu, por um lado, também criei preocupações sobre isso. Uma vez que não existem outros calendários de negociação, você tem uma linha de tempo sobre quando o problema pode ser resolvido? Gostaria de saber se eu deveria cancelar o conjunto de dados de recompra para o qual pago um prémio. Além disso, devo começar a pensar sobre como importar meu próprio calendário de ganhos através de algum servidor externo e hack CSV se a solução for demorada demais?
Obrigado por abordar o problema e estamos trabalhando o mais rápido possível para corrigir o problema. Eu entendo a frustração que vem. Nós estamos testando a solução internamente e assim que esse processo for concluído, a questão que você verá com o calendário de ganhos deve ser resolvida.
Eu não vi o mesmo problema para autorizações de recompra, mas estou feliz em solucionar problemas com você se você tiver problemas.
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Seong, obrigado pela sua rápida resposta. Por favor, não me interprete mal, não me queixei sobre o problema que seria bobo de mim, eu só queria que a linha do tempo fosse um pouco mais clara para que eu pudesse julgar se vale a pena gastar tempo em rotas alternativas no ínterim ( servidor externo e outras coisas).
O conjunto de dados de autorização de recompra é perfeitamente perfeito por conta própria, mas quase não é útil se o calendário de ganhos não estiver operacional.
Obrigado novamente por suas respostas rápidas.
Obrigado por entender a Peyman e entender totalmente no conjunto de dados de autorizações de recompra.
Eu irei a você pessoalmente, juntamente com a criação de um PSA maior, uma vez que a questão dos ganhos seja corrigida.
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Obrigado pela sua paciência. Uma correção deve estar em vigor agora, então me avise se você vê alguma coisa.
Nós iremos fazer uma pausa com os ganhos depois disso, mas fique atento para mais!
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Clonei o algo. Mas quando eu começar o backtesting, recebi muitos erros como:
. ValueError: resposta incorreta: a computação falhou com a mensagem: AssertionError: File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/server/server. py" ;, linha 643, no compserver ** compute_kwargs ), File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/multipledispatch/dispatcher. py" ;, linha 164, no arquivo de retorno de chamada (* args, ** kwargs).
Eu recebi o mesmo erro que Thomas.
ValueError: resposta incorreta: a computação falhou com a mensagem: AssertionError: File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/server/server. py" ;, linha 643, no compserver ** compute_kwargs ), File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/multipledispatch/dispatcher. py" ;, linha 164, no retorno da chamada func (args, ** kwargs) File & quot; / home / databazaar /.venv / lib / python3.4 / site-packages / blaze / computation / core. py ", linha 412, no resultado de cálculo = top_then_bottom_then_top_again_etc (expr3, d4, ** kwargs) Arquivo / home / databazaar /. venv / lib / python3.4 / site-packages / blaze / calculo / core. py ", linha 189, em top_then_bottom_then_top_again_etc return top_then_bottom_then_top_again_etc (expr3, scope4, ** kwargs) Arquivo" /home/databazaar/.venv/lib/ python3.4 / site-packages / blaze / compute / core. py & quot ;, linha 189, em top_then_bottom_then_top_again_etc return top_then_bottom_then_top_again_etc (expr3, scope4, ** kwargs) Arquivo / qua; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/ site-p ackages / blaze / computute / core. py ", linha 153, em top_then_bottom_then_top_again_etc retornar compute_down (expr, * leaf_data, ** kwargs) Arquivo" /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/multipledispatch /dispatcher. py" ;, linha 164, no retorno da chamada func (* args, ** kwargs) File & quot; /home/databazaar/.venv/src/databazaar/databazaar/utils/throttler. py" ;, linha 95, em compute_throttler return_type = & # 39; native & # 39 ;, File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/multipledispatch/dispatcher. py" ;, linha 164, no retorno da chamada func (args, * * kwargs) File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/compute/core. py" ;, linha 412, no resultado de cálculo = top_then_bottom_then_top_again_etc (expr3, d4, ** kwargs) File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/compute/core. py" ;, linha 158, em top_then_bottom_then_top_again_etc expr2, scope2 = bottom_up_until_type_break (expr, scope, ** kwargs) Arquivo & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3 .4 / site-packages / blaze / calcul / core. py & quot ;, linha 301, em bottom_up_until_type_break para i em entradas]) File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/ computar / core. py ", linha 301, para i em entradas]) File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/compute/core. py" ;, linha 325, em bottom_up_until_type_break ** kwargs)> File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/multipledispatch/dispatcher. py" ;, linha 164, no retorno da chamada func (* args, ** kwargs) File & quot; /home/databazaar/.venv/lib/python3.4/site-packages/blaze/compute/sql. py" ;, linha 1038, em compute_up assert names == expr._child. fields.
