Trading Stocks And Options With Moving Averages A Quantified Approach

Perdagangan Saham dan Pilihan dengan Moving Averages - Saham dan Pilihan Aptrading yang Terukur dengan Rata-rata Bergerak - Pendekatan yang Terukur --- ForexFinest. Cara Baru yang Kuat untuk Bergerak Rata-rata Bergerak di Setiap Market. Quantified Research Mengidentifikasi High Probability Short-Term Trades with Positif Returns. Do Anda Perdagangan dengan Moving Averages. Moving Rata-rata digunakan oleh ratusan ribu pedagang setiap hari untuk menemukan dan mengikuti tren Beberapa trader akan menggunakan Moving Averages untuk membantu mengidentifikasi pasar overbought atau oversold Namun, pendekatan ini sering gagal untuk mengidentifikasi kekuatan dan Dengan demikian merindukan kemajuan terbesar pasar. Strategi Rata-rata Bergerak Terukur meningkatkan probabilitas untuk mengidentifikasi perubahan pasar utama dan dengan demikian memungkinkan pedagang untuk memanfaatkan peluang tersebut Saat diperdagangkan dengan benar, pendekatan baru terhadap perdagangan Moving Averages ini dapat memberi para pedagang hasil konsisten dan positif. Dalam kondisi pasar apapun. Sekarang untuk pertama kalinya, kami membuat sistem perdagangan ini, sebuah syste sepenuhnya Matik dan pendekatan kuantitatif untuk trading dengan Moving Averages, tersedia untuk umum. Hasil Trading yang konsisten. Apa yang akan Anda pelajari dengan strategi ini adalah puluhan variasi strategi Moving Averages yang telah benar sampai lebih dari 75 dari waktu selama periode 12 tahun Dimulai pada bulan Januari 2001.Semua aturan strategi dirinci secara lengkap dalam buku panduan ini bersamaan dengan bagaimana menyesuaikan strategi untuk menciptakan ratusan variasi secara harfiah. Lihatlah hasil uji yang dihitung sepenuhnya mulai 1 Januari 2001 sampai 30 September 2013 di bawah ini..Top 10 Variasi Pertunjukan yang Diurutkan menurut Rata-rata Gain. Variasi PL Win Days Dimiliki 1 5 51 75 63 3 8 2 5 14 69 28 3 9 3 4 99 68 64 4 3 4 4 78 73 47 3 9 5 4 76 70 56 4 0 6 4 52 69 24 4 5 7 4 51 70 28 4 0 8 4 50 70 73 3 9 9 4 49 69 71 4 7 10 4 48 70 18 4 0.Top 10 Variasi Pertunjukan Diurutkan dengan Tingkat Menang. Variasi PL Win Days Dimiliki 1 5 51 75 63 3 8 2 4 78 73 47 3 9 3 4 04 73 43 3 8 4 3 09 73 04 3 6 5 3 60 72 47 3 9 6 4 10 72 20 2 4 7 3 24 71 75 3 6 8 3 8 8 71 70 2 3 9 3 09 71 47 4 0 10 3 57 71 44 2 3.Here adalah Apa yang Akan Anda Terimalah dalam Stok Perdagangan dan Pilihan dengan Rata-rata Bergerak. - Aturan perdagangan yang sebenarnya Ini bukan sebuah kotak hitam yang mengungkapkan sepenuhnya Aturan diberikan kepada Anda - Bagaimana mengidentifikasi seting terbaik Bergerak Rata-rata - Bagaimana memilih tingkat entri terbaik yang sesuai dengan gaya trading Anda - Tempat untuk memesan pesanan Anda setiap hari - Di mana dan kapan tepatnya Anda bisa keluar dari pesanan Anda. Salinan Anda ke Kindle Anda hari ini. Print Length 56 pages Publisher Connors Research November 30, 2013 Terjual oleh Amazon Digital Services, Inc Bahasa Inggris ASIN B00H4FUWWK. PS Jika Anda mendapat pesan kesalahan saat mengekstrak sementara yang lain bekerja, cobalah jalur direktori yang berbeda di PC Anda Somtimes Jika Anda mendapatkan jalur direktori yang panjang saat mengekstraknya, Anda akan memberi kesalahan kepada Anda Untuk mengatasi masalah ini sebagai contoh, cukup tempelkan file tgz ke drive C dan ekstrak tepat di dalam drive C yang tidak ada di folder lain. Harap Anda Memahami. Update Torrent Stats Untuk melihat Current Seed Ers dan Leechers. Visit akun saya untuk mendownload lebih banyak aplikasi dan majalah ebooks. Jika Torrent ini Bermanfaat Tolong Dukung Penulis dengan Membeli Ini Thanx. Trading Saham dan Pilihan dengan Moving Averages - A Quantified 756 0 KB. Torrent diunduh dari 0 0 KB. Torrent Diunduh dari 0 4 KB. Tidak ada komentar Merasa bebas untuk meninggalkannya.1337x 2007 - 2017.Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Approach Approach-compile resea. Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Quantified Approach-connors Resea. Trading Stocks and Options with Moving Averages - Pendekatan yang Terukur. Cara Baru yang Kuat untuk Bergerak Rata-rata Bergerak di Setiap Pasar Mengukur Penelitian Mengidentifikasi Peluang Tinggi Perdagangan Jangka Pendek dengan Pengembalian Positif Apakah Anda Perdagangan dengan Rata-rata Bergerak. Rata-rata yang digunakan oleh ratusan Dari ribuan pedagang setiap hari untuk menemukan dan mengikuti tren Beberapa trader akan menggunakan Moving Averages untuk membantu mengidentifikasi pasar overbought atau oversold Namun, pendekatan ini sering gagal. Untuk mengidentifikasi kekuatan dan dengan demikian merindukan kemajuan terbesar pasar. Strategi Rata-rata Bergerak Terukur kami meningkatkan probabilitas untuk mengidentifikasi perubahan pasar utama dan dengan demikian memungkinkan pedagang untuk memanfaatkan peluang tersebut Saat diperdagangkan dengan benar, pendekatan baru terhadap perdagangan Moving Averages ini dapat memberi para pedagang dengan Konsisten, hasil positif dalam kondisi pasar apapun. Kini untuk pertama kalinya, kami membuat strategi ini, pendekatan yang sepenuhnya dihitung untuk trading dengan Moving Averages, tersedia untuk umum. Hasil Trading yang konsisten. Apa yang akan Anda pelajari dengan strategi ini adalah Moving Averages Variasi strategi yang telah benar sampai lebih dari 75 dari waktu selama periode waktu 12 tahun mulai bulan Januari 2001 Ada juga lusinan variasi dengan keuntungan rata-rata per perdagangan di atas 4. Semua peraturan strategi dirinci secara lengkap dalam buku panduan ini sepanjang Dengan cara menyesuaikan strategi untuk menciptakan ratusan variasi secara harfiah. Lihatlah hasil tes yang dihitung sepenuhnya dari Jan Uary 1, 2001 sampai 30 September 2013 di bawah Top 10 Variasi Pertunjukan Diurutkan oleh Tingkat Menang. Top 10 Variasi Pertunjukan Diurutkan oleh Keuntungan Rata-rata. PL adalah persentase rata-rata keuntungan atau kerugian untuk semua perdagangan, termasuk kerugian perdagangan, berdasarkan modal yang diinvestasikan Hari yang Dimiliki adalah durasi perdagangan rata-rata yang dinyatakan dalam jumlah hari. Perdagangan Probabilitas Tinggi dengan Rata-rata Bergerak. Seperti yang akan Anda lihat di dalam Buku Pedoman ini, Strategi Rata-rata Bergerak yang Diukur telah memiliki tepi kuantitatif yang besar bila diterapkan secara sistematis. Berikut adalah contoh perdagangan dari Saham dan Opsi Perdagangan dengan Rata-rata Bergerak Pendekatan yang Terukur dengan kenaikan 10 9 SPRD - 12 13 2011 sampai 12 21 2011.Here Adalah contoh perdagangan baru-baru ini dari Trading Stocks dan Options dengan Moving Averages A Quantified Approach dengan kenaikan satu hari 7 6 SWHC - 08 23 2012 sampai 08 24 2012. Entri dan keluar untuk contoh-contoh ini dijelaskan secara lengkap dalam buku panduan strategi dimana Anda akan menemukan itu dan banyak lagi. Inilah yang Akan Anda Terimalah. Dalam Saham dan Pilihan Perdagangan dengan Rata-rata Bergerak. Aturan perdagangan yang tepat Ini bukan sebuah kotak hitam yang penuh pengungkapan peraturan diberikan kepada Anda. Bagaimana mengidentifikasi seting rata-rata Moving Averages Trading terbaik Bagaimana memilih level entri terbaik yang sesuai dengan gaya trading Anda Dimana tepatnya tempatkan pesanan Anda setiap hari Dimana dan kapan tepatnya keluar dari pesanan Anda Untuk Options Trader. Trading Stocks and Options with Moving Averages Tepat