Trading Lager Och Alternativ Med Inflyttning Genomsnitt A Kvantifieras Strategi Pdf

Handelslager och alternativ med rörliga genomsnittsvärden En kvantifierad strategi.1 Connors Research Trading Strategy-serien Handelslager och alternativ med rörliga genomsnittsvärden En kvantifierad metod av Connors Research, LLC Laurence Connors Matt Radtke.2 Page 2 Copyright 2013, Connors Research, LLC ALLA RÄTTIGHETER RESERVERAS Ingen del av denna publikation får reproduceras, lagras i ett hämtningssystem eller överföras, i någon form eller på något sätt, elektronisk, mekanisk, fotokopiering, inspelning eller på annat sätt utan föregående skriftligt tillstånd från utgivaren och författaren Denna publikation är utformad för att ge exakt och auktoritativ information om ämnet som omfattas. Det säljs med den förståelsen att författaren och utgivaren inte är engagerade i att göra juridisk, bokföring eller annan professionell tjänst. Tillstånd att kopiera poster för internt eller personligt bruk, eller i intern eller personlig användning av specifika kunder, beviljas av Connors Research, LLC, förutsatt att USA 7 00 per sida avgift betalas direkt till Connors Research, LLC, ISBN Printed i USA.3 Page 3 Ansvarsbegränsning Genom att distribuera denna publikation är Connors Research, LLC, Laurence A Connors och Matt Radtke kollektivt kallad Company neither Tillhandahållande av investeringsrådgivningstjänster eller som registrerade investeringsrådgivare eller mäklareförhandlare, men de avser inte heller att berätta eller föreslå vilka värdepappers - eller valutakunder som ska köpa eller sälja för sig själva. Analytikerna och anställda eller dotterbolag till bolaget kan inneha positioner i aktierna, valutorna eller branscher som diskuteras här Du förstår och erkänner att det finns en mycket hög grad av risk för handel med värdepapper och eller valutor Företaget, författarna, utgivaren och alla medlemsförbund av företaget påtar sig inget ansvar eller ansvar för dina handels - och investeringsresultat Factual Uttalanden på bolagets hemsida eller i sina publikationer görs från och med det angivna datumet att förändras utan föregående meddelande Det bör inte antas att metoderna, teknikerna eller indikatorerna som presenteras i dessa produkter kommer att vara lönsamma eller att de inte kommer att leda till förluster. Tidigare resultat av varje enskild näringsidkare eller handelssystem som publiceras av bolaget är inte en indikation på framtida avkastning av den näringsidkaren eller systemet och är inte en indikation på framtida avkastning som realiseras av dig Dessutom är indikatorerna, strategierna, kolumnerna, artiklarna och alla andra särdrag hos bolagets produkter gemensamt tillhandahållna endast för informations - och utbildningsändamål och Bör inte tolkas som investeringsrådgivning Exempel som presenteras på bolagets hemsida är endast avsedda för utbildningsändamål. Sådana uppställningar kräver inte någon order att köpa eller sälja. Därför bör du inte lita på informationen utan att göra några investeringar. använd endast informationen som utgångspunkt för att göra ytterligare oberoende forskning för att du ska kunna skapa din egen åsikt jon när det gäller investeringar Du bör alltid kolla med din licensierade finansiell rådgivare och skattemottagare för att bestämma huruvida investeringen är lämplig. HYPOTETISKA ELLER SIMULERADE RESULTATRESULTAT HAR VISSA INNEBYGGANDE BEGRÄNSNINGAR, SOM NÅGOT FAKTISKT RESULTATREKORD, SIMULERADE RESULTAT INTE PRESENTERAR AKTIVT HANDEL OCH KAN INTE INTE KONSEKVENSERAS AV MÖJLIGHET OCH ÖVRIGA AVSÄTTNINGSAVGIFTER Också eftersom handelarna inte faktiskt har genomförts kan resultaten ha eller underkompenseras för följderna, om några av vissa marknadsfaktorer, sålunda som likvärdiga likviditetshandelsprogram i allmänhet också UNDERSÖKT ATT DET SOM UTFÖRS AV HINDSIGHT NÅGOT REPRESENTATION SKA GÖR AT NÅGON KONTO VIL ELLER ÄR LIKELIGT FÖR ATT FÖRVÄNDA RESULTAT ELLER TÄCK SOM LIKNAR DESSA VISA Connors Research 10 Exchange Place Suite 1800 Jersey City, NJ 07302.4 Page 4 Innehållsförteckning Sektion 1 Inledning 5 Avsnitt 2 Strategiregler 8 Avsnitt 3 Testresultat Avsnitt 4 Välja Strategi Param eters Sektion 5 Användning av alternativ Sektion 6 Ytterligare tankar Bilaga ConnorsRSI-indikatorn och den historiska volatiliteten 31.5 Page 5 Avsnitt 1 Introduktion.6 Page 6 Indikatorer är inte alltid vad de verkar vara Flytta medelvärden används ofta som trendverktyg I många av handeln strategier som vi har utvecklat under åren är det 200 dagars glidande genomsnittet MA som används för att identifiera riktningens trend. Vi har funnit att endast köpsignaler när priset är över 200 dag MA kan förbättra lönsamheten i många system. Nyligen har vi avslutad forskning som visar glidande medelvärden kan också användas som en del av en strategi för att hitta kortsiktiga, genomsnittliga återgångsmöjligheter. Det kan vara förvånande för