Estratégia de negociação de rotação setorial da faber

Uma estratégia de negociação de rotação setorial que você pode seguir.

Uma estratégia de negociação de rotação setorial que você pode seguir.

Se você assistir a qualquer um dos canais de notícias de negócios por mais de uma hora por semana, é provável que você ouça um especialista dizer que os investidores estão transferindo dinheiro para setores específicos. Eles podem dizer que "o dinheiro está fluindo para fora das finanças e para os estoques de mineração de ouro", por exemplo. Embora pareça que declarações como essa exigem conhecimento real do que os outros investidores estão pensando, esse não é o caso. Às vezes os comentários são baseados em observações de indicadores de fluxo monetário e outras vezes podem ser baseados em um modelo teórico de rotação setorial como o mostrado abaixo.

Este modelo foi popularizado por John Murphy, CMT. Ele tenta amarrar os altos e baixos do ciclo de negócios às mudanças no mercado de ações. Sob este modelo, esperamos que o mercado de ações conduza a economia. Quando a economia está na parte mais baixa da recessão, em outras palavras, quando as condições econômicas estão em seu pior nível, com altos níveis de desemprego, devemos esperar que o mercado de ações esteja em um nível mais baixo e começando a subir. Sob esta teoria, a economia acabará por acompanhar o mercado de ações. De maneira semelhante, um topo do mercado de ações deve se desenvolver quando a economia está forte e o desemprego está baixo. Esse modelo explica o ditado popular de que “os mercados em alta escala afloram a uma parede de preocupação”. Más notícias econômicas criam a má notícia que um mercado altista ignora. Também explica por que “boas notícias são más notícias” para o mercado, já que boas notícias econômicas prevalecem quando o mercado está nos primórdios de um mercado em baixa.

Na figura acima, no topo do modelo estão os nomes dos setores que devem se sair bem com base em onde a economia está no ciclo de negócios. À medida que os mercados caem, os investidores inteligentes estão olhando para frente e comprando. Esperamos que os estoques de tecnologia fiquem baixos e liderem o caminho mais alto. Quando ficar claro que a economia está em recuperação, os investidores devem se transformar em ações industriais, já que essas serão as empresas que devem se sair bem em uma expansão econômica. À medida que as indústrias se tornam supervalorizadas, a rotação continua com um movimento para os estoques de energia e as empresas básicas de consumo, como empresas de alimentos embalados. À medida que o mercado supera, os investidores inteligentes devem se preocupar com o iminente mercado de baixa e devem estar se movendo para ações defensivas com altos dividendos, como serviços públicos e financeiros.

Esse é um modelo atraente, mas cada ciclo de negócios é diferente. De acordo com o Bureau Nacional de Pesquisas Econômicas, as expansões econômicas duraram apenas 10 meses e até 120 meses. As recessões variaram de 8 meses a 65 meses de duração. Dada a variabilidade da economia, é duvidoso que o mercado de ações siga uma estratégia de rotação precisa como a mostrada no gráfico acima.

A Estratégia de Negociação Perfeita para os comerciantes conservadores avessos ao risco que querem renda semanal e mensal consistente, previsível e confiável de ações negociadas & # 8230; mesmo quando & # 8230; eles são 100% ERRADOS em todos os negócios. Em um período recente de 30 dias, um trader bem conhecido usou essa técnica de negociação conservadora para ganhar uma quantia substancial de US $ 13.241,50. Ele explica tudo (e mostra a prova) em seu relatório de vídeo recém-lançado. Eu não deixo este vídeo para sempre. Então, assista agora porque você está prestes a descobrir algumas coisas sobre o comércio ativo para renda semanal e mensal que você nunca viu antes.