untuk Anda jika Anda memiliki pilihan perdagangan Kembalinya sejarah telah menjadi pedagang yang kuat dan profesional memahami kekuatan penerapan pilihan pada perdagangan ekuitas mereka. Dalam buku panduan ini, Anda dapat melakukan hal yang sama dengan menggabungkan Moving Averages dengan opsi perdagangan. Saham Perdagangan Luar Negeri dan Pilihan dengan Moving Averages. Apakah Anda mengayunkan pilihan perdagangan atau perdagangan, Stok Perdagangan dan Pilihan dengan Moving Averages akan membuat Anda menjadi trader yang lebih baik dan lebih banyak akal. Jika Anda ingin menukar strategi berbasis aturan kuantitatif yang paling konsisten yang tersedia bagi para pedagang saat ini, order Trading Saham dan Pilihan dengan Moving Averages. Untuk memesan salinan Trading Stocks dan Options with Moving Averages, silakan klik di sini atau hubungi toll - Bebas 1-888-484-8220 ext 1 di luar AS hubungi 973-494-7333 ext 1.100 Jaminan Uang Kembali. Daftar harga Stok Perdagangan dan Pilihan dengan Moving Averages adalah 49 95 namun dijual dengan harga untuk waktu yang terbatas selama 39 95 Datang dengan Jaminan Uang Kembali 100 Gunakan strategi dan buku panduan selama 60 hari dan jika Anda tidak sepenuhnya puas dengan hasilnya, Anda akan menerima pengembalian penuh dari harga pembelian Anda. Harga Jual 49 95. Harga Jual Lebar Waktu 39 95.Connors Research Trading Strategy Series Opsi Saham Perdagangan dengan Moving Averages oleh Larry Connors Matt Radtke. A sebuah panduan strategi kuantifikasi dengan petunjuk tentang bagaimana menerapkan parameter masuk dan keluar yang menunjukkan kecenderungan historis untuk memperbaiki sisi dan keuntungan rata-rata untuk diperdagangkan Rata-rata Bergerak Komentar Ford7k Bagi pembaca mungkin Anda lebih pintar dan lebih baik dari kebanyakan orang lain, lalu coba cari tahu apa yang ada di grafik di bawah grafik chart chart barnes ini-upclose-downclose .--------------- ---------------------------------------------- H Tepat apa pandangan saya STRATEGI RSI 2 YANG DITEMUKAN OLEH PENILAIAN KONEKSI MENGHIDUPKAN BENCANA PADA BANYAK PEKERJAAN KECIL Saya tahu banyak pedagang yang menolak berhenti menggunakan RSI-2 dan membuat kerugian besar dalam saham berjangka Ini hanyalah petunjuk untuk berhati-hati saat Anda Masukkan wilayah yang tidak dikenal. Baru diedit oleh ford7k 15 Desember 2013 pukul 10 14 PM. Trading Saham dan Pilihan dengan Rata-rata Bergerak Pendekatan yang Terukur.1 Seri Riset Strategi Perdagangan Connors Saham Perdagangan dan Pilihan dengan Rata-rata Bergerak Pendekatan yang Diukur Oleh Connors Research, LLC Laurence Connors Matt Radtke.2 Page 2 Hak cipta 2013, Connors Research, LLC SEMUA HAK YANG DIBERIKAN Tidak ada bagian dari publikasi ini yang boleh diproduksi ulang, disimpan dalam sistem pencarian, atau dikirim, dalam bentuk apapun atau dengan cara apapun, elektronik, mekanik, fotokopi, rekaman, Atau sebaliknya, tanpa izin tertulis sebelumnya dari penerbit dan penulis Publikasi ini dirancang untuk memberikan informasi yang akurat dan berwibawa berkenaan dengan materi pelajaran Ditutupi dengan pengertian bahwa penulis dan penerbit tidak terlibat dalam pemberian otorisasi legal, akuntansi, atau otorisasi profesional lainnya untuk memfotokopi barang untuk keperluan internal atau pribadi, atau penggunaan pribadi klien internal atau pribadi, diberikan oleh Connors Research, LLC, dengan ketentuan bahwa AS 7 00 per halaman dibayarkan langsung ke Connors Research, LLC, ISBN Dicetak di Amerika Serikat.3 Page 3 Penolakan Dengan mendistribusikan publikasi ini, Connors Research, LLC, Laurence A Connors dan Matt Radtke yang secara kolektif disebut sebagai Perusahaan tidak menyediakan layanan konsultasi investasi atau bertindak sebagai penasihat investasi atau pialang investasi yang terdaftar, mereka juga tidak bermaksud untuk memberi tahu atau menyarankan agar sekuritas atau pelanggan mata uang mana yang harus dibeli atau dijual untuk dirinya sendiri. Analis dan karyawan atau afiliasinya Perusahaan dapat memegang posisi di saham, mata uang atau industri yang dibahas di sini Anda mengerti dan mengakui bahwa ada hubungan yang sangat baik Tingkat risiko yang terlibat dalam perdagangan sekuritas dan atau mata uang Perusahaan, penulis, penerbit, dan semua afiliasi Perusahaan tidak bertanggung jawab atau bertanggung jawab atas hasil trading dan investasi Anda. Pernyataan faktual di situs web Perusahaan, atau dalam terbitannya, adalah Dibuat pada tanggal yang ditentukan dan dapat berubah tanpa pemberitahuan Seharusnya tidak diasumsikan bahwa metode, teknik, atau indikator yang disajikan dalam produk ini akan menguntungkan atau kerugian tersebut tidak akan mengakibatkan kerugian. Hasil sebelumnya dari setiap pedagang atau sistem perdagangan Yang diterbitkan oleh Perusahaan tidak menunjukkan keuntungan masa depan oleh pedagang atau sistem tersebut, dan bukan merupakan indikasi keuntungan masa depan yang direalisasikan oleh Anda Sebagai tambahan, indikator, strategi, kolom, artikel dan semua fitur lainnya dari produk Perusahaan secara kolektif, Informasi Disediakan untuk tujuan informasi dan pendidikan saja dan tidak boleh dianggap sebagai saran investasi Contoh yang disajikan di websit Perusahaan E adalah untuk tujuan pendidikan saja Pengaturan semacam itu bukanlah permohonan dari setiap pesanan untuk membeli atau menjual. Dengan demikian, Anda seharusnya tidak hanya mengandalkan Informasi dalam melakukan investasi. Sebaliknya, Anda harus menggunakan Informasi hanya sebagai titik awal untuk melakukan penambahan independen. Penelitian untuk memungkinkan Anda membentuk pendapat Anda sendiri mengenai investasi Anda harus selalu memeriksa dengan penasihat keuangan dan penasihat pajak Anda yang berlisensi untuk menentukan kesesuaian investasi HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU YANG DIMULAI MEMILIKI BATASAN INHERENT TERTENTU TIDAK MELIHAT KINERJA KINERJA YANG SEBENARNYA, HASIL YANG DINASISWA TIDAK MENYATAKAN PERDAGANGAN AKTUAL DAN MUNGKIN DAPAT DIPERBAIKI OLEH PESERTA DAN BIAYA SLIPPAGE LAINNYA JUGA, SEJAK TRADES TIDAK SEBENARNYA TERSEBUT, HASIL YANG DAPAT DITANGGUHKAN ATAU BERLANGSUNG UNTUK DAMPAK, JIKA ADA, FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURANGNYA PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI SIMULASI DALAM UMUM JUGA DITEMUKAN DENGAN FAKTA BAHWA MEREKA BERENCANA DENGAN MANFAAT H TIDAK ADA REPRESENTASI TIDAK ADA YANG DIBUAT BAHWA SETIAP AKUN AKAN ATAU MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN SEPENUHNYA KEPADA MEREKA YANG DITEMUKAN Connors Penelitian 10 Tempat Bertukar Lokasi 1800 Jersey City, NJ 07302.4 Page 4 Daftar Isi Bagian 1 Pendahuluan 5 Bagian 2 Aturan Strategi 8 Bagian 3 Hasil Uji Bagian 4 Memilih Parameter Strategi Bagian 5 Menggunakan Pilihan Bagian 6 Pikiran Tambahan Lampiran Indikator ConnorsRSI dan Volatilitas Historis 31.5 Page 5 Bagian 1 Pendahuluan.6 Page 6 Indikator tidak selalu seperti yang terlihat pada Moving averages secara luas digunakan sebagai tren berikut. Alat Dalam banyak strategi perdagangan yang telah kita kembangkan selama ini, moving average MA 200 hari digunakan untuk mengidentifikasi arah tren Kami telah menemukan bahwa mengambil sinyal beli hanya jika harga di atas 200 hari MA dapat meningkatkan profitabilitas. Dalam banyak sistem Baru-baru ini, kami menyelesaikan penelitian yang menunjukkan moving averages juga dapat digunakan sebagai bagian dari strategi untuk menemukan