vissa handlare eftersom det kan tyckas märkligt att använda en trend som följer indikatorn som MA på kort sikt, menar Reversionsstrategi Medan MAs används i denna strategi tillämpas MA inte på sitt traditionella sätt. Som vi framhöll i 2004 års bok How Markets Really Work, är viktigt att utveckla unika insikter om prisuppträdandet I How Markets Really Work testade vi allmänt kunskap och upptäckte att det inte alltid var bäst att följa allmänt accepterade marknads sanningar. Vi fann att det var bäst att köpa kort sikt, till exempel, och forskning visade att selektiv inköp när marknadens bredd var fattig var mer lönsam än att köpa när marknadens breddindikatorer var jämnt positiva. Vi upptäckte också att volymförändringar var irrelevanta för att köpa och sälja beslut trots den stora tron ​​bland handlare att volymen är nödvändig för att bekräfta en Uptrend Vi har fortsatt den typen av forskning och vi tittar alltid på data i stället för allmänt accepterade sanningar. Därmed fann vi att glidande medelvärden MAs kan användas som kortsiktiga timingverktyg Traditionellt används MAs vanligtvis som trendverktyg Köpsignaler är ges när priserna nära MA och säljsignaler beror på att stänger under MA medan de kan användas lönsamt i denna w ay, det finns också ett antal problem som är förknippade med MAs När en marknad är intervallbunden, vilket är det mesta, upplever handlare ett antal whipsaw-branscher medan de väntar på att nästa trend kommer att dyka upp. Whipsaw-branscher är poster som snabbt vändas Kommissioner och andra handelskostnader kan vara väsentliga när priserna piska fram och tillbaka runt det glidande genomsnittet och dessa kostnader minskar vinst. Signaler baserade på MAs kommer alltid alltid att vara sena Det här är av design eftersom MAs spår marknaden Men dessa förseningar kan leda till att man saknar stort pris rörelser Priset på SPDR SP 500 ETF NYSE SPY ökade mer än 30 efter botten i mars 2009, till exempel innan långsiktiga MAs gav köpssignaler. System baserade på MA har generellt låga vinstpriser och en majoritet av systemvinsterna kommer från endast en några av branschen De flesta affärer slutar med endast små vinster eller förluster som härrör från whipsaws. Dessa problem gör MAs svåra att handla. Vid backprovning under långa perioder verkar de vara lönsamma b Ut i realtid leder de försenade signalerna och det stora antalet förlorade affärer många handelsmän att överge systemet. Vi betraktade problemen med MAs som ett tillfälle att utveckla ett handelssystem baserat på genomsnittlig reversion.7 Page 7 Whipsaws orsakas av binär natur av MA-systemet Det är alltid antingen in eller ute på marknaden eller är alltid lång eller kort baserat på MA: s interaktion med priserna. Vi kan minska problemet genom att definiera regler som bara tar höga sannolikheter. Många marknader är ofördelbara Majoriteten av tiden och reglerna kan utformas för att känna igen när marknaden är extremt och bara handel under de rätta förhållandena. En annan svaghet i MA-system är att de ger tillbaka stora vinster efter att trenden är omvänd innan de lämnar eller de kräver förseningar Som saknar stora vinster innan man går in i handeln Detta beror på att priserna flyttar väsentligt bort från MA när marknaderna trender. Vissa näringsidkare tar upp problemet genom att stänga branschen när p rices avviker för långt från en MA vilket leder till ett annat problem eftersom starka trender kommer att saknas och lönsamheten hos systemet kommer att minskas. Vi löser problemet med att använda två MA som minimerar fördröjningarna vid vändpunkter. Alla strategireglerna är fullständigt detaljerad i nästa avsnitt Detta är ett kraftfullt nytt sätt att använda MAs som kan leverera vinst på någon marknad Vi hoppas du njuter av nästa steg i Connors Research Trading Strategy Guidebook Series Om du vill se fler ämnen från vår Strategy Research Series Vänligen klicka här. 8 Page 8 Avsnitt 2 Strategiregler.9 Page 9 Flyttmedelvärden brukar användas för att följa trenderna. Några näringsidkare kommer att använda MAs för att identifiera överköpta eller överlåtna marknader. Detta innebär oftast att identifiera när priset har gått för långt från MA För att bestämma när priserna är för långt från en MA, läggs kanaler, baserat på procenttal eller standardavvikelser, ofta till MA-kanalerna, misslyckas med att identifiera styrka och är alltid felaktiga under marknadens största framsteg eller minskningar. Kvantifierad rörlig genomsnittsstrategi använder två glidande medelvärden för att minska sannolikheten för att vara fel vid stora marknadssvingningar. Både glidande medelvärden kommer att gå i takt med priserna och förhållandet mellan de två genomsnitten kommer att lyfta fram överdrivna marknader ytterligheter Denna strategi genomför handel med en enkel trestegsprocess som består av inställning, inmatning och avslutning. Reglerna för var och en av dessa steg beskrivs nedan. En kvantifierad rörlig genomsnittsstrategisättning uppstår när alla följande villkor är sanna. 