Esta é a minha primeira postagem aqui, então não seja difícil para mim. Isso parece uma idéia muito interessante, mas, como algumas pessoas apontaram, as retiradas são bastante amplas. Uma possível solução (e talvez ingênua) é acompanhar as retiradas específicas do estoque intra-dia nos dias em que a posição é mantida (t e t + 1) e sair quando a retirada for muito grande. Especificamente:
Para posições longas: acompanhe o pico desde o investimento inicial em t-1 e feche a posição intra-dia se o saque exceder 5% (5% é arbitrário, é claro).
Alguém tem alguma indicação sobre como codificar isso? Sendo um iniciante, não tenho idéia de por onde começar (embora eu tenha lido os tutoriais). Qualquer ajuda será muito apreciada!
Clonei o algoritmo original e o alterei para utilizar a API de otimização lançada recentemente. Diz-me o que pensas.
A essência da estratégia do algoritmo continua a ser a mesma. As únicas mudanças têm a ver com a forma como fazemos pedidos e assumimos posições. Nesta implementação do algoritmo, order_optimal_portfolio (encontrado na API de Otimização) é usado para construir um portfólio, tendo em vista os estoques que desejamos negociar e seus pesos alvo no portfólio. Além disso, isso nos permite aderir a restrições, como a alavanca máxima que podemos tolerar (como visto neste algoritmo) ou se somos ou não estritamente neutros no mercado. O uso de order_optimal_portfolio exige que especifiquemos um universo de ações, que deve ser um objeto iterável. Idiomaticamente, este é o índice de um objeto Pipeline, mas neste caso, porque o código armazena valores mobiliários que estamos considerando em duas colunas diferentes (as colunas longa e curta), construímos o universo combinando essas duas colunas em uma lista.
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Enquanto os ganhos são de fato agrupados em lotes trimestrais, a cauda é amplamente disseminada: é raro ter um dia sem qualquer anúncio de ganhos. Os quantiles são calculados em todo o universo de ações, o que permite ter mais hits do quintil superior / inferior em dias quinhentos, mesmo quando talvez apenas 1 ou 2 ações Q500 estejam reportando.
Isso é muito útil, obrigado por compartilhar.
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Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
Série de estratégia de negociação da Quantpedia
Em seu white paper "Overreacting to a History of Underreaction", Milian explora a possibilidade de que anomalias transversais bem conhecidas possam reverter ao longo do tempo. Especificamente, ele investiga a reversão do efeito PEAD. Ele acha que, contrariamente à pesquisa anterior, os estoques com a surpresa de resultados anteriores mais negativos exibem realmente os retornos mais positivos após o anúncio de ganhos subsequente.
Isso pode ser atribuído à idéia de que os investidores sabem que eles geralmente não reagiram às notícias do anúncio de ganhos (a explicação subjacente para o PEAD). Assim, ao compensar a sua falta de reação, eles reagiram de forma exagerada a surpresas substanciais nas notícias do anúncio de ganhos, posicionando-se em alinhamento com a expectativa do efeito PEAD. Quando o próximo anúncio de ganhos vem, o superlotação dos investidores empurra o mercado além de eficiente, resultando na correção do sentimento dos investidores e uma correlação negativa para as notícias de ganhos da empresa nos dias seguintes.
A Quantpedia resume a possível explicação do artigo para a reversão do PEAD:
O jornal especula que parece que, devido à sua história bem documentada de, aparentemente, reagir negativamente às notícias de ganhos, os investidores agora estão reagindo exageradamente às notícias do anúncio de ganhos. No entanto, a literatura clássica de PEAD (pós-ganhos de propaganda de anúncios) examina principalmente os retornos de portfólio trimestralmente, enquanto este documento acadêmico se concentra em retunamentos de 2 dias, portanto, é provável que o PEAD ainda detém e ambas as anomalias existem simultaneamente.