jangka pendek, mean Peluang perdagangan reversi Hal ini mungkin mengejutkan beberapa pedagang karena mungkin tampak aneh untuk menggunakan indikator tren berikut seperti MA dalam strategi pemulihan sementara jangka pendek Sementara MA digunakan dalam strategi ini, MA tidak diterapkan dengan cara tradisionalnya. Kami menyoroti buku tahun 2004 Bagaimana Pasar Benar-benar Bekerja, penting untuk mengembangkan wawasan unik tentang perilaku harga Di Pasar Sungguh Bermanfaat, kami menguji pengetahuan umum dan menemukan bahwa tidak selalu terbaik untuk mengikuti kebenaran pasar yang diterima secara luas Kami menemukan bahwa hal itu Yang terbaik adalah membeli kelemahan jangka pendek, misalnya, dan penelitian menunjukkan bahwa pembelian selektif ketika luas pasar lebih rendah daripada pembelian ketika indikator luas pasar secara seragam positif. Kami juga menemukan bahwa perubahan volume tidak relevan untuk membuat keputusan membeli dan menjual meskipun Kepercayaan luas di kalangan pedagang bahwa volume diperlukan untuk mengkonfirmasi uptrend Kami telah melanjutkan jenis penelitian dan kami selalu melihat Data daripada kebenaran yang diterima secara luas Dengan demikian, kami menemukan bahwa moving averages MAs dapat digunakan sebagai alat pengatur waktu singkat Secara tradisional, MA biasanya digunakan sebagai alat tren berikut sinyal beli diberikan saat harga mendekati di atas MA dan sinyal jual dihasilkan dari penutupan. Di bawah MA Meskipun bisa digunakan secara menguntungkan dengan cara ini, ada juga sejumlah masalah yang terkait dengan MA Ketika pasar berada dalam kisaran terikat, yang sebagian besar waktu, pedagang mengalami sejumlah perdagangan whipsaw sambil menunggu tren berikutnya. Untuk muncul perdagangan Whipsaw adalah entri yang cepat dibalik Komisi dan biaya perdagangan lainnya bisa menjadi hal yang substansial ketika harga turun bolak-balik sekitar rata-rata bergerak dan biaya tersebut menurunkan keuntungan Sinyal yang berbasis pada MA juga akan selalu terlambat. Ini dengan desain sejak MAs trail Pasar Namun, penundaan ini dapat menyebabkan kehilangan pergerakan harga yang besar Harga SPDR SP 500 ETF NYSE SPY meningkat lebih dari 30 setelah bottoming pada bulan Maret 2009, misalnya sebelum MA jangka panjang memberi sinyal beli Sistem berbasis MA umumnya memiliki tingkat kemenangan rendah dan sebagian besar keuntungan sistem berasal dari hanya beberapa perdagangan Sebagian besar perdagangan hanya akan menghasilkan keuntungan atau kerugian kecil akibat pelepasan masalah ini membuat MA sulit diperdagangkan. Dalam pengujian balik dalam jangka waktu yang lama, tampaknya menguntungkan namun secara real time, sinyal tertunda dan sejumlah besar perdagangan yang hilang menyebabkan banyak pedagang meninggalkan sistem. Kami memandang masalah MA sebagai kesempatan untuk mengembangkan sistem perdagangan berdasarkan mean Reversion.7 Page 7 Whipsaws disebabkan oleh sifat biner dari sistem MA Selalu masuk atau keluar dari pasar, atau selalu panjang atau pendek, berdasarkan interaksi MA dengan harga Kita dapat mengurangi masalah ini dengan mendefinisikan Aturan yang hanya mengambil perdagangan probabilitas tinggi Banyak pasar tidak dapat diobati sebagian besar waktu dan aturan dapat dirancang untuk mengenali kapan pasar berada pada posisi yang ekstrim dan diperdagangkan hanya dalam kondisi yang benar Kelemahan lain o Sistem MA adalah bahwa mereka memberikan keuntungan dalam jumlah besar setelah tren berbalik sebelum mereka keluar atau mereka memerlukan penundaan yang kehilangan keuntungan besar sebelum memasuki perdagangan Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa harga bergerak jauh dari MA ketika pasar sedang tren Beberapa pedagang Alamat masalah ini dengan menutup perdagangan ketika harga menyimpang terlalu jauh dari MA, yang mengarah ke masalah lain karena tren yang kuat akan terjawab dan profitabilitas sistem akan berkurang Kami mengatasi masalah dengan menggunakan dua MA yang meminimalkan penundaan saat Poin Semua peraturan strategi dirinci secara lengkap di bagian berikutnya Ini adalah cara baru yang ampuh untuk menggunakan MA yang dapat memberikan keuntungan di pasar mana pun Kami harap Anda menikmati angsuran berikutnya dari Seri Pedoman Strategi Perdagangan Riset Connors Jika Anda ingin melihat Lebih banyak topik dari Seri Riset Strategi kami silakan klik di sini.8 Page 2 Bagian 2 Aturan Strategi.9 Page 9 Rata-rata pergerakan umumnya digunakan untuk mengikuti tren Beberapa trader akan menggunakan MA untuk membantu mengidentifikasi pasar overbought atau oversold. Pendekatan ini biasanya melibatkan identifikasi ketika harga bergerak terlalu jauh dari MA. Untuk menentukan kapan harga terlalu jauh dari MA, saluran, berdasarkan persentase atau standar deviasi, seringkali Ditambahkan ke Saluran MA gagal untuk mengidentifikasi kekuatan dan selalu salah selama kemajuan terbesar di pasar atau penurunan Strategi Rata-rata Bergerak yang Diukur menggunakan dua rata-rata bergerak untuk mengurangi probabilitas terjadinya kesalahan pada pasar utama. Rata-rata bergerak rata-rata akan bergerak seiring dengan harga dan Hubungan antara dua rata-rata akan menyoroti oversold market extremes. Strategi ini mengeksekusi perdagangan dengan menggunakan tiga langkah sederhana yang terdiri dari Setup, Entry dan Exit. Aturan untuk masing-masing langkah ini dirinci di bawah Pengaturan Strategi Average Average Moving Average terjadi ketika semua hal berikut terjadi. Kondisi yang benar 1 Harga saham harus di atas 5 2 Volume harian rata-rata saham selama 2 tahun terakhir 1 hari perdagangan kira-kira satu bulan harus paling sedikit 250.000 saham 3 Volatilitas historis selama 100 hari terakhir, atau HV 100, harus lebih besar dari 30 Lihat Lampiran untuk definisi volatilitas historis 4 Tutup hari ini harus di atas 200 hari Moving average, atau MA 200 5 MA cepat setidaknya Y di bawah MA yang lamban dimana Y 2 5, 5 0, 7 5, atau 10 0 Skenario MA berikut akan diuji Skenario Cepat MA Lambat MA 1 MA C, 5 MA C, 10 2 MA C, 5 MA C, 20 3 MA C, 5 MA C, 50 4 MA C, 10 MA C, 20 5 MA C, 10 MA C, 50 Jika hari sebelumnya adalah Setup, maka kita akan masuk Sebuah perdagangan dengan 6 Mengirimkan limit order untuk membeli saham pada harga X di bawah penutupan kemarin, di mana X adalah 2, 4, 6, 8 atau 10 Setelah kita memasuki perdagangan, kita Keluar dengan salah satu metode berikut, pilih Di muka 7a Harga penutupan saham lebih tinggi dari penutupan hari sebelumnya Kami biasanya mengacu pada jalan keluar ini sebagai First Up Close 7b Stok ditutup dengan nilai ConnorsRSI lebih besar dari 50 7c Saham ditutup dengan Conno Nilai rsRSI lebih besar dari 70 7d Harga penutupan saham lebih besar dari rata-rata pergerakan 3 hari, atau MA 3 7e Harga penutupan saham lebih besar dari rata-rata pergerakan 5 hari, atau MA 5.10 Page 10 Mari kita lihat masing-masing Aturan dalam sedikit lebih mendalam, dan jelaskan mengapa hal itu termasuk dalam strategi Aturan 1 2 memastikan bahwa kita berada dalam persediaan yang sangat likuid yang dapat dengan mudah dibeli dan dijual dengan spread permintaan bid yang ketat yang mengurangi biaya perdagangan Aturan 3 memastikan bahwa saham tersebut telah Cukup volatilitas untuk memungkinkan pergerakan besar Aturan 4 mengidentifikasi arah tren jangka panjang Dengan mensyaratkan mendekati di atas MA 200 hari, kita menemukan saham yang oversold namun tetap dalam uptrend jangka panjang Aturan 5 