1 Aktiens pris måste vara över 5 2 Aktiens genomsnittliga dagliga volym under de senaste 21 handelsdagarna måste ungefär en månad vara minst 250 000 aktier 3 Den historiska volatiliteten under de senaste 100 dagarna eller HV 100 måste vara större än 30 Se bilagan för en definition av historisk volatilitet 4 Dagens stäng måste vara över 200 dagars glidande medelvärde, eller MA 200 5 Den snabba MA är minst Y under den långsamma MA Där Y 2 5, 5 0, 7 5 eller 10 0 Följande MA scenarier testas Scenario Snabb MA Långsam 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 Om föregående dag var en inställning, då vi skriver in en handel med 6 Inlämning av en order för att köpa beståndet till ett pris X under igår S nära, där X är 2, 4, 6, 8 eller 10 När vi har gått in i handeln, avslutar vi med en av följande metoder, valt i förväg 7a Aktiekursens slutkurs är högre än föregående dag s nära Vi Normalt hänvisar till denna utgång som First Up Close 7b Aktien stängs med ett ConnorsRSI-värde större än 50 7c Aktien stängs med ett ConnorsRSI-värde större än 70 7d Lagrets slutkurs är större än det 3 dagars glidande genomsnittet eller MA 3 7e Aktiekursens slutkurs är större än 5 dagars glidande medelvärde eller MA 5.10 Page 10 Låt oss titta på varje regel på lite mer djup och förklara varför det ingår i strategin Regler 1 2 försäkra oss om att vi återkommer i starkt likvida bestånd som lätt kan köpas och säljs med snäva budspridningar som minskar handelskostnaderna Regel 3 säkerställer att beståndet har tillräckligt med volatilitet för att möjliggöra stora drag. Regel 4 identifierar riktningen för den långsiktiga trenden Genom att kräva att den närmaste är över 200 dag MA hittar vi aktier som är överlämnade men förblir långsiktiga. Regel 5 identifierar överskådliga extremiteter med kort sikt. Med regel 6 kan vi gå in i handeln till ett optimalt pris. Inställningsreglerna identifierar ett överlåtat lager och ingångsregeln väntar för att den ska bli ännu mer översoldad på intradagbasis Regel 7 ger en väldefinierad exitmetod Få strategier har kvantifierade, strukturerade och disciplinerade exitregler Regel 7 ger dig de exakta parametrarna för att avsluta handeln, bakom många år av historiska testresultat Precis som med alla andra strategiparametrar väljer vi i förväg vilken typ av utgång som vi ska använda, och tillämpa regeln i vår handel. Regler 7b och 7c använder ConnorsRSI för att definiera t Han avslutar Tidigare har många av våra strategier använt ett RSI 2-RSI eller RSI 2 för att identifiera överköpta och överlämnade förhållanden. Vår senaste forskning har visat ConnorsRSI vara en effektivare indikator. Om du inte känner till ConnorsRSI kan du hitta detaljer i Bilagan I vår testning stängde vi alla affärer vid slutet av handel den dag då utgångssignalen inträffade. Om det här inte är ett alternativ för dig har vår forskning i allmänhet visat att liknande resultat uppnås om du lämnar dina positioner vid eller nära öppna nästa morgon Låt oss nu se hur en typisk handel ser ut på ett diagram För exemplet nedan använder vi en strategivariation som kräver att 5 dagars MA ska vara mer än 10 under 20 dag MA på installationsdagen Gränsordningen kommer att placeras 6 under inställningsdagens slutkurs Vi kommer att lämna när ConnorsRSI är större än 70, utgångsmetoden definierad enligt regel 7c.11 Page 11 Diagram skapad i TradingView Reprinted courtesy of Figur 1 Smith Wesson Corp SWHC Handel Diagrammet ovan Är f eller Smith Wesson Holding Corp vars symbol är SWHC I diagrammet visar toppruten prisfälten i svart, 5 dagarna MA eller MA 5 i blått och 20 dagarna MA eller MA 20 i grön Den gröna pilen visar när handeln var Inmatad och den röda pilen lyfter fram dagen då Exit-regeln utlöses. Regel 1 är nöjd eftersom aktiens slutkurs är 7 96 den 22 augusti 2012, väl över minimivärdet 5 regel 2 är uppfyllt eftersom den genomsnittliga dagliga volymen på dagen Setup är klar är mer än 1 9 miljoner, över minst 250 000 Regel 3 kräver den historiska volatiliteten under de senaste 100 dagarna, eller HV 100, att vara större än 30 den dag då installationen är slutförd. Det verkliga värdet av HV 100 på den dagen var.12 Page 12 Regel 4 är nöjd eftersom SWHC stängdes vid 7 96, över 200 dag MA som var 6 43 på den dagen Regel 5 kräver att den snabba MA är minst Y under den långsamma MA där Y 2 5 , 5 0, 7 5 eller 10 0 Vi använder 5 dagar för den snabba MA och 20 dagar för den långsamma MA med Y 10 0 Den 5 dagarna MA var 8 09 och 20 dag MA var 9 24 den 22 augusti. I det här fallet var den snabba MA mer än 12 under den långsamma MA. Relationen mellan de två MAs kan hittas med följande formel Procent ovanför Snabba MA Slow MA 1 100 8 09 9 24 1 100 0 8756 1 100 12 44 Om den snabba MA är över den långsamma MA, skulle det här värdet vara positivt Eftersom alla