Trend Following

Hurst, Ooi und Pedersen beschreiben die einfachste Form von Trend Following als Time-Series Momentum: Eine positive vergangene Rendite führt in ihrem Modell zu einer Long-Position, eine negative zu einer Short-Position. Das ist ein Beispiel für eine Forschungsregel über mehrere Futures-Märkte, keine allgemeine Aufforderung, Bitcoin in beide Richtungen zu handeln. Jede Umsetzung muss die Länge des vergangenen Zeitraums und den Zeitpunkt bestimmen, ab dem das Signal bekannt ist. [1]

Ein gleitender Durchschnitt der letzten abgeschlossenen Schlusskurse ist ein mögliches Hilfsmittel: Für einen SMA über drei Punkte addiert man drei aufeinanderfolgende Close-Werte und teilt das Ergebnis durch drei. Andere Fensterlängen oder der Vergleich zweier Durchschnitte erzeugen andere Signale. Legen Sie für jeden Test fest, ob ein abgeschlossener Close oberhalb oder unterhalb des SMA entscheidet, wie Gleichheit behandelt wird und ob das Signal nur die Exposition ändert oder eine Order erzeugt. [2] [5]

Ein Durchschnitt beruht auf vergangenen Kursen, reagiert deshalb verzögert und weiß nicht, ob eine neue Bewegung anhält. StockCharts und CME warnen vor wiederholten Fehlsignalen in einem Markt ohne ausgeprägten Trend; eine schnellere Einstellung kann früher reagieren, verändert aber Zahl und Art der Signale. Ein vorab gewählter Filter kann manche Wechsel verhindern, kostet jedoch zusätzliche Zeit. [2] [3]

Für ein Signal genügt die Aussage, dass der Kurs steigt, nicht. Bestimmen Sie, ob Sie beim Aufwärtskreuzen des SMA von null zu einer Long-Exposition wechseln und ob Sie beim Gegenkreuzen aussteigen, zu einer Short-Exposition wechseln oder nur die Positionsgröße senken. Gleichheit von Close und SMA, wiederholte Signale und der Abstand zwischen Kontrollen müssen im Voraus für erfolgreiche wie erfolglose Fälle gleich ausgelegt werden. [2] [5]

Wird der SMA einschließlich der gerade abgeschlossenen Kerze berechnet, ist der vollständige Signalwert erst nach ihrem Close bekannt. Im Standardmodell von TradingView wird eine Marktorder deshalb frühestens zum nächsten verfügbaren Tick gefüllt, typischerweise bei der Eröffnung der folgenden Kerze. Backtesting darf die bereits vergangene Bewegung nicht als realisierten Handel verbuchen; für Bitcoin sind außerdem Börse, Kursquelle, Slippage, Gebühren und Liquiditätsbedingungen getrennt festzulegen. [4]

Dieselbe Signalrichtung kann je nach Positionsgröße, Leverage, Ausstiegsregel und Zahl gleichzeitiger Positionen ein sehr unterschiedliches Risiko bedeuten. Die Strategie muss beschreiben, wie sie Verluste, Finanzierung, mögliche Kurslücken und gemeinsame Bewegungen mehrerer Märkte berücksichtigt; auch Diversifikation schließt Verluste nicht aus. Eine Short-Exposition über Futures und das bloße Verlassen einer Spot-Position sind verschiedene Entscheidungen. [1] [4]

AQR untersucht eine diversifizierte Time-Series-Momentum-Strategie auf Futures und Währungen über eine lange Historie. Daraus lässt sich weder die Rendite eines bestimmten Bitcoin-SMA oder einer einzelnen Börse noch ein garantiertes Verhalten im nächsten Marktregime ableiten. Trennen Sie bei der eigenen Regel die Entwicklung von der Bewertung und berücksichtigen Sie Kosten, Verlustphasen und die Empfindlichkeit gegenüber Parameteränderungen. [1] [5]

Fixieren Sie vor der Auswertung Daten, Markt, Timeframe, SMA-Länge, Kreuzungsregel, Exposition, Ausführung und Kosten. Das CFA Institute warnt vor Look-ahead Bias und Survivorship Bias; TradingView beschreibt auch Verzerrungen durch ungeeignete Orderzeitpunkte. Beurteilen Sie den gesamten Zeitraum einschließlich Seitwärtsbewegungen und verlustreicher Wechsel und prüfen Sie die Regel an Daten, die ihre Parameter nicht bestimmt haben. [5] [4]