Nos mercados, há uma rotação, mas a rotação é impossível prever antecipadamente. Os gestores de investimento que giram com fundos de rotação setorial geralmente dependem de modelos que se adaptam ao ambiente atual de mercado para dizer a eles onde o dinheiro está fluindo. Podemos ver o quão grande os investidores se sentem em setores diferentes com uma estratégia simples que depende da força relativa. Esses modelos podem ser difíceis de manter para investidores individuais, porque pode haver muita matemática envolvida. Vejamos um desses modelos mais complexos e, em seguida, criaremos uma versão simplificada que você poderá monitorar com apenas alguns minutos por mês.

Qualquer modelo de investimento começa com um grupo de ações ou ETFs que serão negociados. Para um modelo de rotação setorial, os ETFs setoriais podem ser usados. Nove ETFs do setor comercial são mostrados na tabela a seguir.

Para decidir quais comprar, você poderia calcular a taxa de variação de seis meses (ROC) de cada ETF uma vez por mês. Os ETFs seriam então classificados do maior valor ROC para o mais baixo. Nesse modelo, os três principais fundos seriam comprados. No mês seguinte, você calcularia o ROC novamente. Se os fundos que você possui estão entre os cinco principais ETFs classificados, você os mantém. Quando um dos ETFs cai entre os cinco primeiros, você o vende e passa para o ETF mais bem classificado que você não possui atualmente. Muitos gerentes seguem um modelo como este, usando mais ETFs e calculando ROC ou outra medida de força relativa semanalmente.

Quando o ROC do ETF está subindo mais rápido do que o mercado de ações amplo, o dinheiro está fluindo para esse setor. Quando o ROC está abaixo da média, o dinheiro está saindo desse setor. Isso é tudo o que precisamos saber para determinar se o dinheiro está entrando ou saindo de um setor. Não requer conhecimento especializado sobre o que os investidores estão fazendo em tempo real ou matemática avançada. Os preços sobem quando há mais compradores do que vendedores e eles caem quando há mais vendedores do que compradores. Ao rastrear o ROC de vários setores, podemos identificar se há mais compradores ou vendedores.

A pesquisa mostrou que essa estratégia simples pode vencer o mercado, mas requer algum esforço para seguir. Uma estratégia mais simples faz o mesmo, superando o mercado e reduzindo o risco. Os resultados do sistema, conforme explicado em Estratégias de Força Relativa para Investir, de Mebane Faber, são mostrados no gráfico a seguir.

As regras são bastante simples. Você usa os mesmos nove ETFs mostrados acima para a estratégia ROC. Uma vez por mês, você calcula a média móvel de 10 meses (MA) para cada ETF. Este MA está disponível em vários sites. Se o ETF estiver acima do MA, compre ou guarde se já o possuir. Você vende quando o ETF cai abaixo do MA de 10 meses. Existem mais algumas regras que tratam de como alocar capital. Você investe igualmente em cada ETF acima do MA. Se houver nove ETFs acima do MA, você investe 11,1% do seu capital em cada um. Se houver apenas oito ETFs acima do MA, 12,5% do capital é investido em cada um.

Se apenas 4 dos setores estiverem acima do MA, mova 25% da sua conta em dinheiro para proteger o capital. Os fundos remanescentes seriam divididos em partes iguais e investidos nos 5 fundos negociados acima de sua MA de 10 meses. Se 6 dos ETFs estiverem abaixo de seu AM, segure 50% da sua conta em dinheiro e divida o restante nos outros três ETFs. Se houver apenas 2 ETFs acima do MA, aloque 75% do valor da sua conta a dinheiro e divida o restante nos 2 fundos acima do seu MA. Quando nenhum ETF está acima de seu MA, você está 100% em dinheiro.

As regras podem parecer confusas no começo, mas são simples de seguir. Os resultados valem o esforço. Em média, essa estratégia supera o S & P 500 em uma média de 3% a 6% ao ano. Esses retornos extras podem ajudá-lo a manter sua aposentadoria no rumo certo ou a atender a quaisquer outras metas financeiras que você possa ter.

