Transcription
Azok számára, akik észrevették, mennyit javult a kiejtésem mostanában, nos, szívesen.
Mostanában sokan szóltatok a kommentekben, és őszintén, jogos. Végigszenvedtetek videóról videóra, ahol lebontok egy stratégiát, megmutatom, miért bukik meg, megmutatom, ahogy a visszateszt összeomlik, és aztán magatokra hagylak titeket. És a komment, amit folyton látok, az ez: „Oké, de mi működik akkor? Ne rejtsd el.”
Nem rejtek el semmit. Az ok, amiért elkerültem ezt a kérdést, az az, hogy az őszinte válasz valóban kényelmetlenebb, mint amire a legtöbben felkészültek. Megmutatni, mi működik, megköveteli, hogy először megértsétek, miért nem működik szinte semmi. És ez a rész általában elveszíti az embereket. De ma abbahagyom az elkerülését, mert az elmúlt időt azzal töltöttem, hogy felépítettem valamit, ami szerintem végre méltó ehhez a kérdéshez.
Egy rendszer, amely szisztematikusan végigment minden létező főáramú kiskereskedelmi kereskedési stratégián. Nem néhányat, nem válogatottakat, mindet. 131 441 egyedi visszateszt futás, 62 stratégia, 31 különböző eszköz, és mire mind a hat szűrő elvégezte a dolgát, csak 65 maradt. 65 a 131 441-ből. Hagyjátok ezt leülepedni egy pillanatra, mert ez a szám az egész videó.
Mielőtt belekezdenék az eredményekbe, szeretnék valamiről őszintén beszélni, mert úgy gondolom, hogy az átláthatóság itt számít. Nagymértékben használtam az AI-t ennek az infrastruktúrának a felépítéséhez. A kód, a visszatesztelő motor, az optimalizáló folyamat, az adatbázis, ezek jelentős része AI segítséggel épült. De itt van, amit világossá akarok tenni. Az AI kódot ír. Nem tudja, mit jelent a kód. Nem tudja, mikor gazdaságilag értelmetlen egy visszateszt eredménye. Nem tudja, mikor túl laza egy szűrő, mikor egy hozamadat egy halmozódó tárgy, mikor egy stratégia azért teljesít jól, mert az eszköz elmozdult, nem pedig valódi előny.
Ez a megértés a piacokkal és adatokkal való évek munkájából származik. És napokat, nem órákat töltöttem azzal, hogy átmentem a kimenet minden rétegén, megkérdőjelezve, szétszedve, javítva és részeit újraépítve, amikor a logika nem volt helyes. Az AI volt az építő. Az ítélőképesség az enyém volt. És ha valaha is próbáltál minőségellenőrizni valamit, amit egy AI nagy mennyiségben állított elő, tudod, hogy ez nem kis munka.
Az ok, amiért ezt elmondom, az az, hogy ez a projekt egy olyan dolog kereszteződésében áll, amiben őszintén hiszek. Az AI lehetővé teszi olyan dolgok végrehajtását olyan mértékben, ami korábban nem volt megvalósítható, de nem helyettesíti azokat az éves domain tudást, amire szükséged van ahhoz, hogy tudd, az eredmény valóban ér-e valamit. Ez a 2026-ban elérhető eszközöket és az éves tapasztalatot egyenlő mértékben vette igénybe. Egyik sem önmagában nem hozta volna létre azt, amit hamarosan látni fogsz.
Most miért nem jutott át 131 376 stratégia? Mert ha kihagyod ezt a részt, csak egy rossz stratégiát cserélsz egy másikra, és azon fogsz csodálkozni, miért nem működik semmi. Két szó: túlillesztés és túlélési torzítás.
A túlillesztés így működik. Veszel egy stratégiát, RSI standard beállításokkal. Nem működik egészen jól a visszateszten. Tehát módosítasz, talán 28 periódust a 14 helyett, talán az eladási szint 35 helyett 30. Folyamatosan módosítasz, amíg a visszateszt jól néz ki. Aztán élőben kereskedsz vele, aztán pénzt veszítesz. Mi történt? Nem fedezted fel, hogy azok a paraméterek működnek. Elég kombinációt kerestél, amíg valami nem illett a múltba. Nem jelet találtál. Zajt találtál, ami jelnek tűnt. A stratégia soha nem volt valós. Egy jelmezbe öltözött matematikai baleset volt.