Eu conduzi um estudo semelhante examinando a reversão no PEAD, em um período de amostra de 2018 a 2018 (em comparação com Milian 2003 - 2018). No geral, eu achei meus resultados serem consistentes com os resultados da Milian, ao considerar um período de espera de 9 dias após o Anúncio de ganhos, em vez de 2.
Descobri que as empresas no décimo mais alto dos ganhos passados surpõem as ações com desempenho inferior no decil menor em -1,78% ao longo de um período de retenção de 10 dias (em comparação com -1,59% ao longo de um período de espera de 3 dias encontrado no documento).
Detalhes da Estratégia de Negociação.
1. Todos os dias, escolha ações no Q500US que tenham anúncios de ganhos no dia seguinte.
2. Vá curto em ações no décimo mais alto de surpresa de ganhos anteriores, longo em ações no menor decil de surpresa de ganhos anteriores.
3. Mantenha-se por um período de 10 dias e feche a posição.
N. B .: Como resultado da otimização de parâmetros, esta estratégia pode ser superada.
Anexado é o passo a passo e a validação OOS do estudo original (Hit & quot; Clone Notebook & quot; ver uma análise completa). A análise de backtest e backtest está anexada ao tópico abaixo.
O que é a Série de Estratégia de Negociação da Quantpedia?
A Quantpedia é um recurso on-line para descobrir estratégias de negociação e nos juntamos com eles para oferecer exemplos de estratégia de negociação interativos e de alta qualidade baseados em pesquisas financeiras. Nosso objetivo é que você seja capaz de replicar o processo que usamos aqui para sua própria pesquisa e backtesting.
Onde posso encontrar mais ideias de estratégia comercial?
Você pode encontrar a série completa da Quantpedia aqui junto com outras pesquisas. Além disso, você pode navegar nas estratégias da Quantpedia ou procurar nossos fóruns sobre idéias postadas pelos membros da comunidade. Quer apresentar o seu próprio? Envie sua proposta para SLEE @ quantopian.
Eu só posso executar o backtest até 2018, por que isso?
Este algoritmo usa o calendário de ganhos do EventVestor e o conjunto de dados das Surpresas de ganhos da Zack para divulgar anúncios de ganhos no tempo e medir surpresas de ganhos, que são dois conjuntos de dados premium.
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Rebalanceamento de rolo de reversão PEAD.
1. Todos os dias, execute um pipeline para ações no Q500, selecionando o decil superior de surtos de ganhos anteriores (shorts) e o decil mais baixo de surtos de ganhos anteriores (longs)
2. Incrementar os tempos de espera para cada ação mantida no portfólio, apenas mantendo ações para as quais o tempo de espera & lt; context. days_to_hold.
3. Abra novas posições longas / curtas para os estoques gerados pelo pipeline, distribuindo igualmente o portfólio entre todos os longos / shorts atualmente mantidos (70/30)
4. Feche as posições para os estoques que foram mantidos para & gt; context. days_to_hold.
Este algoritmo é uma implementação da estratégia acima, alavancando a reversão de PEAD encontrada após anúncios de ganhos.
Observe que esse algoritmo usa o indicador LagESurp gerado pelo conjunto de dados Zacks Earnings Surprise, em vez do indicador LagEaRet mais forte.
EDITAR: Este backtest foi gerado usando a parte premium do EventVestor & # 39; s Earnings Calendar e Zack & # 39; s Earnings Surprises conjuntos de dados. Para clonar um backtest gerado usando a parte livre desses conjuntos de dados, clique aqui.
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Folha de corte do algoritmo acima.
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Clonei esse algo. Enquanto eu executo o teste de volta, recebi um erro. Parece que tenho que comprar os dados?
Este algoritmo usa o EventVestor Earnings Calendar e os Conjuntos de dados de Ganhos de ganhos da Zack, que estão livres de 27 de maio de 2006 - 30 de julho de 2018 a 01 de janeiro de 2007 - 28 de outubro de 2018, respectivamente. Se você quisesse executar este backtest você mesmo, você deve executá-lo dentro dessas datas.