mengidentifikasi oversold jangka pendek yang ekstrem. Aturan 6 memungkinkan kita untuk memasukkan perdagangan pada harga yang optimal Aturan Pengaturan mengidentifikasi saham jenuh jual dan peraturan masuknya menunggu agar menjadi lebih oversold secara intraday Aturan 7 menyediakan metode keluar yang ditentukan dengan baik Beberapa strategi memiliki quantifie Aturan keluar, terstruktur, dan disiplin Aturan 7 memberi Anda parameter yang tepat untuk keluar dari perdagangan, didukung oleh hasil tes historis selama bertahun-tahun. Seperti pada semua parameter strategi lainnya, kita memilih terlebih dahulu jenis exit yang akan kita gunakan, dan menerapkan Aturan tersebut secara konsisten dalam Aturan Perdagangan 7b dan 7c menggunakan ConnorsRSI untuk menentukan jalan keluar Di masa lalu, banyak strategi kami menggunakan RSI 2 hari, atau RSI 2 untuk mengidentifikasi kondisi jenuh beli dan jenuh jual Penelitian terakhir kami telah menunjukkan bahwa ConnorsRSI menjadi lebih efektif. Indikator Jika Anda tidak terbiasa dengan ConnorsRSI, rincian dapat ditemukan di Lampiran Dalam pengujian kami, kami menutup semua perdagangan pada saat penutupan perdagangan pada hari ketika sinyal Keluar terjadi Jika ini bukan pilihan untuk Anda, penelitian kami pada umumnya telah ditunjukkan. Hasil yang serupa bisa diraih jika Anda keluar dari posisi Anda di atau di dekat tempat terbuka keesokan paginya Sekarang mari lihat bagaimana perdagangan khas terlihat pada bagan. Sebagai contoh di bawah ini, kita akan menggunakan variasi strategi yang memerlukan 5 hari MA t O lebih dari 10 di bawah MA 20 hari pada hari Setup Perintah limit akan ditempatkan 6 di bawah harga penutupan Setup Day Kami akan keluar saat ConnorsRSI lebih besar dari 70, metode exit yang ditentukan oleh Peraturan 7c.11. Bagan yang dibuat di TradingView Reprinted courtesy of Figure 1 Smith Wesson Corp SWHC Trade Bagan di atas adalah untuk Smith Wesson Holding Corp yang simbolnya adalah SWHC Pada bagan, panel atas menunjukkan harga bar hitam, MA 5 hari atau MA 5 dengan warna biru Dan 20 hari MA atau MA 20 berwarna hijau Panah hijau menunjukkan kapan perdagangan masuk dan panah merah menyoroti hari peraturan Keluar dipicu Aturan 1 dipuaskan karena harga penutupan saham adalah 7 96 pada 22 Agustus 2012, Jauh di atas nilai minimum 5 Aturan 2 terpenuhi karena volume harian rata-rata pada hari Setup selesai lebih dari 1 9 juta, di atas minimum 250.000 Peraturan 3 memerlukan volatilitas historis selama 100 hari terakhir, atau HV 100 , Untuk lebih besar dari 30 pada hari Setup adalah comple Nilai sebenarnya dari HV 100 pada hari itu.12 Aturan 4 dipenuhi karena SWHC ditutup pada 7 96, di atas MA 200 hari yang berusia 6 43 pada hari tersebut Peraturan 5 mensyaratkan MA cepat minimal Y di bawah MA yang lambat dimana Y 2 5, 5 0, 7 5, atau 10 0 Kami menggunakan 5 hari untuk MA cepat dan 20 hari untuk MA yang lambat dengan Y 10 0 MA 5 hari adalah 8 09 dan MA 20 hari adalah 9 24 pada tanggal 22 Agustus. Dalam kasus ini, MA cepat lebih dari 12 di bawah MA yang lamban. Hubungan antara kedua MA dapat ditemukan dengan rumus berikut Persen di atas di bawah Fast MA Slow MA 1 100 8 09 9 24 1 100 0 8756 1 100 12 44 Jika MA cepat di atas nilai MA yang lamban, nilai ini akan positif Karena kelima peraturan penyiapan sudah terpenuhi, kami memasukkan limit order untuk hari perdagangan berikutnya, yaitu 23 Agustus. Variasi strategi pilihan kami memberi tahu kami Gunakan batas 6 di bawah harga penutupan Setup Day Peraturan 6, jadi kita akan menggunakan batas harga Limit Price Close x 1 Limit 7 96 x 0 94 7 48 Pada tanggal 23 Agustus harga SWHC d Merosot serendah 7 40, jadi batas pesanan kami terisi dan kami membeli saham dengan harga batas 7 48 Pada hari perdagangan berikutnya, 24 Agustus, harga SWHC ditutup pada 8 05 ConnorsRSI naik ke This is Di atas 70, memicu Aturan Keluar 7c Kami menutup posisi kami pada atau mendekati harga penutupan 8 05, yang memberi kami keuntungan pada perdagangan 7 6 sebelum komisi dan biaya Keuntungan Keuntungan atau Kerugian Biaya Dasar 8 05 7 48 7 48 0 57 7 48 7 6 Mari kita lihat contoh lain dengan menggunakan parameter perdagangan yang sedikit berbeda. Dalam contoh ini, kita memerlukan MA 5 hari lebih dari 5 di bawah MA 20 hari pada hari Setup Batas pesanan akan ditempatkan 8 di bawah Harga penutupan penataan hari Kami akan keluar saat harga ditutup di atas MA 5 hari, metode keluar yang ditentukan oleh Rule 7e Bagan di bawah ini adalah untuk Spreadtrum Communications SPRD, dan menggunakan konvensi yang sama seperti bagan sebelumnya.13 Page 13 Bagan dibuat dalam TradingView Dicetak ulang dari Gambar 2 Spreadtrum Communications Inc SPRD Trade Setup Hari untuk perdagangan ini adalah 13 Desember, Sesuai dengan Peraturan 1, harga penutupan di atas 5 pada Aturan 2 terpenuhi karena volume harian rata-rata pada hari Setup selesai di atas 1 9 juta saham, di atas minimum 250.000 Aturan 3 Sudah puas karena HV 100 adalah Peraturan 4 diurus saat SPRD ditutup pada 20 74, di atas MA 200 hari dari Aturan 5 memerlukan MA cepat minimal Y di bawah MA yang lambat dimana Y 2 5, 5 0, 7 5 , Atau 10 0 Kami menggunakan 5 hari untuk MA yang cepat dan 20 hari untuk MA yang lamban dengan Y 5 0 MA 5 hari adalah 21 82 dan MA 20 hari adalah 24 39 pada tanggal 13 Desember. Dalam kasus ini, MA yang cepat Hampir 11 di bawah MA yang lamban. Hubungan antara kedua MA dapat ditemukan dengan rumus berikut Persen di atas di bawah Fast MA Slow MA 1 100 21 82 24 39 1 100 0 8946 1 100 10 54 Dengan semua persyaratan penataan kami terpenuhi, kami Siap untuk menempatkan limit order untuk hari berikutnya Karena SPRD ditutup pada 20 74, limit order akan ditempatkan pada pukul 19 08 20 74 0 92 sesuai Peraturan 6.14 Page 14 Pada tanggal 14 Desember t H, harga SPRD mencapai level terendah intraday 17 51, yang berada di bawah batas harga kami, jadi pesanan kami terisi dan kami memasuki trade The Exit dipicu pada 20 Desember, ketika SPRD ditutup pada 21 38, di atas 5 hari nya. MA untuk pertama kalinya sejak perdagangan masuk Perdagangan ini akan menghasilkan keuntungan sekitar 12 1 sebelum komisi dan biaya Kini setelah Anda memiliki pemahaman yang baik tentang mekanika perdagangan, kami akan melihat hasil uji historis untuk variasi yang berbeda dari Strategi.15 Page 15 Bagian 3 Hasil Uji.16 Page 16 Kita tidak pernah tahu pasti bagaimana strategi perdagangan akan berjalan di masa depan Namun, untuk strategi yang terukur sepenuhnya seperti yang dijelaskan dalam Buku Panduan ini, setidaknya kita dapat mengevaluasi bagaimana Strategi yang telah dilakukan di masa lalu Proses ini dikenal dengan back testing Untuk melakukan tes ulang, pertama-tama kita pilih sekelompok sekuritas yang kadang-kadang disebut sebagai watchlist yang ingin kita uji strateginya. Dalam kasus kita, daftar pantauan terdiri dari saham non leveraged Selanjutnya kita memilih jangka waktu untuk menguji Semakin lama jangka waktu, semakin penting dan informatif hasil pengujian kembali akan menjadi ujian kembali untuk buku panduan ini dimulai pada bulan Januari 2001 dan berlanjut sampai akhir September 2013, tanggal terakhir dimana kami Memiliki data pada tulisan ini Akhirnya, kami menerapkan peraturan masuk dan keluar kami ke setiap saham di daftar pantauan selama keseluruhan periode pengujian, mencatat data untuk setiap perdagangan yang akan dimasukkan, dan menggabungkan semua data perdagangan melalui variasi strategi