Simulation von Kursbewegungen

[StinkeBär]

Hallo Forengemeinde,

 

Frage 1:

inwieweit ist es eurer Meinung nach sinnvoll eigens entwurfene Kauf- und Verkaufskriterien (mittels technischer Indikatoren) in einer Simulation zu testen?

 

Meine Meinung:

Aus meiner Sicht ist dies sogar zwingend wegen der Problematik des "overfittings", der beschränkten Daten (Zeiträume meist zu klein um ein System für valide zu befinden), zur Chancenbewertung(Trefferquote etc.) und Risikoanalyse(Volatilität, max. Verlust,Stresstests etc.) und zur Ermittlung des optimalen Kapitalbedarfs und -einsatzes (bspw. bei Pyramidisierungen).

 

Meine These ist, dass die Handelsansätze nur sinnvoll getestet werden können durch Kurssimulationen, schließlich schwankt selbst der Dax bei Vola. und erzielter Rendite von Jahr zu Jahr erheblich.

 

Frage 2:

Eigentlich will ich nicht eine Strategie nehmen und dann testen, sondern eher im 2. Schritt Handelsansätze durch systematische oder zufällige Suche(Rechenaufwand - VBA ist recht langsam) mittels Simulation finden, bspw. RSI im Bereich von ... bis, Momentum im Bereich von ... bis, und andere führen zum Kauf und ein andere Indikatorenkonstellation führen dann zum Verkauf.

 

Kurssimulator mit Gaußscher Normalverteilung mit abgeschnittenen Rändern (nur eine idealisierte Zufallserzeugung, keine schwarzen Schwäne und die Verteilung ist nicht wirklichkeitsgetreu) mit Eingangswerten der erwarteten Volatilität und Rendite p.a. ist vorhanden.

 

Die Testung ist bisher mittels VBA nicht das Problem...

Nur macht es überhaupt Sinn den Computer zig tausend Varianten von Handelsansätzen mittels Try und Error durchrechnen zu lassen, da die Eingangsparameter der Kurssimulation selbst bereits erheblich schwanken (mit Blick auf den Dax)?

 

Die Testung von 2 und 3 gleitenden Durchschnitten als Kauf- und Verkaufssignal brachte bisher noch keine validen Handelsansätze hervor, die dauerhaft und in allen Marktlagen(Zeitpunkten) eine Outperformance zum bye and hold Ansatz oder gegenüber einer risikobehafteten Anleihe eine Outperformance realisiert, so dass ich die Sinnfrage doch gleichzeitig mit in den Raum geworfen habe.

 

Würde mich freuen, wenn jemand seine Überlegungen und Meinungen bekundet oder neue Fragen aufwirft. Allerdings bin ich nur noch sehr selten online.

Vielen Dank also bereits im Voraus dafür...

 

Die Simulation mittels virtuellen Depot beschränkt sich leider nur auf kurze Zeiträume, von daher stellt dies keine Alternative dar, da auch ich nicht ewig lebe.

 

Gruß StinkeBär...

[ipl]

Hallo StinkeBär. ^^

 

Frage 1:

 

Ich bezweifle es. Bei einer fairen rein zufallsgesteuerten Simulation gibt es naturgemäß keinen einzigen Handelsansatz mit Outperformance. Genauso gut kann man Münzwürfe "fair" simulieren und nach Wettstrategien für ne Outperformance suchen. *g*

 

Wenn die Simulation Strategien erlauben soll, dann muss man bereits in die Simulation die Faktoren "reinstecken", die man dann beim Handeln ausnutzen will, und das wäre ja irgendwie ein absurder Ansatz, wenn man sie erst herausfinden will.

 

Frage 2:

 

Da das Testen auf Simulationen sinnlos ist, ist es auch egal, wie rum man das macht. Simulationen sind eher dafür gut, um beispielsweise ein Risiko abzuschätzen oder einen fairen Preis bei einem idealisierten "zufälligen" Markt zu finden.

 

Die Ränder bei der Gaußglocke abzuschneiden halte ich außerdem für zusätzlich kontraproduktiv. Die Gaußglocke repräsentiert sowieso schon nicht die reale Bandbreite möglicher Schwankungen (sie sind nämlich größer) und du willst sie auch noch reduzieren. Außerdem gibt es bessere Ansätze für eine realistische Simulation, siehe z.B. Fraktale und Finanzen von Mandelbrot (großen Dank an der Stelle an Emilian ). Notfalls tut es aber auch eine Gaußglocke mit schwankender Volatilität.

