Zyklisches Handelssystem

Zyklische Industrie BREAKING DOWN Zyklische Industrie Abschwünge im Konjunkturzyklus zwingen die Verbraucher, Prioritäten zu setzen und potenziell einige, die nicht wesentlich sind, auszuschneiden. Daher sind Branchen, die sich auf nicht-wesentliche Produkte konzentrieren das größte Risiko von Einnahmen Verlust, wenn die wirtschaftliche Kontraktion hält. Im Gegensatz dazu neigen Branchen wie Versorgungsunternehmen dazu, ökonomische Stürme viel besser zu bewältigen, da, egal wie schlecht die Zeiten sind, die meisten Menschen einen Weg finden, ihre Lichtrechnung zu bezahlen. Der Geschäftszyklus Vier diskrete Phasen umfassen den Konjunkturzyklus. In der Expansionsphase wächst die Produktivität, die Arbeitslosigkeit schrumpft und die Aktienmärkte steigen tendenziell. Da mehr Menschen in dieser Phase beschäftigt sind und ihre Portfolios wachsen, haben sie mehr diskretionäre Einkommen und sind weniger zurückhaltend über die Ausgaben. Der Peak folgt der Expansionsphase. Zu diesem Zeitpunkt hat die Wirtschaft das Ende der Expansion erreicht und beginnt dann ihre kontraktive Phase. Das discretionäre Einkommen sinkt während der Kontraktion, da mehr Menschen arbeitslos sind und die Produktivität geringer ist. Die kontraktive Phase ist, wenn Rezessionen auftreten, wenn auch nicht alle Perioden der Kontraktion in Rezessionen führen. In den Vereinigten Staaten stellen zwei aufeinander folgende Quartale des Bruttoinlandsprodukts (BIP) die häufigsten Kriterien dar, um eine offizielle Rezession zu erklären. Die letzte Phase des Konjunkturzyklus ist der Trog. Diese Phase ist, wo die Wirtschaft bodent sich vor Beginn des Zyklus neu und beginnt eine weitere Kontraktionsphase. Beispiele für zyklische Industrien, die an der Herstellung von Gebrauchsgütern beteiligt sind, wie Rohstoffe und schwere Ausrüstung, sind in der Regel zyklisch. Konsumgüter, ein Sektor, der sich auf Produkte und Dienstleistungen konzentriert, die Konsumenten mit diskretionärem Einkommen kaufen, ist ebenfalls sehr empfindlich auf den Konjunkturzyklus, da die diskretionären Ausgaben in schwierigen Zeiten leichter aus dem Konsumentenhaushalt entfernt werden können als wesentliche Kosten. Zum Beispiel ist die Airline-Industrie eine ziemlich zyklische Industrie. In guten wirtschaftlichen Zeiten haben die Menschen mehr verfügbare Einkommen. So dass sie eher bereit sind, Urlaub zu nehmen und nutzen Flugreisen. Umgekehrt, während schlechte wirtschaftliche Zeiten sind die Menschen viel vorsichtiger über die Ausgaben. Infolgedessen neigen sie, mehr konservative Ferien näeher an Haus zu nehmen (wenn sie überhaupt gehen) und vermeiden Sie teure Luft travel. Cycle Analyse - ein ungefähre Führer zum Markt-Timing Einige Händler glauben, dass der Markt in Zyklen mit Preis-Aktion Entfaltung in bewegt Rhythmischen Mustern. Ein Beispiel für einen Zyklus in der Natur ist die Zeitmenge an einem Tag. Die Erde vervollständigt eine volle Drehung auf ihrer Achse alle 24 Stunden, nach einem zyklischen Muster. Aus diesem Zyklus kann eine genaue Tageslichtprognose entwickelt werden. Händler haben ähnliche wiederkehrende Zyklen an der Börse identifiziert. Ein perfekter Zyklus kann durch eine Sinuswelle definiert werden, und auf den Märkten entfaltet sich ein Zyklus, während die Preise steigen und weitgehend mit dem Kalender synchronisiert werden. An der Börse haben Händler Zyklen von 40 Tagen, 13 Wochen und 52 Wochen