fem inställningsreglerna har uppfyllts, anger vi en order för nästa handelsdag, vilken är 23 augusti Vår valda strategivariation berättar att vi använder en gräns 6 under inställningsdagens slutkurs regel 6, så vi skulle använda ett gränspris på gränspris Stäng x 1 gräns 7 96 x 0 94 7 48 den 23 augusti Priset på SWHC sjönk så lågt som 7 40, så vår orderorder fylls och vi köper beståndet till gränsen på 7 48 På nästa handelsdag den 24 augusti stängdes priset på SWHC kl 8 05 ConnorsRSI flyttade Upp till Detta är över 70, vilket utlöser vår utgångsregel 7c Vi stänger vår position vid eller nära slutkursen 8 05, vilket ger oss vinst o n handeln med 7 6 före provisioner och vinster Resultatförlust eller förlustkostnadsbas 8 05 7 48 7 48 0 57 7 48 7 6 Låt oss titta på ett annat exempel med något olika handelsparametrar I det här exemplet kommer vi att kräva 5 dagars MA Att vara mer än 5 under 20 dag MA på installationsdagen Gränsordern kommer att placeras 8 under inställningsdagen s slutkurs Vi kommer att lämna när priset stängs över 5 dag MA, utgångsmetoden definierad enligt regel 7e Diagrammet nedan är för Spreadtrum Communications SPRD och använder samma konventioner som föregående diagram.13 Page 13 Diagram skapad i TradingView Reprinted courtesy of Figur 2 Spreadtrum Communications Inc SPRD Trade Uppställningsdagen för den här handeln var den 13 december, enligt regel 1 slutkurs är över 5 i regel 2 är uppfyllt eftersom den genomsnittliga dagliga volymen på den dag som installationen är klar är över 1 9 miljoner aktier, över minst 250 000 Regel 3 är nöjd eftersom HV 100 är regel 4, tas om hand när SPRD stängd vid 20 74, över dess 200 da y MA i regel 5 kräver snabb MA är minst Y under den långsamma MA där Y 2 5, 5 0, 7 5 eller 10 0 Vi använder 5 dagar för den snabba MA och 20 dagar för den långsamma MA med Y 5 0 Den 5 dagars MA var 21 82 och 20 dag MA var 24 39 den 13 december. I det här fallet var den snabba MA nästan 11 under den långsamma MA. Relationen mellan de två MAs kan hittas med följande formel Procent ovanför nedan Snabb MA Slow MA 1 100 21 82 24 39 1 100 0 8946 1 100 10 54 Med alla våra inställningsvillkor uppfyllda är vi redo att placera en gränsorder för nästa dag. Sedan SPRD stängdes 20 74 kommer gränsvärdet att vara placerad på 19 08 20 74 0 92 enligt regel 6.14 Page 14 Den 14 december träffade priset på SPRD en intradag låg på 17 51, vilket ligger under vårt gränspris, så vår order fylls och vi går in i handeln The Exit Utlöses den 20 december när SPRD stängde 21 38, över dess 5 dag MA för första gången sedan handeln ingicks. Denna handel skulle ha genererat en vinst på cirka 12 1 innan Provisioner och avgifter Nu när du har en bra förståelse för handelsmekaniken ser vi på de historiska testresultaten för olika variationer i strategin.15 Page 15 Avsnitt 3 Testresultat.16 Page 16 Vi kan aldrig säkert veta hur en handel Strategi kommer att fungera i framtiden Men för en fullständigt kvantifierad strategi som den som beskrivs i den här handboken kan vi åtminstone utvärdera hur strategin har utfört tidigare. Denna process kallas backtest För att utföra ett backtest, vi först Välj en grupp värdepapper som ibland kallas en vaktlista som vi vill testa strategin på. I vårt fall består vaktlistan av icke-levererade aktier. Nästa väljer vi en tidsram över vilken du ska testa. Ju längre tidsramen desto viktigare och informativ är backtestet. Resultaten kommer att vara Backtesten för den här guiden börjar i januari 2001 och går igenom slutet av september 2013, det senaste datumet för vilket vi har data enligt det här skrivandet. Till sist applicerar vi vår post och e Xit-regler till varje lager i vaktlistan under hela testperioden, inspelning av data för varje handel som skulle ha angivits och aggregering av alla handelsdata över en specifik strategivariant En av de viktigaste statistiken som vi kan hämta från de testade resultaten är Den genomsnittliga vinstförlusten, även känd som genomsnittlig vinst per handel Vissa näringsidkare refererar till detta som kanten. Den genomsnittliga PL är summan av alla vinster uttryckta i procent och alla förluster också i procent dividerat med det totala antalet affärer Tänk på följande tio branscher Handel Inga vinst eller förlust 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 Den genomsnittliga PL skulle beräknas som genomsnittlig PL 1 7 2 1 4 0 0 6 1 2 3 8 1 9 0 4 3 7 2 6 10 Genomsnitt PL 1 08 Genomsnittlig PL är den genomsnittliga vinsten baserad på investerat kapital, det vill säga hur mycket pengar vi faktiskt spenderade för att komma in i varje handel För kortfristiga affärer som varar tre till tio handelsdagar, söker de flesta handlare en genomsnittlig PL på 0 5 till 2 5 över alla affärer A ll annat är lika med, ju större medelvärdet är, desto mer kommer ditt konto att växa över tiden. Naturligtvis är alla andra saker aldrig lika. Det är särskilt viktigt att