Você pode fazer melhor? Você pode, mas os riscos serão maiores. Em vez de usar ETFs, você poderia usar ações individuais. Por exemplo, você poderia usar uma das participações menores no ETF. Você poderia classificar as dez principais posições de ETF da ROC, comprando as ações mais bem classificadas em vez do ETF. Mas possuir uma ação sempre será mais arriscado do que possuir um ETF porque os ETFs são investimentos diversificados. Uma ação carrega mais risco do que um investimento diversificado.

No geral, muitos investidores encontrarão a estratégia simples de MA de 10 meses para fornecer potencial de crescimento suficiente ao gerenciar os riscos que acompanham qualquer investimento.

Momento Setorial - Sistema Rotacional.

Os sistemas de negociação rotativos em setores / setores de ações são quase tão antigos quanto os mercados de ações. Traders e investidores notaram que ações de diferentes setores têm diferentes sensibilidades para o ciclo de negócios e sempre tentaram explorar essa relação. Existem várias abordagens diferentes para a rotação do setor, e uma rotação baseada no momento é uma das mais bem-sucedidas. O universo de investimento em nosso exemplo contém 10 setores da indústria, e o investidor seleciona repetidamente os setores de ações com maior momento (desempenho passado) em seu portfólio. O objetivo dessa estratégia é superar o simples índice de compra e manutenção de ações. Existe apenas uma versão longa (versão de estratégia que é aqui apresentada) e uma versão longa-curta desta estratégia (em que os investidores detêm os setores com melhor desempenho e os setores em geral de curto prazo ou os de pior desempenho).

Razão fundamental.

Setores de ações têm sensibilidade diferente ao ciclo de negócios, portanto, é possível alternar entre eles e manter apenas os setores com maior probabilidade de ganho e menor probabilidade de perda. A anomalia momentânea é frequentemente explicada por deficiências comportamentais, como o envolvimento dos investidores, a falta de reação do investidor e a sub-reação e o viés de confirmação.

momento, setor de colheita, sistema rotacional.

Estratégia de negociação simples.

Use 10 ETFs do setor. Escolha 3 ETFs com o mais forte dinamismo de 12 meses em seu portfólio e pondere-os igualmente. Mantenha por 1 mês e depois reequilibre.

Documento de Origem.

Mebane Faber: Estratégias Relativas de Força para Investir.

O objetivo deste artigo é apresentar métodos quantitativos simples que melhorem os retornos ajustados ao risco para investimentos nos setores de ações dos EUA e portfólios globais de classes de ativos. Um modelo de força relativa é testado nos dados do setor acionário francês-Fama dos EUA na década de 1920, o que resulta em maiores retornos absolutos com risco semelhante ao da equivalência patrimonial. Os portfólios de força relativa superam o benchmark buy and hold em aproximadamente 70% de todos os anos e os retornos são persistentes ao longo do tempo. A adição de um parâmetro de acompanhamento de tendência para proteger dinamicamente a carteira diminui a volatilidade e o rebaixamento. O modelo de força relativa é então testado em um portfólio de classes de ativos globais com resultados de suporte.

Outros papéis

Moskowitz, Grinblatt: As indústrias explicam o ímpeto?

Este documento documenta um forte e prevalente efeito de momentum nos componentes da indústria de retornos acionários, que é responsável por grande parte da anomalia do momentum das ações individuais. Especificamente, as estratégias de investimento de momentum, que compram ações vencedoras no passado e vendem ações perdidas no passado, são significativamente menos lucrativas, uma vez que controlamos o ímpeto da indústria. Em contrapartida, as estratégias de investimento da indústria, que compram ações de indústrias vitoriosas anteriores e vendem ações de indústrias perdedoras, parecem altamente lucrativas, mesmo depois de controlar o tamanho, o patrimônio de book-to-market, o momentum de ações individuais e a dispersão transversal. retornos médios e influências potenciais da microestrutura.