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Ok, isso significa "sem dinheiro sem conversa". :-)
Muito obrigado por isso, coisas muito interessantes.
I cloned your Notebook and tried to run but i get a whole bunch of errors as per screenshot.
Would you know what the issue is?
Any news on the above errors?
Has anyone been able to run Matthew's notebook? I get errors as per above.
Can you post the uncropped error message which you are receiving? We are aware of an issue with the Earnings Calendar dataset, and we're working quickly on a solution.
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This is the full error I receive.
Yup i get same error.
I also get an error. I spot checked the error above against mine and it appears to be slightly different, so I'm including it in a post here.
So when running this:
I'm getting the following error, which is isolated to the create_data method:
Thanks for the comments. The error is a result of a bug with the earnings calendar dataset, and our team is quickly working on the solution. Once the fix is shipped the code in the notebook/algorithm should run fine.
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The problem with the earnings calendar dataset has been fixed. You should now be able to run the notebooks/backtests using earnings calendar data. Sorry for the trouble.
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Would you please explain about why writing 'context. MAX_IN_ONE' in the 'order_target_percent()' function in line 79 and 84 of the code ?
Thanks in advance:)
Thanks for posting your analysis -- very cool.
Can you please explain why you started your analysis & backtesting in 2018 and didn't go back to e. g. 2008? Also, did you experiment with various long/short ratios at all?
Currently, the context. MAX_IN_ONE variable is not utilized (since its value is 1). This variable is modifiable so you can set a threshold of the max % of your portfolio to be allocated in one stock.
I was interested in doing a purely out of sample test. Since the original paper covered 2003-2018, I chose to start my tests in 2018. However, you can easily modify the algorithm/notebook to test back to 2008.
I found that most of my returns were stemming from the long portion of the strategy (hence the 70/30 split). The strategy remains profitable at a 50/50 long short split as well.
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I wonder if this algorithm is significantly overfitted. I ran the algo on Q1500 from 10/6/2018 to 10/26/2018 to capture approximately 4 earnings seasons. The results were less than spectacular.
Sofyan Saputra - The issue with Q1500 is there are 1500 stocks vs Q500 500 stocks (higher caps, less volatility). Q1500 puts have too many positions, and have too much volatility.
Matthew - Thanks for building the algo. It's very good quality and easy to understand. I made few minor tweaks. For one , I found 4 days did much better than 6 days. (what are your thoughts on this) . I also ended subscribing to the full dataset $25 - good price to me.
To some extent, this strategy is overfit as I factored in past performance for picking the hold times and long/short ratio for the strategy. The original paper suggested trading stocks with active options trading - I used the Q500 as a proxy since there is currently no options data available on Quantopian. Thus, I can't speak for the validity of the strategy for different universes of stock selections.
Obrigado! A hold time of 4 days for backtesting could definitely perform better than a 6 day hold strategy. Note that in my notebook, I picked my hold time based off cumulative average returns for each stock (not overall returns for the strategy). So, it's very possible that a 4 day hold period leads to higher backtest results. Imagine the scenario where you are able to purchase a larger portfolio % of a high returning stock S on a day x + 4 , because you sold other stocks on day x . If your hold time were 6 days, you would not be able to purchase as much stock S , and your overall returns would be lower.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece nenhuma opinião em relação à adequação de qualquer segurança ou investimento específico. Nenhuma informação contida neste documento deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou abster-se de qualquer curso de ação relacionado ao investimento, já que nenhuma das empresas atacadas ou nenhuma das suas afiliadas está a comprometer-se a fornecer conselhos de investimento, atuar como conselheiro de qualquer plano ou entidade sujeito a A Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria do Empregado de 1974, conforme alterada, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em capacidade fiduciária em relação aos materiais aqui apresentados. Se você é um aposentadorio individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado a Quantopian sobre se qualquer idéia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não oferece garantias sobre a precisão ou integridade das opiniões expressas no site. Os pontos de vista estão sujeitos a alterações e podem ter se tornado pouco confiáveis por vários motivos, incluindo mudanças nas condições do mercado ou nas circunstâncias econômicas.
This is a great example and I'm working through the code to understand some of the details.