tänka på antalet transaktioner metriska i kombination med genomsnittlig PL om du använder Ungefär lika mycket kapital för varje handel som du anger kommer du tjäna mycket mer pengar på tio affärer med en genomsnittlig vinst på 4 per handel än vad du gör på en handel som gör 10 En annan viktig mätning är att vinna Procentandel eller vinsthastighet Det här är helt enkelt antalet lönsamma affärer dividerat med det totala antalet affärer I tabellen ovan var 7 av de 10 affärer lönsamma, det vill säga hade en positiv avkastning. För detta exempel är vinstprocenten 7 10 70 Varför gör vi Bryr sig om Win Rate så länge vi har en tillräckligt hög genomsnittlig PL eftersom högre Win-priser generellt leder till mindre volatil portföljtillväxt. Förlorande av affärer har ett sätt att klämma upp och när de gör det minskar värdet på din portfölj Det här kallas drawdown Dessa minskningar kan i sin tur göra att du förlorar sömn eller ens överväga att överge din handel helt och hållet Om det finns färre förlorare, det vill säga en högre vinstprocent, är förlusterna mindre benägna att klumpa och ditt portföljvärde är mer sannolikt att växa smidigt uppåt i stället för att uppleva våldsamma upp och ner svängningar.18 Page 18 Låt oss rikta uppmärksamheten på testresultaten för olika variationer av den kvantifierade rörliga genomsnittsstrategin. I tabellen nedan sorteras testresultaten för att visa de 20 variationer som producerat den högsta Genomsnittlig PL Alla variationer som genererade färre än 100 handelssignaler under 12-års testperioden har filtrerats ut för att undvika att snedvrida resultaten. Topp 20 Variationer Baserat på genomsnittliga vinstdispositioner Gem PL Genomsnitt Dag Håll Win MA Scenario MA Sträckgräns Utgångsmetod MA 5 MA 10 Stäng MA 5 MA 10 MA 20 Stäng MA 5 MA 10 MA 20 CRSI MA 5 MA 10 Stäng MA 5 MA 5 MA 20 Stäng MA 5 MA 5 MA 20 CRSI MA 5 MA 10 Stäng MA 5 MA 5 MA 10 Stäng MA 5 MA 10 MA 5 MA MA5 MA 10 CRSI MA 10 MA 20 Stäng MA 5 MA 10 MA 20 CRSI MA 5 MA 10 Stäng MA 5 MA 5 MA 10 CRSI 70 1, MA 5 MA 20 Stäng MA 5 MA 10 MA 20 Stäng MA 5 1, MA 5 MA 10 CRSI MA 5 MA 10 Stäng MA 3 MA 10 MA 20 CRSI 70 1, MA 5 MA 10 Stäng MA 5 MA 5 MA 10 CRSI 70 Nedan finns en förklaring av varje kolumn Trades är det antal gånger den här variationen utlöstes från 1 januari, 2001 30 september är genomsnittligt genomsnittligt vinst eller förlust för alla affärer, inklusive förlorande affärer, baserat på investerat kapital. De översta 20 variationerna visar vinster från 3 93 till 5 51 under 12 års testperiod. Gem Days Held är den genomsnittlig handelsvaraktighet uttryckt som ett antal dagar Utrymmet för ovanstående variationer är relativt liten, medeltal drygt 4 dagar. 19 Page 19 Vinn är andelen av simulerade affärer som slutade med vinst De flesta av de 20 största variationerna har vinsthastigheter på låga 70-talet Detta är en hög andel lönsamma affärer i en värld där många handlare siktar på 50 60 MA Scenario defi nes de två glidande medelvärdena som används i testet Detta motsvarar regel 5 och visar värdena för de snabba och långsamma MA: erna Följande MA-scenarier testades Scenario Snabb MA Långsam 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 Handlar MA-sträckan motsvarar värdet på Y i regel 5 i strategin Denna kolumn visar värdet av Y för regeln som säger att den snabba MA är minst Y under den långsamma MA där Y 2 5, 5 0, 7 5 eller 10 0 Limit är relaterad till regel 6 i strategin och bestämmer gränsvärdet som kommer att bli brukade gå in i handeln Vi testade gränserna för 2, 4, 6, 8 eller 10 under inställningsdagen s close Exit Method är den regel som användes för att avsluta handeln med denna strategiska variation, som beskrivs i regel 7 Vid de strategiska variationerna som historiskt har den högsta frekvensen av lönsamma affärer eller Win Rate Top 20 Variations Baserat på Högsta Win Rate Avg PL Avgardagen Håll Win MA Scenario MA Sträckgräns Utgångsmetod MA 5 M A 10 Stäng MA 5 MA 5 MA 10 Stäng MA 5 1, MA 5 MA 10 Stäng MA 5 2, MA 5 MA 10 Stäng MA 5 2, MA 5 MA 20 Stäng MA 5 MA 5 MA 10 Stäng MA 3 1, MA 5 MA 20 Stäng MA 5 MA 5 MA 10 Stäng MA 3 3, MA 5 MA 20 Stäng MA 5 1, MA 5 MA 10 Stäng MA 3 1, MA 5 MA 10 Första Upp Stäng MA 5 MA 10 Stäng MA 5 3, MA 5 MA 20 Stäng MA 5.20 Page 20 1, MA 5 MA 10 CRSI MA 5 MA 10 CRSI 50 1, MA 5 MA 20 Stäng MA 5 2, MA 5 MA 20 Stäng MA 5 4, MA 5 MA 10 Stäng MA 5 1, MA 5 MA 10 CRSI 50 1, MA 5 MA 10 CRSI 70 Alla 20 av de bästa variationerna har historiskt sett givit vinst på minst 70 av de identifierade branscherna. Observera att det finns en hel del överlappning mellan denna lista och den som presenteras i föregående avsnitt på genomsnittlig PL Denna överlappning indikerar att vi har flera strategiska variationer som historiskt har vunnit konsekvent samtidigt som vi producerar utmärkta kanter.21 Page 21 Avsnitt 4 Välja strategiparametrar.22 Page 22 I tidigare kapitel har vi beskrivit de olika värden som testats