A literatura existente documenta que os retornos de estoque de seção transversal exibem padrões de momentum de preço e lucro. A implementação de tais estratégias, no entanto, é onerosa devido ao grande número de ações envolvidas e alguns estudos mostram que os lucros do momentum não sobrevivem aos custos de transação. Neste artigo, examinamos se os índices de estilo e setor normalmente usados ​​na indústria financeira também têm padrões de momentum. Nossos resultados mostram que os índices de estilo e setor exibem um momentum de preço, e os índices setoriais também exibem um momentum de ganhos. Principalmente, essas estratégias de momentum são lucrativas mesmo após o ajuste para possíveis custos de transação. Além disso, mostramos que o momentum de preços nos índices de estilo é impulsionado pelo momento de retorno das ações individuais, enquanto o momentum de preços nos índices do setor é impulsionado pelo momento de ganhos. Finalmente, usando índices de estilo como ilustração, mostramos que o desempenho do investimento em estilo pode ser substancialmente aprimorado ao incorporar o efeito momentum.

Há evidências empíricas esmagadoras sobre a existência de efeitos de momentum no país e na indústria. Essa linha de pesquisa sugere que os investidores que compram países e indústrias com retornos passados ​​relativamente altos e vendam países e indústrias com retornos passados ​​relativamente baixos receberão retornos positivos ajustados ao risco. Esses estudos se concentram em índices de países e indústrias que não podem ser negociados diretamente pelos investidores. Isso justifica a questão de saber se os efeitos do momentum no país e na indústria podem realmente ser explorados pelos investidores ou se são de natureza ilusória. Analisamos a rentabilidade das estratégias de momentum do país e da indústria usando dados de preços reais em fundos negociados em bolsa. Descobrimos que, ao longo dos períodos de amostragem em que esses ETFs foram negociados, um investidor teria sido capaz de explorar as estratégias de ímpeto do país e da indústria com um retorno em excesso de cerca de 5% ao ano. Os spreads médios diários de compra e venda sobre os ETFs estão substancialmente abaixo dos níveis implícitos de custos de transação de equilíbrio. Portanto, concluímos que os investidores que não desejam ou não podem negociar ações individuais podem usar os ETFs para se beneficiarem dos efeitos momentum nos portfólios nacionais e do setor.

Praticamente todas as evidências sobre a eficácia das estratégias de momentum surgem da era pós-1962, e os retornos de momentum em diferentes mercados e classes de ativos são altamente correlacionados positivamente. Examinamos a dinâmica da indústria em um momento anterior e descobrimos que essas estratégias teriam obtido retornos nos períodos de 1871 a 1925 e 1871 a 1938, que são moderadamente semelhantes aos da era moderna. Também mostramos que a dependência do estado de mercado das estratégias de momentum da indústria é semelhante entre as duas épocas. No geral, nossos resultados confirmam que tanto a lucratividade quanto a dependência do estado das estratégias de momentum são difundidas e provavelmente não se devem exclusivamente à mineração de dados.

Consideramos duas formas de ponderação de volatilidade (volatilidade própria e volatilidade subjacente) aplicadas a estratégias de momentum de série transversal e temporal. Apresentamos alguns resultados teóricos simples para as relações de Sharpe de estratégias ponderadas e mostramos resultados empíricos para estratégias de momentum aplicadas a portfólios industriais dos EUA. Nós achamos que tanto o efeito de timing quanto o efeito estabilizador da ponderação da volatilidade são relevantes. Também introduzimos um esquema de ponderação de dispersão que trata a dispersão transversal como volatilidade (parcialmente) previsível. Embora a ponderação de dispersão melhore o índice de Sharpe, parece ser menos eficaz do que a ponderação de volatilidade.

Estendendo os testes de momentum de retorno de preço para as mais longas histórias disponíveis de retornos de ativos financeiros globais, incluindo setores e estoques específicos de países, renda fixa, moedas e commodities, bem como ações dos EUA, criamos uma história de 215 anos de dinâmica de múltiplos ativos e confirmamos a importância do prêmio momentum dentro e através das classes de ativos. Consistente com os resultados em nível de estoque, documentamos uma grande variação dos betas de momentum, condicionais à direção e duração do retorno da classe de ativos na qual a carteira de momentum é construída. Um aumento recente significativo nas correlações de portfólio de momentum de pares sugere características dos dados importantes para empiristas, teóricos e profissionais.