tertentu Salah satu dari Statistik kunci yang dapat kita ambil dari hasil yang telah diuji kembali adalah Average Profit Loss, juga dikenal sebagai Average Gain per Trade Beberapa pedagang menganggap ini sebagai edge Average PL adalah jumlah dari semua keuntungan yang dinyatakan sebagai persentase dan semua Kerugian juga sebagai persentase dibagi dengan jumlah total perdagangan Pertimbangkan sepuluh perdagangan berikut Perdagangan Tidak Ada Keuntungan atau Rugi 1 1 7 2 2 1 3 4 0 4 0 6 5 1 2 6 3 8 7 1 9 8 0 4 9 3 7 Rata-rata PL adalah calcula Ted sebagai Rata-rata PL 1 7 2 1 4 0 0 6 1 2 3 8 1 9 0 4 3 7 2 6 10 Rata-rata PL 1 08 Rata-rata PL adalah keuntungan rata-rata berdasarkan modal yang diinvestasikan, yaitu jumlah uang yang sebenarnya kita habiskan untuk Masukkan setiap perdagangan Untuk perdagangan jangka pendek yang berlangsung selama tiga sampai sepuluh hari perdagangan, kebanyakan pedagang mencari rata-rata PL dari 0 5 sampai 2 5 di semua perdagangan Semua hal lainnya sama, semakin besar rata-rata PL, semakin besar akun Anda akan tumbuh seiring berjalannya waktu. Tentu saja, semua hal lainnya tidak pernah sama Secara khusus, penting untuk mempertimbangkan metrik Jumlah Perdagangan dalam kombinasi dengan Rata-rata PL Jika Anda menggunakan jumlah modal yang sama untuk setiap perdagangan yang Anda masuki, Anda akan membuat Lebih banyak uang pada sepuluh perdagangan dengan keuntungan rata-rata 4 per perdagangan daripada yang Anda lakukan pada satu perdagangan yang membuat 10 metrik penting lainnya adalah Persentase Menang atau Tingkat Menang Ini hanyalah jumlah perdagangan yang menguntungkan dibagi dengan jumlah total perdagangan Tabel di atas, 7 dari 10 perdagangan menguntungkan, yaitu Memiliki hasil yang positif Untuk contoh ini, Persentase Menang adalah 7 10 70 Mengapa kita peduli dengan Win Rate, selama kita memiliki Average Average yang cukup tinggi Karena Harga Muka yang lebih tinggi umumnya menyebabkan pertumbuhan portofolio yang kurang stabil Perdagangan yang hilang memiliki cara untuk menggumpal Up, dan ketika mereka melakukan itu, nilai portofolio Anda berkurang Ini dikenal sebagai penarikan. Yang menurunkan, pada gilirannya, dapat membuat Anda kehilangan tidur atau bahkan mempertimbangkan untuk meninggalkan perdagangan Anda sama sekali Jika ada sedikit pecundang, yaitu persentase menang yang lebih tinggi, maka kerugian Cenderung tidak menggumpal, dan nilai portofolio Anda lebih cenderung tumbuh dengan lancar ke atas daripada mengalami ayunan naik dan turun yang buruk.18 Mari mengalihkan perhatian kita pada hasil pengujian untuk variasi yang berbeda dari Strategi Rata-rata Bergerak yang Diukur Tabel Di bawah mengurutkan hasil tes untuk menunjukkan 20 variasi yang menghasilkan variasi Rata-rata PL tertinggi yang menghasilkan kurang dari 100 sinyal perdagangan selama periode pengujian 12 tahun. E telah disaring untuk menghindari skewing hasil Top 20 Variasi Berdasarkan Rata-rata Keuntungan Perdagangan Rata-rata Rata-rata Hari Dimiliki Menang MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method MA 5 MA 10 Tutup MA 5 MA 10 MA 20 Tutup MA 5 MA 10 MA 20 CRSI MA 5 MA 10 Tutup MA 5 MA 5 MA 20 Tutup MA 5 MA 5 MA 20 CRSI MA 5 MA 10 Tutup MA 5 MA 5 MA 10 Tutup MA 5 MA 5 MA 10 CRSI MA 10 MA 20 Tutup MA 5 MA 10 MA 20 CRSI MA 5 MA 10 Tutup MA 5 MA 5 MA 10 CRSI 70 1, MA 5 MA 20 Tutup MA 5 MA 10 MA 20 Tutup MA 5 1, MA 5 MA 10 CRSI MA 5 MA 10 Tutup MA 3 MA 10 MA 20 CRSI 70 1, MA 5 MA 10 Tutup MA 5 MA 5 MA 10 CRSI 70 Berikut adalah penjelasan masing-masing kolom. Trades adalah berapa kali variasi ini dipicu dari 1 Januari 2001 30 September Rata-rata PL adalah persentase rata-rata keuntungan atau kerugian untuk semua perdagangan, Termasuk kehilangan perdagangan, berdasarkan modal yang diinvestasikan 20 variasi teratas menunjukkan kenaikan mulai dari 3 93 sampai 5 51 selama periode pengujian 12 tahun Avg Days Diadakan adalah durasi perdagangan rata-rata yang dinyatakan dalam beberapa hari. Ge untuk variasi di atas relatif kecil, rata-rata selama 4 hari.19 Page 19 Win adalah persentase dari perdagangan simulasi yang ditutup dengan keuntungan Sebagian besar dari 20 variasi teratas memiliki tingkat kemenangan di 70-an rendah Ini adalah persentase yang tinggi dari Perdagangan yang menguntungkan di dunia di mana banyak pedagang bertujuan untuk 50 60 Skenario MA mendefinisikan dua rata-rata bergerak yang digunakan dalam pengujian Ini sesuai dengan Peraturan 5 dan menunjukkan nilai MA yang cepat dan lambat Skenario MA berikut diuji Skenario Cepat MA Lambat MA 1 MA C, 5 MA C, 10 2 MA C, 5 MA C, 20 3 MA C, 5 MA C, 50 4 MA C, 10 MA C, 20 5 MA C, 10 MA C, 50 Peregangan MA diperdagangkan sesuai dengan the value of Y in Rule 5 of the strategy This column shows the value of Y for the rule which says, the fast MA is at least Y below the slow MA where Y 2 5, 5 0, 7 5, or 10 0 Limit is related to Rule 6 of the strategy and determines the limit price that will be used to enter the trade We tested limits of 2, 4, 6, 8 or 10 below the Setup day s close Exit Method is the rule that was used to exit trades in this strategy variation, as described in Rule 7 Next, let s look at the strategy variations that have historically had the highest frequency of profitable trades or Win Rate Top 20 Variations Based on Highest Win Rate Avg P L Avg Days Held Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method MA 5 MA 10 Close MA 5 MA 5 MA 10 Close MA 5 1, MA 5 MA 10 Close MA 5 2, MA 5 MA 10 Close MA 5 2, MA 5 MA 20 Close MA 5 MA 5 MA 10 Close MA 3 1, MA 5 MA 20 Close MA 5 MA 5 MA 10 Close MA 3 3, MA 5 MA 20 Close MA 5 1, MA 5 MA 10 Close MA 3 1, MA 5 MA 10 First Up Close MA 5 MA 10 Close MA 5 3, MA 5 MA 20 Close MA 5.20 Page 20 1, MA 5 MA 10 CRSI MA 5 MA 10 CRSI 50 1, MA 5 MA 20 Close MA 5 2, MA 5 MA 20 Close MA 5 4, MA 5 MA 10 Close MA 5 1, MA 5 MA 10 CRSI 50 1, MA 5 MA 10 CRSI 70 All 20 of the top variations have historically produced a profit on at least 70 of the identified trades Notice that there is a good deal of overlap between this list and the one presented in the previous section on Average P L This overlap indicates we have multiple strategy variations that have historically won consistently while producing excellent edges.21 Page 21 Section 4 Selecting Strategy Parameters.22 Page 22 In previous chapters we ve described the different values tested for strategy parameters such as the moving averages we use, the distance the fast MA falls below the shorter MA, entry limit and exit method In this section we ll discuss some additional factors to consider as you decide which variation s to use in your trading Let s talk conceptually about entries and exits for a moment Both entry and exit rules can be thought of in terms of how strict they are, i e how easy or difficult they are to achieve You might also say that strictness is a measure of how frequently or infrequently the rule conditions occur For oscillators such as ConnorsRSI, values that are closer to the extremes 0 and 100 are more strict less likely to occur than values in the middle of the range Stricter entry rules will be satisfied less frequently than more lenient entry rules, and thus a strategy that relies on the stricter rules will generally generate fewer trades than a strategy whose entry rules are more easily satisfied With a robust strategy, the reward for fewer trades is usually a higher gain per trade, on average If