för strategiparametrar som m Genomsnittliga medelvärden som vi använder, avståndet för den snabba MA-graden under den kortare MA-, inmatningsgränsen och utgångsmetoden I det här avsnittet kommer vi att diskutera några ytterligare faktorer att överväga när du bestämmer vilken variant som ska användas i din handel. Vi pratar begreppsmässigt om poster och utgångar i ett ögonblick Både regler för inmatning och utträde kan ses med avseende på hur strikta de är, det vill säga hur lätt eller svårt de ska uppnå. Du kan också säga att stränghet är ett mått på hur ofta eller sällan regelförhållandena inträffar. För oscillatorer som ConnorsRSI, värderingar som är närmare extremiteterna 0 och 100 är mer stränga mindre sannolikt att inträffa än värden i mitten av intervallet. Striktare regler för införande kommer att vara mindre nöjda än mer smidiga inmatningsregler och därigenom en strategi som bygger på De strängare reglerna genererar generellt färre affärer än en strategi vars regler för införande lättare är nöjda. Med en robust strategi är belöningen för färre affärer vanligtvis en högre vinst per trad E i genomsnitt Om du köper en något överlämnad aktie, är det troligtvis att ge en måttlig vinst. Men om du väntar på att beståndet blir extremt överlåtet är chansen mycket högre att det kommer att uppstå en betydande prishöjning och resultera i en Större vinst I motsats till reglerna för inträde har stränghetsreglerna för utträdet liten inverkan på antalet affärer som genereras av strategin. Liksom ingångsreglerna leder strängare utträdesregler vanligtvis till högre genomsnittlig vinst. Varför Eftersom strängare regler för avregistrering tenderar att behålla du i dina affärer under en längre tid, vilket ger stocken mer tid att uppleva det genomsnittliga reverseringsbeteendet som vi försöker utnyttja med en strategi som denna kvantifierade strategi för handelslager och alternativ med rörliga genomsnittsvärden. För inmatningar är avvägningen mellan mer handel och högre vinster per handel, medan för utlopp är avvägningen mellan kortare handelsvaror och högre vinster per handel.23 Page 23 Trades Nu låt oss rikta vår uppmärksamhet till Strategin som beskrivs i den här handboken I tabellen nedan jämför vi fyra variabler av strategin som alla använder samma glidande genomsnittliga scenario 5 dagar för den snabba MA och 10 dagar för den långsamma MA, samma gränsvärdet 6 och samma utgångsmetod ConnorsRSI 70 Endast värdet på MA Sträck för inträdesgränsen skiljer sig mellan de variationer som visas nedan Effekten av MA Stretch Entry-tröskel för kvantifierad MA-strategi Gem PL Avgardagen Håll 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 Observera att den mest lätta inmatningen i bordet, den första raden med en MA-sträcka på 2 5, genererade de flesta handelssignalerna och Den lägsta vinsten per handel När införingsregeln blir striktare, dvs MA-tröskelvärdet ökar, ser vi färre och färre handelssignaler men högre och högre genomsnittliga vinster per handel. Variationen med en inträdesgräns på 10 ökar genomsnittlig PL med cirka 75 jämfört med till f Irst variation, men har också mindre än 1 20: e antal branscher Det bör inte överraska att mönstret kommer fram igen när vi håller alla parametrar konstanta utom gränsen som används för att bestämma gränsvärdet för inmatning. Om vi ​​håller inställningsförhållandena konstanta, Då kommer det uppenbarligen att finnas fler lager som upplever en återgång på 2 eller högre nästa dag än det kommer att finnas de som återkallas med minst 10 variationer med olika gränsvärden för kvantifierad MA-strategi Avg PL Avgardagen Håll Win MA Scenario MA Stretch Limit Exit Metod 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 Vi har bekräftat att strängare inträdesregler resulterar i färre affärer men högre genomsnittliga vinster Nu ska vi titta på utgångarna Här håller vi inställningskriterierna och inmatningskriteriet konstant men varierar exitmetoderna.24 Page 24 Handelsvariationer med olika utgångsmetoder för kvantifierad MA-strategi Avg. PL Avgardagen Håll Win MA Scenario MA Sträckgräns Exi t Metod MA 10 MA 20 Första Upp Stäng MA 10 MA 20 Stäng MA 3 MA 10 MA 20 Stäng MA 5 MA 10 MA 20 CRSI MA 10 MA 20 CRSI 70 Alla fem variationer genererade ett mycket lika antal handelssignaler. Området är från 379 handlar till 525 branscher Den variation som använder den mest lätta exitmetoden som täcker positionen på den första dagen där aktiekursen stängs genererar en genomsnittlig vinst som är ungefär hälften av de strängaste exitmetoderna. Vi kan också se att strängare utgångar ökar genomsnittlig vinst och vinsthastigheter genom att jämföra de två olika MA - och ConnorsRSI-utgångarna MA 3 är ett mindre strängt utgångskrav än MA 5 och MA 3 är mindre lönsamt än MA 5 även om det finns fler affärer med den mindre stränga regeln. Samma gäller När du använder ConnorsRSI för att utlösa utgångsregeln Beväpnad med