Most add hozzá a túlélési torzítást. Minden stratégia, amiről valaha online olvastál, azért van ott, mert valamikor működött. Senki sem készít tartalmat olyan stratégiákról, amelyek csendben megbuktak. Tehát a teljes információs környezet, amelyben kiskereskedőként létezel, előre szűrt, hogy olyan dolgokat mutasson, amelyek legalább egy jó futáson mentek keresztül. Nincs módod tudni, hány ezer hasonló stratégia nem került leírásra, mert nem működtek. Az eredmény: a legtöbb kiskereskedő optimalizált görbefit-eket futtat halott adatokon, amelyek a történelmi nyertesek elfogult mintájából származnak, és ezt rendszernek hívják.
Tehát hogyan tudod megállapítani, hogy egy stratégia valóban valós-e? Séta közbeni tesztelés. Ez az, ami megkülönbözteti a visszatesztet, ami valamit jelent, attól, ami nem. Ahelyett, hogy az összes történelmi adaton optimalizálnád a stratégiádat, és azt mondanád: „Nézd, működött.” Az adatokat egymást követő ablakokra osztod, az ablakok első 70%-án optimalizálsz. Aztán teljesen vakon futtatod a stratégiát a fennmaradó 30% adaton, amit az optimalizáló soha nem látott. Elmozdítod az ablakot, és ismétled. Összeilleszted az összes ilyen mintán kívüli időszakot egyetlen kombinált eredménnyé. Ez a kombinált mintán kívüli eredmény az egyetlen szám, ami számít.
Ha a stratégia valóban megragadott valamit a piaci viselkedésből, akkor az olyan adatokon is megállja a helyét, amelyeket soha nem látott. Ha görbefit volt, azonnal összeomlik, és a túlnyomó többség összeomlik. Ebben a tesztben 917 eredmény tűnt ígéretesnek a mintán belül. Csak 358 maradt meg a séta közbeni validáción. És hat további szűrő után 65 maradt.
Pontosítsunk, mit teszteltünk, mert a méret a lényeg. 62 stratégia, amelyek lefedik mindazt, amit a kiskereskedők valójában használnak. Trendkövető mozgóátlag kereszteződések minden variációban. MACD három konfigurációban. Super trend parabolikus S. Ichimoku felhő Donchian csatorna kitörések. ADX trend szűrők. Lineáris regresszió lejtő ár csatorna kitörések lendület RSI minden küszöbértékkel és konfigurációval. Stochastics CCI változási ráta. Williams százalék R pénz áramlási index TSI kettős lendület abszolút lendület Connors RSI átlag visszatérés Bollinger szalag visszatérés és szorítás kitörések Z-pont visszatérés Kelner csatorna visszatérés VWAP visszatérés százalék B visszatérés RSI átlag visszatérés EMA szalag visszatérés mélypont vásárlás volatilitás stratégiák ATR kitörések szorítás lendület történelmi volatilitás kitörések tartomány kitörések hangerő stratégiák OBV trend Chikin pénz áramlás hangerő ár trend erő index Elder ray VWAP lendület hangerő emelkedés kitörés minta felismerés befogó gyertyák három sávos fordulás pivot ugrások magasabb csúcsok és magasabb mélypontok rés és indulás beállítások kompozit stratégiák hármas képernyő trend minőség lendület MACD RSI-vel megerősítés Chandelier kilépés és még sok más.
Ezek mindegyike 31 eszközön futott. USA részvény ETF-ek SPY Q IWM DIA szektor ETF-ek technológia pénzügy energia egészségügy ipar közüzemi cikkek árucikkek arany olaj fix jövedelem hosszú kötvények magas hozamú nemzetközi feltörekvő piacok Európa Brazília kripto bitcoin és ethereum, valamint egyedi részvények, mint az Apple, Microsoft és Nvidia, Tesla, Amazon, Google és Meta. Akár 100 Beijian optimalizált paraméterkombináció stratégia és eszköz. 131 441 eredmény. Minden egyes séta közben tesztelve. Minden egyes tárolva, 65 maradt.
A nyers eredmények értéktelenek a megfelelő szűrők nélkül. Egy stratégia, amely 1400%-os hozamot produkált a Teslán az elmúlt évtizedben, nem stratégia. A Tesla több mint 14 000%-ot emelkedett. Bármelyik hosszú irányultságú rendszer, amely ezt lovagolja, zseninek tűnik. Ez nem előny. Ez csak expozíció egy rakétahajóhoz.