you buy a slightly oversold stock, it s most likely to provide a moderate gain But if you wait for the stock to become extremely oversold, the chances are much higher that it will experience a significant price increase and result in a bigger profit In contrast to entry rules, the strictness of exit rules has little effect on the number of trades generated by the strategy However, just like the entry rules, stricter exit rules typically result in higher average profits Why Because stricter exit rules tend to keep you in your trades for a longer time, giving the stock more time to experience the mean reversion behavior that we re attempting to exploit with a strategy like this quantified approach to Trading Stocks and Options with Moving Averages Thus, for entries the tradeoff is between more trades and higher gains per trade, while for exits the tradeoff is between shorter trade durations and higher gains per trade.23 Page 23 Trades Now let s turn our attention back to the strategy described in this Guidebook In the table below, we compare four variations of the strategy that all use the same moving average scenario 5 days for the fast MA and 10 days for the slow MA , the same limit entry 6 and the same exit method ConnorsRSI 70 Only the value of the MA Stretch for the entry threshold differs between the variations shown below The Effect of MA Stretch Entry Threshold for Quantified MA Strategy Avg P L Avg Days Held Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method 10, MA 5 MA 10 CRSI 70 3, MA 5 MA 10 CRSI 70 1, MA 5 MA 10 CRSI MA 5 MA 10 CRSI 70 Trades Notice that the most lenient entry in the table, the first line with an MA St retch of 2 5 , generated the most trade signals and the lowest gain per trade As the entry rule becomes stricter, i e the MA Stretch threshold rises, we see fewer and fewer trade signals but higher and higher average gains per trade The variation with an entry threshold of 10 increases the Average P L by about 75 compared to the first variation, but also has less than 1 20 th the number of trades It should come as no surprise that the pattern emerges again when we hold all parameters constant except the Limit used to determine the limit entry price If we keep the Setup conditions constant, then there will obviously be more stocks that experience a pullback of 2 or greater the next day than there will be those that pullback by at least 10 Variations with Different Limit Entries for Quantified MA Strategy Avg P L Avg Days Held Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method 8, MA 5 MA 10 CRSI 70 5, MA 5 MA 10 CRSI 70 3, MA 5 MA 10 CRSI 70 1, MA 5 MA 10 CRSI 70 1, MA 5 MA 10 CRSI 70 We have confirmed that stricter entry rules result in fewer trades but higher average gains Now let s look at the exits Here we hold the Setup and entry criteria constant, but vary the exit methods.24 Page 24 Trades Variations with Different Exit Methods for Quantified MA Strategy Avg P L Avg Days Held Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Method MA 10 MA 20 First Up Close MA 10 MA 20 Close MA 3 MA 10 MA 20 Close MA 5 MA 10 MA 20 CRSI MA 10 MA 20 CRSI 70 All five variations generated a very similar number of trade signals The range is from 379 trades to 525 trades However, the variation that uses the most lenient exit method covering the position on the first day that the stock price closes up generates an average gain that is about half of the strictest exit methods We can also see that stricter exits increase the average gain and win rates by comparing the two different MA and ConnorsRSI exits MA 3 is a less stringent exit requirement than MA 5 and MA 3 is less profitable on average than MA 5 although there are more trades with the less stringent rule The same is true when using ConnorsRSI to trigger the exit rule Armed with this information, you will now be able to select strategy parameters that are most likely to produce the number of trade signals, average gains, and trade duration that best complement your overall trading plan.25 Page 25 Section 5 Using Options.26 Page 26 Options trading has been a major growth industry over the past several years in the markets This is because spreads have tightened, liquidity has increased, and the ability to easily trade complex options has never been simpler We ll now focus on applying options trading to the short term market moves we have just learned Like everything else in this Guidebook, there are definitive rules as to how to execute an options trade when a strategy signal triggers Before we go on, it will be helpful to review a few terms and concepts related to options The owner of a call option has the right, but not the o bligation, to purchase the underlying security stock or stock at the strike price on or before the expiration date of the option contract The value of a call option generally rises as the price of the underlying security rises A call option is considered to be In The Money ITM when its strike price is below the price of the underlying security, and Out of The Money OTM when its strike price is above the price of the underlying security For example, if the increment between strike prices for SPY options is 1 and the price of SPY is currently 162 35, then the first closest ITM call option is the one with a strike price of 162 The first OTM call option is the 163 strike The owner of a put option has the right, but not the obligation, to sell the underlying security stock or stock at the strike price on or before the expiration date The value of a put option usually rises as the price of the underlying security falls A put option is considered to be In The Money ITM when its strike price i s above the price of the underlying security, and Out of The Money OTM when its strike price is below the price of the underlying security If the price of SPY is currently 166 55, then the first closest ITM put option is the 167 strike, and the first OTM put option is the 166 strike The strategy described in this guidebook is to buy stocks that are oversold based on quantified moving average rules To implement that strategy with options, calls would be used Put options would be used to implement strategies described in other Guidebooks that take short positions Most option contracts control 100 shares of the underlying stock or stock However, the price quoted by most trading platforms is the price per share Therefore, the cost of purchasing the option contract is typically 100 times the per share price, plus commissions Thus, if a SPY call option has a quoted price of 1 27, then it will cost you plus commissions to purchase the call option contract Sometimes you will hear the price of an option referred to as the option s premium All option contracts have an expiration date, after which the contract is no longer valid The three most common types of option expirations are Weekly Contract expires on the last trading day of the week, typically a Friday Monthly Contract expires on the Saturday following the third Friday of the month, which means that the last day for trading the option is the third Friday Quarterly Contract expires on the last trading day of the calendar quarter.27 Page 27 In this Guidebook, we will be focused entirely on option contracts with monthly expirations The monthly contract with the nearest expiration date is known as the front month For example, if today is June 