denna information kommer du nu att kunna välja strategiparametrar som sannolikt kommer att producera antalet handelssignaler, genomsnittliga vinster och handelsvaraktighet som bäst kompletterar din overa handelsplan.25 Page 25 Avsnitt 5 Användning av Options.26 Page 26 Alternativ Handel har varit en stor tillväxtindustri de senaste åren på marknaderna Detta beror på att spridningarna har skärpts, likviditeten ökat och möjligheten att enkelt handla komplexa alternativ Har aldrig varit enklare Vi ska nu fokusera på att tillämpa optionshandel på de kortfristiga marknadsrörelserna som vi just har lärt oss. Precis som allt annat i den här handboken finns det slutgiltiga regler för hur man utför en alternativ handel när en strategisignal triggar innan vi fortsätter , Kommer det vara till hjälp att granska några villkor och begrepp relaterade till alternativ. Ägaren till ett köpoption har rätt men inte skyldigheten att köpa det underliggande värdepapperet eller lagret till aktiekursen före eller före utgångsdatumet för optionsavtal Värdet på ett köpoption stiger vanligen i takt med att priset på de underliggande säkerheterna stiger. En köpoption anses vara In The Money ITM när dess aktiekurs ligger under priset på underlösen ying-säkerheten och ut av pengarna OTM när dess strejkpris ligger över priset på den underliggande säkerheten Till exempel, om ökningen mellan strejkpriserna för SPY-alternativ är 1 och priset för SPY för närvarande är 162 35, då den första närmaste ITM Köpoption är det som har ett lösenpris på 162 Den första OTM-köpoptionen är 163-strejken Ägaren av ett köpoption har rätt men inte skyldigheten att sälja det underliggande värdepapperet eller lagret till aktiekursen före eller tidigare Utgångsdatum Värdet på ett köpoptionsutfall stiger vanligtvis när priset på de underliggande säkerheterna faller. Ett köpoption anses vara In The Money ITM när dess aktiekurs ligger över priset på den underliggande säkerheten och Out of The Money OTM när 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 b uy 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 F riday 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 direction ally 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 contract 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 what 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 the 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 Quantified 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 mov ing 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 Most 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 the 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 overb ought 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 pr ice 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 Momentum 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 lowe r 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 a n 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 indicating 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 Rank 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 w as 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, usin g 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 each 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 multiply ing 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.Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Quantified Approach. Larry Connors, Matt Radtke, Trading Stocks and Options with Moving Averages - A Quantified Approach 2013 ASIN B00H4FUWWK 56 pages PDF 1 MB. A Powerful New Way to Trade Moving Averages in Any Market. Quantified Research Identifies High Probability Short-Term Trades with Positive Returns. Do You Trade with Moving Averages. Moving Averages are used by hundreds of thousands of traders every day to find and follow trends Some traders will use Moving Averages to help identify overbought or oversold markets However, this approach often fails to identify strength and thus misses the market s largest advances. Our Quantified Moving Average Strategy increases the probability of identifying major market turns and thus allows traders to take advantag e of those opportunities When traded correctly, this new approach to trading Moving Averages can provide traders with consistent, positive results in any market condition. Now for the first time, we are making this trading system, a fully systematic and quantified approach to trading with Moving Averages, available to the public. Consistent Trading Results. What you will learn with this strategy are dozens of Moving Averages strategy variations which have been correct up to over 75 of the time over a 12 year time period starting in January 2001.All of the strategy rules are fully detailed in the guidebook along with how to customize the strategy to create literally hundreds of variations. Take a look at the fully quantified test results from January 1, 2001 to September 30, 2013 below. Top 10 Performing Variations Sorted by Average Gain. Variation P L Win Days Held 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 Performing Variations Sorted by Win Rate. Variation P L Win Days Held 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 88 71 70 2 3 9 3 09 71 47 4 0 10 3 57 71 44 2 3.Here is What You Will Receive in Trading Stocks and Options with Moving Averages.