Etf Durchschnittlicher Backtest

Leveraged ETFs: Backtesting eines Moving Average Systems (SDS, SSO, QLD, QID, QQQQ) Leveraged ETFs bieten das Potenzial für zusätzliche Rendite mit zusätzlichem Risiko. Ich habe getestet oder featured andere8217s Tests von mehreren gleitenden Durchschnitt und Impuls-Systeme auf meiner Website im vergangenen Jahr haben aber nie analysiert Leveraged ETFs, vor allem, weil sie nur kurzfristige Trading-Fahrzeuge sind (von einem Tag auf nicht mehr als ein paar Wochen) Und ich neige dazu, mich auf längerfristige Portfolio-Strategien zu konzentrieren. Mit diesem Wesen gesagt, ich dachte, es wäre interessant, ein einfaches gleitendes durchschnittliches System auf gehebelten ETFs zu analysieren. Bitte beachten Sie, dass diese Tests mehrere Einschränkungen haben, wobei der größte Unterschied darin besteht, dass gehebelte ETFs eine begrenzte Handelsgeschichte aufweisen. Darüber hinaus, wie bereits erwähnt, sind sie am besten nur als kurzfristige Handelsfahrzeuge wegen der Zeit-Zerfall inhärent in der Hebelwirkung verwendet. Verwenden von ETF Replay. (NYSE: SDS) und (NYSE: SSO), die 2x gehebelte SampP 500 kurze und lange ETF, und (NYSE: QLD) und (NYSE: QID) die 2x Lange und kurze Leveraged (NYSE: QQQQ) ETF (Nasdaq 100). Die Tests schließen Provisionen und Steuern aus, beinhalten jedoch Dividenden als Teil der Gesamtrendite. Eine zusätzliche Notiz über die Rückkehr, ETF Replay Backtests wird nicht über ein erstes Kaufsignal, bis die ETF-Trades unter dem gleitenden Durchschnitt und dann wieder oben. Beim ersten Mal wird ein Kauf generiert, und ab diesem Zeitpunkt werden die ETF-Benchmark-Renditen berechnet. Das bedeutet, dass je nachdem, wann die ersten Buy-Trigger den Ausgangspunkt für den Buy-and-Hold-Vergleich ändern werden. Die Ergebnisse sind unten und zeigen eine breite Palette von Ergebnissen, aber meist negativ für Leveraged ETFs als Teil eines gleitenden durchschnittlichen Systems. 200 Tage Crossover am Monat endETF Trends: Backtesting 9 SPDR Sector ETFs Ich habe vor kurzem angefangen mit einer neuen Website, ETF Replay. Zur Identifizierung von ETF-Trends. Die Website kürzlich hinzugefügt eine einfache gleitende durchschnittliche Backtest-Funktion. Eines der Hauptziele von ETF Replay ist es, die Gesamtrenditen einschließlich Dividenden und Ausschüttungen zu verfolgen. Dies ist ein wertvolles Feature, so dass die Anleger können verfolgen und Backtest tatsächlichen Renditen von Hunderten von ETFs. Mit der neuen Backtest-Funktion lief ich einen Backtest der SPDR Sector-ETFs, die ich regelmäßig auf meiner Website verfolge. Die Ergebnisse sind hypothetische Ergebnisse (einschließlich Dividenden und Ausschüttungen) des Kaufs der ETF, wenn sie über den 200 Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt und ihn hält, bis er ihn überschreitet. Um die Anzahl der Trades zu begrenzen, lief ich den Backtest nur am Monatsende. Mit anderen Worten, Bewegungen über dem 200 Tage gleitenden Durchschnitt in der Mitte des Monats werden ignoriert und nur der Schlusskurs und gleitender Durchschnitt am Monatsende wird als Handelssignal verwendet. Ich lief die Tests ab 3. Januar 2000. Der 200 Tage gleitende Durchschnitt ist 200 Tage nach diesem Datum etabliert. Die Ergebnisse der Tests sind unten. Ein paar Beobachtungen (ich ermutige Sie, die Website zu besuchen und die Starttermine zu ändern, um zu sehen, wie sie die Ergebnisse beeinflussen kann): In einer Mehrheit der 9 Sektor-ETFs, mit dem 200 Tage gleitenden Durchschnitt, wurden höhere Renditen erzielt als kaufen und halten. Darüber hinaus produzierten alle Sektoren-ETFs mit einer signifikanten Marge weniger Aufwand als Kauf und Betrieb. Schließlich sind die durchschnittlichen Gewinne Trades Return Prozentsätze deutlich höher als die durchschnittlichen verlieren Trades Return Prozentsätze. Bitte beachten Sie, dass ich diese Sektor ETFs und andere ETFs Aktien kostenlos auf der rechten Seite meines Blogs und enthalten 200 Tage einfache gleitende durchschnittliche Daten für die meisten. INO Trendanalyse von SymbolMoving Durchschnittliches Backtest-Symbol - Geben Sie ein beliebiges Symbol in unserer Datenbank ein, oder verwenden Sie ein Verhältnis zwischen Symbolen, indem Sie zwei Symbole wie sym1: sym2 eingeben. Moving Averages - Kann für die angegebene Anzahl von Tagen einfach oder exponentiell sein. Bei einer einzigen MA wird der Bestand durch den Wert von Price relativ zum Moving Average bestimmt. Wenn zwei MAs verwendet werden, wird der Betrieb durch die Beziehung zwischen den beiden Moving Averages bestimmt. Holdings - Der zu haltende Fonds kann derselbe sein wie der Fonds, der für die obigen Berechnungen verwendet wird. Beispielsweise könnten Sie den Kauf eines Leveraged Fund basierend auf dem gleitenden Durchschnitt des unleveraged Fonds modellieren. Benchmark - SPY ist die Voreinstellung, aber jedes Symbol kann verwendet werden. Statistiken - Die Stats beinhalten drei Volatilitätsmaßnahmen, die Sie niedrig halten möchten, die Standardabweichung, den Ulcer Index und Max Drawdown. Darüber hinaus gibt es drei Rückkehr: Risikomessungen, wo höher ist besser. Dazu gehören die Sharpe Ratio, Sortino Ratio und Martin Ratio. Von den letzten Bildschirmen ETF-Markt Ansicht ab Ende, Di 17 Jan Wichtiger Haftungsausschluss: Die von ETFScreen zur Verfügung gestellten Informationen dienen ausschließlich Informationszwecken und sind nicht als Beratung oder Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren auszulegen. Der Eigentümer von ETFScreen übernimmt keine Haftung, die sich aus der Verwendung des hierin enthaltenen Materials für Zwecke, einschließlich der Anlagezwecke, ergibt. Datenschutz DisclaimerTerms of Use Wenn Sie einen Kommentar haben, kontaktieren Sie uns bitte.