Este documento enfoca estratégias de momentum baseadas em retornos passados ​​recentes e intermediários de portfólios industriais dos EUA. Nossa análise empírica mostra que estratégias baseadas em retornos intermediários geram retornos médios mais altos. Além disso, estratégias envolvendo ambas as especificações de retorno exibem exposições a fatores variantes no tempo, especialmente o modelo de cinco fatores de Fama e French (2015). Após o ajuste de risco para essas exposições dinâmicas, a lucratividade das estratégias de momentum da indústria diminui e se torna insignificante para estratégias baseadas em retornos passados ​​recentes. No entanto, a maioria das estratégias construídas sobre retornos anteriores intermediários permanece lucrativa e altamente significativa. Análises adicionais revelam que as estratégias de momentum da indústria são interrompidas por períodos de fortes retornos ajustados ao risco negativos. Esses chamados crashes momentum parecem ser impulsionados por condições específicas do mercado. Descobrimos que as estratégias de momentum da indústria estão relacionadas aos estados de mercado e ao ciclo de negócios. No entanto, não há evidências claras de que o ímpeto da indústria possa estar ligado à volatilidade ou sentimento do mercado.

Diversos estudos atribuíram os altos retornos excedentes da estratégia de momentum no mercado acionário aos vieses comportamentais dos investidores. No entanto, se os efeitos momentum ocorrem por causa da reação negativa do investidor ou por causa da reação exagerada do investidor, permanece uma questão. Usando um modelo simples para ilustrar a ligação entre a volatilidade idiossincrática e a reação exagerada do investidor, bem como a rotatividade de ações como outra medida de reação exagerada, apresento evidências que apóiam a explicação de reação exagerada do investidor como a fonte dos efeitos momentum. Além disso, mostro que quando a reação exagerada do investidor é baixa, os efeitos do momentum são mais devidos às indústrias (impulso da indústria) do que às ações.

Estratégia de negociação de rotação setorial da Faber.

Índice.

Estratégia de negociação de rotação setorial da Faber.

As estratégias de negociação baseadas no Roteamento Setorial são populares porque podem melhorar os retornos ajustados ao risco e automatizar o processo de investimento. O investimento em momento, que está no centro da estratégia de rotação do setor, busca investir em setores que mostram o desempenho mais forte em um período de tempo específico. O investimento em momentum é outra forma de investimento de força relativa. Este artigo explicará a estratégia e mostrará aos investidores como implementar essa estratégia usando as ferramentas do StockCharts.

Faber e O & # 039; Shaunessey.

Há muitos documentos que apoiam o conceito de investimento momentâneo e investimento de força relativa. Em seu livro, What Works on Wall Street, James O Shaunessey detalha as estratégias de melhor desempenho nos últimos cinquenta anos. Agora em sua quarta edição, O & # 039; Shaunessey descobriu que as estratégias de força relativa estavam consistentemente no topo da lista de desempenho. Os investidores são recompensados ​​por comprar as ações mais fortes e evitar os mais fracos. Os fortes tendem a ficar mais fortes, enquanto os fracos tendem a ficar mais fracos. Isso faz sentido porque Wall Street ama seus vencedores e odeia seus perdedores.

Mebane Faber, da Cambria Investment Management, escreveu um white paper intitulado Estratégias de Força Relativa para Investir. Google seu nome e o nome do papel para detalhes. Usando dados do setor / grupo da indústria que remontam à década de 1920, Faber descobriu que uma estratégia de momentum simples superou o buy-and-hold aproximadamente 70% do tempo. Em outras palavras, a compra do setor / grupos industriais com os maiores ganhos superou a compra e manutenção durante um período de teste que ultrapassou 80 anos. Essa estratégia funcionou para intervalos de desempenho de 1 mês, 3 meses, 6 meses, 9 meses e 12 meses. Além disso, Faber também descobriu que o desempenho poderia ser melhorado adicionando um requisito simples de acompanhamento de tendências antes de considerar as posições.