One place of confusion for me is in create_deciles_pipeline() which calculated 'LagEaSurp Decile' and later in create_data() where 'LagEaSurp Decile' is again calculated. Is there a problem with calculating the decile in the create_deciles_pipeline() code or is this due to so some other factor?
It appears that there are two data sets, stock_data and decile_data that may or may not contain the same securities. Can you comment on this?
Obrigado pela resposta. I've been spending a good amount of time looking at methods to exploit trends in earnings reports. This strategy seems to have produced some of the best results I have seen so far.
However, in an actual brokerage, it's costly to do re-balancing frequently because doing so would rack up a lot of slippage and commissions. In your algo, we are rebalancing for each of the many stocks during the course of their 6 day lifespans. So I was looking to do a version of this algorithm which holds the stocks the day before the earnings (2 hours before market close of earnings day) and then exits all of the stocks before opening the next set of new positions (3 hours before market close). This allows us to have the capital to constantly trade earnings without rebalancing a bunch of shares every day. The holding time is only one day, but I assumed this would be enough to capture the earnings move. However, the results are nowhere near as good, even if I use the Q500. See attached backtest.
As a result, I am wondering whether the daily rebalancing is essentially causing a Martingale effect. Whenever the algo incorrectly picks the earnings, the rebalance will add to the position to keep the ratio. So in the course of 6 days, adding to a position repeatedly as it's losing, decreases the cost basis. Since the algo picks significantly more longs, the fact that we were in a bull market means martingaling when a stock is going down will be extremely profitable.
So a few things:
1. Is the algo benefiting heavily from the bull market environment that we have been in and may not hold in the future? Is this martingale-like effect, the reason why a 1 day hold without a rebalance the next day and a wider array of stocks (Q1500) that weren't as bullish as the large cap are significantly less effective?
2. Is there some other way to effectively utilize this strategy without doing more than an opening and closing trade per stock per earnings report? I'm interested in testing it out in a real environment or at least IB paper to see if it actually works. However, for a reasonable amount of money invested in this strategy (e. g. 30K), repeatedly trading one or two shares of many individual stock to do a rebalance, doesn't really make sense.
3. 500% in several years is absolutely insane. I apologize for the skepticism, but if this strategy is real and consistent, wouldn't everyone be clamoring to live trade it or is there some caveat that makes this much less effective in real life?
Great question. The problem with computing the deciles purely in pipeline is that the deciles are recomputed every day. Thus, you have a rolling decile computation (which is not what we want). Instead, I use the decile data computed on the first day of each quarter, and the create_data function computes the decile for each quarter in our time period so our deciles our constant throughout each quarter.
In the actual algorithm, I simplify things by just using the pipeline decile computation at each month. In the notebook however, I try to match the original paper's approach as accurately as possible.
It's my intuition that the viability of exiting positions after one day of holding is heavily influenced by the outcome of the actual earnings announcement. In this strategy, we don't care about the result of the upcoming earnings report (we just happen to know that the PEAD effect is most pronounced during the days following the subsequent earnings announcement, so the reversal will yield the most returns in this period). So, exiting trades on the day/day after of the earnings report is likely a substantially different strategy.
I would recommend checking out the holding time variations graph in my notebook to see my findings on holding periods. If you wanted to make a more market neutral strategy, you could balance the long/shorts at 50/50.
If you wanted to forego the rebalancing, I'd recommend sticking to a hold period of more than a couple days, but tweaking the algorithm to maintain a constant position in all stocks it enters (up to a certain cap).
The key here is that past returns are not indicative of future performance . Clearly, this strategy has performed well in the past couple years. In order to make it a real trading strategy, there is much more analysis to be done and edge cases to handle for actual live trading.
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Also - for anyone interested, here are the results of the backtest for a 2 day hold period.
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I created a version of the algo which forgoes the rebalancing. It has a holding period of two days and it determines the amount per trade by dividing the amount of capital by the number of total earnings that meet our criteria in the next two business days. It will never put more than 20% of the portfolio into a single trade. From the leverage variable plotted, the method seems to do a good job of using a leverage of approximately 1 when there are a lot of earnings reports and less leverage with fewer earnings reports. However, I can't seem to replicate the insane results without doing the rebalancing.