- The exact trading rules This is not a black box full disclosure of the rules is given to you - How to identify the best Moving Averages Trading set-ups - How to select the best entry levels that fit your trading style - Where to exactly place your orders each day - Where and when to exactly exit your orders. Read a Sample Chapter of Trading Stocks and Options with Moving Averages. Indicators are not always what they appear to be Moving Averages are widely used as a trend-following tool In many of the trading strategies that we have developed over the years, the 200-day moving average is used to identify the direction of t he trend We have found that taking buy signals only when the price is above the 200-day MA can improve profitability in many systems. Recently, we completed research that shows moving averages can also be used as part of a strategy to find short-term, mean reversion trading opportunities This may be surprising to some traders because it might seem odd to use a trend-following indicator like MAs in a short-term, mean reversion strategy. If you would like to continue reading this chapter please click here to request a free sample now. Best of all Trading Stocks and Options with Moving Averages comes with a 100 Money Back Guarantee Use the strategy and guidebook for 60 days and if you are not fully satisfied with the results, you will receive a full refund of your purchase pricepany Info. The Connors Group, Inc 10 Exchange Place, Suite 1800 Jersey City, NJ 07302pany Resources. Connect with TradingMarkets. Disclaimer The Connors Group, Inc Company is not an investment advisory service, nor a reg istered investment advisor or broker-dealer and does not purport to tell or suggest which securities or currencies customers should buy or sell for themselves The analysts and employees or affiliates of Company may hold positions in the stocks, currencies or industries discussed here You understand and acknowledge that there is a very high degree of risk involved in trading securities and or currencies The Company, the authors, the publisher, and all affiliates of Company assume no responsibility or liability for your trading and investment results Factual statements on the Company s website, or in its publications, are made as of the date stated and are subject to change without notice It should not be assumed that the methods, techniques, or indicators presented in these products will be profitable or that they will not result in losses Past results of any individual trader or trading system published by Company are not indicative of future returns by that trader or system, and are n ot indicative of future returns which be realized by you In addition, the indicators, strategies, columns, articles and all other features of Company s products collectively, the Information are provided for informational and educational purposes only and should not be construed as investment advice Examples presented on Company s website are for educational purposes only Such set-ups are not solicitations of any order to buy or sell Accordingly, you should not rely solely on the Information in making any investment Rather, you should use the Information only as a starting point for doing additional independent research in order to allow you to form your own opinion regarding investments You should always check with your licensed financial advisor and tax advisor to determine the suitability of any investment HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN INHERENT LIMITATIONS UNLIKE AN ACTUAL PERFORMANCE RECORD, SIMULATED RESULTS DO NOT REPRESENT ACTUAL TRADING AND MAY NOT BE IMPACTED BY BROKERAGE AND OTHER SLIPPAGE FEES ALSO, SINCE THE TRADES HAVE NOT ACTUALLY BEEN EXECUTED, THE RESULTS MAY HAVE UNDER - OR OVER-COMPENSATED FOR THE IMPACT, IF ANY, OF CERTAIN MARKET FACTORS, SUCH AS LACK OF LIQUIDITY SIMULATED TRADING PROGRAMS IN GENERAL ARE ALSO SUBJECT TO THE FACT THAT THEY ARE DESIGNED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN All analyst commentary provided on is provided for educational purposes only The analysts and employees or affiliates of may hold positions in the stocks or industries discussed here This information is NOT a recommendation or solicitation to buy or sell any securities Your use of this and all information contained on is governed by the Terms and Conditions of Use Please click the link to view those terms Follow this link to read our Editorial Policy.