Detalhes da Estratégia.

A estratégia mostrada agora é baseada nas descobertas do white paper da Faber. Primeiro, a estratégia é baseada em dados mensais e o portfólio é reequilibrado uma vez por mês. Cartistas podem usar o último dia do mês, o primeiro dia do mês ou uma data definida todo mês. A estratégia é longa quando o S & P 500 está acima de sua média móvel simples de 10 meses e fora do mercado quando o S & P 500 está abaixo de sua SMA de 10 meses. Esta técnica de temporização básica assegura que os investidores estejam fora do mercado durante tendências de baixa prolongadas e no mercado durante tendências de alta prolongadas. Tal estratégia teria evitado o mercado de urso de 2001-2002 e o declínio devastador em 2008.

No seu backtest, Faber usou os 10 grupos setoriais / setoriais da Biblioteca de Dados CRSP Francês-Fama. Estes incluem Consumidores Não Duráveis, Bens de Consumo, Manufatura, Energia, Tecnologia, Telecomunicações, Lojas, Saúde, Serviços Públicos e Outros. O último setor / grupo industrial (“Outros”) inclui Minas, Construção, Transporte, Hotéis, Serviços Comerciais, Entretenimento e Finanças. Em vez de procurar por ETFs individuais para corresponder a esses grupos, essa estratégia simplesmente usará os nove SPDRs do setor.

O próximo passo é escolher o intervalo de desempenho. Os cartistas podem escolher entre um mês e doze meses. Um mês pode ser um pouco curto e causar um reequilíbrio excessivo. Doze meses pode ser um pouco longo e perder muito do movimento. Como um compromisso, este exemplo usará três meses e definirá o desempenho com a Taxa de Mudança de três meses, que é o ganho percentual ao longo de um período de três meses.

Os cartistas devem então decidir quanto capital alocar para cada setor e para a estratégia como um todo. Os cartistas poderiam comprar os três principais setores e alocar quantidades iguais para os três (33%). Alternativamente, os investidores poderiam implementar uma estratégia ponderada, investindo mais no setor de topo e menores quantidades nos setores subsequentes.

Sinal de compra: quando o S & P 500 estiver acima de sua média móvel simples de 10 meses, compre os setores com os maiores ganhos em um período de três meses.

Sinal de venda: sai de todas as posições quando o S & P 500 se move abaixo da média móvel simples de 10 meses com base no fechamento mensal.

Reequilíbrio: Uma vez por mês, venda setores que saem do nível superior (três) e compre os setores que se movem para o nível superior (três).

Resumo do Sector StockCharts.

O Resumo do Setor em StockCharts pode ser usado para implementar essa estratégia mensalmente. Os nove SPDRs do setor são mostrados em uma página conveniente com uma opção para classificar por alteração de porcentagem. Primeiro, selecione o período de desempenho desejado usando o menu suspenso logo acima da tabela. Este exemplo usa um desempenho de três meses. Segundo, clique no título "% Chg" para classificar por alteração percentual. Isso colocará os setores com melhor desempenho no topo.

Correndo o risco de ajuste de curva, parece que uma média móvel simples de 12 meses mantém uma forte tendência melhor do que uma SMA de 10 meses. No gráfico abaixo, as setas azuis mostram onde o S & P 500 quebrou o SMA de 10 meses, mas manteve o SMA de 12 meses. A diferença entre as duas médias móveis é bastante pequena e essas diferenças tendem a se igualar ao longo do tempo. Uma média móvel de 12 meses, no entanto, representa a média de um ano, que é um período de tempo atraente do ponto de vista de longo prazo. O preço tem um viés de alta quando acima dessa média móvel de um ano e um viés de baixa quando abaixo.