[Schinzilord]

Hallo StinkeBär. ^^

 

Frage 1:

 

Ich bezweifle es. Bei einer fairen rein zufallsgesteuerten Simulation gibt es naturgemäß keinen einzigen Handelsansatz mit Outperformance. Genauso gut kann man Münzwürfe "fair" simulieren und nach Wettstrategien für ne Outperformance suchen. *g*

 

Wenn die Simulation Strategien erlauben soll, dann muss man bereits in die Simulation die Faktoren "reinstecken", die man dann beim Handeln ausnutzen will, und das wäre ja irgendwie ein absurder Ansatz, wenn man sie erst herausfinden will.

 

Frage 2:

 

Da das Testen auf Simulationen sinnlos ist, ist es auch egal, wie rum man das macht. Simulationen sind eher dafür gut, um beispielsweise ein Risiko abzuschätzen oder einen fairen Preis bei einem idealisierten "zufälligen" Markt zu finden.

 

Die Ränder bei der Gaußglocke abzuschneiden halte ich außerdem für zusätzlich kontraproduktiv. Die Gaußglocke repräsentiert sowieso schon nicht die reale Bandbreite möglicher Schwankungen (sie sind nämlich größer) und du willst sie auch noch reduzieren. Außerdem gibt es bessere Ansätze für eine realistische Simulation, siehe z.B. Fraktale und Finanzen von Mandelbrot (großen Dank an der Stelle an Emilian ). Notfalls tut es aber auch eine Gaußglocke mit schwankender Volatilität.

Das sehe ich genauso wie ipl.

Anderes Argument:

Wenn es so einfach wäre, den Markt outzuperformen, hätte es ja schon ein anderer gemacht...

 

Was aber wahrscheinlich geht: (hab ich zumindest in nem Vortrag gehört auf der DPG)

Nimm einen Supercomputer (oder programmier deine Grafikkarte) und verfolge den Kursverlauf von Futures.

Und da soll es im Bereich von ms-s "vorhersagbare" und interpretierbare Muster geben, welche sich wohl gewinnbringend nutzen lassen.

Wahrscheinlich machen das die Trading Desks der Investmentbanken schon lange...

Quelle: Preis et al. 2009, http://www.tobiaspreis.de/publications/pvps_njp_2009.pdf

[xolgo]

Was aber wahrscheinlich geht: (hab ich zumindest in nem Vortrag gehört auf der DPG)

Nimm einen Supercomputer (oder programmier deine Grafikkarte) und verfolge den Kursverlauf von Futures.

Und da soll es im Bereich von ms-s "vorhersagbare" und interpretierbare Muster geben, welche sich wohl gewinnbringend nutzen lassen.

 

Ich zitiere mal einen intelligenten Menschen:

 

Wenn es so einfach wäre, den Markt outzuperformen, hätte es ja schon ein anderer gemacht...

 

[Schinzilord]

Das ist kein Widerspruch:

Das outperformen hat ja schon ein anderer gemacht

Irgendwie müssen sich die Gewinne der Investmentbanken ja erklären lassen...

 

 

Um mich jetzt aber nicht selbst als Vollidioten hinzustellen, erweitere ich meine Aussage:

 

Wenn es so einfach wäre, den liquiden, transparenten Markt mit allen zugänglichen Produkten outzuperformen, hätte es schon ein anderer gemacht.

 

Und das scalpen (oder Ausnutzen von Mustern im ms-Bereich), bleibt wohl nur Banken vorbehalten, welche ohne Transaktionskosten mit viel Kapital rumhantieren können...

Das ist für mich weit von einem Massenmarkt entfernt (scalpen ist ja verboten bei den Direktbrokern, denke ich)

 

Meine persönliche Meinung: Der Markt ist so effizient, dass man als Normalsterblicher (=Privatperson, Fondsmanager für private Investoren) (also nicht Investmentbankingabteilungen oder insti. Fonds) den Markt outperformen zu können.

 

Ich hab den Absatz im obigen Post aber in erster Linie hinzugefügt, um euch einen anderen Blick auf die Dinge zu geben

[xolgo]

Das ist kein Widerspruch:

 

Wollte ich auch nicht sagen. Es ist nur auf jedem Markt der Welt so, dass risikoarme Gewinne mit großer Wahrscheinlichkeit schon jemand anders abgeräumt hat.

[quinvestor]

Nur macht es überhaupt Sinn den Computer zig tausend Varianten von Handelsansätzen mittels Try und Error durchrechnen zu lassen, da die Eingangsparameter der Kurssimulation selbst bereits erheblich schwanken (mit Blick auf den Dax)?