I think a reason for this might be because with the portfolio allotment method, you are going all-in on a single stock when there are no earnings reports. This is visible from the position variable I plotted, which shows for certain weeks there is only 1 company that meet our requirements. A version of the algo without the rebalancing won't benefit from these all-ins, which seems to have been very profitable in the past, but risky going forward.
What's unusual is that the results are not a clear upward profit chart like yours despite having the exact same methodology for entering stocks. Did I make a silly mistake in how I implemented the algo without rebalancing or is there no way to replicate the success of the original algo without the rebalancing and going all in on a single stock during earnings off-season?
First post around here :) So you're fully Amateur warned. This is a very interesting community, glad I found it.
Sofyan, I saw your concerns, so I created some custom data to follow Matt's original algorithm, and also limited MAX_IN_ONE to 0.2. Using the free test period, this tweaked algorithm (still with 70% long, 30% short, 6 day hold) results in 117% return vs Matt's more risky 100% allowed in one stock which returned 380% for the same time frame (backtest results not shown).
In Matt's rebalancing approach with max hold of 2 days, effectively if you started one day with one stock, and the next day expanded into two, you would have 1/2 position owned for one day, 1/2 position for 2 days. This seems to agree with Matt's results that 2 days provided better returns than 1 day. In theory (assuming correct implementation), a hold time of 1 day on the originally coded algorithm has effectively no rebalancing. This provides a return of 154% compared to Matt's original of 380% for the same time frame. This is the backtest shown below.
Even for the 1 year of testing you did above, tuned to 1 day of hold and 20% max per security performs better than your results (returning 92% vs SPY 22%). This would likely suggest a bug or two somewhere in your implementation.
Thanks for the insights Jeff.
The reason, my one day results are different is because immediately after the earnings report, I drop my positions and reopen new ones at market open. This is visible in my schedule functions. Whereas with the original algorithm. if you look at the transaction history, even if "context. DAYS_TO_HOLD = 1", you see multiday transactions. Check out the transaction history of the DAYS_TO_HOLD = 1, you will notice stocks are being held and rebalanced for a whole day before it is let go 2 business days later. It appears DAYS_TO_HOLD needs to be 0 to truly match just holding through the earnings report without rebalancing.
The results are closer when DAYS_TO_HOLD = 0, but I'm also not setting a limit or ratio to the number of longs or shorts I want in my portfolio; instead, I position equally in all positions that meet the requirement. So if there are 10 shorts and 2 longs that meet the LagESurp top/bottom decile requirement, I will invest equally into each stock based off my available capital without regard for portfolio long/short ratio.
Additionally, what I'm seeing with the original algo when it's at DAY_TO_HOLD > 0 and doing rebalancing, is that it is often changing a significant amount of shares to the position right after the earnings report. For example, see this AMT trade. Perhaps this combination of making sure your portfolio is at a specific ratio and adding to a position after the earnings report is what is multiplying the profits to this strategy.
Big props to Matthew for covering this strategy. Ernie Chan just picked it up on his blog a few weeks after Matt did.
Did something break with this? backtest doesn't work for current dates, and performance seems off.
Have you subscribed for the premium version of EventVestor Earnings Calendar dataset? The free version only runs up until a year ago.
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Ohh no I am not, also I ran this backtest further out from 07, and it get's completely crushed with like 75% DD what's the point of this algo? Or is this due to not having premium data?
I cloned the original algorithm and changed it to utilize the recently released Optimize API. Diz-me o que pensas.
This algorithm was updated to make use of the recently introduced Optimize API. The trading strategy remained the same. This iteration altered the method that was used to place orders and construct our portfolio. Portfolio construction was done using the order_optimal_portfolio function. We passed in an objective (a dictionary mapping securities to desired weights in the portfolio), and a universe of stocks we were interested in (an iterable of Equity objects). Something I noted is that when using a leverage constraint in order_optimal_portfolio, I had to surround the function with a try except block. This was to avoid a SolverError from the cvxpy module (a module utilized in order_optimal_portfolio). The error only occurred when using a leverage constraint. I'd love to dig into the bug with the help of the community.
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This is the same version as Jeremy's, but backtested over the free portion of the EventVestor's Earnings Calendar and Zack's Earnings Surprises datasets.
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Here's the algo with:
Gets it more in line with the contest/Q fund requirements.
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