identifiziert. Diese Zyklen ändern sich mit der Zeit und sind nur annähernd. Verschiedene Techniken werden verwendet, um Zyklen in den Märkten zu identifizieren. Der einfachste Ansatz ist visuell, wie die Feststellung, dass Aktienkurse oft im Oktober auftreten. Dies ermöglicht es dem Trader zu markieren Tiefs pro Oktober und erwarten Höhen auf halbem Weg durch den Zyklus im April. Komplexere mathematische Verfahren umfassen die Fourier-Transformation und präzisere Zyklen. Zyklen werden durch ihre Phase (die Zeitdauer seit dem letzten Boden), die Amplitude (die Größe der Bewegung von hoch nach niedrig) und die Frequenz (die Zeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Böden oder aufeinanderfolgenden Oberseiten) beschrieben. Mehrere Zyklen sind am Arbeitsplatz in jedem Markt zu einem bestimmten Zeitpunkt. Das macht es unmöglich, Markthandlungen mit absoluter Sicherheit vorherzusagen, da erwartete Höhen und Tiefen für unterschiedliche Zyklen in Konflikt geraten können. Cycle-Analyse kann ein wertvolles Werkzeug für Händler, wenn mit anderen Indikatoren verwendet werden. Wie Traders Use It Die unten stehende Tabelle zeigt wöchentliche Preise von SPDR Dow Jones Industrial Average (NYSE: DIA), eine ETF, die den Dow Jones Industrial Average verfolgt. Ein 52-Wochen-Zyklus mit einem Boden im Oktober wurde der Tabelle hinzugefügt. Einige der Zyklus Tiefen sind sehr nah an Böden im Preis zu sehen. Dieser einfache Ansatz funktioniert nur gelegentlich und wäre nicht eine gewinnende Handelsstrategie für sich allein. Händler nutzen Zyklen als ungefähre Richtlinie zum Markt-Timing. Mit einem Zyklus kann der Händler die voraussichtliche Turn-Datum für einen Markt im Voraus zu identifizieren. Eine Oberseite ist 26 Wochen nach einem Boden in dem gezeigten Beispiel. Händler können nach anderen Indikatoren suchen, um die Marktumkehr in der Nähe der vorhergesagten Daten zu bestätigen, wo ein Marktumdrehung durch die Zyklen vorhergesagt wird. Während einige Zyklen fast auf Zeitplan kommen, gibt es andere Zeiten, in denen Zyklen invertieren können und die Preis-Aktion bewegt sich völlig entgegengesetzt zu den Erwartungen. Dies kann an der Spitze im Jahr 2007 (in der Nähe der Mitte des Diagrammbeispiels) gesehen werden, wenn ein Zyklus niedrig erwartet wurde, aber stattdessen ein Top stattfand. Marktbewegungen nach einer Zyklusinversion können schnell und groß sein, und das ist, was passiert, wenn der Zyklus im Jahr 2007 fehlgeschlagen. Warum es wichtig für Händler Cycle-Analyse kann erfolgreich von einigen Händlern verwendet werden und einige Märkte scheinen im Allgemeinen Zyklen folgen. Dies kann ein wertvolles Prognosewerkzeug sein, und viele Händler werden die Schlüsseltermine kennen, zu denen Marktkurven durch Zyklen vorhergesagt werden. Sie werden in der Regel nur die Trading-Signale, wenn sie durch andere Indikatoren bestätigt werden. Die beliebtesten ArtikelTRADING-TECHNIKEN Trading Stocks mit einem zyklischen System von Jeffrey Owen Katz, Ph. D. Mit Donna L. McCormick Es kann ein handelbares Muster in einzelnen Aktien und Indizes. Lesen Sie über einen Weg, diesen Zyklus systematisch zu suchen und zu verfolgen. M ore als vor einem Jahrzehnt, bemerkten wir, dass ein wiederkehrendes Muster auf den Charts der einzelnen Aktien sowie auf den Indizes zu sehen war. Etwa 90 Kalendertage nach dem Auftreten eines großen, plötzlichen, starken Umzugs (meistens nach oben, aber manchmal nach unten) gäbe