Conclusões

Essa estratégia de rotação setorial é construída com base na premissa de que certos setores terão um desempenho superior e o investimento nesses setores superará o mercado como um todo. Mesmo que um backtest de mais de 80 anos confirme essa suposição, o desempenho passado não é garantia de desempenho futuro. Como em qualquer estratégia, a autodisciplina e a aderência à estratégia são fundamentais. Haverá meses ruins, talvez até anos ruins. No entanto, evidências de longo prazo sugerem que os bons tempos superam os maus momentos. Essa estratégia também pode ser usada como um primeiro corte para a seleção de ações. Os comerciantes podem concentrar seus esforços nas ações dos três principais setores e evitar estoques nos seis últimos. Tenha em mente que este artigo foi concebido como um ponto de partida para o desenvolvimento de estratégias de negociação. Use essas ideias para aumentar seu processo de análise e preferências de risco-recompensa.

Eles Laboratório.

Estratégia de negociação de rotação setorial da Faber.

Esta é uma estratégia de compra e manutenção dinâmica usando os Grupos do setor.

Basicamente, é Buy / Long quando o S & amp; P está acima do SMA de 300 dias e Sell / Short quando o S & amp; P está abaixo do SMA de 300 dias & # 8211; Reequilibrar todos os meses. Na posição longa, deve-se manter os três principais grupos da indústria. No momento em que escrevo, o S & amp; P está acima do SMA de 300 dias, mas está sendo prejudicado; e os três principais grupos são Serviços, Tecnologia e Conglomerados.

Um sistema rotacional tão simples que um homem das cavernas poderia trocá-lo.

O problema com essas estratégias rotacionais é que, a menos que alguém esteja emitindo os sinais ou o investidor tenha a capacidade de configurar a estratégia no Excel, não há uma maneira fácil para o investidor negociar o sistema rotacional. Há simplesmente muitas variáveis ​​para calcular à mão, e a maioria dos investidores não tem tempo ou inclinação para aprender R ou aprender a codificar em Tradestation ou algo parecido.

O que eu gosto na idéia do Redshark é que, como o título indica, é muito fácil calcular os sinais. Na verdade, tudo que se precisa é o mais básico dos pacotes de gráficos.

Testei-o sobre os Fundos Setoriais da Fidelity, que eu particularmente gosto porque eles podem ser negociados sem derrapagens e comissões zero. Isso os torna candidatos perfeitos para testes, já que os resultados históricos têm maior probabilidade de serem generalizados no futuro.

Tudo o que foi dito, aqui estão as regras:

Compre os 3 fundos que estiveram acima das médias móveis de 50 dias pelo maior número de dias Reserve os fundos por pelo menos 30 dias No 30º dia, se o $ SPX estiver abaixo da média móvel de 50 dias, todos os fundos serão liquidados no dia seguinte e o sistema não negociará novamente até que o $ SPX esteja acima da média móvel de 50 dias. No 30º dia, se as posições abertas ainda estiverem entre as 3 primeiras, não faça nada e reavalie no dia seguinte OU se um fundo ainda não estiver classificado entre os 3 primeiros, venda-o no 31º dia e compre o primeiro. fundo que o substituiu no top 3.

Isso é tudo que existe para isso. Eu não otimizei as variáveis. Eu escolhi 50 dias para ambos porque eu simplesmente prefiro a média móvel de 50 dias.

Resultados de 1.1.2000 a 2.2.2012.

Retorno Anual Composto: 12,21% Vencedores: 60,78% Desembolso Máximo do Sistema: -32.10% Sharpe: 0.74.

Espero que a maioria dos leitores se pergunte o que isso fará com os ETFs. Eu estou me perguntando também.

Redshark sugeriu usar títulos. Eu adicionei dois títulos da Fidelity (FBNDX e FTBFX) ao portfólio, e eles tiveram um efeito deletério no desempenho.

Então você tem: um sistema rotacional muito simples que bate buy-and-hold com drawdowns reduzidos, e você não precisa de nenhum software especializado para gerar os sinais.