10th, then the front month contract is the one which expires in the third week of June The next available expiration in this case July , is known as the second month The day after June expiration, July would become the front month and August would become the second month Strategies in the Guidebook generally follow certain patterns 1 The majority of the moves from entry to exit have been held a very short period of time 2 12 trading days 2 The average gains per trade have been large well beyond the normal distribution of prices over that short period of time 3 A high percentage of the moves have been directionally correct When we look at this type of behavior, it can lead to many strategies but one strategy stands out and this has been confirmed by professional traders The strategy is to buy the front month, in the money call option Why front month, in the money long options Because they will move most closely to the stock itself And the closer an option moves with the stock, the greater the gain will be on a percentage basis when the move is correct Here are the rules Let s go further 1 A signal triggers 2 Buy the front month in the money call If you would normally trade 500 shares of the stock buy 5 call contracts every 100 shares should equal one call option con tract 3 Exit the options when the signal triggers an exit on the stock 1 What does in the money exactly mean here In this case it s defined as one to two strike prices in the money This will be below the current market price for a call option If the price of the stock is 48 and the interval between option contracts is 5, then buy a 45 or 40 call 2 What does front month mean here Because the holding period is so short, you want to trade the options whose monthly expiration is the closest If the closest month is eight trading days or less from the front month s option expiration date meaning the second Wednesday before or closer use the following month as the one to trade.28 Page What happens if I m in the position and it expires, yet the signal for the stock is still valid In this case, roll to the next month You re trading the stock signals so you want to have exposure to that signal 4 What about liquidity and spreads There s some discretion here There is no hard and fast rule as to wh at exactly liquidity means in options Many traders look for minimum volume and or open interest to determine liquidity Assuming there is active volume in the options, look at the spreads If the option is trading 3 00 bid 3 30 offer, the spread is 10 Can you really overcome a 10 spread Not likely Now compare this to an option that s trading at 3 25 bid 3 30 offer This is far more acceptable and tradable 5 What are the advantages of buying call options instead of the stock Assuming the spreads and liquidity are there, the advantages are large 1 Greater potential ROI on capital invested 2 Less money tied up 3 Less points at risk This means if you buy a stock at 50, the price can theoretically fall to zero and you could lose up 50 a share The options can only lose up to the premium you paid So, if you bought the 45 call for 5 50, the risk is only the premium of There s greater flexibility For example, let s say the stock triggered a buy signal at 50 and you paid 5 50 for the 45 calls If th e stock immediately moves up let s say to 56 , you have choices You can exit, or you can roll into the 55 call getting most of your money out and now turning this into a nearly free trade if you believe that prices will continue to rise There are numerous examples like this and you can find these types of strategy opportunities in most options books But trading anything exotic or different than simply buying ITM calls is against the advice of the many professionals we posed this question to In conclusion, options provide traders with a good alternative to owning the stock outright The structured methodology for our strategies is front month, in the money, with equivalent sizing 1 option per 100 shares , and exiting when the stock signals an exit The above options strategy, in many experts opinion, is the best and most efficient strategy based upon the historical data from these signals.29 Page 29 Section 6 Additional Thoughts.30 Page As you have seen throughout this Guidebook, the Quan tified Moving Average Strategy has had large quantified edges when applied in a systematic manner 2 There are literally hundreds of potential variations for you to use By adjusting the input variables described in the rules, you can customize how the strategy will perform for you Want more trades Look at variations with faster moving averages or smaller MA stretch values for the entry rules Bigger average returns Check out the variations that have the strictest entry criteria high MA Stretch values and high Limit entry rules and longest durations ConnorsRSI 70 exit method Want to get in and out of trades more quickly to reduce overnight risk and free up your capital for other trades Try the variations that utilize the First Up Close exit method 3 What about stops and we include the answer to this in all our Strategy Guidebooks We have published research on stops in other publications including in our book Short Term Trading Strategies That Work What we have found is that stops tend to lessen performance and in many cases they completely remove edges Yes, it feels good when a stock keeps moving lower and lower and a stop got you out On the other side, the research which is backed by up to two decades of test results on many short term trading strategies suggests that stops get hit often and accumulate many, many losses Few trading strategies can overcome these aggregated losses For many traders stops are a must Psychologically it allows them to take trades, especially difficult trades Whether you use them or not is a personal choice On the whole though, the edges you see in this strategy and many other short term strategies are lower when stops are applied to them Again this is a personal choice only you can make for yourself We know successful traders in both camps 4 Slippage and commission were not used in the testing Factor them into your trading the entries are at limit prices so slippage is not an issue and make sure you re trading at the lowest possible costs M ost firms are now allowing traders to trade for under 1 cent a share, so shop your business, especially if you are an active trader The online brokerage firms want your business We hope you enjoyed this addition to the Connors Research Trading Strategy Series If you have any questions about this strategy please feel free to us at.31 Page 31 Appendix The ConnorsRSI Indicator and Historical Volatility.32 Page 32 ConnorsRSI Larry Connors and Connors Research have been developing, testing, and publishing quantified trading strategies since the mid 1990 s During that time, we have had the opportunity to evaluate a great number of different technical indicators and to assess their effectiveness in predicting future price action Now we ve taken the next step and created an indicator of our own ConnorsRSI In this chapter we will describe the indicator and provide details on its calculation ConnorsRSI is a composite indicator consisting of three components Two of the three components utilize th e Relative Strength Index RSI calculations developed by Welles Wilder in the 1970 s, and the third component ranks