es eine ziemlich gute Wahrscheinlichkeit, dass ein anderer solcher Schritt stattfinden würde. Der vierteljährliche Zeitpunkt schlug vor, dass das Muster durch das Auftreten von Überraschungen (z. B. Ertragsüberraschungen) im Zusammenhang mit Unternehmensberichten induziert wurde. Wenn dieses Muster vorhanden war - und es war häufig - war es ziemlich dramatisch: Es könnte verwendet werden, um Wendepunkte in Aktien (sowie in Aktienindizes wie dem Standard amp Poors 500 Index) vorauszusagen mit einem fairen Grad vorherzusagen Genauigkeit. ABBILDUNG 1: SYSTEMREGELN. Die Regeln dieses Systems, die in Easy Language geschrieben wurden, sind hier zu sehen. Diese Prognose-Muster produziert so gute Ergebnisse, dass wir entwickelt und vermarktet Software auf sie basiert: NexTurn für die SampP 500 und The Stock Analyzer für einzelne Bestände. Einige Jahre später, nachdem wir es entdeckt, aber das Muster verschwunden aus den Indizes, und die Software wurde moot. Weder NexTurn noch der Aktienanalysator waren komplette Handelssysteme, die keine Ein - oder Ausstiegsbefehle hatten, sondern lediglich Signale. Lets sehen, ob wir ein erfolgreiches Handelssystem für Aktien entwickeln können, die auf dem Muster basieren, das wir vor mehr als einem Jahrzehnt beobachteten. Wir werden in TradeStation arbeiten und die gesamte Handelslogik und den Easy Language-Quellcode vollständig offenlegen. ENTWICKLUNG DES HANDELSYSTEMS Wie kann das 90-Tage-Rhythmusmuster verwendet werden, um die Basis eines kompletten Handelssystems zu bilden. In NexTurn und dem Aktienanalysator wurden Signale erzeugt, indem die dreitägige Veränderungsrate vor 63 Börsentagen betrachtet wurde. Wenn auf der Grundlage dieser Kriterien eine ausreichende Bewegung am vorherigen Punkt stattfand, würde die Software ein Signal erzeugen. Wenn die Änderungsrate größer als eine gegebene Schwelle war, wurde ein Kaufsignal (up) erzeugt, wenn es kleiner als ein anderer gegebener Schwellenwert war, ein Verkaufssignal (down) wurde erzeugt. Diese Signale wurden in Erwartung, dass der Schub, entweder aufwärts oder abwärts, gesehen etwa ein Viertel zuvor, war im Begriff, von der Aktie oder Index untersucht werden wiederhergestellt werden. Das hier diskutierte und in unserer Software verwendete Prinzip kann mit einer zusätzlichen Logik verwendet werden, um ein vollständiges Handelssystem mit Ein - und Ausstiegsaufträgen aufzubauen und sogar aufzuhören. Die Logik des Handelssystems wäre wie folgt: Berechnen Sie die 20-Stab-Standardabweichung der k-Tag-Änderungsrate m Tage in der Vergangenheit und berechnen Sie dann die k-Tagesrate der Veränderung, wie vor Tagen gesehen. Da Handelstage verwendet werden, sollte m etwa 63 sein und k dürfte eine kleine Zahl zwischen einem und fünf sein (bei NexTurn waren es drei). Jeffrey Owen Katz ist ein professioneller Händler und Berater in Selden, NY. Seine Firma, Scientific Consultant Services (516 696-3333), ist spezialisiert auf kundenspezifische Programmierung, bietet kompetente Beratung bei der Systementwicklung und dem Einsatz von Omega Researchs Tools und entwickelt öffentlich verfügbare Software für Händler. Donna L. McCormick ist ein Schriftsteller und Vizepräsident von Scientific Consultant Services. Auszug aus einem Artikel ursprünglich veröffentlicht in der Februar 1999 Ausgabe der technischen Analyse der STOCKS amp COMMODITIES Zeitschrift. Alle Rechte vorbehalten. Copyright 1999, Technische Analyse, Inc.