Tehát a séta közbeni tesztelés után hat szűrőt alkalmaztak.
1. A mintán kívüli maximális lecsapódásnak jobbnak kell lennie, mint -35%. Mert senki sem tartja ki a 70%-os lecsapódást a valós életben. Ha egy stratégia ezt igényli, a gyakorlatban nem működik, függetlenül attól, hogy mit mondanak a számok.
2. A mintán kívüli Sharpe-arány 0,5 felett. Ez alatt statisztikailag megkülönböztethetetlen a zajtól.
3. A mintán kívüli Sharpe-arány 2,5 alatt. Ez felett napi grafikonokon szinte mindig azt jelenti, hogy az eszköz végezte a munkát, nem a stratégia.
4. A mintán kívüli Sharpe-arány nem haladhatja meg az in-sample Sharpe-arányt több mint 30%-kal. Egy stratégia, amely jelentősen jobban teljesített olyan adatokon, amelyeken nem tanult, szerencsés volt. Ez variancia, nem készség.
5. Minimum 30 kereskedés, kevesebb, mint ez, és a statisztikák semmit sem jelentenek.
6. Az in-sample Sharpe-arány pozitívnak kell lennie. Alapvető józan ész.
358 átment a séta közbeni teszten. Mind a hat szűrő után 65 maradt.
Íme a hitelesített táblázat. Ez az, amit 131 441 visszateszt produkált, miután mindent eltávolítottak. A legjobb eredmény a squeeze momentum az ETH-USD-n, mintán kívüli Sharpe 0,84, maximális lecsapódás nem látott adatokon -6,4%, 376 kereskedés, 58% hozam a mintán kívüli ablakokon. Szilárd, további kutatást érdemel.
Alatta a Bollinger szalag RS kombináció az XLU-n, a közüzemi szektor ETF-en, mintán kívüli Sharpe 1,28, lecsapódás csak -6,8%. Ez a lecsapódási szám kiemelkedő, -6,8%. 8% mintán kívüli valóban ellenőrzött kockázat.
Aztán Bollinger szalag visszatérés az XLC kommunikációs szektoron, Sharpe 1,06, -11,7% lecsapódás. Chikin pénz áramlás az aranyon, Sharpe 0,99, -9,3% lecsapódás, 62,9% teljes hozam a teszt ablakokon.
Most vegyétek észre, mi ismétlődik. Az RSI átlag visszatérés megjelenik az XLK, XLF, XLI és IWM-en. Ugyanaz a stratégia, függetlenül ellenőrizve négy különböző és nagyrészt korrelálatlan eszközön. Ez a következetesség jelentős. Nem egy szerencsés adatkészlet. Ugyanaz a jel jelenik meg különböző piaci struktúrákban. Bollinger szalag visszatérés ellenőrizve SPY, XLC és XLE-n. Százalék B visszatérés XLU-n, Apple-en, Google-en és XLE-n. Z-pont visszatérés DIA-n, XLF-en, Google-en, Amazon-on és Brazílián. Pivot ugrás SPY-n és DIA-n, arany és halálkereszt a Bitcoinon.
Van itt egy minta, és lehetetlen figyelmen kívül hagyni. Az átlag visszatérés dominál a hitelesített készletben. Nem egzotikus multi-indikátor rendszerek, nem minta felismerés. Az egyszerű, matematikailag megalapozott ötlet, hogy az árak visszatérnek egy átlaghoz. Ez az, ami túlélte a legszigorúbb tesztet, amit fel tudtunk építeni.
Most nézzük meg a kategória bontást. Hangerő stratégiák 38,7% hitelesítési arány. Átlag visszatérés 38,5%. Lendület 27,4%. Trendkövetés csak 18,2%. Minta felismerés 22%. A két kategória, amivel a kiskereskedők a legtöbb időt töltik. A trendkövetés mozgóátlag kereszteződésekkel és gyertyatartó mintákkal a legalacsonyabb túlélési arányokkal rendelkezik ebben a teljes adatkészletben. Azok, amelyek a legkevesebb YouTube nézettséget kapják, tartották magukat a legjobban mintán kívül.