the most recent price change on a scale of 0 to 100 Taken together, these three factors form a momentum oscillator, i e an indicator that fluctuates between 0 and 100 to indicate the level to which a security is overbought high values or oversold low values Before we discuss how to calculate ConnorsRSI, let s review Wilder s RSI RSI is a very useful and popular momentum oscillator that compares the magnitude of a stock s gains to the magnitude of its losses over some look back period Wilder himself believed that 14 periods was the ideal look back We often use the shorthand notation RSI 14 for the 14 period RSI The formula below computes RSI 14 for a series of price changes If we wanted to compute RSI for a different number of periods N , then we would replace 14 in the formula above with N, and replace 13 with N 1 Regardless of the number of periods used in the calculation , the result will always be a number between 0 and 100 Traders who use RSI 14 typically look for values greater than 70 to identify overbought conditions, and values less than 30 to indicate oversold conditions Our previous research has shown that using shorter look back periods makes RSI more effective in predicting short term price movements We have published many strategies that utilize RSI 2 , as well as.33 Page 33 several that use RSI 3 and RSI 4 Changing the number of periods also has an effect on the RSI levels that best identify overbought and oversold conditions For example, an RSI 2 value of less than 10 is usually a reliable indicator of an oversold condition, while an RSI 2 value over 90 is a good benchmark for an overbought condition Now let s turn our attention back to ConnorsRSI As mentioned previously, ConnorsRSI combines three components, and as you might guess, they are all elements that our research has repeatedly shown to have significant predictive ability Price Mo mentum As we just discussed, RSI is an excellent way to measure price momentum, i e overbought and oversold conditions By default, ConnorsRSI applies a 3 period RSI calculation to the daily closing prices of a security We will refer to this value as RSI Close,3 Duration of Up Down Trend When the closing price of a security is lower today than it was yesterday, we say that it has closed down If yesterday s closing price was lower than the previous day s close, then we have a streak of two down close days Our research has shown that the longer the duration of a down streak, the more the stock price is likely to bounce when it reverts to the mean Likewise, longer duration up streaks result in larger moves down when the stock mean reverts In effect, the streak duration is another type of overbought oversold indicator The problem is, the number of days in a streak is theoretically unbounded, though we could probably place some practical limits on it based on past experience For example, we might observe that there have been very few instances of either an up streak or a down streak lasting for more than 20 days, but that still doesn t get us to a typical oscillator type value that varies between 0 and 100 The solution is two fold First, when we count the number of days in a streak, we will use positive numbers for an up streak, and negative numbers for a down streak A quick example will help to illustrate this Day Closing Price Streak Duration 1 The closing price on Day 2 is higher than on Day 1, so we have a one day up streak On Day 3, the price closes higher again, so we have a two day up streak, i e the Streak Duration value is 2 On Day 4, the closing price falls, giving us a one day down streak The Streak Duration value is.34 Page 34 negative 1 because the price movement is down, not up The downward trend continues on Days 5 and 6, which our Streak Duration reflects with values of 2 and 3 On Day 7 the closing price is unchanged, so the Streak Duration is set to 0 ind icating neither an up close nor a down close Finally, on Day 8 the closing price rises again, bringing the Streak Duration back to 1 The second aspect of the solution is to apply the RSI calculation to the set of Streak Duration values By default, ConnorsRSI uses a 2 period RSI for this part of the calculation, which we denote as RSI Streak,2 The result is that the longer an up streak continues, the closer the RSI Streak,2 value will be to 100 Conversely, the longer that a down streak continues, the closer the RSI Streak,2 value will be to 0 Thus, we now have two components RSI Close,3 and RSI Streak,2 that both use the same scale to provide a perspective on the overbought oversold status of the security we re evaluating Relative Magnitude of Price Change The final component of ConnorsRSI looks at the size of today s price change in relation to previous price changes We do this by using a Percent Rank calculation, which may also be referred to as a percentile Basically, the Percent Ran k value tells us the percentage of values in the look back period that are less than the current value For this calculation, we measure price change not in dollars and cents, but as a percentage of the previous day s price This percentage gain or loss is typically referred to as the one day return So if yesterday s closing price was 80 00, and today s price is 81 60, the one day return is 81 60 80 00 80 00 0 02 2 0 To determine the Percent Rank, we need to establish a look back period The Percent Rank value is then the number of values in the look back period that are less than the current value, divided by the total number of values For example, if the look back period is 20 days, then we would compare today s 2 0 return to the one day returns from each of the previous 20 days Let s assume that three of those values are less than 2 0 We would calculate Percent Rank as Percent Rank 3 20 0 15 15 The default Percent Rank look back period used for ConnorsRSI is 100, or PercentRank 100 We are comparing today s return to the previous 100 returns, or about 5 months of price history To reiterate, large positive returns will have a Percent Rank closer to 100 Large negative returns will have a Percent Rank closer to 0 The final ConnorsRSI calculation simply determines the average of the three component values Thus, using the default input parameters would give us the equation ConnorsRSI 3,2,100 RSI Close,3 RSI Streak,2 PercentRank 100 3 The result is a very robust indicator that is more effective than any of the three components used individually, and in most cases, also more effective than combining the three components independently.35 Page 35 Historical Volatility The historical volatility is defined as the standard deviation of the logarithmic price changes measured at regular intervals of time Since settlement prices are usually considered the most reliable, the most common method of computing volatility involves using settlement to settlement price changes We defined e ach price change, x i, as x i ln P i P i 1 where P i is the price of the underlying contract at the end of the i th time interval P i P i 1 is sometimes referred to as the price relative We first calculate the standard deviation of the logarithmic price changes standard deviation We then calculate the annual volatility by multiplying the standard deviation by the square root of the time interval between price changes Since we looked at price changes every week, the time interval is 365 7 annualized volatility 7.