 

Ganz klar, nein. Man braucht für funktionierende quantitative Strategien ein Modell. Wie das geht kann man bei den Naturwissenschaften lernen. Z.B. sammelt ein Astronom Daten über Galaxiebildung und bildet auf den gesammelten Daten ein Modell zum Aufbau der Galaxien. Andere Beispiele sind: Spracherkennung, Robotersteuerung, ... Die Mathematik ist sich in allen Fällen ähnlich. Zum Beispiel gibt es Selbstähnliche Strukturen, genannt Fraktale, nicht nur überall in der Biologie, sondern auch im Finanzmarkt, Geologie, ...

 

Anderes Beispiel aus dem militärischen Bereich: der Kalman Filter wird sehr erfolgreich für Radarerkennung genutzt, die Monte-Carlo Simulation wurde entwickelt zum Testen der Atombomben, der erfolgreichste Quant-Trader war Code-Knacker.

 

Ein Beispiel für einer funktionierende Strategie einer Investmentbank: man untersucht die Forward Kurven auf Rohstoffe und handelt immer das steilste Stück der Kurve. So kriegt man immer den größten Carry. Recht einfache Idee, aber nicht ganz einfach umzusetzen.

[StinkeBär]

Ich danke für die schnellen und kompetenten Antworten sowie den gemachten Anregungen, wie bspw. fraktale Geometrie.

Hatte schon fast sowas geahnt, daher hatte ich das Thema eröffnet, spielte auch mit den Gedanken mich mit neuronalen Netzen auseinanderzusetzen, doch da gelten o.g. Aussagen analog.

 

Zumindest geben Simulationen ein Gefühl für das Risiko, hat mich vor so mancher größeren Dummheit bewahrt, bspw. SL-Systeme ala setze SL bei -10% und verkaufe bei +30% oder die Trägheit(grundsätzlich späte Kaufsignalgenerierung) von Momentumstrategien ggf. mittels Hebel den dann späten Verkauf auszugleichen.

 

Eine Anmerkung zu ipl's Kommentar bzgl. Wetteinsätze:

Money Management Strategien nach Kelly per Münzwurfsimulation durchzuspielen bringen durchaus erstaunliche Ergebnisse, da ein normaler Mensch ohne große Mathekenntnisse nicht vermuten würde, welchen erheblichen Einfluss die Höhe des Wetteinsatzes für den Erfolg haben kann, bspw. ein zu großer Wetteinsatz kann selbst ein gutes Gewinnverlustverhältnis zunichte machen und umgekehrt konnte schlechte Trefferquoten wieder ausgeglichen werden.

 

Das Projekt der Bestimmung von Handelsansätzen hinsichtlich Frage 2 wird hiermit wieder verworfen.

 

Wenn dies so einfach wäre, dann hätte sicherlich schon eine Bank sowas erfolgreich versucht und die ultimative Handelsstrategie wäre bereits zumindest in den Hinterzimmern der Banken vorhanden.

 

Nur gut das ich vorher gefragt habe, bevor ich Monate vorm Rechner gehangen hätte, um dann irgendwann aus dem Versuch schlau geworden wäre.

 

Thanks, betrachte für mich das Thema bzw. die Anfrage als erledigt.

 

Viel Erfolg bei euren Investments...

[ipl]

Naja, um eine Bemerkung von vorhin etwas näher auszuführen: so absolut sinnlos ist der Ansatz nicht.

 

Wie schon gesagt, damit kann man (in Kombination mit z.B. Monte-Carlo Verfahren) faire Preise ermitteln, beispielsweise für Optionen. Sollte man dann feststellen, dass es unter- oder überbewertete real gehandelte Optionen gibt, kann man damit durchaus Geld verdienen.

 

Doch natürlich sei auch hier zur Vorsicht gemahnt, nicht jede festgestellte Abweichung legt eine falsche Bewertung nahe. Es kann genauso gut auch die eigene Simulation falsch sein. Genau nach diesem Muster ist LTCM, verwaltet von Nobelpreisträgern, pleite gegangen.

 

 

Ansonsten, der Ansatz ist ja nicht an sich falsch, nur sollte man nach Mustern wenn, dann in realen Daten suchen - denn wie soll man Muster in eigenen Simulationen finden, wenn man sie da nicht eigenhändig reinprogrammiert. Solltest du das irgendwann mal ernsthaft versuchen wollen, wäre ich sogar gern dabei. Mit neuronalen Netzen und anderen maschinellen Lernverfahren kenne ich mich aus. Mich schreckt zur Zeit nur der Aufwand (und wohl der Preis) ausreichend Daten zu besorgen etwas ab.