És nézd ezt a szórásdiagramot. Minden pont egy visszateszt eredmény. A felső bal sarokban lévők magas in-sample Sharpe, szörnyű out-of-sample. Ez túlillesztés. Ez a görbefit temető, ahol a legtöbb stratégia él. A zöld pontok, amelyek túlélték, szorosan csoportosulnak, következetesek az in-sample és az out-of-sample teljesítmény között. Nem látványosak. Őszinték. Az összes eredmény 57%-ának volt pozitív out-of-sample Sharpe. Csak 26% érte el a 0,5 küszöböt, és csak 65 ment át mindenen.
Engedjétek meg, hogy elmondjam, mit gondolok, hogy ez az adat mond. Mert a szám nem a lényeg. A minta az. A stratégiák, amelyek hitelesítve lettek, megosztanak néhány dolgot. Logikus alapjuk van a piaci mikrostruktúrában. Van okuk működni, nem csak bizonyíték arra, hogy a múltban véletlenül működtek. Elég gyakran kereskednek ahhoz, hogy statisztikai jelentőséget generáljanak. Nem követelik meg, hogy katasztrofális lecsapódásokat élj túl, és egyszerűek. Minél egyszerűbb a stratégia, annál kevesebb paraméter, annál kevesebb hely a túlillesztésnek.
A megbukott stratégiák más dolgokat osztanak meg. Komplexek. Sok paraméterük van, amelyeket történelmi adatokon optimalizáltak. Specifikus feltételektől függnek, amelyek nem általánosíthatók, vagy ami a legveszélyesebb, azért működnek, mert egy adott eszköz sokat emelkedett, és bármelyik hosszú irányultságú stratégia jól nézett volna ki.
Itt van az a kényelmetlen igazság, amihez ez az egész gyakorlat vezet. A valódi előny a likvid nyilvános piacokon létezik, de ritka. Azonosításához szigorú tesztelésre van szükség, és szerény, nem látványos hozamokat produkál. Ha valaki egy 3-as Sharpe-aránnyal és 200%-os éves hozamokkal rendelkező stratégiát mutat neked, az egy túlillesztett visszateszt. A valódi, hitelesített előny napi grafikonokon általában 0,5 és 1,5 közötti out-of-sample Sharpe-arányokat produkál. Ennyi. Ez az, ami valós.
Most a teljes infrastruktúra, a kód, a teljes eredményadatbázis, a jegyzetfüzet, minden elérhető a tagok számára. Nem teszem közzé nyilvánosan egy okból. Valódi munkát igényelt a megfelelő felépítése. Nem csak egy AI-nak promptolni és bemásolni, amit kiadott. Heti iterációk, minőségellenőrzés, olyan logika újbóli felépítése, ami nem volt helyes, éves piaci tudás alkalmazása annak biztosítására, hogy a szűrők valóban jelentsenek valamit. Ennek a folyamatnak értéke van, és a tagok szekciójában teszem azokat a dolgokat, amelyek valódi értéket képviselnek.
Ha már tag vagy, akkor már a meghajtón van. A jegyzetfüzet végponttól végpontig fut. Bármilyen eszközre rámutatsz, amit akarsz. Minden stratégiát futtat, optimalizálja a paramétereket, séta közben tesztel mindent, és az eredményeket egy adatbázisba írja, amelyet tetszés szerint lekérdezhetsz. Futtathatod a saját eszközeiden, a saját időkereteiden, hozzáadhatod a saját stratégiáidat a könyvtárhoz.
Ha még nem vagy tag, a link itt van. Ez az a fajta dolog, amit beletennék. Nem újrahasznosított tartalom, nem összefoglalók olyan dolgokról, amelyeket máshol is megtalálhatsz, hanem olyan eszközök, amelyek valódi időt vettek igénybe a felépítésükhöz, és amelyeket én magam is használok.
Ennek a videónak a célja soha nem az volt, hogy adjak neked egy varázslatos listát a holnapi kereskedéshez való stratégiákról. Az volt, hogy megmutassam, hogyan néz ki az őszinte, szigorú tesztelés, és mi az, ami túlél. A legtöbb dolog nem. Azok, amelyek igen, valószínűleg nem azok, amiket vártál. Nem tesznek gazdaggá egyik napról a másikra, és megkövetelik, hogy valóban értsd, mit csinálsz, hogy helyesen használd őket.
Köszönöm, hogy megnézted, és szólj, mi érdekel.