[StinkeBär]

quote name='IefTina' date='23. März 2008 - 17:30' timestamp='1206289836' post='276655']

Auf XETRA ist bereits 40% des Handelsaufkommens vollautomatisch.

....

Auf sourceforge.net finden sich OpenSource Projekte zum vollautomatischen Handel - mit Stichwort Trading suchen.

 

Gibt auch schon gute Software bspw. investox.de

 

Der Aufwand schreckt mich auch ab und schließlich investiert die ganze Finanzbranche, insbesondere die Hedgefonds, bereits ins Computertrading erhebliche Summen, wo hochstudierte Physiker mitbasteln, da reicht mein Wissen(Mathe 10 Kl.) nicht aus - sorry - trotzdem danke fürs Angebot.

 

Bin zwar neugierig, aber im Endeffekt beschränke ich mich auf Algorithmenklau und -umbau aus dem Internet, für große Eigenentwicklungen fehlt der Hirnschmalz, reicht aber für meine Zwecke gerade so aus.

[quinvestor]

Wenn dies so einfach wäre, dann hätte sicherlich schon eine Bank sowas erfolgreich versucht und die ultimative Handelsstrategie wäre bereits zumindest in den Hinterzimmern der Banken vorhanden.

 

Das sind sie:

 

DE Shaw, ehemaliger Informatik-Professor an der Stanford Universität hat für Morgan Stanley Ende der 80er die ersten automatischen Handelsstrategien entwickelt und sich dann selbständig gemacht. Heute ist der 374. reichste Mensch der Welt.

 

Jim Simons, bekannter Mathematiker und ehemaliger Professor am MIT, hat seine Strategien eigenständig entwickelt. Er verwaltetet heute mehrere Milliarden $ und ist heute 57. reichster Mensch der Welt.

 

Wie diese Leute operieren kann man teilweise herausfinden. Stichworte sind: Pairs Trading, Highfrequency Trading, Statistical Arbitrage, Volatiltäts-Arbitrage... Es gibt ein paar gute Bücher im Wiley Verlag dazu.

 

Die Banken sind im Auto-Trading nicht ganz so groß, weil die besten Leute immer an Hedgefonds abwandern oder selbst welche aufmachen, weil sie dort wesentlich mehr verdienen können. Ich kenne Leute die für die großen Investmentbanken Autotrading machen. Klar wird darüber nicht unbedingt in der Zeitung geschrieben. In der US-Presse wurde vor einigen Monaten verstärkt über Highfrequency berichtet im Zusammenhang einer möglichen Börsensteuer.

[WarrenBuffet1930]

Ein Beispiel für einer funktionierende Strategie einer Investmentbank: man untersucht die Forward Kurven auf Rohstoffe und handelt immer das steilste Stück der Kurve. So kriegt man immer den größten Carry. Recht einfache Idee, aber nicht ganz einfach umzusetzen.

 

Das kann doch nicht so schwer sein! :D

 

Schön die 1. Ableitung bilden, dann noch die zweite Ableitung bilden, größer Null setzen und schon ist der Spass fertig.

 

Wie war das mit der 3. Ableitung? Braucht man die für den Wendepunkt? Ungleich Null zur Kontrolle? Ich hab's vergessen.

 

:)

[quinvestor]

Das kann doch nicht so schwer sein! :D

 

Naja, es schadet nicht wenn man eine Vorlesung zur höheren Mathematik gehört hat, dann weiß man wovon man redet. Analysis kann man für Rakensteuerung einsetzen, zum Design von Autos, zur Preispolitik eines Unternehmens, etc. Die Prinzipien sind die gleichen: eine stetige Änderung eines Systems hinsichtlich einer kontinuerlichen, messbaren Variablen. So kann man einen guten Teil des Universums erklären: Bewegung im Raum, Kraftauswirkung von Körpern, chemische Reaktionen und so weiter und so fort.

 

Ich habe oben jemand genannt der Mathematikprofessor ist und 8 Milliarden $ mit "Formeln" verdient hat. Klar, jemand der sich mit Smiles artikuliert wird dieses geistige Niveau nicht leicht nachvollziehen können...

[StinkeBär]

Für dieses System 23 Tage für den kürzeren Durchschnitt und 130 Tage für den längeren Durchschnitt, beim Zeitraum 2001-2005 bezogen auf den Dax

http://quanttrader.at/workshops/eis/eis.shtml

 

die Herangehensweise dieses Herrn soll nur eine exemplarische, aber gute sein, um aus historischen Daten, die Durchschnitte zu optimieren, nur mal als Denkansatz reingestellt...